论文解读（ClusterSCL）《ClusterSCL: Cluster-Aware Supervised Contrastive Learning on Graphs》

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关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客：论文解读：ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次，点赞18次，收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器，它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化（FDR），并引入了全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不引入额
入门pytorch-联邦学习四代机您发多少 pytorch 人工智能 python
本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码，同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了，就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN，他们希望使用这些数据来训练机器学习模型，但是又各
长尾形分布论文速览【80-119】木木阳 Long-tailed 人工智能
为便于理解和应用，以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作，帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法（UDTS），能有效改善尾部分类性能，适用于不平衡类别的半监督学习。P
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022 365JHWZGo 情感对话论文阅读 gpt-3 共情回复上下文学习提示学习大模型
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
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） weisian151 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
Python 机器学习实战：泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建) 程序员阿超的博客 Python python 机器学习开发语言泰坦尼克号 Kaggle Scikit-learn 实战教程
引言：挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩，它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛，要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题：目标变量Survived只有两个值，0（遇难）或1（生还）。这个项目之所以经典，是因为它涵盖
常见机器学习算法与应用场景计算机软件程序设计知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。特点：简单易懂，计算速度快，但只能捕捉线性关系。应用场景：房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归（LogisticRegre
Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读青铜锁00 #退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架：迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块（核心公式实现）2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！ Echo_Wish Python 进阶人工智能学习
让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！朋友们，今天咱不聊ChatGPT，不聊大模型黑魔法，也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题：如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习，是不是就能少走很多弯路？这，就是元学习（MetaLearning）要解决的事儿。说白了，元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界 Echo_Wish 前沿技术人工智能人工智能
多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界，从来不是只靠单一感官：眼睛看到画面，耳朵听到声音，皮肤感受到温度，嘴巴尝到味道，甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入，构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习（MultimodalLearning），正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天，我想跟大家聊聊：多模态学习为何重要？当前有哪些创新模型？如何
学习以任务为中心的潜动作，随地采取行动三谷秋水计算机视觉智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能深度学习
25年5月来自香港大学、OpenDriveLab和智元机器人的论文“LearningtoActAnywherewithTask-centricLatentActions”。通用机器人应该在各种环境中高效运行。然而，大多数现有方法严重依赖于扩展动作标注数据来增强其能力。因此，它们通常局限于单一的物理规范，难以学习跨不同具身和环境的可迁移知识。为了突破这些限制，UniVLA，是一个用于学习跨具身视觉-
【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示 Wwwilling 推荐系统论文阅读 Transformer系列论文 transformer 聚类多模态
文献题目：LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间：2022发表期刊：ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息，为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT)，这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
Distinguishing Look-Alike Innocent and Vulnerable Code by Subtle Semantic Representation Learning an XLYcmy 漏洞挖掘论文阅读网络安全论文笔记漏洞检测数据集深度学习论文分享 AI
今天分享的论文是《DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticRepresentationLearningandExplanation》原文链接：[2308.11237]DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticReprese
《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP GoAI 深入浅出多模态多模态大模型 LLM 人工智能
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深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列 GoAI 机器学习多模态大模型人工智能 LLM 机器学习
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元学习的认知思维棱镜由数入道 AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
在学习这场马拉松中，大多数人只关注如何跑得更快（学习方法），但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能，甚至理解身体（大脑）的运作机制，从而跑得更远、更有效率。元学习（Meta-Learning）——“学会学习”的底层操作系统本质：元学习，简而言之，就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识，而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机，
【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南：从少样本提示到企业级应用实战无心水 LLaMA 3 模型实战专栏 llama LLaMA 3实战 LLaMa 3上下文 AI入门程序员的AI开发第一课人工智能 AI
一、上下文学习（ICL）的技术本质与LLaMA3突破（一）ICL的核心原理与模型机制上下文学习（In-ContextLearning）的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力，使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破：任务抽象：从示例中提取输入输出映射规则，如情感分析中的正负向判断模式模式泛化：将规则迁移到新输入，支持跨领域知识迁移动态适应：实时调整注意力分布
面向隐私保护的机器学习：联邦学习技术解析与应用 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习 tensorflow python 神经网络 cnn
在当今数字化时代，数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施，企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而，机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持，这就产生了一个矛盾：如何在保护数据隐私的前提下，充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化？联邦学习（FederatedLearning）作为一种新兴的隐私保护技术，为解决这一问
AI 技术&AI开发框架 34号树洞人工智能深度学习人工智能机器学习 NLP GAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习（DeepLearning,DL）✦核心概念：✦网络结构举例：✦技术趋势：3.自然语言处理（NLP）✦核心任务：✦代表模型：4.计算机视觉（ComputerVis
基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断有Li 人工智能深度学习算法
Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估Background背景MultiparametricMRI(mpMRI)improvesprostatecancer(PCa)detectionc
常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
星际争霸多智能体挑战赛（SMAC）资源存储库多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs（十二月-POMDP）Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
随机森林详解：原理、优势与应用实践大千AI助手人工智能 Python #OTHER 随机森林算法机器学习决策树人工智能 DecisionTree 数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！随机森林介绍1.定义：随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习（EnsembleLearning）算法，主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树（DecisionTree），并将这些树的预测结果进行组合（例如，分类任务采用投票，回归任务采用
这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
PettingZoo:多智能体强化学习的标准API 资源存储库多智能体强化学习人工智能深度学习
PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1介绍2BackgroundandRelatedWorks2背景及相关工作2.1PartiallyObservableStochasticGamesandRLlib2.1部分可观察随机
和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）
大家对代码有不懂地方都可以上网去查找，最好是有一定的数据分析基础比较容易理解，李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书：大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation深度学习github项目：https:/
（转）优秀的 python 机器学习库 patrick75 python 机器学习 python 机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
Python机器学习元学习库higher 音程机器学习人工智能 python 机器学习
higher是一个用于元学习（Meta-Learning）和高阶导数（Higher-ordergradients）的Python库，专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景：元学习（Meta-Learning）比如MAML（Model-Agnosti
Learning PostgresSQL读书笔记: 第8章 Triggers and Rules dingdingfish PostgresSQL postgresql database architecture tutorial
本章将讨论以下内容：•探索PostgreSQL中的规则•管理PostgreSQL中的触发器•事件触发器探索PostgreSQL中的规则文档中的这段话阐述了rule和trigger的区别：PostgreSQL规则系统允许定义在数据库表中插入、更新或删除时执行的替代操作。粗略地说，当对给定表执行给定命令时，规则会执行其他命令。或者，INSTEAD规则可以用另一个命令替换给定命令，或者导致命令根本不执行
强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】行云流水AI笔记开源人工智能
根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
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面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
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Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
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今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
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Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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