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努力搬砖的星期五
笔记联邦学习机器学习机器学习tensorflow
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- SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记
慘綠青年627
论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
- 探索联邦学习:保护隐私的机器学习新范式
洋葱蚯蚓
机器学习python机器学习人工智能神经网络深度学习算法
探索联邦学习:保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言 在数字化浪潮的推动下,我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。海量的数据不仅为科学研究、商业决策和日常生活带来了革命性的变化,同时也带来了前所未有的挑战。尤其是数据隐私和安全问题,已经成为全球关注的焦点。 随着对个人隐私保护意识的增强,传统的集中式数据处理方式正逐渐暴露出其局限性。数据
- 网络安全: 模型的脆弱性,鲁棒性和隐私性
不当菜鸡的程序媛
学习记录web安全安全
在网络安全领域,通常描述模型安全性时,会提到以下三个特性:脆弱性(Vulnerability):指模型在某些情况下容易受到攻击或被利用的弱点。例如,模型可能对对抗性攻击或梯度泄露攻击敏感。鲁棒性(Robustness):指模型抵御攻击和在恶劣环境下保持性能的能力。提高模型的鲁棒性是增强其抵御攻击能力的关键。隐私性(Privacy):指保护模型或其训练数据免受信息泄露的能力。隐私性问题在联邦学习和其
- 实践案例|孟宪超:基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用(附演讲视频)
隐私开源
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日,「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办,本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超,在「隐语开源社区Meet
- 《隐私计算简易速速上手小册》第2章:关键技术介绍(2024 最新版)
江帅帅
《隐私计算简易速速上手小册》隐私计算数据脱敏边缘计算同态加密数据治理区块链安全架构
文章目录2.1同态加密2.1.1基础知识2.1.2主要案例:云计算数据分析2.1.3拓展案例1:医疗数据分析2.1.4拓展案例2:金融风险评估2.2安全多方计算(SMC)2.2.1基础知识2.2.2主要案例:跨机构金融数据共享2.2.3拓展案例1:医疗研究合作2.2.4拓展案例2:跨国界数据交换2.3差分隐私
- 从区块链到传统互联网,隐私计算都是Findora的秘密武器
西柚财经
区块链比特币数字货币
当对区块链的底层基础设施的关注都聚焦在性能上时,也就意味着对其他领域的失焦,比如隐私计算。Web3.0的核心是将数据所有权和应用程序逻辑相分离,区块链作为去中心化网络带来了这种可能性。值得注意的是,公链是建立在公共无需许可基础架构之上的,所以数据没有隐私保护且永久存储。因此公链要想通往Web3.0,就必须解决数据隐私的挑战。其实不止是区块链需要隐私计算,整个互联网生态也都亟需隐私计算的重构,尤其是
- 【Deep Dive:AI Webinar】联邦学习-数据安金性和隐私性分析的思维转换
开源社
人工智能
【深入探讨人工智能】网络研讨系列总共有17个视频。我们按照视频内容,大致上分成了3个大类:1.人工智能的开放、风险与挑战(4篇)2.人工智能的治理(总共12篇),其中分成了几个子类:a.人工智能的治理框架(3篇)b.人工智能的数据治理(4篇)c.人工智能的许可证(4篇)d.人工智能的法案(1篇)3.炉边对谈-谁在构建开源人工智能?今天发布的是第11个视频,亦即第二个大类别“人工智能的治理”里的第二
- 隐私计算技术创新赋能金融数字化转型
岛屿旅人
网络安全金融运维大数据网络安全web安全网络安全
文章目录前言一、金融数据要素流通和价值发挥面临的挑战二、隐私计算技术助推金融场景建设向纵深发展(一)基于可验证秘密共享算法的跨机构数据联合统计(二)基于联邦半监督学习的沉睡客户挖掘模型(三)基于跨域数据校验算法的客户信息准确性验证(四)基于异构隐私计算平台互联互通标准进行跨平台的连通三、未来展望前言近年来,我国大力推动以数据为关键要素的数字经济发展,使得数据成为推动社会进步和经济增长的重要资源和要
- Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践
StreamNative
腾讯AngelPowerFL联邦学习平台联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融、医疗、城市安防等领域。腾讯AngelPowerFL联邦学习平台构建在Angel机器学习平台上,利用Angel-PS支持万亿级模型训练的能力,将很多在Worker上的计算提升到PS(参数服务器)端;AngelPowerFL为联邦学习算法提供了计算、加密、存储、状态同步等基本操作接口,
- 联邦学习-安全树模型 SecureBoost之Desicion Tree
秃顶的码农
联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景鉴于数据隐私的重要性,国内外对于数据的保护意识逐步加强。2018年欧盟发布了《通用数据保护条例》(GDPR),我国国家互联网信息办公室起草的《数据安全管理办法(征求意见稿)》因此数据在安全合规的前提下自由流动,成了大势所趋。这些法律法规的出台,不同程度的对人工智能传统处理数据的方式提出更多的挑战。AI高度发展的今天,
- 最新论文笔记(+21):Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022
cryptocxf
论文笔记联邦学习论文阅读区块链
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022(CCFA)收录的文章,写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题(虽然区块链仅仅只是存储的作用,也稍微提了一下)。精读完这篇文章,整体感觉还不错,毕
- 隐私计算行业要步入寒冬?还可以再抢救一下!
数据猿
大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业在前两年,隐私计算这个细分领域可谓数据安全行业的明星选手,得到很多的关注,并被赋予很大的期待。但是,经过这两年的发展,从数据猿了解到的情况来看,隐私计算领域似乎遇到了一些瓶颈,跟当初的预期存在不小的差距。根据艾瑞网的数据,2022年-2023年,隐私计算领域的投融资市场快速降温,投融资案例大幅度减少。春江水暖鸭先知,资本往往对市场“温度”最为敏感,资本市
- 截稿倒计时【CCF-A类】USENIX Security’24 2月8日截稿!大年三十继续冲刺!
会议之眼
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会议之眼快讯第33届USENIXSecurity(UsenixSecuritySymposium)即由美国USENIx协会主办的安全研讨会将于2024年8月14日至16日在美国宾夕法尼亚州费城的费城市中心万豪酒店隆重举行!安全界有四大著名顶级会议分别为S&P、CCS、Security、NDSS。USenixSecurity是国际公认的网络安全与隐私计算领域的顶级学术会议之一,汇集了来自全球范围内的
- 探索密码学的未来:SM1、SM2、SM3、SM4、同态加密、密态计算、隐私计算和安全多方计算
Python栈机
密码学同态加密安全
密码算法在现代通信与信息安全中发挥着至关重要的作用,SM1、SM2、SM3、SM4、同态加密、密态计算、隐私计算和安全多方计算等密码算法被广泛应用于各种信息安全领域。本篇博客将会为大家介绍这些密码算法,以及它们在信息安全中的作用和应用。一、SM1、SM2、SM3、SM4SM1、SM2、SM3、SM4是中国国家密码管理局发布的四个密码算法标准。SM1是一种对称密码算法,SM2是一种非对称密码算法,S
- 2022-06-21 七十二更 元宇宙创新技术的发展方向
随光和尘
首先是区块链,包含以下几个⽅⾯,第⼀是分布式的计算,也叫分布式的账本,已经⾮常成熟;第⼆是分布式的存储,分布式存储⽬前来说还是⾮常基础的,还没有到⾮常⾼效率、可靠和⼤规模的程度,潜在需求很大;第三个就是分布式的AI,如果说现在是由中⼼化的AI来运算所有的内容,从经济上看也是不经济的,所以将来会有分布式AI,分布式AI它有赖于隐私计算,就是要保证这个AI不会获取数据的全部,或者说利⽤数据去作恶,你就
- pysyft框架中WebsocketClientWorker与WebsocketServerWorker的消息传输
一只特立独行的猫
Pysyft学习笔记pytorch
引言pysyft是基于pytorch的一个联邦学习框架(虽然用起来很难受),通过内存管理实现联邦学习的模拟。在pysyft中,WebsocketServerWorker充当数据的提供方(数据存储方),而WebsocketClientWorker作为数据的使用方(指令提供方),通过WebsocketClientWorker以TCP连接的方式向WebsocketServerWorker请求服务,从而实
- 论文解读-Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training
MCRG
联邦学习学习笔记联邦学习云计算边缘计算机器学习分布式
联邦学习新探:端边云协同引领大模型训练的未来|INFOCOM2024联邦学习(FederatedLearning)就是一种能够在不损害用户隐私的前提下,训练人工智能模型的技术。随着云计算、边缘计算和终端设备的发展,端边云协同(End-Edge-CloudCollaboration)计算范式的出现,为联邦学习算法的实施与部署提供了新的路径。由中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中关村实验室和北
- 2019年3月18日
真昼之月
醒来时状态很一般。地铁上暂时不想看书,就把灌篮高手的漫画带着翻了一阵子。今天的SQB模式也一如既往地没有出货。上午各种刷reddit摸鱼+水群,期间看群里FIFA视频时还被领导路过了电脑,不得不感叹幸好当时不是在看色图(?)因为有点困所以没下楼吃午饭直接睡觉,睡醒之后才下楼买零食充饥。下午看了会儿keras的文档,感觉还是欠缺实战,这一点还是得依赖kaggle?之后开虚拟机打算研究一下联邦学习,结
- 我的隐私计算学习——联邦学习(3)
Atara8088
学习密码学安全人工智能同态加密
本篇笔记主要是根据这位老师的知识分享整理而成【公众号:秃顶的码农】,我从他的资料里学到了很多,期间还私信询问了一些困惑,都得到了老师详细的答复,相当nice!(五)纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习:决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree这个版块的内
- 我的隐私计算学习——联邦学习(4)
Atara8088
学习密码学安全人工智能
本篇笔记部分内容来源于这位老师的知识分享【公众号:秃顶的码农】,我从他的资料里学到了很多,期间还私信询问了一些困惑,都得到了老师详细的答复,相当nice!(六)横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点,对比横向联邦学习有一定的借鉴意义,都存在着节点更新的同步与异步的问题,节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID问题,但是横向联邦学习的场景更加复杂
- 我的隐私计算学习——联邦学习(5)
Atara8088
学习人工智能密码学安全
笔记内容来自多本书籍、学术资料、白皮书及ChatGPT等工具,经由自己阅读后整理而成。(七)联邦迁移学习相关研究表明,联邦迁移学习不需要主服务器作为各参与方间的协调者,旨在让模型具备举一反三能力,在各参与方样本空间以及特征空间均存在较少交叉信息的情况下,使用迁移学习算法互助地构建模型,可解决标签样本少和数据集不足的问题,例如,某国电商平台与其他国家银行间的数据迁移场景,联邦迁移学习可以很好地解决数
- 算术秘密分享(Arithmetic Share)
咸鱼菲菲
安全多方计算密码学安全
秘密分享的基本概念秘密的拥有者有一个秘密的数sss。拥有者需要将自己的秘密分享给nnn个参与者,每个参与者得到一份分享值。通常要求单个的参与者不能得到秘密sss的任何信息,但是多个参与者可以通过公布自己的分享值,重建秘密sss.秘密分享在隐私计算中有比较多的应用,比如百万富翁问题、隐私求和等等。根据多少个参与者可以重建秘密,可以将秘密分享分为门限秘密分享和门限秘密分享。门限秘密是指当至少有t(11
- 全同态加密的硬件加速:让机器学习更懂隐私保护
PrimiHub
同态加密机器学习区块链密码学可信计算技术
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。问题:保护敏感数据企业机构间合作处理数据越来越频繁,通常使用云服务为数据共享保驾护航。保护数据隐私至关重要,特别是在处理个人可识别信息(PII)、个人健康信息(PHI)、知识产权和情报洞察等敏感数据时。数据有三种基本状态:静态、传输和使用。通常情况下,敏感数据在存储
- 2024年深圳市工业和信息化局软件产业高质量发展技术创新体系扶持计划产业链关键环节提升项目申请指南
高新技术企业认定条件
项目政策大数据
一、资助的项目类别软件企业围绕大数据、云计算、区块链、信息安全、数字孪生等软件产业重点发展方向,组织实施经济社会效益显著、主要性能指标取得突破的新产品应用推广项目。(一)大数据:重点支持数据采集、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、大数据行业应用、联邦学习、隐私计算等领域。(二)云计算:重点支持平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)等领域。(三)区块链:重点支持区块链底层平台建设,以及在金
- 关于电商API接口数据采集 |互联网平台数据采集处理合规要点
大数据girl
大数据数据库人工智能pythonjsonsqlphp
一、互联网平台数据采集处理的合法合规(一)采集的合法性认定(二)运用的合法性认定二、用户对隐私政策的同意是否构成对互联网平台的使用授权(一)隐私计算不等于匿名化(二)隐私计算必须经平台告知,用户同意三、如何实现互联网平台与用户的双向奔赴四、结语摘要:近两年来,数字化生活越来越渗透到百姓生活,互联网平台的数据采集应用也相继成为行业治理和政策监管的热点话题。国家相继出台了各类法律法规并形成专门整治乱象
- 联邦学习:密码学 + 机器学习 + 分布式 实现隐私计算,破解医学界数据孤岛的长期难题
Debroon
医学视觉#AI安全#机器学习深度学习
联邦学习:密码学+机器学习+分布式提出背景:数据不出本地,又能合力干大事联邦学习的问题联邦学习架构分布式机器学习:解决大数据量处理的问题横向联邦学习:解决跨多个数据源学习的问题纵向联邦学习:解决数据分散在多个参与者但部分特征重叠的问题联邦+迁移学习:结合联邦学习和迁移学习,不同任务间共享知识,同时保持数据隐私医疗+联邦学习:跨多个医疗机构共享模型学习,同时保护患者隐私大模型+联邦学习提出背景:数据
- 阿里巴巴开源联邦学习框架FederatedScope
魏铁锤爱摸鱼
开源
5月5日,阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope,声称可以在不共享训练数据的情况下开发机器学习算法,从而保护隐私。,其源代码现已在Apache2.0许可下发布在GitHub上。介绍该平台被描述为一个全面的联邦学习框架,为学术界和工业界的各种机器学习任务提供灵活的定制。它还被声称易于掌握,允许用户集成自己的组件,包括特定应用程序的数据集和模型。联邦学习,顾名思义,是一种跨多个
- 联邦学习框架:FedAdapt: Adaptive Offloading for IoT Devices in Federated Learning 框架的部署实现
我要 成果
边缘计算边缘智能框架联邦学习centos通信协同推理
目录虚拟机的安装简化版(三台)环境配置安装Anaconda创建环境安装pytorch关闭防火墙代码代码下载数据集下载代码修改上传到虚拟机虚拟机测试修改虚拟机的主机名运行FedAdapt是一个全面的物联网边缘环境的框架,克服了加速联合学习资源有限的设备上的挑战,减少散兵游勇所产生的物联网设备的计算异质性和适应不同的设备和边缘服务器之间的网络带宽的影响。虚拟机的安装简化版(三台)三台centos7虚拟
- 联邦学习论文阅读:Federated collaborative filtering
thormas1996
联邦学习联邦学习论文阅读
今年一月刚挂上arXiv的一篇联邦推荐文章Federatedcollaborativefilteringforprivacy-preservingpersonalizedrecommendationsystem。摘要作者将一个隐形反馈的CF模型修改成了联邦学习的框架,隐私性用Fed-Avg算法保证。总的来说,没什么创新。问题在保护用户隐私的情况下利用隐性反馈进行推荐框架一个横向联邦的框架,和goo
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默