- RoboVQA:机器人多模态长范围推理
三谷秋水
计算机视觉智能体大模型机器人人工智能机器学习计算机视觉深度学习语言模型
23年11月来自GoogleDeepmind的论文“RoboVQA:MultimodalLong-HorizonReasoningforRobotics”。本文提出一种可扩展、自下而上且本质多样化的数据收集方案,该方案可用于长期和中期的高级推理,与传统的狭窄自上而下的逐步收集相比,其吞吐量提高2.2倍。通过在3栋办公楼内执行任何用户请求并使用多种具身(机器人、人类、带抓取工具的人类)来收集真实数据
- 哪个AI论文生成助手好用?5 款AI论文工具深度评测
AI论文图鉴
人工智能
2025年,AI论文写作工具如雨后春笋般涌现,迅速在学术圈走红。身为一个常被论文写作困扰的“懒人”,我对这些工具的实际表现充满好奇。于是,我亲测了五款当下国内外最热门的AI论文写作助手,从功能、交互、写作水平、写作效率等维度进行全面评测,结果令人惊喜。相信这篇文章能为仍在观望的你带来新的启发与认识。这次测评,我挑选了五款极具代表性的AI工具,以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题,看它们如何大显
- 如何编写POC/EXP
藤原千花的败北
web漏洞web安全python网络安全
文章目录前言一、漏洞验证方式二、POC是什么?三、POC框架四、简单的POC/EXP编写1、POC编写流程2、以sqli-labs第8关为例-POC3、以sqli-labs第8关为例-EXP前言初学安全时,很多概念理解不透彻,被POC/EXP的概念困扰了许久。最近看到许多招聘上都需要熟练编写POC/编写特殊场景的工具脚本等要求,下决心要理解并学会如何写POC。(这里是Web应用类漏洞的POC)看了
- 知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》
宇直不会放弃
GKD-Outputlayer人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络cnnpytorch
(GFKD)无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang,来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出,从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而,在
- LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏
宇直不会放弃
GKD-Middlelayer人工智能pythonchatgptgpu算力深度学习机器学习神经网络
LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/
- 【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性GaN科技氮化镓GaN HEMTPAE
引言本文是一篇关于增强型(E-mode)AlN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)的研究论文,晶体管是在硅衬底上制造的,并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率(PAE)。文章首先介绍了GaN器件在微波和毫米波功率放大器中的应用,特别是在雷达、卫星通信和民用移动通信系统中。这些应用对器件的性能要求极高,包括高功率密度、高效率和低供电电压。文章指出,与耗尽模式(D-mode)相比
- 【RAG 论文】Program-of-Thoughts(PoT)提示:让 LLM 生成 Python 代码来解决复杂的数字计算问题
yubinCloud
LLMResearch自然语言处理人工智能语言模型算法
论文:ProgramofThoughtsPrompting:DisentanglingComputationfromReasoningforNumericalReasoningTasks⭐⭐⭐⭐TMLR2023Code:Program-of-Thoughts|GitHub论文速读文章提出了PoTPrompting方法,PoT可以看作是CoT(Chain-of-Thoughts)的改进,该方法通过生
- LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读人工智能chatgpt论文阅读机器学习深度学习语言模型
Arxiv日期:2024.5.16机构:IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求,模型内部的功能组件几乎是相同的(共享而非独享)不同的神经算法实际上是由类似归纳头(inductionheads)等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息,特别是当它们涉及到本体论相关(ontolo
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
LL06210721
人工智能AIGC
最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
- Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集
Illusionna.
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详细注解链接:https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询!
- word导出高清PDF
linff911
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参考:解决PPT导出PDF分辨率过低问题_ppt导出pdf清晰度不高怎么解决-CSDN博客之前被论文折磨的发疯,遇到了点问题,遂写此篇,参考上面这位大神的文章,顺利解决了问题,插个眼留给自己用首先我的电脑上有FoxitPDF阅读器,没有的话不知道能不能行,另外本篇是指word里的图片就比较高清,但是导出pdf变模糊的情况;步骤指南1.选择FoxitPDF打印机在Word中,点击左上角文件选项:选择
- Flask 小册子简介
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Flaskrestful小册子flaskpython后端
这是一个Flaskrestful讲解的小册子,涵盖了RESTfulAPI的概念、选择Flask的原因以及小册子的目标和结构。我会尽量写得详细,帮助你更好地理解。1.简介1.1什么是RESTfulAPI?1.1.1REST的概念REST(RepresentationalStateTransfer,表述性状态转移)是一种软件架构风格,由RoyFielding在2000年的博士论文中提出。它定义了一组约
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
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ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介
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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
- 基于 oneM2M 标准的空气质量监测系统的互操作性
神一样的老师
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论文标题英文标题:InteroperabilityofAirQualityMonitoringSystemsthroughtheoneM2MStandard中文标题:基于oneM2M标准的空气质量监测系统的互操作性作者信息JonnarDanielleDiosana,GabrielAngeloLimlingan,DanielleBryanSore,MarcRosales,IsabelAustria,
- [arxiv论文解读]LlamaFactory:100+语言模型统一高效微调
强化学习曾小健
