- 英伟达(NVIDIA)芯片全解析:专业分类、应用场景与真实案例
嵌入式Jerry
AI分类人工智能数据挖掘嵌入式硬件linux数据分析算法
引言你知道吗?你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车,甚至是电影特效背后,都有英伟达(NVIDIA)的芯片在默默工作。NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词,它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能(AI)、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么,NVIDIA的芯片有哪些分类?它们分别用在哪里?普通人又能从哪些场景感受到它的存在?今天,我们就来用最通俗易懂的方式,带
- 机器学习学习笔记(十七)—— 优化算法概述
lancetop-stardrms
机器学习机器学习
一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI
悠然的笔记本
人工智能
在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- 什么是机器学习?
CM莫问
机器学习模型机器学习人工智能算法
一、概念(维基百科)机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、主要特点机器学习的主要特点包括:1、数据驱动:机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力,所谓“Garbagein,garbag
- 深度学习之图像回归(二)
zhengyawen666
深度学习回归数据挖掘人工智能
前言这篇文章主要是在图像回归(一)的基础上对该项目进行的优化。(一)主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题->对数据进行处理(涉及多种方法)->提升模型性能数据可能存在的问题冗余信息:数据中可能存在重复的特征或高度相关
- 机器学习,我们主要学习什么?
悠然的笔记本
机器学习机器学习
机器学习的发展历程机器学习的发展历程,大致分为以下几个阶段:1.起源与早期探索(20世纪40年代-60年代)1949年:Hebb提出了基于神经心理学的学习机制,开启了机器学习的先河1950年代:机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连。例如,1956年,达特茅斯会议标志着人工智能的诞生,机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代:出现了早期的机器学习算法,如1967年诞生的K最近邻算法(KNN
- 傻傻分不清?云存储、云计算与分布式存储、分布式计算是一回事吗?
IPFS星际无限
IPFS星际无限分布式分布式计算
随着互联网的蓬勃兴起,大数据、人工智能、物联网、云计算与云存储等这些专业词汇在大众视野内出现的频率越来越高,再加上近几年分布式技术异军突起,更使得分布式存储、分布式计算等成为热词。然而,很多人对这些名词都一知半解,所以本文将主要和大家聊一聊,云存储、云计算与分布式存储、分布式计算的联系与区别。一、云存储与云计算1、云存储云存储(CloudStorage)是一种网上在线存储的模式,也就是把数据存放在
- 多目标应用:基于自组织分群的多目标粒子群优化算法(SS-MOPSO)的移动机器人路径规划研究(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划多目标优化算法多目标应用前端多目标算法人工智能matlab算法路径规划
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)
ww18000
r语言开发语言数据挖掘机器学习
非支配性排序遗传算法III(NSGA-III)是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。以下是对它的具体介绍1:具体完整算法请跳转:非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出,是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展,以更好地处理多目标优化问题,尤其是在
- 数据结构——排序(交换排序)
c++
目录一、交换排序的总体概念二、冒泡排序三、快速排序1.挖坑法2.左右指针3.前后指针一、交换排序的总体概念交换排序是一类排序算法,它的核心思想是通过交换元素的位置来达到排序的目的。在排序过程中,比较数组中的元素对,如果它们的顺序不符合排序要求,就交换它们的位置。在这里主要讲冒泡排序和快速排序。二、冒泡排序基本概念:冒泡排序是一种简单的交换排序算法。它的基本思想是通过反复比较相邻的元素,根据排序要求
- 负载均衡算法分类以及它们的优缺点
xiaobai166
负载均衡
负载均衡算法分类任务平分类:负载均衡系统将收到的任务平均分配给服务器进行处理,这里的“平均”可以是绝对数量的平均,也可以是比例或者权重上的平均。负载均衡类:负载均衡系统根据服务器的负载来进行分配,这里的负载并不一定是通常意义上我们说的“CPU负载”,而是系统当前的压力,可以用CPU负载来衡量,也可以用连接数、I/O使用率、网卡吞吐量等来衡量系统的压力。性能最优类:负载均衡系统根据服务器的响应时间来
