- 基于深度学习的动态场景理解
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用,通过深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、图神经网络(GNNs)等,对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络(CNNs)**卷积神经网络(CNNs)**擅长处理图像数据
- 图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战pytorch深度学习图神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和GraphSAGE等。在本节中,我们将对这些变体GNN结构
- [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
风中摇曳的小萝卜
SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的?深度学习方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据(structureddata)十分有效,例如,图像和体素数据。但是,CNN的处理方式对于类似图(graph)数据则并不适用。对于一个图而言,类似图像像素的邻
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
深度学习机器学习算法人工智能pytorch人工智能python
深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- 【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks(2021)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读图神经网络模型窃取
摘要Manyreal-worlddata(真实世界的数据)comeintheformofgraphs(以图片的形式).Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata(充分利用图数据)tobuildpowerfulapplicat
- GNN的理解难点:一种不同于传统神经网络的复杂性
小桥流水---人工智能
人工智能深度学习机器学习算法神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GNN)已经成为深度学习领域的一颗新星,它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而,许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。本文将探讨GNN的理解难点,以及它与传统神经网络在概念和实现上的主要差异。一、图数据的复杂性首先,GNN之所以难以理解,一个重要原因在于它处理的数据结构——图。图是一种复杂的数据结构,包含节点(node)和边(edge),这些节点和边
- 图神经网络GNN的前世今生
小桥流水---人工智能
Python程序代码深度学习人工智能神经网络人工智能深度学习
GNN图神经网络(GraphNeuralNetwork,简称GNN)已经成为处理图形结构数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。在本文中,我们将深入探讨图神经网络的历史背景、关键的发展阶段以及未来可能的发展方向。一、背景介绍图(Graph)是一种数据结构,由节点(Node)和连接节点的边(Edge)组成。在许多现实世界的应用中,数据自然地呈现出图形结构,如社交网络中的
- 文献01-单细胞多组学
hlllllllhhhhh
文献-单细胞多组学python
目录【SIMBA系列教程】回顾:KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024|"单细胞蝴蝶":基于双对齐变分自编码器的通用单细胞跨模态翻译方法 Nat.Biotech.|LINGER从单细胞多组学数据推断基因调控网络生信乐园#scRNA-seq数据分析#scATAC-se
- 金融贷款风险预测:使用图神经网络模型进行违约概率评估
从零开始学习人工智能
金融神经网络人工智能
要使用PyTorch和GNN(图神经网络)来预测金融贷款风险,并加入注意力机制,我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后,我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。以下是一个简化的代码示例,演示了如何使用PyTorch和PyTorchGeometric(一个流行的图神经网络库)来实现这一点。请注意,这只是一个起点,并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。首先,安装必要的库:bash复制代码
- torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」
源代码杀手
深度学习数据处理人工智能
torch_scatter和torch_sparse是PyTorch的两个重要扩展库,用于处理图形数据和稀疏张量。它们通常与深度学习任务中的图神经网络(GNNs)相关联,这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。这些聚合操作包括对节点特征进行聚合,例如对节点邻居的特征进行求和、平均值或最大值等。这在图神经网络中是非常有用的,因为在每
- 多尺度神经网络新一代创新!精度与速度完美平衡,实现多领域应用落地
深度之眼
深度学习干货人工智能干货深度学习计算机视觉人工智能
多尺度神经网络的设计通常基于对频率原则的理解,目的是为了解决高频成分学习慢的问题。这些网络通过特殊设计,比如给高频成分加更多的权重或者将高频成分平移到低频,来提高学习效率。为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求,多尺度神经网络包含了各种网络结构,常见的多尺度神经网络类型有:多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。其关键优势在于它们能够整合来自不同尺度的信
- ConvE——二维卷积知识图谱横空出世
时光诺言
机器学习—图神经网络知识图谱人工智能python卷积神经网络
《Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings》论文理解+代码复现本论文理解不再翻译原文,只写上我对于论文原生态的理解,应该会比较详细,请读者放心。一.作者为什么要提出ConvE?传统的R-GCN和DistMult的参数量过大,并且模型深度不够深,只能处理较小的知识图谱,所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
- (深度学习快速入门)图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期
快乐江湖
深度学习学习笔记
文章目录引言问题定义和相关背景图定义及其类型对比学习图神经网络图分析的下游任务节点级图对比学习方法实例对比跨级别对比边级别图对比学习图级别对比学习图对比学习扩展不同类型图上的扩展结合监督信息的图对比学习图数据集介绍引言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架,即通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数据作为输入
- DeepMind加持的GNN框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代
Python数据挖掘
pythonpython深度学习神经网络
谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN(图神经网络)。11月18日,谷歌联合DeepMind对外开源TensorFlowGNN工具,助力流量预测、谣言和假新闻检测、疾病传播建模、物理模拟等领域的基础研究。11月18日,谷歌联合DeepMind发布了TensorFlowGNN(图神经网络)。目前,谷歌已经在诸如垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube
- Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN
新加坡内哥谈技术
神经网络tensorflow人工智能
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/在当今数字化的世界里,对象及其之间的复杂关系构成了无数的网络,例如交通网络、生产网络、知
- ICLR 2024时空数据(Spatial-Temporal)论文汇总
STLearner
时空数据人工智能算法机器学习数据挖掘论文阅读pytorch
ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)在5月7日-11日在奥地利维也纳举行。今年,ICLR共收到7262篇投稿,总体录用率在31%。本文总结了ICLR24有关时空数据的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。其中包含时空预测,气象预测,因果推断,时空图神经网络,地理大模型等的应用。供大家学习,欢迎大家补充。1.【Spotlight】N
- 数字IC实践项目(8)—CNN加速器(ASIC_Flow;付费项目补充)
IC_Brother
数字IC经典电路设计和实践项目cnn人工智能ASIC数字IC设计
数字IC实践项目(8)—CNN加速器(ASIC_Flow;付费项目补充)更新说明项目整体框图神经网络框图Filetree项目简介和学习目的软件环境要求Area、QOR、Power&Timing报告Area&QORTiming&Power总结更新说明项目难度:⭐⭐⭐⭐⭐项目推荐度:⭐⭐⭐⭐项目推荐天数:21~35天项目简介:之前的付费项目收获了不少同学的好评,也帮助很多同学在24年的秋招中斩获了心仪
- 图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术
cooldream2009
AI技术知识图谱神经网络学习php
目录前言1图的形式化定义和类型1.1图的形式化定义1.2图的类型2图表示学习2.1DeepWalk:融合语义相似性与图结构2.2Node2Vec:灵活调整随机游走策略2.3LINE:一阶与二阶邻接建模2.4NetMF:矩阵分解的可扩展图表示学习2.5Metapath2Vec:异构图的全面捕捉3图神经网络系列3.1基本组成和分类3.2典型模型4图神经网络预训练4.1基于生成模型的预训练4.2基于对比
- 一文梳理经典图网络模型(附新书)
科技州与数据州
作者|Chilia哥伦比亚大学nlp搜索推荐整理|NewBeeNLP图神经网络已经在NLP、CV、搜索推荐广告等领域广泛应用,今天我们就来整体梳理一些经典常用的图网络模型:DeepWalk、GCN、Graphsage、GAT!1.DeepWalk[2014]DeepWalk是来解决图里面节点embedding问题的。GraphEmbedding技术将图中的节点以低维稠密向量的形式进行表达,要求在原
- Task02 消息传递图神经网络
沫2021
参考链接:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4-%E6%B6%88%E6%81%AF%E4%BC%A0%E9%80%92%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.md一、引言消息传递范式是一种聚
- 人工智能福利站,初识人工智能,图神经网络学习,第三课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能神经网络学习
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏人工智能专业知识学习三图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(3)21.请解释图神经网络中的前向传播过程。22.请解释
- 人工智能福利站,初识人工智能,图神经网络学习,第二课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能神经网络学习
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(2)11.请介绍常见的图神经网络模型,如GraphConvolutionalNetworks
- A.关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)【一】
汀、人工智能
图计算图学习图论图神经网络人工智能
图学习图神经网络算法专栏简介:主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec);图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage),部分进阶GNN模型(UniMP标签传播、ERNIESage)模型算法等,完成项目实战专栏链接:图学习图神经网络算法专栏简介:含图算法(图游走模型、图神经网络算法等)原理+项目+代码实现+比赛前人栽树后人乘凉,本专栏提供资料:快速掌握图游走模型(DeepWal
- ECE755_gnn图神经网络(附完整工程)
_max_max
GNN神经网络人工智能深度学习fpga
ECE755_gnn图神经网络(附完整工程)ECE755课程要求任务1完成:题目要求MS1代码:仿真任务二完成题目要求MS2代码:仿真总结ECE755ECE755_sp23是加拿大渥太华大学(UniversityofOttawa)计算机工程系(SchoolofElectricalEngineeringandComputerScience)的一个研究生课程,涵盖了图神经网络(GraphNeuralN
- 神经网络研究主要内容,神经网络最新研究方向
快乐的小肥熊
ai智能写作神经网络人工智能深度学习java
神经网络属于什么的研究范畴谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创图神经网络是什么?人工神经网络涉及什么专业BP神经网络的研究方向神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面:(1)生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。(2)建立理论模型。根据生物原型的研究,建立神
- 人工智能福利站,初识人工智能,图神经网络学习,第一课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能神经网络学习
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(1)01.什么是图神经网络(GNN)?02.图神经网络与传统神经网络的区别是什么?03.图神经网络有哪些主要的应用领域?04.请
- 大模型日报-20240204
程序无涯海
大模型资讯篇AIAIGCchatgptGPT大模型人工智能
文章目录大模型也有小偷?为保护你的参数,上交大给大模型制作「人类可读指纹」阿里全新Agent玩转手机:刷短视频自主点赞评论,还学会了跨应用操作代谢数据集上四项指标达94%~98%,西南交大团队开发多尺度图神经网络框架,助力药物研发A16Z最新AI洞察|2023年是AI视频元年,2024年还有这些难题需要解决比肩GPT-4,商汤日日新大幅升级4.0,多模态能力领先一步年龄两岁,教龄一年半:婴儿AI训
- Python GCN、GAT、MP等图神经网络学习,从入门全面概述和讲解GNN,入门到精通图神经网络
医学小达人
推荐算法人工智能图神经网络图神经网络人工智能推荐系统
1.图的分类:1.1根据边的方向性:有向图(DirectedGraph):图中的边具有方向性,表示节点之间的单向关系。例如,A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图(UndirectedGraph):图中的边没有方向性,表示节点之间的双向关系。例如,A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重:加权图(WeightedGraph):图中的边具有权重,表示节点之间的强
- 图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG(一)
processor4d
文章名称【CIKM-2021】【BeijingUniversityofPostsandTelecommunications/WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图,忽略了异质图的特点,并
- 图对比1:GCC
Valar_Morghulis
https://arxiv.org/abs/2006.09963v3图表示学习是解决现实问题的一种强有力的技术。各种下游图学习任务都得益于它的最新发展,如节点分类、相似性搜索和图分类。然而,现有的图表示学习技术主要集中在领域特定的问题上,并且为每个图数据集训练一个专用的模型,而这个模型通常不可转换为域外数据。受自然语言处理和计算机视觉在预训练方面的最新进展的启发,我们设计了一个自监督图神经网络预训
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio