- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- Ubuntu基础(Python虚拟环境和Vue)
aaiier
ubuntupythonlinux
Python虚拟环境sudoaptinstallpython3python3-venv进入项目目录cdXXX创建虚拟环境python3-mvenvvenv激活虚拟环境sourcevenv/bin/activate退出虚拟环境deactivateVue安装Node.js和npm#安装Node.js和npm(Ubuntu默认仓库可能版本较旧,适合入门)sudoaptinstallnodejsnpm#验
- 第47章 Python uWSGI 安装配置教程
你得不到的念想
Pythonpython开发语言linux
本文主要介绍如何部署简单的WSGI应用和常见的Web框架。以Ubuntu/Debian为例,先install依赖包:apt-getinstallbuild-essentialpython-devPythoninstalluWSGI1、通过pip命令:pipinstalluwsgi2、downloadinstall脚本:curlhttp://uwsgi.it/install|bash-sdefaul
- 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用
Jackilina_Stone
人工智能QualcommSNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE(SnapdragonNeuralProcessingEngine),是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架,能够支持多种深度学习模型,包括Pytor
- 11. TCP 滑动窗口、拥塞控制是什么,有什么区别
yqcoder
前端面试-服务协议tcp/ip网络php
总结滑动窗口:早期网络,通信双方不考虑网络拥挤情况,导致掉包。滑动窗口大小意味着有多少缓冲区接受数据。拥塞控制:防止过多数据注入网络中,拥塞控制是一个全局过程,控制网络流量。区别:滑动窗口解决掉包问题,拥塞控制解决网络拥塞问题。TCP滑动窗口与拥塞控制详解在TCP协议中,为了实现可靠传输和高效通信,引入了两个核心机制:滑动窗口(SlidingWindow)和拥塞控制(CongestionContr
- vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程
雷 电法王
大模型部署linuxpythonvscodelanguagemodel
文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
- 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
Atticus-Orion
上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器,具有强大的AI计算能力,而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构,用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍:昇腾NPU架构设计:采用达芬奇架构,是一个片上系统,主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心,包括控制CPU和AICPU,前者用于控制处理器整体运行,后者承担非矩阵类复杂计算。此外,还拥有AICore
- Ubuntu 安装 RAGFlow 简单流程
steven_41936912
ubuntulinuxRAGFlow
Docker拉取镜像慢可以更换镜像源sudotee/etc/docker/daemon.json<<-'EOF'{"registry-mirrors":["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.imgdb.de","https://docker-0.unsee.tech","https://docker.hlmirror.com","https
- Ubuntu 服务器虚拟主机,ubuntu云服务器虚拟机
Gamer42
Ubuntu服务器虚拟主机
ubuntu云服务器虚拟机内容精选换一换通过云服务器或者外部镜像文件创建私有镜像时,如果云服务器或镜像文件所在虚拟机的网络配置是静态IP地址时,您需要修改网卡属性为DHCP,以使私有镜像发放的新云服务器可以动态获取IP地址。本节以WindowsServer2008R2操作系统为例。其他操作系统配置方法略有区别,请参考对应操作系统的相关资料进行操作,文档中不对此进行详细说明后端虚拟机绑定EIP。登录
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 如何在 Linux 上安装 RTX 5090 / 5080 /5070 Ti / 5070 驱动程序 — 详细指南
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程linux运维服务器
简介为了获得最佳性能,您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU(或Windows上的WSL)。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。主线内核和驱动程序怪癖之旅Nvidia50系列GPU拥有最新的Nvidia技术。但是,新硬件需要一些新软件或更新,这需要一些耐心。如果您在这里,您可能会遇到Ubuntu默认设置的障碍。不要害怕!我最近自己摸索了这个迷宫,结
- linux/ubuntu启动引导过程详细分析
奇妙之二进制
#linuxubuntupostgresql
文章目录**一、固件初始化阶段(BIOS/UEFI)****1.BIOS(基本输入输出系统)模式****2.UEFI(统一可扩展固件接口)模式****二、引导加载程序阶段(GRUB2)****1.GRUB2的加载过程****2.GRUB配置解析****3.内核参数传递****三、内核加载与初始化****1.内核解压缩与启动****2.initramfs(初始内存文件系统)加载****3.根文件系统
- NumPy-@运算符详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- 【服务器】Ubuntu、CentOS、Debian、Alibaba Cloud Linux等操作系统有什么不同?
Ubuntu目标用户:Ubuntu适合初学者和对图形界面友好的用户,也适用于开发人员和需要最新软件的企业。更新策略:Ubuntu提供长期支持版本(LTS),每两年发布一次,并提供五年的支持。非LTS版本每六个月发布一次,但仅提供九个月的支持。包管理系统:使用APT包管理系统,拥有庞大的软件仓库。社区支持:拥有非常活跃的开发者社区,提供了丰富的文档和第三方资源。稳定性与创新性:在保持稳定的同时,Ub
- Ubuntu系统下pip install的accelerate包没有安装至conda环境下,而是错误放入.local文件中
服务器上跑模型时莫名报了一个没有‘torch’包的错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/ubuntu/.local/bin/accelerate",line5,infromaccelerate.commands.accelerate_cliimportmainFile"/home/ubuntu/.local/lib/python3.10/site-p
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 解决 Python 包安装失败问题:以 accelerate 为例
在使用Python开发项目时,我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天,我们就以accelerate包为例,详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章,你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包,以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时,我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而,当我运行以下命令时:bash复制pipins
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- jetson agx orin 刷机、cuda、pytorch配置指南【亲测有效】
jetsonagxorin刷机指南注意事项刷机具体指南cuda环境配置指南Anconda、Pytorch配置注意事项1.使用设备自带usbtoc的传输线时,注意c口插到orin左侧的口,右侧的口不支持数据传输;2.刷机时需准备ubuntu系统,可以是虚拟机,注意安装SDKManager刷机时,JetPack版本要选对,JetPack6.0的对应ubuntu22,cuda12版本,对应pytorch
- 如何使用Python实现交通工具识别
如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具,具备以下核心功能与特点:技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型(来自ImageNet数据集)集成图像增强预处理技术(随机裁剪、旋转、翻转等)采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
- 8卡RTX 5090D服务器部署Qwen3-32B-AWQ模型执行性能测试
一、背景最近得了一台8卡5090D服务器进行测试评估。GPU拓扑情况如下(test)root@ubuntu:/opt/models#nvidia-smitopo-mGPU0GPU1GPU2GPU3GPU4GPU5GPU6GPU7CPUAffinityNUMAAffinityGPUNUMAIDGPU0XNODENODENODESYSSYSSYSSYS0-31,64-950N/AGPU1NODEXNO
- YOLO11 目标检测从安装到实战
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的经典算法,凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化,本文将从环境搭建到实战应用,详细讲解YOLO11的使用方法,适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统:Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件:CPU可运行,GPU(NVIDIA)可加速(推荐,需支持CU
- Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】
一键难忘
pythonopencv开发语言
文章目录PythonOpenCV从入门到精通1.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测5.2目标跟踪5.3深度学习与OpenCVPythonOpenCV从入门到精通【文末送书】PythonOpenCV从入门到精通OpenCV(Ope
- 第八周 tensorflow实现猫狗识别
降花绘
365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
本文为365天深度学习训练营内部限免文章(版权归K同学啊所有)**参考文章地址:[TensorFlow入门实战|365天深度学习训练营-第8周:猫狗识别(训练营内部成员可读)]**作者:K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch()3、了解tqdm,并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域:AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术,已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析,辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如,GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中,误检率比人类专家低9.4%;中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析,为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- 专题:2025云计算与AI技术研究趋势报告|附200+份报告PDF、原数据表汇总下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42935关键词:2025,云计算,AI技术,市场趋势,深度学习,公有云,研究报告云计算和AI技术正以肉眼可见的速度重塑商业世界。过去十年,全球云服务收入激增8倍,中国云计算市场规模突破6000亿元,而深度学习算法的应用量更是暴涨400倍。这些数字背后,是企业从“自建机房”到“云原生开发”的转型,是AI从“实验室”走向“产业级应用”的跨越。本报告
- 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色,但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题,导致数值不稳定。当网络
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例,分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含:训练代码(使用PyTorch)从预训练权重开始微调(也可注释掉预训练选项,从头训练)数据集目录结构:└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分:80%训练,20%验证每个Epoch输出一次loss
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不