- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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AI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
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- LQB(4)-python-DFS搜索
AAA顶置摸鱼
蓝桥杯python组深度优先算法python蓝桥杯
前言DFS即深度优先搜索(Depth-FirstSearch),是一种用于遍历或搜索树或图的算法,有三种核心的应用场景(基础遍历、回溯、剪枝)。一、DFS-基础遍历1.核心原理深度优先搜索(DFS)是一种遍历或搜索树/图的算法,优先沿着一条路径尽可能深入,直到无法继续再回溯。实现方式:递归:隐式利用系统调用栈。栈模拟:显式使用栈数据结构。2.代码实现(1)递归实现(树结构)classTreeNod
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- 如果MLlib 中没有所需要的模型,如何使用 Spark 进行分布式训练?
是纯一呀
WSLDockerAIspark分布式mllib
如果MLlib中没有你所需要的模型,并且不打算结合更强大的框架(如TensorFlowOnSpark或Horovod),仍然可以使用Spark进行分布式训练,但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行:每个节点会处理数据的不同部分,并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法:如果使用的是自定义算法(
- 【分布式理论12】事务协调者高可用:分布式选举算法
roman_日积跬步-终至千里
分布式架构分布式算法
文章目录一、分布式系统中事务协调的问题二、分布式选举算法1.Bully算法2.Raft算法3.ZAB算法三、小结与比较一、分布式系统中事务协调的问题在分布式系统中,常常有多个节点(应用)共同处理不同的事务和资源。前文【分布式理论9】分布式协同:分布式系统进程互斥与互斥算法【分布式理论10】分布式协同:分布式互斥算法最佳实现:分布式锁的原理与实现【分布式理论11】分布式协同之分布式事务中介绍了分布式
- 设计模式-模板方法实现
阿绵
设计模式java开发语言
文章目录模式结构模式特点示例代码输出结果关键点解析模式的优缺点使用场景总结模板方法模式(TemplateMethodPattern)是一种行为型设计模式,它定义了一个操作中的算法骨架,而将某些步骤的实现延迟到子类中。通过这种方式,模板方法模式可以让子类在不改变算法结构的情况下,重新定义算法中的某些步骤模式结构模板方法模式的结构包括以下几个关键部分:抽象类(AbstractClass):定义算法的骨
- 数据库基础以及 MySQL 知识点
阿绵
计算机基础数据库mysql
文章目录1、基本概念2、主键和外键的区别2.1、使用外键的优劣3、数据库范式4、drop、delete与truncate区别?5、MySQL1、基础概念2、存储引擎2.1、InnoDB和MyISAM区别2.2、InnoDB如何保持事务的四大特性(实现事务的原理)3、锁机制与InnoDB锁算法3.1、表级锁和行级锁对比4、事务4.1、ACID特性4.2、并发事务带来的问题4.3、事务隔离级别1、基本
- yolov8人脸识别与脸部关键点检测(代码+原理)
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目,旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化,专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,通过将目标检测问题转化为一个回归问题,可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进,使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
- 基于Python的搜索引擎的设计与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代,海量数据无处不在,高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁,扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法,对资源消耗较大,且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计,则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持,为开
- 27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?
程序员yt
java机器学习开发语言
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:211建筑本科,22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕(24年12月份毕业),转码后对就业形势认知不足,时间全花在课业上,八股文和算法准备的不充足,秋招算是惨败。读研
- 分布式理论与分布式算法
红衣女妖仙
springcloud分布式分布式定理分布式算法
分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别;分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等;分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- Vulkan
hanpfei
Android图形系统
Android7.0添加了对Vulkan的支持,一个高性能3D图形的低开销跨平台API。像OpenGLES一样,Vulkan提供了在应用中创建高质量,实时图形的工具。Vulkan的优势包括CPU开销降低及支持SPIR-VBinaryIntermediate语言。片上系统生产商(SoCs)比如GPU独立硬件供应商(IHVs)可以为Android编写Vulkan驱动;OEMs简单地需要为特定的硬件集成
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
- 【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》
再见孙悟空_
「2025DeepSeek技术全景实战」算法分布式docker计算机视觉人工智能自然语言处理DeepSeek
大家好,今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析,力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。一、引言在数据科学和机器学习领域,异常检测(AnomalyDetection)是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
- electron学习笔记
weixin_46452138
electron学习javascript
electron个人学习笔记一、electron简单了解Electron是一个跨平台的、基于Web前端技术的桌面GUI应用程序开发框架。可以使用HTML、CSS来绘制界面和控制布局,使用JavaScript来控制用户行为和业务逻辑,使用Node.js来通信、处理音频视频等,几乎所有的Web前端技术和框架(jQuery、Vue、React、Angular等)都可以应用到桌面GUI开发中。二、开发前基
- 【c++】容器:vector、list、map
大姨妈V
c++【c++从入门到精通】学习笔记
【c++】容器1.容器2.顺序容器3.向量4.双向链表5.关联容器6.映射参考:《c++从入门到精通》人民邮电出版社标准模板库STL的c++最有特色、最实用的部分之一。标准模板库包含了容器类、迭代器和算法三部分。容器:容器就是可以用于存放各种类型数据的数据结构。迭代器:迭代器可依次存取容器中的元素,在C++中称迭代器为指针,它们提供了访问容器、序列中每个元素的方法。算法:是用来操作容器中的元素的函
- STL-vector,set,string,map,queue,priority_queue,stack,pair算法笔记
cloudless_sky
STLc++stl
STL:standardtemplatelibrary标准模板库,封装了很多实用的容器。(一)vectorvector是一个容器。是个类。底层数据结构是数组。vector:向量,变长数组,即“长度根据需要而自动改变的数组”。使用前提:#includeusingnamespacestd;1、vector定义vectorname;以上是长度可以根据需要变化的一位数组,typename可以是任何基本类型
- 图像识别技术与应用第三课
哈哈~156
scikit-learn
一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出,它根据输入x、权重w和偏差b进行输出,输出结果是二分类(0或1),这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。像与门、与非门、或门都能通过设定合适的权重和偏差实现。w称为权重:控制输入信号的重要性的参数b称为偏置:偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的
- Java开发实习面试笔试题(含答案)
小钊(求职中)
java面试开发语言springspringbootmaventomcat
在广州一家中大公司面试(BOSS标注是1000-9999人,薪资2-3k),招聘上写着Java开发,基本没有标注前端要求,但是到场知道是前后端分离人不分离。开始先让你做笔试(12道问答+4道SQL题),接着面试也是八股文之类的,没有问项目,没有做算法,现分享笔试和面试题目给大家做参考。(基础的没复习忘了不会,只会几道感觉已经寄了,最重要的是前端基本不会)一、笔试内容1.Java有哪些数据类型,什么
- 深入解析 Flutter 性能优化:从原理到实践
陈皮话梅糖@
flutter
深入解析Flutter性能优化:从原理到实践的全面指南Flutter是一个高性能的跨平台框架,但在开发复杂应用时,性能问题仍然可能出现。性能优化是开发高质量Flutter应用的关键。本篇博客将从Flutter的渲染原理出发,结合实际场景,详细分析如何优化Flutter应用的性能,涵盖布局优化、绘制优化、内存优化、网络优化等多个方面。1.Flutter性能优化的核心原理在优化性能之前,我们需要理解F
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- ranges::set_intersection set_union set_difference set_symmetric_difference
大树青云
C++20C++set_union
std::ranges::set_intersection:是C++20引入的一个算法,用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。std::ranges::set_intersection用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。注意事项输入范围必须已排序。目标范围必须有足够空间存储交集结果。交集结果默认按升序排列。若元素重复,交集次数取两范
- 深度优先探索
^O^凡人多烦事
深度优先算法
DFS:时间复杂度:一位数组:O(n)二维数组+标记:O(n^2),有时候还可能使O(2^n),总而言之DFS的时间复杂度比较高。(个人认为)深度优先搜索算法(DFS)原理:深度优先搜索(DepthFirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该方法从根节点(选择任意一个顶点作为起始节点,在无向图中适用)开始,尽可能深地沿着每条分支进行探索直到不能再前进为止;之后回退并重复这一
- 《机器学习数学基础》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展,供对此有兴趣的读者阅读。1.线性方程组的解位于一条直线不失一般性,这里讨论三维空间的情况,对于多维空间,可以由此外推,毕竟三维空间便于想象和作图说明。设矩阵A=[124135]\pmb{A}
- 常用的高性能计算工具有哪些
这题有点难度
人工智能学习
在当今数字化时代,高性能计算(HPC)已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器,还是训练复杂的人工智能模型,HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具,以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算:定义与意义高性能计算(HPC)是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法,
- 关于滑动窗口算法--最小替换字串长度
幼儿园口算大王
算法java数据结构滑动窗口
个人觉得日常遇到的关于滑动窗口的算法题主要分两种:固定窗口大小的滑动窗口在固定窗口大小的滑动窗口问题中,窗口的大小是预先定义好的,不会改变。这种类型的问题是相对简单的,因为一旦确定了窗口的大小,就可以直接遍历数组或列表,每次移动窗口一个元素的位置。常见的问题包括:最大/最小子数组和:给定一个数组和一个固定大小的窗口,找到所有可能的窗口的最大/最小和。窗口内元素的统计:例如,统计窗口内奇数或偶数元素
- 只能说算法做题全凭运气
幼儿园口算大王
算法java开发语言
问题描述在一款多人游戏中,每局比赛需要多个玩家参与。如果发现两名玩家至少一起玩过两局比赛,则可以认为这两名玩家互为队友。现在你有一份玩家(通过玩家ID标识)和比赛局次(通过比赛ID标识)的历史记录表,目标是帮助某位指定玩家找到所有符合条件的队友。例如样例1,已知以下比赛历史记录:玩家ID游戏ID11121321243241425253我们需要帮助ID为1的玩家找到所有至少与其一起玩过两次比赛的队友
- 动态规划算法套路解析
xl.liu
算法动态规划
动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术,它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题,并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。所谓最优子结构是指一个问题的最优解可以通过其子问题的最优解组合而成;而重叠子问题则意味着在求解过程中会多次遇到相同的子问题。解题套路框架面对一个动态规划问题时,通常可以遵循以下四个步骤来进行思考与解答:定
- Winograd 算法原理推导和python程序
weixin_47696437
算法python人工智能
一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法,其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。在传统的卷积计算中,乘法运算的开销较大,而Winograd算法通过巧妙的变换,将卷积运算转化为在变换域中的矩阵乘法,从而减少乘法的数量,虽然会引入一些额外的加法和变换操作,但整体上在计算效率上有显著提升。二、一维卷积的Winograd推导2.Winograd优化通过多项式变换减少乘
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s