Keras与TensorFlow/ PyTorch/ JAX 版本对应

【linux】ssh 远程执行命令自动输入密码方式檀越@新空间 s5 Linux学习 linux ssh 服务器
欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。✨✨欢迎订阅本专栏✨✨博客目录一.自动输入密码二.sshpass方式1.安装sshpass2.源码下载3.安装过程4.验证三.expect方式1.脚本2.执行前些天发现了一个巨牛的人工智能
GNN--知识图谱（逐步贯通基础到项目实践）峙峙峙图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接：知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义：前向理解：A–>B，A为B的基础铺垫知识，通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法，可以理
AlphaGPT通过国家AIGC生成式算法备案，为法律专业人士提供更加合规可靠的ai技术支持资讯分享周 AIGC 人工智能
在当前互联网信息时代,大模型算法已成各行业不可或缺的核心,不仅改善生活和工作,也在创新中展现巨大潜力。然而,随着算法应用的普及,如何合规管理算法,保护用户权益和隐私,确保公正运行,成为重要议题。日前,国内领先的法律科技企业iCourt宣布,其自主研发的法律垂类领域大模型AlphaGPT成功通过国家生成式模型深度学习合成算法备案。本次备案的通过,彰显了iCourt在法律AI领域有迈向了一个新的里程碑
【AIGC时代】OneCode前端框架入门指南：从环境搭建到第一个应用低代码老李 OneCode实战低代码软件行业学习前端框架
在人工智能生成内容(AIGC)技术飞速发展的今天，前端开发领域正经历着前所未有的变革。AI工具能够批量生成代码，但如何将这些自动生成的代码转化为可维护、高质量的生产级应用，成为开发者面临的核心挑战。OneCode框架凭借其独特的设计理念，在这一背景下展现出显著优势，本文将带您从零开始，快速掌握OneCode框架的使用方法。一、AIGC背景下选择OneCode框架的四大理由AIGC工具的普及为前端开
人工智能驱动下的可再生能源气象预测：构建绿色能源时代的新大脑一ge科研小菜菜人工智能人工智能能源
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景：新能源快速发展下的预测焦虑为应对气候变化和实现碳中和目标，全球能源系统正在加速从“化石主导”向“可再生主导”过渡。风能、太阳能等清洁能源已成为未来能源结构的关键支柱。根据国际能源署（IEA）预测，到2050年，全球超70%的电力将来自可再生能源。然而，可再生能源具有显著的**“天气依赖性”和“波动不确定性”**，风速、光照、温度、湿度等
筑牢 AIGC 安全防线：警惕提示词注入攻击 CS创新实验室 AIGC AIGC 安全大模型提示词提示词注入
在AIGC（生成式人工智能）技术蓬勃发展的当下，其在各个领域的应用日益广泛。然而，随着AIGC技术的深入应用，安全问题也逐渐凸显，提示词注入攻击便是其中不容忽视的一大威胁。对于AIGC开发者而言，深入了解提示词注入攻击并做好防范工作，是保障AIGC系统安全稳定运行的关键。提示词注入攻击的基本知识提示词注入攻击是指攻击者通过精心设计和构造提示词，利用AIGC模型对输入文本的处理机制，干扰模型的正常运
AI人工智能助力联邦学习通信效率优化的解决方案 AI智能应用人工智能 ai
AI驱动的联邦学习通信效率优化：从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化：从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习（FederatedLearning）、通信优化（CommunicationEfficiency）、AI赋能（AI-Enabled）、参数压缩（ParameterCompression）、客户端选择（ClientSelection）、联邦蒸馏（Federa
通义WebSailor：开启网络智能体新时代云资源服务商人工智能 ai
引言：WebSailor的横空出世在人工智能技术迅猛发展的当下，新的模型和智能体不断涌现，一次次刷新着人们对AI能力的认知。2024年7月7日，阿里云的一则消息犹如一颗重磅炸弹投入AI领域的湖面，激起千层浪——通义正式开源网络智能体WebSailor。这一开源举措，瞬间吸引了全球AI开发者、研究者以及科技爱好者的目光，在业界引发了强烈震动。一时间，技术论坛、社交媒体上关于WebSailor的讨论铺
AI人工智能领域，Stable Diffusion掀起的技术风暴 AI大模型应用工坊人工智能 stable diffusion ai
AI人工智能领域，StableDiffusion掀起的技术风暴关键词：AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要：本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion所掀起的技术风暴。首先介绍了StableDiffusion的背景，包括其目的、预期读者和文档结构等。详细阐述了核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。对核心算法原
AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显 AI学长带你学AI 人工智能 gpt ai
AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显关键词：人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要：本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发，分析其独特的技术特点，包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比，揭
PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）胡说八道的Dr. Zhu 深度学习 pytorch 学习
本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记，第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下：PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第12-22个视频笔记）PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第23-33个视频笔记）目录1、P
AI伦理与安全之-哥斯拉与缰绳：如何让“哥斯拉”听懂人类的“悄悄话”？众链网络 AI伦理与安全 AI 人工智能 AI工具 AI智能体
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深度学习Pytorch(一) Bgemini 深度学习 pytorch 深度学习 python
深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！移除环境：condaremove-npytorch--all一、安装Pytorch下载Anaconda打开AnacondaPrompt创建一个Pytorch环境：condacreate-npytorchpython=3.9激活Pytorch环境：condaactivatepytorch查看当前包：piplist安装P
PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南智算菩萨深度学习 pytorch 人工智能
引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟，特别是最新2.7版本的发布，框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能，从编译器优化到注意力机制革新，从内
俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节智算菩萨 Python小游戏项目实战人工智能算法
俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块，这个诞生于1984年的经典游戏，至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。当简单的几何形状在网格中不断下落时，看似简单的规则背后却隐藏着复杂的策略决策问题。本文将深入剖析一个基于Python实现的俄罗斯方块AI系统，探讨其如何通过精巧的算法设计实现近乎完美的自动游戏表现。游戏状态的数字化抽象在构建任何游戏AI之前，我们首先需要将人类直观理解的
大语言模型的具身化——LLM-based Agents实战 apollowin123 人工智能语言模型深度学习
1.概述1.1Agent是什么长期以来，研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）。早在1950年代，AlanTuring就将「智能」的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为——代理（Agent）。「代理」这一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体
AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 AI-native ai
#AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词：多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要：本文将深入解析多模态交互技术的核心原理，通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景，揭示AI如何像人类感官协同工作般理解世界。文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践，涵盖
PyTorch 2.7深度技术解析：新一代深度学习框架的革命性演进智算菩萨深度学习 pytorch 人工智能
引言：站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份，PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本，随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本，标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破。这不仅仅是一次常规的版本更新，而是一次面向未来计算架构和AI应用场景的全面重构。从底层硬件支持到上层API设计，从编译器优化到注意力机制革新，PyTorch2.7展现出了前所未有
Boltz-2：革命性生物分子模型，加速药物发现的新引擎花生糖@ AIGC学习资料库 Boltz-2 生物模型 AI
在药物研发领域，预测蛋白质与其他分子间的结合强度（BindingAffinity）始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法（FEP）虽然精确，但计算成本极高，难以大规模应用。如今，Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型，其结合强度预测准确度接近FEP方法，却将速度提升了1000倍，成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望
人工智能（AI）技术正在重塑医疗行业的面貌。从辅助诊断到药物研发，从健康管理到手术机器人，AI的广泛应用不仅提升了医疗效率，还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。根据2025年多份研究报告及政策文件，全球AI医疗市场正以39.4%的年复合增长率高速扩张，预计到2025年，中国市场规模将达349亿元，全球规模则可能突破千亿美元18。本文将从应用场景、技术驱动、挑战与政策支持等维度，探讨AI在医疗领域
10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍少林码僧掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调打造核心竞争力机器学习深度学习人工智能语言模型
实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代，大语言模型（LLMs）如ChatGLM3的出现，为自然语言处理领域带来了革命性的变化。企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用，以满足特定业务需求。其中，使用私有数据对ChatGLM3进行微调，成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。然而，在微调过程中，确保批量生成数据的稳定性
大语言模型（LLM）课程学习（Curriculum Learning）、数据课程（data curriculum）指南：从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅，我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型（LLM）所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知，能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是：它们是如何“学”会这一切的？大多数人会回答：“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据（比如15万亿个token）随机打乱，然后“一锅烩”地喂给模型，
人工智能学习资源 Hemy08 人工智能学习
无机器学习基础：https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础：MachineYearning深度学习入门：https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点：英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU，IBM量子处理器突破512比特，光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破：Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点机器学习人工智能 facebook 课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出：**“大模型没有创新能力，想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后，隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南 AI天才研究院 AI人工智能与大数据 tensorflow 神经网络人工智能 ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析陈乔布斯 AI 人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型 Python AI
一、引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展日新月异，预训练模型作为LLM的核心技术，为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习，能够捕捉语言的通用模式和语义信息，从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术，结合图解、代码解析和实际案例，为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践北辰alk AI 深度学习人工智能
文章目录一、基础优化器：深度学习微调的基石1.1随机梯度下降（SGD）1.2AdaGrad（自适应梯度算法）二、自适应优化器：现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器3.1LAMB（Layer-wiseAdaptiveMoments）3.2Sophia（二阶优化启发）四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现（BERT-base微调）4.
PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南慕婉0307 pytorch pytorch 人工智能 python
一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架，现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。其核心优势在于采用了动态计算图（DynamicComputationGraph，又称"define-by-run"机制），这使得开发者能够像编写普通Python代码一样构建神经网络，并在运行时动态调整计算图结构，大大提高了研究
2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程 AI新视界 AI工具全指南：从入门到精通解锁高效生产力人工智能
《2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。作为CSDN资深AI技术专家，我将通过本文为您全面剖析2025年主流大模型的技术特点、应用场景和性能差异，并提供详细的官方注册和使用指南，帮助您快速掌握这些强大的AI工具。一、2025年主流大模型全景概览1.1大模型技术发展现状2024-2025年
LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind java LeetCode 题解 Algorithm Math
原题链接：#66 Plus One 要求：给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9 难度：简单分析：题目比较简单，只须从数组
JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScript jsonp jquery Ajax json
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVM JConsole Webphere
JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
自定义annotation 120153216 annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法一、什么是注释说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
--缺失的索引 SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement , last_user_seek ,
Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！其实也是一些个人的学习笔记呵呵！
替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java “\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘... 在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常 public class Main { /*
POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
/* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词要求按照输入时候的排名输出题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScript array prototype
用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。实现代码如下： <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebView https Objective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
3.事务处理 Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
各数据库分页sql备忘 bingyingao oracle sql 分页
ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如 def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC" 上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
压暗面部高光 cherishLC PS
方法一、压暗高光&重新着色当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。下面讲一下我今天处理高光区域的心得：皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
Java VisualVM监控远程JVM JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
Saiku去掉登录模块 daizj saiku 登录 olap BI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" /> <security:intercept-url pattern=&qu
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关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
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由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
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在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
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