- 双目立体视觉(6.1)测距
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双目立体视觉计算机视觉人工智能opencv
在计算机视觉领域,双目相机测距是一项关键技术,它通过模拟人类双眼的视觉机制,利用两个相机从不同角度拍摄同一场景,进而计算出物体的深度信息。一、双目测距的基本原理1.1视差图(DisparityMap)视差图是一种存储了单视图所有像素的视差值的二维图像。视差值是同一物体在左右两幅图像中的列坐标差,即通过比较左右两幅图像的对应像素差异来计算物体的深度信息。视差图是以图像对中任一幅图像为基准生成的,其大
- 素数筛介绍,C++实现
非德77
c++算法开发语言密码学
一、素数在数学的奇妙世界里,素数是一个独特而又基础的概念。素数,也被称为质数,是指在大于1的自然数中,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数。例如,2、3、5、7、11等都是素数,而4(能被2整除)、6(能被2和3整除)等则不是。素数在数学领域中具有举足轻重的地位,是数论等众多数学分支的核心研究对象。在计算机科学领域,素数也有着广泛的应用,比如在密码学中,RSA加密算法就依赖于大素数的性质来保
- 工作中常用的linux命令,Linux日常工作中比较实用的一些命令合集。
Wu Jerry
工作中常用的linux命令
系统uname-a查看内核/操作系统/CPU信息head-n1/etc/issue查看操作系统版本cat/proc/cpuinfo查看CPU信息hostname查看计算机名lsmod列出加载的内核模块env查看环境变量资源free-m查看内存使用量和交换区使用量df-h查看各分区使用情况du-sh查看指定目录的大小grepMemTotal/proc/meminfo查看内存总量grepMemFree
- 向量数据库及其在大模型应用落地中的作用
一望无际的大草原
高级数据应用读书笔记工作总结数据库向量数据库解决方案
一、几个术语需要弄清楚几个术语,比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库,具体如下。1.向量:为AI理解世界的通用数据形式,是多模态数据的压缩,任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的,而且是高维数据,需要对其进行向量化处理(即Embedding),处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding:将文字文本转化为保留语义关系的向量文本,相当于利用embedding模
- 计算机二级第32套题
计算机小林
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ppt1设置数据标签选项:将食物列复制到数据表格→设置数据标签→单元格的值2坐标轴无动画:删除背景动画3图片不会被打印:视图→黑白模式→选中图片点击不显示4添加合适的可选文字:信息→检查辅助功能→选择要添加的文字,随便添加Word1插入文本框:上下型环绕2制表位位置40字符,右对齐,制表符形状33转换为图表不要带单位,Excel升序排列,显示单位无,对数刻度2,横坐标轴交叉,坐标轴值0.125Ex
- 计算机二级第29套题
计算机小林
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ppt1设置幻灯片大小→设计→自定义→幻灯片大小2构成不可分离的完整图形→水平居中对齐→绘图工具→格式→插入形状→合并形状Word1编号对齐左侧边距→对齐位置0厘米2正文格式为上标→开始→开始→编辑→替换→查找内容"尾注标记",替换"特殊格式"上标3删除文档中的空行→两个段落标记→一个段落标记4页眉为各章的编号和内容→styleref→插入段落编号5分节之前把首页不同去掉Excel1计算各候选人在
- 《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p1-p8
编程
《计算机组成及汇编语言原理》学习第1天,p1-p8总结,总计8页。一、技术总结1.Intel8088microprocessor(微处理器),1979-1988。2.MS-DOSMicrosoftDiskOperatingSystem的缩写,是一个操作系统(operatingsystem)。3.Moore'sLaw&Moore'ssecondlaw(1)Moore'slawThenumberoft
- 【Linux系统编程】初识系统编程
不被定义的~wolf
Linuxlinux服务器运维
目录一、什么是系统编程1.系统编程的定义2.系统编程的特点3.系统编程的应用领域4.系统编程的核心概念5.系统编程的工具和技术二、操作系统四大基本功能1.进程管理(ProcessManagement)2.内存管理(MemoryManagement)3.文件系统管理(FileSystemManagement)4.设备管理(DeviceManagement)三、计算机系统分层1.硬件层(Hardwar
- window下命令行重启
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计算机综合windows
在Windows系统下,通过命令行可以执行多种方式来重启计算机。以下是几种常用的方法:1.使用shutdown命令在命令提示符中执行以下命令:shutdown/r/t0/r:表示重启计算机。/t0:表示立即重启(时间为0秒)。2.使用PowerShell在PowerShell中执行以下命令:Restart-Computer这将立即重启计算机。3.通过任务计划程序重启如果需要定时重启,可以使用以下命
- Conda
王金-太想进步了
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4.Conda和Shell介绍(附加)Conda是一个开源的包管理和环境管理系统,可在Windows、macOS和Linux上运行。它快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。使用Conda,您可以轻松在本地计算机上创建、保存、加载和切换不同的环境。在开发机中已经安装了conda,我们可以直接使用,而且开发机中也有内置的conda命令studio-conda,下面我们会介绍conda的基本使用,还有s
- hadoop框架与核心组件刨析(三)YARN
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
hadoop大数据分布式
一、负载均衡的概念负载均衡(LoadBalancing)是一种将工作负载(如网络流量、计算任务或数据请求)分配到多个资源(如服务器、计算节点或存储设备)的技术,目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间,并避免单个资源过载。负载均衡广泛应用于计算机网络、分布式系统、云计算等领域。负载均衡的核心目标提高性能:通过将负载分配到多个资源,避免单个资源成为瓶颈,从而提高系统的整体性能。提高可用性:如
- windows 10 python哪个版本的好-windows支持哪个版本的python
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Windows操作系统支持Python的Python2版本和Python3版本,下载安装时要根据windows的操作系统来选择对应的Python安装包,否则将不能安装成功。Python是跨平台的,免费开源的一门计算机编程语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。支持常见的主流平台,如A
- 体育数据分析:竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式
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数据分析数据挖掘
体育数据分析作为一门交叉学科,正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析,体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构,集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法,可实现运动
- 最全Android面试题大集合(Android、Java、计算机基础、设计模式)持续更新
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Android开发笔记面试Androidjava计算机基础设计模式
写在前边最近在准备面试,费了很大劲收集整理了面试题,包括Android基础、Android高级、Java、计算机基础、设计模式、以及一些常见的问题。所有题目来源于网络,包含了掘金,简书以及其他平台的文章。面经等等。有大厂也有小公司,有基础也有高级,文章最后附上了链接,希望能帮到有需要的人,做好充足的准备,找到满意的工作。Android基础:1.四大组件及生命周期;2.安卓子线程是否能更新UI,如果
- 利用Python爬虫精准获取淘宝商品详情的深度解析
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APIpython爬虫开发语言
在数字化时代,数据的价值日益凸显,尤其是在电子商务领域。淘宝作为中国最大的电商平台之一,拥有海量的商品数据,对于研究市场趋势、分析消费者行为等具有重要意义。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫程序,精准获取淘宝商品详情信息。环境准备在开始之前,我们需要准备以下环境和工具:Python环境:确保你的计算机上安装了Python。IDE:推荐使用PyCharm或VSCode。网络请求库:我们将使用
- 计算机网络笔记(二)——1.2互联网概述
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计算机网络计算机网络笔记ISPIXPRFC
1.2.1网络的网络起源于美国的互联网现已发展成为世界上最大的覆盖全球的计算机网络。下面,我们先来看看关于网络、互连网、互联网(因特网)的一些基本概念。为了方便,后面我们所称呼的"网络"往往就是"计算机网络",而不是电信网或有线电视网。计算机网络(简称为"网格")由若干节点(node)和连接这些节点的链路(link)组成。网络中的节点可以是计算机、集线器、交换机或路由器(后续的文章会介绍)等。下面
- 特征工程 (Feature Engineering)
AGI大模型与大数据研究院
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
特征工程(FeatureEngineering)作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域,特征工程(FeatureEngineering)一直是一个至关重要的环节。它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征,从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否,直接关系到模型性能的好坏
- 新型模型架构(参数化状态空间模型、状态空间模型变种)
三月七꧁ ꧂
LLM语言模型gpt文心一言promptembeddingAIGCagi
文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来,在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用,并展现出卓越的数据表示与建模能力。然而,Transformer的自注意力机制在计算每个词元时都需要利用到序列中所有词元的信息,这导致计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长。在处理长序列时,这种复杂性会消耗大量的计算资源与存储空间。为了解决这个问题,研究人
- 超实用计算机网络面试题,快来学习一下
优人ovo
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引言计算机网络作为程序员的内功,不仅要做到深入理解,面试题也要详细掌握,跟着作者的节奏好好复盘一下吧1.OSI模型和TCP/IP模型的区别是什么?各层的主要功能是什么?考察点:网络分层架构、协议栈理解答案方向:OSI分为7层(物理层→数据链路层→网络层→传输层→会话层→表示层→应用层),TCP/IP简化为4层(网络接口层→网络层→传输层→应用层)。关键区别:OSI是理论模型,TCP/IP是实际工业
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有啥问啥
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深入浅出:大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来,大型模型(LargeModels,LLMs)技术突飞猛进,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,部署和运行这些庞大的模型往往面临着环境配置复杂、资源需求高昂等挑战。为了解决这些痛点,Ollama应运而生。本文将深入探讨Ollama,一个旨在简化大模型本地运行和管理的开源工具,帮助读者理解其核心概念、优势以及应用场景
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
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引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
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- 在 Windows 上部署 DeepSeek 的详细教程
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hwinfo是一种硬件信息工具,可用于分析计算机上的硬件并以人类可读的格式显示有关各种硬件组件的详细信息。它报告有关CPU,RAM,键盘,鼠标,图形卡,声音,存储,网络接口,磁盘,分区,BIOS和网桥等的信息。该工具可以显示详细信息,例如lshw,dmidecode,inxi和其他工具。hwinfolibhd库用于libhd.so收集系统上的硬件信息。该工具是专门为openSUSE系统设计的,但是
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1.虚拟机(VirtualMachine)。运行在计算机上的一款软件程序,模拟计算机硬件功能,一个独立的计算机环境。2.虚拟机的运行架构:1>传统运行模式一台计算机同时只能运行一个操作系统,在系统之上运行运用软件。2>寄居架构作为应用软件安装在操作系统上,可安装多个操作系统。宿主(HostOS)与客户(GuestOS)3>原生架构虚拟机软件直接安装在计算机硬件上虚拟机本身就是一个操作系统虚拟机中可
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 00计算机视觉学习内容
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计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- 408计算机网络考研试题,2021考研408计算机网络专业基础综合试题特点分析
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408计算机网络考研试题
通过对2021考研的试题进行深入解析,发现计算机网络专业在今年的408考查突出体现了以下几个特点:一、选择题(一)特点:2021年计算机网络的选择题相对比较基础,主要考查对知识点细节的把握。(二)解析:1.概念题:考点1:TCP/IP模型结构围绕知识点的基础概念和原理去考察,大部分是中公考研课堂上要求记忆的内容,如第33题考查TCP/IP模型中各层的结构和功能。2.计算题:①考点1:划分子网②考点
- 国外大型 3d 建模 工控软件 是如何演变成如今这种形态的
七贤岭双花红棍
开发语言
国外大型3D建模和工控软件(如AutoCAD、CATIA、SolidWorks、SiemensNX、PTCCreo等)的演变历程,是技术突破、行业需求、市场竞争和生态体系共同作用的结果。以下从技术、行业、商业三个维度解析其发展路径:一、技术演进的底层逻辑从「几何建模」到「全生命周期管理」1960s-1970s:几何建模的诞生早期CAD(计算机辅助设计)以线框模型为主,仅能表达基本几何形状(如美国洛
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
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一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