- openvino yolov11识别
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
importcv2importpathlibfromultralyticsimportYOLOimportmatplotlib.pyplotaspltimportopenvinoasovcore=ov.Core()det_model_path=pathlib.Path("/home/yuyue/yolov11/weights/yolo11n/yolo11n.xml")det_ov_model=co
- lstm的tensorflow代码实现几个函数的源码及解释
yolan6824
人工智能
对这三行代码:1.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell总的来说,这个函数就是用来计算cell里面的运算的,比如加入三个门的计算,对应于所有列出的lstm的公式,如果说对应于普通的神经元,就相当于w*x+b这一步运算。源码:@tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell")classBasicLSTMCell(LayerRNNCell):"""Basi
- 【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows,论文
XD742971636
深度学习机器学习深度学习transformer人工智能
必读文章:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码:https://github.com/microsoft/Swin-
- LSTM 网络在强化学习中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LSTM网络在强化学习中的应用关键词:LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要:本文深入探讨了长短期记忆(LSTM)网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理,以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景,包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
- ARM版本Ubuntu server Docker运行X86镜像
thinkdreamyy
arm开发ubuntudocker
第一步根据官网说明正常安装dockerhttps://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/第二步安装配置QEMUsudoaptinstall-yqemu-user-staticsudoaptinstall-ybinfmt-support第三步配置QEMU下载预编译文件wgethttps://github.com/multiarch/qemu-user-sta
- 寒假刷题Day19
komo莫莫da
java开发语言
一、923.三数之和的多种可能classSolution{public:intthreeSumMulti(vector&arr,inttarget){constintMOD=1'000'000'007;//正确的模数longlongans=0;//使用longlong防止溢出std::sort(arr.begin(),arr.end());for(size_ti=0;iT){k--;}elseif
- 寒假刷题Day7
komo莫莫da
数据结构算法
一、1658.将x减到0的最小操作数给你一个整数数组nums和一个整数x。每一次操作时,你应当移除数组nums最左边或最右边的元素,然后从x中减去该元素的值。请注意,需要修改数组以供接下来的操作使用。如果可以将x恰好减到0,返回最小操作数;否则,返回-1。代码:classSolution{public:intminOperations(vector&nums,intx){inttarget=acc
- kafka下载安装、简易实例、遇到的错误解决
诸葛名义
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目录kafk实例错误解决WARN[ConsumerclientId=consumer-1,groupId=console-consumer-94437]Connectiontonode-kafka启动:Nativememoryallocation(mmap)failedtomap1073741824bytesforcommittingreservedmemorkafka下载地址:https://m
- 三分钟了解阿里云和腾讯云的DDoS防御策略
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云服务器
三分钟了解阿里云和腾讯云的DDoS防御策略DDoS攻击,即分布式拒绝服务(DDoS:DistributedDenialofService)攻击,是一种通过恶意流量导致受害者服务瘫痪的网络攻击行为。中小型网站站长在其父伍奇遭到DDoS攻击时,经常不知所措。其实,如果我们使用的是云服务器,是可以借助云服务器提供的DDoS防御能力来进行防御处理的。例如,针对DDoS攻击,阿里云推出了DDoS黑洞策略,腾
- 树莓派命令行配置wifi无线密码
张文君
phplinux服务器
这个是我测试过的可以使用用感叹号标记的是ok的命令okoksystemctllist-units--type=service|grep-inetwork查看附近wifi信号!!!nmclidevicewifilistnmclidevicewificonnect"你的Wi-Fi名称"password"你的Wi-Fi密码"!!!nmclidevicewificonnectbbbbbbbbpasswor
- Linux(7)Ubuntu20.04 arm64安装Docker
一歲抬頭
《Linux系统开发入门定制》linuxdockerubuntu
1.更换源vi/etc/apt/sources.listdebhttps://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/focalmainrestricteduniversemultiversedebhttps://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/focal-updatesmainrestricteduniv
- Kafka 下载安装及使用总结
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开发技术及框架kafka分布式
1.下载安装官网下载地址:ApacheKafka下载对应的文件上传到服务器上,解压tar-xzfkafka_2.13-3.7.0.tgz目录结果如下├──bin│└──windows├──config│└──kraft├──libs├──licenses└──site-docs官方文档:ApacheKafkakafka有两种启动方式,ZooKeeper和KRaft,这里采用KRaft的方式,使用k
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
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Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- 寒假刷题Day18
komo莫莫da
算法leetcode数据结构
一、16.最接近的三数之和这一题有负数,没有单调性,不能“大了右指针左移,小了左指针右移,最后存值域求差绝对值”。classSolution{public:intthreeSumClosest(vector&nums,inttarget){ranges::sort(nums);intans,n=nums.size();intmin_diff=INT_MAX;for(inti=0;i0&&x==nu
- docker直接运行arm下的docker
张文君
dockerarm开发容器
运行环境是树莓派A+处理器是arm32v6安装了docker,运行lamp编译安装php的时候发现要按天来算,于是用电脑vm下的Ubuntu系统运行arm的docker然后打包到a+直接导入运行就可以了第一种方法sudoaptinstallqemu-user-static导入直接运行就可以了第二种方法运行arm的dockerwget-chttps://github.com/multiarch/qe
- 微软为 Copilot+ PC 提供经过提炼的 DeepSeek R1 模型
吴脑的键客
人工智能microsoftcopilot
DeepSeek征服了移动世界,现在正在向Windows扩展,令人惊讶的是,它得到了微软的全力支持。昨天,这家软件巨头将DeepSeekR1模型添加到其AzureAIFoundry,以允许开发人员使用它测试和构建基于云的应用程序和服务。今天,微软宣布将R1的精简版本引入Copilot+PC。精简模型将首先提供给搭载骁龙X芯片的设备、搭载英特尔酷睿Ultra200V处理器的设备,然后是搭载AMDRy
- Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: request canceled while的解决办法
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这两天试了一下在Ubuntu上安装docker版本的Dify,说来惭愧,之前一直没怎么用过docker。碰到了一些问题,这里记录一下。首先安装docker,主要参考这两篇博客:在Ubuntu上安装Docker以及使用_ubuntu配置docker-CSDN博客ubuntu环境下docker容器详细安装使用_ubuntudocker-CSDN博客这两篇博客都已经讲的比较详细了,我就不再重复了。安装好
- 在Windows上用Llama Factory微调Llama 3的基本操作
蛐蛐蛐
深度学习Python技巧科研工具llama
这篇博客参考了一些文章,例如:教程:利用LLaMA_Factory微调llama3:8b大模型_llama3模型微调保存-CSDN博客也可以参考LlamaFactory的Readme:GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:UnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMsUnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMs.Contribu
- 数据结构——时间复杂度
Lamar Carpenter
数据结构计算机408考研数据结构
前言当你拿到一段代码时,你该如何判断这一段代码算法的好坏程度?有的人会说跑一下(运行一下),事后统计运行时间。当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间,但是这存在着一些问题:和机器性能有关超级计算机vs单片机(同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快)和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法(不能为了统计算法的效率发射一颗导弹
- DeepSeek遭遇的DDoS攻击为何防不胜防;DDoS攻击介绍与基础防御
瑆汵
ddos网络安全
声明:网络并非法外之地,网络攻击是违法犯罪行为,本文不含任何的攻击教学内容。一、DDoS攻击介绍1.DoS攻击DoS(DenialofService)拒绝服务攻击,DoS攻击是通过占用网络资源,使服务器应接不暇,从而拒绝正常用户访问的网络攻击方式,同时兼具经济,效果好和难以防御的特点。历史上第一次DoS攻击发生于1996年,美国互联网服务提供商Panix遭受到SYN洪水攻击(DDoS的一种)。虽然
- 使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索
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在当今信息爆炸的时代,快速而准确地检索数据变得尤为重要。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎,能够高效地处理大量数据。在这篇文章中,我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever,展示如何通过语言模型实现智能电影查询。技术背景介绍Elasticsearch提供多租户能力和无模式的JSON文档存储,广泛应用于全文搜索和分析场景。通过将其与语言模型结合
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基于能量检测的语音信号端点检测FPGA实现介绍语音信号端点检测(VoiceActivityDetection,VAD)是语音处理中的一个重要步骤,用于确定语音信号的起始和结束点。基于能量检测的方法通过计算语音信号的能量来识别活跃语音段。FPGA的并行处理能力使其非常适合用于实时的语音信号处理。应用使用场景语音识别系统:提高识别准确性,减少处理非语音片段。通信设备:降低带宽需求,通过仅传输语音部分节
- 【Python】 python实现我的世界(Minecraft)计算器(重制版)
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【Python】python实现我的世界(Minecraft)计算器文章目录【Python】python实现我的世界(Minecraft)计算器1.引言与原理2.写代码之前的配置1.BuidTools.jar文件配置服务器2.raspberryjuice-1.12.1.jar用python控制服务器3.第三方库mcpi的基本方法4.计算器构建的思路5.源码展示6.操作示例7.结语这是配置资源以及教
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
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现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- Qwen 模型自动构建知识图谱,生成病例 + 评价指标优化策略
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ai千问语言模型人工智能
关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统:更适合在前端使用向量数据库(如FAISS)结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储。因为在VQA场景中,你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化,以便快速查找相似病例或相关医学图像内容;同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power
- llama.cpp LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3
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ggml-llama.cpp-whisper.cppllama.cppDEEPSEEK_3
llama.cppLLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_31.`LLAMA_VOCAB_PRE_TYPE_DEEPSEEK3_LLM`2.`staticconststd::mapLLM_CHAT_TEMPLATES`3.`LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3`References不宜吹捧中国大语言模型的同时,又去贬低美国大语言模型。水是人体的主要化学成分,约占体
- python pip常用指令(install,list,freeze)
小确幸勋章
首先,我们进入cmd命令控制界面,输入pip,查看下pip的命令集合接下来我们来整理一下pip命令:commands原指令解释翻译installInstallpackage安装python包downloaddownloadpackage下载python包uninstallUninstallpackage卸载python包freezeOutputinstalledpackageinrequireme
- WebServices应用集成框架ESB(Enterprise Service Bus 企业服务总线)
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技术service框架webservicejbossweb服务中间件
给大家介绍一个好东东,在进行系统间集成时经常利用WebService,但是从建立WebService和调用的重复性和维护性的工作量都相当大,所以接下来我将宴请大家干看不吃一顿丰盛的WebService应用框架技术大餐。首先简单介绍一下,ESB全称为EnterpriseServiceBus,即企业服务总线。它是传统中间件技术与XML、Web服务等技术结合的产物。ESB提供了网络中最基本的连接中枢,是
- 《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
Lemon_wxk
深度学习
目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
- 51LED呼吸灯(完整代码可附赠Proteus仿真)
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51proteus51单片机嵌入式硬件
#includesbitLED=P2^0;voidDelay(unsignedintt){while(t--);}voidmain(){unsignedcharTime,i;while(1){for(Time=0;Time0;Time--)//改变亮灭时间,由亮到暗{for(i=0;i<20;i++)//计次延时{LED=0;//LED
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement