- 20250725题解
关注我立刻回关
算法
首页排名提交记录题目列表测试比赛教师频道正版书籍关于1267:【例9.11】01背包问题时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:71918通过数:43491【题目描述】一个旅行者有一个最多能装MM公斤的背包,现在有nn件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,WnW1,W2,...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...,CnC1,C2,...,Cn,求旅行者能获得最大总价值。【
- Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF
我.佛.糍.粑
学习深度学习人工智能推荐算法
学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤(ItrmCF)中心思想就是,如果你喜欢a,b,c三件商品,d商品与abc相似,那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是,一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
- 编译器警告(级别1) C4172 返回局部变量或临时对象的地址
返回局部变量或临时对象的地址一个函数返回局部变量或临时对象的地址。当函数返回时,局部变量和临时对象被销毁,所以返回的地址是无效的。需要重新设计函数,使其不返回局部对象的地址。下面的示例会生成C4172警告://C4172.cpp//compilewith:/W1/LDfloatf=10;constdouble&bar(){//trythefollowinglineinstead//constflo
- 数据结构——图的遍历之深度优先遍历(DFS算法)_全世界最可爱的王小帅_CSDN博客
全世界最可爱的王小帅
数据结构图论算法cppc#
数据结构——图的遍历之深度优先遍历图的遍历一般分为深度优先遍历和广度优先遍历下面我们要说的是深度优先遍历**(DFS算法)**1,我们首先选择一个顶点作为起始点,假设我们选择顶点v作为起始点,首先访问v,然后找v的邻接点,访问v的一个还未被访问过邻接点w1,2,再以w1为起始点,然后去找w1的邻接点,访问w1的一个还未被访问过的邻接点w2,再以w2作为起始点继续往下访问…3,如果我们访问到一个顶点
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- 神经网络全景图:五大核心架构详解与本质区别
摘取一颗天上星️
深度学习神经网络人工智能深度学习
在人工智能的进化史上,神经网络如同分形生长的生命体,不断分化出适应不同任务的专用结构。本文将深入解析五大核心神经网络架构,揭示其设计哲学与应用边界。一、前馈神经网络(FNN):万物起源的基石结构特点:严格的单向信息流(输入层→隐藏层→输出层),无循环连接输入层隐藏层1隐藏层2输出层数学本质:y=σ(W2⋅σ(W1⋅x+b1)+b2)y=\sigma(W_2\cdot\sigma(W_1\cdotx
- 语言模型的评估指标-Perplexity
净心净意
自然语言处理自然语言处理
前言语言模型是什么呢?标准定义:对于语言序列w1,w2,...,wnw_1,w_2,...,w_nw1,w2,...,wn,语言模型就是计算该序列的概率,即P(w1,w2,...,wn)P(w_1,w_2,...,w_n)P(w1,w2,...,wn)。通俗解释:判断一句话是不是我们正常说的话,即是不是人话。如P(我,打,篮球)>P(篮球,打,我)。那么怎样评估语言模型好坏呢?这里介绍一个评估指标
- 线性回归讲解L1和L2正则化
XiaoQiong.Zhang
Datamining人工智能机器学习数据挖掘
假设我们有一个线性回归问题:用房屋的面积(size)和房龄(age)两个特征来预测房价(price)。特征:size(面积,平方米),age(房龄,年)目标:price(价格,万元)1.没有正则化的普通线性回归(最容易过拟合)模型的公式是:预测价格=w1*size+w2*age+b其中w1和w2是我们要学习的权重(也叫系数),b是偏置项(也叫截距)。模型的损失函数通常是最小均方误差:MSE=(1/
- Python文本数据切分及HTML数据处理
小李飞刀李寻欢
NLP与推荐算法python开发语言文本分割NLPembedding
要实现这个功能,你可以使用Python的字符串处理方法,结合正则表达式来找到合适的切分点。下面是一个简单的实现示例:importredefsplit_text(text,max_length=50):#使用正则表达式匹配句子结束符"。!"等,并尝试在此处分割sentences=re.split('(?<=[。!])',text)result=[]current_sentence=""forsent
- 【中等】AcWing3417. ——砝码称重
CCF_NOI.
信息学奥赛C++STL标准库算法数据结构
见:https://www.acwing.com/problem/content/3420/你有一架天平和NN个砝码,这NN个砝码重量依次是W1,W2,⋅⋅⋅,WNW1,W2,···,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量?注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数NN。第二行包含NN个整数:W1,W2,W3,⋅⋅⋅,WNW1,W2,W3,···,WN。输出格式输出一个整
- 5.28 孔老师 nlp讲座
柠石榴
自然语言处理人工智能
本次讲座主要介绍了语言模型的起源、预训练模型以及大语言模型(需要闫老师后讲)等内容。首先,语言模型的起源可以追溯到语音识别中的统计语言模型,通过估计声学参数串产生文字串的概率来找到最大概率的文字串。然后,介绍了语言模型的基本概念,即给定一个文字串S,用P(w1,w2,…,WN)表示其概率。最后,提到了预训练模型在大语言模型中的应用,以及如何在语料库中解决条件概率稀疏的问题。1语言模型与条件概率估计
- gensim基础用法
雪儿waii
sklearn
fromgensim.modelsimportword2vecimportloggingfromgensimimportcorpora,models,similarities#logging.basicConfig(format="%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s",level=logging.INFO)#raw_sentences=["thequickb
- 机器学习第二十二讲:感知机 → 模仿大脑神经元的开关系统
kovlistudio
机器学习人工智能技术机器学习人工智能
机器学习第二十二讲:感知机→模仿大脑神经元的开关系统资料取自《零基础学机器学习》。查看总目录:学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章:DeepSeekR1本地与线上满血版部署:超详细手把手指南感知机详解:模仿生物神经元的智能开关[^9-1]感知机是最简单的神经网络单元,相当于数字电路中的与门,能够根据输入条件自动触发判断结果。通过"买冰淇淋的家庭决策"案例来理解:权重w1=
- 困惑度(Perplexity)
彬彬侠
自然语言处理基础困惑度PerplexityPyTorchPythonNLP自然语言处理
困惑度(Perplexity)1.定义困惑度(Perplexity,简称PP)是自然语言处理(NLP)中评估语言模型性能的一种常见度量。它反映了语言模型对给定文本的预测能力。简而言之,困惑度是语言模型对文本的“不确定性”或“混乱度”的度量,数值越低,说明模型对文本的预测能力越强。对于一个给定的序列,困惑度的计算公式为:PP(W)=P(w1,w2,...,wN)−1N=2H(p)PP(W)=P(w_
- ChatGPT与DeepSeek技术对比:架构、性能与场景的范式转移
张家铭02
人工智能chatgpt架构人工智能
一、技术架构的哲学分野基础模型架构ChatGPT:延续GPT系列的单向自回归语言模型架构,基于TransformerDecoder堆叠,通过自注意力机制实现序列生成,其第tt步的隐状态计算为:ht=TransformerDecoder(w1:t−1,ΘGPT)ht=TransformerDecoder(w1:t−1,ΘGPT)其中ΘGPTΘGPT包含1750亿参数(GPT-4达万亿级),通过大规模
- 李沐08线性回归和基础算法优化——自学笔记
Rrrrrr900
算法线性回归笔记pytorch深度学习机器学习python
线性回归简化模型输入、权重、偏差、输出给定n维输入:x=[x1,x2,…,xn]^T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差:w=[w1,w2,…,wn]^T,b输出是输入的加权和:y=w1x1+w2x2+…+wnxn+b向量版:y=+b平方损失:比较真实值和预估值假设y是真实值,y^是估计值l(y,y)=0.5*(y-y)^2训练数据:收集一些数据点来决定参数值(权重和偏差,过去的值)训练数据通常越
- 神经网络笔记 - 感知机
我还没秃,还能学
神经网络笔记人工智能
一感知机是什么感知机(Perceptron)是一种接收输入信号并输出结果的算法。它根据输入与权重的加权和是否超过某个阈值(threshold),来判断输出0还是1。二.计算方式感知机的基本公式如下:X1,X2:输入W1,W1:权重θ:阈值输出:0or1三.简单逻辑门的实现逻辑门简介感知机可以模拟如下基本逻辑门:输入1输入2AND门输出NAND门输出OR门输出00010100110101111101
- 3.2 Agent核心能力:感知、规划、决策与执行
MonkeyKing.sun
大模型+agent企业应用实践人工智能agent
智能代理(Agent)是一种能够在复杂环境中自主运作的计算实体,其智能行为依赖于四大核心能力:感知(Perception)、规划(Planning)、决策(Decision-making)和执行(Execution)。这些能力共同构成了Agent的智能框架,使其能够从感知环境开始,制定行动计划,做出合理决策,并通过具体行动影响环境。本文将系统且专业地探讨这四大核心能力的定义、作用、关键技术、应用场
- 240422 leetcode exercises
良木林
LeetCodeleetcode算法动态规划
240422leetcodeexercises@jarringslee文章目录240422leetcodeexercises[237.删除链表中的节点](https://leetcode.cn/problems/delete-node-in-a-linked-list/)节点覆盖法[392.判断子序列](https://leetcode.cn/problems/is-subsequence/)直接
- 注意力机制
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AI人工智能学习python人工智能
实现了Bahdanau式加法注意力的核心计算逻辑。以下是三个线性层设计的完整技术解析:一、数学公式推导注意力分数计算流程:score(hdec,henc)=vT⋅tanh(W1⋅henc+W2⋅hdec)score(h_{dec},h_{enc})=v^T\cdot\tanh(W1\cdoth_{enc}+W2\cdoth_{dec})score(hdec,henc)=vT⋅tanh(W1⋅he
- bert-base-chinese模型使用教程
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人工智能
向量编码和向量相似度展示importtorchfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelimportnumpyasnpmodel_name="C:/Users/Administrator.DESKTOP-TPJL4TC/.cache/modelscope/hub/tiansz/bert-base-chinese"sentences=['春眠不觉晓',
- 01背包问题及其应用
Android_chunhui
leetcode题解
01背包问题有n个重量为w1,w2,w3…的物品,价值分别为v1,v2,v3…,现有一个容量为C的背包,问在不超过背包容量的条件下,所装物品的最大价值是多少?这个问题有两个变量,分别为物品总数n,背包容量C。记F(n,C)F(n,C)F(n
- RNN,LTSM和GRU原理
thormas1996
深度学习RNNLSTMGRU
(一)tensorflow入门笔记(二)RNN,LSTM和GRU原理(三)attention机制(四)seq2seq实例详解##RNNRNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况,例如一段语音,一串文本等等。这类任务如果用CNN处理,很难反映出其时间上的特征原理Figure1.RNNStructure时间为t时,输入为x(t),隐藏层为h(t),输出为y(t),图中w1,w2,w3为共享的权重。向
- 工业 4.0 与大模型协同驱动企业深度价值实现 —— 基于 DEEPSEEK 框架的理论与实践
Wnq10072
DEEPSEEK大模型工业4.0人工智能
引言工业4.0通过物联网(IoT)、数字孪生、边缘计算等技术重构制造业价值链,而大模型(LargeLanguageModels,LLM)的涌现为数据价值挖掘提供了新范式。本文提出DEEPSEEK价值实现框架(Data-drivenExploration,Enhancement,Prediction,andSmartDecision-making),论证工业4.0基础设施是大模型赋能企业的必要前提,
- transformer代码实现
乐事layz
深度学习transformer深度学习人工智能
(一)transformer各模块代码实现*1·*参数的定义与准备工作#mian主体if__name__=='__main__':##句子的输入部分,sentences=[#encoding端初始输入decoding端的输入decoding端的输出比对['我今天吃了汉堡p','SIateabugertoday','IateabugertodayE'],['我今天吃了火锅P','SIatehotpo
- 如何快速理解模糊PID---(二)
Invinciblenuonuo
STM32算法
模糊控制规则上文只介绍了误差这一个输入量,我们可以用相同的方法对误差的变化率这一输入量进行模糊化。模糊控制规则主要有两种,Mamdini和T-S型模糊控制器这里只介绍Mamdini型模糊控制器Mamdini型模糊控制器就是一堆“如果x是U1y是U2那么z是W1”的语句组成先上图设误差为E,误差的变化率为EC,而输出量我们也用上文的方法将他划分出六个区域,并规定出它的模糊论域(NB,NM,NS,Z0
- 关于误差平面小记
文弱_书生
乱七八糟平面算法神经网络机器学习
四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译
Doc2X
经典论文翻译人工智能
Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒,Doc2X即可将PDF转换为Markdown,支持批量处理和深度翻译功能。Doc2X|One-StepPDFtoMarkdownConversionInjustseconds,Doc2XconvertsPDFstoMarkdown,withsupportforbatchprocessingandadvancedtranslationfeatur
- 打卡信奥刷题(909)用C++信奥P11837[普及组/提高] [USACO25FEB] Making Mexes B
Loge编程生活
C++c++算法开发语言青少年编程数据结构
P11837[USACO25FEB]MakingMexesB题目描述给定一个包含NNN个非负整数的数组aaa,a1,a2,…,aNa_1,a_2,\dots,a_Na1,a2,…,aN(1≤N≤2⋅1051\leN\le2\cdot10^51≤N≤2⋅105,0≤ai≤N0\lea_i\leN0≤ai≤N)。在一次操作中,你可以将aaa的任一元素修改为任意非负整数。一个数组的mex是它不包含的最小
- 【AGI】DeepSeek开源周:The whale is making waves!
LeeZhao@
AIGC重塑生活神器agi开源人工智能AIGC生活语言模型
DeepSeek开源周:Thewhaleismakingwaves!思维火花引言一、DeepSeek模型体系的技术演进1.通用语言模型:DeepSeek-V3系列2.推理优化模型:DeepSeek-R1系列3.多模态模型:Janus系列二、开源周三大工具库的技术解析1.FlashMLA:解码效率的极限突破(2025.02.24)2.DeepEP:MoE通信范式的重构(2025.02.25)3.De
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p