- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(网络与信息安全):TrustCom 2025
爱思德学术
网络安全信息与通信
TrustCom2025TheIEEETrustCom-2025(24thIEEEInternationalConferenceonTrust,SecurityandPrivacyinComputingandCommunications)isaforumforpresentingleadingworksontrustedcomputing,communications,networkingandm
- 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
- 鸿蒙应用变现策略:盈利模式全面分析
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
鸿蒙应用变现策略:盈利模式全面分析关键词:鸿蒙应用、变现策略、盈利模式、应用内购买、广告盈利、订阅服务摘要:本文旨在全面分析鸿蒙应用的变现策略和盈利模式。随着鸿蒙操作系统的广泛应用,众多开发者希望借助这一平台实现应用的盈利。文章将从背景介绍入手,阐述鸿蒙应用的发展现状和盈利的重要性。接着详细解析核心概念,包括常见的盈利模式及其原理。通过数学模型和公式说明不同盈利模式的潜在收益计算方法。结合项目实战
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 02 计算机辅助设计(CAD)软件:AutoCAD
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程应用软件编程与数学CAD
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介02计算机辅助设计(CAD)软件:AutoCAD一、计算机辅助设计(CAD)概述(一)定义(二)CAD的优势(三)CAD的应用范围二、计算机辅助设计发展历程(一)起源阶段(20世纪50年代-60年代)(二)初步发展阶段(20世纪70年代)(三)成熟阶段(20世纪80年代-90年代)(四)拓展阶段(20世纪末-21世纪初)(五)智能化与集成化阶段(21世纪
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 05 三维工程设计软件:SolidWorks
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程编程与数学应用软件工程设计SolidWorks
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介05三维工程设计软件:SolidWorks一、法国达索系统(DassaultSystèmes)公司简介(一)公司历史(二)公司发展(三)公司文化与价值观二、SolidWorks软件主要特色(一)直观的用户界面(二)强大的三维建模能力(三)全面的设计验证工具(四)高效的协作功能三、SolidWorks软件的核心功能(一)三维建模(二)装配设计(三)工程图生
- python3常用模块
ZZH1120KQ
python开发语言
1数学运算模块math“math”模块提供了许多常用的数学函数,例如三角函数、四舍五入、指数、对数、平方根、总和等importmath1.1常数math.pi返回圆周率的数学常数。math.e返回指数的数学常数示例:print(math.pi)print(math.e)1.2fabs(x)取绝对值示例:print(math.fabs(5))print(math.fabs(-5))1.3ceil(x
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 03 三维建模及动画软件:Autodesk Maya
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程maya编程与数学应用软件动画三维建模
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介03三维建模及动画软件:AutodeskMaya一、什么是三维建模二、什么是计算机动画三、三维建模及动画设计软件的发展历程(一)早期探索阶段(20世纪60年代-80年代)(二)初步发展阶段(20世纪80年代-90年代)(三)快速发展阶段(20世纪90年代-21世纪初)(四)多元化与整合阶段(21世纪初-至今)四、三维建模及动画设计软件主要产品(一)Aut
- Python 中的集合(Set)详解:从基础操作到实际应用
面朝大海,春不暖,花不开
Python基础python开发语言
文章大纲引言:集合在Python中的重要性在Python编程中,集合(Set)是一种极为重要的内置数据结构,它以无序性和元素唯一性为主要特点。集合中的每个元素都是独一无二的,这使得它在处理数据去重、成员检测以及数学运算(如并集、交集)时表现出色。无论是进行大规模数据分析,还是优化算法效率,集合都能提供高效的解决方案。例如,在处理用户ID列表时,集合可以快速去除重复项,确保数据准确性。此外,集合与字
- 新手了解和使用python环境下的运算符(使用notepad++)
2303_77470379
python
目录一、引言二、Python运算符的分类与使用三、在Notepad++中使用Python运算符四、案例五、总结一、引言在Python编程的世界里,运算符扮演着举足轻重的角色,它们是对数据进行操作的关键工具。从简单的数学运算,到复杂的逻辑判断,运算符贯穿于Python程序的各个角落。而Notepad++作为一款强大的文本编辑器,为我们编写和运行Python代码提供了便利的环境。接下来,让我们深入了解
- 九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的“隐形杀手“
九章数学体系
数学建模拓扑学人工智能神经网络
九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的"隐形杀手"摘要传统人工智能模型在面对边缘场景时常常表现出鲁棒性不足的问题,本文深入分析发现,这种现象的本质根源在于模型缺乏显式的定义域约束,导致无界化假设成为影响AI鲁棒性的"隐形杀手"。文章系统阐述了无界假设如何引发对抗样本脆弱性和数值不稳定等核心问题,并引入九章数学体系的定义域约束理论,为解决这些问题提供了全新的数学视角和工程实现路径。研究表明,通过
- OpenCV让Python实现人脸特征点检测
Python编程之道
Python编程之道opencvpython人工智能ai
OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词:OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要:本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始,逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理,包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解,并通过实际项目案例
- 1.1.1 配置无线控制器和访问点以增强网络安全(已改)
萱配巍
网络
文章目录一、试题拓扑图及考试说明二、操作步骤1.设定无线控制器名称与VLAN划分2.配置DHCP服务3.配置AC的AP组并导入AP4.配置无线业务参数,创建并配置以下模板:5.配置AP组引用VAP模板6.保存所有设备的配置三、完成后的情况验证1.拓扑2.STA验证一、试题拓扑图及考试说明随着业务扩展,信息安全成为公司管理层的重点关注对象。为了实施集中管理公司的无线网络环境,如图1所示,现在需要对无
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算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
从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
- 《高等代数》线性相关和线性无关无关典型例题
代码小白菜菜
高等代数笔记高等代数
说明:此文章用于本人复习巩固,如果也能帮到大家那就更加有意义了。注:1)一般情况下题目要求证明哪个向量组线性相关或线性无关就用线性相关和线性无关的定义将等式写出来,然后再用适当的方法进行求解。2)在这题中,利用了行列式有解无解和线性相关和线性无关的关系进行判断是线性相关还是线性无关。
- 线性相关和线性无关
我推是大富翁
线性代数线性代数
在线性代数中,线性相关和线性无关是刻画向量组性质的核心概念,以下是关于它们的重要结论总结:一、基本定义与核心判定线性相关的定义向量组{α1,α2,…,αm}\{\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_m\}{α1,α2,…,αm}线性相关,当且仅当存在不全为零的实数k1,k2,…,kmk_1,k_2,\dots,k_mk1,k2,…,km线性无关的定义向量组{α1,α2,…,
- 数据同步工具对比:Canal、DataX与Flink CDC
智慧源点
大数据flink大数据
在现代数据架构中,数据同步是构建数据仓库、实现实时分析、支持业务决策的关键环节。Canal、DataX和FlinkCDC作为三种主流的数据同步工具,各自有着不同的设计理念和适用场景。本文将深入探讨这三者的技术特点、使用场景以及实践中的差异,帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。1.工具概述1.1CanalCanal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志(binlog)解析的组件,主要用于
- 云计算在可视化非线性偏微分方程动力学中的应用:拟线性和半线性示例-AI云计算数值分析和代码验证
亚图跨际
AI云计算人工智能
“拟线性”和“半线性”代表了非线性偏微分方程(PDEs)这一大类中的重要分类。其区别主要在于非线性的表现形式,特别是与未知函数的最高阶导数之间的关系。在偏微分方程的研究中,将其分为线性、半线性、拟线性和完全非线性至关重要,因为用于分析和求解它们(例如,解的存在性、唯一性、正则性、数值方法)的数学技术根据其线性性质而显著不同。非线性偏微分方程通常比线性偏微分方程更难求解和分析,即使在非线性类别中,由
- 大学专业科普 | 云计算、大数据
鸭鸭鸭进京赶烤
云计算大数据
大数据专业是近年来随着信息技术发展而兴起的热门学科,专注于从海量、多样化的数据中提取有价值信息,为各行业提供数据驱动的决策支持。专业定义大数据专业旨在培养掌握大数据采集、存储、管理、分析和应用等核心技术的人才。该专业融合了计算机科学、数学、统计学、数据科学和领域知识,重点解决大数据环境下的数据处理和分析问题。课程设置大数据专业的课程体系包括基础课程、专业核心课程和实践课程。(一)基础课程基础课程涵
- 史上最全的CTF保姆教程 从入门到入狱【带工具】
最爱吃南瓜
网络安全web安全windows
下面分享的资源包含国内9套教程教程1-CTF从入门到提升四周学习视频教程教程2-信息安全CTF比赛培训教程教程3-CTF从入门到提升教程4-CTF培训web网络安全基础入门渗透测试教程教程5-CTF入门课程教程6-CTF夺旗全套视频教程教程7-网络安全课程新手入门必看教程8-bugku_CTF_Web视频教程网络安全预科班课程CTF入门国外3套教程国外教程1套-GoogleCTF2018Begin
- 黑客入门 | 用ROP和shellcode攻击SolarWinds Serv-U SSH漏洞
廖致君
安全网络攻击模型
(备注:黑客Hacker并不等同于信息安全罪犯。)最近花了些时间学习bufferoverflow安全漏洞,做了大名鼎鼎的CSAPP课程里的attacklab,学到了return-orientedprogramming(ROP)这种让我大开眼界的进攻方式。于是想要趁热打铁,来详细研究一下现实世界中的黑客进攻案例。本篇文章挑选的是2021年SolarWindsServ-UFTP软件中的漏洞,记录编号C
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第十二章 无穷级数 第四节函数展开成幂级数
一、泰勒级数与麦克劳林级数泰勒多项式与泰勒级数泰勒多项式:若函数f(x)在点x_0处具有直到n阶的导数,则可以构造一个n次多项式:P_n(x)=f(x_0)+f’(x_0)(x-x_0)+[f’'(x_0)/2!](x-x_0)^2+…+[f^(n)(x_0)/n!](x-x_0)^n这个多项式是f(x)在x_0处的最佳逼近多项式。泰勒级数:当n→∞时,若泰勒多项式的余项R_n(x)→0,则f(x
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第十二章 无穷级数 第五节函数的幂级数展开式的应用
没有女朋友的程序员
高等数学
一、幂级数展开的核心作用幂级数展开不仅是理论工具,更是解决实际问题的计算利器,主要应用包括:近似计算:用多项式逼近复杂函数(如计算函数值、积分值)。求解微分方程:将解表示为幂级数形式,逐项代入方程求解。求和与积分:将难以处理的级数转化为已知函数的展开式。分析函数性质:通过展开式研究函数的极值、拐点等。二、典型应用详解近似计算函数值原理:用泰勒多项式的前几项近似代替原函数。关键步骤:写出函数的麦克劳
- 智能合约安全审计平台——以太坊虚拟机安全沙箱
闲人编程
智能合约安全区块链安全沙箱隔离层以太坊EVM
目录以太坊虚拟机安全沙箱——理论、设计与实战1.引言2.理论背景与安全原理2.1以太坊虚拟机(EVM)概述2.2安全沙箱的基本概念2.3安全证明与形式化验证3.系统架构与模块设计3.1模块功能说明3.2模块之间的数据流与安全性4.安全性与密码学考量4.1密码学保障在沙箱中的应用4.2防御策略与安全规范5.实战演示与GUI设计5.1设计目标5.2GUI模块设计5.3数学公式与数据展示6.沙箱模拟运行
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- 【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计
天天Matlab代码科研顾问
matlab神经网络开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍摘要:电池荷电状态(StateofCharge,SOC)的精确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。传统的SOC估计方法存在精度受限、算法复杂等问题。本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
matlab科研社
分类matlab神经网络
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍近年来,随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升,人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中,反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络)凭借其强大的非
- Typora用法
是小崔啊
其他编程知识typora
Typora用法文章目录Typora用法一:typora快捷键1:任务列表2:文字常用修饰3:文本语法3.1:标题层级3.2:水平分割线3.3:表情3.4:超链接3.5:插入图片3.6:代码3.7:引用3.8:表注3.9:参考链接3.10:有序无序列表3.11:表格二:typora作图1:流程图2:时序图3:状态图4:类图5:饼状图6:甘特图三:数学公式1:分数和乘法2:开根号3:上下标4:向量点
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 信息安全与网络安全---引言
薄荷椰果抹茶
信息安全与网络安全安全网络安全
仅供参考文章目录一、计算机安全1.1CIA三元组1.2影响等级1.3计算机安全的挑战二、OSI安全体系结构2.1安全攻击2.2安全服务2.3安全机制三、基本安全设计准则四、攻击面和攻击树(重点)4.1攻击面4.2攻击树五、习题与答案一、计算机安全(1)对某个自动化信息系统的保护措施(2)其目的在于实现信息系统资源的完整性、机密性、以及可用性1.1CIA三元组C:机密性数据机密性Dataconfid
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置