#LLM大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文,这是一个用于高效微调大型语言模型(LLMs)的统一框架。这篇论文详细介绍了LLAMAFACTORY的设计、实现和评估,以及它在语言建模和文本生成任务中的应用。下面是对文档内容的详细解释:摘要(Abstract)背景:大型语言模型(LLMs)在多种应用中展现了卓越的推理能力,但需要有效的微调方法来适应下游任务。问题:现有的高效微调方法缺乏一个系统化
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- 使用LangChain实现最新NLP研究成果
eahba
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近年来,自然语言处理(NLP)领域的研究取得了显著的进展,而LangChain通过实现这些最新的研究成果,为开发者和研究人员提供了强大的工具与服务。在本文中,我们将探讨一些被LangChain所引用的arXiv研究论文,并展示如何通过API调用和具体示例来实现这些前沿技术。技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具,旨在简化大语言模型(LLMs)的开发与应用。通过对最新研究的集成,
- 2025年毕设ssm网上超市论文+源码
SSM毕设程序源码JAVA
课程设计
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于网上超市系统的研究,现有研究主要集中在电子商务平台的设计与开发、供应链管理、以及用户行为分析等领域。尽管这些研究已经取得了一定的成果,但专门针对基于SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架的网上超市系统的研究仍相对较少。随着电子商务的蓬勃发展,网上超市
- ASP.NET教务信息管理系统的设计与实现(源代码+论文)
技术宅小伙
asp.net后端
随着我国教育事业的不断发展,各级教育层次的教学规模日益扩大,采用传统的教务信息管理方法(如直接手工管理或者开发程度不高的管理系统)不但浪费大量人力、物力和财力资源,而且不能满足当前教育发展的需求。教务信息管理系统是一种融合管理科学、信息科学、系统科学和计算机技术为一体的综合性先进管理手段。系统是建立在WINDOWS操作系统上的基于C/S(客户机/服务器)模式的教务信息管理系统,选用VB.NET+S
- Hadoop:分布式计算平台初探
dccrtbn6261333
大数据运维java
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算,HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的,简单的一句话解释M
- [论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比
心心喵
论文笔记论文阅读深度学习人工智能
https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告:https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
- WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统,结合人类反馈优化答案质量
土豆.exe
人工智能AI人工智能算法机器学习
【摘要】本论文介绍了WebGPT,这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。具体来说,该系统通过与基于文本的网络浏览环境互动,使模型能够搜索和导航网络,从而提高其回答长文本问题的能力。通过将任务设计为人类可以完成的任务,研究人员能够利用模仿学习和人类反馈来训练和优化模型。主要贡献包括:创建了一个基于文本的网络浏览环境,使得模型可以互动,从而改进了检索和合成。生成带有参考文献
- Mistral 发布 Mistral OCR,号称「世界上最好的 OCR 模型」
自不量力的A同学
ocr
Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”,以下是对它的详细介绍:产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API,以图像和PDF作为输入,可从有序交错的文本和图像中提取内容,能理解文档的每个元素,包括媒体、文本、表格、公式等,可与RAG系统结合,处理多模式文档。核心优势顶尖的复杂文档理解能力:可精准识别科学论文、技术文献中的图表、公式(含LaTeX)、表格及混合排
- Hadoop介绍:什么是Hadoop?了解Hadoop的应用
Zzzxt007
hadoop大数据分布式
一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架,使用Java语言编写,具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用(HA)等特点,非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现,并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)、MapReduce、YA
- (ECCV2018)CBAM改进思路
这张生成的图像能检测吗
即插即用模块+改进思路深度学习人工智能计算机视觉机器学习图像处理神经网络论文笔记
论文链接:https://arxiv.org/abs/1807.06521论文题目:CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule会议:ECCV2018论文方法利用特征的通道间关系生成了一个通道注意图。由于特征映射的每个通道被认为是一个特征检测器,通道注意力集中在给定输入图像的“什么”是有意义的。为了有效地计算通道注意力,我们压缩了输入特征映射的空间维度。对于空间信息
- ChatGPT-4o引领医学革命:临床科研创新与效率的新纪元
小艳加油
教程语言类人工智能数据分析ChatGPT-4o临床医学
2024年5月12日,更强版本的ChatGPT-4o上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。因此,帮助广大临床医学相关的医院管理人员、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能,同时更加系统地学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理
- 毕业论文查重六大误区,你踩坑了吗?
kexiaoya2013
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又到毕业季了,论文查重也成了无数同学的一块心病。有人熬夜改稿到崩溃,有人查重报告看懵圈,其实,很多焦虑都源于对查重的误解!那么,今天我们就来扒一扒那些年你踩过的查重坑,看完这篇保你少走弯路!误区一:认为重复率低就绝对安全查重系统本质上就是一个算法程序,它只能机械的比对文字相似度,根本看不懂你论文的学术价值。所以除了重复率符合学校标准外,同时还要确保内容的原创性和逻辑性合理。误区二:只用一个查重软件
- 【论文阅读】LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models
进击的乔洋
论文阅读语言模型人工智能
LayoutPrompter:AwakentheDesignAbilityofLargeLanguageModelsabstract条件图形布局生成是一种自动将用户约束映射为高质量布局的技术,目前受到了广泛关注。尽管最近的工作取得了很好的性能,但缺乏通用性和数据效率阻碍了它们的实际应用。本文提出Layout-Prompter,利用大型语言模型(llm)通过上下文学习来解决上述问题。LayoutPr
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
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运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
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What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa