- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
herosunly
大模型精度BF16硬件适配
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FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- educoder机器学习 --- 神经网络
木右加木
educoder机器学习神经网络
第1关:神经网络基本概念1、C第2关:激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关:反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
jwwkyjspt
机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
- 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用:关键看显存!
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式?二、为什么推荐本地部署?1️⃣零依赖网络和外部服务,更可靠稳定2️⃣无调用次数限制,更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用,节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用,低延迟高性能7️⃣离线可用(重要!)三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
- 深度学习 vs 传统机器学习:哪个更适合你的项目?
AI大模型应用之禅
深度学习机器学习人工智能ai
深度学习vs传统机器学习:哪个更适合你的项目?关键词:深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要:本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例,从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析,帮助开发者和企业决策者快速判断:你的项目该选深度学习还是传统机器学习?背景介绍目的和范围随着AI技术普及,"该用深度学习还是传统机器
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类
斑点鱼 SpotFish
python数据建模聚类python数据分析
K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
- Milvus向量数据库入门指南
longfei.li
milvus数据库人工智能
一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用和向量相似度搜索而设计,以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来,Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制,它支持多种索引类型,包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
是Dream呀
Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- 前沿技术推动机器人的智能化升级
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据机器人ai
前沿技术推动机器人的智能化升级关键词:机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要:本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。文章首先分析了机器人技术发展的历史脉络和当前挑战,然后详细阐述了人工智能、机器学习、计算机视觉等关键技术如何赋能机器人智能化。通过算法原理分析、数学模型构建和实际项目案例,展示了智能机器人的核心技术实现路径。最
- 如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构
AI原生应用开发
AI-native架构ai
如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构关键词:AI原生应用、SaaS架构、微服务、容器化、机器学习模型部署、自动扩展、多租户隔离摘要:本文深入探讨如何构建面向AI原生应用的高效SaaS架构。我们将从基础概念出发,逐步解析AISaaS架构的核心组件、设计原则和最佳实践,并通过实际案例展示如何实现高性能、可扩展的AI服务交付平台。文章将涵盖从基础设施选择到模型部署,从多租户隔离到自动扩展的全方位技
- Python时域信号特征提取技术要点
路怜涯
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在机器学习领域,时域信号特征提取是数据预处理的关键环节,特别是对于时间序列数据。时域信号特征包括信号的基本特性量,如平均值、中值、峰值、谷值、峰谷差、方差、标准差、极值点、峭度与峰度、自相关函数、滑动窗口统计、傅立叶变换和小波分析等。使用Python中的NumPy、Pandas和SciPy库可以帮助我们计算这些特征,并为机器学习模型训练准备数据。本文将介绍如何
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基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析,并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先,我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂,上
- 基于机器学习的超音速流场实时控制——Python/C++混合编程实战
莱歌数字
数字化转型#职场经验#结构热设计机器学习pythonc++
作者简介:科技自媒体优质创作者个人主页:莱歌数字-CSDN博客公众号:莱歌数字个人微信:yanshanYH211、985硕士,职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作,涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务,带领团队进行多个0-1的产品开发,并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
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2025年中总结。一如往年惯例,总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标,每周迭代交付,先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练,是需要些时间和精力投入的,这并不是一个简
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博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
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支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- 机器学习在智能仓储中的应用:库存管理与物流优化
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
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- 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术
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哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据,我们会模拟一份简易文本数据(如字符串列表),并在此基础上演示预处理代码及详细解释,确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理(NLP)任务(如机器学习、深度学习、大模型开发)中,原始文本数据通常会包含各种噪声,例如:多余的空格、换行符、特殊符
- 【机器学习第四期(Python)】LightGBM 方法原理详解
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LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架(GBDT)的机器学习算法,专为高性能、高效率设计,适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现(如XGBoost)
- 【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归(Linear Regression)
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人工智能机器学习机器学习分类学习人工智能线性回归
线性回归是监督学习中的一种基础算法,用于解决回归问题。它通过拟合一条直线(或平面、高维超平面),来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y,找到一个线性函数:其中:是权重(回归系数)。b是偏置(截距)。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b,需要最小化预测值和真实值
- Python 数据分析与机器学习入门 (一):环境搭建与核心库概览
程序员阿超的博客
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Python数据分析与机器学习入门(一):环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇,专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势,然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境,并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后,简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
- Python 数据分析与机器学习入门 (三):Pandas 数据导入与核心操作
程序员阿超的博客
Pythonpython数据分析机器学习PandasDataFrameSeries数据清洗
引言:Pandas是什么,为何如此重要?如果说NumPy是处理原始数值数组的利器,那么Pandas则是驾驭结构化数据的瑞士军刀。在真实世界的数据分析项目中,数据很少是单纯的数字矩阵。它们通常以表格形式存在,包含行和列,每列可能有不同的数据类型(如文本、数字、日期),并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。Pandas构建于NumPy之上,它不仅继承了NumPy的高性能
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
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程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
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textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
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- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
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SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
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XML 基础
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SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
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java数据结构栈
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
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Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
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问:请找出下面代码里的问题:
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memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》