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学习记录python自动化
一、python基础1.安装python环境2.安装pycharm3.注释#单行注释"""多行注释"""4.print5.python中变量不需要提前声明6.ifelse7.格式化代码:Code->ReformatCode8.循环:while、forfor语法:for变量in可迭代对象(包括字符串、列表、元组、字典、集合)示例代码:address="北京"forainaddress:print(a
- 鸿蒙NEXT开发格式化工具类(ArkTs)
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- Linux学习系列之下载命令
goodluckyaa
linux学习运维
1.1wget命令wget-O本地路径远程包链接地址#将远程包下载到本地,-O指定下载到哪里#ps:如果wget下载提示无法建立SSL连接,则加上选项--no-check-certificatewget--no-check-certificate-O本地路径远程包链接地址1.2curl命令CURL(CommandLineUniformResourceLocator),是一个利用URL语法,在命令行
- TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters
不打灰的小刘
dailypapertransformer深度学习人工智能语言模型
基本信息原文链接:https://arxiv.org/abs/2410.23168作者:HaiyangWang,YueFan,MuhammadFerjadNaeem,YongqinXian,JanEricLenssen,LiweiWang,FedericoTombari,BerntSchiele️关键词:ProgressiveScaling,Attentionmechanism分类:机器学习摘要中
- 下一代视觉Transformer:CNN+Transformer=Better
Ai多利
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2024深度学习发论文&模型涨点之——CNN+TransformerCNN擅长提取图像的局部特征,而Transformer则以其自注意力机制在捕捉全局信息和长距离依赖方面表现出色。近年来,研究者们开始探索将这两种模型结合起来,以期在视觉任务中取得更好的性能。在实际应用中,CNN+Transformer的混合模型已经在图像分类、目标检测、语义分割等多个计算机视觉任务中取得了显著成果。例如,在图像分类
- Tokenformer: 下一代Transformer架构
码农Q!
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1.导言Transformer架构已经成为当今大模型的基石,不管是NLP还是CV领域,目前的SOTA模型基本都是基于Transformer架构的,比如NLP中目前的各种知名大模型,或者CV中的Vit等模型本次介绍的论文标题为:Tokenformer:RethinkingTransformerScalingwithTokenizedModelParameters,”顾名思义,本文提出了Tokenfo
- S2C Teams Up with Arm, Xylon, and ZC Technology to Drive Software-Defined Vehicle Evolution
思尔芯S2C
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Theautomotiveindustryisundergoingaprofoundtransformationdrivenbytechnologicaladvancements.AstheeraofSoftware-DefinedVehicles(SDVs)emerges,digitalfeaturesandapplicationsareexpandingrapidly,increasingde
- What is RISC-V?
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WhatisRISC-V?RISC-Visanopenandfreeinstructionsetarchitecture(ISA)thatformsthebasisfordesigningcomputerprocessors,microcontrollers,andotherhardwarecomponents.Itstandsoutforitsopennature,modularity,ands
- What is Chip Design?
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Integratedcircuits(IC),oftencalledchips,combinemultiplediscreteelectronicdevicesontoasinglesubstrateutilizingthecapabilitiesofsemiconductormaterials.ThedevelopmentofthedigitalportionsofanICcanbedivide
- DELL电脑开机进入自检界面
QuartusII7
KMJ公司电脑负载均衡服务器
疑难解答-如何解决开机直接进入BIOS画面添加链接描述一、DELL电脑开机自检提示pleaserunsetupprogram未设置一天中的时间-请运行安装程序(Time-of-daynotset-pleaserunSETUPprogram)配置信息无效-请运行安装程序(Invalidconfigurationinformation-pleaserunSETUPprogram)解决办法:电脑出现以上
- 深入浅出 Self-Attention:原理 + 例子 + PyTorch 实现
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Transformer的核心机制就是Self-Attention,它赋予模型强大的“理解上下文”能力。本文从零开始,详细解析Self-Attention的原理、Q/K/V向量的含义、举例说明并用PyTorch代码实现,助你彻底搞懂这项技术!什么是Self-Attention?Self-Attention(自注意力)是一种机制,它让模型在处理某个词时,能够“感知”到句子中其它词,并根据它们的重要程度
- 【pytorch】BatchNorm2d官方文档解读
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基础知识pytorch人工智能python机器学习深度学习
目录研究背景研究方法实验设计结果与分析总体结论点评优点与创新研究背景研究问题:本文介绍了BatchNormalization(批量归一化)技术,旨在通过减少内部协变量偏移,加速深度网络的训练过程。BatchNormalization通过标准化每一层的输入,使得网络在训练时更加稳定。研究难点:深度学习模型在训练过程中常常面临梯度消失或爆炸的问题,导致模型难以收敛。传统的训练方法对初始化和学习率非常敏
- 【音视频】音视频FLV合成实战
浅慕Antonio
音视频音视频ffmpeg
FFmpeg合成流程示例本程序会⽣成⼀个合成的⾳频和视频流,并将它们编码和封装输出到输出⽂件,输出格式是根据⽂件扩展名⾃动猜测的。示例的流程图如下所示。ffmpeg的Mux主要分为三步操作:avformat_write_header:写⽂件头av_write_frame/av_interleaved_write_frame:写packetav_write_trailer:写⽂件尾avcodec_p
- 【音视频】MP4解封装
浅慕Antonio
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一、概述实现了读取mp4文件,提取出h264和aac文件,可以直接播放二、实现过程准备文件在build路径下添加mp4文件同时,添加main函数参数,表示输入文件和输出文件打开文件打开输入文件,初始化格式上下文char*in_filename=argv[1];ret=avformat_open_input(&ifmt_ctx,in_filename,NULL,NULL);if(retpar_in,
- 使用崖山YMP平台实现Oracle/MySQL到YashanDB 23.2迁移全流程
数据库
近期,我作为崖山数据库(YashanDB)的迁移体验官,深入体验了崖山迁移平台(YMP)的迁移能力,并进行了实际的迁移测试,本文详细记录了从Oracle和MySQL迁移至YashanDB的全过程,并对过程中遇到的问题及感受进行了分享。一、产品简介崖山迁移平台(YashanMigrationPlatform,简称YMP)是YashanDB官方推出的一款数据库迁移工具,支持异构数据库(如Oracle、
- Transformer 架构 - 解码器 (Transformer Architecture - Decoder)
LIUDAN'S WORLD
深入理解Transformertransformer深度学习人工智能
一、解码器整体结构:多层堆叠设计Transformer解码器由N个相同结构的解码器层堆叠而成(通常N=6),每层包含三个核心子模块(图1)1512:带掩码的多头自注意力层(MaskedMulti-HeadSelf-Attention)编码器-解码器注意力层(Encoder-DecoderAttention/Cross-Attention)前馈神经网络层(Feed-ForwardNetwork)通过
- 第七节:React HooksReact 18+新特性-并发模式(Concurrent Mode)解决了什么问题?
涵信
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•考点:可中断渲染、优先级调度、startTransition使用场景•示例:搜索框输入防抖优化ReactHooks进阶:自定义Hook设计实战指南(以useWindowSize和useFetch为例)一、自定义Hook设计规范在实现useWindowSize和useFetch之前,需遵循以下核心设计原则:单一职责原则:每个Hook仅解决一个特定问题(如窗口尺寸监听或数据请求)。命名规范:以use
- 周志华《机器学习》——第六章、支持向量机
106106106
支持向量机机器学习人工智能
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器,其学习的优化目标是间隔最大化,因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。公式推导太麻烦,下面链接写得非常详细,有空再详细理解,先理解概念。存个链接【机器学习】支持向量机SVM(非常详细)-知乎
- [bug]langchain agent报错Invalid Format: Missing ‘Action Input:‘ after ‘Action:‘
upp
buglangchainjavascriptpython
在学习langchain的agent时候,采用ollama调用本地的deepseek-r1:32b来做一个agent,代码如下:defcreate_custom_agent():llm=ChatOllama(model="deepseek-r1:32b",temperature=0.5)memory=ConversationBufferWindowMemory(memory_key="chat_h
- 2025 Large Model Employment: Core Technologies Driving the Future
weixin_40941102
人工智能
Therapidevolutionoflargelanguagemodels(LLMs)hastransformedtheAIlandscape,shiftingfromgenericconversationaltoolstosophisticated,task-orientedAgentsystems.ByApril2025,thedemandforprofessionalsskilledinL
- 鸿蒙NEXT开发文件预览工具类(ArkTs)
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import{uniformTypeDescriptor}from'@kit.ArkData';import{filePreview}from'@kit.PreviewKit';import{FileUtil}from'./FileUtil';import{AppUtil}from'./AppUtil';import{WantUtil}from'./WantUtil';/***文件预览工具类*提供
- 4月18日复盘
四万二千
正式复盘python深度学习
4月18日复盘一、深度学习概述传统机器学习算法依赖人工设计特征、提取特征,而深度学习依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式,从大量数据中学习特征,这也是深度学习被看做黑盒子、可解释性差的原因。随着算力的提升,深度学习可以处理图像,文本,音频,视频等各种内容,主要应用领域有:图像处理:分类、目标检测、图像分割(语义分割)自然语言处理:LLM、NLP、Transformer语音识别:对话
- c#的winform程序主动触发垃圾回收释放内存
anlog
笔记c#内存回收垃圾回收主动回收
调用屏幕拷贝时内存占用持续增加privateBitmapGetScreenCapture(){RectangletScreenRect=newRectangle(0,0,Screen.PrimaryScreen.Bounds.Width,Screen.PrimaryScreen.Bounds.Height);BitmaptSrcBmp=newBitmap(tScreenRect.Width,tSc
- MySQL正式环境迁移到YashanDB深度实践
数据库
作为第一批体验崖山迁移平台(YashanDBMigrationPlatform,简称YMP)的用户之一,非常荣幸参与了从MySQL生产环境向YashanDB数据库的迁移测试。本文详细分享了迁移过程中遇到的问题及相应的解决方案,并给出了一些产品使用感受与优化建议。一、YMP平台概述YMP是由YashanDB官方推出的一款异构数据库迁移工具,提供从MySQL、Oracle等主流数据库迁移到Yashan
- 前端流式输出实现详解:从原理到实践
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前端流式输出实现详解:从原理到实践前言一、流式输出核心原理1.1什么是流式输出?1.2技术优势对比1.3关键技术支撑二、原生JavaScript实现方案2.1使用FetchAPI流式处理关键点解析:2.2处理SSE(Server-SentEvents)三、主流框架实现示例3.1React实现方案3.2Vue实现方案四、高级优化策略4.1性能优化4.2用户体验增强4.3安全注意事项五、实际应用案例5
- AI测试入门:什么是大型语言模型(LLM)?
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AI测试:从入门到进阶人工智能语言模型自然语言处理LLMAI
AI测试入门:什么是大型语言模型(LLM)?前言一、大语言模型的概述1.1.什么是大语言模型?1.2大语言模型的历史发展二、大语言模型的工作原理2.1Transformer架构2.1.1自注意力机制2.2预训练与微调2.3.1预训练2.3.2微调三、大语言模型的应用场景3.1文本生成3.2机器翻译3.3问答系统3.4情感分析四、大语言模型的挑战与未来4.1计算资源消耗4.2数据偏见总结前言人工智能
- Mybatis的简单介绍
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文章目录MyBatis简介1.MyBatis核心特点2.MyBatis核心组件3.MyBatis基本使用示例(1)依赖引入(Maven)(2)定义Mapper接口(3)定义实体类(4)在Service层调用4.MyBatis与JPA/Hibernate对比MyBatis简介MyBatis是一款优秀的持久层框架(ORM框架),它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射,避免了几乎所有的JDBC代码和手
- 深入浅出 Multi-Head Attention:原理 + 例子 + PyTorch 实现
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本文带你一步步理解Transformer中最核心的模块:多头注意力机制(Multi-HeadAttention)。从原理到实现,配图+举例+PyTorch代码,一次性说清楚!什么是Multi-HeadAttention?简单说,多头注意力就是一种让模型在多个角度“看”一个序列的机制。在自然语言中,一个词的含义往往依赖于上下文,比如:“我把苹果给了她”模型在处理“苹果”时,需要关注“我”“她”“给了
- Neural Network from Scratch in Cangjie: Part 4 - 仓颉从头开始的神经网络:第四部分
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神经网络深度学习华为开发语言
Today,wewilltrytorecreatetheoutputlayerforatypicalclassificationnetworkwiththehelpofthe`Softmax`activationfunction.Itwillletusnormalizetheoutputofthefinallayerinournetworkanddisplayprobabilitiesofwhic
- 如何测试 Terraform 代码 – 策略和工具
云攀登者-望正茂
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在本文中,我们将探讨使用不同类型的常用测试、工具和平台的Terraform测试策略。让我们直接开始吧!我们将涵盖:Terraform测试文件语法Terraform测试命令Terraform测试策略Terratest测试框架Terraform测试文件语法Terraform通过检查以下扩展名来发现配置中的测试文件:.tftest.hcl.tftest.json每个测试文件都由以下根级属性和块组成:一个
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
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对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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