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阿腾云
阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品，态势感知属于安全管理类的产品，安骑士数据服务器安全类产品，阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别：态势感知和安骑士的区别简单来说，安骑士是检测云服务器漏洞的，态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 今日播报！庆衍书院郭庆旺被骗黑幕曝光，KSD2.0光伏市场不能出金不要再次踏入！
法律咨询维权
社交平台有这样一种群，群里都是“理财专家”“炒股大神”“操盘高手”，不仅每天免费授课、推荐牛股，还有助理“一对一”指导具体操作。针对网上素未谋面的牛散大咖，经济学家等推荐网上投资理财、数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。咨询顾问：182--71402640（电微同号）数字经济数字体育数字农业慈善投票大赛
- 大模型软件的多租户架构设计
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型软件的多租户架构设计关键词：大模型软件、多租户架构、设计、性能优化、安全性摘要：随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，大模型软件在各个领域得到了广泛应用。然而，如何在大模型软件中实现高效的多租户架构设计，成为当前技术领域的一个关键挑战。本文将深入探讨大模型软件的多租户架构设计，包括其背景、核心概念、算法原理、系统架构、项目实战以及最佳实践等，旨在为开发者提供一套系统化、全面化的设计指南。设计过
- GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么？它是基于什么模型的？GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入，就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的，使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750
- AI人才实在太抢手！顶级科学家年薪超7000万：中高级也能过千万
程序员 超超
人工智能transformer深度学习javaspringbootai大模型
快科技7月2日消息，据媒体报道，激烈的人工智能人才争夺战，导致一些顶尖资深研究科学家的年薪超过1000万美元（约7167万元人民币）。而典型的薪资方案则处于300万至700万美元区间，相较于2022年，这一数字实现了约50%的增长。薪酬追踪网站Levels的统计数据显示，Meta给予AI工程师的薪酬范围为18.6万至320万美元，OpenAI则在21.2万至250万美元之间；若以薪酬中位数来衡量，
- 「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_
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域，边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端，边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈，配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力，使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是，框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性，与PyTorch动态图机制对迭
- 量子生成对抗网络：量子计算与生成模型的融合革命
牧之112
量子计算生成对抗网络人工智能
引言：当生成对抗网络遇上量子计算在人工智能与量子计算双重浪潮的交汇处，量子生成对抗网络（QuantumGenerativeAdversarialNetworks,QGAN）正成为突破经典算力瓶颈的关键技术。传统生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等领域已取得辉煌成就，但其参数规模与计算复杂度随着数据维度呈指数级增长。量子计算的叠加性、纠缠性和并行性，为解决这一矛盾提供了全新思路。2025年，
- OpenAI模型可解释性工具：理解AI的黑箱
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能百度ai
OpenAI模型可解释性工具：理解AI的黑箱关键词：OpenAI模型、可解释性工具、AI黑箱、模型理解、人工智能摘要：本文旨在深入探讨OpenAI模型可解释性工具，帮助大家理解AI这个“黑箱”。首先介绍了研究的背景、目的和预期读者，接着解释了核心概念，包括OpenAI模型、可解释性工具等，阐述了它们之间的关系。通过核心算法原理、数学模型和公式的讲解，让大家明白其内在机制。还给出了项目实战案例，包括
- 骗局套路：卧虎藏隆应天书府隆国强被骗无法提现！讲述背后事实！
正义青天
为什么明明跟老师对过视频，确认是本人，怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频，其次我来给大家揭露一下，这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术，通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”是真的吗？为什么不能提现呢？其实都是骗子给你的一串数字而已！近期作者接触到了很多投资者被所谓的“隆国强”（骗子假冒）在卧虎藏隆应天书府带单的案例。这些新平台打着
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
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项目使用到MLIR，通过了解triton对MLIR的使用，体会到MLIR在较大项目中的使用方式，汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器，旨在简化GPU高性能计算（HPC）的开发，特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码，又不必过度关注底层硬件细节。这样，通过简化高性能计算，可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- 7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解
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7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn实现（坐标下降法）：7.2scikit-learn实现（最小角回归法）：一·摘要拉索回归（LassoRegression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量（y）和一个或多个自变量（x）之间的关系。其基本形式为y=wx+e，其中w是权重，x是自变量，e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型，并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤，包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估，帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中，机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- 假冒振我中华第六届内部操盘群毛振华不正规!未来低碳项目不能提现难友真实经历告诉你!
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随着互联网的普及和金融科技的发展，越来越多的人开始使用线上平台进行投资、交易等活动。然而，一些不法分子也利用这些平台实施诈骗行为，给投资者带来了巨大的损失。本文将介绍一种常见的骗局——黑平台无法出金，以帮助大家提高警惕性，避免上当受骗。推荐网上投资理财、数字经济、数字体育、人工智能，数字农业慈善投票网站买数字的等等都是，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。（注明：该文章出现名字为网上
- ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享!
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随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术，可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么，ai绘画生成软件哪个好？首先，让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件，它们分别是：1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理，从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- 生成式 AI：从 “理解” 到 “创造” 的突破
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1.生成式AI的定义：让AI从“识别”走向“创造”1.1什么是生成式AI生成式AI是一类能自主生成新内容（文本、图像、音频、视频等）的人工智能技术。与传统“判别式AI”（如人脸识别、垃圾邮件过滤，专注于分类和判断）不同，生成式AI的核心是“创造”——它能基于学习的规律，生成与训练数据相似但全新的内容。例如，判别式AI能判断“这是一幅梵高的画”，而生成式AI能模仿梵高的风格创作一幅全新的油画；判别式
- 青少年人工智能Python编程水平测试四级 模拟试卷9 试题解析
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1、以下选项中，说法正确的是？（）A、条件1and条件2，表示条件满足其中1个即可B、条件1or条件2，表示2个条件需要同时满足C、and和or不能在一个条件表达式中同时使用D、andor一般和if语句搭配使用正确答案：D试题解析：and是逻辑与，同时满足结果才满足；or是逻辑或，满足一个结果就是满足；
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【单选题】（每题2分）1、运行下列代码后，输入4，输出的结果是？（）num_1=input()num_2="3"print(num_1+num_2)A、7B
- 计算机视觉：人工智能的“眼睛”
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人工智能计算机视觉机器学习算法pytorchpython数据结构
前言在人工智能的众多领域中，计算机视觉（ComputerVision）无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力，使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断，从安防监控到虚拟现实，计算机视觉的应用场景无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势，帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
- 计算机视觉：打开机器之眼看世界
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计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分，它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能，让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据，计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据，为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科，并广泛应用于
- 山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末复习简答题整理
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多元人工智能
写在前面给我的往年题整理引个流嘿嘿山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末回顾-CSDN博客个人观点：这次考试给我的感觉是意料之外又是意料之中，怎么说呢，意料之中的是这次的题跟往年题不一样，因为我们上一级的期末考试题就跟前几年的非常不一样，所以其实还是有所准备的，但是又是意料之外的，因为他考的也太不一样了，考的非常细节，还是招架不太住哈哈哈以下是我自己整理的一些知识点，仅供参考~需要的可
- 2024年第六届振我中华资金分仓方案毛振华低碳未来碳交易市场被骗无法出金,真相令人毛骨悚然!
法律咨询维权
日常生活中，经常有陌生电话号称免费拉人进股票群；网络平台上，也经常有各种股票讲课的广告。很多人抱着不花钱只是进群看看、听听课的心态，没想到却一步步陷入被骗的漩涡，损失惨重。这些股票群里所谓的“老师”首先推荐股票，取得信任后，就会推荐自行发行平台，来骗取投资者钱财。数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。若你
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成多个MCP Servers与Qwen3-8B模型的创新应用探索（九）
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术迅猛发展的今天，如何让AI代理更高效地理解和操作外部资源成为行业关注的焦点。模型上下文协议（MCP）应运而生，作为一项由Anthropic推出的开源标准，它为AI系统提供了一种统一的方式来发现、检索和理解数据。与此同时，OpenAIAgents通过支持多种MCP服务器的集成，为开发者提供了更大的灵活性和扩展性。结合强大的Qwen3-8B模型，其不仅具备快速响应的能力，还能在复
- 支持向量机SVM
李昊哲小课
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支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例（更容易理解）假设现在有一个二维平面上散落着一些点，这些点分为两类，一类是红色的圆形点，另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线，能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- DeepSeek部署指南：从入门到精通
wujj_whut
热门应用c++DeepSeek嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南：从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域，模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架，其部署过程不仅关系到模型的性能表现，还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程，涵盖从环境配置到实际应用的各个方面，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架，
- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明）
AI_DL_CODE
人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
- 女性职业新趋势：揭秘未来高薪热门行业
氧惠爱高省
女生在职业选择上拥有广阔的空间，尤其是在当前快速发展的社会背景下，一些行业不仅成为了高薪热门，还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业：➤推荐网购返利app“氧惠”，一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接，下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台，更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的广泛应用，相
- 深度学习在环境感知中的应用：案例与代码实现
让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
- 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
