- 哨兵2号遥感影像解析全流程:步骤、算法与AI应用详解
zhz5214
AIGIS人工智能遥感aisentinel智能体
遥感影像解析是农业监测、环境评估等领域的重要技术手段。哨兵2号(Sentinel-2)凭借其高分辨率多光谱数据,成为遥感分析的热门数据源。本文将系统梳理哨兵2号影像解析的核心步骤、适用算法与软件工具,并探讨AI技术在该领域的创新应用。一、哨兵2号影像解析核心步骤1.数据获取与预处理数据下载哨兵2号数据可通过官方平台[CopernicusOpenAccessHub](https://scihub.c
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
viperrrrrrr
大数据学习flumekafkasqoopdatax
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
大数据flink大数据面试hivehadoopkafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
- 数学建模之数学模型-3:动态规划
^ω^宇博
数学模型数学建模动态规划算法
文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素:以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
- Python 爬虫实战:艺术品市场趋势分析与交易平台数据抓取
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言在当今数字化时代,艺术品市场正经历着前所未有的变革。随着互联网技术的飞速发展,越来越多的艺术品交易转移到了线上平台,这为我们提供了海量的数据资源。通过Python爬虫技术,我们可以抓取艺术品交易平台上的数据,进而分析艺术品市场的趋势,为投资者、收藏家以及艺术爱好者提供有价值的参考。本文将带领读者深入探索Python爬虫在艺术品市场的应用。从爬虫的基本原理到实际代码实现,再到数据的清洗、分析
- 海量数据查询加速:Presto、Trino、Apache Arrow
晴天彩虹雨
apache大数据hive数据仓库
1.引言在大数据分析场景下,查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长,传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求,因此,基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨Presto、Trino、ApacheArrow三种主流的查询优化工具,剖析其核心机制,并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。2.Presto:分布式SQL查询引擎2.1Presto介绍Pr
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
AI改进系列transformer深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- Spring框架快速入门手册
Uncoverlove
springmysqlmybatisjava后端
说明:本文试图将Spring框架的知识体系进行整合分析,并冠以自己的理解,为初学Spring框架的同学,提供一个快速入门手册。同时呢,也是为了总结一下工作学习中遇到的问题和经验,以免发生遗漏!文末将附上Spring的学习资料,以供大家学习~(申明一下:纯小白一枚,由于工作需要自学的Spring,或许某些理解会出现偏差,烦请各位斧正!不慎感激!!)快速入门推荐阅读书籍(欢迎补充):1、《JavaEE
- 【MyBatis-Plus 分页插件】深入分析和实战解析
Yan.love
mybatisjava后端
分页是Web应用开发中的高频需求,而在MyBatis的生态中,MyBatis-Plus分页插件PaginationInnerInterceptor和MyBatis的PageHelper是两种常见的实现方案。本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析,带你循序渐进地掌握这两种方式,并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页?分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量,分页能够
- 阿里巴巴发布 R1-Omni:首个基于 RLVR 的全模态大语言模型,用于情感识别
新加坡内哥谈技术
语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
- Podman 运行redis 报错
one one day
podmanredis数据库
Podman运行redis报错一、报错内容find:'.':Permissiondeniedchown:changingownershipof'.':Permissiondenied二、问题分析SELinux模式SELinux(Security-EnhancedLinux)是一种安全模块,旨在通过强制访问控制(MAC)来增强Linux系统的安全性。SELinux具有三种工作模式,每种模式提供不同的
- 安全中心建设关键技术之机器学习
sinfoyou
安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- Fastjson反序列化漏洞分析:挖掘思维与研究方法
恩师小迪
json安全网络
致谢首先,感谢我的小迪老师的指导与启发,让我有机会深入学习这个经典漏洞案例理解前辈们的安全研究思路。引言当分析一个广泛使用的库时,我们应该思考:为什么一个JSON解析库需要这么多特殊功能?大多数JSON库只做一件事:把JSON字符串转成对象,或者反过来。但Fastjson不同,它实现了更多功能。作为学习者,我们需要理解那些发现Fastjson漏洞的前辈们的研究方法。下面我们一起分析这个经典漏洞的发
- 基础知识《Redis解析》
Hum8le
redis数据库缓存安全web安全
Redis详细解析与介绍Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的高性能键值对(Key-Value)数据库,支持多种数据结构(如字符串、哈希、列表、集合等),广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。核心特点:内存存储:数据主要存储在内存中,读写性能极高(10万+/秒QPS)。持久化支持:支持RDB(快照)和AOF(追加日志)两种持久化方式。多数据结构:支持字符串、
- 審單人員效率 PPP 模型
chenchihwen
网络sql数据库
审单人员效率PPP模型的目的审单人员效率PPP模型的主要目的是通过系统化的计算和分析,评估审单人员的工作效率,并为管理决策提供数据支持。具体包括以下几个方面:1.量化审单人员的工作效率目的:通过审单数量、工时、折算率等指标,量化审单人员的工作效率。实现方式:计算每个审单人员的审单量(vol_o)。根据标准工时表(t_dash_ppp_checker_std_v)折算审单数量(vol_c)。结合有效
- 使用 Excel 实现绩效看板的自动化
chenchihwen
自动化运维
引言在日常工作中,团队的绩效监控和管理是确保项目顺利进行的重要环节。然而,面临着以下问题:数据分散:系统中的数据难以汇总,缺乏一个宏观的团队执行情况视图。看板缺失:系统本身可能无法提供合适的Dashboard,导致数据分析困难。手动操作繁琐:数据采集、汇总和分析过程繁琐且耗时。本文将介绍如何利用免费的软件和工具(如Python、MySQL、Excel等)实现绩效看板的自动化。通过邮件自动推送和接收
- Go语言分布式ID生成策略优选:UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测
zhuyasen
golang分布式
在高并发应用场景下,如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等,分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言,对多种分布式ID生成方案进行基准测试(Benchmark),并分析其性能及适用场景,帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中,常见的分布式ID生成方案包括:XID(github.com/rs/xid):基于MongoDBObjectID改进的方案,时间排序、唯一性强、无
- Anthropic 的模型
调皮的芋头
深度学习神经网络机器学习人工智能
Anthropic的模型(特别是Claude系列)之所以在性能和推理能力上表现强劲,可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。以下是基于当前信息(截至2025年3月13日)和行业趋势的深入剖析:1.技术设计与安全导向Anthropic由前OpenAI研究员创立,核心理念是将安全性、可解释性和可控性融入模型设计。这种设计哲学直接影响了Claude模型的性能:Constit
- 【儿童自信的生物学机制】
调皮的芋头
机器学习数据库
在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时,我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。以下从三个新颖维度展开分析:一、神经递质系统的发育失衡现象儿童自信水平随年龄增长呈现U型曲线变化的现象,确实蕴含着复杂的生物进化机制与神经发育规律。从进化生物学视角来看,人类幼态持续特征决定了早期自信的生存价值:新生儿通过哭闹表达需求(平均每天1.5小时发声),这种原始自信
- DeepSeek R1有什么不同
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习机器人科技
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/深度思考实验室(DeepSeek)最近发布了全新的推理模型R1,声称该模型不仅性能超越目
- RV1126笔记三十七:PaddleOCR检测模型训练
殷忆枫
RV1126项目实战笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。PaddleOCR检测模型训练及验证测试1、准备数据集在PaddleOCR目录下新建文件夹:train_data,这个文件夹用于存放数据集的。使用的是网上大佬提供的车牌识别数据集,下载后,解压到train_data目录下。可以自己网上找,了可以找我要数据集,或自己标注数据集。2、配置文件在PaddleOCR主目录下:configs/det/ch_ppocr_v
- 安装cpu版本的paddleocr
NO1212
python
1.CPU版的PaddlePaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle==2.6.1-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple2、验证安装安装完成后您可以使用python进入python解释器,输入importpaddle,再输入paddle.utils.run_check()如果出现PaddlePaddleisinstalledsuc
- MyBatis-Plus 分页查询接口返回值问题剖析
字节熊猫
mybatistomcatjavamybatis-plus
在使用MyBatis-Plus进行分页查询时,很多开发者会遇到一个常见的问题:当分页查询接口返回值定义为Page时,执行查询会抛出异常;而将返回值修改为IPage时,分页查询却能正常工作。本文将从MyBatis-Plus的分页机制入手,详细分析这一问题的根源,并提供相应的解决方案。一、问题现象描述在MyBatis-Plus中,我们通常会定义一个分页查询接口,如下:PageselectComment
- 深入剖析 BitBake 源代码:架构、模块与 Yocto 项目的协同关系
嵌入式Jerry
Yoctolinuxuic++架构嵌入式硬件
引言BitBake是Yocto项目的核心任务调度引擎,它通过对元数据的解析和任务依赖图的生成,为嵌入式Linux系统的构建提供了高效的支持。作为Yocto项目的执行核心,BitBake的代码设计逻辑清晰、功能模块划分明确。本文将结合实际代码,从BitBake的架构入手,分析其模块的功能与实现,并通过实例详细讲解BitBake如何与Yocto项目协同工作。1.BitBake源代码的整体架构1.1源代
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析
扣得A艾
java安全开发语言
Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下,当多个线程同时操作同一集合对象时,若未采取同步措施,可能导致以下典型问题:数据竞争:多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致:部分线程看到集合的中间状态内存可见性:线程本地缓存与主内存数据不同步死循环风险:特定操作引发无限循环(如JDK7的HashMap扩容)二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList
- Gemma 3 发布:最强单 GPU/TPU 可运行模型,性能超 Llama-405B!
新加坡内哥谈技术
人工智能自然语言处理语言模型深度学习copilotllama
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/GoogleDeepMind再次掀起AI界的狂潮,正式推出Gemma3——一款轻量级但性
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- Go channel底层实现原理以及为什么要懂原理
Amber_37
Golanggolang
Gochannel底层实现原理Go语言中的channel是一种用于goroutine之间通信和同步的核心机制,其底层实现基于高效的数据结构和调度策略。以下是其底层实现原理的详细分析:1.数据结构:hchanchannel的底层由runtime.hchan结构体表示,包含以下关键字段:buf:指向环形缓冲区的指针,用于存储元素(仅限带缓冲channel)。qcount:当前缓冲区中的元素数量。dat
- 运行go mod tidy报错
Amber_37
golang开发语言后端
golang项目运行一些网上的项目或者陈旧的项目经常遇到gomodtidy执行失败分析1.包升级了,路径改了找到对应包进行升级,有的改版本号有的改路径2.gosum校验失败报错信息verifyingmodule:missingGOSUMDB使用国内镜像,gosumdb依然设置为空,是完全兼容的go国内镜像goenv-wGO111MODULE=ongoenv-wGOPROXY=https://gop
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,