- 每天学习进步
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慈光溪流学习资料发布2020年10月30日1、【投稿】一门深入,誓断邪淫https://mp.weixin.qq.com/s/m2zoFHq2SZjcJpC8ehS0KA2、【投稿】关键时刻,佛法让我戒掉贪念,守住本心https://mp.weixin.qq.com/s/vfL6Qat5FJXRJnQ9mpfgmA3、看不良视频、SY使得我从孙悟空变成了林黛玉。(论道)https://mp.wei
- UI(四十三)描述布局VFL
社会主义顶梁鹿
VFL:VisualFormatLanguage可视化格式语言H:水平方向V:垂直方向|:表示父视图[视图的名字]:其他视图-:本身表示一段距离-距离-:表示指定距离[字符串表示的视图]参照视图[字符串表示的视图(视图的宽高或者最小最大的宽高)]❗️()小括号千万不要丢掉使用自动布局autolayoutframe就会失效-->不需要再去设置frame1、使用代码自动布局的时候需要禁用transla
- YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss,原论文一比一复现)
Snu77
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能pytorchpython目标检测计算机视觉
一、本文介绍本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数,VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-awareClassificationScores(IACS)的损失函数,我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上,其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了,这也是为啥网上的版本拟合不了的原因,其中需要设置一些参数),后面我也会给大家讲解到底模型改到什么
- YOLOv8+Nanodet强强联合改进标签分配:使用NanoDet动态标签分配策略,同时集成VFL全新损失,来打造新颖YOLOv8检测器
芒果汁没有芒果
剑指YOLOv8原创改进YOLO
本篇内容:YOLOv8+Nanodet强强联合改进标签分配:使用NanoDet动态标签分配策略,同时集成VFL全新损失,来打造新颖YOLOv8检测器本博客YOLO系列+改进NanoDet模型的动态标签分配策略源代码改进一篇博客集成多种创新点改进:VFL损失函数+Nanodet动态标签分配策略附改进源代码及教程,适合用来改进作为改进NanoDet模型的动态标签分配策略超强NanoDet模型:http
- iOS开发之--屏幕适配相关小结
PM_rcount
objective-ciOSIOSobjective-cios开发
屏幕适配小结一、纯手动之Autolayout1、VFL语言添加约束VFL(Visualformatlanguage)语言是苹果为了简化手写Autolayout代码所创建的专门负责编写约束的代码。为我们简化了许多代码量。2、使用步骤使用步骤同手动添加约束保持一致创建控件添加到父控件禁用Aoturesizing添加约束3、使用方法这里先展示一个实例:NSArray*blueHArr=[NSLayout
- 在Swift中使用AutoLayout-VFL(AutoLayout-VFL笔记)
Unknowncheats
技术
1.背景iOS开发这几年,UI布局工具从frame到Masonry到SnapKit,sb和xib的AutoLayout也用过,但是代码版本的AutoLayout倒是没用过,最近一年,频频发现一些三方UI组件布局的bug,作为三方组件不可能去依赖另一个三方的kayout仓库,所以只能通过代码的AutoLayout来解决.好吧,最近我忍不了了,于是乎就开始学习代码版本的AutoLayout.学习目标:
- 《NTP-VFL - A New Scheme for Non-3rd Party Vertical Federated Learning》模型原理
superY25
人工智能联邦学习LR算法Non-3rd
一、概要目前现存算法的三个局限性:理论上的可信三方现实不存在,通常是联邦学习的主要瓶颈。通信和计算成本随着迭代次数的提升,增长很快。扩展性不好,隐私保护的最优模型在两方和多方中不兼容。本文提出一个没有第三方的联邦学习LR算法,使用同态加密计算,该算法允许多方模型训练,并保证数据隐私。使用泰勒展开式作为梯度的近似形式和使用最小批量SGD更新参数训练模型。二、模型详情1、推导逻辑回归模型:P(y=1∣
- IOS 屏幕适配(一)理论篇
极客雨露
IOS屏幕适配IOS屏幕适配-理论
IOS屏幕适配(一)理论篇1.IOS屏幕适配基本概念1.1IOS设备的尺寸和分辨率1.1.1分辨率相关概念1.1.2IOS各个设备对应的分辨率1.2设计和开发之间的多屏适配问题1.3开发时适配规范1.4开发UI的注意事项1.4.1xibVS纯代码2.IOS屏幕适配代码实现布局简介AutoLayout基础概念约束ConstraintInterfaceBuilderStoryBoard版约束VFL的使
- linux v4l2系统详解,Linux摄像头驱动学习之:(一)V4L2_框架分析
一围篱笆闲
linuxv4l2系统详解
这段时间开始搞安卓camera底层驱动了,把以前的的Linux视频驱动回顾一下,本篇主要概述一下vfl2(videoforlinux2).一.V4L2框架:videoforlinuxversion2虚拟视频驱动vivi.c分析:1.分配video_device2.设置3.注册:video_register_devicevivi_initvivi_create_instancev4l2_device
- 更加优雅的iOS自动布局
彩虹的洪
因为懒,所以之前几乎不用代码进行自动布局。但是使用xib和storyboard,总是有那么一些局限性。使用代码布局在某些时候就成了必须了。iOS原生的布局方式太过麻烦。要么使用VFL(VisualFormatLanguage),要么就是一条约束一行代码,虽然在iOS9之后使用NSLayoutAnchor会方便点。但在这个三天两头改需求的时代,严重浪费自己的时间啊!主流的几个自动布局库SnapKit
- 纵向联邦学习-HeteroBoosting
Gary134
定义在数据集上具有相同的样本空间、不同的特征空间的参与方所组成的联邦学习归类为纵向联邦学习(VerticalFederatedLearning,VFL),也可以理解为按特征划分的联邦学习。架构1.jpgVFL系统的训练过程一般由两部分组成:首先对齐具有相同ID,但分布于不同参与方的实体;然后基于这些已对齐的实体执行加密的(或隐私保护的)模型训练。第一部分:加密实体对齐由于A方和B方公司的用户群体不
- Video4Linux框架简介(3) - video_device
htjacky
LinuxKernelV4L2CameraCameralinuxkernelV4L2
video_device是指向v4l2具体的设备,名字同样有些不够准确,事实上,根据注册时传入type(本例中使用的是VFL_TYPE_GRABBER,也就是视频输入设备--Camera)的不同,可以分为视频输入,视频输出,VBI,Radio等。第一步先是在驱动的probe函数中添加video_device的初始化并注册:structskeleton{structpci_dev*pdev;stru
- iOS学习笔记--界面自动布局总结
cz_12de
本文我们将提到:1、autolayout(storyboard与xib)2、autolayout与VFL(代码布局)3、第三方框架(OC版本的Masonry与Swift版本的SnapKit)下面是个人使用各种布局的过程及遇到的问题,进行记录并在结尾作下总结:1、storyboard与xib布局介绍实际上Xcode提供的可视化布局是根据开发者设定的约束关系,自动生成NSLayoutConstrain
- 约束VFL,Masonry
Show撑腰
系统方法添加约束//1.创建控件UIView*redView=[[UIViewalloc]init];redView.backgroundColor=[UIColorredColor];[self.viewaddSubview:redView];//2.创建约束/*Item==firstitemattribute==firstitem需要设置的约束类型relatedBy==Relatio(等于)t
- 目标检测算法——YOLOV8——算法详解
TigerZ*
深度学习算法目标检测算法YOLO
一、主要贡献主要的创新点:其实到了YOLOV5基本创新点就不太多了,主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略。Yolov8主要涉及到:backbone使用C2f模块,检测头使用了anchor-free+Decoupled-head,损失函数使用了分类BCE、回归CIOU+VFL(新增项目)的组合,框匹配策略由静态匹配改为了Task-AlignedAssigner匹配方式、
- 隐私计算--23--纵向联邦学习
武天旭
数据安全与隐私计算联邦学习纵向联邦学习
一、纵向联邦学习的定义纵向联邦学习(VFL)一般是适用于数据集上具有相同的样本空间、不同的特征空间的参与方所组成的联邦学习场景,纵向联邦学习也可以理解为按特征划分的联邦学习。举个例子,我们假设有两家公司A和B想要协同地训练一个机器学习模型,每一家公司都拥有各自的数据。例如保险公司与银行合作,根据同一用户的购买历史与消费习惯,为该用户提供定制化的服务;医院与制药公司合作,通过利用同类患者的医疗记录,
- 联邦学习(电子工业出版社)——读书笔记(4)
超威橘猫
机器学习人工智能
第五章纵向联邦学习纵向联邦学习的定义把在数据集上具有相同的样本空间、不同的特征空间的参与方所组成的联邦学习归纳为纵向联邦学习(VerticalFederatedLearning,VFL),也可以理解为按特征划分的联邦学习。在这种联邦学习体系下,每一个参与方的身份和地位是相同的。在VFL的设置中,存在一些关于实现安全和隐私保护的假设。首先,VFL假设参与方都是诚实但好奇的。第二,VFL假设信息的传输
- PP-yoloE论文的理解
猫猫与橙子
目标检测ppyoloe
目录1.简单回顾PP-YOLOv22.本文的贡献2.1anchorfree2.2BackboneandNeck2.2.1ESE的原始架构2.3TAL和T-head2.3.1TAL2.4EfficientTask-alignedHead(ET-head)2.4.1varifocalloss(VFL)2.4.2distributionfocalloss(DFL)3.实验3.1与sota检测器相比涉及到
- 纵向联邦学习原理介绍——LR,XGBoost,SplitNN
lrchang
纵向联邦学习深度学习人工智能机器学习
这是我的学习笔记,若有不足和错误之处,欢迎交流和指正,谢谢!联系方式:
[email protected]文章目录1.Introduction2.Preliminaries2.1VFL加密方法2.2VFL平台3.VFL逻辑回归4.VFLXGBoost4.1XGBoost4.2SecureBoost5.SplitNN5.1Pipeline5.2Aggregation推荐阅读:[1]LabelInferenc
- 谁都能看懂的纵向联邦学习(VFL)加密聚合算法的解释
絮落潺流
机器学习1024程序员节
场景说明为便于分析,先考虑最简单的情形,现在有两个clients,clientA和clientB,以及一个受信任的第三方clientC(或者用server代替也可以)。clientA和clientB都有一定数量的sample(每一条sample都对应ID编号,IDA表示clientA的样本编号),只有clientA持有label。如果放在纵向联邦学习的场景中,那么A和B的ID是大部分都相同的(举个
- 【文献阅读】Label Inference Attacks Against Vertical Federated Learning
牛了个牛
文献阅读人工智能深度学习机器学习
【文献阅读】LabelInferenceAttacksAgainstVerticalFederatedLearning这篇文章提出了三种针对纵向联邦学习的标签推理攻击:被动标签推理攻击(补全本地模型使之具有推理能力)主动标签推理攻击(主动地增加本地模型在全局的权重)直接标签推理攻击(直接通过梯度符号判断标签)并利用常见的VFL防御方法对本文提出的攻击手段进行了测试,结果表明本文提出的攻击手段具有良
- 【文献阅读】Desirable Companion for Vertical Federated Learning: New Zeroth-Order Gradient Based Algorithm
牛了个牛
文献阅读人工智能
DesirableCompanionforVerticalFederatedLearning:NewZeroth-OrderGradientBasedAlgorithm背景解决的问题:现有的VFL算法不能同时很好地满足模型适用性、隐私安全、通信耗费、高效计算这四点要求。大多数现有的VFL框架使用基于梯度的更新策略,很难适用于难以获得甚至无法获得梯度的ML问题。本文将零阶优化与VFL相结合,提出了基
- 适合随身携带的光纤诊断工具
北京明辰智航
福禄克网络网络协议
在当今快节奏的工作环境中,最大限度地提高生产力至关重要。无论是安装新光纤链路还是对现有网络进行故障排除,找到问题的速度越快,修复问题的速度就越快。当你面对一个由光纤、连接器和跳线组成的复杂网络时,但是说起来容易做起来难。用于检测光纤连接的光纤连接器(VFL)和光纤连接器周围的光纤连接器(VFL)和光纤连接器(VFL)的光纤长度。虽然光纤测试仪(OTDR)是在整个电缆长度上发现大小问题的不可或缺的工
- 【论文阅读】CAFE: Catastrophic Data Leakage in Vertical Federated Learning
学渣渣渣渣渣
论文阅读机器学习人工智能
本文主要讲述了恶意server如何在VFL环境下根据数据索引来还原完整的训练数据。这里写目录标题现有工作的不足主要贡献实现assumption&target为什么大批量数据难以恢复?原理现有工作的不足针对大批量训练数据还原存在诸多局限性(缺乏理论证明),通过加大训练的batchsize可以规避那些攻击。条件过于苛刻,例如要求恢复的数据样本数量要远小于总类别数目。主要贡献利用VFL中datainde
- 【一种利用插值验证的FL隐私保护框架】VFL: A Verifiable Federated Learning
学渣渣渣渣渣
论文阅读深度学习pytorchpython机器学习人工智能
原文标题:VFL:AVerifiableFederatedLearningwithPrivacy-PreservingforBigDatainIndustrialIoT本文useLagrangeinterpolationtoelaboratelysetinterpolationpointsforverifyingthecorrectnessoftheaggregatedgradients.Comp
- 8.Paper小结——《VFL: A Verifiable Federated Learning withPrivacy-Preserving for Big Data...》
DK学到头秃
Cryptography算法概率论
题目:《VFL:AVerififiableFederatedLearningwithPrivacy-PreservingforBigDatainIndustrialIoT》——VFL:一种可验证的基于隐私的联邦学习0.Abstract由于大数据具有较强的分析能力,深度学习已被广泛应用于工业物联网中收集到的数据的建模。然而,对于隐私问题,传统的数据收集集中式学习并不适用于对训练集敏感的工业场景。近年
- YOLOE,2022年新版YOLO解读
pogg_
深度学习神经网络pytorch
前言:这是2022年第一个关于YOLO的改版,该版本由百度提出,称之为YOLOE,是目前各项指标sota的工业目检测器,性能sota且部署相对友好。该检测器的设计机制包括:Anchorfree无锚盒机制可扩展的backbone和neck,由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成使用VarifocalLoss(VFL)和Distributionfocalloss(DFL)的头部
- iOS-屏幕适配实现(VFL)
皆为序幕_so
VFL简介VFL全称是VisualFormatLanguage(可视化格式语言),它简化了Autolayout,通过一行字符串,你可以在水平或者垂直方向上指定多个约束,这跟一次只能创建一个约束相比会节省大量的代码量编译代码写的布局时,相关的View都需要将translatesAutoresizingMaskIntoConstraints设置为NOblueView.translatesAutores
- 详解布局Masonry
Kevin_wzx
1.概念Masonry是一个轻量级的布局框架,拥有自己的描述语法采用更优雅的链式语法封装自动布局简洁明了并具有高可读性而且同时支持iOS和MacOSX;是AutoLayout的一个第三方类库,用链式语法封装了冗长的AutoLayout代码,因此学习成本相对于官方提供的AutoLayout,以及VFL语言而言,低上很多很多...(用于纯代码布局);使用的时候导入头文件#import"Masonry.
- iOS 使用VFL语言实现自动布局
丹丹十个胆小鬼
VFL全称是VisualFormatLanguage,翻译过来是“可视化格式语言”VFL是苹果公司为了简化Autolayout的编码而推出的抽象语言VFL示例:H:[redBtn(100)]-30-[blueBtn(100)]水平方向上redBtn宽100,blueBtn宽100,它们之间间距30H:[redView(>=100@700)]redView宽度大于等于100,该约束条件优先级为700
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
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ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S