- 计算机网络学习----Https协议
典孝赢麻崩乐急
计算机网络学习https
在互联网通信中,数据安全始终是核心需求。当用户在浏览器中输入https://访问网站时,背后隐藏着一套复杂的安全机制——HTTPS(HypertextTransferProtocolSecure)。它通过TLS/SSL协议对HTTP通信加密,而支撑这一加密体系的核心正是证书体系。本文将详细解析HTTPS的证书体系、加密通信流程、核心作用、优缺点,并结合代码示例说明其实现逻辑。HTTPS是什么?HT
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- 参加网络学习收获心得
临江253王馨卉
在七月份以及八月初的几次培训中,我分别接触了不同种类的教育媒介以及教学工具,刷新了我的教学观念。在此我想简单的对几次学习做一个分享。第一部分结合梁校长的讲解,首先刷新了我对PPT应用于教学过程中的认知,以前只觉得这就是代替板书的一种工具,简单明了就行,但是现在认识到设计一个PPT要注意到情境创设,化抽象为直观以及它交互练习的特别作用。根据单页PPT设计的要求,我对字体大小,多少以及颜色都进行了调整
- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 计算机网络学习:打造体系,接轨前沿技术
xiayan827
计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 计算机网络学习:体系化学习助力能力提升
xiayan827
计算机网络学习
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- 神经网络学习-神经网络简介【Transformer、pytorch、Attention介绍与区别】
Crabfishhhhh
神经网络学习transformerpythonpytorch
神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践,适用于初学者和进阶者查阅学习。一、神经网络基础1.神经元模型神经元通过输入加权求和后激活:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)xix_ixi:输入wiw_iwi:权重bbb:偏置fff:激活函数,如ReL
- 计算机网络学习(九)——CDN
奕天者
计算机网络学习计算机网络学习CDN
一、CDNCDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)是一种通过分布式节点将内容更高效地传递给用户的技术架构,广泛应用于加速网站、视频、下载、直播等业务。CDN是把内容放到离用户最近的“高速公路入口”,提升访问体验、减轻源站压力,是现代互联网基础设施的关键一环。特点:优势说明⚡加速访问靠近用户节点响应,减少RTT(往返时延)与网络跳数安全防护可提供抗DDoS、WAF、防盗链
- 计算机网络学习20250528
打倒焦虑
计算机网络
地址解析协议ARP实现IP地址和Mac地址的转换ARP工作原理:每台主机或路由器都有一个ARP表,表项:(TTL一般为20分钟)主机产生ARP查询分组,包含源目的IP地址和源Mac地址,目的Mac地址FF-FF-FF-FF-FF-FF(mac广播地址),该查询分组广播给子网内的所有主机,路由器接口处的网卡,并向上交给ARP模块,每个主机或路由器的ARP模块检查自己的IP地址是否与ARP查询分组中的
- 协议层攻防:从规则引擎到AI自适应的进化之路
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能ddos运维服务器自动化
1.七层攻击的防护困局传统WAF对API滥用攻击防护效果有限,某金融平台曾因规则库更新延迟导致批量撞库攻击:#传统正则匹配规则(存在漏防风险)location/api/login{if($http_user_agent~*"curl|python"){return403;}}此配置无法识别使用合法浏览器的自动化攻击,漏防率高达35%。2.群联AI的行为基线建模通过LSTM神经网络学习用户行为模式,
- 计算机网络学习20250526
打倒焦虑
计算机网络
SMTP——简单邮件传输协议TCP端口号:25Alice给Bob发送邮件过程:Alice使用邮件代理程序写邮件给Bob用户代理把报文发给邮件服务器,放入报文队列中邮件服务器上SMTP客户端建立与Bob服务器上SMTP服务器的TCP连接经过初始的握手后,SMTP客户端通过TCP发送Alice的报文Bob邮件服务器上SMTP服务器接收报文,放入Bob的邮箱中Bob调用用户代理阅读报文SMTP不使用中间
- 网络学习-reactor模式(五)
冷崖
网络编程网络学习