- 使用Python实现量子电路模拟:走进量子计算的世界
Echo_Wish
Python进阶量子计算python开发语言
量子计算作为一项前沿科技,因其能够解决经典计算无法应对的复杂问题而备受关注。通过量子电路模拟,我们可以在经典计算机上模拟量子计算过程,从而进行量子算法的研究和验证。Python作为一种强大且易用的编程语言,为量子电路模拟提供了丰富的库和工具。本文将详细介绍如何使用Python实现量子电路模拟,涵盖环境配置、依赖安装、量子电路构建、模拟与测量和实际应用案例等内容。项目概述本项目旨在使用Python构
- 《数据结构基础操作:从代码层面深入剖析链表、栈与队列》
Oracle_666
数据结构
引言在计算机编程的世界里,数据结构是构建高效算法和程序的核心要素。链表、栈和队列作为基础且重要的数据结构,广泛应用于各种软件开发场景中。本文将结合具体代码,详细解读双向链表的插入与删除、顺序栈和循环队列的基本操作、链表合并以及删除链表倒数第N个节点的实现逻辑和代码细节。1.双向链表插入与删除操作的代码实现1.1.双向链表节点结构定义//定义双向链表节点结构//双向链表的每个节点包含三部分:数据域、
- VGG 改进:加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习cnn神经网络人工智能
目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention(GlobalAttentionMechanism)是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制。它通过引入全局上下文信息,帮助模型更好地理解输入数据
- 算法基础 -- 区间和
CyberXavier
数据结构算法基础算法
区间和假定有一个无限长的数轴,数轴上每个坐标上的数都是0。现在,我们首先进行n次操作,每次操作将某一位置x上的数加c。接下来,进行m次询问,每个询问包含两个整数l和r,你需要求出在区间[l,r]之间的所有数的和。输入格式第一行包含两个整数n和m。接下来n行,每行包含两个整数x和c。再接下来m行,每行包含两个整数l和r。输出格式共m行,每行输出一个询问中所求的区间内数字和。数据范围−10^9≤x≤1
- 基于量子旋转门的量子粒子群算法:突破粒子群算法局限的高效优化方法
m0_57781768
算法量子计算
基于量子旋转门的量子粒子群算法:突破粒子群算法局限的高效优化方法在现代优化算法中,粒子群算法(PSO)因其简单易实现且高效的特点而被广泛应用。然而,传统粒子群算法在处理复杂优化问题时,常常会陷入局部最优解,无法找到全局最优解。为了解决这一问题,研究人员提出了一种基于量子旋转门的量子粒子群算法(QPSO),通过引入量子计算的思想和技术,有效地克服了传统PSO的局限性。本文将详细介绍量子粒子群算法的基
- 链表经典应用(一)
一只冯冯
手搓数据结构课程代码算法c++数据结构c语言后端
链表相关算法结构体交叉合并(带头结点)求链表的中间结点(快慢指针法)逆置单链表(带头结点)判断回文链表(带头结点):取中间结点+逆置+比对判断环形链表(快慢指针法)判断相交链表,返回相交结点结构体typedefstructLNode{intdata;structLNode*next;}LNode,*LinkList;交叉合并(带头结点)//交叉合并(带头结点)voidMerge(LinkList&
- 编程王炸来袭,DeepSeek+IDEA
会java的怪蜀黍
javaintellij-ideajavaide
*引言*2025年的春节可以说是人工智能在中国史上飘红的一段历史时刻,年后上班的第一天,便马不停蹄的尝试新技能。今天的科技在飞速发展,编程领域的人工智能工具犹如雨后春笋般涌现。其中,DeepSeek则以其卓越的性能和智能化的功能,迅速在众多开发者中赢得了青睐。对于Java开发者而言,将DeepSeek集成到IDEA中,就如同为自己的编程之路配备了一位智能助手,大幅提升开发效率,让编程变得更加轻松愉
- 深入HBase——核心组件
黄雪超
大数据基础#深入HBasehbase数据库数据结构
引入通过上一篇对HBase核心算法和数据结构的梳理,我们对于其底层设计有了更多理解。现在我们从引入篇里面提到的HBase架构出发,去看看其中不同组件是如何设计与实现。核心组件首先,需要提到的就是HBase架构中会依赖到的Zookeeper和HDFS。对于HDFS看过深入HDFS的小伙伴,应该都不陌生,它提供了高可靠的海量数据存储和读写能力;而对于Zookeeper,它是一个分布式协调存储服务,主要
- C++.CSP.基础算法-前缀和
信奥帮-木心老师
信奥赛C++.基础算法c++算法开发语言
C++.J2.基础算法-前缀和学信奥来csp帮www.cspbang.com(http://www.cspbang.com)1.算法解释前缀和是基础算法之一,它一般应用于快速求出某个连续区间的和。前缀和一般包括一维前缀和,二维前缀和,前缀和算法的时间复杂度是O(1)。2.算法举例原数组:arr[8]={9,3,1,7,5,6,0,8}前缀和数组:qzh[8]={9,12,13,20,25,31,3
- 操作系统中的任务调度算法
沉默的煎蛋
算法分布式css前端tomcatjava开发语言
