- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- 2021-03-31 每日打卡
来多喜
昨日完成情况:1.6k散步,❌帕梅拉(我好懒)2.思维导图,statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版,然后细看英文版.太多了,感觉在面试前看不完。决定集中精力讲清楚简历的内容。3.工作kki+myhabeats+handover。kki可以制作dataflow了,有了ga和publihser数据。myhabeatsremarketingaudience遇到困难。感
- Capture local packets using Wireshark 使用 wireshark 抓本地包
Chia-Te Kuan
http-flv經驗談分析工具测试工具网络
一般而言windows系統本地到本地ip的傳輸不會經過網卡,因此無法由wireshark捕捉解析,本文介紹wireshark同步安裝Npcap方式,藉此loopback本地ip到本地ip本文不推薦網傳routeaddmask255.255.255.255這個方法,因將大幅拖慢系統效率(所有本地到本地的包都要重新入網卡),甚者導致timeout而無法運行NetworkprogramGenerally
- 强化学习分类
0penuel0
Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率:PolicyGradients基于价值:Qlearning,Sarsa两者融合:Actor-Critic回合更新:Monte-carlolearning,基础版的policygradients单步更新:Ql
- 机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化(线性回归)
我的昵称违规了
首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码,手动重写一遍,在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具,通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志,生成相应的可是画图,帮助炼丹师
- 元学习(meta learning)(一)
前行居士
学习人工智能神经网络深度学习机器学习元学习
元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”,也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参,今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU,然后一次训练多个模型,有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉,最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU,这些
- 《Learning to Count without Annotations》CVPR2024
夏日的盒盒
学习计算机视觉人工智能视觉统计目标计数
摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型,该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。这是通过构建“Self-Collages”(自我拼贴画)实现的,即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本,提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。UnCounTR基于现有的无监督表示和分割技术,首次成功展示了无需手动监督即可进行参考计数的能力。实验表明,该方法不仅超越了简单的基线和通用模
- 深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合
CristianoC
目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因:在普通的Q-Learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不现实。一是因为当问题复杂后状态太多,所需内存太大;二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。image通常的做法是把
- Wireshark抓包诊断TCP连接
iummature
tcp/ipwireshark网络
TCP进程通讯时,双方打开连接,发送数据,最后关闭连接。当TCP打开连接时,从源端口到目的端口发送一个请求。在应用建立或关闭时可能发生一些问题。本文讨论用Wireshark网络抓包的方法来定位及解决这一问题。问题的表现形式:问题可能有多种表现类型:●尝试运行应用程序但发现应用程序无法工作。尝试浏览网络但无法获得响应。●尝试发送邮件但无法连接到邮件服务器。●问题可能由简单原因引起,如服务器宕机,服务
- [ROS2 Foxy] rclcpp_action “no match for ‘operator=’ (operand types are“
chdlr
ubuntu
---stderr:learning_action_cpp/userdata/dev_ws/src/ros2_21_tutorials/learning_action_cpp/src/action_move_client.cpp:Inmemberfunction‘voidMoveCircleActionClient::send_goal(bool)’:/userdata/dev_ws/src/ro
- 基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现
usp1994
hadoop学习大数据
基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现DesignandImplementationofaHadoop-BasedLearningBehavioralDataCloudStoragePlatform完整下载链接:基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现文章目录基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现摘要第一章绪论1.1研究背景1.2研究目的1.3研究意义第二章
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百篇论文博文导航AI工程之路:FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索1.FTScalingDowntoScaleUp:AGuidetoParameter-EfficientFine-Tuning:https://arxiv.org/abs/2303.15647TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransferLearning:https://ar
- SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记
慘綠青年627
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SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
- MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器 论文阅读
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扩散模型阅读论文阅读
论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder),这是一种简单而有效的预训练方法,适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变
- 基于时序差分的无模型强化学习:Q-learning 算法详解
晓shuo
算法强化学习
目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数(Q函数)Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning的特点1.3总结一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning 动态规划算法依赖于已知的马尔可夫决策过程(MDP),在环境的状态转移概率和奖励函数完全明确的情况下,智能体无需与环
- Spark入门:KMeans聚类算法
17111_Chaochao1984a
算法sparkkmeans
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
- 面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型机器学习与可解释人工智能
神一样的老师
论文阅读分享人工智能
这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem》,发表在《InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems》2024年第17卷,由R.
- 英文写作训练(二)
XP_cfd1
主语+系动词+表语Learningisimportant学习很重要LearningEnglishisimportant学习英文很重要Learningscienceisimportant学习科学很重要Learningphysicsisimportant学习物理很重要上面都是简单都名词替换,下面我们把主语的名词换成名词短语Learningofskillisimportant.学习技能很重要。Learn
- Python深度学习-环境
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Python深度学习-环境(PythonDeepLearning-Environment)Inthischapter,wewilllearnabouttheenvironmentsetupforPythonDeepLearning.Wehavetoinstallthefollowingsoftwareformakingdeeplearningalgorithms.在本章中,我们将学习为Python
- 【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks(2024)
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摘要Withtheproliferationof(随着)machinelearningmodels(机器学习模型)indiverseapplications,theissueofmodelsecurity(模型的安全问题)hasincreasinglybecomeafocalpoint(日益成为人们关注的焦点).Modelstealattacks(模型窃取攻击)cancausesignifican
- 【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
萝莉狼
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CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeaturelearning的两大基础loss:基于class-levellabel的loss(如softmax+crossentropy)和基于pair-wiselabel的loss(如tripletloss),指出了
- 基于白盒表征的图像卡通化
Mezereon
取自CVPR2020的一篇文章LearningtoCartoonizeUsingWhite-boxCartoonRepresentations图像卡通化,即是将自然拍摄到的图片转化成卡通风格的图片,属于一种风格迁移。图像卡通化的例子如上图所示,左图为真实图片,右图为卡通化的结果。风格迁移很久之前就被人提出来了,比如2016年BAIR实验室提出来的Pix2Pix,以及之后针对非pair数据所提出来的
- GNN会议&期刊汇总(人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘)
Bunny_Ben
科研方法&心得人工智能机器学习深度学习笔记神经网络数据挖掘
会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(神经信息处理系统大会),机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议,CCFA。【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations(国际学习表征会议),深度学习顶会。【AAAI】由人工智能促进协会AAAI(Associat
- sumo carla 自动驾驶联合仿真 安装 配置 教程 开发 驾驶模拟 强化学习
jZhUeZPQZw
自动驾驶人工智能机器学习
sumocarla自动驾驶联合仿真安装配置教程开发驾驶模拟强化学习轨迹预测轨迹规划标题:基于SUMO和CARLA的自动驾驶联合仿真系统安装与配置:教程与开发探索摘要:随着自动驾驶技术的迅猛发展,仿真环境在自动驾驶系统的评估、训练和验证中扮演着重要的角色。本文介绍了基于SUMO(SimulationofUrbanMObility)和CARLA(CarLearningtoAct)的自动驾驶联合仿真系统
- python+mitmproxy抓包
funcdefmain
爬虫测试工具自动化测试python开发语言
什么是mitmproxyMitmproxy就是用于MITM的Proxy,MITM即中间人攻击(Man-in-the-middleattack)。不同于fiddler,charles或wireshark等抓包工具,mitmproxy不仅可以抓取请求响应帮助开发者查看、分析,更可以通过自定义python脚本进行二次开发。安装pip安装pipinstallmitmproxy#验证mitmproxy--v
- Python知识点:如何使用Python实现强化学习机器人
杰哥在此
Python系列python机器人开发语言编程面试
实现一个强化学习机器人涉及多个步骤,包括定义环境、状态和动作,选择适当的强化学习算法,并训练模型。下面是一个简单的例子,使用Python和经典的Q-learning算法来实现一个强化学习机器人,目标是通过OpenAIGym提供的FrozenLake环境训练机器人学会如何在冰面上移动以找到目标。1.安装必要的库首先,需要安装OpenAIGym和Numpy。你可以使用以下命令安装它们:pipinsta
- 2019-08-14
小瓶盖一樊登小读者苏州分会
有感:李笑来:自学者的社交很多人有莫名其妙的误解,以为“自学”(self-teaching)就一定是“自己独自学”(solo-learning),殊不知,自学也需要社交。也有另外一些人,因为“专心”到一定程度,觉得社交很累,所以开始抵触一切社交。这些都不是全面的看法。事实上,在任何领域,社交都是必须的,只不过,很多人没有建立、打磨过自己的社交原则,所以才被各种无效社交所累。就算讨厌,讨厌的也不应该
- 【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读人工智能深度学习
Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame),通过游戏,各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下,这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution),可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL,推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