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山兔1
信息安全工程师密码学网络服务器
目录密码学概念与法律密码安全分析密码体制分类-私钥密码/对称密码体制密码体制分类-公钥密码/非对称密码体制密码体制分类-混合密码体制密码学概念与法律密码学主要是由密码编码以及密码分析两个部分组成,密码编码就是加密,密码分析就是把我们的密文变化成相应的明文,就是解密跟密码相关的有两个法律,密码法在2020年1月1日起开始实施。2005年,实施了电子签名法密码学相关的一些概念,罗列了一些明文密文,加密
- mac系统下安装pycharm
连小黑
pythonpycharmmacospython
mac系统下安装pycharm前言Windows系统安装教程传送门链接:https://blog.csdn.net/lianxiaohei/article/details/121694126随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,也有很多人都因为做自动化,爬虫会学python,今天写的是pycharm编译器,在mac上如何安装,废话不多说,上步骤一、第一步下载示例:下载安装软件的第一
- 【机器学习】Reinforcement Learning-强化学习基本概念
长相忆兮长相忆
深度学习人工智能算法机器学习
1、Q值与V值1.1Q值和V值的定义Q值:也称为动作价值函数,评估动作的价值,它代表了智能体选择这个动作后,一直到最终状态奖励总和的期望,表示为Q(s,a),其中s是状态,a是动作。V值:评估状态的价值,也称为状态价值函数,表示为V(s),其中s是状态。它代表了智能体在这个状态下,一直到最终状态的奖励总和的期望。V值与动作无关只与状态有关。Q值和V值的概念是一致的,都是衡量在马可洛夫树上某一个节点
- 机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
坐望云起
深度学习从入门到精通监督学习线性模型支持向量机生成学习集成方法
一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果,我们想要构建一个分类器,学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型:2、模型类型下表总结了不同的模型:
- 非结构化数据管理中的标签体系构建方法
CaritoB
非结构化数据管理非结构化数据管理
在数字化转型的浪潮中,非结构化数据如文档、图片、音频、视频等,因其格式多样、内容丰富,成为企业数据资产的重要组成部分。然而,这些数据的管理也面临着诸多挑战,尤其是如何有效地组织和检索这些数据。一、标签体系的重要性标签体系是非结构化数据管理的核心,它通过为数据添加标签,实现数据的分类、检索和分析。一个有效的标签体系可以帮助企业快速定位所需数据,提高数据的利用效率,同时也有助于数据的安全管理和合规性控
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- 基于Ubuntu+vLLM+NVIDIA T4高效部署DeepSeek大模型实战指南
来自于狂人
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一、前言:拥抱vLLM与T4显卡的强强联合在探索人工智能的道路上,如何高效地部署和运行大型语言模型(LLMs)一直是一个核心挑战。尤其是当我们面对资源有限的环境时,这个问题变得更加突出。原始的DeepSeek-R1-32B模型虽然强大,但在T4显卡上遭遇了显存溢出的问题,这限制了其在实际应用中的潜力。为了解决这一难题,我们转向了官方提供的优化版本——DeepSeek-R1-Distill-Qwen
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学Python怎样才最快,当然是实战各种小项目,只有自己去想与写,才记得住规则。本文是30个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是30段代码,Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。Python是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码,它们都是平常非常
- 深入理解 Transformer:用途、原理和示例
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深入理解Transformer:用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的深度学习架构,在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中惊艳登场。它打破了传统循环神经网络(RNN)按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络(CNN)在捕捉长距离依赖关系上的局限,另辟蹊径地采用多头注意力机制
- 深度学习算法模型:从原理到未来
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近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- java继承后 赋值返回_Java基础进阶 第三天 单例模式、继承、final
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java继承后赋值返回
今日任务1、能够理解单例设计模式2、能够独立使用继承3、能够独立使用final关键字1.代码块1.1.代码块的概念和格式代码块,就是使用大括号括起来的一段代码;书写格式:{代码;}1.2.代码块的分类1.2.1.静态代码块静态代码块,就是使用static修饰的代码块,直接写在类中的代码块;classDemo{static{System.out.pintln("静态代码块")}}2.png静态代码块
- JavaWeb——html表单与CSS
anrui0
JavaWeb入门学习
html表单介绍概念:用于采集用户输入的数据,用于和服务器交互。使用的标签:from。用于定义表单。可以定义一个范围,范围代表采集用户数据的范围。表单属性:1.action:指定提交数据的URL。2.method:指定提交的方式。method分类:一共7种,两种比较常用get:1.请求的参数会在地址栏中显示。2.请求参数的长度是有限制的。3.不太安全post1.请求的参数不会再地址栏中显示。2.请
- AI 芯片全解析:定义、市场趋势与主流芯片对比
嵌入式Jerry
AI人工智能物联网嵌入式硬件服务器运维
1.引言:什么是AI芯片?随着人工智能(AI)的快速发展,AI计算的需求不断增长,从云计算到边缘计算,AI芯片成为推动智能化时代的核心动力。那么,什么样的芯片才算AI芯片?与普通处理器(如CPU、GPU)相比,AI芯片有什么不同?本文将详细解析AI芯片的定义、核心特性、市场上的流行产品(国内外),以及AI芯片的定位与发展趋势。2.什么才算AI芯片?2.1AI芯片的核心特性AI芯片专为神经网络计算、
- 如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析
Small踢倒coffee_氕氘氚
笔记经验分享迭代器模式
##摘要随着大数据时代的到来,数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具,能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍DeepSeek的功能、使用方法及其在实际应用中的优势,旨在为用户提供一份全面的使用指南。##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策的重
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
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
1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- 什么是预训练语言模型下游任务?
