机器学习——利用jupyter-notebook实现工资预测

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程 Lunar* 目标检测华为 YOLO 目标检测
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。华为Ascend推理框架（ACL）是AscendCANN软件栈的核心组件，专为AscendAI加速硬件（如Atlas300I）设计，可实现高性能的深度学习推理。在本文中，我们将介绍如何基于华为AscendACL推理框架对YOLO
机器学习和深度学习的概念你好呀我是裤裤深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression：**函数的输出是一个数值forexample：**Classification：**给出选项，让机器去选择。forexample：检测一个邮件是不是垃圾文件，就可以通过这个来做。选项是两个：垃圾文件or非垃圾文件。下面，
Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测骑猪玩狗 pytorch lstm 人工智能
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
Python学习路线 Python_JC python
Python是一门易学易用的编程语言，广泛应用于数据处理、Web开发、人工智能、自动化运维、游戏开发等领域。本篇文章将介绍Python的学习路线以及一些值得参考的书籍。Python学习路线Python的学习路线主要包括以下几个方面：掌握Python基础知识：了解变量、数据类型、表达式、流程控制、函数、模块等基础概念。学习Python面向对象编程：学习类、对象、继承、多态等面向对象编程的概念和技术。
【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】万码堂源码计算机毕设精品实战案例实战项目源码课程设计 vue.js 前端计算机毕业设计毕设项目 spring boot
作者简介：✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书
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深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现) 羊小猪~~ RNN LSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习 lstm pytorch 人工智能机器学习 rnn gru
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新，其中：深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇：是基于LSTM模型火灾预测研究，讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
人工智能领域单词：英文解释周杰伦_Jay 人工智能深度学习神经网络中文分词全文检索
目录1、前言2、单词组1：15个3、单词组2：15个4、单词组3：15个5、单词组4：15个6、单词组5：15个1、前言亲爱的家人们，创作很不容易，若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力，谢谢大家！有问题请私信或联系邮箱：[email protected]、单词组1：15个1、人工智能(ArtificialIntelligence,AI):atechnologythatsi
华为CANN架构与Ascend C算子开发 z1931195 华为
CANN架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）是华为专为应对人工智能场景而推出的一种新型异构计算架构。在当前快速发展的AI技术背景下，CANN致力于提供一种高效且灵活的解决方案，以支持多种AI框架的应用。其设计不仅仅关注于上层应用的兼容性，同时也服务于底层AI处理器的优化和编程需求，发挥了承上启下的关键作用，成为华为昇腾AI处理器计算效率提升的核心
每天五分钟深度学习框架pytorch：基于vgg块搭建VGG卷积神经网络每天五分钟玩转人工智能深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch cnn VGG 卷积神经网络
本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块，本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16，我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的：搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合 —— Ascend Extension for PyTorch 尤琦珺Bess
探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合——AscendExtensionforPyTorch去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在人工智能领域，高效灵活的框架与强大的硬件加速器是实现先进算法的关键组合。AscendExtensionforPyTorch插件，即torch_npu，正是这样一个解决方案，它无缝对接PyTorch框架，将华为昇腾AI处
深度学习 Pytorch 张量（Tensor）的创建和常用方法白白糖深度学习pytorch python 深度学习 pytorch 人工智能
1张量的基本创建及其类型和Numpy中的array一样，张量的本质也是结构化地组织了大量的数据。并且在实际操作中，张量的创建和基本功能也与其非常类似。1.1张量(Tensor)函数创建方法张量的最基本创建方法和Numpy中创建Array的格式一致。#Numpy创建数组importnumpyasnp#导入numpya=np.array([1,2,3])importtorch#首次使用,导入torch
PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程陌北v1 pytorch python NCF 神经协同过滤
目录教程概述1.神经协同过滤模型概述NCF模型的主要组成部分：2.数据加载与预处理3.定义神经协同过滤模型4.训练模型5.模型评估6.推荐物品7.完整示例8.总结在本教程中，我们将使用PyTorch实现一个神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering，简称NCF）推荐系统。神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型，通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分，进
【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】 FF-Studio 大语言模型开源
本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展，特别是Transformer架构在自然语言处理（NLP）领域的成功，大语言模型（LLM,LargeLanguageModel）成为近年来
《盘古大模型——鸿蒙NEXT的智慧引擎》人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代，华为HarmonyOSNEXT的发布无疑是操作系统领域的一颗重磅炸弹，其将人工智能与操作系统深度融合，开启了智能新时代。而盘古大模型在其中发挥着至关重要的核心作用。赋予小艺智能助手超强能力在鸿蒙NEXT中，盘古大模型赋予了小艺智能助手更强的记忆、推理和规划能力，使其能够支持23类常用记忆类型，掌握万亿token的知识量。基于盘古大模型，小艺可以实现诸如将带有表格的图片转化
《AI 造梦：解锁虚拟场景与角色逼真丰富密码》人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下，生成式人工智能正以前所未有的态势席卷各个领域，尤其在构建虚拟世界方面，展现出令人惊叹的潜力。从沉浸式游戏世界到逼真的影视特效场景，从栩栩如生的虚拟偶像到互动性极强的虚拟角色，生成式人工智能正在改写我们对虚拟场景和角色的认知。今天，就让我们深入探寻如何利用这一前沿技术，创造出更加逼真且丰富的虚拟场景与角色。生成式AI技术基石生成式对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）是
《鸿蒙微内核与人工智能算法协同，开启智能系统新时代》人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统以其独特的微内核架构和对人工智能算法的深度融合，正引领着操作系统智能化的新潮流。本文将深入探讨鸿蒙系统的微内核架构是如何与人工智能算法高效协同，从而提升系统性能和智能化水平的。鸿蒙系统微内核架构的优势鸿蒙系统采用微内核架构，将核心功能模块化，只保留最基本的进程管理、内存管理和通信机制等功能在内核中，而文件系统、网络协议等则作为独立的模块放在用户空间运行。这种架构使
《量子AI：突破量子比特稳定性与容错性的关键瓶颈》人工智能深度学习机器学习
在量子计算的发展进程中，量子比特的稳定性和容错性问题一直是阻碍其走向广泛应用的关键障碍。量子AI作为前沿技术，正积极探索各种途径来攻克这些难题。量子纠错：守护量子比特的精准防线量子纠错是解决量子比特稳定性和容错性问题的核心技术之一。其原理是通过在量子比特之间建立量子纠错码，来检测和纠正量子比特在计算过程中发生的错误。比如谷歌量子人工智能实验室采用的“表面码”技术，通过构建物理量子比特的网格来编码逻
第78期 | GPTSecurity周报 aigcgpts
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.ChatNVD：借
智算中心建设热潮涌动 AI服务器赋能加速数据中心
在数字化浪潮汹涌的今天，人工智能新技术新发展日新月异。智算作为数字经济时代的新生产力，正逐步成为推动经济社会高质量发展的新引擎。智算中心：算力时代的“新基建”近年来，随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，智能算力需求持续爆发，推动了智算中心的快速发展。2022年，随着国家“东数西算”工程启动，我国算力地图正式开始，形成八大枢纽、十大算力中心集群。据中国电信研究院发布的《智算产业发展研究报告（202
让创意在幻觉中肆虐: 认识Illusion Diffusion AI 程序员
人工智能新境界在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注IllusionDiffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。AI算法的魔力所在IllusionDiffusion的核心是借助先进的AI模型,包括StableDiffusion和ControlNet,来解读用户输入的文本提示,并生成相应的
10 个免费的 AI 图片生成工具分享程序员
原文：https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能（AI）图像生成技术的推动下，各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现，为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验。AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques... weixin_41964296 假新闻检测自然语言处理
本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。假新闻危害：它可以被利用来操纵公众情绪，传播错误信息，甚至干预政治选举。它的主要目的是扭曲、欺骗或操纵个人的信仰和观点。假新闻的形式（类型）：虚假信息在媒体上传播的形式多种多样，包括讽刺、谣言、点击诱饵、错误信息等。讽刺作品通常充满幽默，用来强调特
【Cursor】揭秘Cursor：如何免费无限使用这款AI编程神器？ ChatGPT-千鑫人工智能 AI编程
在当今科技飞速发展的时代，人工智能编程工具层出不穷，其中Cursor凭借其卓越的功能和用户友好的体验，迅速在国际市场上引发了广泛关注。最近，该公司成功获得了OpenAI的6000万美元投资，进一步验证了其潜力和市场价值。那么，Cursor究竟具备怎样的强大能力？又该如何实现免费无限制使用呢？本文将为您揭开Cursor的神秘面纱，并提供详细的使用指南，助您轻松上手！Cursor的强大功能Cursor
【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例） ChatGPT-千鑫人工智能人工智能算法 gpt-3 AI编程 gpt codemoss能用AI
人工智能（AI）是现代科技的重要领域，其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度程序员杨弋 YOLO 目标检测人工智能
随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化，进一步提升了检测精度和速度。然而，尽管YOLOv8已经取得了显著的进步，但在处理复杂场景和遮挡问题时，仍然存在一定的挑战。为
深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow） AI_DL_CODE 深度学习 python tensorflow 人工智能天气预测
摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
Cursor 一只爱笑的小燕子 ChatGPT html5 java 开发语言
一、什么是Cursor官网：Cursor|BuildFastCursor是一个开源的AI编程编辑器。开源地址https://github.com/pricing目前在国内是可以不需要其他东西，可以直接访问的。而且目「下面是官方的介绍：」Cursor是一个为AI编程而做的编辑器。它还处于早期阶段，但现在Cursor可以帮助你做一些事情。编写：使用Copilot更聪明的人工智能生成10-100行代码比
基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习人工智能 ui 数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
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
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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 java orale
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 tool box velocity
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 jsp web.xml EL EasyTemplate
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 android MonkeyRunner
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 mapreduce hadoop 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 github git webhooks
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 JavaScript jquery html5 css
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
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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 Web jsp
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

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