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目录1.bean注入方式(IOC)2.有状态会话bean和无状态会话bean3.单例模式和多例模式4.深挖多例模式应用场景?1.bean注入方式(IOC)2.有状态会话bean和无状态会话bean有状态会话bean:每个用户有自己特有的一个实例,在用户的生存期内,bean保持了用户的信息,即“有状态”;一旦用户灭亡(调用结束或实例结束),bean的生命期也告结束。即每个用户最初都会得到一个初始的bean。无状态会话bean:bean一旦实例化就被加进会话池中,各个用户都可以共用。即使用户已经消亡,bean的生命期也不一定结束,它可能依然存在于会话池中,供其他用户调用。由于没有特定的用户,那么也就不能保持某一用户的状态,所以叫无状态bean。但无状态会话bean并
1、MVVM的概念 model-view-viewModel,通过数据劫持+发布订阅模式来实现。 mvvm是一种设计思想。Model代表数据模型,可以在model中定义数据修改和操作的业务逻辑;view表示ui组件,负责将数据模型转换为ui展现出来,它做的是数据绑定的声明、指令的声明、事件绑定的声明。;而viewModel是一个同步view和model的对象。在mvvm框架中,view和model之间没有直接的关系,它们是通过viewModel来进行交互的。mvvm不需要手动操作dom,只需要关注业务逻辑就可以了。 mvvm和mvc的区别在于:mvvm是数据驱动的,而MVC是dom驱动的。mvvm的优点在于不用操作大量的dom,不需要关注model和view之间的关系,而M
目录一、安装工具二、安装Eigen库三、安装Pangolin0.5四、安装Opencv3.4.1(过高版本会导致错误)五、安装ORB_SLAM2若要在ROS环境下运行六、运行数据集 一、安装工具注意如果是虚拟机务必学会使用快照功能,很有用!安装cmake、git、gcc、g++在终端输入以下代码sudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstallgccg++二、安装Eigen库在终端输入以下代码sudoapt-getinstalllibeigen3-dev三、安装Pangolin0.5安装依赖项sudoapt-getinstalllibglew-devli
真火!作为最近一段时间人工智能领域内的顶流之一,AIGC(AI-GeneratedContent)早已火爆出圈,频登各大互联网平台热搜。cite:微软亚洲研究院官方微博这段时间以来,基于深度学习的内容生成在图像、视频、语音、音乐、文本等生成领域都取得了令人瞩目的成果,也越来越多的身边人在讨论AIGC。但你知道AIGC背后的有哪些技术支持吗?实际上,最早引爆AIGC话题的是AI作图,它是以StableDiffusion技术为基础实现的。以前,AI作图还只是简单的风格迁移、头像生成、磨皮、P图等功能应用,直到StableDiffusion模型的降临,AI作图发生了质的变化,人们第一次见识到了生产力AI的力量:画家、设计师不用再绞尽脑汁思考色彩、构图,只要告诉Stabl
在AIGC取得举世瞩目成就的背后,基于大模型、多模态的研究范式也在不断地推陈出新。微软研究院作为这一研究领域的佼佼者,与图灵奖得主、深度学习三巨头之一的YoshuaBengio一起提出了AIGC新范式——RegenerationLearning。这一新范式究竟会带来哪些创新变革?本文作者将带来他的深度解读。作者| 谭旭AIGC(AI-GeneratedContent)在近年来受到了广泛关注,基于深度学习的内容生成在图像、视频、语音、音乐、文本等生成领域取得了非常瞩目的成就。不同于传统的数据理解任务通常采用表征学习(RepresentationLearning)范式来学习数据的抽象表征,数据生成任务需要刻画数据的整体分布而不是抽象表征,需要一个新的学习范式来指导处理数据生成的建
Vue:是一套构建【用户界面】的渐进式前端框架,只关注视图层,很方面与其他库或已有的项目整合。通过API来实现【响应数据的绑定】和【组合的视图组件】视图:负责页面的渲染,主要由HTML+CSS构成脚本:负责业务数据模型以及数据的处理逻辑Vue核心对象:每一个Vue程序都是从一个Vue核心对象开始的letvm=newVue({选项列表;});选项列表:el:用于接收获取到页面的【元素】,根据常用的选择器获取data:用于保存当前的Vue对象的数据。在视图中声明的变量需要再此处赋值methods:定义方法。方法可以直接通过对象名调用,this代表当前Vue对象数据绑定:{{变量名}},在data里面给数据赋值<body><!--视图-->
音乐电台推荐系统摘要随着人类向信息社会的不断迈进,风起云涌的信息时代正掀起一次新的革命,同时计算机网络技术高速发展,网络管理运用也变得越来越广泛。因此,建立一个B/S结构的音乐电台推荐系统来管理音乐电台信息,会使管理工作系统化、规范化,提高管理效率。本课题的研究对象是音乐电台推荐系统,该系统实现了首页、站点管理(轮播图、公告栏)用户管理(管理员)内容管理(文章、文章类型)更多管理(个性推荐、音乐类别、热门歌单、排行榜、歌手、用户注册)等功能。本系统在设计上,考虑到系统内容以及系统的受众群体,在系统的美工方面采用了比较正规的设计,同时也提供了友好的页面以及简单的操作,系统采用Python语言、Django框架、MVC模式、MySQL数据库,这样的组合不但利用上了在大学中所学到的知
一个社区最重要的就是交流氛围与审查违规,而这两者都少不了对于敏感词进行过滤的自动维护措施。基于这样的措施,我们才能基本保证用户在使用社区的过程中,不至于被敏感违规词汇包围,才能够正常的进行发布帖子和评论,享受美好的社区氛围。目前,对于springboot项目也有较为成熟的敏感词过滤方案。文章目录敏感词过滤方案实现思路敏感词过滤方案本文将采用Github上houbb大神开源的sensitive-word工具包来进行敏感词过滤操作,它具备以下优秀特点:包含6W+词库,且不断优化更新基于fluent-api实现,使用优雅简洁完美兼容springboot项目支持自定义敏感词一对一替换成对应正常词汇支持敏感词的判断、返回、脱敏等常见操作支持全角半角互换支
完整版请移步至我的个人博客查看:https://cyborg2077.github.io/学成在线–项目环境搭建学成在线–内容管理模块学成在线–媒资管理模块学成在线–课程发布模块学成在线–认证授权模块学成在线–选课学习模块学成在线–项目优化Git仓库:https://github.com/Cyborg2077/xuecheng-plus项目背景在线教育市场环境以下内容摘自https://report.iresearch.cn/content/2021/01/358854.shtml在线教育行业是一个有着极强的广度和深度的行业,从校内到校外;从早幼教到职业培训;从教育工具到全信息化平台等等。2020年的新冠疫情外生冲击,让在线教育再次站在
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