- Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析
程序员徐师兄
Python入门专栏pythonbert开发语言情感分析
前言在自然语言处理(NLP)领域,情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感,例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中,随着深度学习的发展,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型,它能够
- python爬取公众号历史文章_微信公众号爬虫--历史文章
冷风吹心冷风吹心
python爬取公众号历史文章
今天搞了一个微信公众号历史文章爬虫的demo,亲测可行,记录一下!(不喜勿喷)缺点:1.不是很智能2.兼容性不是很好,但是能应付正常情况啦使用mysql+request数据库部分直接建表ddl吧:CREATETABLE`wechat_content`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`wechat_name`varchar(255)DEFAULTNULLCOMME
- PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别,也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR),是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同,手
- 算法中的时间复杂度和空间复杂度
CM莫问
人工智能算法常见概念算法人工智能python时间复杂度空间复杂度
一、背景随着人工智能的纵深发展,我们会发现现在做算法很多时候都是通过掉包来解决问题了。Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量,而且在张量运算、反向传播等环节,这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度,从而不需要我们额外进行过多的干预。如果不是科班读计算机相关专业的,相信不少朋友第一次听说时间复杂度和空间复杂度的概念是在找工作刷lee
- ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南
胡妃意
ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南【下载地址】ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南(第3版)》,这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tu
- Android系统开发(二十):字体活起来,安卓自定义字体改造指南
刘争Stanley
Framework框架大师Android开发巅峰之路android
为什么要写这篇文章?你是否厌倦了千篇一律的安卓默认字体?想让你的设备从“乏味的配角”变成“炫酷的主角”?好消息!从Android12到Android15,自定义字体变得更简单、更强大。尤其是表情字体的更新,不仅可以定制,还能支持未来的更新,让个性化和兼容性不再对立。本篇博客将揭示如何用代码创造属于自己的字体世界。不论是设计自家的品牌风格,还是满足本地市场的特殊需求,自定义字体都让你“字”由发挥!一
- 【数据挖掘实战】 房价预测
机器学习司猫白
数据挖掘人工智能python机器学习
本次对kaggle中的入门级数据集,房价回归数据集进行数据挖掘,预测房屋价格。本人主页:机器学习司猫白机器学习专栏:机器学习实战PyTorch入门专栏:PyTorch入门深度学习实战:深度学习ok,话不多说,我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量(几乎)描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面,需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传,大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
- Android系统开发(六):从Linux到Android:模块化开发,GKI内核的硬核科普
刘争Stanley
C++魔法学院Framework框架大师Android开发巅峰之路androidlinux运维GKIKMI内核镜像
引言:今天我们聊聊Android生态中最“硬核”的话题:通用内核镜像(GKI)与内核模块接口(KMI)。这是内核碎片化终结者的秘密武器,解决了内核和供应商模块之间无尽的兼容性问题。为什么重要?试想一下,如果每个厂商都要为不同内核版本手动适配驱动代码,那Android硬件的开发效率岂不是要“哭晕在厕所”?而GKI通过统一接口(KMI),让模块复用成为可能,为Android开发者铺平了道路!本文将带你
- GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代
Echo_Wish
前沿技术人工智能python人工智能gpt
GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展,基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中,GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。本文将探讨GPT-4在客服中的应用与未来发展前景,并结合具体代码示例进行说明。一、GPT-4对话模型概述GPT-4(GenerativePre-trainedTransformer4)是OpenAI开发的一种
- Spring Boot & MyBatis Plus 版本兼容问题(记录)
michael.csdn
springbootmybatisplus后端
SpringBoot&MyBatisPlus版本兼容问题(Invalidvaluetypeforattribute'factoryBeanObjectType':java.lang.String)问题描述问题排查1.检查`@MapperScan`的路径2.项目中没有配置`FactoryBean`3.检查`Spring`和`MyBatisPlus`版本兼容性解决方法问题描述当使用spring-boo
- 模型压缩与优化技术——神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)
DuHz
轻量化模型机器学习计算机视觉人工智能神经网络深度学习数据挖掘语音识别
模型压缩与优化技术中的神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术1.引言在深度学习领域,神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。传统的手动设计网络架构的过程费时费力,且通常依赖于经验和直觉。为了提升效率与效果,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)作为一种自动化的方法,能够通过算法寻找和优化最佳的神经网络架构。NAS可以在图像识别
- 时序数据库 TDengine 与上海电气工业互联网平台完成兼容性认证
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在工业数字化转型和智能化升级的浪潮中,企业对高效、可靠的数据管理解决方案的需求日益增长。特别是在风电智能运维、火电远程运维、机床售后服务等复杂多样的工业场景下,如何实现海量设备和时序数据的高效管理,已经成为推动行业升级的关键。近日,北京涛思数据科技有限公司与上海电气集团数字科技有限公司(下称“上海电气”)共同完成了产品兼容性验证。“星云智汇”工业互联网企业级平台V1.0与TDengineEnter
- QAT与PTQ模型量化方法的区别
old_power
计算机视觉模型量化深度学习计算机视觉
QAT(QuantizationAwareTraining)和PTQ(PostTrainingQuantization)是两种常见的模型量化方法,用于减少深度学习模型的计算和存储开销,同时尽量保持模型的性能。1.QAT(QuantizationAwareTraining)定义:QAT是在模型训练过程中引入量化操作,使模型在训练时就能感知到量化带来的影响,从而更好地适应量化后的精度损失。流程:在训练
- 毕设分享 深度学习街道行人流量计数系统
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毕业设计python毕设
文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测?发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要
- Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘
小深ai硬件分享
人工智能深度学习服务器
深度学习框架:开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中,深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别,到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等,其身影无处不在,改变着生活与工作方式。在深度学习领域,Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架,能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用,离不开合适的服务器配置,就像魔法师需要魔法棒和魔力,下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|局部链接是什么?|06
漂亮_大男孩
表示学习深度学习学习cnn
如是我闻:局部连接(LocalConnectivity),是卷积神经网络(CNN)中的一个关键特性。什么是局部连接(LocalConnectivity)?局部连接指的是:在卷积操作中,每个神经元(或输出单元)只与输入数据的一个局部区域相关联,而不是与整个输入数据相连。换句话说:全连接网络(FullyConnectedLayer)中,每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络(Convoluti
- 为移动硬盘/硬盘盒安装linux
翻滚吧键盘
linuxubuntu运维
我安装的是popos,系统自带中文输入法,强推!步骤如下:把虚拟机的硬盘移除切换usb设备兼容性为{3.0/3.1}指定cd/dvd为要安装的iso镜像文件。进入后正常安装流程,会安装到硬盘盒里
- 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)
洪小帅
深度学习人工智能神经网络python
文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
- 【Python】已完美解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re
屿小夏
python开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly
大模型grok-1下载模型实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 吴恩达深度学习笔记(七)——机器学习策略
子非鱼icon
深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
一、正交化通俗的理解就是:要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里,以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率(precision):在分类器中标记为猫的例子中,有多少是真的猫召回率(recall):对于所有的真猫图片,你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标,就很难去选择一个更好的分类器,如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法,也即F1分数,定义如下
- 深度学习中的通道(Channel)概念详解
小·恐·龙
大模型深度学习人工智能
1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入:[batch_size,input_features]权重:[input_features,output_features]输出:[batch_size,output_fe
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能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
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
- 夜莺 v8 第一个版本来了,开始做有意思的功能了
夜莺开源监控
夜莺监控夜莺监控prometheus开源监控
夜莺v8大版本已经启动开发,预计25年7、8月份发正式版,相比v7大概会做四五个大功能,每个功能做完了做稳定了都会提前放出来供大家体验,虽然以beta来命名,实际是稳定的,大家可以放心升级。夜莺v5v6v7三个大版本算是一脉相承,一直在打基础,最后一个稳定版是v7.7.2,可以看作是这个系列的终极版。其实这个系列中有些功能早就想改进了,但是由于兼容性、迁移成本、人力的考虑,一直没有动作。现在基础打
- 软件测试丨SDK 接口测试
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
软件测试测试开发
什么是SDK接口测试?SDK接口测试是验证和评估SDK所提供API的一个过程。它确保了这些接口的稳定性、兼容性和可靠性。通过接口测试,我们的目标是检测API的性能以及在不同条件下的行为。这种测试可以帮助我们提早发现潜在的缺陷,从而降低后期开发成本。SDK接口测试的功能SDK接口测试的核心功能包括:真假验证:确保API的请求和响应符合预期。性能测试:验证在高负载或长时间使用下API的表现。兼容性测试
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
- AI 对程序员的冲击剖析
程序员WANG
工具人工智能机器学习语言模型
摘要随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其影响力已逐渐渗透到各个行业,程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击,并分析程序员应对这些冲击的策略与方向,旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s