- PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例（PyTorch）impo
- 学习pytorch
阿什么名字不会重复呢
学习pytorch人工智能
学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源
- AI驱动的代码重构与优化技术
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化？AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型，并通过设备上的私
- 深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
深度学习剪枝人工智能
****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标，剪枝可以分为非结构化剪枝（UnstructuredPruning）和结构化剪枝（StructuredPruning）。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义，并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝（UnstructuredPruning
- 从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略
一键难忘
剪枝深度学习算法知识蒸馏
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
小风_
模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
- 优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解
代码之光_1980
深度学习pytorch剪枝
标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝，我们可以去除模型中的冗余权重，从而减少模型的复杂度和提高运算速度，同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝，并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型：结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
- Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术
冰蓝蓝
自然语言处理神经网络人工智能深度学习
在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元
- 模型保存与加载：PyTorch中的实践指南
冰蓝蓝
自然语言处理pytorch人工智能python
在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。importto
- 深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角
冰蓝蓝
深度学习深度学习人工智能
在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚
- torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器
冰蓝蓝
transformertransformer深度学习
在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具，用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱：确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox，这些工具箱提供
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。（2）Matlab的GPU支持功能依赖：需安装ParallelComputingToolbox（并行计算工具箱）。硬件要求：支持CUDA的NVIDIAGPU（如Tesla、GeForc
- pytorch中的DataLoader
朋也透william
pytorch人工智能python
在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数
x-jeff
深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- AI如何创作音乐及其案例
alankuo
人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构，其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性，能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
深度学习算法与模型人工智能深度学习YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batchsize智能缩小，这个时候，梯度累积（GradientAccumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- MV-EB435i立体相机对垃圾分类
开哥kg
pytorch深度学习卷积神经网络分类人工智能
最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！希望这篇文章对大家有所帮助，如有错误请大家指正。
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
- 如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
-一杯为品-
数学线性代数矩阵
本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？
前网易架构师-高司机
golang从入门到精通golangjsongo结构体首字母大写golang从入门到精通go从入门到精通
目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
- 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作
-一杯为品-
机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
- AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- 从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）
码事漫谈
AI人工智能
文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单，并联电路代表短路或（||），串联电路代表短路与（&&）。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合，电路就会通。
* 类似于短路或（||），只要有其中一个为true（开关闭合）是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的，所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark，就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机，而且配置起来比较简单，但是项目用到的是tomcat，配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以，下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置：
在Engine标签下增面积Host标签，如下：
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析（Capistrano 的cap 访问错误 Permission ）
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下：
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言： log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现， 当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页，java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义：pageStart 起始页，pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页：
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页：
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例：
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统，通过负载均衡服务器，可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器，可以带来很多好处：
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度，降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法：
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码：
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误， 默认:&
- solr限制admin界面访问（端口限制和http授权限制）
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情，但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制，也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步： 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户，比如：
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1
* 两个问题：
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城，看房子
2015-06-26: 办理贷款手续，贷款73万，贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28，央行宣布降息 0.25，就2天的时间差啊，没赶上。
首付，老婆找他的小姐妹接了5万，另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时，密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦，所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带)，你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存，但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密，这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护，如果有推荐的博客，请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索，特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件（下载OPML文件），可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中，特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格，去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格，去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。
故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下：
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下：
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话，请如下方式定义：
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
&l
