- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- 数据挖掘中的关联规则--面向频繁项集的A-Priori算法
绒绒毛毛雨
大数据挖掘算法数据挖掘python
文章目录一、频繁项集与关联规则学习1.实体与关系2.支持度与频繁项集3.关联规则二、寻找频繁项集1.频繁项集发现的挑战三角矩阵项对计数值的三元组存储方法2.频繁项集的单调性3.面向项对的A-Priori算法4.PCY算法哈希表创建第二遍扫描5、多阶段算法6、多哈希算法7、随机化算法8、SON算法9、Toivonen算法三、频繁项集小实践:消费者购买记录模拟数据示例具体问题分析一、频繁项集与关联规则
- 探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统
孟振优Harvester
探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统,由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务,通过机器学习算法理解用户的观影偏好,并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件:数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- 龙珠训练营机器学习task04
a_little_pig_
python
学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?spm=5176.20222472.J_3678908510.8.8f5e67c2RKrT98总体思路:分别使用LightGBM,xgboost,gbdt,catboost建立多个个体学习器(加入b
- 蓝桥杯嵌入式历年省赛真题
计算机小混子
单片机蓝桥杯职场和发展
蓝桥杯嵌入式历年省赛真题目前是第六到十二届真题,还剩第十三和第十四届的题目,由于最近一下做了很多套,最后两套等考前复习时做很多套路是固定,使用STM32G431开发板蓝桥杯嵌入式第六届真题—电压测量监控系统蓝桥杯嵌入式第七届真题–模拟液位检测告警系统蓝桥杯嵌入式第八届真题–模拟升降控制器蓝桥杯嵌入式第九届真题–电子定时器蓝桥杯嵌入式第十届真题–电压检测系统蓝桥杯嵌入式第十一届真题蓝桥杯嵌入式第十二
- Vue 框架深度剖析:原理、应用与最佳实践
秋夜Autumn
vue.js前端javascript
目录一、Vue框架简介二、Vue的安装与基本使用(一)安装(二)基本使用三、Vue组件(一)创建组件(二)组件通信四、Vue模板语法(一)插值(二)指令(三)计算属性和侦听器五、Vue过渡与动画(一)过渡类名(二)过渡组件六、VueRouter(一)安装与配置(二)使用路由七、Vuex(一)核心概念(二)使用Vuex八、Vue项目优化(一)性能优化(二)代码优化九、Vue生态系统(一)UI框架(二
- 【贪心算法】洛谷P1106 - 删数问题
仟濹
算法学习笔记贪心算法算法c语言c++
2025-01-22-第46篇【洛谷】贪心算法题单-【贪心算法】-【学习笔记】作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND账号名)目录文章目录目录P1106删数问题题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1提示思路代码P1106删数问题题目描述键盘输入一个高精度的正整数nnn(不超过250250250位),去掉其中任意kkk个数字后剩下的数字按原左右次序将组成一个新的非负整数。编程对
- 新能源汽车 BMS 学习笔记篇——如何选择继电器 & MOS 管作为开关
WPG大大通
其他教程笔记MOS大大通继电器
序:继电器和MOSFET(俗称MOS管)都可以用作BMS(BatteryManagementSystem,电池管理系统)中控制电池充放电的开关,但它们在原理、结构和特性上存在一些区别,以下总结它们之间主要区别及适用场景一、继电器&MOS管的组成结构及工作原理1、继电器:由线圈、触点和机械部件组成。当ControlSwitch闭合时,触发继电器的电磁线圈产生磁场,使其吸引或释放触点(RelayCon
- Topaz Video AI——视频修复
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC
一、TopazVideoAI介绍及使用TopazVideoAI是一款基于人工智能的视频增强和修复软件,主要用于提升视频质量、去噪、插帧和分辨率提升。它利用深度学习技术对视频进行智能化处理,使得视频看起来更加清晰和流畅。TopazVideoAI特别适合那些需要修复旧视频、提升低分辨率视频质量的用户。二、TopazVideoAI的主要功能视频去噪:通过AI模型去除视频中的噪点,使画面更加干净。分辨率提
- 【C++】初学者的浪漫编程指南
星霜旅人
C++c++
少年不惧岁月长,彼方尚有荣光在。前言这是我自己学习C++的第一篇博客总结。后期我会继续把C++学习笔记开源至博客上。C++的兼容性1.C++兼容绝大多数C语言的语法,因此只需要把.c后缀文件改为.cpp即可。2.VS编译器看到是.cpp就会调用C++编译器编译。#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){printf("helloworld\n"
- 基于大语言模型构建本地个人AI助理
由数入道
人工智能语言模型自然语言处理
在构建本地专属的个人AI助理时,我们需要处理多个方面的技术需求,确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理,涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。一、技术设计总体架构1.目标与需求个性化AI助理:构建一个本地专属AI助理,能够处理多种输入格式(文本、图像、音频
- 机器学习与分布式机器学习_经理人的机器学习–您需要知道的
cumian8165
算法神经网络大数据编程语言python
机器学习与分布式机器学习Ifyouaremanagingatechteamasaproductorprojectmanager,hereiswhatyouneedtoknowaboutmachinelearning.如果您要以产品或项目经理的身份管理技术团队,这是您需要了解的有关机器学习的知识。Machinelearninganddeeplearninghavebeenpopularbuzzwor
- 影刀 RPA:企业数字化转型的强大引擎
RPA李老师
rpa
一、影刀RPA是什么影刀RPA是一种基于机器学习和人工智能技术的自动化工具,它在当今数字化时代发挥着重要作用。影刀RPA是一款软件机器人,能模拟人的各种操作,在任何应用程式上进行鼠标点击、键盘输入、读取信息等自动化操作,释放人非主观决策、逻辑性高、规则性强的工作。在了解影刀RPA之前,我们先来认识一下RPA。RPA是RoboticProcessAutomation(机器人流程自动化)的简称,201
- LiteOS 学习第二篇——基本介绍
未知电子
基本概念从系统的角度看,任务是竞争系统资源的最小运行单元。任务可以使用或等待CPU、使用内存空间等系统资源,并独立于其它任务运行。HuaweiLiteOS的任务模块可以给用户提供多个任务,实现了任务之间的切换和通信,帮助用户管理业务程序流程。这样用户可以将更多的精力投入到业务功能的实现中。HuaweiLiteOS是一个支持多任务的操作系统。在HuaweiLiteOS中,一个任务表示一个线程。Hua
- 1.24学习总结
张张张312
学习
1.树的性质性质二:对于度为m的树,第i层上最多有...个结点性质三:对于高度为h,度为m的树,最多有....个结点2.二叉树(每个结点至多只有两棵子树)性质一、二、三、四、五满二叉树完全二叉树3.二叉树的存储结构-链式结构4.二叉树的遍历前序遍历中序遍历后序遍历非递归前序遍历二叉树遍历性质4.线索二叉树线索化:利用叶节点的空余空间记录前驱,后继存储结构具体线索化使用线索进行遍历5.哈夫曼树
- 【实践】Python实现气象数据分析与可视化
大数据张老师
Python程序设计信息可视化python数据分析可视化
一、项目需求在本节中,我们将明确“气象数据分析与可视化”项目的需求,定义项目的功能和目标,为后续的实现奠定基础。通过本项目,读者将学习如何使用Python的各种数据处理和可视化工具来分析和展示气象数据,从而掌握数据处理与可视化的核心技能。1.项目目标“气象数据分析与可视化”项目的目标是通过对历史气象数据的处理和分析,生成直观的图表和统计结果,帮助用户理解气象趋势并预测未来变化。项目的主要功能如下:
- 【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
半截诗
Pythonpython机器学习scikit-learn人工智能深度学习数据分析随机森林
文章目录从零到精通:全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分:深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn?2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分:深入理解Scikit-Learn的高级
- 006设计模式--工厂方法模式(Factory Method Pattern)
少年359
设计模式设计模式工厂方法模式
目录一、什么是工厂方法模式二、工厂方法模式的结构三、工厂方法模式的代码实现四、工厂方法模式的优缺点五、工厂方法模式的应用场景六、对比七、总结一、什么是工厂方法模式简单工厂模式存在的问题:类的创建依赖工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了开闭原则。工厂方法模式是一种常用的类创建型设计模式,此模式的核心精神是封装类中变化的部分,提取其中个性化善变的部分为独立类,通过依赖注入
- 如何在WPS/Excel中批量查询手机号码归属地
不吃鱼不吃鱼
wpsexcel
在这个信息化发展时代,无论是企业客服中心、销售团队,经常需要处理大量的电话号码。从客户信息管理到市场调研,再到日常生活中的通讯记录整理,号码归属地的查询成为了不可或缺的一环。然而,手动查询不仅耗时耗力,还容易出错。今天,就让我们一起探索Excel函数库的神奇之处,学习如何利用简单的公式实现号码归属地的自动查询,让数据处理变得更加高效便捷!那么如何使用这个号码归属地查询公式呢?第一步:安装Excel
- 设计模式的艺术-中介者模式
晚秋贰拾伍
设计模式中介者模式
行为型模式的名称、定义、学习难度和使用频率如下表所示:1.如何理解中介者模式如果在一个系统中对象之间存在多对多的相互关系,可以将对象之间的一些交互行为从各个对象中分离出来,并集中封装在一个中介者对象中,由该中介者进行统一协调,这样对象之间多对多的复杂关系就转化为相对简单的一对多关系。通过引入中介者来简化对象之间的复杂交互,中介者模式是迪米特法则的一个典型应用。中介者模式(MediatorPatte
- 【自然语言处理(NLP)】jieba分词的使用(分词模式、关键词提取)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍jieba分词的使用1.安装2.jieba分词模式2.1精确模式2.2全模式2.3搜索引擎模式2.4词性标注2.5加载自己的分词文件3.查看词频4.关键词提取个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)**是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。
- 细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉机器学习conda
基本原理DEAB模型的基本原理是通过细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)机制的协同工作来实现细节增强注意力功能。这种设计使得模型能够在处理图像时更好地保留细节信息,同时关注图像中的重要内容。DEAB模型的核心组件包括:细节增强卷积(DEConv):DEConv是一种创新的卷积层设计,通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积(CDC)、角差分卷积(
- Nginx部署前端Vue项目的深度解析
egekm_sefg
前端vue.jsnginx
目录一、准备工作1.1开发环境1.2服务器环境1.3Nginx安装二、构建Vue项目三、上传静态文件到服务器四、配置Nginx五、测试并重新加载Nginx六、访问Vue应用七、高级配置7.1启用HTTPS7.2启用Gzip压缩7.3缓存控制八、常见问题与解决方案8.1404错误8.2权限问题8.3跨域问题九、总结在现代Web开发中,Vue.js因其组件化、响应式数据绑定和易于上手的特点,成为了前端
- FastAPI介绍
-zZR
fastapipython
1.fastapi介绍一个用于构建API的现代、快速(高性能)的web框架。特点快速:可与NodeJS和Go并肩的极高性能(归功于Starlette和Pydantic)。最快的Pythonweb框架之一。高效编码:提高功能开发速度约200%至300%。更少bug:减少约40%的人为(开发者)导致错误。智能:极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全,减少调试时间。简单:设计的易于使用和学习,阅读文档的时
- 【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络架构,附代码(一)
努力学习的大大
深度学习基础深度学习网络架构人工智能python
【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)文章目录【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构,附代码(一)基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构1.双流网络(SiameseNetwork)概述2.双流网络的应用——变化检测3.U
- 【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向
努力学习的大大
学术会议推荐人工智能大数据深度学习神经网络
【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向文章目录【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向2025
- 【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPC Loss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例,附代码(二)
努力学习的大大
深度学习基础深度学习迁移学习人工智能python
【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPCLoss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例,附代码(二)【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPCLoss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例,附代码(二)文章目录【深度学习|迁移学习】Wassers
- 一、新手学习爬虫第一课 对网站发起请求(基于python语言)
[木子加贝]
python自学爬虫学习爬虫python开发语言后端
目录前言一、安装并引用请求模块requests1.安装请求模块2.引用requests请求模块3.引用requests请求模块并使用别名二、发起请求1.对网站发起get请求(最常用的请求):(1)第一种方法(字符串)(2)第二种方法(变量)(3)第三种方法(关键字传参)2.对网站发起带参数的get请求:3.对网站发起post请求:4.对网站发JSON数据的post请求:4.注意事项总结前言爬虫的本
- 【学习笔记】手把手教你使用Autoware标定SICK-2D激光雷达和相机
Masec
学习笔记Autoware标定二维雷达
2019/06/21更新说明:很多小伙伴反应从github上下载的Autoware没有CalibrationToolkit,是作者在github的新源码和我用的版本不一样了。该教程仅针对2018年11月7日的发布版本。网上Autoware的教程不多,而且都是关于多线的威力登雷达和相机的联合标定。自己摸索使用Autoware标定SICKTIM561单线激光雷达和相机的方法,写一个详细的教程,希望可以
- Three.js学习笔记(一)
hzxwonder
three.jswebglthree.js
Three.js学习笔记(一)1.四大组建1.场景任何要显示的东西,放在场景的任何位置一个页面可以有多个场景实现方式THREE.Scene=function()2.相机浏览器中所能看到的东西,就是由相机拍摄出来。即将相机能看到的内容显示在浏览器画面上分类1.透视相机近大远小+灭点2.正投影相机远处和近处一样大,也称正交相机参数THREE.PerspectiveCamera=function(fov
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