- Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals
樱花的浪漫
因果推断大模型与智能体人工智能算法机器学习语言模型自然语言处理
UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近,大型视觉-语言模型(LVLMs)因其能够将语言模型(LLMs)的对话能力扩展到多模态领域而受到欢迎。具体来说,LVLMs可以根据文本提
- 大模型系列——长度外推
confiself
深度学习
1.长度外推存在的问题1.长度外推存在不能识别的2.长度外推存在熵变问题3.长度内插入存在缩小距离分布2.直接使用外推技巧1.窗口局部关注+最终输出全局注意2.熵变+✖系数3.keynorm,增加模型识别距离能力4.增加bias,类似于SandwichTransformer升级之路:16、“复盘”长度外推技术
- window显示驱动开发—XR 格式的强制转换功能
程序员王马
windows图形显示驱动开发xr
DXGI_FORMAT_R10G10B10_XR_BIAS_A2_UNORM格式是DXGI_FORMAT_R10G10B10A2_TYPELESS系列的成员。因此,应用程序可以通过API级别的“视图”概念将DXGI_FORMAT_R10G10B10_XR_BIAS_A2_UNORM格式强制转换为该系列的任何其他成员。此过程是应用程序呈现到资源的预期方式。具体而言,Direct3D运行时只能通过驱动
- window显示驱动开发—从 BGR8888 转换为 XR_BIAS
程序员王马
windows图形显示驱动开发xr
例如,从BGR8888类型格式的转换(,DXGI_FORMAT_B8G8R8A8_UNORM)到XR_BIAS是无损的。显式选择比例因子510,用于在BGR8888类型格式与XR_BIAS之间提供完全不可逆的转换,而不会导致比例系数511所暗示的非线性跳跃接近0.5。核心设计原理无损转换条件BGR8888是8位/通道的归一化格式(值范围[0,1],步长1/255)。XR_BIAS的10位精度(范围
- 倾向得分匹配的stata命令_R语言系列1:倾向得分匹配
weixin_39995108
倾向得分匹配的stata命令
1PSM简介倾向评分匹配(PropensityScoreMatching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由PaulRosen
- 多头注意力机制中全连接函数
不知更鸟
深度学习
在神经网络(特别是Transformer中的多头注意力机制)中,全连接函数(FullyConnectedLayer,FCLayer)通常指的是一个线性变换层,即nn.Linear在PyTorch中的实现。它本质上是一个矩阵乘法加上偏置(bias)的操作,用于对输入数据进行线性变换。1.全连接函数(nn.Linear)是什么?nn.Linear(d_model,d_model)表示一个全连接层,它的
- [C#]OpenCvSharp改变图像的对比度和亮度
FL1623863129
C#c#开发语言
目的访问像素值mat.At(y,x)用0初始化矩阵Mat.Zeros饱和操作SaturateCast.ToByte亮度和对比度调整g(x)=αf(x)+β用α(>0)和β一般称作增益(gain)和偏置(bias),分别控制对比度和亮度把f(x)看成源图像像素,把g(x)看成输出图像像素g(i,j)=α⋅f(i,j)+β其中,i和j表示像素位于第i行和第j列(左上角为第0行、第0列)相关函数Mat.
- 大白话解释一下 MIC Bias
雁过留声花欲落
#嵌软_名词解析麦克风
MICBias专业解释“MICBias”在音频电路中的意思是“麦克风偏置电压”。它是模拟麦克风(特别是驻极体电容麦克风)正常工作所必需的一个关键直流电压。以下是详细解释:作用对象:主要针对驻极体电容麦克风。这是目前最常见的模拟麦克风类型,广泛应用于手机、耳机、电脑、录音设备等。工作原理:驻极体电容麦克风内部有一个场效应晶体管作为阻抗变换器/前置放大器。这个FET需要直流电压才能工作。MICBias
- 【统计方法】基础分类器: logistic, knn, svm, lda
pen-ai
数据科学支持向量机算法机器学习
均方误差(MSE)理解与分解在监督学习中,均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差:MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]MSE=E[(Y−f^(X))2]MSE可以分解为三部分:MSE=Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))+Var(ε)\text{MSE}=\text{Bias}^2(\hat{f}(x
- 【机器学习及深度学习】机器学习模型的误差:偏差、方差及噪声
YoseZang
机器学习深度学习机器学习深度学习人工智能
机器学习模型的误差分析V1.0机器学习模型的衡量准则概念引入机器学习模型误差分析误差出现的原因及消除V1.0机器学习模型的衡量准则衡量机器学习模型的好坏可以考虑以下几个方面:偏差(Bias):在充分训练的情况下,机器学习模型是否能够较好地拟合训练数据,以反映真实规律。这些问题可以被称为模型的能力,衡量这一问题的指标称为偏差(Bias)。方差(Variance):在充分训练的情况下,不同的机器学习模
- 抗噪段码屏驱动防静电液晶驱动VK2C21超抗干扰液晶驱动
后端
VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大80点(20SEGx4COM)或者最大128点(16SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L103+09特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4•COM周
- Vision Transformer(vit)的Multi-Head Self-Attention(多头注意力机制)结构
O_o381
transformer人工智能深度学习pytorch
前置学习:详解Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention_transformermultihead-CSDN博客图解:核心公式:代码:classAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,#输入token的dimnum_heads=8,#多头注意力中的头数(默认值为8)qkv_bias=False,#是否在
- LCD抗干扰驱动防静电液晶屏驱动VK2C21抗噪液晶驱动芯片
后端
VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大80点(20SEGx4COM)或者最大128点(16SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L97+308特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4•COM周
- 低功耗液晶屏驱动防静电LCD驱动VKL128抗噪段码屏驱动
后端
VKL144是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大144点(36SEGx4COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,可配置4种功耗模式,也可通过关显示和关振荡器进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L97+288特点:•工作电压2.5-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/2、1/3•COM周期(D
- 深度可分离卷积实战(2)模型定义代码
何仙鸟
深度学习神经网络cnn
#定义深度可分离卷积层,torch没有实现,tf有实现classDepthWiseConv2d(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,bias=True):super(DepthWiseConv2d,self).__init__()#这里写为super().__init
- 深入解析PyTorch中MultiheadAttention的隐藏参数add_bias_kv与add_zero_attn
dunzane
pytorch人工智能python
关键背景最近在学习pytorch中的源码尤其是nn.modules下算子的实现,针对activation.py下MultiheadAttention下有两个不常见的参数的使用比较有趣,因为时序领域很少使用这两个参数(add_bias_kv和add_zero_attn),但是其目的似乎很适配时序场景,尽管逻辑上听起来其直接简单,但是还是打算手动推导分析其具体的变换。以熟悉其具体的变换。参数作用源码中
- 防干扰LCD驱动省电段码驱动芯片VKL144点阵液晶屏驱动
后端
VKL144是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大144点(36SEGx4COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,可配置4种功耗模式,也可通过关显示和关振荡器进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L97+111特点:•工作电压2.5-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/2、1/3•COM周期(D
- 省电段码驱动LCD抗干扰驱动VKL128液晶段码屏驱动器
后端
VKL144是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大144点(36SEGx4COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,可配置4种功耗模式,也可通过关显示和关振荡器进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L97+71特点:•工作电压2.5-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/2、1/3•COM周期(DU
- 标量/向量/矩阵/张量/范数详解及其在机器学习中的应用
Psycho_MrZhang
数学矩阵机器学习线性代数
标量(Scalar)、向量(Vector)、矩阵(Matrix)、张量(Tensor)与范数(Norm)详解及其在机器学习中的应用1.标量(Scalar)定义:标量是单个数字,仅具有大小(Magnitude),没有方向。数学表示:如a=5a=5a=5,b=−3.2b=-3.2b=−3.2特点:零维数据(0DTensor)。机器学习中的应用:模型参数:如线性回归中的偏置项(Bias)。损失函数输出:
- rust-candle学习笔记11-实现一个简单的自注意力
zhuziheniaoer
学习笔记rust自然语言处理
参考:about-pytorch定义ScaledDotProductAttention结构体:usecandle_core::{Result,Device,Tensor};usecandle_nn::{Linear,Module,linear_no_bias,VarMap,VarBuilder,ops};structScaledDotProductAttention{wq:Linear,wk:Li
- rust-candle学习笔记13-实现多头注意力
zhuziheniaoer
rust学习笔记自然语言处理
参考:about-pytorch定义结构体:usecore::f32;usecandle_core::{DType,Device,Result,Tensor};usecandle_nn::{embedding,linear_no_bias,linear,ops,Dropout,Linear,Module,VarBuilder,VarMap};structMultiHeadAttention{w_q
- Qwen2.5模型结构
AloneCat2012
人工智能pytorch
self.lm_head=nn.Linear(config.hidden_size,config.vocab_size,bias=False)这个是用来干嘛的输出层,词汇投影层,将模型输出的隐藏状态向量映射回词表空间,用于预测下一个token#预测logits,未经过softmaxlm_logits=self.lm_head(hidden_states)#shape:[B,L,vocab_size
- 抗噪段码屏驱动防静电液晶驱动VK2C21超抗干扰液晶驱动
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VK2C21是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大80点(20SEGx4COM)或者最大128点(16SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L97+09特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/3、1/4•COM周期
- 在TensorFlow中,`Dense`和`Activation`是深度学习模型构建里常用的层
爱学习的capoo
深度学习tensorflow人工智能
在TensorFlow中,Dense和Activation是深度学习模型构建里常用的层,下面就详细解释它们的使用语法和含义。1.Dense层含义Dense层也就是全连接层,这是神经网络里最基础的层。在全连接层中,每一个输入神经元都和输出神经元相连接,其输出可以用以下公式表示:[output=activation(dot(input,kernel)+bias)]这里的dot代表矩阵乘法,kernel
- 机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差,欠拟合 vs 过拟合
yousuotu
面试题机器学习人工智能
定义记在训练集D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差(Bias)$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力;方差(Variance)$$var(x)=E_D[(f(x;D)-\hat{f}(x))^2]$$方差度量了同样大小的训练集的变动所
- 段码液晶屏驱动芯片VK0192点高稳定LCD驱动液晶驱动IC厂家
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VK0192是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大192点(24SEGx8COM)的LCD屏。单片机可通过3/4线串行接口配置显示参数和发送显示数据,也可通过指令进入省电模式。L34+314特点:•工作电压2.4-5.2V•内置32KHzRC振荡器(上电默认)•可外接32KHz时钟源•偏置电压(BIAS)为1/4•COM周期(DUTY)为1/8•内置显示RAM为24x8位•省电模式(通过关
- 手写 CPU 卷积核加速神经网络计算(1)——naive 实现 卷积、池化、激活、全连接、批归一化(python 实现)
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深度学习学习笔记神经网络python人工智能卷积核
1Conv2ddefconv2d(input_numpy,kernel_weight_numpy,kernel_bias_numpy,padding=0):B,Ci,Hi,Wi=input_numpy.shapeinput_pad_numpy=torch.zeros(B,Ci,Hi+2*padding,Wi+2*padding)ifpadding>0:input_pad_numpy[:,:,pad
- 低功耗液晶屏驱动防静电LCD驱动VKL128抗噪段码屏驱动
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VKL128是一个点阵式存储映射的LCD驱动器,可支持最大128点(32SEGx4COM)的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据,可配置4种功耗模式,也可通过关显示和关振荡器进入省电模式。其高抗干扰,低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。L89+288特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(BIAS)可配置为1/2、1/3•COM周期(D
- 【学Rust写CAD】24 扫描渐变(sweep_gradient.rs)
Source.Liu
学Rust写CADrust后端
源码//src/color/sweep_gradient.rsusecrate::fixed::Fixed;///用于处理扫描渐变的数据结构pubstructSweepGradientSource{///固定点矩阵,用于图形变换pubmatrix:Matrix2D,///时间/渐变参数的偏置调整pubt_bias:f32,///时间/渐变参数的缩放因子pubt_scale:f32,///颜色查找表
- PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数一、简介torch.nn.functional.conv2d是PyTorch中用于进行二维卷积操作的函数。卷积操作是深度学习中卷积神经网络(CNN)的核心部分,用于提取图像特征,常见于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。二、基本语法torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe