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口碑信息传播者
在数字化时代,打造专业的投票评选平台成为举办大型活动的不可或缺的一环。本指南将深入探讨如何创建一个高效、安全、用户友好的投票平台,旨在帮助您成功举办大型投票评选活动。从平台的设计和功能规划到活动的推广和安全性保障,每个步骤都将得到详细解析。第一部分:构建投票平台的基础在创建投票平台之前,首先需要明确平台的基础构建要素:1.**投票平台的定义和关键功能:**确定您的平台将提供的服务和功能,包括投票方
- 赏帮赚微信提现截图,只要一部手机两小时赚30元
氧惠购物达人
一单一结的微信兼职30元,要说当今什么样的兼职最火爆,那当属微信正规兼职最火,因为现在微信是全球使用人数最多的app,正所谓有人的地方就有生意,只要你有微信,会使用智能手机,你就可以去操作,几乎没有门槛,像微信关注公众号赚钱,微信转发文章赚钱,微信投票赚钱等等。购物、看电影、点外卖、用氧惠APP!更优惠!氧惠(全网优惠上氧惠)——是与以往完全不同的抖客+淘客app!2022全新模式,我的直推也会放
- 007的作业
喵阳_cdlibra
我选我题目貌似是25年前的一篇小学语文阅读文字了吧?今天也用它做作业题目。因为上周作业选评时,我只有空看了自己的文字,所以组内投票时投给谁呢?就选自己了。哈哈哈哈哈。图片发自网络语文很重要今天听了吴军老师《信息:如何贯穿文明》,要点之一:“书写系统和文字是不同的,书写系统可以让科技完成叠加式进步。”我很庆幸自己能在加入007后听到这节课的内容。而写作时,对象感很重要。“写东西是给谁看的呢?”那天,
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今夕是何年,
视觉算法部署深度学习算法人工智能
目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍:CPU是计算机系统的核心,负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成,每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务,如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存(如L1、L2和L3缓存),以减少访问主存储器的延迟
- 微信公众号买赞是什么价格?微信投票是用科技刷还是找人点安全放心?
爱吃菠萝的鱼
微信公众号刷票是多少钱?微信投票是什么价格,用科技刷还是找人点安全放心?微信投票是一个很常见的网络营销活动,现在很多企业或者商家都会选择通过投票来吸引消费者的眼球,提高商品销量,这也是为什么现在越来越多的企业和商家喜欢通过微信公众号刷票来完成投票的原因。而在网络上的投票也分很多种,比如说微信公众号刷票、淘宝刷票、微博刷票、论坛刷票、线下刷票等等。现在市面上有很多可以帮助商家刷票的软件,如“好赞”“
- 一维数组 list 呢 ,怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能
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一、介绍对于一维数组,如果你想将其转换成适合深度学习模型(如LSTM)输入的格式,你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小(batchsize)、序列长度(sequencelength)和特征数量(numberoffeatures)的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤:###1.确定维度-**批次大小(BatchSize)**:这是你一次处理的样本数量。-**序列长度(Seq
- LeetCode刷题分类之摩尔投票 169. 多数元素
逍遥白亦
169.多数元素题目给定一个大小为n的数组,找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大n/2的元素。你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。思路候选人(cand_num)初始化为nums[0],票数count初始化为1。当遇到与cand_num相同的数,则票数count=count+1,否则票数count=count-1。当票数count为0时,更换候选人,并将票数coun
- torch.stack()方法在数据集构造中的应用
大多_C
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torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。在你的代码中,e1_encodings和e2_encodings是从每个句子中提取的和的向量,形状为[hidden_size]。当我们对它们使用torch.stack()时,多个向量会堆叠成一个新的二维张量,形状为[num_sentences,hidden_size],其中num_sentences是句子的数量。如
- 投票竞赛技巧大揭秘:如何快速增加票数,领先一步
口碑信息传播者
在投票竞赛中,快速增加票数是每个参赛者都希望实现的目标。除了个人努力外,借助人工团队的帮助可以更高效地拉票。以下是一些技巧和策略,可以帮助你在投票竞赛中快速增加票数。组建人工团队:招募一些志愿者或朋友,组成一个人工团队,共同协作拉票。人工团队可以帮助你扩大影响力,提高曝光度,并且能够在短时间内快速增加票数。利用社交媒体:利用社交媒体平台,如微信、微博、QQ空间、Facebook等,发布投票链接和相
- pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
深蓝海拓
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transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作,以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换:基础图像转换:transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量,并将像素值范围从[0,255]缩放到
- 【pytorch】register_buffer的使用
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这篇文章讲解很清晰,以下内容仅做补充,探讨哪些对象需要手动注册,哪些会自动注册。在PyTorch中,哪些对象会自动注册为模型的一部分取决于它们的类型以及你如何定义它们。下面列出不需要手动注册、会自动注册的几种情况:1.nn.Parameter自动注册:任何你在nn.Module中定义为nn.Parameter的张量都会自动注册为模型的参数。它们会被视为模型的可训练参数,并且会被包含在模型的stat
- 2019-01-19
陈宇昂_1911
投票又是一节班队课,由于要期未考试,我们的班队课停止了。今天这节班队课,我们用来了竞选三好学生。老师发下来一张纸,让我们在纸上写要投的人,要求只能写九个。我拿起笔,在纸上写了几个学习成绩优秀,还得过三好学生奖状。一交上去,冯老师就让王竞泽、徐三卜、尤璟华、在黑板上计票数,张珂羽负责报数。开始先爆出来的,都是学习成绩好的人,张珂羽一报,某一个人就增加了一票,就这样,一直报下去,下面有些人要么是盯着黑
- 【AI】张量的秩(阶)与矩阵的秩和阶的区别
栏杆拍遍看吴钩
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在阅读MindSpore文档时,笔者对这段话不太理解,遂求助ChatGPT.矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或者列,矩阵的阶就是矩阵中的行数和列数。而张量的秩和阶是一个概念,指的是张量的维度(是1维的,二维的还是高维的)
- 跟着Hi复盘D180
陆娴1983
2018.5.11好好说话我萌给到了大家福利,于今日开启了今年的创业营暨青年大会助力者招募,招募规则为自己报名并得到投票,投票排名前六的即可免费参加。而今日,我也在知情或不知情下,被拉入了不同的投票社群,也私信收到了一些小伙伴的投票求助。而在这个过程中,我看到的是不同的人的说话表达方式。大致可分为以下几种,1种是不征求本人意见,直接拉群,在群内说明缘由。1种是先私信询问请求帮助,并征求本人意见,再
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深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- CVPR 2021 | 即插即用! CA:新注意力机制,助力分类/检测/分割涨点!
Akita·wang
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摘要最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意(例如,挤压和激发注意)对于提升模型性能的显著效果,但是它们通常忽略位置信息,而位置信息对于生成空间选择性注意图是重要的。本文提出了一种新的移动网络注意机制,将位置信息嵌入到信道注意中,我们称之为“协同注意”。与通过2D全局汇集将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同,坐标注意力将通道注意力分解为两个1D特征编码过程,这两个过程分别沿两个空间方向
- pytorch torch.matmul函数介绍
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torch.matmul是PyTorch中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算,支持的运算取决于输入张量的维度。1.函数签名torch.matmul(input,other,out=None)input:左乘的张量。other:右乘的张量。out:可选,用于存储输出结果的张量。2.不同维度的乘法规则torch.matmul根据输入张量的维度执行不同类型的乘法:
- PyTorch学习(13):PyTorch的张量相乘(torch.matmul)
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PyTorch学习(1):torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习(2):torch.device-CSDN博客PyTorch学习(9):torch.topk-CSDN博客PyTorch学习(10):torch.where-CSDN博客PyTorch学习(11):PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN
- pytorch torch.norm函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.norm函数用于计算张量的范数(norm),可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型,它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数,如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数
- 丢手卷
小蔡希
今天早上,下课时,我和我的同学一起玩“丢手绢”的游戏。刚开始我们正在坐圈的时候,遇到了一点点小麻烦。就是,廖佳琪说她来丢,黄伟强又说他来丢,到底谁丢呢?之后,我们进行了投票。选择廖佳琪丢的人多,还是选择黄伟强丢的人多,谁就可以先丢。结果,是选黄伟强先丢的人多,所以就觉定给黄伟强先丢了。可我们刚想开始玩,上课铃声就响了。唉,以前我们都没有遇到过这种情况,看来今天的户外活动要泡汤了。哎!可是,这让我懂
- 辨认具体步骤:专业微信人工投票团队24小时在线,全天候保障你的投票!
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非常时期的微信投票怎样刷票快,24小时人工投票团队联系方式现如今,社交媒体投票已经成为各类比赛、评选活动中不可或缺的一环。为了让自己的候选人或作品获得更多关注,许多人不约而同地想到了人工投票。那么,人工投票群是如何收费的?微信投票帮刷投票又是怎么回事呢?本文将为您揭秘。专业团队投票微信205956123(长按微信号可复制粘贴)纯人工快速涨票一、人工投票群的收费标准人工投票群是指由志愿者或专业投票团
- TypeError: list indices must be integers or slices, not list
m0_68138877
pytorchlist
TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因:传入参数搞错了计划通过一个下标list,通过rand.shuffle实现训练数据的随机化,结果因为传入的数据是没有tokenized的(就是一堆原始的字符串,并且是用list保存的,tokenize之后应该是一个torch.tensor类型的张量)修复方法:对应原因,传入正确的参数即可总结:
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微信投票1000票多少钱,微信投票活动如何拉票1000票,微信投票活动策划方案,想要快速的拉票1000票就得使用专业的微信平台,例如腾讯美力平台。这个平台能为企业、商家和个人提供专业的自媒体运营服务。让他们用最少的精力成本快速获取精准粉丝。微信投票1000票:17762069205(长按微信号可复制粘贴)那么要想在短时间内获得1000票该怎么做呢?下面就为大家介绍一下。微信投票如何快速拉票1000
- 【科普百科】微信人工投票10元1000票在线【百度百科】
桃朵app
现在网上流行的微信投票10元1000票在线这是真的吗?答:这个不是真的,根本没有10元1000票的价格,这个是一些商家为了吸引客户的.你想一下投1000票,要找很多人,费很长的时间,自己拉票找别人互投100票应该需要1个小时呢,所以10元1000票在线没有这个价格.投票这个价格是根据活动类型难度定的,一般简单连接投票价格0.1---0.2一票之间,难度大的在0.3--1元不等。专业投票,提升名次加
- 【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍
读思辨
PyTorchpytorch人工智能python
在PyTorch中,torch.randperm(n)函数用于生成一个从0到n-1的随机排列的整数序列。这个函数是非常有用的,尤其是在需要随机打乱数据或索引时,比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序,以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度,即最大的数字为n-1。返回值返回一个一维张量,包含了从0到n-1的随机排列。使用示例下面是一个基本的使用示例,展示了如何使用torch.ran
- pytorch torch.einsum函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.einsum是PyTorch中一个强大且灵活的张量运算函数,基于爱因斯坦求和约定进行操作。它允许用户通过简单的字符串表达式来定义复杂的张量运算,代替显式的循环或多个矩阵乘法操作。函数签名torch.einsum(equation,*operands)→Tensor参数equation:一个字符串,描述了张量间的操作关系。它使用爱因斯坦求和约定,用逗号分隔不同张量的索引,使用箭头(->)
- pytorch tensor.expand函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
在PyTorch中,tensor.expand()是一个用于扩展张量维度的函数。一、函数作用它允许你在不复制数据的情况下,将张量的形状扩展到指定的维度大小。这对于需要在特定维度上重复数据的操作非常有用,例如在进行广播操作时调整张量的形状。二、函数语法tensor.expand(*sizes)其中,*sizes是一个可变参数,表示要扩展到的目标形状。可以传入整数或整数序列来指定每个维度的大小。三、使
- 深度学习之深度学习框架——Tensorflow
只求毕业
目录Tensorflow框架Tensorflow的特点Tensorflow基础Tensorflow的编程习惯Tensorflow的设计基本思想Tensorflow进阶图创一个新的图——tf.Graph()op有哪些会话会话的run()方法张量张量的阶张量的数据类型张量的属性张量的静态形状和动态形状张量操作——生成张量张量操作——张量变换Tensorflow框架Tensorflow的特点Tensor
- 【机器学习】K近邻
可口的冰可乐
机器学习机器学习人工智能
2.K近邻K近邻算法(KNN)的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离,选取距离最近的K个样本,根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法,因为它不假设数据的分布形式,主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂:KNN算法非常直观,容易理解和实现。无假设:KNN算法对数据没有假设,适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题:KNN能够处理多类分类问题,只需在投票过程
- pytorch torch.squeeze函数介绍
qq_27390023
pytorch深度学习人工智能
在PyTorch中,torch.squeeze(input,dim=None)函数用于去除张量中尺寸为1的维度。一、函数参数input:输入张量。dim:若指定了该参数,只有当给定维度的尺寸为1时才会去除该维度。如果该维度的尺寸不为1,则张量不会发生变化。如果不指定该参数,则去除所有尺寸为1的维度。二、使用示例importtorch#创建一个三维张量,其中有一个维度的尺寸为1tensor=torc
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置