- 联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记
努力搬砖的星期五
笔记联邦学习机器学习机器学习tensorflow
FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE文章目录FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddata1.DecentralizeddataEdgedevicesGboard:mobilekeyboa
- 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
web安全安全计算机网络深度学习自然语言处理百度
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
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。