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二进制怪兽
音视频音视频
前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向,涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南,帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础:掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础:了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识,这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言:熟练掌握C/C++,这是音视频开发中最常用的语言;
- Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
大模型教程
大模型学习学习大模型语言模型人工智能程序员转行
Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
- linux第八章 git连接本地仓库和gitee
ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ
linuxgitlinux
博主主页:@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️专栏系列:线性代数,C初学者入门训练,题解C,C的使用文章,「初学」C++,linux座右铭:“不要等到什么都没有了,才下定决心去做”大家觉不错的话,就恳求大家点点关注,点点小爱心,指点指点目录gitgit的作用git的知识点linux上远程链接gitee第一步:linux中安装git第二步:新建git目录第三步:链接仓库1)在gitee中找到仓库的HTTPS2)
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- 线性代数导引:张量与张量空间
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
线性代数,张量,张量空间,深度学习,机器学习,人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域,深度学习和机器学习算法的蓬勃发展,使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础,为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量,作为一种高维数组的表示形式,成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发,深入探讨张量与张量空间的概念,并阐述其在深度学习和机器学习中的重
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- Matlab基础入门手册(第三章:运算符)
freexyn
matlab线性代数矩阵
目录第三章运算符1.16算术运算1.17算术常用函数1.18逻辑运算1.19关系运算1.20运算符的优先级1.21兼容性第三章运算符1.16算术运算1.算术运算(arithmetic)主要指加减乘除、幂和舍入等运算2.说明Matlab有两种不同类型的算术运算:数组运算和矩阵运算数组运算基于元素的运算,支持任意向量、矩阵和多维数组矩阵运算遵循线性代数的规则字符(.)区分矩阵运算和数组运算数组运算和矩
- 机器学习数学基础:21.特征值与特征向量
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机器学习概率论人工智能
一、引言在现代科学与工程的众多领域中,线性代数扮演着举足轻重的角色。其中,特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法,不仅是线性代数理论体系的核心部分,更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式,还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理,它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解,旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备(一)对角矩阵的高次幂计
- 书籍-《机器学习数学基础》
机器学习深度学习数学
书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 2.【线性代数】——矩阵消元
sda42342342423
math线性代数矩阵
二矩阵消元1.消元法2.单行或者单列的矩阵乘法2.1单行矩阵乘法2.2单列矩阵乘法3.用矩阵记录消元过程(初等矩阵)【行的线性组合(数乘和加法)】3.1row2-3row1的矩阵描述3.2row3-2row2的矩阵描述3.3矩阵乘法的性质4.用矩阵记录消元过程(置换矩阵)行列交换4.1行交换4.1列交换5.逆矩阵1.消元法求解方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{c
- 《麻省理工公开课:线性代数》 中文学习笔记
派森先生
人工智能线性代数学习笔记
《麻省理工公开课:线性代数》是麻省理工公开课中广为流传的一门好课。这是我学习MIT线性代数课程LinearAlgebra的中文参考学习笔记。希望在自己学习的同时,也对大家学习有所帮助。笔记特点:笔记与原课程视频一一对应,可以帮助大家一边听课一边理解。通过图解来使得笔记尽量通俗易懂课程视频共35节,单个视频平均时长不超过60分钟,预计一个月可以学习完毕。本笔记所用资料,图片等,如侵犯了您的图片版权请
- 高等代数笔记5:线性变换
p_wh
高等代数
线性映射的定义与性质线性映射的定义数学研究的主题是空间与变换,对于代数学而言,空间指的是赋予了某种运算结构的集合,变换则是空间到空间的映射。线性代数则是研究线性空间及其上的映射。但是,研究的对象不是所有的映射,而是特殊的一类映射,这类映射和线性运算紧密联系,称为线性映射。定义5.1V1,V2V_1,V_2V1,V2是KKK的两个线性空间,f:V1→V2f:V_1\toV_2f:V1→V2是V1V_
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- AI基础 -- AI学习路径图
sz66cm
人工智能学习
人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分:AI基础与数学准备1.绪论:人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
- AGI方向研究
微醺欧耶
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要成为一名合格的AGI(通用人工智能)实习生,你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析:---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(贝叶斯理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
- 【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用:人脸识别算法(1.1w字超详细:附公式、代码)
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数学建模数据挖掘Paddlepaddle线性代数python机器学习人工智能人脸识别数学建模
【Paddle】PCA线性代数基础及领域应用写在最前面一、PCA线性代数基础1.PCA的算法原理2.PCA的线性代数基础2.1标准差StandardDeviation2.2方差Variance2.3协方差Covariance2.4协方差矩阵TheCovarianceMatrix2.5paddle代码demo①:计算协方差矩阵2.6特征向量Eigenvectors标准化处理2.7paddle代码de
- AI学习专题(一)LLM技术路线
王钧石的技术博客
大模型人工智能学习ai
阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
- 深度学习-数学基础-01
神经网络深度学习
下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础:线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量(如输入特征向量)和矩阵(如权重矩阵)的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算,以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如,在一个简单的全连接神经网络中,输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析(PCA)降维和深
- 机器学习数学基础:20.方程组解的结构
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造,旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识,助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法,精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组,并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法,并
- 《量化绿皮书》Chapter 2 Brain Teasers 脑筋急转弯
量仔搞靓化
量化绿皮书金融
《APracticalGuideToQuantitativeFinanceInterviews》,被称为量化绿皮书,是经典的量化求职刷题书籍之一,包含以下七章:Chapter1GeneralPrinciples通用技巧Chapter2BrainTeasers脑筋急转弯Chapter3CalculusandLinearAlgebra微积分与线性代数Chapter4ProbabilityTheory概
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- 深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能机器学习pytorchpaddlepaddlepython
文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层(必须掌握的核心基础)1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层(神经网络与训练机制)1.神经网络基础2.激活函数(ActivationFunction)3.损失函数(LossFunction)4.优化算法(Optimization)5.反向传播(Backpropagation)6.正则化与调优三、进阶模型
- NumPy学习
Hoshino _Ai
numpy
基础:概念:全称是“NumericPython”,Python的第三方扩展包,主要用来计算、处理一维或多维数组优点:便捷高效地处理大量数据ndarray对象可以用来构建多维数组能够执行傅立叶变换与重塑多维数组形状提供了线性代数,以及随机数生成的内置函数与python列表区别:NumPy数组是同质数据类型(homogeneous),即数组中的所有元素必须是相同的数据类型。数据类型在创建数组时指定,并
- 可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质(线性代数基础)
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考研数二复习线性代数矩阵机器学习考研学习人工智能
可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质可逆矩阵的概念定义:设AAA为nnn阶矩阵,如果存在nnn阶矩阵BBB使得下式成立:AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵,其中BBB是AAA的逆矩阵,记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解:事实上,该公式和数学中倒数的概念很像。对于一个非零实数aaa,它的倒数定义为
- 伴随矩阵的定义详解(线性代数基础概念)
盼达思文体科创
矩阵线性代数考研
伴随矩阵的定义和推导过程(考研线性代数基础)伴随矩阵是一个线代里比较难理解的概念,计算起来也稍显复杂。我翻阅了教科书发现,伴随矩阵的定义用到了行列式和代数余子式的概念。所以专门写一篇文章理清下思路,希望能从头到尾把这个概念吃透。行列式(Determinant,简写为小写字母det)概念:行列式是一个数,表示不同行不同列元素乘积的代数和。以行列式AAA为例,其代数表示如下detA=∣a1a2a3b
- 线性方程组、齐次与非齐次的基本概念(线性代数基础)
盼达思文体科创
考研数二复习线性代数机器学习算法考研学习数学建模矩阵
线性方程组、齐次与非齐次的基本概念(线性代数基础)线性方程一个线性方程是指其变量的每项都是线性的,即每个变量的最高次方为1。一般形式如下:a1x1+a2x2+⋯+anxn=ba_1x_1+a_2x_2+⋯+a_nx_n=ba1x1+a2x2+⋯+anxn=b其中:a1,a2,…,ana_1,a_2,…,a_na1,a2,…,an是常数系数x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx1,x2,…,xn
- 2025最新最全AI大模型系统学习路线
大模型老炮
人工智能学习大模型知识图谱大模型入门AI大模型大模型学习
随着技术的进步,大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。下面是学习大模型的一些建议,供大家参考。必备基础知识**数学基础:**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础:**熟练掌握至少一种编程语言,推荐Python,因为
- 2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行
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学习大模型学习AI产品经理人工智能LLama大模型大模型教程
2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行:一、基础准备阶段数学基础:学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言:熟练掌握Python编程,这是大模型开发的首选语言。同时,了解常用的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础:学习深度学习的基本原理和常用算法,
- OpenGL学习笔记8——变换
lxbhahaha
#OpenGLopenglglslcpp图形学
OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识,矩阵的运算、向量的运算。就不多写了,挑几个关键点的记一下。点乘,向量和向量之间做点乘,结果是一个标量。点乘是通过将对应分量逐个相乘,然后再把所得积相加。相当于求投影。用来计算角度很方便,可能用在光照的计算。叉乘,向量和向量之间做叉乘,结果还是一个向量,并且这个向量会垂直于两个向量所在的平
- Python中的有限元方法:详细指南与代码实现,用于计算电磁学组建模电磁现象
快撑死的鱼
python算法解析python开发语言
第一部分:简介与背景在现代工程和科学中,计算电磁学已经成为了一个不可或缺的工具。它为我们提供了一种方法,可以在计算机上模拟电磁现象,而不是在实验室中进行实验。有限元方法(FEM)是其中的一种流行的数值方法,它可以用于解决各种各样的工程问题,包括电磁学问题。有限元方法的基本思想是将一个连续的问题离散化,将其转化为在有限数量的点上求解的问题。这样,我们可以使用线性代数的技术来求解这些问题,从而得到近似
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio