- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- 机器学习教程之5-神经网络:表述(Neural Networks:Representation)
豆-Metcalf
机器学习Python机器学习的sklearn实现神经网络机器学习
1.非线性假设假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象(例如识别一张图片上是否是一辆汽车),我们怎样才能这么做呢?一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片,然后利用这些图片上一个个像素的值(饱和度或亮度)来作为特征。显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的,因为将一幅图上的所有点作为特征,特征数太多,计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点,即:当特征太多时,计算的负荷会非常大。
- 零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化
木舟笔记
写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。正则化8.1过拟合如图,对于之前的房价问题进行了不同的拟合。第一个模型是一个线性模型,欠拟合,不能很好地适应我们的训练集;第三个模型使用更高阶的多项式进
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法
木舟笔记
写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。因为本人为医学相关专业,故学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。该系列笔记为实时同步更新,故与本人的学习进度息息相关,希望同在学习相关知识的朋友能多多督促,共同进步。03梯度下降3.1梯度下
- 使用 Python 和 scikit-learn 生成机器学习模型
AI-智能
python机器学习scikit-learn人工智能深度学习
获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中,获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤:数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB
- 你真的理解One-Hot编码吗?原理解释
训灼说
NLP之美自然语言处理机器学习深度学习神经网络数据挖掘
在机器学习中为什么要进行One-Hot编码?入门机器学习应用,尤其是需要对实际数据进行处理时,是很困难的。一般来说,机器学习教程会推荐你或要求你,在开始拟合模型之前,先以特定的方式准备好数据。其中,一个简单的例子就是对类别数据(Categoricaldata)进行One-Hot编码(又称独热编码)。为什么One-Hot编码是必要的?为什么你不能直接使用数据来拟合模型?在本文中,你将得到上述重要问题
- 使用 Python 和 scikit-learn 生成和测试第一个机器学习模型
人工智能MOS
python机器学习scikit-learn开发语言人工智能深度学习
获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中,获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤:数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB
- 单变量线性回归的机器学习代码
ShawnWeasley
AI线性回归机器学习算法
本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理,使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8/code/ex1-linear%20regression/ex1data1.txt将数据集和py代码放到同一目录中,使用Spyder打开运行
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第五章 监督学习
溴锑锑跃迁
Qiskit学习机器学习学习人工智能
监督学习监督学习是一种学习函数的机器学习方式,学习得到的函数会基于样例中的输入-输出配对方式,将输入数据映射到输出数据。它从由一组训练样例组成的标记训练数据中推断出一个函数,并使用一组测试样例计算其性能。我们可以把监督学习任务分为两种类型:分类(classification)和回归(regression)。分类任务要求我们将数据分配到特定的类别之下。例如,给定带标签的椅子或桌子的图片,我们需要在学
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第六章 变分分类
溴锑锑跃迁
机器学习分类量子计算
变分分类(Variationalclassification)在本章,我们会介绍变分算法,随后描述并实现变分量子分类器,讨论变分的训练方法。变分算法2014年引入了变分算法,文献1中的变分特征求解器和文献2中的量子近似优化算法。变分算法是一种短期算法,可以在当前的量子计算机上与经典计算机协同执行。利用参数化量子电路,即假设(ansatz),U(θ)U(\theta)U(θ)制备状态∣ψ(θ)⟩=U
- RNN 网络结构及训练过程简介
星海浮生
机器学习rnn人工智能深度学习
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容,简要介绍RNN(recurrentneuralnetwork)的网络结构及训练过程。RNN网络结构,李宏毅RNNRNN的特点在于存储功能,即可以记忆前面时刻的信息。最简单的RNN结构如下:当然,网络结构可以很深,多少层都可以:如果存储的是隐藏层(hiddenlayer)的值,则称为ElmanNetwork;如果存储的是输出值,则称为JordanNetwo
- Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法
Python进阶者
本文3000字,预计阅读时间10分钟,建议收藏摘要:从零开始学习机器学习最简单的kNN算法。今天开始,我打算写写机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。目前网上大多这类教程对新手都不友好,要么直接调用Sklearn包,要么满篇抽象枯燥的算法公式文字,看这些教程你很难入门,而真正适合入门的手写Python代码教程寥寥无几。最近看了慕课网bobo老师的机器学习课程后,大呼过瘾
- “Python+高光谱遥感数据处理与机器学习教程
慢腾腾的小蜗牛
生态遥感人工智能python机器学习高光谱深度学习编程数据处理遥感
详情点击链接:“Python+高光谱遥感数据处理与机器学习教程第一:高光谱一:高光谱遥感01)高光谱遥感02)光的波长03)光谱分辨率04)高光谱遥感的历史和发展二:高光谱传感器与数据获取01)高光谱遥感成像原理与传感器02)卫星高光谱数据获取03)机载(无人机)高光谱数据获取04)地面光谱数据获取05)构建光谱库三:高光谱数据预处理01)图像的物理意义02)数字量化图像(DN值)03)辐射亮度数
- 吴恩达机器学习----支持向量机
huapusi
吴恩达机器学习笔记吴恩达支持向量机核函数机器学习
吴恩达机器学习教程学习笔记(10/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第十二章支持向量机(SupportVectorMachine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相比,支持向
- 吴恩达机器学习----神经网络:学习
huapusi
吴恩达机器学习笔记机器学习吴恩达神经网络
吴恩达机器学习教程学习笔记(7/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第九章神经网络:学习(NeuralNetwork:Learning)1、代价函数假设神经网络的训练样本有m个
- 吴恩达机器学习----神经网络:表述
huapusi
吴恩达机器学习笔记神经网络机器学习吴恩达
吴恩达机器学习教程学习笔记(6/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第八章神经网络:表述(NeuralNetworks:Representation)1、非线性假设我们之前学的
- 吴恩达机器学习----正则化
huapusi
吴恩达机器学习笔记人工智能机器学习吴恩达正则化
吴恩达机器学习教程学习笔记(5/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第七章正则化(Regularization)1、过拟合的问题如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第四章 训练参数化量子电路
溴锑锑跃迁
机器学习人工智能
训练参数化量子电路在本节中,我们将仔细研究如何使用基于梯度的方法训练基于电路的模型。我们将看看这些模型的限制,以及我们如何克服它们。简介与经典模型一样,我们可以训练参数化量子电路模型来执行数据驱动的任务。从数据中学习任意函数的任务在数学上表示为代价或者损失函数(也称为目标函数)f(θ⃗)f(\vec\theta)f(θ)的最小化,相对于参数向量θ⃗\vec\thetaθ。通常,在训练参数化量子电路
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第二章 参数化电路
溴锑锑跃迁
机器学习量子计算人工智能
参数化电路(Parameterizedquantumcircuits)在本节中,我们介绍了参数化量子电路,然后描述了它们的特性并实现了一些用于量子机器学习的示例。介绍参数化量子电路,其中的门是通过可调参数定义的,是近期量子机器学习算法的基本组成部分。在文献中,根据上下文,参数化量子电路也被称为参数化试态、变分形式或分析。下面是一个简单的参数化电路的例子,有两个参数化门,一个单量子位zzz旋转门,具
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第三章 数据编码
溴锑锑跃迁
机器学习人工智能量子力学量子计算python量子机器学习
数据编码在这一页中,我们将介绍量子机器学习的数据编码问题,然后描述和实现各种数据编码方法。介绍数据表示对于机器学习模型的成功至关重要。对于经典机器学习来说,问题是如何用数字表示数据,以便经典机器学习算法对数据进行最好的处理。对于量子机器学习来说,这个问题是类似的,但更基本:如何将数据表示并有效地输入到量子系统中,从而可以通过量子机器学习算法进行处理。这通常称为数据编码,但也称为数据嵌入或加载。这个
- IBM Qiskit量子机器学习速成(一)
溴锑锑跃迁
机器学习人工智能python神经网络
