- 利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别(基于PyTorch)
.30-06Springfield
rnnlstmgru分类人工智能pythonpytorch
文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
- Web 服务器架构选择深度解析
后端
在Web服务与API设计中,服务器架构的选择直接决定系统的可扩展性、维护成本与性能上限。本文从架构演进脉络出发,系统解析单体架构、微服务、服务网格、Serverless等主流架构的核心特性、适用场景及Java技术栈实现。一、架构演进与核心分类1.1架构演进脉络1.2核心架构对比表架构类型核心特点典型技术栈(Java)部署复杂度扩展性单体架构所有功能模块打包为单一应用,共享数据库SpringBoot
- Apipost 与 Apifox 深度对比:2025全方位解析助力 API 开发的利器
在当今软件开发的大环境下,API的开发与管理变得愈发重要。Apipost和Apifox作为两款备受关注的API开发与管理工具,它们在功能特性、使用场景以及用户评价等方面存在着诸多差异。本文将从多个维度对这两款工具进行深入剖析,以帮助研发、测试人员更好地选择适合自身项目需求的工具,同时凸显Apipost在各方面的优势。一、功能对比1.API设计Apipost:丰富的自定义属性:在大型企业级项目中,A
- 10倍速开发!飞算JavaAI实战:5分钟生成SpringCloud完整工程
LCG元
工具Python深度学习人工智能springcloudspring后端
目录一、颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1:定义服务架构(YAML配置)步骤2:执行AI生成命令(Python驱动)步骤3:验证生成结果(终端操作)三、双流程图解析横向对比:传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五、生产级部署方案安全审计实现高可用部署架构六、技术前瞻性分析七、附录:完整技术图谱传统SpringCloud工程搭建平均耗时8小时,而使用飞算JavaAI只需5分钟,开发效
- AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】自动驾驶中的摄像头技术(二)
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人工智能深度学习
目录前言算法原理摄像头在自动驾驶中的作用与意义分类按通信协议区分按不同感光芯片按像元排列方式摄像头核心关键指标多传感器融合在自动驾驶中的应用▲不同自动驾驶等级的传感器配置▲L2级别▲L2+/3级别▲L4/5级别摄像头的种类与应用车载智能前视像头关键参数如何选择摄像头全车摄像头布置及功能前视摄像头环视摄像头后视摄像头侧视摄像头内置/外置后视摄像头雷达的种类与应用摄像头与雷达的数量配置产业与行业现状摄
- 基于SpringBoot和Leaflet的区域冲突可视化系统(2025企业级实战方案)
知识产权13937636601
计算机springboot后端java
摘要在全球地缘冲突与应急事件频发的2025年,区域态势可视化系统成为政府及企业的决策刚需。本文提出基于SpringBoot3.2后端与Leaflet1.9.5前端的冲突可视化解决方案,融合多源异构数据(卫星影像、舆情热力、设施状态)构建动态冲突图谱。关键技术突破包括:矢量切片实时聚合(支持100万+目标呈现)、多维度冲突因子权重模型、态势推演沙盘,并在某跨国能源集团实测中实现风险识别效率提升8倍,
- 大规模分布式数据库读写分离架构:一致性、可用性与性能的权衡实践
目录1引言:数据库架构的核心三角2原创架构设计2.1读写分离系统架构2.2读写核心流程3企业级实现代码3.1Python路由服务核心代码3.2TypeScript复制状态监控3.3Kubernetes部署YAML示例4性能对比量化分析5生产级部署与安全方案5.1高可用部署架构5.2安全审计方案6技术前瞻性分析6.1演进路线图6.2关键趋势解读7附录:完整技术图谱结论1引言:数据库架构的核心三角在大
- AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct
DeepSeek-大模型系统教程
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近年来,随着AI大模型的快速发展,如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力,为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型(如GPT-4、PaLM等)在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色,但它们的能力往往局限于
- 为什么要做”万能AI盒“:AI的未来,在于赋能每一个“做业务的人”
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万能AI盒AI人工智能AI智能体AI工具
真正的AI蓝海,不在“业务”两个字,而在那些每天被流程、文档、客户沟通所困的普通个体:销售、设计师、文案、客服、小店主、自由职业者……他们并不期待AI有多智能,只在乎能否切实帮自己省时间、减负担、提效率。当AI浪潮席卷而来,无数人都在畅谈它将如何颠覆企业、重塑行业。然而,在这些宏大的叙事背后,我们是否忽略了一个最核心的问题:那些每天在一线辛勤工作的普通人,他们真正需要什么样的AI?今天的AI产品,
- 【随机数真的是随机数吗?】
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在计算机科学中,随机数是一个非常有趣且复杂的话题。我们常常在各种应用程序中看到随机数的应用,比如游戏、加密、统计模拟等。然而,许多人可能并不清楚计算机生成的随机数到底有多“随机”。本文将详细解释程序中的随机数,探讨其生成机制以及不同类型的随机数。伪随机数与真随机数首先,我们需要明确两个关键概念:伪随机数和真随机数。伪随机数(PseudorandomNumbers):伪随机数是由计算机算法生成的数字
- GtkSharp跨平台WinForm实现
文章目录跨平台架构设计跨平台项目配置GtkSharp串口通讯实现跨平台部署配置Linux系统配置macOS系统配置相关学习资源GTK#跨平台开发跨平台.NET开发Linux开发环境macOS开发环境跨平台UI框架对比容器化部署开源项目参考性能优化与调试跨平台架构设计基于GTKSystem.Windows.Forms框架,我们可以实现真正的跨平台WinForm串口通讯应用:共享代码层macOS环境L
- 可编程逻辑器件的发展与比较
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可编程逻辑器件的发展与比较文章目录可编程逻辑器件的发展与比较一、早期的离散逻辑芯片二、复杂可编程逻辑器件(CPLD)(一)CPLD的诞生(二)CPLD的结构(三)CPLD的特点三、现场可编程门阵列(FPGA)(一)FPGA的架构变革(二)FPGA的特点四、CPLD与FPGA的对比五、总结一、早期的离散逻辑芯片在可编程逻辑器件(PLD)发明之前,设计师们只能使用一些专用的小芯片来搭建系统,这些小芯片
- UI TARS 和 Magentic-UI的区别和差异
frank0060071
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UI-TARS和Magentic-UI都是当前前沿的AI驱动自动化工具,但它们在设计理念技术架构和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别和对比分析:1.开发背景与目标定位UI-TARS由字节跳动开发,专注于跨平台GUI自动化,强调通过自然语言指令实现端到端的任务执行(如打开应用填写表单等),目标是成为通用型视觉语言模型代理,减少人工干预核心定位:多模态感知与自动化执行,适用于需要高精度界面操
- python 优化IO和并发提高性能
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
python
一、任务量与执行效率的关系任务量和效率成反比:任务量越大,程序整体耗时越长,执行效率越低。程序执行效率=完成单位任务所需的时间。任务多、耗时长,效率自然低。二、如何提高程序执行效率?减少任务量只做必要的工作,减少无用或重复的任务。例如:数据预处理、过滤无效请求、合并重复操作等。提高并发量让多个任务“同时”进行(并发/并行),充分利用CPU和IO资源。例如:多线程/多进程/协程/异步IO等。减少单个
- pdf 删除多页 python实现(已解决)
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pythonpythonpdf开发语言
首先安装第三方库pipinstallPyPDF2然后运行importPyPDF2defremove_page(input_pdf_path,output_pdf_path,page_number_to_remove):#打开PDF文件withopen(input_pdf_path,'rb')asfile:reader=PyPDF2.PdfReader(file)writer=PyPDF2.PdfW
- IT人力驻场开发:企业客户的务实选择
哲科软件
大数据
企业选择IT人力外包服务时,常面临一个现实问题:同样预算下,选择IT人力驻场开发还是IT人力远程协作?这个选择背后,其实是企业在算三笔账——成本是否可控、效率能否达标、风险是否兜底。尤其是业务复杂、系统关联多的企业,这三个问题直接决定IT投入能不能转化为实际价值。一、成本账:看得见的投入,算得清的支出企业最怕IT项目变成“无底洞”——前期报价低,后期追加不断。远程开发的成本黑箱就在于此:需求沟通靠
- Vue3 首款 3D 数字孪生编辑器
❀͜͡傀儡师
3d编辑器
对于多数前端开发者而言,用ThreeJS打造炫酷的数字孪生场景并不容易,需掌握大量专业知识。现在这个基于Vue3、ThreeJS和NaiveUI的数字孪生开发框架——Astral3DEditor正式开源,为Web3D开发带来新转机。Astral3DEditor的在这里插入图片描述1.优势功能丰富:支持多种3D模型格式,可导入导出多类型模型,方便资源整合。它还提供插件系统,可扩展更多功能。同时,支持
- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
- Augment code + axure 一键生成前端代码
人工智能前端
上一篇文章我们讲了怎么通过Augmentcode+FigmaMCP生成前端代码,同时我也用了cursor,做了简单对比,结果如下:cursor+FigmaMCP速度快。可以导出Figma文件中的图标到项目中。整体还原度不咋地。对话式,会不断询问。Augmentcode+FigmaMCP速度慢。还原度高。基本不需要手动干预。访问项目整体性好,能检测到项目是否已经配置依赖等等。今天我们同样使用Augm
- LSTM(Long Short-Term Memory)模型的深度解析
AI扶我青云志
lstmrnn深度学习
在6.28号我发了一个博客《RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)输出的详细对比分析》,但是我并未详细讲解LSTM,LSTM是循环神经网络中的一个模型,然而通过这篇博客给大家深度解析一下LSTM,重点关注其内部结构和参数。LSTM是为了解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题而设计的一种特殊循环神经网络结构。它的核心在于引入了门控机制和细胞状态,使得网络能够有选择地记住或忘
- vue路过切换,缓存页面,切换不更新页面数据
大得369
缓存前端
1、切换缓存所有2、只缓存某给路由3、缓存多给路由我这里使用缓存所有
- 模型上下文协议(MCP)和Function Calling的区别是什么?——深度解析两种AI交互技术的设计理念与实战应用
码力金矿
python人工智能MCP人工智能大数据hadoopeclipse前端pythonjava
一、引言:AI工具连接范式的“USB革命”与“专用遥控器”之争在AI应用开发中,模型与外部工具的交互能力至关重要。Anthropic推出的模型上下文协议(MCP)与OpenAI的FunctionCalling(函数调用)作为两种主流技术路径,常被开发者视为“万能接口”与“专用工具”的对比。本文将通过技术原理、应用场景、生态特性等多维度解析两者的本质差异,帮助您在实战中做出更高效的选择。二、MCP与
- 基于MCP架构的ChatBI:破解数据分析难题,让智能对话赋能商业决策
码力金矿
MCP人工智能python架构数据分析数据挖掘数据库sqloceanbase人工智能
在数据驱动的时代,传统BI工具操作复杂、效率低下,而ChatBI(对话式商业智能)的兴起为企业带来了新希望。本文将深入探讨一种基于MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)架构的ChatBI解决方案,通过创新设计解决数据准确性、多指标查询及自动化分析等核心痛点。文章以技术拆解+实战案例的形式呈现,帮助您快速理解其原理与价值,助力企业高效实现智能数据分析。关键词:MCP、Ch
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库数据仓库ai
数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
- GRU与LSTM之间的联系和区别
AI扶我青云志
机器学习人工智能深度学习
前面我们谈到RNN与LSTM之间的关系,而GRU也是循环神经网络中的一种模型,那么它与LSTM有什么区别呢?接下来我来对GRU(GatedRecurrentUnit)模型进行一次深度解析,重点关注其内部结构、参数以及与LSTM的对比。GRU是LSTM的一种流行且高效的变体,由Cho等人在2014年提出,旨在解决与LSTM相同的长期依赖问题,但通过更简化的结构和更少的参数来实现。核心思想:简化LST
- 基于人体骨架动作识别的神经信息处理技术(2 相关工作-2.4提高信号质量)
路由跳变
动作识别人工智能
2相关工作在本节中,我们将回顾本论文的相关工作。我们根据文献的功能将文献分为四类,包括1)数据集,2)提取空间特征,3)捕获时间模式,4)提高信号质量。对于每个组件,我们将其进一步分解为细分区域。最后,我们展示了现有方法在不同数据集上的SOTA改进。总之,该分类法如下:1)数据集2)提取空间特征利用拓扑结构、设计空间操作符、分离通道功能、学习参数化拓扑、分区层次结构。3)捕获时间模式提取多尺度特征
- ADB常用命令
转身,就是永别
测试工具adb
ADB常用命令设备连接与管理adbdevices:列出当前连接的设备,显示设备序列号和状态(如device或offline)。adbconnect:通过网络连接设备(需开启设备的ADB调试网络权限)。adbdisconnect:断开网络连接的设备。adbkill-server:终止ADB服务进程。adbstart-server:启动ADB服务进程。应用管理adbinstall:安装应用(如adbi
- 28.行为型模式分析对比
智想天开
设计模式详解设计模式
原文地址:行为型模式分析对比更多内容请关注:智想天开1.行为型设计模式概述行为型设计模式关注对象之间的通信与职责分配,旨在优化对象之间的交互和协作。通过定义清晰的职责和交互方式,行为型模式提高了系统的灵活性、可扩展性和可维护性。关键特点:对象交互:优化对象之间的通信方式,减少耦合。职责分配:明确对象的职责,遵循单一职责原则。灵活性:允许动态地改变对象的行为和职责。复用性:通过模式的应用,提升代码的
- 借助 KubeMQ 简化多 LLM 集成
强哥之神
智能路由器transformer深度学习语言模型架构deepseek
将多个大语言模型(LLM),如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性,以及确保请求高效路由,都会带来诸多难题。然而,使用消息代理和路由器可以成为解决这些问题的优雅方案,能处理这些痛点并提供多项关键优势。在本文中,我们将探讨如何实现这一点,并提供代码示例,指导大家如何使用KubeMQ构建一个与OpenAI和Anthrop
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 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