- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- npm设置镜像及恢复默认设置
GaoJamie
前端npm前端node.js
npm淘宝镜像npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.orgnpm华为镜像npmconfigsetregistryhttps://mirrors.huaweicloud.com/repository/npm/全局安装cnpm并设置淘宝镜像npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taoba
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- AMD GCN GPU微架构简介
jack_201316888
硬件架构微架构
AMDGCN(GraphicsCoreNext)微架构介绍AMDGCN(GraphicsCoreNext)是AMD公司推出的一种用于图形处理单元(GPU)的微架构。自2012年首次推出以来,GCN架构已成为AMD图形处理器的核心技术之一,广泛应用于桌面显卡、笔记本电脑以及游戏主机(如PlayStation和Xbox)等设备中。本文将详细介绍GCN微架构的设计理念、主要特性及其演变历程。设计理念GC
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- 解决npm安装electron失败的问题
glfxml
npmelectron前端
在网上百度、谷歌,我甚至使用chatgpt提问,得到的回答都是没有用的。就要放弃的时候,看到一解决方案,试了一下可用。记录下来npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npmmirror.comcnpminstall--save-develectron
- ETIMEDOU 104.16.20.35:443(已解决)
憨憨憨憨憨到不行的程序员
笔记npmjavascript前端
npmERR!networkrequesttohttps://registry.npmjs.org/@nodelib%2ffs.stat,reason:connectETIMEDOUT104.16.20.35:443(已解决)安装好nodejs与yarn,下载项目后在项目主目录下运行yarn拉取依赖包时执行npminstall-gcnpm--registry=https://registry.np
- vue脚手架创建项目失败,报错淘宝镜像地址证书过期问题解决
DLGDark
npm相关vuevue.js前端javascriptnpm淘宝镜像
场景:使用vue-cli脚手架创建vue新项目时,控制台报错,创建失败控制台报错:ERRORFailedtogetresponsefromhttps://registry.npm.taobao.org/binary-mirror-config尝试过的方式:清除npm缓存或删除npm-cache文件夹删除.npmrc文件重装淘宝镜像:npminstall-gcnpm--registry=https:
- GNN会议&期刊汇总(人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘)
Bunny_Ben
科研方法&心得人工智能机器学习深度学习笔记神经网络数据挖掘
会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(神经信息处理系统大会),机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议,CCFA。【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations(国际学习表征会议),深度学习顶会。【AAAI】由人工智能促进协会AAAI(Associat
- npm使用国内淘宝镜像加快install速度的方法
余十步
npm前端node.js
npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.orgcnpminstallcnpmrunserve第二种方法#经过下面的配置,以后所有的npminstall都会经过淘宝的镜像地址下载npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org#查看npm配置信息npmconfiglistnpm
- 图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战pytorch深度学习图神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和GraphSAGE等。在本节中,我们将对这些变体GNN结构
- 1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
生信小课堂
影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达
- 使用npm配置vue项目历程
hzw0510
前端开发npmvue.js前端
1、使用npm配置vue项目历程1.1、npm安装项目环境很慢配置国内淘宝镜像npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org指定国内镜像仓下载软件npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org2.2、报错证书过期清理缓存npmcacheclean--force禁用SSLnp
- [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
风中摇曳的小萝卜
SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的?深度学习方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据(structureddata)十分有效,例如,图像和体素数据。但是,CNN的处理方式对于类似图(graph)数据则并不适用。对于一个图而言,类似图像像素的邻
- 7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
生信小课堂
关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友患者添加小编咨询生信分析咨询请关注生信小课堂研究背景:扩张型心
- CVPR2024部分研究方向文章梳理(持续更新中)
路漫漫独求索
计算机视觉人工智能深度学习分类AI作画stablediffusion
CVPR2024部分研究方向文章梳理(持续更新中)长尾分布(Long-Tailed)DeiT-LT:DistillationStrikesBackforVisionTransformerTrainingonLong-TailedDatasets.全文地址:DeiT-LT\(rangwani-harsh.github.io\)领域自适应(DomainAdaptation)LearningCNNonV
- GNN的理解难点:一种不同于传统神经网络的复杂性
小桥流水---人工智能
人工智能深度学习机器学习算法神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GNN)已经成为深度学习领域的一颗新星,它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而,许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。本文将探讨GNN的理解难点,以及它与传统神经网络在概念和实现上的主要差异。一、图数据的复杂性首先,GNN之所以难以理解,一个重要原因在于它处理的数据结构——图。图是一种复杂的数据结构,包含节点(node)和边(edge),这些节点和边
- 图神经网络GNN的前世今生
小桥流水---人工智能
Python程序代码深度学习人工智能神经网络人工智能深度学习
GNN图神经网络(GraphNeuralNetwork,简称GNN)已经成为处理图形结构数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。在本文中,我们将深入探讨图神经网络的历史背景、关键的发展阶段以及未来可能的发展方向。一、背景介绍图(Graph)是一种数据结构,由节点(Node)和连接节点的边(Edge)组成。在许多现实世界的应用中,数据自然地呈现出图形结构,如社交网络中的
- 7.3分非肿瘤生信,热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证,值得收藏!
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影响因子:7.31关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:动脉粥样硬化(AS)是一种慢性炎症性疾病。免疫代谢和氧化
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计
计算机毕业设计大全
开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络CNN、KNN、GNN卷积神经网络预测算法阿里云平台百度AI平台阿里大于短信平台lstm模型创新点4种机器学习推荐算法进行高考志愿学校推荐1种深度学习模型进行高考分数线预测hado
- 8+非肿瘤生信+实验验证,筛选坏死性凋亡相关hub基因并建模,思路可模仿可升级!
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生信小课堂研究背景:特发性肺纤维化(IPF)是一种尚未明确发表机制的肺病。近年来,IPF的发病率随时间增加。坏死性凋亡是一种促炎型的程序性细胞死亡,可促进细胞内容物的释放以激活免疫反应。近年来,免疫浸润一直是癌症研究领域的热点。多种免疫细胞在肺纤维化过程中起重要作用。关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,
- 生信学习Day1-小白
小白又白
第一天作业第一次使用markdown怎么用markdown列表字体链接等library(WGCNA)options(stringsAsFactors=FALSE)allowWGCNAThreads()把`符号搞错了,打了',引用框框就没显示啦。。。Q:引用的图片怎么调整大小呢?
- @llvm.amdgcn.workitem.id.x()引发的一些前后端的调研
jc小小川+幻幻融hr
小小川编译器elasticsearch大数据搜索引擎
记录资料:UserGuideforAMDGPUBackend—LLVM5documentationintrinsic函数会执行lowerintrinsicspassllvm-project-main/llvm/lib/CodeGen/IntrinsicLowering.cppllvm-project-main/llvm/lib/Target/AMDGPU/AMDGPULowerIntrinsics
- KGCN---pytorch代码(1)---data_loader
sweet_Mary
推荐算法python推荐算法pytorch人工智能机器学习深度学习
代码:importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
- 金融贷款风险预测:使用图神经网络模型进行违约概率评估
从零开始学习人工智能
金融神经网络人工智能
要使用PyTorch和GNN(图神经网络)来预测金融贷款风险,并加入注意力机制,我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后,我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。以下是一个简化的代码示例,演示了如何使用PyTorch和PyTorchGeometric(一个流行的图神经网络库)来实现这一点。请注意,这只是一个起点,并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。首先,安装必要的库:bash复制代码
- ionic cordova 安装指定版本
海上笙明玥
安装ionic及cordovanpminstall-gcordovaionicnpm淘宝镜像(GFW,导致很多插件下载失败)npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org更新命令npmupdate-gcordovaionic安装特定版本
[email protected]
- Michael Bronstein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
人工智能与算法学习
大数据算法编程语言python机器学习
如何突破基于WL测试和消息传递机制的GNN的性能瓶颈?且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门
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人工智能学家
大数据算法编程语言python机器学习
来源:前沿科技编译:OGAI编辑:陈彩娴如何突破基于WL测试和消息传递机制的GNN的性能瓶颈?且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习
- 如何理解图卷积网络GCN
__momo__
#GNNPythonPyTorch深度学习人工智能图论
文章目录基本概念度矩阵(degree)邻接矩阵(Adjacency)理解GCN两层GCN网络层数设置搭建GCN网络定义GCN层定义GCN网络基本概念图的一些基本知识:图,邻居,度矩阵,邻接矩阵度矩阵(degree)度矩阵是对角矩阵,对角上的元素表示每个顶点的度,也就是该顶点相关联的边的数量。邻接矩阵(Adjacency)邻接矩阵表示顶点间的关系,矩阵元素为0或1。无向图邻接矩阵是对称矩阵,有向图的
- 【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018
一只瓜皮呀
零样本学习图神经网络知识图谱深度学习机器学习
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器,并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中,我们基于最近引入的图卷积网络(GCN),提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG),我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end