- C++游戏开发系列教程之第二篇:面向对象编程与游戏架构设计
放氮气的蜗牛
深度博客游戏
大家好,欢迎回到C++游戏开发系列教程!在第一篇中,我们介绍了C++游戏开发的基本概念和如何搭建一个简单的游戏循环,为新手打开了C++游戏开发的大门。本篇博客将深入讲解面向对象编程(OOP)在游戏开发中的重要性,以及如何设计一个简单而有效的游戏架构。通过本篇文章,你将学到如何利用C++的类与继承构建游戏中的各个对象(如玩家、敌人等),并结合游戏循环实现一个基础的游戏状态管理系统。所有代码均附有详细
- 神经网络中的Nesterov Momentum
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG),也称为NesterovMomentum,是一种改进版的动量优化算法,旨在加速梯度下降过程中的收敛速度,并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出,是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中,更新规则不仅考虑当前的梯度,还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积(即“动量”),以帮助克
- Linux 查看端口占用命令
酒酿小圆子~
linux运维服务器
文章目录1、lsof-i:端口号2、netstat命令2.1netstat-tunlp命令2.2netstat-anp命令1、lsof-i:端口号用于查看某一端口的占用情况,比如查看5000端口使用情况:sudolsof-i:5000注意:这里最好使用sudo开启管理员权限,未开启管理员权限时,可能会检测不到相关进程。(并非所有进程都能被检测到,所有非本用户的进程信息将不会显示,如果想看到所有信息
- 神经网络中的Adagrad
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- SSL证书中DV、OV、EV证书的区别有哪些
安信SSL证书
ssl证书SSL证书
现在SSL证书有很多品牌,每个品牌SSL证书又分成三种类型证书。SSL证书分为DV型SSL证书、OV型SSL证书、EV型SSL证书。虽然都是SSL证书,但在申请方式及展现形式却有些区别。区别一:申请方式不同。DV型SSL证书是最容易申请的,只需要验证域名所有权,验证域名所有权就可以申请成功;OV型SSL证书申请时不仅要验证域名所有权,还需要验证申请主体的真实性,较为严格;EV型SSL证书在申请的时
- Flask——request的form_data_args用法
活动的笑脸
flask框架flaskpython后端
request中包含了前端发送过来的所有请求数据,在使用前要进行导入request库fromflaskimportFlask,request1.form和data是用来提取请求体数据,通过request.form可以直接提取请求体中的表单格式的数据,是一个类字典的对象,例如:fromflaskimportFlask,requestapp=Flask(__name__)@app.route("/in
- Linux上用C++和GCC开发程序实现不同PostgreSQL实例下单个数据库的多个Schema之间的稳定高效的数据迁移
weixin_30777913
c++数据库postgresql
设计一个在Linux上运行的GCCC++程序,同时连接两个不同的PostgreSQL实例,两个实例中分别有一个数据库的多个Schema的表结构完全相同,复制一个实例中一个数据库的多个Schema里的所有表的数据到另一个实例中一个数据库的多个Schema里,使用以下快速高效的方法,加入异常处理,支持每隔固定时间重试一定次数,每张表的复制运行状态和记录条数,开始结束时间戳,运行时间,以及每个批次的运行
- 实现设备认证功能鸿蒙示例代码
介绍本示例使用鸿蒙ohos.distributedDeviceManager模块,实现设备间相互认证的能力。实现设备认证功能源码链接效果预览使用说明进入应用会出现是否允许应用发现和连接附近设备的弹窗,点击允许,会获取当前设备的信息并显示在应用首页。点击“搜索周边设备”按钮,会搜索周边未绑定设备,并显示结果。点击“查看已绑定设备”按钮,会以列表形式显示所有可信设备。实现思路发现和连接附近设备弹窗向用
- utf8mb4_general_ci 和 utf8mb4_unicode_ci 是 MySQL 中用于 utf8mb4 字符集的两种常见的排序规则(Collation)
小丁学Java
产品资质管理系统ci/cdmysqlandroid
utf8mb4_general_ci和utf8mb4_unicode_ci是MySQL中用于utf8mb4字符集的两种常见的排序规则(Collation)。它们在字符排序、比较和性能上有一些区别。以下是用表格列出它们的区别:特性utf8mb4_general_ciutf8mb4_unicode_ci字符集支持支持utf8mb4字符集(4字节UTF-8,支持所有Unicode字符,包括表情符号)支持
- 微前端无法接入子应用,ip自动重复拼接,无法正确嵌入解决方案
luopeng207663436
前端
最近在开发过程中,前端接入微应用时一直报错,项目接入了多个子应用,但其中有一个子应用一直报错,主要体现为,访问子应用的路径会自动变成http://ip:port/'http://子应用ip:port'排查很久,发现是由于在子应用配置文件中引号外多加入了一个空格,导致解析失败注意env环境变量中删除所有行尾的空格即可解决问题
- 《Python入门+Python爬虫》——6Day 数据库可视化——Flask框架应用
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Python学习版本:Python3.X观看:Python入门+Python爬虫+Python数据分析1.Flask入门1.1关于Flask1.1.1了解框架Flask作为Web框架,它的作用主要是为了开发Web应用程序。那么我们首先来了解下Web应用程序。Web应用程序(WorldWideWeb)诞生最初的目的,是为了利用互联网交流工作文档。一切从客户端发起请求开始。所有Flask程序都必须创建
- Java内存与缓存
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Java内存管理和缓存机制是构建高性能应用程序的关键要素。它们之间既有联系又有区别,理解这两者对于优化Java应用至关重要。Java内存模型Java内存模型(JMM)定义了线程如何以及何时可以看到其他线程修改过的共享变量的值,并且规定了所有线程在读取或写入共享变量时必须遵循的一些规则。根据JVM规范,Java运行时数据区可以分为以下几个部分:程序计数器:每个线程都有自己的程序计数器,它记录当前线程
- hnoi矿场搭建——Tarjan割点
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Description煤矿工地可以看成是由隧道连接挖煤点组成的无向图。为安全起见,希望在工地发生事故时所有挖煤点的工人都能有一条出路逃到救援出口处。于是矿主决定在某些挖煤点设立救援出口,使得无论哪一个挖煤点坍塌之后,其他挖煤点的工人都有一条道路通向救援出口。请写一个程序,用来计算至少需要设置几个救援出口,以及不同最少救援出口的设置方案总数。Input输入文件有若干组数据,每组数据的第一行是一个正整
- Power Automate入门1 - 云端流
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一、不同类型流的概述PowerAutomate是一项服务,可用于自动执行重复性任务以提高所有组织的效率。您可以创建云端流、桌面流或业务流程流。云端流当您希望自动、即时或通过计划触发自动化时,请创建云端流。流类型用例自动化目标自动化流创建事件(如来自特定人员的电子邮件到达,或在社交媒体中描述公司)触发的自动化。云或本地服务的连接器连接您的帐户,并使其与彼此交流。即时流通过单击按钮启动自动化。可以从桌
- 爬虫学习第一篇(认识爬虫流程和使用工具)
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认识爬虫什么是爬虫?爬虫听着好像是一个什么虫子的名字,其实爬虫是一个自动化请求网站并提取数据的程序,简单理解即是一个自动化爬取数据的脚本例如以下就是一个十分简单的爬虫代码(不过这个代码不适用于所有网页,只能爬取一些没有限制的网站)importrequests#导入请求库url=""#输入爬取内容的地址res=requests.get(url)#发送请求到url这个地址print(res.statu
- 【华为OD-E卷 - 120 分割数组的最大差值 100分(python、java、c++、js、c)】
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算法题华为od(A+B+C+D+E卷)收录分享华为odpythonjavac++javascript
【华为OD-E卷-分割数组的最大差值100分(python、java、c++、js、c)】题目给定一个由若干整数组成的数组nums,可以在数组内的任意位置进行分割,将该数组分割成两个非空子数组(即左数组和右数组),分别对子数组求和得到两个值,计算这两个值的差值,请输出所有分割方案中,差值最大的值输入描述第一行输入数组中元素个数n,10?prefixSum[i-1]:0);}longtotalSum
- 【Day47 LeetCode】图论问题 Ⅴ
银河梦想家
leetcode图论算法
一、图论问题Ⅴ今天学习最小生成树算法–prim算法和kruskal算法。最小生成树是所有节点的最小连通子图,有n个节点则必有n-1条边将所有节点连接起来。如何选取n-1条边使得图中所有节点连接到一起,并且边的权值和最小,这就是最小生成树问题。1、prim算法–寻宝问题prim算法的思想是每次寻找距离最小生成树最近的节点,并加入到最小生成树中。prim主要有三步:1、选距离生成树最近节点;2、最近节
- ike-scan
sweet poison
kalilinux常用工具翻译
用法ike-scan[options][hosts...]注意必须在命令行上指定目标主机,除非–file选项是给定,在这种情况下,将从指定文件读取目标。目标主机可以指定为IP地址或主机名。你也可以将目标指定为IPnetwork/bits(例如192.168.1.0/24),以指定所有主机在给定的网络中(包括网络和广播地址),或IPstartIPend(例如192.168.1.3-192.168.1
- Hive基本操作
小肥柴呀
ApacheHivehive数据库
Hive基本操作1.Hive常用命令1.1Hive启动1.2Hive退出1.3Hive查看历史命令1.4Hive常用交互命令2.数据库基本操作2.1创建数据库2.2创建数据库并指定hdfs存储位置2.3删除空数据库2.4强制删除非空数据库2.5查看所有数据库2.6查看数据相关信息2.7数据库切换2.8修改数据库3.数据表基本操作3.1创建表3.1.1创建表的方式3.1.2创建内部表3.1.3创建外
- vue监听中的watch监听(详解)
皓月当空hy
vuevue.js
1、watch选项用于监听数据的变化并执行相应的回调函数。watch选项提供了两个重要的属性:deep和immediate。1.1、深度监听(deep:true)当你需要监听一个对象或数组内部的变化时,可以使用deep:true。这会使得watch监听器递归地监听对象或数组内部的所有嵌套属性的变化。//示例:watch:{ myObject:{ handler(newVal,oldVal){
- 前言:什么是大模型微调
伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- 游戏语音趋势解析,社交互动有助于营造沉浸式体验
网易数智
IM即时通讯游戏人工智能音视频实时音视频信息与通信语音识别
语音交互的新架构出现2024年标志着对话语音AI取得了突破,出现了结合STT→LLM→TTS模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实,引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型,这些模型除了文本标记外,还能原生理解和生成音频。虽然OpenAI通过其RealtimeAPI实现的可能还不是完全端到端的,正如其演示中处理中断的挑战所证明
- 五、数据治理平台架构
moton2017
大数据治理大数据数据治理数据架构数据资产数据采集数据库DB采集
数据治理平台架构图核心思想:数据治理平台架构图描绘了一个数据资产平台,旨在帮助企业有效地管理和利用其数据资产。平台架构采用模块化设计,包括数据资产使用、数据资产分析、数据资产模型设计、数据资产管理/编目和数据资产采集等核心功能模块。数据治理平台架构图从上到下,从左到右,依次解析:1.应用层(最上层)企业全局数据资产:强调平台管理的是企业所有的数据资产,而非单一部门或应用的数据。升级影响:评估系统升
- Monorepo:前端团队的“中央厨房“革命
lifire_H
前端软件工程
大家好!今天我要带大家解锁一个让团队协作效率翻倍的神器:Monorepo!准备好迎接代码管理的新世界了吗?一、从"路边摊"到"中央厨房"的进化史传统MultiRepo模式(路边摊)每个项目单独开火做饭:独立仓库、重复配置、依赖版本混乱。想象一下10个摊主各自炒蛋炒饭,连鸡蛋都要分10个篮子装!Monorepo模式(中央厨房)所有菜品共用食材库:统一采购/切配/烹饪。就像米其林餐厅的后厨,所有厨师共
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 【YashanDB 知识库】通过触发器复制 varchar(4000 char) 列的数据导致乱码
数据库
问题现象某客户在使用触发器将varchar(4000char)列的数据从表A复制到表B时,表B上列的数据与A上对应列的数据不同且为乱码。如下截图为A的数据及使用触发器复制到B的数据:问题的风险及影响数据正确性无法保证。问题影响的版本所有的YashanDB版本问题发生原因YashanDB在处理触发器场景下的varchar(4000char)列的数据复制时,处理机制有误。解决方法及规避方式将列的长度修
- 【openCV-89】人脸检测
华东算法王
华东算法王-opencvopencv人工智能计算机视觉
人脸检测简介人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在从图像或视频中识别并定位出人脸的位置。人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤,而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。人脸检测的目标人脸检测的目标是从输入的图像或视频流中自动检测出所有人脸的区域,通常用矩形框(boundingbox)表示人脸的位置。人脸检测不仅要识别图像中的人脸,还要在各种条件
- 代码随想录 Day 37 | 【第九章 动态规划part 01】理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
Accept17
动态规划算法
一、理论基础理论基础无论大家之前对动态规划学到什么程度,一定要先看我讲的动态规划理论基础。如果没做过动态规划的题目,看我讲的理论基础,会有感觉是不是简单题想复杂了?其实并没有,我讲的理论基础内容,在动规章节所有题目都有运用,所以很重要!如果做过动态规划题目的录友,看我的理论基础就会感同身受了。代码随想录视频:从此再也不怕动态规划了,动态规划解题方法论大曝光!|理论基础|力扣刷题总结|动态规划入门_
- 【超详细】动态规划子序列问题总结
周玄九
动态规划算法
子序列就是在一个数组中按顺序挑选若干数,子数组是连续的子序列,视为特殊的子序列问题子序列最长递增子序列300.最长递增子序列-力扣(LeetCode)https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/description/dp[i]表示以第i个数为结尾的,前i个数中最长严格递增子序列的长度。递推得遍历之前所有的位置,并且满足第
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