SpringSecurity认证授权学习笔记
SpringSecurity认证授权学习：https://gitee.com/zhongxu/springsecurity
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/100729.html原文链接：https://javaforall.net
源码网_py即时通讯源码源码目录结构我们首先来看下models.py的代码结构我们可以看到这个模块中定义了12个属性和22个模型类，我们依次来看属性源码分析importosfromenumimportEnu
wing是什么_124个叶结点的完全二叉树设一个 n 个节点的二叉树 tree 的中序遍历为（1,2,3,…,n），其中数字 1,2,3,…,n 为节点编号。每个节点都有一个分数（均为正整数），记第 i 个节点的分数为 di，tree 及它的每个子树都有一个加分，任一棵子树 subtree（也包含 tree 本身）的加分计算方法如下：subtree的左子树的加分 × subtree的右子树的加分 ＋ subtree的根的分数若某个子树为空，规定其加分为 1。叶子的加分就是叶节点本身的分数，不考虑它的空子树。试求一棵符合中序遍历为（1,2,
C6000系列DSP的中断系统C6000系列DSP的中断系统上一篇介绍了C6455的GPIO系统，最后把GPIO4配置成了中断/事件模式，本文将介绍C6455的中断系统，介绍完基本概念后，给出把GPIO4映射到INT4的代码。完成了GPIO和中断的配置，我们就可以开始着手DSP与FPGA之间的通讯了。废话不多说，下面开始介绍C6455的中断系统。————————-
词向量简介「建议收藏」最近深度学习技术有了突飞猛进的发展，为语音识别、图像识别、自然语言处理（NLP）提供了强大的工具，为这些领域今后的快速发展提供了新的契机。深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量（wordembedding）技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。在自然语言处理应用中，词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此，最终模型的效果很大程度上取
AvalonDock结合MVVM模式的应用[通俗易懂]原始代码及文章参考：http://www.codeproject.com/Articles/239342/AvalonDock-and-MVVM环境：VS2010源码：http://files.cnblogs.com/jumahe/AvalonDockMVVMSampleCode.rar1、主界面ViewModel简介主界面由右侧两个Pane和一些要操作的文档（左侧窗体）组成。…
