- 解决Chrome被恶意插件插件更改默认搜索引擎的成功案例
qq_37908264
啊啊啊啊啊我太激动了!!第一次成功解决病毒!!!!教程在此https://soft2secure.com.tw/knowledgebase/search-marquis下面是我的问题描述,如果一样,就可以按照上面的教程操作了!【背景】Mac电脑,问题是Chrome的搜索引擎被恶意篡改,并且没有更改回来的选项,可能是因为我有一段时间关掉了电脑的防火墙(不要学我!!千万不要)下图(左边)就是这个恶意插
- 【图像超分】论文精读:MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)前言论文题目:MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD:图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- 认知引擎的系统性提升路径:从投影到本体的智慧涌现
核心议题:结合从投影(Projection)推断本体(Ontology)的根本挑战,旨在设计一套认知引擎的系统性提升路径。其最终目标是在知识基础设施(GlobalKnowledgeInfrastructure,GKI)中,构建一个可持续、可进化、能够自我完善并不断逼近“知识奇点”的认知系统。设计视角:以“知识架构师”(KnowledgeArchitect)的身份,我们将构建一个涵盖认知机制、知识结
- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
- Fastapi实现文档上传
cts618
FastAPIfastapi
fromfastapiimportFastAPI,UploadFilefromenumimportEnumimportuvicornapp=FastAPI()classKnowledgeBaseType(str,Enum):PRIVATE="private"PUBLIC="public"@app.post("/upload")defupload_file(file:UploadFile,kb_de
- 【知识图谱构建系列1】数据集介绍
几道之旅
人工智能智能体及数字员工Python杂货铺AI自建MCP学习记录知识图谱
文章目录项目简介数据集简介数据集核心内容应用与影响小细节参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/项目简介我们所要学习的项目(LLM4KGC)聚焦于利用大语言模型(LLMs)实现从文本到知识图谱(Text-to-KnowledgeGraph,T2KG)的自动化构建,旨在探索高效可靠的知识
- RAG和KAG的区别
testresultstomorrow
人工智能pythonjava知识图谱
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)和KAG(Knowledge-AugmentedGeneration,知识增强生成)都是用于增强生成模型能力的框架,但它们在多个方面存在区别,以下是具体介绍:原理与知识处理方式RAG:基于检索和生成的结合,用户查询经检索系统处理后,从外部知识源检索相关文档或段落,再将这些作为上下文输入生成模型,生成相关回复。KAG:
- MCP智能体多Agent协作系统设计(Multi-Agent Cooperation)
gs80140
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目录MCP智能体多Agent协作系统设计(Multi-AgentCooperation)为什么需要多Agent协作?多Agent协作系统架构设计️1.构建基础智能体基类(AgentBase)️2.定义各专属子智能体(SpecializedAgents)文件专家智能体(FileAgent)知识专家智能体(KnowledgeAgent)总结专家智能体(SummaryAgent)️3.构建总控智能体(O
- 什么是零知识证明(Zero-Knowledge Proof, ZKP)
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零知识证明(Zero-KnowledgeProof,ZKP)是一种密码学技术,它允许你向对方证明你“知道一个秘密”,但又不泄露这个秘密的任何信息。它的最大特点是:✅证明有效性,❌不暴露内容。一、零知识证明是什么?(通俗理解)想象你是爱丽丝(Alice),你知道一个藏宝图的密码,你想向鲍勃(Bob)证明你确实知道这个密码,但又不想告诉他密码是什么。零知识证明就像魔法一样地完成这件事:你证明你知道答案
- [论文阅读] 软件工程 | 需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破
张较瘦_
前沿技术论文阅读软件工程
需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破论文信息DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyarXiv:2506.20754DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyMarinaAraújo,JúliaAraújo,RomeuO
- 设计模式(二)
醇醛酸醚酮酯
设计模式设计模式
迪米特法则(最少知识原则):定义、核心思想与实践解析一、迪米特法则(LoD)的核心定义迪米特法则(LawofDemeter,LoD),又称“最少知识原则(LeastKnowledgePrinciple)”,是面向对象设计的经典指导原则之一。其核心思想是:一个对象应当尽可能少地与其他对象发生相互作用,只与“直接的朋友”通信,避免与“陌生人”产生直接交互。二、关键概念:“直接的朋友”与“陌生人”直接的
- 【RAG面试题】LLMs已经具备了较强能力,存在哪些不足点?
一叶千舟
AI面试题【RAG】RAG
目录LLMs核心不足点1、知识过时与静态性(LackofReal-Time&DynamicKnowledge):2、幻觉与事实性错误(Hallucinations&FactualInaccuracies):3、领域专业知识深度不足(LimitedDomain-SpecificExpertise):4、缺乏透明度和可追溯性(LackofTransparency&Traceability):5、上下文
- 大模型——Dify:知识库与外部知识库
不二人生
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Dify:知识库与外部知识库相比于AI大模型内置的静态预训练数据,知识库中的内容能够实时更新,确保LLM可以访问到最新的信息,避免因信息过时或遗漏而产生的问题。知识库与文档开发者可以通过此方式确保LLM不仅仅依赖于训练数据中的知识,还能够处理来自实时文档和数据库的动态数据,从而提高回答的准确性和相关性。https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-ba
- knowledge-vue2项目(Electron)打包为PC桌面应用程序
岂不闻
learnorimporveelectronjavascript前端
1.使用nvm管理node版本不同的项目开发需要的node版本环境不一样,所以需要使用nvm进行版本管理。关键命令:(1)检查nvm版本号是否安装成功nvm-v(2)检查所有node版本号nvmls(3)安装指定node版本16nvminstall16.18.1(4)使用对应的node版本nvmuse16.18.1(5)检查当前node版本是否正确node-v相关参考博客:nvm安装(降低node
- 大模型·知识蒸馏·学习笔记
小先生00101
笔记人工智能神经网络机器学习自然语言处理深度学习语言模型
第一部分:核心概念入门1.1什么是知识蒸馏?核心问题:深度学习模型(如大型神经网络)虽然性能强大,但其巨大的参数量和计算需求使其难以部署到手机、嵌入式设备等资源受限的平台。核心思想:知识蒸馏是一种模型压缩和优化的技术,其灵感来源于“教师-学生”范式。我们先训练一个复杂但性能强大的“教师模型”,然后利用这个教师模型来指导一个轻量级的“学生模型”进行学习。生动的比喻(Hinton,2015):这个过程
- 大语言模型的通用局限性与全球技术演进
止观止
人工智能大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
基于行业最新数据修订(2025Q2)一、知识截止期:全球模型的进化差异所有LLM都存在知识截止期(KnowledgeCut-off),即模型训练数据的时间上限。这在技术迭代飞快的软件开发领域尤为致命——2023年后发布的Python3.12新特性、React18的并发渲染等更新,旧模型可能完全遗漏。核心局限:传统LLM训练数据存在硬性断点(如GPT-4截止至2023年9月)模型知识截止期更新方案G
- 教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径:架构集成、训练范式与部署实践
观熵
人工智能DeepSeek私有化部署
教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径:架构集成、训练范式与部署实践关键词:私有化部署、知识蒸馏、教师模型、学生模型、协同蒸馏、蒸馏训练、边缘部署、模型压缩、国产大模型、自监督微调摘要:随着国产大模型在企业私有化环境中的广泛部署,模型的压缩与推理性能优化成为核心挑战之一。本文聚焦“教师-学生协同知识蒸馏机制”在私有化系统中的实际融合路径,系统分析从教师模型选择、蒸馏数据构建、协同训练框
- 大模型驱动核工业智能化的技术架构与核心突破
Deepoch
人工智能创业创新语言模型
从数据闭环到自主决策,解码核能系统的AI技术演进路径Deepoc大模型通过构建多维度技术体系,在知识结构化处理、逻辑推理优化及多模态验证机制等方向取得关键技术突破,有效提升生成内容与行业知识库的匹配度。经第三方测试验证,在装备制造、能源管理等场景中,其生成内容的可验证性指标较基线模型提升62%,关键参数失真率控制在0.3%阈值内。通过构建行业知识蒸馏框架,该模型已形成覆盖12个垂直领域的定制化解决
- Antv AVA入门教程
德育处主任Pro
前端框架
以下教程聚焦AVA核心包中的CKB(ChartKnowledgeBase)模块,详细介绍其安装、引入及核心API,每个方法均给出完整示例代码。一、安装#安装AVA核心包,包含ckb模块npminstall@antv/ava--save#如需单独使用CKBJSON,也可安装独立包npminstall@antv/ckb--save二、模块引入2.1从@antv/ava引入import{ckb}from
- RAG 处理流程
成都犀牛
网络自然语言处理神经网络深度学习RAG
下面是处理流程图UserSystemEmbeddingModelRetrieverRerankerLLMKnowledgeBase输入问题(Query)用嵌入模型编码QueryQuery向量用Query向量检索查找相似向量(原始使用嵌入模型编码)返回TopK文档块原始检索结果对结果重排序(可选)精排后文档组合:Query+相关文档生成最终回答返回答案UserSystemEmbeddingModel
- 深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
king of code porter
深度学习深度学习剪枝人工智能
一、引言在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像ResNet、YOLOv8、VisionTransformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄像头、机器人等资源受限的设备上。于是我们就想出了一个办法:给模型“瘦身”,让它又快又轻,还能保持不错的准确率。这就是——模型压缩!模型压缩有三种最常用的方法:模型剪枝模型量化知识蒸馏下面我们分别来通
- Apriori 算法
sbc-study
算法机器学习
Apriori算法是关联规则挖掘领域的经典算法,尤其用于发现交易数据库。一核心思想(1)Apriori原则:核心:如果一个项集是频繁的,那么它的所有子集也一定是频繁的。逆否命题:如果一个项集的某个子集不是频繁的,那么这个项集本身也绝不可能是频繁的。(2)名称由来:此原则描述了算法使用的先验知识(AprioriKnowledge),即利用已知频繁项集的信息来产生候选集并高效地减少无效项的搜索空间。(
- 【GESP】C++三级知识点研究,一维数组声明合法性
CoderCodingNo
GESPc++开发语言
一维数组是GESPC++三级考试大纲中的要求,(5)C++一维数组基本应用;Python列表、字典、元组、集合的基本应用、内置函数以及列表解析的使用.在以往的GESP考试真题中,除在编程题中经常使用到一维数组外,在前面的客观题中还会经常出现关于一维数组声明合法性的题目。因此,本文针对该知识点进行详细的整理。全文详见:https://www.coderli.com/gesp-3-knowledge-
- Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting
yijun009
图像修复论文
LearningtoIncorporateStructureKnowledgeforImageInpaintingMotivationMethods框架:AttentionLayerStructureEmbeddingLayerPyramidStructureLossExperimentreference原文链接:link.Motivation图像修复旨在用合理且充满细节的内容填充损坏的图像区域或
- 【设计模式-迪米特法则】
严文文-Chris
设计模式设计模式迪米特法则java
迪米特法则(LawofDemeter,LoD),也称为最少知识原则(PrincipleofLeastKnowledge),是一种面向对象编程中的设计原则。它的核心思想是:一个对象应当尽可能少地了解其他对象,即只与直接相关的对象通信,而不要过度依赖外部对象的内部细节。通过减少对象之间的耦合度,提升代码的可维护性、可扩展性以及模块化程度。1.迪米特法则的定义迪米特法则的定义可以简单概括为:不要与陌生人
- 设计模式-迪米特法则(Law of Demeter, LoD)
英杰.王
设计模式迪米特法则servlet
迪米特法则(LawofDemeter,LoD)别名:最少知识原则(LeastKnowledgePrinciple)核心思想:一个对象应尽可能少地与其他对象发生交互,只与直接的朋友(成员变量、方法参数、方法返回值中的对象)通信,避免依赖间接的类。原理详解直接朋友的定义:当前对象的成员变量。当前对象方法的参数。当前对象方法的返回值。当前对象方法中创建的对象(不推荐,但允许)。禁止链式调用:避免出现a.
- 知识库检索接口参数设置
CCSBRIDGE
人工智能人工智能
在使用智能问答系统或知识库类产品时,“检索接口”是非常关键的一环。理解其请求参数,能够帮助我们更高效地精准获取答案,提升系统性能和用户体验。本文将详细解读知识库检索接口中可控参数的含义、使用场景与建议配置。1.基础标识类参数name(知识库名称)类型:string|是否必填:否说明:定义知识库的名称,仅允许英文、数字、下划线,并且必须以字母开头,1-64个字符。示例:my_knowledge_ba
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 结对编程中的知识转移新图景
张较瘦_
前沿技术人工智能软件工程结对编程
当AI成为编程搭档:结对编程中的知识转移新图景论文信息论文标题:FromDeveloperPairstoAICopilots:AComparativeStudyonKnowledgeTransfer(从开发者结对到AI副驾驶:知识转移的对比研究)作者及机构:AlisaWelter等来自德国萨尔兰大学,ChristofTinnes同时隶属于西门子公司发表平台:arXiv预印本平台发表时间:2025年
- Kubernetes服务安全加固
寰宇001
转载来源:https://help.aliyun.com/knowledge_detail/60782.html介绍Kubernetes提供了许多可以极大地提高应用程序安全性的选项,配置它们要求您熟悉Kubernetes以及其部署的安全要求。本文具体介绍了Kubernetes服务的安全加固方案,帮助您部署安全的Kubernetes应用。安全加固方案确保镜像没有安全漏洞在部署前,应该确保所有的操作系
- 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