一、reactor是什么?1、reactor是一种基于事件驱动的模式,它将IO操作和业务逻辑分离,通过注册回调函数来处理不同的IO事件,从而实现非阻塞的IO操作。2、相比于传统的同步阻塞IO模型,它具有更高的并发性能和更好的资源利用率。3、由原来的IO管理,变为对事件管理;对不同的IO事件,执行对应不同的回调;更多关注于事件的管理,简化对IO操作的关注。二、如何实现reactor1、技术点1、使用
- BERT模型原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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1.1自然语言处理的演进自然语言处理(NLP)旨在让计算机理解和处理人类语言,其发展经历了漫长的历程:早期阶段:基于规则的方法,通过人工编写规则来解析和理解语言,但泛化能力有限。统计语言模型:利用统计方法学习语言模式,例如N-gram模型,但缺乏语义理解能力。深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征,例如Word2Vec、RNN、LSTM等,语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B
- 网络学习中通信方面的相关知识、及再次解读B=2W
zdd56789
网络学习过程网络学习网络学习历程网络信息与通信
一、基带系统和带通系统在通信系统中,基带系统(BasebandSystem)和带通系统(BandpassSystem)是两种基本的信号传输方式,其核心区别在于信号是否经过调制以适配信道特性。基带系统:信号:未经调制的原始信号,其频谱集中在低频段(从0Hz开始),通常包含直流分量。传输:直接通过有线信道(如电缆、光纤)传输基带信号,无需调制到高频。频谱范围:从0Hz到最高频率W(即带宽为WHz)波形
- 社会网络分析SNA
枫桥夜泊_
社会网络分析SNA
一、参考文献【1】柳瑞雪,石长地,孙众.网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J].中国远程教育,2016(11):43-52.【2】常咏梅,张雅雅,金仙芝.基于量化视角的STEM教育现状研究[J].中国电化教育,2017(6):114-119.【3】刘三,石月凤,刘智,etal.网络环境下群体互动学习分析的应用研究——基于社会网络分析的视角[J].中国电化教育
- 网络学习-epoll(四)
冷崖
网络编程网络学习
一、为什么使用epoll?1、poll实质是对select的优化,解决了其参数限制的问题,但是其本质还是一个轮询机制。2、poll是系统调用,当客户端连接数量较多时,会将大量的pollfd从用户态拷贝到内核态,开销较大。3、epoll则不同于select和poll,当客户端连接数量较多时,不会频繁地将客户端fd从用户态拷贝到内核态,而是在内核中维护了一个就绪列表,当某个fd就绪时,内核会将该fd加
- 【Linux高级全栈开发】2.1.3 http服务器的实现
Javis211
C++后端学习计划服务器linuxhttp
【Linux高级全栈开发】2.1.3http服务器的实现高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2
- 【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程——2.1.1 网络IO与IO多路复用——select/poll/epoll
Javis211
C++后端学习计划linux网络运维
【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2RP
- 神经网络:节点、隐藏层与非线性学习
未来创世纪
机器学习神经网络学习网络
神经网络:节点、隐藏层与非线性学习摘要:神经网络是机器学习领域中一种强大的工具,能够通过复杂的结构学习数据中的非线性关系。本文从基础的线性模型出发,逐步深入探讨神经网络中节点和隐藏层的作用,以及它们如何帮助模型捕捉复杂的模式。通过实例分析和练习,我们将揭示隐藏层在非线性学习中的关键作用,并讨论激活函数在打破线性限制中的重要性。本文旨在为读者提供一个清晰的神经网络学习路径,帮助读者更好地理解和应用这
- 深度学习-数值稳定性和模型初始化
fantasy_arch
深度学习人工智能
到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先制定的分布来初始化模型的参数,有人会认为初始化方案时理所当然的,忽略了如何做出这些选择的细节,甚至有人可能会觉得,初始化方案的选择并不是特别重要,实际上,初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用,保持数值稳定性至关重要。此外,这些初始化方案的选择可以与非线性激活函数的选择有趣的结合在一起。我们选择哪个函数以及如何初始化参数可以决定优化算法收敛
- 残差块(Residual Block)
新手小白勇闯新世界
各种名词及算法概念计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法
1.**残差块的定义与作用**:残差块通过引入跳跃连接(skip-connection)或称为快捷连接(shortcutconnection),允许网络学习输入与输出之间的残差映射,即学习函数,其中是期望的底层映射。这样,原始映射可以被重构为。这种设计使得网络更容易优化残差映射,而不是原始的、无参考的映射。2.**残差块的优势**:-**特征抽取**:残差块负责从其前一组中提取的特征中提取更高级的
- 【神经网络学习】5——Hamming网络初识
数学系的计算机玩家
神经网络学习网络人工智能机器学习深度学习
神经网络学习5——Hamming网络初识文章目录神经网络学习5——Hamming网络初识@[toc]1.前景导入2.符号说明3.Hamming距离4.Hamming网络结构5.Hamming网络的特性和工作机制5.1Hamming网络的特性5.2Hamming网络的工作机制5.2.1前馈层机制5.2.2递归层机制6.结语1.前景导入上一篇,我们学习了单神经元感知机,该神经网络结构能够完成简单的分类
- 深度学习入门(三):神经网络的学习
WhyNot?
深度学习深度学习神经网络学习
文章目录前言人类思考VS机器学习VS深度学习基础术语损失函数常用的损失函数均方误差MSE(MeanSquareError)交叉熵误差(CrossEntropyError)mini-batch学习为何要设定损失函数数值微分神经网络学习算法的实现两层神经网络的类参考资料前言机器学习的过程通常分为学习(从训练数据中自动获取权重参数的过程)和推理(利用学习到的权重参数对新的数据进行预测)两个环节。本文将主
- 计算机网络学习笔记
费费开心一点
学习笔记计算机网络学习笔记
第1课绪论、传输介质【知识点回顾】两种导线可以减小电磁干扰:双绞线(分为非屏蔽双绞线、屏蔽双绞线)(RJ-45用)同轴电缆(短距离使用)网络通信的基本单位:位(bit)内存存储的基本单位:字节(byte)信号是信息的载体,信道是信号的传输媒介,信道噪声是噪声和干扰的总称光纤的优缺点:优点:免受电气噪声干扰,信号损耗小,高带宽,保密性好,体积小,中继距离长缺点:费用高,需要专门人员与设备,易折断第2
- Auto-Encoding Variational Bayes论文笔记
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深度生成模型笔记vae论文笔记
本文地址:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77743840深度学习博客目录:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/69340697introduce这篇论文将变分贝叶斯和神经网络结合起来,用神经网络学习变分推导的参数,以得到后验推理p(z|x)的似然,并获得了一个效果不错的
- 手写数字识别(深度学习小实践)
我是来学习的你们要干什么
深度学习人工智能pycharmpython机器学习神经网络
小白学习ing文章目录前言一、神经网络学习与实践1.学习2.推理二、手写数字识别1、读入mnist数据集(学习)2、神经网络的推理改进→批处理前言非常简单的深度学习小实践,没有用框架,仅使用简单的Python。参考书籍《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一、神经网络学习与实践1.学习训练数据进行权重参数的学习2.推理使用学习到的参数,对输入数据进行分类二、手写数字识别1、读入mnist数
- 朝颜的计算机网络学习笔记【Chapter 3.数据链路层】
朝颜75Hz
学习网络网络协议
课程来源:「湖科大」计算机网络微课堂视频传送门Chapter3.数据链路层3.1数据链路层概述基本概念链路(Link):就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路,而中间没有任何其他的交换结点。数据链路(DataLink):是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上,就构成了数据链路。数据链路层以帧为单位传输和处理数据。数据链路层的几个重要问题举例1:对于点对点信道的数据链路层而言封装成帧应用层协议数据
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少