- 巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击
网络安全大菠萝
安全网络web安全物联网
网络异常检测异常检测是识别数据中与预期行为有所不同的数据模式。异常检测技术可以用来区别常用流量与异常攻击流量。常用简单的基于门阀值的检测技术并不适用于IOT的攻击本质。而使用机器学习算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限,导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。智慧家庭网关路由器用的异常检测框架有以下的特征:·轻量级的特征:路由器必须要处理高带
- 智能运维 AIOps
数字化信息化智能化解决方案
智能运维AIOps
1、什么是AIOpsArtificialIntelligenceforITOperations(AIOps,IT智能运维)是指结合大数据和MachineLearning(机器学习),将包括异常检测、事件关联以及运营数据采集和处理在内的IT流程实现自动化。借助AIOps,团队能够大幅减少大规模检测、了解、调查和解决事件所需的时间和精力。进而,在故障排查期间节省时间便可让IT团队将更多精力投入到更有价
- Java 大视界 -- Java 大数据中的异常检测技术与应用(61)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据异常检测基于统计方法基于机器学习方法基于深度学习方法SparkStreamingFlink
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 500多种目标检测数据集下载地址汇总(YOLO、VOC)
2401_85863780
目标检测YOLO目标跟踪数据集yolo
名称辣椒病害分类数据集9076张12类别.7z【目标检测数据集】光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别_2.zip【目标检测数据集】钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318张2类别.7z【目标检测数据集】狗狗数据集5912张VOC+YOLO格式.zip【目标检测数据集】工地安全帽佩戴检测4000张VOC+YOLO格式.rar【目标检测数据集】手势识别0-9数字VO
- 使用大语言模型在表格化网络安全数据中进行高效异常检测
C7211BA
语言模型web安全人工智能
论文链接Efficientanomalydetectionintabularcybersecuritydatausinglargelanguagemodels论文主要内容这篇论文介绍了一种基于大语言模型(LLMs)的创新方法,用于表格网络安全数据中的异常检测,称为“基于引导式提示的表格异常检测”(TabularAnomalyDetectionviaGuidedPrompts,简称TAD-GP)。该
- 大数据技术在数据安全治理中的应用
罗思付之技术屋
综合技术探讨及方案专栏大数据
摘要面对新形势下的数据安全治理挑战,顺应数据安全领域的技术发展趋势,针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题,提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素,并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力,识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题,提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法,实验结果表明,所提方法
- 第三章:实时流数据处理与分析
深度学习客
大数据技术进阶linqc#数据分析
目录3.1流处理框架深入解析与实战Flink与KafkaStreams的性能对比:事件驱动架构的代码实现1.ApacheFlink:流处理的“性能怪兽”2.KafkaStreams:轻量级、低延迟的流式处理框架实时异常检测与报警系统:结合FlinkCEP(ComplexEventProcessing)进行实现3.2低延迟流处理优化数据流式计算中的状态管理与容错机制:FlinkCheckpointi
- 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测:告别传统规则的智能进阶
网罗开发
AI大模型人工智能机器学习
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测:告别传统规则的智能进阶
人工智能机器学习深度学习
摘要随着系统规模的扩大和复杂性增加,传统基于规则的日志分析方法难以识别隐藏的复杂异常模式。本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术,包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表,展示如何高效检测异常日志,并提供应用场景与优化策略。引言日志是系统运行状态的关键数据来源,但面对海量日志数据,传统规则式分析显得力不从心。机器学习能够根据日志的历史数据和行为模式,通过训练模型检测异常情况,不
- 异常检测的评价指标:ROCAUC等【tips】
太简单了
tips计算机视觉深度学习pytorch
准确率Precision&召回率Recallfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curveprecision,recall,thresholds=precision_recall_curve(gt_mask.flatten(),scores.flatten())混淆矩阵:实际预测正负正TP(真正类)FN(假负类)负FP(假正类)TN(真负类)prec
- [2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]
沉木渡香
机器学习随笔分类数据挖掘时序异常检测VUSR-AUC
梳理了一下分类中常见的指标,这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。真负例(TrueNegative,TN):被正确识别为负样本的数量。假正例(FalsePositive,FP):被错误识为正样本数量假负例(FalseNegative,FN):被错误识别为负样本数量精确度(Precision,Pr):关注所有识
- Python AI教程之二十一:监督学习之支持向量机(SVM)算法
潜洋
人工智能Python中级支持向量机算法机器学习python
支持向量机(SVM)算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法,广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性,适用于各种应用,例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效,因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面,从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中,我们将探讨支持向量机(SVM)
- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- 【机器学习:三十、异常检测:原理与实践】
KeyPan
机器学习机器学习人工智能深度学习pytorch神经网络
1.异常检测概述异常检测(AnomalyDetection)是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术,旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点,这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型:点异常:单个数据点显著偏离正常分布(例如,银行交易中突然的巨额消
- 2024年大数据最全【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群
kenzsoft
程序员大数据elasticsearch架构
IngestNode:数据前置处理转换节点,支持pipeline管道设置,可以使用ingest对数据进行过滤、转换等操作MachineLearningNode:负责跑机器学习的Job,用来做异常检测TribeNode:TribeNode连接到不同的Elasticsearch集群,并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理以下是一个多集群业务架构图:1.2.1.1MasterNode主节点的功能Mas
- pytorch正向传播没问题,loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
pytorch神经网络人工智能
记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数,使用relu激活函数,梯度裁剪,降低优化器的学习率等等都没解决,个人认为这些应该影响不大,一般不会出问题;3.最后是使用如下异常检测:检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- 工信教考 | AI智能体应用工程师(模拟试题)
人工智能-猫猫
人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案:B解析:无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务,如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
- 数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法
皮皮冰燃
数据分析数据分析
参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节,广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。在时间序列数据中,异常通常指的是与正常数据模式显著不同的数据点,可能由系统故障、错误或外部干扰引起。异常数据,也称为离群点,是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为,可能
- 【大数据】孤立森林算法
大雨淅淅
大数据算法python大数据人工智能
目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉:异常点是数据中的少数派,它们在特征空间中的分布与正常数据点不同
- 基于STM32的工厂安全监测系统:采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化,实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案(代码示例)
极客小张
stm32安全grafana算法物联网c++异常检测算法
一、项目概述项目目标与用途随着工业自动化的不断推进,工厂的安全问题成为了企业管理者关注的重点。工厂中的温度、湿度、气体浓度、烟雾、压力等环境参数直接影响着生产的安全性和产品的质量。本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统,实时监测工厂环境中的关键安全参数,通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析,从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。项目解决的问题与价值实时监测:实时采集工厂内的温度、
- 电力行业电气领域相关数据集下载地址汇总输电线路变电站电网应用数据集汇总(全网最全)
FL1623863129
数据集目标检测
在电力行业电气领域,数据集扮演着至关重要的角色。这些数据集涵盖了从发电到用电的各个环节,包括输电线路图像、变电站监测、电力负荷预测等多样化内容。例如,输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄,包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像,为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。此外,还有针对变电站烟火检测、导线破损检测等特定任务的数据集,这些数据集通过收集实际场景中的图像和视频,帮助研究人员训练更加精准
- 周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总
双木的木
深度学习拓展阅读深度学习人工智能transformer算法pythonstablediffusionllama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长|快速学习一个算法,集成学习-CSDN博客Coggle数据科学|行业落地分享:大模型RAG汽车应用实践_rag中的意图识别-CSD
- 异常GPT:使用LVLMs检测工业异常
DUT_LYH
gpt人工智能算法
AnomalyGPT:利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法,该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。AnomalyGPT能够检测并定位图像中的异常,无需手动设置阈值。此外,AnomalyGPT还可以提供与图像相关的详细信息,以交互方式与用户进行交流。本文详细阐述了AnomalyGPT的模型架构、解码器、提示学习器以及异常模拟方法,并在Vi
- 基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型
宋罗世家技术屋
信息资源管理与发展专栏算法python
摘要入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除(ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination,ET-RFE)和LightGBM(LGBM)的入侵检测方法。首先对网络数据进行独热编码重构,在数据级层面均衡少量样本的攻击类别;其次,使用基于ET-RFE对流量特征进行降维处理,寻找含有信息
- 探索LightGBM:监督式聚类与异常检测
Echo_Wish
Python笔记Python算法聚类数据挖掘机器学习
导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中,LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测,并提供相应的代码示例。监督式聚类监督式聚类是一种将聚类任务结合到监督学习框架中的技术。LightGBM提供了一种基于决策树的监督式聚类方法。以下是一个简单的示例:importli
- Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试
deephub
llama深度学习时间序列基础模型
2023年10月,我们发表了一篇关于TimeGPT的文章,TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一,具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型,只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月,已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
- 基于UI交互意图理解的异常检测方法
美团测试
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作,基于业务实际场景,自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发,介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力,希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1.背景近年来,随着美团多种业务线的扩充和迭代,
- Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试
人工智能深度学习python
2023年10月,我们发表了一篇关于TimeGPT的文章,TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一,具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型,只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月,已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
- 异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2
Rank_Fan007
异常检测的学习笔记并非原创,而是搜索各位大佬的帖子整理而得。如有冒犯,请联系我。1.概述统计学⽅法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由⼀个统计模型产⽣,而不遵守该模型的数据是异常点。异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是:学习⼀个拟合给定数据集的⽣成模型,然后识别该模型低概率区域中的对象,把它们作为异常点。根据如何指定和学习模型,异常检测的统计学⽅法可以划分为两个主要类型:参数⽅法和⾮参数⽅
- Deep Learning for Anomaly Detection: A Review(翻译)
appron
入侵检测异常检测网络攻击检测
前言一、引言二、异常检测:问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器,即时连接同步训练的特征提取器和分类器)1.通用规范特征学习1.1自动编码器。(特征提取器即分类器)1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