一、引言在操作系统中,任务调度算法是核心组件之一,它负责合理分配有限的CPU资源,以确保系统的高效运行和良好的用户体验。任务调度的目标是实现公平性、最小化等待时间、提高系统吞吐量,并最大化CPU的利用率。不同的任务调度算法适用于不同的应用场景,操作系统根据系统负载和任务的特性选择最合适的调度策略。本文将介绍几种常见的任务调度算法,分析其优缺点,并通过具体示例展示各算法的调度效果。二、常见任务调度算
- 银行家算法详解:避免死锁的经典解决方案
沉默的煎蛋
算法java数据结构哈希算法散列表
一、引言在多道程序系统中,多个进程可能需要共享有限的资源,如CPU、内存和I/O设备等。如果资源分配不当,可能会导致死锁,进而使得系统无法正常运行。为了避免死锁,操作系统需要采用一些策略来保证资源的安全分配,其中银行家算法(Banker'sAlgorithm)是一种经典的避免死锁的资源分配算法。银行家算法由计算机科学家EdsgerDijkstra提出,它通过模拟银行贷款的发放方式,确保系统始终处于
- CSP-J 算法基础 前缀和与差分
人才程序员
CSP-J算法c++竞赛青少年编程信息竞赛
文章目录前言前缀和差分具体代码实现前缀和计算前缀和保存到一个数组中实现函数计算数组一段的和差分定义差分数组运用差分到需要的数组中总体代码总结前言在计算机科学中,处理数组的区间操作是一个常见的任务。无论是计算子数组的和,还是在数组的某个范围内应用加法操作,传统方法往往效率较低。为了提高处理这些问题的效率,前缀和(PrefixSum)和差分(DifferenceArray)技术被广泛应用。它们不仅能够
- 中美人工智能发展对比与博弈:现状、挑战与未来走向
2501_90255623
人工智能
摘要人工智能(AI)作为当今科技领域的核心驱动力,深刻影响着全球经济、政治和社会格局。中美两国在AI领域处于领先地位,各自具备独特的优势与发展路径。本文深入剖析中美AI发展的现状,从技术创新、产业应用、政策环境等多维度进行对比,探讨两国在AI发展过程中面临的挑战以及未来的发展走向,旨在为把握全球AI发展趋势提供参考。一、引言人工智能技术自诞生以来,经历了多次起伏,如今已进入快速发展阶段。其在图像识
- XGBoost vs LightGBM vs CatBoost:三大梯度提升框架深度解析
机器学习司猫白
机器学习理论机器学习xgboostlightgbmcatboost参数调优人工智能
梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)作为机器学习领域的核心算法,在结构化数据建模中始终占据统治地位。本文将深入解析三大主流实现框架:XGBoost、LightGBM和CatBoost,通过原理剖析、参数详解和实战对比,助你全面掌握工业级建模利器。一、算法原理深度对比1.XGBoost:工程优化的奠基者核心创新:二阶泰勒展开:利用损失函数的一阶导和二阶导
- 【深度学习】矩阵的理解与应用
大数据追光猿
深度学习矩阵算法线性代数机器学习python深度学习
一、矩阵基础知识1.什么是矩阵?矩阵是一个数学概念,通常表示为一个二维数组,它由行和列组成,用于存储数值数据。矩阵是线性代数的基本工具之一,广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。1.1矩阵的表示一个矩阵通常用大写字母来表示,例如AAA,而矩阵中的元素则用小写字母来表示,例如aija_{ij}aij,其中iii表示行索引,jjj表示列索引。本质:矩阵是二维的张量矩阵的
- Python应用算法之贪心算法理解和实践
大数据追光猿
算法python贪心算法深度学习开发语言人工智能大数据
一、什么是贪心算法?贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种简单而高效的算法设计思想,其核心思想是:在每一步选择中,都采取当前状态下最优的选择(即“局部最优解”),希望通过一系列局部最优解最终达到全局最优解。虽然贪心算法并不总是能得到全局最优解,但在许多问题中,它能够快速找到近似最优解。1.贪心算法的优缺点优点高效性:通常时间复杂度较低,适合解决大规模问题。简单性:实现简单,易于理解和应用
- 《Linux运维总结:基于Ubuntu 22.04+x86_64架构CPU部署etcd 3.5.15二进制分布式集群》
东城绝神
《Linux运维实战总结》linux运维ubuntuetcd
总结:整理不易,如果对你有帮助,可否点赞关注一下?更多详细内容请参考:《Linux运维篇:Linux系统运维指南》一、功能简介1、什么是etcdetcd是一个分布式、可靠的键值存储系统,用于分布式系统中存储关键核心数据。它由CoreOS开发,并且是开源的,授权协议为Apache许可证。etcd内部采用了Raft一致性算法,可以实现配置共享和服务发现。etcd中文文档可参考如下:Etcd中文文档或者
- 动态规划(Dynamic Programming)详解
程序猿000001号
动态规划算法
动态规划(DynamicProgramming)详解目录动态规划简介动态规划核心思想动态规划问题的基本要素动态规划应用步骤经典动态规划问题解析动态规划优化技巧实际应用案例动态规划的优缺点总结与学习资源1.动态规划简介动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的算法设计范式,通过将原问题分解为相对简单的子问题,并利用子问题之间的关系,避免重复计算,最终高效求解全局最优子
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro