- LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出
未来之星扣寄艾斯
llamavim
这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2-Vision构建模型推理webdemo模型下载Huggingface:https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-I
- 基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 知识蒸馏和剪枝
我叫罗泽南
深度学习剪枝算法机器学习
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型剪枝(ModelPruning)是两种常用的模型压缩和加速技术,它们被广泛用于提高模型的推理效率,尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。这两种技术的目标是减少模型的大小和计算成本,同时尽量保持模型的性能。1、知识蒸馏定义:知识蒸馏是一种将复杂模型(通常称为“教师模型”)的知识传递给小模型(称为“学生模型”)的技术。学生模型通过模仿教师模型的
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型(LLMs)结合的多模态LLM(MLLM)正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入,展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问,但最近的开源选项现在允许本地执行,使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中,我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天,你会对其OCR、图像理解和推理
- MySQL 搭建MHA架构部署
m0_50854537
mysqlmanager
文章目录MAH一:MAH架构介绍二:适用场景三:MHA工作原理四:MHA的组成1:Manager工具包2:Node工具包五:MHA特点MHA架构部署一:拓扑图二:数据库安装三:数据库配置主从同步四:安装MHA软件五:配置无密码认证六:配置MHA七:健康检查八:查看master1的VIP地址九:启动MHA并查看状态故障模拟与修复一:故障模拟二:故障修复MAH一:MAH架构介绍MHA(MasterHi
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- 圣天诺 Sentinel加密狗复制方法详解
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在软件开发与保护领域,圣天诺加密狗(也被称为软件加密锁)是一种高效且广泛使用的工具。它通过硬件或软件锁的形式,有效防止软件代码被非法复制或反编译,确保软件的安全性和完整性。然而,在某些特定情况下,如许可证管理、数据保护或移动办公,我们可能需要复制圣天诺加密狗。本文将详细介绍圣天诺加密狗的复制方式方法,包括硬件克隆、软件模拟和在线绑定三种主要方式。以及详细介绍常见的圣天诺加密狗型号。圣天诺Senti
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- Mysql8 MHA(完结)
秒变学霸的18岁码农
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3、故障切换演练3.1failover切换演练场景一、自动failover,主从正常,从IO,SQL进程down掉,主库down掉slave01停止IO、SQL线程模拟主库down机3.1.1slave01停止复制Mysql>stopreplica;3.1.2主库down机Pkill-9mysqld3.1.3观察maanger日志Master172.16.134.24(172.16.134.24:
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丨丿丶176
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- 材料力学仿真软件:MSC Nastran_(15).案例研究与实践
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案例研究与实践在这一节中,我们将通过具体的案例研究和实践来深入理解如何在材料力学仿真软件中进行二次开发。我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互,如何优化仿真模型,以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例,以帮助读者更好地掌握这些技术。1.使用Python脚本自动化模型生成1.1.案例背景在实际工程中,往往需要生成大量的仿真模型。手动创建这些模型不仅耗
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
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前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 高可用架构-CAP理论
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>整理自:《从零开始学架构》李运华著转载于:https://my.oschina.net/grace233/blog/2236736
- Python 烟花展示:使用 Pygame 创建绚丽的夜空
长风清留扬
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在Python中,使用pygame库可以轻松地创建图形和动画效果,非常适合制作各种游戏和视觉展示。今天,我们将一起探索如何使用pygame来制作一个简单的烟花展示程序。这个程序将模拟烟花在夜空中绽放的壮丽景象,通过随机生成的粒子来模拟烟花的爆炸效果。准备工作首先,确保你已经安装了pygame库。如果还没有安装,可以通过pip命令来安装:pipinstallpygame导入必要的库importpyg
- 【Python】爬虫实战03:自动化抢票脚本【某麦网】
m0_74825152
python爬虫自动化
1.脚本介绍1.1背景介绍在这个数字化时代,演唱会、体育赛事和各种活动的门票销售往往在线上进行。由于热门活动的高需求和门票的有限供应,抢票成为了一场激烈的竞争。许多粉丝和爱好者经常因为手速不够快或网络延迟而错失购票机会。为了提高抢票的成功率,自动化抢票脚本应运而生。以下这个脚本是一个用Python编写的自动化抢票程序,利用Selenium库来模拟用户在网页上的操作。下面是脚本的详细功能和结构介绍:
