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2025年数学建模美赛
YOLO深度学习目标跟踪机器人人工智能
目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步,DNA图谱分析已经成为基因检测、疾病诊断、遗传学研究等领域的重要工具。在DNA图谱中,通常会呈现出染色体的多个片段,其中的一些变异可能对健康产生深远的影响。手工分析DNA图谱变异不仅
- 具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4
李学长单片机毕设
单片机毕设具体方案课程设计stm32智能家居单片机毕业设计嵌入式硬件51单片机
LCD1602液晶显示:实时展现当前检测到的烟雾浓度值,为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限:用户可通过简单操作按键,自定义烟雾浓度的报警阈值,以满足不同场景的安全需求。蜂鸣器报警:当烟雾浓度超过用户设定的报警值时,蜂鸣器将立即启动,发出声音报警,提醒用户注意安全。无线WiFi传输:通过集成的ESP8266无线WiFi模块,将烟雾浓度数据实时传输至用户手机端,实现远程监控与数据查看。继电器模
- 风控系统之规则重复触发
后端
个人博客:无奈何杨(wnhyang)个人语雀:wnhyang共享语雀:在线知识共享Github:wnhyang-Overview简介前面已经发了很多关于风控系统的一些文章,是比较零碎的,这也是我知道的,但在边构思边实践时是这样的。从0到1中还有很多0.0001、0.0023424、0.1243,这些都是不可忽视,他们也是成长的一部分啊!这里提前预告一下(毕竟有人看不到文末),下周大概是10.24会
- 风控系统之指标回溯,历史数据重跑
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个人博客:无奈何杨(wnhyang)个人语雀:wnhyang共享语雀:在线知识共享Github:wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01,Redis、Zset、模版方法。其中已经介绍了如何利用redis的zset结构完成指标计算,为了方便这篇文章的介绍,还是在正式开始本篇之前回顾一下。时间窗口zset是redis中的一种数据结构,表示有序集
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一叶_障目
机器学习python数据挖掘
一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
- C语言 qsort 详解
Communist19
c语言开发语言
qsort1.定义:qsort,基于快速排序(QuickSort)算法的一个库函数,可以将一串整型类型、浮点类型、字符串类型、结构体类型等的数据进行排序。比冒泡排序,选择法排序好用,且速度更快。2.语法:具体语法如下:qsort(arr,sizeof(arr)/sizeof(arr[0]),sizeof(int),cmp)形参1:arr:需排序数组的首个元素的地址(切记不能用arr[0],arr[
- 机器学习-期末测试
难以触及的高度
机器学习python人工智能
机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
- Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改
严欣铷
springmavenjava
前言:通过实践而发现真理,又通过实践而证实真理和发展真理。从感性认识而能动地发展到理性认识,又从理性认识而能动地指导革命实践,改造主观世界和客观世界。实践、认识、再实践、再认识,这种形式,循环往复以至无穷,而实践和认识之每一循环的内容,都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革,迭代》原因:写的太烂内容回顾:我们对DeleatingFilterProxy,FilterChain
- Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题
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论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测:使用生成对抗网络(GAN)解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中,欺诈检测是一项至关重要的任务。然而,欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点,这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时,往往会导致模型对多数类(正常交易)过拟合,而对少数类(欺诈交易)的识别能力较差。为了解决这个问题,生成对抗网络(GAN)提供了一种有效的手
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合RepConv卷积,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- C#遇见TensorFlow.NET:开启机器学习的全新时代
墨夶
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- YOLOv11改进,YOLOv11检测头融合RepConv卷积,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等任务
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- 工业场景将成为AI大模型的重要战场!零基础入门AI大模型,看这篇就够了!
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前言2024年,各大公司推出强大理解能力的多模态大模型,将引领人工智能(AI)技术创新和应用,工业场景将成为多模态大模型的最佳实践场地。随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布,基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能(AGI),其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能(AGI)的新阶段。随着工
- 6-1.Android 对话框之基础对话框(普通、单选、多选、列表)
我命由我12345
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对话框对话框(Dialog)是一种常用的UI组件,它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素,但是主要还是以文本、按钮为主,其次是列表其中,基础对话框是Android中最简单的对话框,而后是进度对话框、自定义对话框等基础对话框使用4步走创建AlertDialog.Builder对象,它用于构建对话框AlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.
- kafka
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中间件kafkabigdata
Kafka学习之路Kafka必知必会kafka核心原理go操作kafka消息队列之-KafkaKafka分区分配策略或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/81123625)kafka怎么保证消息顺序?StickyAssignor:0.11.x版本引入,消费者尽量不离开分区.即BalanceStrategySticky:重平衡策略,适用
- python之str与bytes互转
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#-*-coding:utf-8-*-bytes_object =b"example"#strobjectstr_object ="example"#方法(1)#str转bytesbytes(str_object,encoding="utf8")#bytes转strstr(bytes_object,encoding="utf-8")#方法(2)#str转bytesstr.encode(str_ob
- 通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)
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广义加性模型(GAM)在时间序列预测中是一种强大的工具,能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测,包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技术、造福后来者!一、GAM在时间序列中的应用时间序列
- 工业大模型市场图谱:53个工业大模型全面梳理
大模型常客
人工智能agiai大模型ai大模型大模型应用大模型就业
工业场景要求严谨、容错率低,核心业务场景对模型准确率的要求达到95%以上、对幻觉的容忍率为0,因此通用基础大模型的工业知识往往不足以满足工业场景的应用需求。根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》,工业大模型是指在通用基础大模型(例如文心一言、通义千问等)的基础上,结合行业&场景数据进行预训练和微调,并进行模型压缩(裁剪、蒸馏等)所形成的大模型,包括通用工业大模型、行业大模型以及
- 游戏开发中不容忽视的粘包问题解析
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在游戏开发的网络编程领域,粘包问题常常困扰着开发者,它可能导致数据解析错误,进而影响游戏的正常运行和玩家体验。今天,咱们就深入探讨一下粘包问题产生的缘由以及应对之策。一、粘包问题的成因(一)发送端因素缓存机制:TCP协议在传输层运作时,自带一套提升效率的缓存策略。当应用层频繁地、多次地调用发送函数,推送一个个零碎的小数据包时,TCP协议层可不是来一个发一个。它会先把这些小数据包一股脑儿收集到自己的
- NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码
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拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法,如果提升100W倍的性能?NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正?可我只会写CRUD啊!一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法?单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
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大家好,我是大圣,今天聊一下大模型开发的几种方法。大模型开发常用方法前言人工智能的世界听起来复杂神秘,但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。即使你对大模型开发一无所知,也能通过生活中的简单故事,理解其中的奥秘。本文将以贴近生活的五个场景,通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法:提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计(检索增强生成)、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事,揭开大模型
- 后悔呀,自从用了SkyWalking分布式链路追踪,现在睡得越来越香了
Bad_Ape
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本篇文章介绍链路追踪的另外一种解决方案Skywalking,文章目录如下:什么是Skywalking?上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式:SpringCloudSleuth+ZipKin,这种方案目前也是有很多企业在用,但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术,Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的。skywalking是一个优秀的国产开源框架,2015年由个人吴晟(华为开发者)开
- 【大模型】从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!
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NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
《从零样本到少样本学习:一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用!》正文:在自然语言处理(NLP)领域,Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型(如GPT系列)的推动下,这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
- 工具链 之 Vite 常见的共享选项配置(二)
**之火
前端工具链Vite前端工具链Vite
这些配置通常包括插件、别名、CSS预处理器设置。1.插件(Plugins)插件是Vite生态系统中的核心部分,用于扩展Vite的功能。一些插件(如@vitejs/plugin-vue对于Vue项目)是项目所必需的,并且在所有环境中都应该被包含。//vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue
- 通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现
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理解样条函数(SplineFunctions)是掌握广义加性模型(GAMs)及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式,在不同区间内灵活地拟合数据,从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技
- 数字孪生:物联+数据打造洞察世界新视角
CServer_01
数字孪生模拟仿真工业软件
引言:数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术,通过传感器、数据分析、物联网,实现实时模拟和控制。新一代信息技术支撑数字孪生的广泛应用,使其在工业、城市、交通、医疗、水利等多领域实现虚拟与现实融合,促进经济社会创新发展。如果,您可以打造任何物品、场景、城市的另一种表达形式。就如同打开上帝视角一样,可以随时随地及时监控物它的性能,预测物品的状况,并提高其效率。这种实时、持续的信息更新、交换,使得您
- 什么是AI显卡,英伟达与AMD显卡的全面对比
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什么是AI显卡?AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器(GPU)。相比传统显卡,AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域,尤其是深度学习中,训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算,这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构,可以显著提升训练速度和模型性能,同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括:深度学习模
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python单因子方差分析
这一次我们来了解一下假设检验中另一个重要检验-F检验什么是F检验?F检验(F-test),最常用的别名叫做联合假设检验(英语:jointhypothesestest),此外也称方差比率检验、方差齐性检验,方差分析,它是一种在(H0)之下,统计值服从的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感,因此在检验方差齐
- 【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解
小小小小祥
YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数,以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计,充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节,帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练?高效性:无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展,都能充分利用你的硬件。多功能性:
- 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