- 大模型全军覆没,中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025
量子位
关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准,大模型直接全军覆没?!事情是这样的。近日,中国科学院自动化研究所推出多图数学推理全新基准MV-MATH(该工作已被CVPR2025录用),这是一个精心策划的多图数学推理数据集,旨在全面评估MLLM(多模态大语言模型)在多视觉场景中的数学推理能力。结果评估下来发现,GPT-4o仅得分32.1,类o1模型QvQ得分29.3,所有模型均不及格。具体咋回事,下面接
- AI 问答系统实战:用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人!
Leaton Lee
人工智能pythonflask
开篇互动:你是否想拥属于自己的AI问答机器人?“你是否想过拥有一个可以随时为你解答问题、提供建议的AI助手?”随着大语言模型(LLM)的快速发展,打造一个智能问答系统已经成为可能!本文将手把手教你如何利用Python和Flask快速搭建一个属于自己的AI问答系统,并集成强大的语言模型(如OpenAI的GPT-3.5或HuggingFace的LLaMA)。无论是技术小白还是有一定经验的开发者,都能轻
- 《AI浪潮中的璀璨新星:Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》
空云风语
人工智能人工智能llama
《AI浪潮中的璀璨新星:MetaLlama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》引言:AI大模型的群雄逐鹿时代在科技飞速发展的当下,AI大模型领域已成为全球瞩目的焦点,竞争激烈程度堪称白热化。从OpenAI推出的GPT系列,到谷歌的BERT、百度的文心一言等,众多巨头纷纷下场,不断推陈出新,试图在这个充满潜力的领域占据一席之地。而在这场激烈的角逐中,MetaLlama、Ollama和Deep
- 《颠覆认知,我用大模型+Redis实现SQL智能补全,开发效率暴涨500%》
煜bart
mysqlAI编程人工智能redis
一、前言:当SQL补全遇到大模型(插入传统SQL补全工具与ChatGPT对比图)你是否还在为这些场景抓狂?-凌晨3点记不清HiveQL的窗口函数语法-面对新接触的ClickHouse方言不知所措-团队新人总把STR_TO_DATE写成DATE_FORMAT传统IDE的SQL补全就像"人工智障",直到我把大模型装进Redis…##二、效果展示:智能补全的降维打击(GIF动图展示输入SELECT*FR
- AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型,从零基础到入门,看这篇就够了!
冻感糕人~
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前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会,OpenAI也连续开了12天发布会,最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶,那么2024年末,大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工,我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型,以及为什么我建议每一个金融从业人员(
- SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language
UnknownBody
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摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化,但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战,尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM,这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型,它无需在地震数据集上进行直接预训练,就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调,SeisMoLLM在DiTing和
- Llama3.1是AI界的Linux?先部署起来再说!
AI大模型探索者
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前言就在昨天,Meta发布了Llama3.1,这次带来的中杯、大杯和超大杯3个版本。从纸面数据来看,Llama3.1超大杯已经能跟GPT-4Omni、Claude3.5Sonnet分庭抗礼了。而中杯和大杯更是将同量级的对手摁在地上摩擦。要知道,Llama的对手可是闭源模型啊工友们!小扎同志说,开源AI会成为行业的标准,就像Linux一样!不管怎么说,既然你开源了,那我就在本地部署起来吧。本文使用O
- 使用LangChain访问个人数据第一章-简介
明志刘明
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需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统需要学习LangChian开发的同学请查看基于LangChain开发应用程序正文在大数据时代,数据价值逐渐凸显,打造定制化、个性化服务,个人数据尤为重要。要开发一个具备较强服务能力、能够充分展现个性化智能的应用程序,大模型与个人数据的对齐是一个重要步骤。作为针对大模型开发应运而生的框
- 使用LangChain访问个人数据第八章-总结
明志刘明
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需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统需要学习LangChian开发的同学请查看基于LangChain开发应用程序本部分前几个章节请查看使用LangChain访问个人数据第一章-简介使用LangChain访问个人数据第二章-文档加载使用LangChain访问个人数据第三章-文档分割使用LangChain访问个人数据第四章
- 基于 LangChain 开发应用程序第一章-简介
明志刘明
大模型学习手册langchain人工智能
需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分章节目录如下:基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain开发应用程序第二章-提示和输出基于LangChain开发应用程序第三章-储存基于LangChain开发应用程序第四章-模型链基于LangChain开发应用程序第五章-基于文档的问答基于LangCh
- 【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
彬彬侠
HuggingFacemodel.generatetransformersHuggingFace文本生成自回归模型GPTLLAMA
HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成(TextGeneration)方法,适用于自回归模型(如GPT-2、T5、BART、LLAMA),用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
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大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器
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本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释,或者是注释和代码对应不上,这样对于了解业务逻辑,以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大,我们尝试下用大模型来解释代码。以下是大模型对项目代码中的HttpSession监听器的代码解释,很高效的方式,可以借鉴。代码解析这段代码定义了WebHttpSessionListener类,它是一个HttpSession监听器,用于监听
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
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BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- 我与DeepSeek的深度实践:重新定义智能编程的边界
一叶孤舟111
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引言:从质疑到依赖的认知跃迁在ChatGPT掀起AI编程革命之初,我曾对代码生成工具持保留态度。直到2023年接触DeepSeek,这个来自中国的AI编程助手彻底改变了我的开发模式。经过200+小时的深度使用,我在实际项目中验证了其惊人潜力,本文将分享最具实践价值的经验总结。一、效率革命:实测数据背后的生产力跃升1.1代码生成效率对比任务类型传统耗时DeepSeek耗时准确率CRUD接口开发2.5
- 如何对大模型进行微调?从原理到实战全解析
挣扎与觉醒中的技术人
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随着大语言模型(LLM)的快速发展,微调(Fine-tuning)已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤,结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践,详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包,助你快速上手!一、什么是大模型微调?微调指在预训练大模型(如GPT-3.5、LLaMA)的基础上,使用特定领域的数据进行二次训练,使模型适应新任务或领域需求。
- 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程-提示词原则
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编写Prompt的原则本章的主要内容为编写Prompt的原则,在本章中,我们将给出两个编写Prompt的原则与一些相关的策略,你将练习基于这两个原则来编写有效的Prompt,从而便捷而有效地使用LLM。一、环境配置本教程使用OpenAI所开放的ChatGPTAPI,因此你需要首先拥有一个ChatGPT的API_KEY(也可以直接访问官方网址在线测试),然后需要安装openai的第三方库首先需要安装
- AI Prompt 提示词工程入门指南:新手小白快速上手
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近年来,人工智能(AI)发展迅猛,特别是大语言模型(LLMs)(如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等)的广泛应用,让人们可以用自然语言与AI进行互动。而提示词工程(PromptEngineering),即如何设计有效的提示词,已经成为一项重要技能。本篇博客专为新手小白打造,帮助你快速掌握Prompt工程的基础,学会如何撰写高质量的提示词,让AI更精准地理解你的需求,并产出最优
- 清华、北大DeepSeek使用手册:8本,698页大合集
2501_90850576
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链接:https://pan.quark.cn/s/79b8b14e2c56以前看了很多教程,都感觉特别花哨,没啥干货,大部分就是把GPT的说明书稍微改改,就拿来用在DeepSeek上了,没啥用。但清华和北大这个手册完全不一样!它先是给你讲清楚原理,然后手把手教你怎么科学地使用。它不只是告诉你怎么提问,还会告诉你为啥要这么问,这不就是教你怎么掌握提示词的底层逻辑嘛。
- vllm多卡部署Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4
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双卡v10032G部署结果如下,推理时长16s3卡,tensor_parallel_size=3,tensor并行的数量一定要能被attentionheads整除4卡,tensor_parallel_size=4,推理速度4s
- ChatGPT o1与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro的比较
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全新的ChatGPTo1模型(代号“Strawberry”)是OpenAI的最新进展,专注于以前的AI模型难以应对的领域:高层次推理、数学和复杂编程。OpenAI设计o1模型以花费更多时间思考问题,使其在需要逐层推理的任务中提高准确性。本文深入介绍了o1的特性、现实中的应用以及它与顶级竞争对手GPT-4o、Gemini1.5Pro和Claude3.5Sonnet的比较。什么是OpenAIo1模型?
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openai-cookbook/examples/voice_solutions/voice_translation_into_different_languages_using_GPT-4o.ipynbatmain·openai/openai-cookbook·GitHub您是否曾经想将播客翻译成您的母语?翻译和配音音频内容可以使其更便于全球观众理解。借助GPT-4o的全新音频输入和音频输出模式
- 文本向量化-词嵌入方法系列1:静态词嵌入(Word2Vec+GloVe)
学习ml的小菜鸡
nlp自然语言处理word2vec
文本分散化表示指将语言表示成低维、稠密、连续的向量,分为静态嵌入和动态嵌入两种方式。静态词嵌入有Word2Vec,Sen2Vec,Doc2Vec,以及GloVe模型;而动态词嵌入有ELMO,Transformer,GPT,Bert和XLNet等等。本文主要对静态词嵌入方法做一个整体介绍,动态词嵌入会在系列2中更新。目录1.Word2Vec1.1CBOW1.2Skip-gram1.3Sen2Vec+
- 避坑指南:chatgpt账号购买成品号- chatgpt 4.0 plus成品号购买手册!
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购买ChatGPT账号的注意事项及指南✨在当前人工智能技术快速发展的背景下,ChatGPT作为一种强大的语言模型工具️,受到了广泛关注。然而,在获取ChatGPT账号的过程中,用户需审慎考虑多项关键因素,以确保所购账号的安全、可靠及合法性✅,规避潜在风险⚠️。本文将深入探讨购买ChatGPT账号时需重点关注的几个方面,并提供相关建议。1.账号来源审查️♂️账号来源是决定其安全性和可靠性的首要因素
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
DeepSeekChatGPT遥感遥感新质生产力ChatGPTOpenCV遥感数据处理
通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
LL06210721
人工智能AIGC
最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
- 大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速
大模型应用场景
人工智能开源transformer自然语言处理ai大模型LLM
随着AI大模型(如GPT、BERT、DALL·E等)的崛起,它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而,大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿,带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了AI领域的热门话题。本文将深入探讨AI大模型的“瘦身”革命——模型压缩与加速技术,帮助开发者高效部署大模型。一、为什么需要模型压缩与加速?AI大模型(如GPT
- 你也可以成为数据分析师: 实战案例手把手教你如何在ChatGPT内使用Code Interpreter进行数据分析
恒TBOSH
GPT-4chatgpt数据分析人工智能深度学习自然语言处理
终于,OpenAI向所有Plus用户开放了CodeInterpreter功能,这真是个令人振奋的好消息!我迫不及待地开始了测试,并且测试结果出奇地令人满意。借助Python代码的强大功能,CodeInterpreter在数据分析领域展现出了最大的优势。无论是普通的Excel数据分析还是专业的数据分析,现在都可以通过与ChatGPT的对话来进行,这彻底改变了数据分析的方式。为了充分展示CodeInt
- GPT-4o 随机性揭秘:可控与不可控的奥秘
真智AI
java前端人工智能机器学习语言模型chatgpt
GPT-4o中可避免与不可避免的随机性探讨GPT-4o生成随机性的来源,从已知且可控的因素到不透明且不可控的机制。GPT-4o结果中的随机性:无可避免的现实毫无疑问,GPT-4o的输出存在随机性。毕竟,模型在选择每个token时是从概率分布中进行采样的。但我一直没有意识到,这些概率本身并不是完全确定性的。即使在使用相同的提示词、固定的随机种子(seed)以及将温度(temperature)设为0的
- 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