- 无人机避障——配置新NX
Perishell
无人机
TerminalUbuntu安装Terminator及设置为默认终端_ubuntu安装terminator-CSDN博客谷歌拼音基于ubuntu20.4安装谷歌拼音中文输入法_ubuntu安装google输入法-CSDN博客JetsonOrin和Xaviernx的风扇调节Orinnx的默认风扇速度太慢,nx发烫的厉害,需要调节风速https://zhuanlan.zhihu.com/p/66558
- vue3 项目如何接入 AI 大模型
代码搬运媛
人工智能
以下是在Vue3项目中接入AI大模型的一般步骤:准备工作确定要接入的AI模型,如OpenAI的gpt-3.5-turbo、科大讯飞的星火大模型等。选择AI模型及获取API密钥:注册对应AI平台的账号,进入账户设置页面找到“ViewAPIKeys”或类似选项,创建属于自己的API密钥,并妥善保存。创建Vue项目并安装依赖打开命令行,使用vuecreate项目名命令创建一个新的Vue项目,按照提示完成
- 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
MUKAMO
AIPython应用机器学习深度学习人工智能神经网络3DCNN
1.引言1.1.研究背景在医学诊断中,医生通过分析CT影像来预测疾病时,面临一些挑战和局限性:图像信息的广度与复杂性:CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片,医生必须迅速审阅这些图像,以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断,但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界,使得准确诊断变
- Python Web开发新选择:FastAPI框架详细教程
车载testing
pythonpython前端fastapi
PythonWeb开发新选择:FastAPI框架详细教程简介FastAPI是一个用于构建API的现代、快速(高性能)的Web框架,它基于Python3.6+的类型提示。本文将通过具体的示例,详细介绍如何使用FastAPI进行Web开发。一、FastAPI简介1.FastAPI能做什么?FastAPI适用于构建:Web站点WebAPI测试平台持续集成工具自动生成API文档2.为什么要学习FastAP
- 刷题计划day28 动规(二)【不同路径】【不同路径 II】【整数拆分】【不同的二叉搜索树】
哈哈哈的懒羊羊
数据结构算法javaleetcode蓝桥杯面试动态规划
⚡刷题计划day28动规(二)继续,下一期是背包专题,可以点个免费的赞哦~往期可看专栏,关注不迷路,您的支持是我的最大动力~目录题目一:62.不同路径法一:动态规划法二:动态规划空间优化题目二:63.不同路径II题目三:343.整数拆分法一:动态规划法二:数学法(复杂度最低)题目四:96.不同的二叉搜索树题目一:62.不同路径62.不同路径(https://leetcode.cn/problems
- 27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?
程序员yt
java机器学习开发语言
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:211建筑本科,22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕(24年12月份毕业),转码后对就业形势认知不足,时间全花在课业上,八股文和算法准备的不充足,秋招算是惨败。读研
- iOS blocks - 三個會造成retain cycle的anti patterns
backapace
blockretaincycleiOSiOSblockretaincycle
在iOS4.0推出了Blocks這個語言特性後到現在iOS都已經出到5.0了所以我想Blocks應該可以被廣泛應用了但現在iOS環境是從MRC(ManualReferenceCounting)走到ARC(AutomaticReferenceCounting)在ReferenceCounting的環境中Runtime是無法自動解除Retaincycle的而Blocks有很多隱性的retain的動作很
- Python —— 深拷贝和浅拷贝
奶香臭豆腐
python开发语言学习
Python——深拷贝和浅拷贝浅拷贝——ShallowCopy深拷贝——DeepCopy总结常见的应用场景浅拷贝——ShallowCopy浅拷贝是指复制对象本身,但不会复制对象内部的嵌套对象。换句话说,浅拷贝会创建一个新的对象,但是新对象中的元素是原始对象元素的引用(即指向同一块内存地址)。因此,若原始对象中的元素是可变对象,修改这些元素会影响到原始对象和拷贝对象。s="abcdef123456"
- Python 小练习 —— 循环法和对数法计算利息
奶香臭豆腐
python开发语言学习
Python小练习——循环法和对数法计算利息需求循环法算利息对数法算利息需求本金principal=10000利息intrest=0.0325目标2*principal多长时间可以本金翻倍(即本金达到目标值)循环法算利息代码如下:importmathprincipal=10000INTEREST=0.0325TARGET=2*principal#20000#循环法year=0whileprinci
- NFC碰一碰发视频源码高质量矩阵宣传视频,支持OEM
余~~18538162800
python开发语言音视频
一、引言在当今竞争激烈的商业环境中,创新的拓客方式对于企业的生存与发展至关重要。NFC(NearFieldCommunication)碰一碰技术的出现,为营销领域带来了新的机遇。结合视频传播的强大影响力,NFC碰一碰发视频拓客系统应运而生。本文将深入探讨该系统的源码搭建过程,并详细阐述如何实现对OEM(原始设备制造商)的支持,为开发者和企业提供一套全面的技术指南。二、系统架构设计(一)NFC交互层
- AI外呼机器人:营销新利器还是骚扰电话的升级版?
yoloGina
客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
"您好,这里是XX房产,最近有购房需求吗?""您好,您最近有种牙需求吗?"相信很多人都接到过类似的营销电话,而电话那头,很可能已经不是真人,而是AI外呼机器人。近年来,AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势,迅速在电销行业普及,成为企业营销的"新宠"。据统计,2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元,预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
- 层次分析法(AHP, Analytic Hierarchy Process)
时代的狂
读书摘要笔记
层次分析法(AHP,AnalyticHierarchyProcess)是一种多层次、多因素的决策分析方法,用于解决复杂的决策问题。它通过将问题结构化,将决策目标分解为多个层次,并对不同的决策因素进行比较,进而得出各因素的相对重要性,并帮助决策者做出合理的决策。层次分析法的基本步骤建立层次结构模型首先将决策问题分解为多个层次,通常包括目标层、准则层(即影响决策的主要因素)、子准则层(即对准则进一步细
- Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络机器学习pytorch深度学习计算机视觉
简介简介:一般来说,生成器相比判别器要完成的任务更加困难,前者需要完成数据概率密度的拟合,而后者只需要判别真伪,影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架,原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目:StudyofPreventionofModeCollapsein
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
c++服务器开发
深度学习人工智能
深度学习模型在多个领域,特别是计算机视觉和自然语言处理中,已经取得了革命性的进展。然而,随着模型复杂性和资源需求的不断攀升,如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式,成为了当前研究的热点。知识蒸馏,作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略,已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中,我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用,以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- UVA10608 Friends 题解
W9095
算法c++
0x01STEP1读题审题UVA10608Friends题面翻译读完题就知道,这题用并查集。本人太弱,就用带权并查集做。0x02STEP2主要步骤实际上,带权并查集的几种操作并不复杂,是基础并查集的扩展版。初始化:for(inti=1;iusingnamespacestd;intn,m,t,f[300000],num[300000];intgetf(intx){if(f[x]==x)returnx
- 从一秒四笔数据中探寻期货市场的交易机会
2401_89140926
大数据金融数据库开发数据库
从一秒四笔数据中探寻期货市场的交易机会为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的Level2高频Tick数据。历史期货高频tick五档level2请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。需要注意的是,虽然五档历史Level2行情数据具有很高的研究价值,但在实际应用中,我们还需结合其他市场信息和技术分析方法,以提高研究的准确性和有效性。此外,市场环境不断变化,投资者在运
- 第三日八股文
是钤不是铃
八股文java
1.Redis中的三种高效缓存读写策略旁路缓存模式:服务端以数据库MySQL为主,Redis为辅,进行存储。写操作:先更新数据库,再删除缓存读操作:先从缓存中读取数据,读取成功则直接返回;读取失败,去数据库中读取,读取完毕后写入缓存中。读写穿透:以Redis为主要的数据存储,依赖Cache服务负责将数据写入数据库中。异步缓存写入:只更新缓存,不利用Cache服务更新数据库,将要消费的消息放入消息队
- 同步&异步日志系统-设计模式
2401_82609762
设计模式
六大原则单⼀职责原则(SingleResponsibilityPrinciple)类的职责应该单⼀,⼀个⽅法只做⼀件事。职责划分清晰了,每次改动到最⼩单位的⽅法或类。使⽤建议:两个完全不⼀样的功能不应该放⼀个类中,⼀个类中应该是⼀组相关性很⾼的函数、数据的封装⽤例:⽹络聊天:⽹络通信&聊天,应该分割成为⽹络通信类&聊天类开闭原则(OpenClosedPrinciple)对扩展开放,对修改封闭使⽤建
- 吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?引言你是否在开发过程中,为了模型更新而频繁重启服务,浪费大量时间?又是否疑惑为什么有些模型加载速度快如闪电,而有些却慢得像蜗牛?今天就带你深入了解模型热加载能力的支持对比,让你不再为模型加载问题而烦恼!核心内容模型热加载概念科普场景化描述:想象一下,你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时,如果不能进行热加
- 数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法
银河金融数据库
外盘期货高频历史行情数据下载数据分析区块链数据挖掘金融
数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化;量化;贵金属;计算能力
- 【第四届网络安全、人工智能与数字经济国际学术会议(CSAIDE 2025】网络安全,人工智能,数字经济的研究
禁默
学术会议话题探讨web安全人工智能安全数字经济学术论文
重要信息会议官网:www.csaide.net会议时间:2025年3月7-9日会议地点:马来西亚-马来西亚理工大学新山校区(线上+线下混合)简介过去几年,数字经济蓬勃发展,已成为全球经济增长的驱动力。然而,网络安全成为其最大的挑战。为了确保数字经济的可持续发展,人工智能被认为是至关重要的技术手段。第四届网络安全、人工智能与数字经济(CSAIDE2025)将于2025年3月7日至9日在马来西亚举行。
- 【开源免费】基于Vue和SpringBoot的医院后台管理系统(附论文)
杨荧
vue.jsspringboot前端开源springcloudjavascript
本文项目编号T170,文末自助获取源码\color{red}{T170,文末自助获取源码}T170,文末自助获取源码目录一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1启动教程3.2讲解视频3.3二次开发教程四、功能截图五、文案资料5.1选题背景5.2国内外研究现状六、核心代码6.1查询数据6.2新增数据6.3删除数据一、系统介绍在管理员功能模块确定下来的基础上,对管理员各个功能进行设计,确定管理员功
- 美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析
hightick
股票level2逐笔历史数据金融数据库
美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的历史美股分钟高频数据。历史美股分钟高频数据链接:https://pan.baidu.com/s/132FzyihmcRtKVgQohtLUBw?pwd=sigv提取码:sigv请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化策略优化;量化模型分钟数据;市场情绪监测;历史分钟成交量;
- 函数式编程倡导的「不可变数据结构」如何保证性能
编程
在函数式编程(FunctionalProgramming,简称FP)中,不可变数据结构(ImmutableDataStructures)是一个核心概念。与传统的可变数据结构相比,不可变数据结构不可修改,而是通过创建新的数据结构来表达数据的变更。这一特点使得函数式编程能够简化并行计算、避免副作用,进而提高程序的可靠性和可维护性。然而,不可变数据结构可能带来的性能问题,例如内存的使用、数据复制的成本等
- A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读
yangqoor
论文阅读
Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比3.实验设计与结果分析实验设置关键结果数据支持可借鉴的创新点与学习建议核心创新点推荐学习路径内容概述该论文提出了一种基
- 流形拓扑学:Chern数与Euler示性数
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
流形拓扑学:Chern数与Euler示性数1.背景介绍流形拓扑学是数学中一个重要的分支,研究流形的拓扑性质。流形是局部类似于欧几里得空间的空间,广泛应用于物理学、计算机科学和工程学等领域。Chern数和Euler示性数是流形拓扑学中的两个重要不变量,它们在描述流形的几何和拓扑性质方面起着关键作用。Chern数是由中国数学家陈省身提出的,主要用于描述复流形的特征类。Euler示性数则是一个更为古老的
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- ️ 总览:TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者
金斐茉
️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
- 闵氏几何详解
aichitang2024
算法数学知识点讲解几何学闵可夫斯基几何
闵氏几何详解闵氏几何(Minkowskigeometry)最初由数学家赫尔曼·闵可夫斯基(HermannMinkowski)提出,是现代几何学和理论物理的重要分支。它既与爱因斯坦的狭义相对论密切相关,也在更普遍的度量空间研究中占有显赫地位。本文将对闵氏几何的基础概念、结构、在物理中的用途以及与其他几何的对比等方面进行详细介绍。一、历史背景与概念渊源提出背景19世纪末到20世纪初,数学家们在研究欧几
- 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