- AI图像技术:真实与虚假的博弈
XianxinMao
人工智能人工智能计算机视觉深度学习
标题:AI图像技术:真实与虚假的博弈文章信息摘要:随着AI生成图像技术的快速发展,虚假信息的传播风险急剧增加,引发了社会对信息真实性的广泛担忧。AI生成的图像几乎与真实照片无法区分,可能被用于制造虚假新闻、恶意攻击和商业欺诈,导致社会信任危机。为应对这一挑战,Meta开发了StableSignature技术,通过在AI生成图像中嵌入不可见且防篡改的水印,有效识别和追踪图像来源。这项技术具有鲁棒性、
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 《论分布式系统架构设计及其应用》架构师论文
文琪小站
系统架构师系统架构设计师软考论文
【摘要】2022年3月,我参与了某金融科技公司“智能风控云平台”项目的研发工作,担任系统架构师职务,负责分布式系统架构设计与核心技术选型。该平台旨在为银行、保险等金融机构提供实时风险评估、反欺诈及数据服务,需支撑每秒十万级并发请求并满足毫秒级响应要求。项目采用微服务架构风格,融合事件驱动、服务网格及分布式数据存储技术,解决了高可用性、弹性扩展及数据一致性等核心问题。本文通过实际案例论证分布式架构设
- 区块链与去中心化技术
boring_student
区块链去中心化
区块链与去中心化技术核心进展区块链从加密货币(如比特币)扩展至智能合约和供应链管理。以太坊2.0引入分片技术提升交易吞吐量,而零知识证明(ZKP)增强了隐私保护15。企业级应用如IBM的FoodTrust平台通过区块链追踪农产品全生命周期,减少供应链欺诈1。应用场景数字身份:去中心化身份(DID)系统允许用户自主管理个人数据5。版权保护:NFT技术为数字艺术品提供唯一所有权证明9。跨境支付:Rip
- 健康养生:活力生活的基石
yy0821yy
生活
在当下,生活节奏快得像飞驰的列车,我们在忙碌里穿梭,愈发明白健康才是最珍贵的财富。健康养生可不是一阵风似的潮流,它实实在在是开启活力生活的关键,精心呵护着我们身体与心灵的方方面面。就拿饮食来说,这可是健康养生的根基。践行均衡饮食,就如同为身体精心筹备一场满汉全席。多吃那些颜色鲜艳的蔬菜,像绿油油的西兰花,它富含维生素与矿物质,给身体补充满满的营养;还有红彤彤的番茄,既能抗氧化,又美味可口。水果也不
- 如何安全处置旧设备?
FreeBuf-
安全
每年,数百万台旧设备因老化、故障或被新产品取代而被丢弃,这些设备上存储的数据可能带来安全风险。如果设备没有被正确删除数据,这些数据往往仍可被恢复。因此,安全处置旧设备至关重要。旧设备可能包含的敏感数据旧设备中可能仍然存有以下信息:保存的密码和登录凭证银行和信用卡信息个人照片、电子邮件和文档与身份相关的数据(护照扫描件、社保号码等)如果这些信息落入不法分子手中,可能被用于身份盗窃、金融欺诈或未经授权
- 初学——DFS(深度优先搜索)
g927zz
搜索深度优先算法
P2089烤鸡题目背景猪猪Hanke得到了一只鸡。题目描述猪猪Hanke特别喜欢吃烤鸡(本是同畜牲,相煎何太急!)Hanke吃鸡很特别,为什么特别呢?因为他有10种配料(芥末、孜然等),每种配料可以放1到3克,任意烤鸡的美味程度为所有配料质量之和。现在,Hanke想要知道,如果给你一个美味程度n,请输出这10种配料的所有搭配方案。输入格式一个正整数n,表示美味程度。输出格式第一行,方案总数。第二行
- 【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现
*星星之火*
Flink反欺诈flink大数据flink反欺诈
【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3.使用FlinkCEP实现3.1实现思路3.2代码实现4.总结1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述规则1:单笔交易金额超过10,000元。规则2:同一用户在10分钟内进行了3次或更多次交
- 【Flink银行反欺诈系统设计方案】4.Flink CEP 规则表刷新方式
*星星之火*
Flink反欺诈flinkjava数据库
【Flink银行反欺诈系统设计方案】4.FlinkCEP规则表刷新方式概要1.**实现思路**2.**代码实现**2.1定义POJO2.2规则加载与动态更新2.3动态规则更新与CEP模式匹配3.**规则更新的触发机制**3.1定期加载规则3.2监听规则变化4.**总结**概要在FlinkCEP中,规则的动态更新是一个关键需求,尤其是在风控系统中,规则可能会频繁调整。为了实现规则的动态更新,我们可以
- 什么是重放攻击(Reply attack)?
黑风风
网络安全安全重放攻击
什么是重放攻击(Replyattack)?重放攻击,也称为回放攻击,是一种网络攻击方式。重放攻击是一种中间人攻击,攻击者通过截获合法的数据传输并重新发送它们来欺骗接收方,让接收方误以为是合法的消息。重放攻击是非常常见的,因为在拦截了来自网络的传输后,黑客不需要专门的专业知识来解密信息。重放攻击不仅限于信用卡交易,还可以采取多种形式,诈骗者可以通过有效的重放攻击来模仿真实用户并完成任何欺诈行为。重放
- Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用关键词:深度学习,神经网络,异常检测,Python,TensorFlow,PyTorch,模型优化,实战案例摘要:本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用。通过Python实现的神经网络,本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法,并提供了详细的实战案例,包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
- 【Flink银行反欺诈系统设计方案】反欺诈系统全生命周期设计
*星星之火*
Flink反欺诈flink大数据
【Flink银行反欺诈系统设计方案】反欺诈系统全生命周期设计概要:1.事前反欺诈准备核心模块与架构:2.事中反欺诈发现与告警核心模块与架构:3.事后反欺诈事件分析核心模块与架构:4.反欺诈闭环架构设计整体技术栈:5.关键设计原则示例:高风险交易拦截流程6.演进方向概要:设计银行反欺诈系统需要构建一个覆盖事前、事中、事后的全生命周期闭环体系,结合实时检测、离线分析、动态策略调整与持续优化。以下是具体
- FlinkCEP社区资源指南:学习与交流平台
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
FlinkCEP社区资源指南:学习与交流平台1.背景介绍ApacheFlink是一个开源的分布式大数据处理引擎,支持有状态计算和准确一次的流处理语义。Flink提供了强大的流处理能力,其中FlinkCEP(复杂事件处理)是一个非常重要的特性,允许从无边界的事件流中发现有趣的事件模式。CEP在许多领域都有广泛应用,例如:金融服务:检测欺诈行为、交易模式等物联网:监控传感器数据,检测异常情况业务流程监
- AI前端革新金融风控:ScriptEcho助力高效开发
wangtaohappy
人工智能前端
1.引言:金融风控的挑战与前端效率需求在当今快速变化的金融环境中,风险评估和反欺诈已成为金融机构运营的核心。金融风控不仅关乎企业的盈利能力,更直接影响着整个金融体系的稳定。一个强大的风控系统需要能够实时监控、分析并预测潜在的风险,从而保护企业和用户的资产安全。然而,构建和维护这样一套复杂的系统并非易事,尤其是在前端开发方面,面临着诸多挑战。传统的前端开发模式,依赖于人工编写大量的代码,这在快速迭代
- DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南
燃灯工作室
Deepseek人工智能机器学习数据挖掘
一、主题背景1.Why:破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境:金融风控场景中,每周新增百万级欺诈样本时,全量训练耗时从3小时增至8小时(数据量年增长300%)医疗影像诊断模型遇到新病症类型时,需要重新标注全部历史数据智能客服系统无法保留上周学习的行业专有术语DeepSeek方案实现:训练耗时:新增数据量20%时,耗时仅增加35%(传统方法需100%)灾难性遗忘率:在CLVision20
- 精选区块链技术API,助力创新应用
程序员后端
从最初作为数字货币交易的基础技术,到如今涵盖金融、供应链管理、医疗保健、物联网等多个行业,区块链技术正逐渐成为改变世界的重要力量。在金融领域,区块链技术可以实现更安全、透明、高效的资产交易和结算,提高交易的可信度和效率。在供应链管理中,区块链可以追溯产品的来源和流向,防止商品伪造和交易欺诈。在医疗保健领域,区块链技术可以保护患者隐私,确保医疗数据的安全性和可信度。在物联网领域,区块链可以实现设备之
- 架构师论文《论湖仓一体架构及其应用》
pccai-vip
架构软考论文
软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
- Spring Boot+Vue前后端分离商城实战(九)Vue 全局 API
程序员十三
Springspringbootvue前后端分离商城
全局API是什么举个比较好理解的例子,Vue就好比一块蛋糕,生命周期钩子函数以及内部指令可以理解为做蛋糕用的面粉、糖、鸡蛋等。而全局API就是裹在蛋糕外面的奶油,让整个蛋糕(Vue)看起来更加美味。全局API的作用就是赋能Vue以更多的自由,大家可以更具自己项目的需求,通过全局API来制作出各种各样的方法工具。Vue.extendVue.extend是什么?作为全局API中的一员,在实际开发中很少
- 《网络安全基础》——习题集
网络安全指导员
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一、选择题:1、TCP/IP体系结构中的TCP和IP所提供的服务分别为()A.链路层服务和网络层服务B.网络层服务和传输层服务C.传输层服务和应用层服务D.传输层服务和网络层服务2、下列哪个攻击不在网络层()A.IP欺诈B.TeardropC.SmurfD.SQL注入3、ARP协议是将__地址转换成__的协议()A.IP、端口B.IP、MACC.MAC、IPD.MAC、端口4、__________
- [思考.AI]AI的能力边界?通用与专用模型平衡?人机协作模式?
俊哥V
AI由AI辅助创作人工智能AI
刚才列的三个问题AI的能力边界?适合做什么、不适合做什么?通用与专用模型平衡?结合特定应用场景的选择人机协作模式?人与AI的角色协调与配合...索性先丢给了AI,摘录其回复:以下是对三个核心问题的结构化分析,结合当前AI发展现状与搜索结果中的关键信息:一、AI能力边界的界定与适用场景适合领域:模式识别与数据处理医疗影像分析(如肿瘤检测)、金融风控(反欺诈模型)等场景中,AI凭借高精度数据处理能力显
- 188、探索Django中间件:请求与响应的拦截与处理的艺术
多多的编程笔记
django中间件python
Python开发框架Django之中间件:处理请求与响应的拦截与处理引言想象一下,你正在一家餐厅享用美食。当你点的菜品端上桌时,你希望它既美味又符合你的口味。在软件开发中,尤其是在Web应用开发中,我们需要确保接收到的请求既有效又符合我们的业务规则。这就是Django中间件的作用——作为请求和响应的处理过程中的一个环节,它允许我们在请求到达视图之前对其进行修改,或在响应发送给客户端之前进行修改。本
- Flink入门-通过DataStream Api实现消费欺诈检测
似水_逆行
Flinkflink大数据
1信用卡消费欺诈信用卡消费欺诈是指在信用卡的使用过程中,通过不正当手段获取或使用信用卡资金,侵犯他人或银行的财产权益的行为。这种行为可能包括但不限于盗刷、伪造信用卡、冒用他人信用卡、恶意透支等2模拟场景我们模拟不同账户的信用卡消费记录,通过分析实时的消费记录,针对常见的消费欺诈进行检测,检测出来的欺诈行为进行告警。3核心流程与代码1)通过TransactionSource构建消费记录,主要包含ac
- 旅游计划新篇章:兴趣为风,目的地为帆
确定目的地:开启梦想之旅的起点旅行的第一步,是确定那个令你心驰神往的目的地。它可能是你一直梦寐以求的远方,也可能是偶然间在某篇游记、某部电影中邂逅的地方。在选择时,我们需要综合考虑多个因素。预算是一个重要的考量指标。如果你的预算有限,不妨将目光投向周边城市或一些消费相对较低的旅游目的地。比如泉州,这座充满烟火气的城市,古建寺庙大多无需门票,一顿美味的牛排只需25元,住宿还能找到百元左右性价比超高的
- 身份证二要素核验API:保障数字身份真实性的强大工具
api
前言在数字化时代,个人身份信息的安全性和准确性变得至关重要。随着网络服务的普及和在线交易的频繁,确保用户身份的真实性,防止欺诈和非法行为,已成为各行各业亟需解决的问题。身份证二要素核验API作为一种高效、便捷的身份验证技术,正逐渐成为众多企业和机构的首选工具。什么是身份证二要素核验API及工作原理身份证二要素核验API是一种通过验证用户的姓名和身份证号码这两个关键信息,来确认用户身份真实性的技术工
- 给你三妙计,有效防范开户滥用
Akamai中国
云计算分布式云计算云原生Akamai云服务
我们有关开户滥用的文章已经写到第三篇了。在第一篇里,我们介绍了开户滥用是什么,讨论了它在六个行业中的不同表现形式,并探讨了这些账户如何在更广泛的欺诈计划中被重复使用;第二篇,则解释了欺诈者在具体的实施方面是如何滥用开户服务的。本篇作为最后的收尾,将介绍企业该如何防御并保护自己免受此类攻击。开户滥用到底是什么?开户滥用是一种类型的攻击,网络犯罪分子借此通过创建虚假账户或档案来实施金融欺诈、身份盗用或
- 解锁编程智慧:23种设计模式案例分享
码农技术栈
设计模式
为什么要学习设计模式?你可以把设计模式想象成一些做饭的菜谱。当我们需要做一道菜(开发一个功能)时,如果按照自己的想法随意添加调料(编写代码),很可能做出的菜味道不好(功能不稳定或有bug)。但是,如果我们按照一个成功的菜谱(设计模式)来做,就能更容易地做出美味的菜肴(开发出稳定的功能)。设计模式就是一些在软件开发中经常被使用的“菜谱”,它们可以帮助我们更好地组织代码、提高代码的可读性和可维护性。这
- 实名认证:身份证二要素核验API
api
前言在数字化时代,个人身份信息的安全性和准确性变得至关重要。随着网络服务的普及和在线交易的频繁,如何确保用户身份的真实性,防止欺诈和非法行为,已成为各行各业亟需解决的问题。身份证二要素核验API作为一种创新的技术解决方案,正逐渐成为提高身份验证安全性和效率的关键工具。身份证二要素核验API概述身份证二要素核验API是一种在线验证服务,它通过比对用户提供的姓名和身份证号码与官方数据库中的信息是否一致
- 摆脱“鱼钩”:误点网络钓鱼链接后的10步自救法
网络安全
拼写错误、奇怪的语法、紧急或威胁的语言、缺乏上下文——所有这些都是网络钓鱼攻击的常见特征。然而,一些精心布局的网络钓鱼威胁通常很难被发现,因为它们往往涉及攻击者的大量时间投入以及详尽细致的计划,他们甚至会仔细检查目标过去的通信,以增加攻击成功的可能性。在大规模欺诈活动中,骗子常用的一种策略是利用当前的热门事件。例如,一封看似来自英国国家卫生服务机构提供免费COVID-19检测的电子邮件,实际上是一
- 论文阅读笔记:AI+RPA
几道之旅
人工智能
文章目录论文题目下载地址论文摘要论文题目Challengesandopportunities:ImplementingRPAandAIinfrauddetectioninthebankingsector下载地址点击这里下载论文摘要在银行业中,将机器人流程自动化(RPA)和人工智能(AI)集成用于欺诈检测是一项重大变革,既带来了挑战,也带来了机遇。随着金融机构面临日益复杂的欺诈企图,RPA和AI成为
- SerializeJava-反序列化图形化工具
首席CEO
网络安全web安全Java
公众号:泷羽Sec-Ceo声明!所提供的工具资料仅供学习之用。这些资料旨在帮助用户增进知识、提升技能,并促进个人成长与学习。用户在使用这些资料时,应严格遵守相关法律法规,不得将其用于任何非法、欺诈、侵权或其他不当用途。本人和团队不对用户因使用这些资料而产生的任何后果负责,包括但不限于因操作不当、误解资料内容或违反法律法规而导致的损失或损害。用户应自行承担使用这些资料的风险,并在使用前进行充分的了解
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号