- 点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练
完美代码
3dneo4j点云
点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法,可用于处理点云数据,并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中,我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练,并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- a16z:一文梳理 7 种代币分类,如何区分网络代币与公司支持代币?
web3区块链比特币
作者:Techub精选编译撰文:MilesJennings、ScottDukeKominers和EddyLazzarin,a16z编译:Glendon,TechubNews随着基于代币的网络模型的活动日益活跃和创新,开发者们正在思考如何区分不同类型的代币——以及哪种代币最适合他们的业务。与此同时,消费者和政策制定者也正在尝试更好地了解区块链代币在应用中的角色和风险。为了帮助梳理代币类别,本文提供了
- 物联网核心技术M2M的构成、基本特征和应用类别
一抹斜阳尽余辉
物联网M2M物联网技术
现阶段,许多公司都在引进新的面向客户的相关产品和服务以改善现有的产品,增加收益并且创造新的收益机会。根据跨国通讯公司沃达丰的M2M晴雨表数据,在已经应用M2M技术的企业中,有66%声称他们的战略侧重于外部利益相关者,M2M的趋势已经显而易见。全球已经有超过四分之一的企业在应用M2M技术,随着M2M技术越来越普遍,越来越多的企业意识到M2M技术的无限可能性:不仅能使企业内部业务流程自动化,还能够驱动
- 支持向量机——SVM
big_matster
周志华机器学习支持向量机算法
支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器,其学习的优化目标便是间隔最大化,因此,支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。函数间隔和几何间隔对于二分类学习,假设现在的数据是线性可分的,这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面,该超平面能够将不同类别的样本分开,类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0来表示
- 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
- 白盒测试基础知识-辅助理解
Ben_F
系统架构功能测试
类别详细内容定义白盒测试(WhiteBoxTesting)是一种基于代码内部结构和逻辑的测试方法,测试人员需要了解程序的内部实现细节。别名结构测试、透明盒测试、玻璃盒测试、逻辑驱动测试测试对象程序的源代码、内部结构、逻辑路径、控制流、数据流等测试目标验证代码的正确性、逻辑覆盖、路径覆盖、边界条件等主要技术-语句覆盖:确保每条语句至少执行一次。-分支覆盖:确保每个分支(如if-else)至少执行一次
- 机器学习篇——决策树基础
巷955
机器学习算法决策树
引言:决策树是一种常见的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个可能的测试结果,而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。1.决策树的基本概念1.1什么是决策树?决策树是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更小的子集,最终生成一棵树状结构。决
- 扩散模型中三种加入条件的方式:Vanilla Guidance,Classifier Guidance 以及 Classifier-Free Guidance
AIGC_ZY
DiffusionModels机器学习计算机视觉深度学习
扩散模型主要包括两个过程:前向扩散过程和反向去噪过程。前向过程逐渐给数据添加噪声,直到数据变成纯噪声;反向过程则是学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据。在生成过程中,模型从一个随机噪声开始,通过多次迭代去噪,最终生成有意义的数据,比如图像。这时候,如果需要生成特定类别的数据,比如生成猫的图像而不是狗的,就需要加入条件引导,控制生成的方向。这就是条件扩散模型的作用。VanillaGuidance、Cl
- http 状态码秒记速查(附速记口诀)
追寻光
前端Javahttp网络协议网络
♥️♥️♥️开发常见HTTP状态码总结,按类别分类,便于快速查阅快速记忆口诀:1xx:临时通知,继续操作2xx:成功搞定,无需担心3xx:资源搬家,跟着跳转4xx:你(客户端)的问题,检查请求5xx:我(服务器)的锅,稍后再试分类状态码名称通俗解释1xx信息响应100Continue服务器已收到请求头,客户端可继续发送请求体。101SwitchingProtocols服务器同意切换协议(如从HTT
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- python:类方法(Class Methods)
听海边涛声
python开发语言
我们可以将Python类中的方法分为三个不同的类别,即类方法、实例方法和静态方法。Python类方法是绑定到类而不是类的实例的方法。它可以在类本身上调用,而不是在类的实例上调用。注意,不要将类方法与静态方法混淆:虽然两者都是通过类来调用的,但静态方法无法访问“cls”参数,因此它不能修改类的状态。与类方法不同,实例方法可以访问对象的实例变量。它也可以访问类变量,因为类变量是对所有对象都相同的。创建
- 全球首款通用AI Agent产品Manus深度分析报告
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法AI智能体agent多模态大模型语言模型深度学习
发布日期:2025年3月6日撰写背景:Manus由Monica.im团队开发,作为全球首款通用Agent(自主智能体),其技术突破与市场反响引发广泛关注。本报告从技术、应用场景、行业影响及挑战等多维度进行分析。一、Manus的核心技术与产品定位1.1定义与技术突破核心定义:Manus是首个能够独立思考、系统规划并自动执行复杂任务的通用型AIAgent。与传统AI助手(如Siri、ChatGPT)不
- 使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码
max500600
python机器学习python分类
以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理(NLP)技术处理题目的文本信息,并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备:准备包含高中物理题目的数据集,每个题目都有对应的类别标签。文本预处理:对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练:使用训练数据训练分类模型。模型评估:使用测试数据评估模型的性能。预测:使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
- 深度学习中N维数组的介绍
帅维维
深度学习深度学习人工智能
N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例:0维数组(标量):通常表示一个类别。1维数组(向量):通常表示一个特征向量。二维数组(矩阵):通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵:通常表示RGB图片(宽*高*通道)。四维矩阵:通常表示一个RGB图片批量(批量大小*宽*高*通道)。五维矩阵:通常表示一个视频批量(批量大小*时间*宽*高*通道)。
- 简单分享下Python数据可视化
小软件大世界
信息可视化python开发语言
在数据科学的广阔天地里,数据可视化是不可或缺的一环,它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言,掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库,无疑能让你的分析报告更加生动有趣。本文专为渴望提升数据可视化技能的你设计,通过15个实用技巧,带你从基础走向高级,探索数据背后的精彩故事。1.基础条形图-简单入手Matplotlib示例:import matplotlib.pyplot
- MATLAB中isstrprop函数用法
jk_101
Matlabmatlab算法开发语言
目录语法说明示例确定哪些字符为字母确定字符串数组中的字符类型确定元胞数组中的字符类型在元胞数组中返回逻辑向量确定数值数组中的字符类型isstrprop函数的功能是确定输入字符串中的哪些字符属于指定类别。语法TF=isstrprop(str,category)TF=isstrprop(str,category,'ForceCellOutput',tf)说明TF=isstrprop(str,categ
- 自动扶梯人员摔倒掉落识别检测数据集VOC+YOLO格式5375张2类别
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YOLO深度学习机器学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):5375标注数量(xml文件个数):5375标注数量(txt文件个数):5375标注类别数:2标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["anomaly",
- 代码签名证书
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代码签名证书是一种数字证书,用于对软件、应用程序、脚本或其他代码进行数字签名。可确保软件的来源可靠、未被篡改,并在用户下载或安装时提供额外的安全性。一、代码签名证书的类别代码签名证书分为两种:OV代码签名证书和EV代码签名证书OV代码签名证书:可以对开发的软件进行哈希签名,但是其不能消除微软SmartScreen安全提示,用户下载软件时仍然有弹窗提示需要手动点击“仍要运行”EV代码签名证书:不但能
- PCB 目标检测数据集
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###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**:工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板(PCB)缺陷检测**任务,专为工业质检场景设计,提供高精度标注的PCB图像及缺陷目标信息,支持目标检测、缺陷分类、自动化质检等研究方向。---####**核心特性**1.**丰富的缺陷类别**包含多种PCB缺陷类型,如:-**missing_
- 机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解
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机器学习深度学习人工智能php学习chatgpt前端
两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念:1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习;2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器,无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器;3、所以说,有监督的机器学习可以抽象为一个分类task,而无监督的基本完成的是聚类;4、有监督的机器学习中,我们可以概述为通过很多有标记的数据,训练出一个模型,然后利用这个,对输入的X进行预
- 从参与者到规则制定者:团体标准参编的战略意义
德为先科技
执行标准标准团体标准大数据业界资讯
核心内容:1、政策导向鼓励企业、科研机构等社会主体参与团体标准编制,填补市场空白。参编单位可通过标准制定抢占行业话语权,形成技术壁垒(如华为、阿里等头部企业案例)。2、参编流程资质要求:具备技术研发/市场应用能力;符合团体成员资格(如加入行业协会)。立项申报:提交《标准草案框架》《可行性分析报告》至标准化技术委员会。编制分工:主笔单位负责技术条款编写,参编单位提供数据验证与应用场景支持。3、权益保
- kali连接蓝牙_蓝牙攻击指南(kali)
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kali连接蓝牙
基本操作hciconfig查看蓝牙设备信息hcitool:这是一个查询工具。可以用来查询设备名称,设备ID,设备类别和设备时钟。hcidump:可以使用这个来嗅探蓝牙通信hciconfighci0up启动蓝牙设备hciconfighci0down关闭蓝牙设备servicebluetoothstart启动蓝牙服务bluetoothctl蓝牙控制台错误Failedtopair:org.bluez.Er
- 登录认证流程分析与总结
thankgoodneww
java安全gateway后端架构代理模式模板方法模式
内测之家一款功能强大且全面的应用内测与管理平台、分发平台,专为iOS和Android开发者打造,旨在为用户提供便捷高效、安全可靠的一站式服务。无论是从资源安全到传输安全,还是从数据保护到应用管理、统计分析,内测之家都展现出卓越的能力与优势。一、登录认证类型分类根据用户输入的认证方式,登录类型可分为以下类别:类型特点适用场景账密登录用户输入账号(邮箱、手机号、自定义账号)和密码,后端校验密码哈希值。
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- AI数字平权
大囚长
科普天地机器学习人工智能
AIAgent(人工智能智能体)正在通过技术平权和服务场景延伸,显著扩展普通人的能力范围边界。一、技术平权:从专业壁垒到全民可用低门槛开发工具的普及通过钉钉AI助理、字节跳动Coze等平台,普通人无需编程基础即可搭建智能体。例如,钉钉AI助理市场允许用户直接调用通义千问等大模型,创建标准化的工作流(如自动整理会议纪要、生成竞品分析报告);Coze平台支持DeepSeek等低成本模型,用户可通过“3
- Python爬取亚马逊商品数据-多线程【附源码】
代码CC
python爬虫python爬虫多线程开发语言
效果如下图:代码用途说明(完整代码在后面)核心功能本代码用于自动化采集亚马逊平台商品数据,主要获取以下信息:商品分类:通过URL参数自动识别商品类别(如electronics/beauty)商品名称:精准提取商品标题用户评分:解析星级评分(4.5/5.0等)销售信息:获取近期销售数据应用场景市场调研:分析不同商品类别的市场竞争情况价格监控:跟踪商品价格波动趋势竞品分析:获取同类商品的用户评价数据库
- 目前市场上的人工智能大模型有哪些?
国货崛起
大模型人工智能人工智能
截至最后更新时间(2024年3月中旬),以下是国内外部分知名的人工智能大模型,按类别和用途大致分类如下:国外:自然语言处理(NLP)大模型:OpenAIGPT系列:GPT-3:迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一,具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4:后续版本,性能和参数量比GPT-3更高,各项指标均有所提升。Google的Transformer系列:BERT(Bidirection
- 基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类
修破立生
大模型python人工智能
在自然语言处理(NLP)领域,文本分类是一项非常重要的任务,它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。传统的文本分类方法有很多,而近年来,利用大模型进行文本分类逐渐成为一种流行且高效的方式。本文将介绍如何使用Python编写代码,结合DeepSeekAPI实现文本分类的功能,并探讨使用大模型方法进行文本分类与其他方法的区别。1代码概述我们的代码主要实现了以下几个功能:创建一个DeepS
- 【数据挖掘】异构图与同构图
dundunmm
数据挖掘深度学习数据挖掘知识图谱人工智能
在图论(GraphTheory)中,异构图(HeterogeneousGraph)和同构图(HomogeneousGraph)是两种不同的图结构概念,它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图(HeterogeneousGraph)定义:异构图是指节点类型和/或边类型不同的图,通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如,在社交网络、知识图谱、生物网络等领域,数据往往包含多个类别的实体
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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