衣衣困
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问题:Word2Vec模型是预训练模型吗?由于训练的特性,word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务?在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,下游任务(downstreamtasks)指的是使用已经训练好的模型或表示(如词向量、预训练的模型等)来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
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Kurbaneli
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在人工智能大模型蓬勃发展的时代,DeepSeek以其独特的技术优势和广泛的应用潜力,迅速在市场中崭露头角。自年初发布以来,DeepSeek引发了行业内外的高度关注,对众多领域的发展产生了深远影响。一、技术优势剖析DeepSeek在技术层面展现出了诸多亮点。其核心的语言模型架构经过精心设计与优化,能够高效处理海量文本数据,实现精准的语义理解和生成。在自然语言处理任务中,无论是基础的文本翻译、问答系统
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AI辅助的企业估值报告生成器关键词AI辅助估值企业估值报告数据处理机器学习算法报告生成器摘要本文将探讨如何利用人工智能技术辅助企业估值报告的生成。通过分析估值报告的重要性、AI技术在估值报告中的应用场景、估值模型与数据处理方法,以及机器学习算法在估值中的应用,本文旨在为企业和投资者提供一个高效、准确、可视化的估值报告生成解决方案。同时,本文还将介绍一个估值报告生成器的实现过程,并通过实际案例进行分
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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 全套DeepSeek使用手册分享【清华北大出品】
咪咪360
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资料链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c这两天,清华大学和北京大学的AI学习手册火了!随着人工智能的日益火爆,人们越来越重视AI的学习,而清华北大也顺应潮流,送出重磅福利。短短不到一个月,连续产出了多本高质量的DeepSeek学习手册。帮助普通人高效便捷的学习AI。完整版学习资料我已经帮大家整理好了,放在开头,大家自行领取学习。
- Windows逆向工程入门之MASM 选择结构
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公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、标志寄存器1.1核心标志位功能详解二、条件跳转指令系统分类2.1无符号数跳转指令集2.2有符号数跳转指令集2.3特殊检测指令三、MASM高级语法解析3.1结构化伪指令转换机制3.2复杂条件表达式处理四、逆向工程实战技巧4.1控制流还原方法论一、标志寄存器1.1核心标志位功能详解标志位名称触发场景逆向工程意义CF进位标志无符号运
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深入探索Python机器学习算法:模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法:模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标2.3不同评估指标的选择和比较3.模型评估的注意事项3.1避免数据泄露问题3.2评估指标的稳定性和可靠性模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法在机器学习
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目录一、判断题二、单选题三、多选题一、判断题1.等保1.0至等保2.0从信息系统拓展为网络和信息系统。正确(1)保护对象改变等保1.0保护的对象是信息系统,等保2.0增加为网络和信息系统,增加了云计算、大数据、工业控制系统、物联网、移动物联技术、网络基础设施等保护对象,实现了全方面的覆盖。其实不管保护对象如何变化,都需对要求部分进行全面的安全测评。(2)分类结构统一等保2.0实现基本、设计、测评要
- 微调(Fine-tuning)
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人工智能深度学习
微调(Fine-tuning)是自然语言处理(NLP)和深度学习中的一种常见技术,用于将预训练模型(Pre-trainedModel)适配到特定任务上。它的核心思想是:在预训练模型的基础上,通过少量任务相关的数据进一步训练模型,使其更好地适应目标任务。1.微调的核心思想预训练模型:像BERT、GPT这样的模型,已经在大量通用文本数据上进行了预训练,学习到了丰富的语言知识(如语法、语义、上下文关系等
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多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)通俗易懂算法多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)是一种前馈人工神经网络。它的主要特点是由多层神经元(或节点)组成,包括至少一个隐藏层。MLP是监督学习的模型,常用于分类和回归问题。组成部分输入层(InputLayer):接收输入数据的特征。例如,如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{
- 基于springboot+vue在线小说阅读平台系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
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前言博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。精彩专栏推荐订
- AI Agent,大模型重要落地方向
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人工智能语言模型架构搜索引擎机器学习
01什么是AIAgent?OpenAI将AIAgent定义为,以大语言模型为大脑驱动,具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力,能自动化执行完成复杂任务的系统。在计算机、人工智能专业技术领域,一般将agent译为“智能体”,即是在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性(慎思性)、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。它具有记忆、规划、行动和使用工具四个主要模块。通过四个
- AI人工智能 Agent:对教育的影响
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
AI人工智能Agent:对教育的影响1.背景介绍1.1教育领域的转变随着科技的飞速发展,教育领域也在经历着前所未有的变革。传统的教学模式已经无法完全满足现代社会对人才培养的需求。在这种背景下,人工智能(AI)技术应运而生,为教育领域带来了全新的机遇和挑战。1.2人工智能在教育中的作用人工智能技术可以为教育提供个性化、智能化和高效的解决方案。AI智能代理(Agent)作为人工智能的重要组成部分,正在
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- 3 步低代码构建 AI 股票分析助手
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低代码人工智能
在金融服务行业的数字化转型浪潮中,构建一个灵活、可扩展、高度可用的现代IT架构是金融机构面临的重中之重。在这一过程中,生成式人工智能(GenerativeAI)正成为助力金融从业者提高工作效率、优化决策过程的重要工具。在金融市场上,买方机构通常会努力发掘有关金融市场运作的信息,以期获得战胜市场的能力。他们通常需要发掘对投资组合风险有重大影响的风险因子,比如市场因子、行业因子、规模因子、价值因子等;
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR