- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 蔡高厅老师 - 高等数学-阅读笔记 - 01 - 前言、函数【视频第01、02、03、】
Franklin
数学线性代数
高等数学前言;196学时,每周6课主要内容:上册一元、多元函数数,微分学、积分学、矢量代数、空间解析几何无穷级数、微分方程,多元函数微分学和积分学目的:高等数学3基:1高等数学的基本知识2高度数学的基本理论3高等数学的基本计算方法提高数学素养培养:抽象思维、逻辑推理、辩证的思想方法、空间想象能力、分析问题、解决问题的能力为进一步学习打下必要的学习基础和初等数学不同,研究的不是常量而是变量,变量和变
- 【论文阅读笔记】《CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL 》
柠石榴
text2sql论文论文阅读笔记语言模型
文章目录一、论文基本信息1.文章标题2.所属刊物/会议3.发表年份4.作者列表5.发表单位二、摘要三、解决问题四、创新点五、自己的见解和感想六、研究背景七、研究方法模型实验数据评估指标八、总结九、相关重要文献一、论文基本信息1.文章标题CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL2.所属刊物/会议未明确标注(会议缩写为“C
- 网络安全防护:注入攻击
熙客
12_计算机网络web安全安全
目录1、概念2、核心原理3、主要类型3.1SQL注入3.2OS命令注入3.3跨站脚本-XSS3.4LDAP注入3.5XPath注入3.6代码注入3.7模板注入3.8HTTP头注入3.9日志注入4、危害分析5、防御措施5.1输入验证5.2参数化查询5.3输出编码/转义5.4使用安全API5.5最小权限原则5.6启用安全配置5.7错误处理5.8Web应用防火墙5.9定期安全测试1、概念本质:把用户输入
- Python Cookbook 5文件与IO
目录5.1读写文本数据5.2打印输出至文件中5.3使用其它分隔符或行终止符打印5.4读写二进制数据5.5文件不存在时才能写入5.6字符串的IO操作5.7读写压缩文件5.8固定大小记录的文件迭代5.9读取二进制数据到可变缓冲区中5.10内存映射的二进制文件5.11文件路径名的操作5.12测试文件是否存在5.13获取文件夹中的文件列表5.14忽略文件名编码5.15打印不合法的文件名5.16增加或改变已
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- 《深入理解Apache Dubbo与实战》第三章的阅读笔记
我在阳澄湖畔吃炸鸡
后端JAVADubbojava
文章目录前言一、注册中心概述1.简介2.工作流程二、Zookeeper注册1.原理2.发布/订阅三、Redis的注册四、缓存五、设计模式前言本文是《深入理解ApacheDubbo与实战》第三章的阅读笔记。第三章的主要内容是讲注册中心,书中主要围绕:1.注册中心的工作流程2.注册中心的数据结构3.订阅发布的实现4.缓存机制5.重试机制6.设计模式这几个部分讲解一、注册中心概述1.简介Dubbo通过注
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p175-p181
算法
《算法导论(第4版)》学习第31天,p175-p181总结,总计7页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.amortize(1)amortize:a-("to")+mortus("dead")vt.amortizeoriginallymeans"tokilloff",overtime,itevolvestomean"topayoffgraduallybyperiodicpaymentsof
- 【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmark
zsq
论文分享论文阅读笔记NLP大语言模型幻觉
0论文信息题目:AToken-levelReference-freeHallucinationDetectionBenchmarkforFree-formTextGeneration作者:TianyuLiu,YizheZhang,ChrisBrockett,YiMao,ZhifangSui,WeizhuChen,BillDolan会议:ACL,2022链接:https://arxiv.org/ab
- 低代码采购系统搭建:鲸采云+能源行业订单管理自动化案例
在能源行业数字化转型浪潮下,某大型能源集团通过鲸采云低代码平台,仅用3周时间就完成了采购订单管理系统的定制化搭建。本文将揭秘这一成功案例的实施路径与关键成效。项目背景与挑战该企业面临:供应商分散:200+供应商使用不同格式订单审批低效:纸质签批平均耗时5.8天数据孤岛:与ERP系统未打通,需手工录入低代码解决方案通过鲸采云平台配置:实施效果对比三大核心功能智能表单引擎自动识别20+种发票格式关键字
- 论文阅读笔记—— Multi-attentional Deepfake Detection
jessIoss
论文阅读笔记DeepFake论文阅读笔记
文章目录Multi-attentionalDeepfakeDetection背景创新贡献方法注意图正则化的区域独立性损失注意力引导的数据增强实验Multi-attentionalDeepfakeDetection来源:CVPR2021作者:HanqingZhao1WenboZhou1,†DongdongChen2TianyiWei1WeimingZhang1,†NenghaiYu1单位:Unive
- [论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Heartache Doctor
笔记论文阅读笔记
Abstract将LLM带来的语言zero-shot能力扩展到图像领域,让图像pretrain不再局限于由数据集定义的类别,从而大幅度提升在downstream任务zero-shot的精度。文章提供了从零预训练的CLIP模型,用以训练的大数据集,以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下,使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。→\rightarrow→CV是否也
- GLIDE论文阅读笔记与DDPM(Diffusion model)的原理推导
大写-凌祁
论文阅读笔记人工智能深度学习python机器学习计算机视觉
Abstract扩散模型(Diffusionmodel)最近被证明可以生成高质量的合成图像,尤其是当它们与某种引导技术结合使用时,可以在生成结果的多样性与保真度之间进行权衡。本文探讨了在文本条件图像生成任务中使用扩散模型,并比较了两种不同的引导策略:CLIP引导和无分类器引导。我们发现,人类评估者更倾向于使用无分类器引导方法,无论是在照片真实感还是与文本描述的匹配度方面,该方法通常都能生成具有高度
- 论文阅读笔记——FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING
寻丶幽风
Background论文阅读笔记流匹配扩散模型人工智能
FlowMatching论文扩散模型:根据中心极限定理,对原始图像不断加高斯噪声,最终将原始信号破坏为近似的标准正态分布。这其中每一步都构造为条件高斯分布,形成离散的马尔科夫链。再通过逐步去噪得到原始图像。Flowmatching采取直接将已知分布(如白噪声)转换为真实数据分布来生成数据,并且Flow是基于NormalizingFlow,故而是可微双射。生成过程中变化的概率密度构成一个集合,称为概
- idea两个好用的插件-Code Reading Note与RestfulTool
软件老王
intellij-ideajavaintellijidea
1、问题描述介绍两个idea插件,感觉很好用,记录下。2、问题描述解决2.1CodeReadingNote插件——代码阅读笔记这个插件的原始功能是:对指定代码记录阅读笔记,然后增加到指定代码点,纳尼?看个代码还要把读书笔记写到代码中啊?个人认为有点小鸡肋。。2.1.1需求点(1)idea快捷键有些记不住,比如:Ctrl+Alt+T,使用(if…else,try…catch,for,synchron
- 论文阅读笔记——Step1X-Edit: A Practical Framework for General Image Editing
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记理解生成模型多模态人工智能
Step1X-Edit论文当前图像编辑数据集规模小,质量差,由此构建了如下数据构造管线。高质量三元组数据(源图像、编辑指令、目标图像)。主体添加与移除:使用Florence-2对专有数据集标注,然后使用SAM2进行分割,再使用ObjectRemovalAlpha进行修复。编辑指令结合Step-1o和GPT-4o生成,然后人工审查有效性。主体替换与背景更改:使用Florence-2对专有数据集标注,
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p162-p163
算法
《算法导论(第4版)》学习第28天,p162-p163总结,总计2页。一、技术总结1.heapsort(1)(binary)heap(堆/二叉堆)(2)completebinarytree(完全二叉树)(3)max-heap(最大堆)定义:A[PARENT(i)]≥A[i]。看了很多定义,不得不说还是这个定义最简洁,准确。(4)min-heap(最小堆)定义:A[PARENT(i)]≤A[i]。2
- 论文阅读笔记——Nexus-Gen: A Unified Model for Image Understanding, Generation, and Editing
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记多模态理解生成自回归扩散模型
Nexus-Gen论文Nexus-Gen采用预测图像嵌入作为中间条件,链接自回归模型和扩散模型,通过预填充自回归避免嵌入误差传播,突破传统外界LLM因条件压缩导致信息丢失,提高理解生成模型在理解任务和生成任务上的性能表现。传统的图像生成任务往往局限于Text-to-Image场景,模型侧重于图像质量或局部内容填充。而Nexus-Gen的架构设计突破了这一范式,不仅具备高质量图像生成能力,还可以执行
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p134-p155
算法
《算法导论(第4版)》学习第26天,p134-p155总结,总计22页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.paradox(1)paradox:para-("contraryto")+doxa("opinion")c/u.asituationthatcontainstwooppositefacts(悖论)。(2)示例"Thisstatementisfalse."isaparadox——If
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p127-p133
codists
读书笔记算法
《算法导论(第4版)》学习第24天,p127-p133总结,总计7页。一、技术总结1.probabilisticanalysis(概率分析)(1)定义Probabilisticanalysisistheuseofprobabilityintheanalysisofproblems.2.randomizedalgorithm(1)定义Moregenerally,wecallanalgorithmra
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p1178-p1212
算法
《算法导论(第4版)》学习第25天,p1178-p1212总结,总计35页。一、技术总结1.AppendixC:CountingandProbability附录C介绍了计数理论(如:和规则,积规则,串,排列,组合,二项式系数,二项式界等),概率理论(如:样本空间,事件,概率论公理,离散概率分布,连续均匀概率分布,贝叶斯定理等),几何分布与二项分布,二项分布的尾部探究。第5章会时不时的涉及这些内容,
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p115-p126
算法
《算法导论(第4版)》学习第23天,p101-p114总结,总计14页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.vagary(1)vagary:vagus("roving,wandering(闲逛)")c.originally,vagarymeansphysicalwandering,overtime,itevolvestodescribeunpredictablechanges(变幻莫测)。
- 论文阅读笔记——PixArt-α,PixArt-δ
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记T2I扩散模型文生图
PixArt-αPixArt-α论文仅使用28400美元,28M训练数据,训练时长为SD1.5的10.8%,只有0.6B参数量,达到接近商业应用的水准。现有数据集存在的缺陷:图文匹配偏差、描述信息不完整、词汇多样性不足(长尾效应显著)、低质量数据。为了实现低成本训练,华为采用了三阶段的训练策略:第一个阶段是学习像素依赖关系,简单来说是先学习生成真实的图像,这里是用ImageNet数据集训练一个基于
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p101-p114
算法
《算法导论(第4版)》学习第22天,p101-p114总结,总计14页。一、技术总结1.themastertheorem(主定理)二、英语总结(生词:1)1.encompass(1)compass:com-("with,together")+passus("astep")compassliterallymeans"tosteptogether",reflectingtheideaofencircl
- MySQL5.8 删除约束
小花-
mysql笔记sql
1.删约束语法:删除上键约束:altertabledropprimarykey删除外健约朱:altertable者dropforeignkey约束名称删除唯一虎諒:altertable名dropindex约永名称删除非空约束:altertable表名moadify列名数据类型null2.注意项:创建表时,必须先创建父表再创建孩(班负表、学生表)删除表时,必须先删除球,再删除父表可以在创建表时指定级
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p95-p100
算法
《算法导论(第4版)》学习第21天,p95-p100总结,总计6页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.intuition(1)intuit:in-("into")+tueri("tolookat,whatover,看")vt.tounderstandsomethingimmediatelybasedonyourfeelingratherthanfacts(凭直觉知道)。(2)intuit
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p91-p94
算法
《算法导论(第4版)》学习第20天,p91-p94总结,总计4页。一、技术总结1.recursiontreeIngraphtheory,arecursivetree(i.e.,unorderedtree)isalabeled,rootedtree.Asize-nrecursivetree'sverticesarelabeledbydistinctpositiveintegers1,2,…,n,wh
- AI-多模态-2021:FILIP【一种基于交互的细粒度图文预训练模型】
u013250861
VLM/多模态人工智能
前言FILIP(Fine-grainedInteractiveLanguage-ImagePretrain)是一种基于交互的细粒度图文预训练模型,用于解决图文双塔匹配模型中的细粒度匹配问题。本文对该论文进行阅读笔记,论文:https://arxiv.org/abs/2111.07783FILIP[1]提出是为了解决图文匹配中的细粒度匹配问题。我们之前在博文[2]中曾经讨论过,在图文双塔匹配中,由于
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p86-p90
算法
《算法导论(第4版)》学习第19天,p83-p85总结,总计3页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:2)1.inkling(1)inkling:inclen("utterinanundertone,低声说话")c.ahint(提示);aslightknowledge(一点点知识,浅薄的认知,强调程度轻微,有限。翻译的时候转成动词翻译较好)。(2)示例Togetaninklinghowthenum
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p59-p75
codists
读书笔记算法
《算法导论(第4版)》学习第15天,p59-p75总结,总计17页。一、技术总结1.floor(向下取整)andceiling(向上取整)Foranyrealnumberx,wedenotethegreatestintegerlessthanorequaltoxby⌊x⌋(read‘thefloorofx’)andtheleastintegergreaterthanorequaltoxby⌈x⌉(
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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