- 通义灵码AI程序员
天天向上杰
AI编程AIGC人工智能
通义灵码是阿里云与通义实验室联合打造的智能编码辅助工具,基于通义大模型技术,为开发者提供多种编程辅助功能。它支持多种编程语言,包括Java、Python、Go、TypeScript、JavaScript、C/C++、PHP、C#、Ruby等200多种编码语言。通义灵码AI程序员:今年1月,通义灵码AI程序员全面上线,同时支持VSCode、JetBrainsIDEs,是国内首个真正落地的AI程序员。
- 简识MQ之Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ传递机制
天天向上杰
MQkafkaactivemqrabbitmqrocketmq
四种主流消息队列(Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ)的生产者与消费者传递信息的机制说明,以及实际使用中的注意事项和示例:1.ApacheKafka传递机制模型:基于发布-订阅模型,生产者向主题(Topic)发送消息,消费者订阅主题并消费消息。核心流程:生产者将消息发送到Kafka集群的Broker,根据分区策略(如轮询、哈希)将消息写入对应的分区(Partition
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第十一章
东临碣石82
架构
第11章:G阶段:实施治理11.1目标G阶段的目标是:确保实施项目符合目标架构为解决方案和任何实施驱动的架构变更请求执行适当的架构治理功能11.2输入本节定义了阶段G的输入。11.2.1企业外部参考资料架构参考资料(见TOGAF标准——架构内容)11.2.2非架构输入架构工作请求(见TOGAF标准——架构内容)能力评估(见TOGAF标准——架构内容)11.2.3架构输入■企业架构的组织模型(见TO
- 代理IP服务如何优化AI大模型训练的分布式计算效率
http
AI大模型训练就像一场接力赛,每个计算节点都是接力选手,而代理IP则是保证选手们“跑得更稳、交接更顺”的隐形教练。在分布式计算中,效率瓶颈往往不是算力本身,而是数据调度与通信协作的隐性损耗。接下来,我们从三个实操场景拆解代理IP的增效逻辑。场景一:数据采集与分发的“高速公路”分布式训练的第一步是将海量数据切分到不同计算节点。假设某团队要训练法律文书解析模型,需从20个省级法院网站抓取判例。如果所有
- 【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习:图像补全预训练方案》
再见孙悟空_
「2025DeepSeek技术全景实战」算法学习计算机视觉deepSeek深度学习transformer人工智能
引言:为什么自监督学习成为AI新宠?在传统监督学习需要海量标注数据的困境下,自监督学习(Self-SupervisedLearning)凭借无需人工标注的特性异军突起。想象一下,如果AI能像人类一样通过观察世界自我学习——这正是DeepSeek图像补全方案的技术哲学。根据,自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"(PretextTask),让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类
- HarmonyOS Next智能语音助手的语音合成与模型优化实战
harmonyos
本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能语音助手过程中语音合成与模型优化技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、语音助手功能需求与架构规划(一)功能需求梳理语音指令识别需求智能语音助手需要准确识别用户的语音指令
- 【大语言模型_3】ollama本地加载deepseek模型后回答混乱问题解决
没枕头我咋睡觉
大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
背景:本地下载了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型后,通过ollamacreateDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-fds7b.mf加载模型启动后回答混乱,无法使用。解决方法重新下载模型,选择了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf重新编写ds7b.mf文件,文件内容如下:FROM/root/zml/DeepSe
- 提升体育用品采购效率的最佳方法:看板管理系统的深度解析
看板任务管理工具
引言体育用品采购管理是体育产业链中至关重要的环节,无论是专业的运动队、体育俱乐部,还是体育用品零售商或电商平台,如何高效地管理采购流程,确保供应链的稳定和及时配送,都是直接影响业务运作和客户满意度的关键因素。在现代化的采购管理中,信息化工具和看板管理逐渐成为提高效率和透明度的重要手段。本文将深入探讨体育用品采购管理的各个环节,分析常见的采购流程、面临的挑战,并重点介绍如何运用看板管理工具,提升采购
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- SMT贴片加工报价构成要素与成本优化策略解析
安德胜SMT贴片
其他
内容概要在现代电子制造领域,SMT贴片加工报价的精准核算直接影响企业供应链成本控制效能。本文通过结构化分析框架,系统解构报价体系的五大核心要素,并建立可操作的优化模型。研究路径覆盖从基材选型到生产规划的完整价值链,重点揭示各环节成本动因的相互作用机制。为直观呈现报价要素的关联性,特构建以下参数对照表:要素类别成本占比范围关键波动因素优化切入点PCB基材成本15-25%层数/板材类型/表面处理工艺标
- OpenAI揭示o3的推理过程,以弥合与DeepSeek-R1的差距
c++服务器开发
人工智能deepseek
生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认,该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型,但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样,其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链(CoT)跟踪的更详细版本。此前,OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述,这使
- 国鑫DeepSeek 671B本地部署方案:以高精度、高性价比重塑AI推理新标杆
Gooxi国鑫
人工智能服务器
随着DeepSeek大模型应用火爆全球,官方服务器总是被挤爆。而且基于企业对数据安全、网络、算力的更高需求,模型本地化部署的需求日益增长,如何在有限预算内实现高效、精准的AI推理能力,成为众多企业的核心诉求。国鑫作为深耕AI领域的技术先锋,推出基于4台48GRTX4090或8台24GRTX4090服务器的2套DeepSeek“满血”版本地部署方案,以FP16高精度、高性价比、强扩展性三大优势,为企
- 教你本地复现Deep Research:DeepSeek R1+ LangChain+Milvus
大模型入门教程
langchain人工智能大模型学习大模型DeepSeekAI大模型大模型教程
金融机构、律所、科研党的福音来了!不久前,OpenAI新推出了一项名叫DeepResearch(深度研究)的功能,迅速风靡全球。我们可以将其理解为大模型+超级搜索+研究助理的三合一。在这项功能里,用户输入查询问题后,只需要选择DeepResearch选项,OpenAIo3就能自动查找分析数百优质在线资源,并对其进行综合整理并加工,为用户生成一份具备专业分析师水准的综合报告。不仅内容生成更加详实,而
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我真不会起名字啊
qt开发语言
项目配置:在.pro文件中添加网络模块:QT+=corenetworkAPI配置:将apiUrl替换为实际的DeepSeekAPI端点将apiKey替换为你的有效API密钥根据API文档调整请求参数(模型名称、温度值等)功能说明:使用QNetworkAccessManager处理HTTP请求自动处理JSON序列化/反序列化支持异步请求处理包含基本的错误处理扩展建议:添加更完善的错误处理(HTTP状
- 大模型产品Deepseek(九)、LMstudio + AnythingLLM提交文件、网页内容,回复更专业准确
伯牙碎琴
大模型DeepSeek大模型知识库LMstudio嵌入数据联网查询
使用LMstudio和AnythingLLM向DeepSeek提交数据以提高回复的准确性在本篇文章中,我们将介绍如何使用LMstudio和AnythingLLM工具将文件或网页内容提交给DeepSeek,确保它能够提供更专业和精准的回答。这种方式特别适合那些无法使用Ollama部署但有数据投喂需求的场景。一.准备工作在开始之前,确保您已经安装了LMstudio和AnythingLLM工具,并且De
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- 零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六:专栏总结
借雨醉东风
asp.net小程序后端
本专栏以实战为主,轻理论。如果哪里有不太懂的,可关注博主后加个人微信(平台规定文章中不能贴联系方式,需先关注博主,再加微信),后续一起交流学习。-------------------------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用LLaMA
- GPT (Generative Pre-trained Transformer)
彬彬侠
自然语言处理gpttransformer预训练NLP自然语言处理
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是由OpenAI提出的一个基于Transformer架构的自回归语言模型。GPT模型通过大规模无监督预训练,使用大量的文本数据进行学习,然后再进行微调(fine-tuning)来适应具体的下游任务。GPT的设计目标是能够理解和生成自然语言文本,并且它以其出色的自然语言生成能力在多个领域取得了显著的成果。GPT的基本原理GPT
- YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进
金外飞176
技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测YOLO神经网络深度学习
YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11,这一系列模型经历了快速的迭代和发展,不断刷新着目标检测的性能和效率。然而,由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图,研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近,一篇
- 国内那么多的低代码平台,究竟哪家比较强?
有颜有货
低代码平台低代码低代码低代码平台
国内低代码平台哪家强?本人摸索低代码5年多,体验过几十家低代码平台,下面通过2张功能对比图,3K字内容详细告诉你:国内低代码到底哪家强。如果你觉得我的分析对你有一定帮助,还请点赞收藏支持一下,争取能让更多人看到并帮助需要的人。话不多说,先上图。国内主流低代码产品功能对比。(图二在回答末尾)一、织信Informat(企业级低代码平台)功能清单驱动方式:模型驱动字段支持:35种字段,同时支持通过js脚
- 【架构】分层架构 (Layered Architecture)
_君莫笑
软件架构架构c++
一、分层模型基础理论![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0365cf0bfa754229bdedca6b472bffc7.png1.核心定义分层架构(LayeredArchitecture)模型是一种常见的软件设计架构,它将软件系统按照功能划分为不同的层次,每个层次都有特定的职责和功能,层与层之间存在清晰的依赖关系。这种架构有助于提高软件的可
- OpenMetadata MySQL 数据库使用率提取管道实现解析
10年JAVA大数据技术研究者
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目录架构概述核心组件源码分析使用率指标定义数据提取流程图源码类图配置与扩展指南架构概述OpenMetadata通过可插拔的元数据摄取框架实现对MySQL使用率数据的采集,核心流程包含三个阶段:数据采集层:从MySQLperformance_schema和sysschema获取原始指标指标处理层:将原始数据转换为统一的使用率指标模型数据存储层:将处理后的指标持久化到OpenMetadata服务核心组
- 华为昇腾服务器部署DeepSeek模型实战
gzroy
人工智能语言模型
在华为的昇腾服务器上部署了DeepSeekR1的模型进行验证测试,记录一下相关的过程。服务器是配置了8块910B3的显卡,每块显卡有64GB显存,根据DeepSeekR1各个模型的参数计算,如果部署R1的Qwen14B版本,需要1张显卡,如果是32B版本,需要2张,Llama70B的模型需要4张显卡。如果是R1全参数版本,则需要32张显卡,也就是4台满配的昇腾服务器。这里先选择32B的模型进行部署
- 腾讯云放大招:3 行代码让 DeepSeek “入住” 微信小程序
BuluAI
腾讯云微信小程序云计算
小程序开发的革命性突破近日,技术圈迎来一则重磅消息——腾讯云推出全新功能,仅需3行代码,就能让DeepSeek大模型“入住”微信小程序,这无疑为开发者们带来了一场革命性的变革。在过去,将大模型能力集成到微信小程序中,过程复杂繁琐,代码量庞大,高门槛让众多开发者望而却步。但如今,腾讯云的这一创新举措,直接将难题“秒解”。开发者们只需轻松敲下3行代码,即可实现DeepSeek大模型在微信小程序中的接入
- ollama的docker 使用教程
贾斯汀玛尔斯
数据湖AIDocker容器dockereureka容器
好的,下面是Ollama在Docker中的使用教程。我将详细描述如何在Docker容器中运行Ollama,包括安装、配置和常用操作。OllamaDocker使用教程Ollama可以通过Docker运行,提供了一个简洁且隔离的环境来使用AI模型。本文将引导你如何在Docker中设置和使用Ollama。目录前提条件拉取OllamaDocker镜像启动Ollama容器基本命令操作停止容器<
- 数学推理中在推理规模化下检查假阳性解
硅谷秋水
大模型机器学习人工智能语言模型深度学习机器学习人工智能
25年2月来自中科大和微软亚洲研究院的论文“ExaminingFalsePositivesunderInferenceScalingforMathematicalReasoning”。语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而,大多数基准测试依赖于自动评估方法,这些方法仅使用启发式方法比较最终答案,而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解,其中模型可能会产生正确的最终答案
- 清华大学第四发《DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单》
人工智能
当下科研领域,传统模式急需改变,清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》全文一共86页,以下是文档的关键内容总结:一、智能组合优势DeepSeek与DeepResearch构建先进技术体系,有强大模型运算、智能数据处理和友好交互界面。模型在数据处理速度、精准度和泛化能力上远超传统模型。数据采集渠道广、处理快,能读取多种格式文件。数据分析深入,可视化直观,还
- HarmonyOS Next智能家居控制系统的模型转换与数据处理实战
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本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能家居控制系统中模型转换与数据处理技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能家居系统需求与技术选型(一)功能需求分析设备状态监测需求智能家居控制系统需要实时监测各种智能设
- 2025基金公司私有化部署趋势分析:技术自主权的崛起
标题:基金公司私有化部署:数据主权时代的战略选择与实战指南副标题:从DeepSeek到板栗看板,解密金融巨头如何用私有化部署重塑竞争力【热点引入:一场无声的金融科技革命】2025年2月,、十余家公募基金密集宣布完成DeepSeek大模型的私有化部署,这一现象登上财经热搜榜首。据不完全统计,超60%的头部基金公司已启动私有化部署计划,涉及投研、风控、客户服务等核心场景。这场革命背后的驱动力,正是金融
- HarmonyOS Next数据处理与模型训练优化
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中数据处理与模型训练优化相关技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、数据处理对模型训练的重要性(一)关键作用强调在HarmonyOSNext的模型训练世界里,数据就如同建筑的基石,而数据处
- 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