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网安猫叔
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一、智能体概念的深度剖析1.1智能体(Agent)的本质智能体,作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征,更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生,标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
- 改进yolov8缺陷检测+swin+transformer
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉opencv机器学习
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中,质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展,基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集,利用YOLOv8及其改进版本(包含坐标注意力机制和SwinTransformer)进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练,再到最
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蚂蚁在飞-
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1.Go语言基础在深入Go语言的生态之前,首先需要掌握Go语言本身的核心特性。•Go语言官方文档:https://golang.org/doc/Go官方文档是学习语言基础和标准库的首选资源。•学习内容:•基础语法:数据类型、控制流、函数、结构体、接口、错误处理等。•并发编程:Go的并发模型(goroutines和channels)是Go的强项,学习并发编程是使用Go的重要步骤。•内存管理:Go的垃
- 【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习debug
【Python】成功解决ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、
- 开源AI图像工具—Stable Diffusion
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StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型,用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。StableDiffusion在生成高质量图像方面表现出色,并且是开源的,可以自由使用和扩展。StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
- 机器学习:scikit-learn 和 Jupyter Notebook(推荐初学者使用google colab)
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对于初学者来说,scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能,还通过一致的API设计,确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn,可以专注于理解和实践机器学习的核心概念,而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
- 【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?
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【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?问题:CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?答案:不需要官方文档代码解释问题:CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?之前用pytorch实现自己的网络时,使用CrossEntropyLoss的时候将网路输出经softmax激活层后再计算CrossEntropyLoss。答案:不需要调用了损
- 有趣的python代码实例_Python之路:200个Python有趣的小例子一网打尽
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概述博主最近在学习python,看完了一整套学习视频,然后呃呃呃,还是用不太流畅。碰巧在全球最大的同性交友论坛GayHub(呸!是开源代码托管平台Github)上面发现了一个项目,该项目列举了200多个Python小例子,Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习、TensorFlow、Pytor
- 迁移学习与RBF神经网络
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迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域,迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中,以加快目标任务的学习过程,提高学习效果,尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。而RBF(径向基函数)神经网络作为一种经典的神经网络结构,以其独特的函数逼近能力和良好的局部逼近特性,在众多领域取得了出色的性能表现。将迁移学习
- “数据飞轮” 理念焕新,助力 2025 企业数智化发展
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2024年,全球科技领域在人工智能浪潮的席卷下加速前行,数字化转型进程也随之踏入全新阶段。在这一背景下,数据飞轮理念延续“以数据消费促资产建设,以数据消费助业务发展”的核心内涵,实现焕新升级。在2025年,升级后的数据飞轮2.0,将AI视作数智化的核心竞争力,借助AI技术推动企业更普惠的数据消费。“数据飞轮”2.0的理念,带来了多方面的显著升级。其一,它将AI技术深度融入数据生产、管理与应用各环节
- 数据飞轮:互联网企业降本增效的数智化新范式
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2024年末临近,回顾过去两年多的复杂市场环境,互联网全行业普遍遭遇了增长放缓的挑战。在这样的背景下,“降本增效”成为了整个行业的关键词。为了应对这一挑战,众多企业开始探索新的发展模式,其中,“数据飞轮”的数智化模式凭借其特性,正在为行业提供一条有效的降本增效路径。数据飞轮理念的核心在于通过数据消费,充分发挥企业数据资产的价值。该模式倡导以数据消费为核心驱动力,推动数据流与业务流的深度融合,从而激
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摘要:移动互联网的迅猛发展极大地改变了消费者的购物行为和消费习惯,传统的购物体验已难以满足用户日益增长的个性化需求。在这种背景下,深度内容运营和实时互动成为提升用户购物体验、影响用户购物行为的重要手段。同时,开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序作为一种新兴数字化工具,为品牌提供了强大的支持,有助于打造高转化率的“种草社区”。本文以“妖精的口袋”品牌为例,详细探讨了深度内容运营和开源A
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为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图,可以围绕项目的主要组成部分进行组织:环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。以下是一个结构化的建议框架,你可以根据这个框架使用任何思维导图软件来创建具体的图形化版本。Java+OpenCV人脸识别项目-思维导图1.环境搭建安装依赖安装Java开发工具包(JDK)。下载并配置OpenCV库及其Ja
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快速入口在文章最后,大家耐心观看!谢谢(想学其他更多编程技术视频,请进我的博客查看。)踏上HTML之旅:从新手到进阶的蜕变在当今数字化时代,网页无处不在,从社交媒体到在线购物,从新闻资讯到学习平台。而HTML作为构建网页的基石,掌握它不仅是踏入Web开发领域的第一步,更是理解互联网信息呈现方式的关键。对于渴望在网页设计、前端开发领域一展身手的人来说,从浅入深地学习HTML是开启精彩旅程的钥匙。一、
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在复杂的对话链和代理中,我们常常需要维护一个消息列表。这个列表可能会积累来自多个不同模型、讲述者、子链等的消息。为了确保每次模型调用时只处理所需的消息,我们可以使用filter_messages实用工具来按类型、ID或名称过滤消息。技术背景介绍在对话系统或智能代理的开发中,管理消息状态是一项重要任务。随着对话深度的增加,消息列表可能会变得庞杂。因此,仅传递消息列表的子集至每个模型调用成为必要。此时
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R语言中的正则表达式:深度解析与应用引言正则表达式(RegularExpression),简称正则,是一种用于描述字符串模式的工具。在数据科学、文本处理以及数据清理中,正则表达式都是一项不可或缺的技能。而R语言作为一种广泛应用于统计分析和数据科学的编程语言,内置了对正则表达式的强大支持。本文将深入探讨R语言中的正则表达式,包括基本语法、常用函数,以及在实际数据处理中如何应用正则表达式。正则表达式的
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IP地址IP协议中还有一个非常重要的内容,那就是给因特网上的每台计算机和其它设备都规定了一个唯一的地址,叫做“IP地址”。由于有这种唯一的地址,才保证了用户在连网的计算机上操作时,能够高效而且方便地从千千万万台计算机中选出自己所需的对象来。IP地址就像是我们的家庭住址一样,如果你要写信给一个人,你就要知道他(她)的地址,这样邮递员才能把信送到。计算机发送信息就好比是邮递员,它必须知道唯一的“家庭地
- AIGC - 深度洞察如何对大模型进行微调以满足特定需求
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- 如何使用 Python 实现简单的算法与数据结构
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如何使用Python实现简单的算法与数据结构算法和数据结构是计算机科学的基础,理解它们不仅有助于解决复杂问题,还能提高编程效率和代码质量。在Python中,由于其简洁和高效的语法,学习和实现算法与数据结构更加轻松。本文将从以下几个方面探讨如何用Python实现常见的数据结构和基本算法,帮助你从基础开始掌握核心概念。一、数据结构1.数组(Array)数组是一种线性数据结构,存储一组相同类型的元素。P
- AIGC视频生成国产之光:ByteDance的PixelDance模型
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
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并发性是现代软件开发的基石,它使应用程序能够同时执行多个任务并高效利用系统资源。Java是一种多功能且功能强大的编程语言,它已经发展到包含强大的并发支持,使开发人员能够创建高性能、可扩展的应用程序。本文深入介绍了Java中的高级并发模式和最佳实践,使开发人员能够掌握应对复杂并发挑战和优化其应用程序的知识。1.Java并发基础知识基本并发概念Java中的并发性首先要了解基本构建块:线程和Runnab
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快速掌握:分片将您的数据分布到多个服务器,以实现可扩展性和更好的性能。分区将单个数据库内的表划分为更小的部分(分区),从而提高查询性能和可管理性。索引创建数据结构以加速某些列的数据检索,从而提高查询性能,但代价是额外的存储和写入开销。数据库分片分片是一种在多个服务器或数据库之间水平划分数据的方法,这样每个服务器(或“分片”)都包含整个数据集的一个子集。此技术用于提高数据库的可扩展性和性能,尤其是在
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在开发SpringBoot应用程序时,与RESTfulWeb服务进行通信是一项常见需求。从历史上看,开发人员已将RestTemplate用于此目的。然而,随着反应式编程的出现和对更高效资源利用的需求,WebClient已成为首选。本文探讨了RestTemplate和WebClient之间的差异,并通过实际示例强调了为什么WebClient更适合现代应用程序。何时使用RestTemplate?Res
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学习前端开发,你可能会听说过很多工具和框架,其中Vite和React无疑是炙手可热的明星。Vite凭借其闪电般的速度和优秀的开发体验,迅速成为了许多开发者的首选构建工具;而React,作为目前最流行的JavaScript库之一,以其组件化、声明式编程的特性,简化了复杂的Web应用开发。这篇教程将带你快速掌握AI写代码工具Vite和React组件开发的核心技能,让你从小白也能轻松入门,独立完成简单的
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深入理解Redis:高性能缓存与分布式存储架构Redis,作为现代互联网架构中广泛使用的高性能内存数据存储系统,其高效性、丰富的数据结构和分布式能力,使得它成为了分布式缓存和存储解决方案的首选。在本篇文章中,我们将深入探讨Redis的核心特性,工作原理,使用场景,并通过实际案例来帮助你掌握如何在项目中高效地使用Redis。目录Redis基础概念与核心特性Redis的工作原理Redis的数据持久化机
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一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术,在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中,数据扮演着举足轻重的角色,它是模型训练的基础,如同建筑的基石,决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一,为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集,从深度学习中数据的重要性出发,详细介绍
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Finger-Von-Frings
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数据结构与算法学习目的:我们学习算法和数据结构,是为了学会在编程中从时间复杂度、空间复杂度方面考虑解决方案,训练自己的逻辑思维,从而写出高质量的代码,以此提升自己的编程技能,获取更高的工作回报。数据结构定义:数据结构(DataStructure)指的是带有结构特性的数据元素的集合。学习的目的:为了帮助我们了解和掌握计算机中的数据是以何种方式进行组织、存储的。Q1:何为结构特性?所谓结构特性,指的是
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
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下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key