- 深入浅出Docker:从零构建容器化开发能力
庸子
docker容器运维linux
目录一、容器革命:重新定义应用交付二、核心概念体系解析2.1镜像与容器2.2镜像构建哲学三、核心操作指令精要3.1容器生命周期管理3.2镜像管理进阶四、生产级实践指南4.1环境变量管理4.2持久化存储方案4.3网络架构设计五、持续交付流水线集成5.1Dockerfile优化原则5.2多环境配置策略六、安全加固要点一、容器革命:重新定义应用交付在传统软件部署中,环境差异导致的"在我机器上能跑"问题长
- 即插即用模块--KANLinear
苏格拉没有鞋底
模型训练深度学习人工智能python
KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络,是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构,具有强大的非线性表达能力。在相同迭代次数下超越传统MLP,不仅训练速度更快,收敛性更好,而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。这是一个即插即用模块–KANLinear,使用时import这个代码文件,然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor
- AI与SDN结合:智能网络的未来之路
不想加班的码小牛
人工智能网络ai
一、引言“网络正在从‘被动响应’走向‘主动思考’。”随着云计算、5G和物联网的爆发式增长,传统网络架构面临灵活性不足、运维成本高等挑战。SDN(软件定义网络)通过控制与转发分离革新了网络管理方式,而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN?传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式,实时优化策略故障定位耗时(如网络
- SDN技术解码:架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论
不想加班的码小牛
架构平面人工智能网络协议
一、引言:SDN如何重塑网络价值体系?在数字化浪潮下,传统网络架构的僵化性已成为制约业务创新的瓶颈。SDN(软件定义网络)通过解耦控制与转发平面,将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”,为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。例如,某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度,业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构:控制-转发-应用的协同生态•控制层
- 透视B/S架构与C/S架构:构建未来网络应用的智慧选择
无限大.
杂谈架构
透视B/S架构与C/S架构:构建未来网络应用的智慧选择在信息技术迅猛发展的今天,网络架构的选择对企业和开发者来说至关重要。B/S架构(Browser/Server)与C/S架构(Client/Server)是两种主流的架构模式,各自具有独特的优势与适用场景。随着技术的不断发展,B/S架构逐渐取代C/S架构成为主流选择。接下来,我将深入探讨这两种架构,并分析B/S架构为何能够占据主导地位。一、什么是
- CDN防御如何保护我们的网络安全?
cdncdn缓存网络安全
在当今数字化时代,网络安全成为了一个至关重要的议题。随着网络攻击的日益频繁和复杂化,企业和个人都面临着前所未有的安全威胁。内容分发网络(CDN)作为一种分布式网络架构,不仅能够提高网站的访问速度和用户体验,还能够在很大程度上增强网络安全防护能力。本文将探讨CDN防御如何保护我们的网络安全。1、CDN防御的首要本领是分布式抗DDoS攻击DDoS攻击,即分布式拒绝服务攻击,犹如网络中的“洪水猛兽”,攻
- LeNet-5卷积神经网络详解
LChuck
深度学习人工智能神经网络深度学习数据结构计算机视觉AIGC
LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构,是深度学习领域的一个重要里程碑。这个网络最初是为了解决手写数字识别问题而设计的,在当时取得了突破性的成果。它的成功不仅证明了卷积神经网络在计算机视觉任务中的有效性,更为后来深度学习的发展奠定了重要基础。图1:LeNet-5网络结构示意图2.网络结构LeNet-5的结构非常优雅且
- 基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLOpytorch人工智能
【算法介绍】基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统在现代制造业中,瓶盖的质量直接影响到产品的封装效果和消费者的使用体验。因此,对瓶盖进行快速、准确的缺陷检测至关重要。基于YOLOv11(YouOnlyLookOnceversion11)的瓶盖缺陷检测系统应运而生,为瓶盖质量监控提供了一种高效、智能的解决方案。该系统采用YOLOv11作为核心检测算法,这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构,
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- 物联网中如何解决网络复杂性的问题
小赖同学啊
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物联网(IoT)中的网络复杂性问题是物联网系统设计和运维中的一大挑战。网络复杂性可能源于多种因素,包括设备数量庞大、通信协议多样、网络拓扑复杂、数据流量巨大、安全性和隐私保护需求高等。解决网络复杂性问题是确保物联网系统高效、可靠和安全运行的关键。以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法:1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括:感知层:负责数
- Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights(预览版本)
境心镜
免训练深度学习人工智能NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉,但它使用深度网络架构取得了巨大的成功,而这些架构大多是手工制作的,因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距,该范式系统地寻找最佳架构,给定客观标准,例如最大分类准确度。然而,NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本,因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中,我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
- 构建一个完整的视觉Transformer(ViT)图像分类模型 VIT (vision transformer)图像分类
Jackie_AI
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构建一个完整的视觉Transformer(ViT)图像分类模型VIT(visiontransformer)图像分类根据提供的截图内容,我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer(VisionTransformer,简称ViT)网络架构的部分代码。下面我将提供完整的VitNet类以及相关的辅助函数和训练流程示例代码。计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取,远程协助,代码
- 哈尔滨二级等保环境下SON架构接口的设计与实现
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网络
在当今信息化快速发展的时代,网络安全已成为企业和机构不可忽视的重要议题。哈尔滨作为东北地区的重要城市,其信息化建设和网络安全保护尤为重要。在二级等保(信息安全等级保护)环境下,SON(Service-OrientedNetworking)架构作为一种先进的网络架构理念,通过将网络服务与底层传输机制分离,提高了网络的灵活性、可扩展性和安全性。本文将探讨哈尔滨二级等保环境下SON架构接口的设计与实现。
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
汉堡go
李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能:能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习:能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法(数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者统计学的方法,具有很强的可解释性经典传统机器学习算法:KNN、决策树、朴素贝叶斯一
- MOE(Mixture of Experts,混合专家)
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文人工智能深度学习语言模型机器学习
目录MOE(MixtureofExperts,混合专家)一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE(MixtureofExperts,混合专家)架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计。以下是对MOE架构的详细解释及举例:一、MOE架构的核心概念专家(Experts):在MOE架构中,专家指的是一组独立的
- 网络安全一个月能学完吗?多久能入门?
老鑫网络安全
1024程序员节
随着网络攻击事件的频繁发生,网络安全的重要性越来越被广泛关注。无论是企业还是个人,掌握网络安全技能已经不再是一项“可选”技能,而是必备的知识之一。那么,很多人有这样的疑问:网络安全一个月能学完吗?多久能入门?一个月能学完网络安全吗?答案是,全面掌握网络安全是不太可能在一个月内完成的。网络安全是一个涉及面广、技术深的领域,涵盖了各种攻击防御技术、网络架构知识、安全策略制定等诸多方面。然而,如果目标是
- 分布式网络
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分布式
分布式网络(DistributedNetwork)指的是一种计算机网络架构,其中计算资源(计算、存储、数据处理等)分布在多个物理或逻辑上的节点上,而不是集中在单一的服务器或数据中心中。这种架构的主要目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。1.分布式网络的特点✅去中心化(Decentralization)传统的集中式网络(如单台服务器)会有单点故障(SPOF,SinglePointofFailure
- 【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet
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深度学习·命运深度学习人工智能
NASNet(NeuralArchitectureSearchNetwork)是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索(NAS)方法,它通过自动化搜索神经网络的结构,找到了具有竞争力的神经网络架构,尤其在计算机视觉任务(如图像分类)中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法,与其他NAS方法相比,它具有更高的效率,并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
- 神经架构搜索 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
神经架构搜索:原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展,神经网络在各个领域取得了显著的成果。然而,设计一个高效、通用的神经网络架构仍然是一个具有挑战性的问题。手动设计网络架构需要大量的专业知识和经验,而且往往效率低下。因此,神经架构搜索(NeuralArchitectureS
- Servlet理论知识详解
wertuiop_
servlet
文章目录前言一、网络架构1.1网络架构概述1.2B/S与C/S模式1.3Tomcat在网络架构中的角色二、Tomcat与云服务器的区别2.1Tomcat2.2云服务器2.3Tomcat与云服务器的结合三、Tomcat目录结构详解3.1bin目录3.2conf目录3.3lib目录3.4logs目录3.5webapps目录3.6work目录3.7temp目录四、Tomcat工作原理与目录结构的结合4.
- yolo位姿估计实验
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目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型,旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义,可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源,导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
- 软件定义网络(SDN)技术解析:现代网络架构的革新
Lethehong
SDN技术网络架构php开发语言
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI文末第六点有:基于SDN控制器的流量转发示例目录一、什么是软件定义网络(SDN)?二、SDN的工作原理1、控制平面(ControlPlane)2、数据平面(DataPlane):3、应用平面(ApplicationPlane):三、SDN的关键技术1、OpenFlow协议2、SDN控
- 第十三站:卷积神经网络(CNN)的优化
武狐肆骸
机器学习cnn人工智能神经网络
前言:在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后,接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强(DataAugmentation)数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换,可以生成更多的训练样本,帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法:旋转(Rotation):随机旋转图像,增强模型对旋转变换
- 荔枝混合云网络实践:技术创新与未来展望
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在数字化转型的浪潮中,荔枝集团作为中国在线音频的领军企业,于2020年1月17日成功登陆纳斯达克交易所,成为行业内的先锋。在云计算领域,荔枝集团通过其运维总监熊振的领导,专注于IaaS建设、SDN和全球化混合云网络架构设计,展现了其在技术创新上的深厚实力。本文将深入探讨混合云的发展趋势、管理中的痛点和挑战,以及荔枝混合云iRock的介绍和实现。一、混合云管理的痛点和挑战随着企业对云计算需求的增长,
- 【PyTorch 实战2:UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
xiaoh_7
pytorch网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- UE5网络通信架构解析
努力的小钟
ue5
文章目录前言一、客户端-服务器架构(C/SModel)二、对等网络架构(P2P,非原生支持)三、混合架构(自定义扩展)四、UE5网络核心机制前言UE5的网络通信主要基于客户端-服务器(C/S)模型,以下是其核心架构及扩展可能性:一、客户端-服务器架构(C/SModel)这是UE5默认且最常用的架构,强调服务器的权威性,客户端通过服务器同步状态。具体分为两种模式:监听服务器(ListenServer
- ResNet代码详解与具体实现
墨小傲
python人工智能神经网络深度学习
现在在搞一个项目,想将目前模型架构中的vgg换成resnet网络,所以写了这篇文章。代码都是官网的代码,只是对内容进行了解释。1.BasicBlock类中的init()函数是先定义网络架构,forward()的函数是前向传播,实现的功能就是残差块,importtorch.nnasnnimportmathimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoo#这个文件内包括6中
- PyTorch实现DARTS:可微分架构搜索指南
余伊日Estra
PyTorch实现DARTS:可微分架构搜索指南pt.darts项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pt/pt.darts项目介绍PyTorchImplementationofDARTS(简称pt.darts)是一个基于PyTorch框架的DARTS算法实现库。DARTS(DifferentiableArchitectureSearch)是一种创新的神经网络架构
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- 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
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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