- 盲超分的核心概念
小冷爱读书
数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- 网络安全行业核心人才需求与职业发展路径
Gappsong874
安全网络安全程序人生职场和发展
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为驱动经济、重塑社会的核心资产。从智慧城市到工业互联网,从移动支付到远程医疗,数字技术深度融入人类生活的每个角落。然而,技术赋能的另一面是风险的指数级放大——网络攻击手段日益复杂,数据泄露事件频发,关键基础设施面临瘫痪威胁,甚至国家安全与公民隐私也暴露在未知风险之中。在此背景下,网络安全早已超越技术范畴,成为关乎国家战略、企业存续与个人权益的“数字生命线”。无论
- 多维度数据资产测绘技术在安全管控平台中的应用实践
KKKlucifer
安全数据库
一、数据资产治理困境:从“黑箱”到“可见性”的行业挑战在数字化转型加速的当下,企业数据资产呈现爆发式增长,而传统资产梳理手段因维度单一、时效性差,导致“资产黑箱”问题频发。某省级运营商曾在安全评估中发现,其核心系统中40%的数据资产处于未知状态,敏感数据分布模糊、接口调用链路缺失,直接引发376起未授权访问事件。这类问题的本质在于:资产维度碎片化:仅从网络端口或数据库层面单一测绘,无法关联业务系统
- 机器学习-K近邻算法
shy_snow
python机器学习机器学习近邻算法人工智能
k-近邻分类算法,即物以类聚的思想,通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,label
- LiDAR360 5.2.2:如梦令般的体验与感悟
VXHAruanjian888
航测软件信息可视化数据分析数据挖掘arcgis
初识LiDAR360忆昔年,初识LiDAR360,心中波澜起伏,恰如陆游笔下的江南春色,绚丽多姿。那时,我怀着满腔热情,踏入了这片未知的领域。LiDAR3605.2.2,如同一位睿智的导师,引领我在点云数据的海洋中遨游。功能强大,细节精致LiDAR3605.2.2的功能之强大,令人叹为观止。它不仅支持多种点云数据格式,还能进行高效的点云处理与分析。每当我使用它进行地形建模、植被分析或是城市三维建模
- 动态链接库:技术赋能,打通“最后一公里”的商业模式
超级晒盐人
经验分享学习方法人工智能教育电商程序员创富
序言-飞跃大山的故事阿登是一位热爱骑行的冒险者,他计划骑行穿越一片壮丽的山脉,去探索那片未知的风景。然而,当他查看路线图时,他发现其中有一座几乎不可能翻越的高峰。这座山峰不仅陡峭无比,还充满了危险的地形,即使是经验最丰富的骑行者也望而却步。阿登知道,仅凭自己的力量,很难完成这次骑行计划。于是,他开始寻找解决方案。在一次偶然的机会中,他听说了一位名叫阿飞的飞行员,他提供一种独特的服务——用直升机帮助
- 基线定位系统:长基线与超短基线的原理与应用
森焱森
人工智能
基线定位系统:长基线与超短基线的原理与应用在测量、导航、天文等领域,基线是两个已知位置之间的距离或方向,常用于三角测量、卫星定位等方法来确定其他位置的相对关系。本文将深入探讨长基线(LongBaseline,LBL)与超短基线(Ultra-ShortBaseLine,USBL)定位系统的原理、特点及应用。一、基线的定义与本质基线是参照点之间的已知距离或方向,作为基础数据,帮助确定其他未知位置。它通
- Java 反射机制详解:动态语言的关键特性
小二爱编程·
javapython开发语言
一、什么是Java的反射机制?Java反射(Reflection)是Java被视为动态语言的一个关键特征。它允许程序在运行时通过java.lang.reflect包中的API获取任意一个类的内部信息,包括:类名、包名父类、实现接口构造方法、成员变量、成员方法访问修饰符(public、private、protected)注解等元数据反射机制使得我们可以在运行时加载、探知、使用编译期间未知的类对象,从
- Java解古代案例鸡兔同笼问题(穷举法)
阿猫的故乡
java编程eclipsejava
问题:鸡兔同笼,上有35头,下有94只,求鸡兔各有多少只!问题分析:穷举算法的基本思想就是依赖于计算机的强大计算能力从所有可能情况中搜索正确的答案,穷举算法虽然效率不高,但是适合于一些没有明显规律可循的场合。使用穷举算法时,需要明确问题答案的范围,这样才可以在指定范围内搜索答案。指定范围后,就可以使用循环语句和条件判断语句逐步验证候选答案的正确性,从而搜索出正确答案。在以前设未知数x,求鸡兔问题,
- 传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨
月_o9
python人机交互经验分享网络
传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨人类自诞生起便始终面对自然狂暴力量的威胁。在科学尚未萌芽的漫长岁月里,我们的祖先仰观天文、俯察地理,试图从星象之变、地气之异乃至龟甲裂纹中寻找灾害降临的征兆——传统预测学由此萌芽。在中国,这体现为以天人感应为内核的星象占验与五行灾异之说;在西方,则表现为占星术对天体与人间祸福联系的执着解读。这些智慧结晶承载了先民对未知的敬畏与掌控命运的渴求。传统预测学
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- C++为什么中不应该返回局部变量的地址
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C++返回引用c++return
最近在写代码的时候遇到返回局部变量的引用问题,认识不是很清晰,下面是转自http://blog.csdn.net/tujinqiuqq85948239/article/details/27236677博文的详细解释!在EffectiveC++中明确指出:不应该返回局部变量的引用,原因在于:局部变量会在函数返回后被销毁,因此被返回的引用就成为了”无所指”的引用,程序会进入未知状态。如果比较理解函数局
- 返回指向局部变量的指针或引用的带来的问题讨论
suyinfan
C/C++
返回局部变量没问题如果返回局部变量有问题,函数的意义还有吗?全局变量还用返回吗?返回指向局部变量的指针才有问题,函数退栈之后,局部变量消失,指针将指向未知区域,所以出现问题。返回局部变量的引用也是绝对不可以的。引用只是变量的一个别名,变量本体都不存在了,引用当然也没有任何意义。还有,如果是堆空间,可以返回,即在函数中用new申请的空间,是可以返回的。但是一般的情况下,好的风格是:尽量在同一个作用域
- Step-by-Step Diffusion&Flow Model Notes
克斯维尔的明天_
机器学习人工智能深度学习算法
Step-by-StepNotesFundamentalsofDiffusion生成模型的目标与扩散模型的基本思想生成模型的目标生成模型的目的是给定一组来自某个未知分布p∗(x)p^{*}(x)p∗(x)的独立同分布(i.i.d.)样本,构建一个采样器,能够近似地从相同的分布中生成新的样本。例如,假设我们有一组狗的图像训练集,这些图像来自某个潜在分布pdogp_{\text{dog}}pdog,我
- 量子算法:微算法科技用于定位未知哈希图的量子算法,网络安全中的哈希映射突破
MicroTech2025
量子计算哈希算法
近年来,量子计算的飞速发展使其成为各个领域的变革力量。特别是在网络安全领域,量子算法展示了加速并增强威胁检测(如恶意软件识别)方法的巨大潜力。微算法科技(NASDAQ:MLGO)用于定位未知哈希图的量子算法,是针对未知哈希图定位而设计的量子算法。这项技术可能会彻底改变在数据处理中利用哈希值的方式,特别是在恶意软件模式识别中。传统网络安全框架通常依赖哈希函数来生成不同数据结构的唯一标识符,或称之为“
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
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深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
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人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- JavaScript 条件逻辑优化全指南
一个水瓶座程序猿.
WebAPIsJavaScript系列文章JavaScriptjavascript开发语言ecmascript
#JavaScript条件逻辑优化全指南一、基础优化方案1.对象字面量映射//优化前functiongetStatusText(status){if(status==='success')return'成功';if(status==='fail')return'失败';if(status==='pending')return'进行中';return'未知状态';}//优化后conststatusM
- 自动化时候的坑:adb install时如何处理可恶的风险管控弹窗或者未知来源应用弹窗!
dialogtwb
ui自动化多线程adbpython软件测试
各位在自动化通过adbinstall或者pminstall的时候,有没有遇到过华为或者小米或者一加手机的各种安装弹窗呢,除了手动设置,该如何解决呢?目前自动化主流框架,pythonuiautomator2或者appuim等在执行测试的时候会自动给手机安装atx或者appuim引擎,但是如果不手动的点击允许,那么会导致测试失败,这种情况改如果处理呢?下面提供一种多线程的解决方案,亲测可行1个线程执行
- 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
- 【题解】洛谷P1001 A+B Problem
炯炯目光
c++
写在前面第一篇博客,献给2020年的残夏。静听8月的热情与安宁,在竞赛中的时光如白驹过隙。也不惧未知的风雨,努力向着既往的通途。ACMACMACM的目标,希望能实现吧。同时,推荐一下我的个人博客,欢迎访问。https://www.cnblogs.com/jjmg/下面是页面编辑的测试。题目地址https://www.luogu.com.cn/problem/P1001题目描述输入两个整数a,ba,
- Docker 镜像制作
Ris Hen
dockerdocker
目录镜像制作及原因快照方式制作镜像Dockerfile制作镜像为什么需要DockerfileDockerfile指令常见问题镜像制作及原因镜像制作是因为某种需求,官方的镜像无法满足需求,需要我们通过一定手段来自定义镜像来满足要求。制作镜像往往因为以下原因1.编写的代码如何打包到镜像中直接跟随镜像发布2.第三方制作的内容安全性未知,如含有安全漏洞3.特定的需求或者功能无法满足,如需要给数据库添加审计
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- 动手学Python:从零开始构建一个“文字冒险游戏”
network爬虫
pythonpython开发语言
动手学Python:从零开始构建一个“文字冒险游戏”大家好,我是你的技术向导。今天,我们不聊高深的框架,也不谈复杂的算法,我们来做一点“复古”又极具趣味性的事情——用Python亲手打造一个属于自己的文字冒险游戏(TextAdventureGame)。你是否还记得那些在早期计算机上,通过一行行文字描述和简单指令来探索未知世界的日子?这种游戏的魅力在于它能激发我们最原始的想象力。而对于我们程序员来说
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- (线性代数最小二乘问题)Normal Equation(正规方程)
音程
数学线性代数机器学习人工智能
NormalEquation(正规方程)是线性代数中的一个重要概念,主要用于解决最小二乘问题(LeastSquaresProblem)。它通过直接求解一个线性方程组,找到线性回归模型的最优参数(如权重或系数)。以下是详细介绍:1.定义与数学表达式给定一个超定方程组(方程数量多于未知数):Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中:A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
- 基于尤瓦尔·赫拉利AI观点的深度解析
勤奋的知更鸟
人工智能人工智能
引言人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正以前所未有的速度从理论构想走向广泛的社会实践。从优化供应链到辅助医疗诊断,从金融风控到内容推荐,AI技术正成为重塑全球经济结构和社会形态的核心驱动力。然而,伴随其巨大潜能而来的,是同等量级、甚至更为复杂的潜在风险与未知挑战。在众多关于AI的讨论中,尤瓦尔·赫拉利凭借其宏大的历史视野和对人性的深刻洞察,提出了一系列极具警示意义的观点
- 确定方程的阶数并判断线性齐次、线性非齐次还是非线性
weixin_30777913
算法
题目考虑以下方程,确定它们的阶数;判断它们是线性齐次、线性非齐次还是非线性(uuu是未知函数);需要给出最精确(即尽可能具体但仍正确的)描述:ut+(1+x2)uxx=0u_t+(1+x^2)u_{xx}=0ut+(1+x2)uxx=0ut−(1+u2)uxx=0u_t-(1+u^2)u_{xx}=0ut−(1+u2)uxx=0ut+uxxx
- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
bit1129
velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
dcj3sjt126com
marshal
在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
eksliang
linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
gqdy365
System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
macroli
java编程WebREST
转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin