- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- Python机器学习实战:推荐系统的原理与实现方法
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:推荐系统的原理与实现方法1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代,推荐系统已成为电子商务、媒体流媒体平台、社交媒体以及在线购物网站的核心组件之一。推荐系统旨在根据用户的历史行为、偏好以及社会关系等因素,为用户提供个性化的内容或商品建议,从而提高用户体验、增加用户粘性,并提升业务转化率。1.2研究现状随着大数据和深度学习技术的快速发展,推荐系统正从基于规则的简单过滤模型
- 机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现
微学AI
机器学习实战项目机器学习数学建模人工智能
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现。文章目录一、项目介绍二、项目背景三、数学原理与算法分析动态规划模型遗传算法设计编码方案适应度函数约束处理算法参数能量消耗模型一泵房能耗二泵房能耗效率计算模型四、系统特性与创新点代码实现基于python实现完整代码五、应用价值与扩展方向六、结论一、项目介绍本项目是一个基于动态规划和遗传算法的水泵调
- 机器学习实战---书中谬误讨论
奔跑的石头_
机器学习机器学习numpy
关注公众号“码字读书会”,了解最新消息。5.2.3节首先要把5.2.2节内容做了,不然得不到回归系数weights值。即dataArr,labelMat=logRegres.loadDataSet()logRegres.gradAscent(dataArr,labelMat)reload(logRegres)logRegres.plotBestFit(weights.getA())此处画图做拟合曲
- Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析
AI天才研究院
AIAgent应用开发计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析1.背景介绍在机器学习和数据科学领域中,数据预处理是一个至关重要的步骤。原始数据通常存在噪声、缺失值、异常值等问题,直接将其输入机器学习模型会导致模型性能下降。因此,对数据进行清洗、转换和规范化等预处理操作是必不可少的。Pandas是Python中广泛使用的数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它可以高效地处理结构
- Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的起源可以追溯到上世纪50年代,图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。随后,人工智能经历了几次高潮和低谷,期间涌现出许多重要的理论和算法,例如符号主义、连接主义、专家系统
- 分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期邀请函
泰迪智能科技01
人工智能人工智能
线下(广州班):大模型与AIGC多模态技术应用实战线下(青岛班):Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班(十二大专题):DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战(泰迪杯竞赛方向)大数据分析与机器学习实战(数学建模方向)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch)大数据技术应用实战(
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- python3源代码_机器学习实战源代码python3
weixin_39955781
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- Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,数据量的爆炸式增长使得传统的单机处理方式逐渐显得力不从心。无论是数据预处理、特征工程还是模型训练,单机环境下的计算资源和内存限制都成为了瓶颈。为了应对这些挑战,分布式计算框架应运而生。Das
- 【机器学习实战】监督学习:使用 Scikit-learn 库训练一个房价预测模型
phenix_01
机器学习学习scikit-learn
一、引言在机器学习领域,监督学习是一种通过已有标注数据训练模型,从而对新数据进行预测的重要方法。房价预测作为回归问题的典型应用,在房地产分析、投资决策等场景中具有重要价值。本文将基于Scikit-learn库,完整演示从数据准备到模型评估的全流程,带领读者掌握房价预测模型的构建方法。二、数据准备:从Kaggle获取数据集本文使用Kaggle上的经典波士顿房价数据集(BostonHousingDat
- 机器学习实战02:学生成绩预测与可视化分析
梦弦18
机器学习信息可视化
目录一、项目背景二、数据读取与初步处理三、数据可视化分析(一)相关性矩阵热图(二)父母教育水平与成绩关系(三)种族与成绩关系(四)测试准备课程与成绩关系(五)其他分析四、机器学习模型构建与评估(一)数据预处理(二)模型训练与评估五、总结六、全代码七.数据集callme在教育领域,了解影响学生成绩的因素并对成绩进行预测,对提升教学质量、制定个性化学习方案具有重要意义。本文将通过一个机器学习实战项目,
- Python机器学习实战:掌握NumPy的高效数据操作
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
NumPy,Python,机器学习,数据操作,数组,向量,矩阵,线性代数,科学计算1.背景介绍在机器学习领域,数据是至关重要的资源。高效、准确地处理和操作数据是机器学习模型训练和应用的基础。NumPy(NumericalPython)作为Python生态系统中强大的数值计算库,为机器学习提供了高效的数据结构和操作工具。NumPy的核心是ndarray(n-dimensionalarray)数据结构
- 机器学习实战步骤与案例
enyp80
机器学习
机器学习实战需要结合理论和实践,以下是一个清晰的实战步骤指南,涵盖关键工具、常见任务示例以及避坑建议,帮助你快速上手:一、机器学习实战核心步骤明确问题与数据准备任务类型:分类、回归、聚类、强化学习?数据来源:Kaggle、UCI、公开API、爬虫或业务数据库。数据格式:结构化数据(CSV/SQL)或非结构化数据(图片/文本)。工具推荐:数据清洗:Pandas、NumPy可视化:Matplotlib
- 机器学习实战:6种数据集划分方法详解与代码实现
慕婉0307
机器学习机器学习人工智能深度学习数据集划分
在机器学习项目中,合理划分数据集是模型开发的关键第一步。本文将全面介绍6种常见数据格式的划分方法,并附完整Python代码示例,帮助初学者掌握这一核心技能。一、数据集划分基础函数1.核心函数:train_test_splitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#基本用法X_train,X_test,y_train,y_test=trai
- 机器学习实战:鸢尾花分类
学术乙方
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项目目标使用经典的鸢尾花数据集(IrisDataset),通过支持向量机(SVM)算法训练一个分类模型,能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。环境准备Python#需要安装的库(在终端运行)pipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn完整代码实现#1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearni
- 机器学习实战:以鸢尾花数据集分类问题为例
Tech Synapse
机器学习分类人工智能SVMscikit-learn鸢尾花数据集
在当今数据驱动的时代,机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集(IrisDataset)的分类,展示如何在实际项目中应用机器学习。我们将使用Python编程语言,并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤,并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是
- 从零搭建量化交易工具链:Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南
灏瀚星空
python机器学习开发语言学习人工智能算法金融
从零搭建量化交易工具链:Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南引言在算法交易席卷全球金融市场的今天,搭建一套高可用的量化工具链已成为开发者掘金Alpha的核心竞争力。然而,面对庞杂的技术组件——从海量数据的清洗对齐、策略逻辑的回测验证,到机器学习模型的实盘部署——许多开发者陷入困境:Pandas处理Tick数据内存爆炸怎么办?回测曲线完美但实盘表现惨淡如何归因?深度学习模型预测准确却无法
- 机器学习实战:PyTorch 与 Sklearn 线性回归模型大对决
#guiyin11
机器学习pytorchsklearn
一、引言在机器学习领域,模型的构建和训练依赖于各种工具和框架。PyTorch和Sklearn作为其中的佼佼者,在实现线性回归模型时各有千秋。深入了解它们的差异和优势,对提升模型性能和开发效率意义重大。本文将全面剖析这两个框架在构建和训练线性回归模型方面的特点。二、实验原理(一)线性回归基本原理线性回归旨在寻找输入特征X与输出标签y的线性关系,通过公式y=Xθ+ϵ来描述。其中,θ是待估参数,ϵ为随机
- Python机器学习实战:机器学习在金融风险评估中的应用
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AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:机器学习在金融风险评估中的应用1.背景介绍金融风险评估是金融行业中至关重要的一环。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升,机器学习在金融风险评估中的应用变得越来越普遍。通过机器学习算法,我们可以更准确地预测违约风险、市场风险和操作风险,从而帮助金融机构做出更明智的决策。2.核心概念与联系2.1机器学习概述机器学习是一种通过数据训练模型,使其能够自动改进和预测的技术。它主要
- 【机器学习】解锁智能奥秘:从理论到实战的奇幻之旅
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个人主页:GUIQU.归属专栏:科学技术变革创新文章目录1.机器学习:开启智能新时代2.机器学习的基础概念大揭秘2.1定义与内涵2.2与人工智能、深度学习的关系图谱2.3关键术语全解析3.机器学习三要素:模型、策略与算法的深度剖析3.1模型:问题解决的基石3.2策略:模型优劣的裁判3.3算法:模型优化的引擎4.机器学习实战:从数据到模型的蜕变之旅4.1数据准备:机器学习的燃料4.2模型搭建:智能大
- 政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(十四)—— 用于弱光图像增强的零 DCE
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机器学习keras人工智能tensorflow深度学习神经网络弱光图像增强
目录简介下载LOL数据集创建TensorFlow数据集零DCE框架了解光线增强曲线DCE-Net损失函数色彩恒定损失曝光损失光照平滑度损失空间一致性损失深度曲线估计模型训练推论测试图像推理政安晨的个人主页:政安晨欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正!本文目标:实施零参考深度曲线估算,实现低-高
- Python机器学习实战:随机森林算法 集成学习的力量
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程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:随机森林算法-集成学习的力量作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Python,机器学习,随机森林,集成学习,分类,回归,数据科学,机器学习算法1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学的快速发展,机器学习技术在各个领域都得到了广泛应用。在众多机器学习算法中,随机森林(RandomForest)因其强大的分类
- 【机器学习实战】加密货币价格预测:从数据探索到模型优化的完整指南
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【机器学习实战】加密货币价格预测:从数据探索到模型优化的完整指南前言最近在《机器学习》课程中完成了一个关于加密货币价格预测的项目,收获颇丰。作为一个小白,从数据清洗到模型优化,踩了不少坑也积累了一些经验。今天就把这个项目的完整过程分享给大家,希望能帮助到对机器学习和加密货币感兴趣的同学~项目概述这个项目的主要目标是利用机器学习算法预测加密货币价格的涨跌趋势。我们使用了一个包含10,422条交易记录
- 机器学习实战:从实验室到现实应用的演变
礼盒装童年
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在过去的十年里,机器学习(ML)从一个学术研究的热门领域,逐渐转变为日常生活中的重要技术支柱。从智能推荐系统到自动驾驶汽车,机器学习已经无处不在。然而,许多人依然把机器学习看作一种抽象的理论工具,难以在实际工作中真正掌握它的精髓。本文将带你从“黑箱”理论到“实战”应用的转变,探索如何将机器学习融入实际工作中,不仅仅停留在代码或算法层面,而是与现实问题深度融合,实现技术的真正价值。1.机器学习的本质
- Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图
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Python数据科学与机器学习实战-前言与学习路线图为什么你需要这份路线图在数据爆炸的时代,每个行业都在经历一场数据革命。无论你是刚踏入职场的新人,还是希望转型的资深工程师,掌握Python数据科学与机器学习技能已经不再是"锦上添花",而是"必备武器"。想象一下:当同事还在Excel中手动处理数据时,你已经用Python自动化完成了分析;当产品经理还在猜测用户需求时,你已经通过机器学习模型精准预测
- 机器学习实战 第一章 机器学习基础
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第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息; 2、机器学习能让我们自数据集中受启发,我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义; 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的
- 机器学习专栏博文汇总
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机器学习机器学习人工智能合集
本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文,会持续更新,需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战:基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题:过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战:遗传算法机器学习基础:什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法(附P
- Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域,模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程,难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题,将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
- 机器学习实战——音乐流派分类(主页有源码)
喵了个AI
机器学习实战机器学习分类人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索(MusicInformationRetrieval,MIR)中的一个重要任务,旨在通过分析音频信号的特征,将音乐自动分类到不同的流派(如古典、摇滚、爵士、流行等)。随着数字音乐平台的普及,音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
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本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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