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【Cursor】揭秘Cursor：如何免费无限使用这款AI编程神器？ ChatGPT-千鑫人工智能 AI编程
在当今科技飞速发展的时代，人工智能编程工具层出不穷，其中Cursor凭借其卓越的功能和用户友好的体验，迅速在国际市场上引发了广泛关注。最近，该公司成功获得了OpenAI的6000万美元投资，进一步验证了其潜力和市场价值。那么，Cursor究竟具备怎样的强大能力？又该如何实现免费无限制使用呢？本文将为您揭开Cursor的神秘面纱，并提供详细的使用指南，助您轻松上手！Cursor的强大功能Cursor
【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例） ChatGPT-千鑫人工智能人工智能算法 gpt-3 AI编程 gpt codemoss能用AI
人工智能（AI）是现代科技的重要领域，其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度程序员杨弋 YOLO 目标检测人工智能
随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化，进一步提升了检测精度和速度。然而，尽管YOLOv8已经取得了显著的进步，但在处理复杂场景和遮挡问题时，仍然存在一定的挑战。为
深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow） AI_DL_CODE 深度学习 python tensorflow 人工智能天气预测
摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
Cursor 一只爱笑的小燕子 ChatGPT html5 java 开发语言
一、什么是Cursor官网：Cursor|BuildFastCursor是一个开源的AI编程编辑器。开源地址https://github.com/pricing目前在国内是可以不需要其他东西，可以直接访问的。而且目「下面是官方的介绍：」Cursor是一个为AI编程而做的编辑器。它还处于早期阶段，但现在Cursor可以帮助你做一些事情。编写：使用Copilot更聪明的人工智能生成10-100行代码比
基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习人工智能 ui 数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集） 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解，最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 人工智能代码
1.引言近年来，人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一
《鸿蒙Next旅游应用：人工智能赋能个性化与智能导览新体验》人工智能深度学习
随着鸿蒙Next的推出，旅游应用迎来了全新的发展机遇，借助人工智能技术能为用户带来更出色的个性化推荐和智能导览服务。鸿蒙Next与人工智能融合优势鸿蒙Next拥有强大的分布式能力和原生智能体验。其能打破设备界限，实现多设备协同，让用户在手机、平板、智能手表等设备上无缝使用旅游应用。同时，依托华为强大的AI技术和自研的“盘古”大模型，为旅游应用提供了强大的智能支持。个性化推荐实现方式用户数据收集与分
《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成，成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务，如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务，无需从头开始研发。例如，在开发一款阅读类应用时，可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能，
《软硬协同优化，解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》深度学习人工智能
在当今数字化时代，鸿蒙系统与人工智能的融合正逐渐成为科技领域的热门话题。如何通过软件和硬件协同优化，进一步提升鸿蒙系统中AI应用的整体性能，成为了开发者和技术爱好者们关注的焦点。鸿蒙系统与AI应用的融合现状鸿蒙系统以其独特的微内核架构和分布式特性，为AI应用提供了良好的运行环境。目前，鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域，为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而，随着
《解锁数据新动能：数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代，数据已然成为驱动其进步的核心燃料。而数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成，实现数据的无缝流转，正逐渐成为行业内的关键热点，犹如为人工智能的发展装上了强劲的双引擎。为何集成如此关键数据标注是为数据赋予标签，使其能被人工智能模型理解和学习的过程。训练平台则是利用这些标注好的数据来构建和优化模型。两者若相互独立运作，数据在不同系统间的传输会面临格式不兼容、接口不匹配等难
第81期 | GPTSecurity周报 aigc网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.大语言模型与代码安
《数据质量：人工智能模型的成败关键》人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代，数据质量对人工智能模型的影响至关重要，它直接关系到模型的性能、准确性和可靠性。以下是对这一问题的详细探讨。影响模型的准确性数据准确性的作用：准确的数据是模型准确输出的基础。如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模
第83期 | GPTSecurity周报 aigcgpts
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序：人
AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读百度_开发者中心人工智能大模型数据库自然语言处理
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型成为推动生产、生活方式变革，助推产业智能化转型升级，驱动数字经济高质量发展等社会经济发展方面的新引擎。为了全面展示AI大模型的发展全貌，为各界提供新思路，本文将对AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书进行解读。一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
Web APP 阶段性综述预测模型的开发与应用研究 APP construction web app
WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域，诸多工具以WebAPP的形式呈现，相较之下，医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中，WebAPP是展示研究成果的有效工具，并且还能部署到网络上，服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升 AAIshangyanxiu 农林生态遥感编程算法统计语言大气科学 python 机器学习深度学习
Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
Python人工智能气象岁月如歌，青春不败气象学 python 人工智能开发语言
Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。一：Python和科学计算基础1.1Python安装1.1.1Python在气象中的应用1.1.2Anaconda解
ChatGPT 网络配置问题解决方案 IPdodo全球网络服务 chatgpt 网络
随着人工智能技术的飞速发展，基于GPT架构的聊天机器人，如ChatGPT，已经在多个领域获得了广泛应用。其强大的自然语言处理能力为用户带来了便捷的交互体验。然而，在实际使用过程中，尤其是在部署和访问时，用户可能会遇到网络配置方面的一些问题，这些问题往往会影响ChatGPT的响应速度、稳定性甚至是可用性。一、ChatGPT网络配置问题的常见原因1.网络连接不稳定网络连接的稳定性是影响ChatGPT使
【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门 JeffDingAI MindSpore 学习
昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示：ModelZoo（模型库）：ModelZoo提供可用的深度学习算法网络，也欢迎更多开发者贡献新
NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】 u013250861 #自然语言处理人工智能
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧专业发呆业余科研深度模型底层原理 pytorch 人工智能 python 深度学习机器学习
在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。如果能熟练掌握各种维度变换操作——包括unsqueeze、expand、view/reshape、transpose/permute等，可以帮助我们灵活地操纵张量，写出高效而简洁的矩阵化（vectorized）代码。本文将重点聚焦于expand
注意力池化层：从概念到实现及应用专业发呆业余科研深度模型底层原理 python 人工智能 transformer 深度学习自然语言处理图像处理
引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制（MultiheadAttention）是Transformer模型的核心，它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而，在多模态模型中，如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通
深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化快撑死的鱼华为昇腾 Ascend C的算子开发系统学习人工智能
深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。在华为昇腾AI处理器的架构中，AICPU承担着重要的计算任务，特别是针对标量和向量等通用计算的支持。AICPU算子开发成为开发者优化模型性能的重要步骤，而TBE（TensorBoostEngine）工具也为开发者提供了便捷的算
【AI系统】混合并行 ZOMI酱人工智能
混合并行混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况，通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来
【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目精通代码大仙数据挖掘 python 深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法 python
基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训
10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如，在疾病诊断领域，像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用；而在中医药领域，神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此，本文整理了医学领域的1
谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来人工智能googleagent
谷歌在2024年底发布了AIAgent（AI智能体）白皮书，表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来，并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术，为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导。AI4AI社区为大家对白皮书内容进行了整理，简单概括回顾核心内容，欢迎点击文章底部“阅读原文”获取完整版白皮书。智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——
数据采集高并发的架构应用 3golden .net
问题的出发点：最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。 &n
不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式 brotherlamp linux linux视频 linux资料 linux教程 linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
Quartz——SimpleTrigger触发器 eksliang SimpleTrigger TriggerUtils quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述 SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；二.SimpleTrigger的构造函数 SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称； Simpl
Informatica应用（1） 18289753290 sql workflow lookup 组件 Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。 2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置（比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
python 获取图片验证码中文字酷的飞上天空 python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写在window上用easy_install安装不上看了下源码发现代码很少于是就想自己改写一下添加支持网络图片的直接解析 #coding:utf-8 #import sys #reload(sys) #sys.s
AJAX 永夜-极光 Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担 2.代码结构: <html> <head> <script type="text/javascript"> function loadXMLDoc() { .... AJAX script goes here ...
创业OR读研随便小屋创业
现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量 aijuans IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
如何定义和区分高级软件开发工程师 aoyouzi
在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。　　初
Servlet的请求与响应百合不是茶 servlet get提交 java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介 1,Http的请求方式(get ,post); 客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
web.xml配置详解之listener bijian1013 java web.xml listener
一.定义 <listener> <listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class> </listener> 二.作用该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
Web页面性能优化（yahoo技术） Bill_chen JavaScript Ajax Web css Yahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content 2.使用CDN server 3.添加Expires头(或者 Cache-control) server 4.Gzip 组件 server 5.把CSS样式放在页面的上方。 css 6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript 7.避免在CSS中使用Expressions css 8.将javascript和css独立成外部文
【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序 bit1129 mongodb
游标游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括声明打开循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完关闭游标游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务的解决方法白糖_ ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案： ①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息： # listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
Eclipse 问题 A resource exists with a different case bozch eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题： Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
编程之美-小飞的电梯调度算法 bylijinnan 编程之美
public class AptElevator { /** * 编程之美小飞电梯调度算法 * 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。 * 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。 * 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。 * 问：电梯停在哪
SQL注入相关概念 chenbowen00 sql Web 安全
SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。首先让我们了解什么时候可能发生SQ
[光与电]光子信号战防御原理 comsci 原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢? 我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下根据光
oracle 11g新特性:Pending Statistics daizj oracle dbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。在 11g 之前的版本中，D
快速理解RequireJs dengkane jquery requirejs
RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能：声明不同js文件之间的依赖可以按需、并行、延时载入js库可以让我们的代码以模块化的方式组织初看起来并不复杂。在html中引入requirejs 在HTML中，添加这样的 <script> 标签： <script src="/path/to
C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i, j; scanf("%d %d", &i, &j); if (i > j) printf("i大于j\n"); else printf("i小于j\n"); retu
dictionary的使用要注意 dcj3sjt126com IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys: user.user_id , @"id", user.username , @"username",
Android 中的资源访问(Resource) finally_m xml android String drawable color
简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
Spring使用Cache、整合Ehcache 234390216 spring cache ehcache @Cacheable
Spring使用Cache 从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
当druid遇上oracle blob(clob) jackyrong oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371 众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息 ldzyz007
var grid = $('#datagrid'); var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options; var curr = options.pageNumber; var total = options.total; var max =
浅析awk里的数组 nigelzeng 二维数组 array 数组 awk
awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。有这么一组数据： abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#23#2012-12-31 1
搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC rensanning centos
安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
Spring 数据库连接整理 tomcat_oracle spring bean jdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举　　接下来，详细配置代码如下：　　 Spring连接池
Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb

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