- 数学:机器学习的理论基石
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- 【AUTOSAR】VCU开发实际项目讲解(二)----VCU软件与结构描述
大道生
单片机嵌入式硬件AUTOSAR26262VCU汽车
VCU软件描述VCU软件架构主要分为底层软件驱动和应用层控制策略,其中应用层控制策略通过基于模型的开发,自动生成代码并可与底层驱动软件实现无缝连接。VCU软件通过BOOTLOADER和CAN总线进行更新刷写。标定及诊断支持CCP/XCP标定协议支持UDS诊断协议及SAEJ1939诊断协议故障存储:128KIIC外扩EEPROM提供程序刷新Bootloader软件工具基于CAN总线的控制器刷新工具支
- 无需插件,OmniGen 凭文本指令读懂图像,多样生成随心掌控
算家云
模型构建python开发语言AI模型图像生成文字转图像人工智能OmniGen
一、介绍OmniGen是一个统一的图像生成模型,可用于执行各种任务,包括但不限于文本到图像生成、主题驱动生成、身份保留生成、图像编辑和图像条件生成。OmniGen不需要额外的插件或操作,它可以根据文本提示自动识别输入图像中的特征(例如,所需的对象、人体姿势、深度映射)可以通过OmniGen灵活地控制图像生成:引用表达式生成:你可以输入多个图像,并使用简单的通用语言来引用这些图像中的对象。OmniG
- WAVGATvcu控制器应用层软件:策略开发与实际应用
NhTvp94c
程序人生
WAVGATvcu控制器应用层软件,策略说明。整车控制器策略开发,应用层软件,在售车型最新版本软件。按照ASPIC开发流程开发,基于AUTOSAR架构开发,满足功能安全ASILC。模型和策略说明可以分开出。都是量产车型在用,不是仿真WAVGATvcu控制器应用层软件:策略开发与实际应用引言WAVGATvcu控制器应用层软件是一款在汽车工业中备受瞩目的软件产品,它不仅严格按照ASPIC(汽车电子系统
- 【机器学习:二十六、决策树】
KeyPan
机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点(Node):每个节点表示一个特定的决策条件。根节点(RootNode):树的起点,包含所有样本。分支(Branch):每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点(LeafNode):终止节点,表示最终的决策结果。优点直观可解释:
- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
算法python开发语言
概念与基本原理差分进化算法(DifferentialEvolution,简称DE)是一种基于种群的随机优化算法,由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解,类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择,使得初始化的种群不断朝最
- 手把手教你 AI 顾投:在 Ollama 中使用 Python 调用金融 API 服务
老余捞鱼
AI探讨与学习人工智能python金融llama
作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:尽管Ollama本身不是一个大型语言模型(LLM)开发工具,而是一个LLM的平台。但它最近宣布了其系统中直接使用工具调用的功能,本文主要介绍了最新版本的主要更新,特别是关于功能调用的使用,并演示了如何在Ollama中使用Python调用外部API服务。一、部署Ollama在本地运行1.1设置开发环境在开始编写代码之前,最好的做法是建立一
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编程星空
扩展知识sql数据库
一、常见数据库分类(1)关系型数据库采用关系模型组织数据的数据库,以行和列的形式存储数据,形成数据表,一组数据表组成了数据库(2)非关系型数据库非关系型数据库在严格意义上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。二、数据库常用功能(1)表数据表是数据库中存储数据的基本组成单位,例如用户信息表、订单表、采购表等。(2)查询查询是数据库中应用最多的对象之一,最常用的功
- 水位监测系统|远程水位监测|水位自动监测
Susie酱
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计讯物联水位监测系统,远程自动化全方位实时监控。监测点部署包括:目标因子采集传感器及仪器仪表、无线采集通信终端-水利RTU、数据实时采集自动上报,管理人员可通过监控中心平台远程监控,动态掌握监测点水位信息,数据分析处理,为政策规划提供决策依据,异常数据告警提示避免水生态灾害。远程水位自动监测系统组成感知层:水位计、雨量计、流量计、工业摄像头、(水质检测仪)网络传输层:计讯物联水利RTU遥测终端应用
- “AI 自动化效能评估系统:开启企业高效发展新征程
上海拔俗网络
java团队开发
在当今数字化飞速发展的时代,企业面临着日益激烈的市场竞争,如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生,它如同一把智能钥匙,为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统,简单来说,就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据,并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析,从而精准地判
- 大模型系列-GPT算法
樨潮
人工智能
https://blog.csdn.net/None_Pan/article/details/106392965
- 力扣502-IPO-hard-贪心,优先队列 -java
小吴同学GOGOGO
算法java数据结构
思路:本题可以先构造处一个模型,我们的目的在于满足小于等于w的基础上,使得加上profits最大即可,因为是纯利润,不需要考虑w-capital的情况,所以我们只需要构造一个大根堆将所有满足条件的profits加入到堆中即可。st.w>=capitals[i].代码://@author:hairu,WU,fduclassSolution{publicintfindMaximizedCapital(
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc