- DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA
9命怪猫
AIai人工智能大模型
目录1.多头潜在注意力(MLA)2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例:DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力(MLA)(1)定义“多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,MLA)”是一种基于注意力机制的深度学习方法,旨在通过多个注意力头(Multi-HeadAttention)对潜在空间
- 每天一篇逻辑漏洞
不灭锦鲤
学习
前言:水一篇文章,今天也没有去挖洞内容:学了那么多了,还没有长进,是不是我的学习方法有问题但是到底哪里有问题呢,我又不知道,我好像好久没有总结了,应该写一篇日记,然后总结的一篇文章,然后把日记的内容丢里面,感觉就挺好了,就不用去找文章了好了就这样,进入正题好了,今天学会伪造了jsonp的xss,就是说是json格式的话,不是jsonp格式,可以尝试在url后面加上callback,看是否有返回值
- 2020-10-09
weixin_45660257
笔记
java学习集合的目标1.会使用集合存储数据2.会遍历集合,把数据取出来3.掌握每种集合的特性集合框架的学习方法方式1.学习顶层:学习顶层接口,抽象类中共性的方法,所有的子类创建对象使用Collection接口定义的是所有的单列集合中共性的方法所有的单列集合都可以使用共性的方法没有带索引的方法继承:子类共性抽取形成父类(接口)List接口1.有序的集合(存储和取出元素顺序相同)2.允许存储重复的元
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- 目标检测代码示例(基于Python和OpenCV)
matlab_python22
计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展,目标检测算法不断演进,从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法,再到基于Transformer的架构,目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法,探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测(One-Stage)与双阶段检测(Two-S
- |网络安全|网络安全学习方法
网络安全King
web安全学习方法安全
1、先网络后安全很多初学者还没搞定网络看懂网络拓扑,就急着研究防火墙或VPN,其实这样就不清楚整个网络架构是如何安全演进的。正确的流程是:先通过网络协议和拓扑设计的学习,能独立搭建一个企业网/校园网,再引入局域网安全、防火墙、入侵检测、VPN等安全技术,使整个网络慢慢变得安全起来,这样才能看到整个网络安全的全貌。2、勤做实验勤抓包目前各大网络和安全厂商都有对应的模拟器,不再需要硬件支持就可以在电脑
- 一、系统分析师考试介绍
Rainbow酱
系统分析系统分析软考
科目1考点考试介绍考试报名、考试科目、大纲及考点分析、证书价值、常见问题。视频课程规划、推荐资料、学习方法。计算机组成与结构数据的表示:进制转换、编码表示、逻辑运算、浮点数。校验码:奇偶校验码、循环冗余校验码、海明校验码。计算机硬件:硬件组成、CPU、寄存器等。计算机指令:寻址方式、指令流水线计算。计算机体系结构:Flynn分类,指令系统CISC和RISC。计算机存储系统:分级存储、cache、存
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
- KDD 2023 | 先睹为快!KDD 2023论文合集50篇(附下载地址)
马拉AI
机器学习人工智能深度学习
下载地址:点我跳转1.DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode:NoneArea:一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法2.HomoGCL:RethinkingHomophilyinGraphContrastiveLearningCode:https://github.c
- 对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析
一只贴代码君
语言模型人工智能自然语言处理学习AI编程开发语言
强化学习基础•基本概念:强化学习是一种机器学习方法,智能体(模型)通过与环境进行交互,根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素:包括环境(模型所处的推理任务场景)、状态(模型在推理过程中的当前情况,如已有的推理步骤、已知信息等)、动作(模型在当前状态下做出的推理决策,如选择何种推理方法、如何组织语言等)、奖励(根据模型的动作和结果给予的反馈,如推理正确给予正奖励,错误给予负奖励或无奖
- 迁移学习 Transfer Learning
有人给我介绍对象吗
模块迁移学习人工智能机器学习
迁移学习(TransferLearning)是什么?迁移学习是一种机器学习方法,它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习,从而减少训练数据的需求、加快训练速度,并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习?在深度学习任务(如目标检测、分类)中,通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而,在某些场景下,我们面临以下挑战:数据有限:有些领域(如医学影像、多光谱图像)很难收集足
- deepseek:三个月备考高级系统架构师
wujiada001
AI-MODEL系统架构
一、备考总体规划(2025年2月11日-2025年5月)1.第一阶段:基础夯实(2025年2月11日-2025年3月10日)目标:快速掌握系统架构师考试的核心知识点。重点内容:计算机组成原理、操作系统、数据库原理。软件工程、设计模式、系统架构设计原则。网络通信、分布式系统、云计算、大数据等新兴技术。学习方法:阅读《系统架构设计师教程》或精简版教材,快速过一遍知识点。观看视频课程(如慕课网、腾讯课堂
- 聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】
飞火流星02027
云计算机器学习算法聚类人工智能聚类算法
概念机器学习聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将数据集分割成不同的类或簇,使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大,而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。主要聚类算法及其特点层次聚类算法层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU
- 土壤分析:土壤污染监测_(18).土壤污染监测与修复的最新进展
zhubeibei168
农业检测opencv人工智能计算机视觉无人机图像处理农业检测
土壤污染监测与修复的最新进展1.引言随着工业化和城市化的快速发展,土壤污染问题日益严重,对环境和人类健康构成了巨大威胁。传统的土壤污染监测方法依赖于实验室分析,耗时且成本高昂。近年来,计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展,通过图像处理和机器学习方法,可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。本节将介绍计算机视觉技术在土壤污染监测与修复中的最新进展,包括数据采集、图像处理、特征提取、污
- 大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO
JL_Jessie
学习笔记算法LLM
LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习,语料库内容混杂,训练的目标是语言模型损失,任务是nexttokenprediction,生成的token不可控,为了让大模型能生成符合人类偏好的答案(无毒无害等)一般都会进行微调和人类对齐,通常采用的方法是基于人类反馈的强化学习方法RLHF.RLHF是一个复杂且经常不
- 自监督的主要学习方法
一只波加猹~
自监督学习自监督
自监督学习是一种机器学习方法,其中模型从未标注的数据中学习生成标签,通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。它的核心目标是利用无监督的数据进行学习,从而在下游任务中更好地利用监督信号。自监督学习的主要方法可以分为以下三类:1.基于上下文(Context-based)方法基于上下文的方法通过预测数据的局部信息或不同部分之间的关系,来进行自监督学习。模型通过挖掘数据本身的结构或模
- Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术
xiao5kou4chang6kai4
人工智能机器学习深度学习python机器学习深度学习近红外光谱
第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建(下载、安装与版本选择)。2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写(I/O)7、实操练习第
- 数据结构、算法与STL
刃神太酷啦
蓝桥杯C++组C++数据结构
数据结构、算法与STL顺序存储比如像手机的通讯录中的排序,就可以在内存中采用顺序存储的方式算法是可以没有输入的,但一定要有输出。没有输出的算法是没有意义的算法的学习方法跟数学相似运行代码的时间用时间复杂度去看时间复杂度只用看被执行次数最多(凭感觉看是哪个)的那个语句使用C++标准注意事项:1.编译器支持几几年的标准,我们就要去写符合标准下的代码2.C++标准可以向前兼容,但是不能向后兼容(eg:支
- 一文掌握什么是时间序列?时间序列研究的核心任务?目前最强大的时序分析与建模工具和项目?
幸运 lucky
人工智能学习之路时间序列核心任务时序分析与建模工具和项目SOTA
CSDN叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/什么是时间序列?时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点,这些数据点通常是随时间连续变化的测量值。时间序列分析是统计学中专门用于解析时间顺序数据的一套技术,旨在识别数据中的模式、趋势、季节性波动及其他潜在的周期性特征。然而,当前,机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域,如经
- Python视频制作引擎Manim安装教程2024版(科学概念可视化)_下载mainm引擎
m0_61067876
程序员python开发语言
一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。三、入门学习视频我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们
- c语言八数码问题启发式搜索_一种快速且简单的AI启发式语言学习方法
weixin_26632369
pythonjava人工智能编程语言机器学习
c语言八数码问题启发式搜索介绍(Introduction)ThespecialthingIfoundwhenIfirststarteddivingintothefieldofArtificialIntelligencewastheinfiniteamountofparallelsbetweenhowneuralnetworkslearnandmysubjectiveexperienceofmyow
- 一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例关键词:神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代,人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配,到后来的统计学习方法,再到如今的深度学习,图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- 深度学习盛行,还记得哪些传统机器学习方法和模型?
硬件学长森哥
人工智能深度学习机器学习人工智能
开头森哥说:假期前后在准备成像技术的总结,目前已完成两部分,争取在摸索出一些编辑和运营技巧后,完善成一个系列和大家见面;当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术,它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
- 决策树ID3算法
小波LFZZB
算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的预测模型。树形结构图,树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径代表的某个可能的属性值,每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
- 监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景
BugNest
AI学习ai机器学习人工智能
在机器学习中,监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式,它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结:监督学习(SupervisedLearning)特点:数据标注:训练数据包含明确的输入特征和对应的标签(目标输出)。学习方式:模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练,这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力:一旦训练完成,模型能够对新的、未见过的输入数
- 【15-聚类分析入门:使用Scikit-learn进行K-means聚类】
是阿牛啊
机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一,其核心思想是将数据点分配到K个簇中,使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中,我们将介绍如何使用Scikit
- 深入解析:Python中的决策树与随机森林
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Pythonpython决策树随机森林Python
在这个数据驱动的时代,机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现,从基础到实战,逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
- Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法(Shadowing)——听力突破核武器****二、番茄工作法(Pomodoro)——时间管理手术刀****三、费曼技巧(FeynmanTechnique)——知识内化加速器****四、康奈尔笔记(CornellNotes)——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上
XLYcmy
漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个:1、基于此领域的相关方法,通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验,比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线(1)构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集(2)针对跨架构下的二进制程序,利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言,对于不同中间语言,选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征,
- 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