- 微软全新开源的Agentic Web网络项目:NLWeb详解
kevin luan
AI工作流编程microsoft前端网络
引言在2025年5月的MicrosoftBuild开发者大会上,微软推出了一个全新的开源项目——NLWeb(NaturalLanguageWeb,自然语言网络),被誉为“AgenticWeb(代理网络)”的基石,目标是将传统网页转变为支持自然语言交互的智能AI应用。微软将其比作Web时代的HTML,旨在通过简单的方式为网站添加对话式AI接口,让用户和AI代理能够以自然语言直接查询和交互网站内容。本
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目,它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中,并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序,使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
- RNN笔记
sjtu_哈基坤
LLM随笔rnn笔记人工智能
来源见此处概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)RNN之所以称为循环神经网络,是因为一个序列的当前的输出与前面的输出也有关.具体表现是网络会对前面的信息进行记忆并且应用于当前输出的计算中.即隐藏层之间的节点也是有连接的.并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出.理论上RNN能对任何长度的序列进行处理,但是在实践中,为了降低复杂性,往往假设当前状态只与前面几
- 用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN):下一代动态深度学习模型
点我头像干啥
AI深度学习pytorch神经网络
引言在深度学习领域,研究人员不断探索更接近生物神经系统工作方式的模型。液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)正是这样一种受生物神经元动态特性启发的创新架构。本文将带你了解LNN的核心概念,并展示如何使用PyTorch实现这种前沿模型。一、什么是液态神经网络?液态神经网络是由MIT研究人员提出的一种新型神经网络架构,它模仿了生物神经系统的几个关键特性:动态连接:神经元之间的
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- 推荐项目:hedera——Unity的3D常春藤模拟生长工具
施刚爽
推荐项目:hedera——Unity的3D常春藤模拟生长工具hederapaint3DivyintheUnityEditor,watchprocedurallygeneratedmeshessimulategrowthandclinginginreal-time项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/he/hedera项目介绍hedera是一个专门为Unity开发者
- 阿里重磅开源 Mnn3dAvatar:3D 数字人实时面捕,直播带货新利器!
Icoolkj
人工智能开源mnn3d
阿里巴巴于近日有了重磅之举——开源全新的3D数字人框架Mnn3dAvatar。这一框架犹如一颗投入平静湖面的巨石,为开发者们带来了强大的实时面部捕捉与3D虚拟角色生成工具,凭借其显著的高效性与易用性,极有可能为直播带货、虚拟展示等场景带来翻天覆地的变革。Mnn3dAvatar基于阿里巴巴开源的轻量级深度学习推理框架MNN(MobileNeuralNetwork)开发而成。与传统的Live2D技术不
- MNN 支持 InternVL 多模态大模型
夕阳叹
mnn深度学习人工智能LLM
MNN支持InternVL多模态大模型1.背景介绍InternVL(https://modelscope.cn/models/OpenGVLab/InternVL2_5-1B)是一个多模态模型,结合了视觉和语言处理能力,适用于图像理解、视觉问答等任务,相比QwenVL更为轻量。为了使InternVL模型能够在MNN(MobileNeuralNetwork)推理框架中高效运行,我们对其进行了适配和优
- RNN、LSTM、GRU详解
昔颜1121
人工智能rnnpython
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
- Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet
您懂我意思吧
python开发tensorflowcnn人工智能python
1、概念AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破(第二名为26.2%),其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》,这篇论文是深度学习火爆发展的一个里程碑和分水岭,加上硬件技术的发展,深度学习还会继续火下去。2、AlexNet网络结构由于受限于当时
- **脉冲神经网络:探索发散创新的潜力**一、引言随着人工智能技术的飞速发展,神经网络已成为解决复杂问题的强大工具。其中,脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)作为一种模拟
weixin_43880734
人工智能神经网络深度学习python
脉冲神经网络:探索发散创新的潜力一、引言随着人工智能技术的飞速发展,神经网络已成为解决复杂问题的强大工具。其中,脉冲神经网络(SpikingNeuralNetwork,SNN)作为一种模拟生物神经网络的工作机制,因其高效、节能的特性而受到广泛关注。本文将深入探讨脉冲神经网络的基本原理、创新应用以及发展前景。二、脉冲神经网络概述脉冲神经网络是一种模拟生物神经网络中神经元之间通信方式的网络。与传统的人
- 人工神经网络:架构原理与技术解析
weixin_47233946
架构
##引言在深度学习和人工智能领域,人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)作为模拟人脑认知机制的核心技术,已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力,ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
- 马斯克YC技术核弹全拆解:Neuralink信号编译器架构·星舰着陆AI代码·AGI防御协议(附可复现算法核心/开源替代方案/中国技术对标路径)
卡奥斯开源社区官方
agi
一、Neuralink技术栈深度剖析▶神经信号编译架构(基于已公开专利US20220369936)关键算法实现:#运动意图解码核心(简化版)importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassNeuralDecoder:def__init__(self):self.model=RandomForestClassif
- 用无人机和AI守护高原净土:高海拔自然保护区的垃圾检测新方法
是纯一呀
DeepLearningAI无人机人工智能计算机视觉
这篇题为《AutomaticDetectionofScatteredGarbageRegionsUsingSmallUnmannedAerialVehicleLow-AltitudeRemoteSensingImagesforHigh-AltitudeNaturalReserveEnvironmentalProtection》的论文,发表于EnvironmentalScience&Technolo
- 探秘 Drain3:一款高效日志异常检测神器
尚舰舸Elsie
探秘Drain3:一款高效日志异常检测神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的日志异常检测系统,由LogPAI团队开发并开源。它旨在帮助运维人员和数据科学家快速发现系统日志中的异常行为,从而及时预测和处理潜在的问题,提升系统的稳定性和安全性。技术分析Drain3的核心技术是利用一维卷积神经网络(1DConvolutionalNeuralNet
- DCRNN模型复现报告
神经网络15044
仿真模型python算法算法网络目标检测开发语言python
DCRNN模型复现报告1.项目概述本报告将完整复现GitHub仓库https://github.com/liyaguang/DCRNN中的DiffusionConvolutionalRecurrentNeuralNetwork(DCRNN)模型。DCRNN是一种用于交通预测的深度学习模型,结合了图卷积网络和循环神经网络,能够有效处理交通网络中的时空依赖关系。1.1DCRNN模型特点扩散卷积层:将空
- A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.BackgroundandKeyConceptsIntroductionKeyTerms&Concepts3.CoreTechnicalConceptsandOperationsConvolutionalNeuralNetwork(CNN)StructureofaCNNLayerBuildingBlocksofCNNConvolutionalLaye
- 【python实用小脚本-111】基于PyTorch的人脸口罩检测系统技术文档
Kyln.Wu
Pythonpythonpytorch开发语言
项目概述本项目是一个基于PyTorch框架开发的人脸口罩检测系统,能够识别图像中人物是否佩戴口罩,并区分三种状态:正确佩戴口罩(绿色框)、不正确佩戴口罩(橙色框)和未佩戴口罩(红色框)。该项目由开发者Abhinand(GitHub:abhinand5)创建,代码托管在GitHub上。系统架构系统采用FasterR-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork
- 6月19日复盘
四万二千
人工智能transformer
6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元(tokens)的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。1.1中文特性中文句子由连续的汉字组成,没有明显的词边界:词与词之间没有分隔符英文:Ilovenaturallanguageprocessing.中文:我喜欢自然语言处理。词是最基本的语义单元。为了处理文本信息,须将连续的序列分割成有意
- 道路点云分割+边界提取+中心线方法总结
asdbhkasgb
相关论文深度学习计算机视觉人工智能算法3d
1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的,因此需要先将其转换为适合全卷积神经网络(FCN)处理的格式。具体来说,作者在激光雷达的XY平面上创建一个网格,并将点云中的每个点分配到相应的网格单元。对每个网格单元计算一些基础统计数据,例如:平
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
LNL13
cnn人工智能神经网络
在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- 自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理分类transformer数据挖掘人工智能支持向量机
自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。其核心挑战在于理解语言的复杂性和多义性,以及处理大
- GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器
这张生成的图像能检测吗
GAN系列人工智能计算机视觉算法生成对抗网络机器学习深度学习
GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器在生成对抗网络(GAN)的研究和应用中,如何客观地评估生成图像的质量一直是一个关键问题。传统的像素级指标如MSE和PSNR往往无法很好地反映人眼对图像质量的感知。而SSIM(StructuralSimilarityIndexMeasure,结构相似性指数)作为一种更贴近人类视觉感知的图像质量评估指标,在GAN的评估体系中发挥着重要作用。SSIM指标概述什么
- Happy-LLM task2 第一章 NLP 基础概念(2天)
unityのkiven
自然语言处理人工智能
NLP基础概念简介自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的核心分支,旨在让计算机理解、处理并生成人类语言,实现人机自然交互。一、NLP定义与目标NLP融合计算机科学、语言学、心理学等多学科知识,通过算法让计算机模拟人类的语言认知过程。其核心目标是打破自然语言与机器语言的壁垒,使计算机能处理语义、语境、情感等复杂语言要素,完成从基础分词到深层语义理解
- 基于Python的LSTM循环神经网络模型实战
缑宇澄
python
在处理具有时间序列特性的数据时,传统神经网络往往难以捕捉数据间的时序依赖关系。而循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)及其变体——长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM),凭借独特的记忆机制,能够有效处理序列数据,在语音识别、自然语言处理、股票价格预测等领域展现出强大的优势。本文将深入解析LSTM的原理,并通过Python代码进行实战,展示
- 循环神经网络RNN与LSTMPython实战
python自动化工具
机器学习rnn深度学习lstm
1.循环神经网络(RNN)基础1.1RNN的结构与原理循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同,RNN具有循环连接,能够将前一个时间步的隐藏状态传递给下一个时间步,从而捕捉序列中的时间依赖性。RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的神经元不仅接收当前时间步的输入,还接收上一个时间步的隐藏状态,通过
- arcpy数据分析自动化(2)
pianmian1
python
数据处理在提取数据后,我们需要对字段进行标准化处理,例如统一土地利用类型的命名。#定义字段映射字典field_mapping={"Residential":"居住用地","Commercial":"商业用地","Industrial":"工业用地","Agricultural":"农业用地"}#获取输出地理数据库中的所有要素类arcpy.env.workspace=output_gdbfeatur
- FPGA基础 -- Verilog 结构建模之端口
sz66cm
FPGA基础fpga开发
Verilog结构建模中端口的由浅入深培训讲解,适合从初学者到工程实践者逐步理解使用Verilog的结构化设计思想中的“端口声明与连接”。一、什么是结构建模?Verilog的三种建模方式包括:行为建模(BehavioralModeling)数据流建模(DataflowModeling)结构建模(StructuralModeling)其中:✅结构建模:更接近电路原理图的写法,将电路划分为多个子模块,
- FPGA基础 -- Verilog 行为级建模之过程性结构
sz66cm
FPGA基础fpga开发
Verilog中的“过程性结构(ProceduralConstructs)”**,这是行为级建模的核心内容之一。一、什么是过程性结构(ProceduralConstructs)过程性结构是Verilog中用来描述“按顺序执行”的语句块,通常出现在always或initial块中。与数据流建模(assign)的并行逻辑不同,过程性结构是一种顺序执行的行为描述方式,更贴近软件语言中的过程控制逻辑。二、
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&