声明:本篇笔记基于IBMQiskit量子机器学习教程的第一节,中文版译文详见:https://blog.csdn.net/qq_33943772/article/details/129860346?spm=1001.2014.3001.5501概述首先导入关键的包fromqiskitimportQuantumCircuitfromqiskit.utilsimportalgorithm_global
- 反向传播法(backpropagation)的基本原理
星海浮生
机器学习算法
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容,介绍神经网络中用于更新参数的反向传播法(backpropagation)的基本原理。反向传播backpropagation,李宏毅神经网络的结构:loss(损失)的计算:L(θ)=∑n=1NCn(θ)L(\theta)=\sum_{n=1}^{N}C^{n}(\theta)L(θ)=n=1∑NCn(θ)其中,上标nnn表示第nnn条数据。易知:网络参数的
- CNN 网络结构简介
星海浮生
机器学习cnn人工智能神经网络
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容,介绍CNN(卷积神经网络)的网络结构。CNN网络结构,李宏毅CNN主要应用在图像识别(imageclassification,图像分类)领域。通常,输入的图片大小相同,如100×100100\times100100×100,输出的分类为one-hot形式:输入数据的格式为tensor(张量),维数为:宽度×\times×高度×\times×channel
- “Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习教程
夏日恋雨
人工智能生态学遥感python机器学习深度学习数据处理高光谱遥感空间数据处理地质学
详情点击公众号链接:“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习教程第一:高光谱基础一:高光谱遥感基本概念01)高光谱遥感02)光的波长03)光谱分辨率04)高光谱遥感的历史和发展二:高光谱传感器与数据获取01)高光谱遥感成像原理与传感器02)卫星高光谱数据获取03)机载(无人机)高光谱数据获取04)地面光谱数据获取05)构建光谱库三:高光谱数据预处理01)图像的物理意义02)数字量化图
- Python 数据挖掘与机器学习教程
夏日恋雨
人工智能生态学遥感python数据挖掘机器学习人工智能开发语言
详情点击链接:Python数据挖掘与机器学习教程模块一:Python编程Python编程入门1、Python环境搭建(下载、安装与版本选择)。2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用
- Python高光谱遥感数据处理与机器学习教程
慢腾腾的小蜗牛
生态遥感人工智能python机器学习人工智能开发语言
详情点击链接:Python高光谱遥感数据处理与机器学习教程一,高光谱1.高光谱遥感二,高光谱传感器与数据获取1.高光谱传感器类型2.高光谱数据获取三,高光谱数据预处理1.高光谱图像2.辐射定标3.大气校正4.光谱平滑和重采样四,高光谱分析1.光谱特征提取2.降维技术(如PCA、MNF)3.高光谱分类、回归、目标检测4.混合像元分解方法五,高光谱应用1.环境监测(植被分类、水质评估)2.农业(作物产
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note7:逻辑回归
木舟笔记
logic.jpeg写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。逻辑回归7.1分类问题逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于解决二分类(0or1)问题的机器学习方法,用于估计某
- Python 数据挖掘与机器学习教程
夏日恋雨
人工智能python数据挖掘机器学习开发语言人工智能
详情点击链接:Python数据挖掘与机器学习一:Python编程Python编程入门1、Python环境搭建(下载、安装与版本选择)。2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件
- 【机器学习教程】五、支持向量机(Support Vector Machines)
晨星同行
《机器学习教程》本科毕设100例支持向量机机器学习人工智能
引言支持向量机(SupportVectorMachines,简称SVM)是一种强大且广泛应用于机器学习领域的监督学习算法。其独特的特点使得它在许多分类和回归任务中表现出色。SVM的原理基于统计学习理论和几何学的概念,并具有较好的理论基础和严格的数学推导。本文将深入介绍SVM的算法发展、重要论文、原理以及应用,并提供一个复杂的实战案例。算法发展与重要论文SVM的发展可以追溯到上世纪60年代,但直到上
- 【机器学习教程】二、逻辑回归:从概率到分类的利器
晨星同行
《机器学习教程》本科毕设100例机器学习逻辑回归分类
引言在机器学习领域中,逻辑回归(LogisticRegression)是一种经典的分类算法,被广泛应用于各种实际问题中。尽管名字中带有"回归"一词,但逻辑回归实际上是一种分类模型,它通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行二分类或多分类任务。逻辑回归具有许多优点,如简单易懂、计算效率高以及对大规模数据集的可扩展性。本文将从逻辑回归算法的发展历程开始介绍,包括一些重要的论文和它们的详细内容。接着,将
- 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