本文将探讨如何利用Spring Boot框架结合Spring Security和JWT技术实现用户登录及权限认证。首先，通过Spring Initializr初始化Spring Boot项目，并添加必要的依赖，包括Spring Web、Spring Security、JWT和JPA等。接着，实现AuthController类，用于处理用户登录请求，并在成功登录后返回JWT令牌。此外，通过扩展WebSecurityConfigurerAdapter类来配置Spring Security，实现无状态会话管理、JWT过滤器以及定义受保护资源的路径。最后，将详细介绍JWT的生成和解析过程，确保系统的安全性和高效性。
在数字化时代背景下，网络电视剧作为一种新兴娱乐方式，受到广泛关注。随着市场扩大和竞争加剧，各大卫视平台推出众多优质网络电视剧以吸引观众，提升收视率。然而，科学评估网络电视剧收视率、了解观众喜好和行为对卫视平台和制作方至关重要。传统收视率分析系统面临数据量大、处理效率低、分析结果不精准等挑战，且传统电视收视率调查方法在实时性和准确性上受限。因此，开发了基于Hive的网络电视剧收视率分析系统，以解决这些问题。
本文将探讨字节跳动公司在实现单元化架构方面的具体实践。文章将集中讨论字节跳动采用的同城容灾和异地多活策略，并分享团队在异地单元化架构实施过程中的思考和实践经验。通过这些策略，字节跳动不仅提高了系统的可用性和稳定性，还优化了资源利用效率，为用户提供更加流畅的服务体验。
本文探讨了得物精准测试平台的设计与实现，该平台通过一系列技术手段提升软件测试的质量和效率。平台能够解决传统测试中的盲目测试、遗漏测试和冗余测试等问题，提高测试的效率和准确性。此外，该平台还能提前揭示潜在风险，确保软件上线的质量。文章重点介绍了得物精准测试平台推荐引擎的核心功能及其实现方法，展示了该平台如何为软件质量保障提供有效的策略，并带来了显著的效益。
本文旨在介绍九个重要的JavaScript事件，通过提供实际代码示例和深入见解，帮助提升您的Web开发技能。文章将详细探讨这些事件，并解释它们如何增强您的编程能力。
根据Gartner的最新报告，企业在2024年第三季度面临的最大新兴风险是AI增强的恶意攻击，这已经是连续第三个季度被标记为首要风险。AI增强的威胁和法律不确定性成为风险主管最关心的问题，因为它们直接关系到企业的安全和合规性。
在最近的一次发布会上，李彦宏展示了百度的四款新产品形态，其中包括多智能体“秒哒”、多模态iRAG、AI眼镜和自由画布。特别引人注目的是AI眼镜，这是全球首款搭载中文大模型的原生AI眼镜，实现了佩戴舒适性与功能的完美结合。李莹强调，AI眼镜作为人类的第一视角设备，能够捕捉视觉、声音、位置等信息，为人们带来前所未有的感官延伸。它将成为更高效、便捷的新型人机交互入口，提供全新的视角和更细致的感受，重新定义人与世界的互动方式。
本文探讨了大数据与分布式系统在数据驱动决策和创新中的关键作用，并展望了大数据技术在各领域的应用前景。文章提供了一个全面的框架，涵盖了大数据处理的各个方面，并通过具体的实现示例展示了其实际应用。大数据技术不仅能够帮助企业做出更明智的决策，还能推动各行各业的创新发展。
本项目旨在设计与实现一个基于Springboot框架的湖南地方特产商品在线购物商城系统，适用于大学生毕业设计。黄菊华老师，作为《Vue.js入门与商城开发实战》和《微信小程序商城开发》的作者，同时也是CSDN博客专家和在线教育领域的专家，专注于大学生毕业设计教育和辅导。该项目提供了全面的学习资源，包括从基础到高级的视频课程，以帮助学生准备毕业设计答辩。此外，项目还包含开发文档、开题报告、任务书、PPT和论文模板等，以及发布和功能操作的演示视频。项目的界面和功能可以根据需求进行定制，并提供安装运行支持。
本项目是一个最新的原创毕业设计作品，主题为基于SpringBoot框架开发的校园二手物品交易平台系统。该系统具备人性化、高效率和便捷性等特点，旨在为校园内的用户提供一个方便的二手物品交易环境。系统涵盖了用户管理、商品求购、系统管理、通知公告、资源管理和商城管理等多个功能模块。技术实现上，该平台采用B/S架构，主要使用Java语言进行开发，并利用MyEclipse作为编译器。此外，项目还提供了源代码的免费领取，适合作为计算机专业的毕业设计项目，涉及的技术领域包括JAVA、PHP、爬虫技术、APP开发、小程序开发、C#、C++、Python、数据可视化、大数据等。
本文旨在深入探讨Go语言中指针的神秘面纱，揭示其如何为开发者提供对内存的精细控制，同时保障代码的安全性。文章将从基础概念出发，逐步深入到Go指针的操作技巧、深层次理解，以及其特性和局限性。通过对Go指针设计原则和实际应用的全面分析，读者将能够更加高效地利用Go语言提供的强大功能，提升编程技能。
在准备大厂Java面试时，了解基本数据类型及其包装类是至关重要的。面试官可能会探讨整数类型间的转换，例如byte与int，并询问它们在大小和取值范围上的差异。此外，可能会探讨为何Java中存在多种整数类型，这与性能优化紧密相关。不同的数据类型在内存占用和处理速度上有所区别，因此可以根据具体需求选择最合适的类型。
麻省理工学院（MIT）的一项最新研究揭示了一种创新的训练方法——测试时训练（Test-Time Training，TTT）。这一方法打破了传统先训练后测试的模式，允许模型在面对新的测试样本时进行动态调整，而不是直接使用已经训练好的模型进行推理。研究结果显示，通过这种动态调整，模型的推理能力得到了显著提升，最高可达5.8倍。
Ilya最近承认了自己在模型扩展（Scaling）方面的理论错误，指出模型训练不应再单纯追求规模的扩大，而应明确具体的扩展目标。他透露，SSI正在采用一种创新的技术路线来扩展预训练模型。随着业界巨头们纷纷改变训练模型的范式，英伟达GPU的垄断地位可能面临挑战。
近日，一款名为Meissonic的新型非自回归图像生成模型问世，专为消费级显卡设计，实现了从文本到图像的高效生成。这一突破性进展预示着图像生成技术即将迈入“端侧时代”。Meissonic模型在性能上超越了SDXL，标志着扩散模型可能不再是图像生成领域的唯一选择。这一创新不仅提升了图像生成的速度和质量，还为普通用户提供了更便捷的使用体验。
普林斯顿和耶鲁大学的最新研究揭示了大型语言模型（LLMs）在执行思维链（Chain of Thought, CoT）提示任务时的深层次能力。报告指出，这些模型，如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1，在解码移位密码等推理任务中表现出了记忆推理和概率推理的结合。研究人员通过案例分析发现，CoT提示虽然增强了模型的推理性能，但这种性能并非简单的符号逻辑推理，而是一个涉及记忆和概率推理的复杂过程。