- 探秘阿里云Tair KVCache:大模型推理的加速引擎
云资源服务商
阿里云云计算人工智能
一、引言近年来,人工智能领域发展迅猛,大语言模型(LLM)不断取得突破,其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成,从智能写作到智能翻译,大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长,大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显,成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中,KVCache技术作为一种优化手段,通过缓存历史Token的Key/Value向量
- NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能LLM自然语言处理NL2SQL大模型应用Text2SQLgpt
NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理1.MindSQL(库)MindSQL是一
- 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层:LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- Prompt Engineering for Large Language Models
三月七꧁ ꧂
论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
题目大型语言模型的快速工程简介 随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及,大语言模型(LLM)已经渗透到生活和工作的许多方面。例如,ChatGPT可用于提供定制食谱,建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等(Gao2023)。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
- RAG应用的评估(一)
AI老炮
AIGCai机器学习人工智能语言模型
前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析,那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时,如何去判断这个RAG是否合理呢?下面有一些问题是需要提前考并应付的:LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
- 如何在FastAPI中打造坚不可摧的Web安全防线?
url:/posts/9d6200ae7ce0a1a1a523591e3d65a82e/title:如何在FastAPI中打造坚不可摧的Web安全防线?date:2025-06-28T08:37:03+08:00lastmod:2025-06-28T08:37:03+08:00author:cmdragonsummary:Web安全三要素包括机密性、完整性和可用性。机密性通过加密算法保护数据传输和
- MCP-Proxy:开发多LLM & 多MCP 支持并安全访问MCP Server的秘密
IT古董
技术杂谈安全MCPMCP-Proxy
在构建多模型、多协议、可控可信的大模型接入平台时,MCP-Proxy扮演着关键中枢。它不仅要支持多个LLM接入,还要保障对后端MCPServer的安全访问、请求审计、能力切换与资源隔离。什么是MCP/MCP-Proxy?MCP(ModelCapabilityProtocol)是新一代模型能力调用协议,类似于OpenAI的API,但可支持:多厂商大模型(OpenAI、DeepSeek、Yi、Chat
- FastMCP+python简单测试
小牛牛先生
树莓派5开发python开发语言
FastMCP是构建MCP服务器和客户端的标准框架。FastMCP1.0已被纳入官方MCPPythonSDK。当前FastMCP已更新至2.0版本,2.0版本通过引入完整的客户端支持、服务器组合、OpenAPI/FastAPI集成、远程服务器代理、内置测试工具等功能,显著扩展了1.0版本的基础服务器构建能力。1.测试前准备使用pip进行安装,安装命令如下:pipinstallfastmcp2.服务
- 大语言模型(LLM)量化基础知识(一)
-派神-
RAGNLPChatGPT语言模型人工智能自然语言处理
承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件(加速器内存)增长速度之间的差距越来越大,如下图所示:上图显示,从2017年到2022年,语言模型的大小显著增加:2017年:Transformer模型(0.05B参数)2018年:GPT(0
- 配置不当的MCP服务器使AI代理系统面临入侵风险
FreeBuf-
服务器人工智能运维
风险概述:默认配置暴露命令执行漏洞数百台用于连接大语言模型(LLM)与第三方服务、数据源及工具的模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)服务器存在默认配置缺陷,可能导致用户面临未授权的操作系统命令执行等风险。随着代理型AI(AgenticAI)的兴起,MCP服务器正迅速成为增强AI模型推理上下文的关键工具。但安全研究人员警告,大量公开共享的MCP服务器存在不安全配置,攻击
- 从实验到生产:DeepSeek大模型工程化部署的关键步骤与风险控制
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言:大模型部署迈入“工程化时代”随着DeepSeek等开源大语言模型(LLM)的发展,大模型不再是AI实验室的专属工具,越来越多的企业正尝试将其纳入业务生产系统,应用于客服问答、合同审查、数据分析、自动写作等场景。但模型的能力≠可用的系统。从模型下载到模型上线,中间隔着“部署的鸿沟”:资源配置、服务稳定性、响应效率、安全控制、上线合规……一
- LLM推理入门实践:基于 Hugging Face Transformers 和 vLLM
ctrl A_ctrl C_ctrl V
#大模型llmpython自然语言处理人工智能
文章目录1.HuggingFace模型下载2.HuggingFaceTransformers库模型推理3.关于prompt的组成:system、user、assistant4.vLLM模型推理vLLM的多卡推理踩坑1.HuggingFace模型下载模型在HuggingFace下载,如果下载速度太慢,可以在HuggingFace镜像网站或ModelScope进行下载。使用HuggingFace的下载
- vLLM(Virtual Large Language Model) 框架:一个开源的高性能推理和服务的框架
彬彬侠
大模型vLLM高性能推理PagedAttentionpython大模型
vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是一个开源的高性能推理和服务的框架,专为大语言模型(LLM)设计,旨在优化推理速度、内存效率和吞吐量。它通过创新的内存管理和调度技术(如PagedAttention)解决了传统LLM推理中的内存瓶颈和性能问题,广泛应用于对话系统、文本生成、实时翻译等场景。以下是对vLLM框架的详细介绍,包括其核心特性、工作原理、架构、优势、局限性以及使
- OpenAI O3 大模型深度解析:功能、API Key 获取、Python 代码开发教程 (附代码)
技术程序猿华锋
AIGC资讯python开发语言ChatGPTai
引言:OpenAIo3大模型:新一代推理引擎的崛起人工智能领域正经历着前所未有的飞速发展,其中大型语言模型(LLM)的能力边界不断被拓宽。OpenAI作为该领域的领军者之一,继其广受关注的o1模型之后,推出了新一代的o3大模型系列。这一系列模型的问世,不仅代表了技术的又一次重要迭代,更预示着人工智能在复杂推理和自主能力方面迈向了新的台阶。o3模型的诞生背景与意义OpenAIo3是作为OpenAIo
- 如何解析JSON输出: 尝试使用JsonOutputParser
tt_jishu
jsonpython人工智能
在当今AI驱动的世界中,能够获得结构化的输出是利用大型语言模型(LLM)的关键。尽管一些模型提供商支持内置方式来返回结构化输出,但并不是所有的模型都有这种能力。因此,使用输出解析器(OutputParser)来帮助用户通过提示指定任意JSON模式,并查询符合该模式的模型输出,最后将该模式解析为JSON,是一种常见而有效的方法。技术背景介绍输出解析器是使语言模型生成结构化数据的工具。这在许多应用场景
- 《C#上位机开发从门外到门内》3-5:基于FastAPI的Web上位机系统
百锦再@新空间
上位机开发fastapi前端数据库centosoracle关系型安全
文章目录一、项目概述二、系统架构设计三、前后端开发四、数据可视化五、远程控制六、系统安全性与稳定性七、性能优化与测试八、实际应用案例九、结论随着互联网技术的快速发展,Web上位机系统在工业自动化、智能家居、环境监测等领域的应用日益广泛。基于FastAPI或Flask的Web上位机系统,凭借其高效、灵活和易于扩展的特点,成为当前研究和应用的热点。本文将详细探讨基于FastAPI和Flask的Web上
- 增强版 Kimi:AI 驱动的智能创作平台,实现一站式内容生成(图片、PPT、PDF)!
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台,我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI的不同形态愈发显现,如何将其动态组合,凸显其强大爆发力!!!接下来,我们介绍通过Kimi进行功能增强?使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型,以独特的长文本处理能力,
- 【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解
逆风飞翔的小叔
运维Docker部署es9Docker部署esDocker搭建es9Elasticsearch9Docker搭建es
目录一、前言二、Elasticsearch9新特性介绍2.1基于Lucene10重大升级2.2BetterBinaryQuantization(BBQ)2.3ElasticDistributionsofOpenTelemetry(EDOT)2.4LLM可观测性2.5攻击发现与自动导入2.6ES|QL增强2.7语义检索三、基于Docker部署Elasticsearch93.1Elasticsearc
- PNAS顶刊:使用 GPT-4 揭示概念的语义
GaëlLeMens、BalázsKovács、MichaelT.HannanandGuillemPros合作的题为“UncoveringthesemanticsofconceptsusingGPT-4”的文章,发表于ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences。摘要最近的大型语言模型(LLM),如GPT-3.5和GPT-4生成类似人类的文本的能力表明,社会科
- 开源浪潮之巅:当前最热门的开源项目全景图
万能小贤哥
开源
开源世界活力澎湃,无数项目推动着技术边界。以下精选当前最受关注、社区活跃的热门开源项目,涵盖人工智能、开发工具、基础设施等关键领域:一、人工智能与机器学习:引领创新前沿Llama系列(MetaAI):核心价值:Meta开源的大语言模型家族(Llama2,Llama3),性能媲美顶尖闭源模型。提供多种规模版本,支持商用,极大降低了企业和研究者使用先进LLM的门槛。热度体现:GitHub星标飞速增长,
- 大模型——Dify:知识库与外部知识库
不二人生
大模型人工智能大模型dify
Dify:知识库与外部知识库相比于AI大模型内置的静态预训练数据,知识库中的内容能够实时更新,确保LLM可以访问到最新的信息,避免因信息过时或遗漏而产生的问题。知识库与文档开发者可以通过此方式确保LLM不仅仅依赖于训练数据中的知识,还能够处理来自实时文档和数据库的动态数据,从而提高回答的准确性和相关性。https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-ba
- LangChain大语言模型接口层源码与调用机制深度解析(68)
Android 小码蜂
LangChain框架入门langchain语言模型网络人工智能深度学习
LangChain大语言模型接口层源码与调用机制深度解析I.接口层概述1.1接口层在LangChain中的定位LangChain大语言模型接口层是连接外部大语言模型(LLM)与上层应用逻辑的核心枢纽。它通过标准化的接口封装不同厂商的LLM服务,如OpenAI、Anthropic、HuggingFace等,使开发者能够以统一方式调用各类模型,而无需关注底层API细节。这种设计极大提升了框架的扩展性和
- LnagChain思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现(13)
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LangChain框架入门架构人工智能langchain
LANGCHAIN思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现一、LangChain思维链提示概述1.1思维链提示的基本概念思维链提示(ChainofThought,CoT)是一种通过引导大型语言模型(LLM)生成中间推理步骤来提高复杂问题解决能力的技术。与传统的直接提问相比,思维链提示要求模型在给出最终答案之前,先展示其思考过程。这种方法最早由Wei等人在2022年的论文中提出,实验表明,思维链提示
- fastapi跨域
文子阳
pythonfastapi前端
1.不要用*号代替origins2.不要用本地html做跨域测试,要用web服务测。app=FastAPI()origins=["http://localhost","http://localhost:7146","http://localhost:1880","http://localhost:80",]app.add_middleware(CORSMiddleware,allow_origin
- 为何在 FastAPI 中需要允许跨域访问(CORS)?(Grok3 回答)
晨欣
fastapipython
prompt:你是一个文笔流畅、专业性极强的技术博客博主,你将结合具体的例子和实际代码解释写一篇为何后端选择fastapi框架时,需要允许跨域访问。为何在FastAPI中需要允许跨域访问(CORS)?在现代Web开发中,前后端分离已经成为主流架构模式。前端通常运行在浏览器中(例如通过React、Vue.js或Angular构建的单页应用),而后端则通过API提供数据支持,比如使用Python的Fa
- Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架
Python进阶者
中间件pythonwebhttpdocker
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤借问酒家何处有,牧童遥指杏花村。0前言前几天给大家分别分享了(入门篇)简析Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架和(进阶篇)Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架。今天欢迎大家来
- LLM模型的一些思考
巴基海贼王
nlp
对通用LLM模型进行Fine-tuning操作(SFT,supervisedfinetuning),带来的影响往往是有害的?从表象看,使用领域数据对LLM做Fine-tuning,通常会造成灾难性的“灾难遗忘”问题。简单点儿说,SFT在赋予对领域知识理解能力的同时,由于修正模型参数,导致模型遗忘之前学会的某些知识。目前的“智能=压缩”的理论是否正确?LLM的压缩能力是否可以拆解成单个神经元的“压缩
- 借力 提示词检索解码与 OpenVINO™ GenAI 全面提升 LLM 推理
OpenVINO 中文社区
经验分享
大语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而,推理效率依然是一个关键挑战,尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅,经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房,而是直接认出你常点的菜品并立即上菜,这样既缩短了等待时间,也加快了整个服务流程。同样,在文本生成中,模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
- ⼤模型(LLMs)基础⾯
cv2016_DL
LLM大模型计算机视觉人工智能llama
1.⽬前主流的开源模型体系有哪些?⽬前主流的开源LLM(语⾔模型)模型体系包括以下⼏个:1.GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列:由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型,包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练,然后在特定任务上进⾏微调,具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。2.BERT(B
- 扣⼦coze智能体开发与应⽤(一)
1.Ai应⽤开发简介,coze注册与初体验1.1Ai应⽤开发简介1.1.1什么是AI应⽤开发⾸先明确⼀下AI应⽤开发的定义。⼴义来说:AI应⽤开发是指利⽤⼈⼯智能(ArtificialIntelligence,AI)技术来设计、构建和维护软件应⽤程序的过程。在我们教程⾥的AI应⽤开发指的是:利⽤⼤语⾔模型(LLM)应⽤开发平台快速搭建⽣产级的⽣成式AI应⽤。例如:如果你是⽂案编辑⼈员,你可以利⽤可
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri