- ChatGPT o1与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro的比较
开发者每周简报
chatgpt人工智能gpt
全新的ChatGPTo1模型(代号“Strawberry”)是OpenAI的最新进展,专注于以前的AI模型难以应对的领域:高层次推理、数学和复杂编程。OpenAI设计o1模型以花费更多时间思考问题,使其在需要逐层推理的任务中提高准确性。本文深入介绍了o1的特性、现实中的应用以及它与顶级竞争对手GPT-4o、Gemini1.5Pro和Claude3.5Sonnet的比较。什么是OpenAIo1模型?
- 2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析
emmm形成中
linux应用实操服务器linuxgithub
2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析摘要:随着Linux在云计算、大数据、AI等领域的广泛应用,系统性能优化成为运维工程师的核心技能。本文结合2025年最新实践案例,从内核调优、资源管理、安全加固到云原生适配,全面解析Linux系统优化的20项核心技术,助力企业打造高性能、高可用的服务器环境。一、Linux系统优化的重要性与趋势在数字化转型加速的背景下,Linux系
- 数学建模与优化算法在确定X和Y值时,如何处理实验数据的不确定性?
学术乙方
油纸绝缘算法经验分享
在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值,可以参考以下方法和步骤:建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述,其中X表示挡板厚度与总厚度的比值,Y表示间隔器宽度与总宽度的比值。这些参数直接影响油纸绝缘的介电特性。通过实验数据(如介电谱曲线)和理论模型,可以建立数学方程来描述X和Y对介电特性的影响。引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因
- 【初探数据结构】带环链表:原理、判断与数学证明
我想吃余
数据结构篇数据结构链表
欢迎讨论:在阅读过程中有任何疑问,欢迎在评论区留言,我们一起交流学习!点赞、收藏与分享:如果你觉得这篇文章对你有帮助,记得点赞、收藏,并分享给更多对数据结构感兴趣的朋友文章目录一、何为带环链表1.1带环链表的定义1.2典型示例二、环路检测:Floyd判圈算法2.1快慢指针实现2.2算法特性三、数学证明与深度解析3.1步长差为1的必然性证明(快2步/慢1步)3.2广义步长分析(快n步/慢1步)四、环
- 大数据与hdfs创建文件夹
猫猫头有亿点炸
大数据hdfshadoop
注意事项:在hdfs上操作的文件,创建文件的时候注意他与linux是不一样的(模式如下:)hdfsdfs-mkdir/test1错误示例:否则,无论如何hdfsdfs-ls/test1/都没有文件的
- 【基础5】归并排序
流光听风语
基础算法排序算法算法
核心思路归并排序基本思想是将一个数组分成两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,然后将排好序的子数组合并成一个最终的有序数组,即分治法:分:将数组递归拆分成左右两半,直到每个子数组只剩1个元素(天然有序)。治:将两个有序子数组合并为一个有序数组,直到合并成完整数组。优缺点优点缺点✅稳定排序(相等元素顺序不变)❌额外空间(需O(n)临时数组)✅时间复杂度稳定O(nlogn)❌递归可能栈溢出(极大数据
- Linux系统之bc命令详解
门前灯
linux运维服务器bcbc命令详解
bc(BasicCalculator)是一个在Unix和类Unix操作系统中提供的任意精度计算语言。它支持基本的数学运算,包括加、减、乘、除以及指数运算,并且能够处理浮点数和整数。此外,bc还支持编程特性,如变量定义、条件判断、循环结构等,使其不仅仅是一个计算器,更是一个完整的编程环境。基本语法启动bc交互模式:直接在终端中输入bc即可进入交互模式,在该模式下可以实时输入并计算表达式。bc非交互模
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- QwQ-32B通用能力测评的详细分析
大势下的牛马
搭建本地gptQwQQwQ-32BRAG人工智能知识库
QwQ-32B通用能力测评的详细分析一、测评框架与核心基准测试QwQ-32B的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开,覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力:LiveBench(“最难LLMs评测榜”)设计方:Meta首席科学家YannLeCun团队主导构建任务类型:数学证明:需完成包含多步推导的几何/代数证明题(如"证明存在无限多个素数")逻辑谜题:例如"三个箱子标签全错,如何通
- Java 中操作 R:深度整合与高效应用
froginwe11
开发语言
Java中操作R:深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展,R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。而Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的语言,其强大的功能和稳定性使其成为构建高性能应用的首选。本文将探讨Java如何操作R语言,实现高效的数据分析应用。一、Java操作R的背景R语言优势:R语言拥有丰富的统计分析、数据可视化工具和机器学习算法库,是数据分析领域的首选语言
- 大话机器学习三大门派:监督、无监督与强化学习
安意诚Matrix
机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻,系统阐述了机器学习的三大范式:监督学习(少林派)凭借标注数据精准建模,擅长图像分类等预测任务;无监督学习(逍遥派)通过数据自组织发现隐藏规律,在生成对抗网络(GAN)等场景大放异彩;强化学习(明教)依托动态环境交互优化策略,驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味,既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"(数学公式与代码实现
- Java 常用命令总结(完)
羊不白丶
java开发语言后端
更新了版本,请移步Java常用命令总结持续更新中!!!目录基础输入保留几位小数Random数组SystemArraysHashMapHashSetStringStringBuilderArrayListDeque栈Queue队列PriorityQueue优先队列常用数学算法&&结论结论算法ScannerIntegerIterator迭代器MathComparator&&Comparable的使用其
- 数据集与云计算:云端数据集的管理与应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪,我们见证了信息技术的爆炸式增长,数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究,从电子商务交易到物联网传感器,各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇:数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据,我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
- AI 大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能(AI)和大模型应用的快速发展中,数据中心(DataCenter)成为了一个至关重要的组成部分。无论是进行深度学习模型的训练,还是大模型应用的推理,数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。随着AI模型和大数据量的增长,数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本,同时保持高性能
- Deepseek-R1性能指标
ZHOU_CAMP
agent论文解读人工智能agent
目录Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)2.Codeforces(Percentile)3.GPQADiamond(Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力。DeepSeek-R1的
- Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介
ZHOU_CAMP
deepseekrelated论文人工智能深度学习
基于过程的自奖励语言模型:LLM优化的新范式引言大型语言模型(LLM)在多种任务中展现出了强大的能力,尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。然而,传统的自奖励范式在数学推理任务中存在局限性,甚至可能在迭代训练中导致模型性能下降。为了解决这些问题,论文《Process-basedSelf-RewardingLanguageModels》提出了一种新的框架,该框架结合了长链推理、逐步LLM评判(L
- 信号处理应用:控制系统中的信号处理_(2).控制系统的数学建模
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟数学建模信号处理
控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中,数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为,帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法,包括传递函数、状态空间模型和频域分析。1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型,用于描述线性时不变(LTI)系统的输入输出关系。传递函数是在复频域(s域)中表示的,可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
- 信号处理应用:电力系统中的信号处理_(9).基于电力系统信号的数据挖掘技术
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理数据挖掘人工智能
基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域,涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。随着大数据和人工智能技术的发展,数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛。本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析,以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中,信号可以分为多种类型,包括:电压信号:反映电力系统的电压水平,用于检
- CCF-GESP Python一级考试全解析:网络协议+编程技能双突破
奕澄羽邦
python网络协议开发语言
第一章CCF-GESP考试全景透视1.1认证体系权威性中国计算机学会(CCF)主办的GESP编程能力等级认证,是国内首个面向青少年的编程能力标准化评估体系。Python一级考试作为入门级认证,主要考察考生对计算机基础逻辑、编程工具使用及网络基础概念的掌握程度,证书受教育部认可,为后续人工智能、大数据等领域学习奠定基石。1.2考试内容三维度编程语言:Python语法基础(变量、循环、条件判断)、函数
- 基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱
Wis4e
深度学习pytorch神经网络
可以学习如下内容:•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多,把这些组件确定后,这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括:1)层:神经网络的基本结构,将输入张量转换为输出张量。2)模型:层构成的网络。3)损失函数:参数学习的目标函
- 2024年大数据最新图解curator如何实现zookeeper分布式锁_curator 锁(3)
2401_84183802
程序员分布式大数据zookeeper
三、Zookeeper分布式锁概述1、Zookeeper分布式锁实现思路2、Zookeeper分布式锁解决的问题3、Zookeeper分布式锁优缺点?四、InterProcessMute实现分布式锁原理1、加锁流程(acquire()方法)0)加锁流程图1)internalLock()LockDatainternalLock()方法逻辑2)LockInternals#attemptLock()--
- 物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化
小赖同学啊
智能硬件物联网
数字孪生(DigitalTwin)是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网(IoT)、大数据、人工智能(AI)和仿真技术,能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。以下是数字孪生技术在设备状态实时仿真和优化中的应用及实现路径:一、数字孪生的核心概念1.物理实体实际的设备或系统(如工厂设备、风力发电机、汽车)。2.虚拟模型物理实体的数字化表示,通常包括几何模型、行为模型和数
- 大位数
皮小猪的时光
面试/笔试题大位数
大位数问题:int的表示范围是-2147483648~2147483647。当两个正数相加的结果大于2147483647时,将会造成越界,而得到负数的结果。同样两个大位数相乘,也会导致越界的危险。为此,处理大位数问题时,普通的做法将无法满足需求。解决方法主要有两种:利用现有的大数库。如:GNUMP等。可参考维基百科上的介绍-GNU多重精度运算库自己动手写。大位数加法思路:按照小学时算算术题的方法,
- 【Transformer优化】Transformer的局限在哪?
T-I-M
transformer深度学习人工智能
自2017年Transformer横空出世以来,它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时,是否真正理解了它的局限性?本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷,并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒":从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式:Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- 笔试题6:销售区域业绩对比
clownAdam
大数据笔试题数据库sql大数据面试笔试数据分析
2025年3月某运营商大数据笔试题(真实)并附有解答和解析说明笔试题6销售区域业绩对比:有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv,包含字段:region(销售区域)、product_category(产品类别)、sales_amount(销售金额)。请使用SQL完成以下任务:统计每个销售区域各类产品的总销售金额,结果按销售区域和产品类别排序。找出每个销售区域销售金额最高的产品类别
- Laravel如何实现MySQL分库分表的功能?使用场景是什么?底层原理是什么?
快点好好学习吧
Laravellaravelmysqlphp
一、MySQL分库分表的定义1.核心定义分库(Sharding):将数据分散到多个数据库中,以减轻单个数据库的压力。分表(Partitioning):将一个大表拆分为多个小表,通常基于某种规则(如用户ID或时间戳)。目的:提高系统的扩展性、性能和可用性。二、使用场景1.常见使用场景高并发系统:数据量巨大且访问频率高的场景(如电商平台、社交网络)。大数据存储:单表数据量超过千万甚至亿级时,需要分表以
- 探秘开源项目 MapReduce:分布式计算的新篇章
褚知茉Jade
探秘开源项目MapReduce:分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域,一个名字始终熠熠生辉,那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力,分析其技术原理,探讨它的应用场景,并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
- 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
AI博士小张
python数据分析数据库
基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术,实时抓取、分析微博平台上的用户言论,并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈,结合网
- MapReduce:分布式计算的基石
Earth explosion
mapreduce大数据
MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型,以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群(数千台机器)上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念:分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache