- 『一洋晨读』第211本书《技术垄断》
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一洋晨读《技术垄断》收获与感悟:在日益发展的现代社会,技术越来越对我们的生产、生活产生重要的影响,比如人工智能的发展,使得机器人可以代替很多工人,ETC的高度普及会让高速路收费员下岗。本书两个观点比较实用:1.科学并不科学所谓科学就是用多次实验去反复论证已经发生的事情的准确性,这只是人们已经认知的部分,而未知的部分无法认知,然而这并不代表不存在。比如易学方面很多的奇怪现象是用现代技术无法解释的,包
- NO.470 是否应该为“人工智能”焦虑
晴晴董淄博日报
今天听“吴晓波频道”,IBM副总裁周忆给大家分享了人工智能时代的几个案例:1/一个葡萄酒酒庄负责人运用了“物联网技术”,实现了精心灌溉和对每一株植物的互联网关怀,所有的数据都汇集到云端,每天都可以判断每一颗葡萄的情况,最终省了20%的水,增加了25%的产量,并且实现了产品品质的稳定。2/美国一个热门音乐制作人想做一个全美国人都产生共鸣的音乐,然后IBM公司为他们提供了三个数据。第一,大数据收集出了
- 十大AI驱动的个人助理:革新生产力和便利性
AI智东西
人工智能搜索引擎
如今生活节奏快,在科技迅速发展的世界里,使用由人工智能驱动的个人助理来规划日常活动以达到最高效率,已经成为基本需求。这些智能工具,通过人工智能帮助用户更好地规划复杂的日程安排。从优化工作流程到日常事务的管理,这些AI助手正逐步改变我们的生活。本文重点介绍了改变人类生活和工作的十大AI驱动的个人助理。十大AI驱动的个人助理1.GoogleAssistantGoogleAssistant是市场上最好的
- 2019年,5本关于机器学习的免费电子书你应该知道
头顶一根发的程序猿
为了帮助你开始机器学习,请看Packt提供的5本免费机器学习电子书。如今,机器学习是软件工程各个领域最重要的趋势之一。它不再局限于研究人员和分析师,而是对于从网络安全到网络开发等各个领域来说,它是非常重要的组成部分。为了帮助你开始机器学习,我们整理了Packt提供的5本免费机器学习电子书。你可以下载你想要的书籍——你所需要做的就是注册,然后下载你的第一本书。小编是个Python爱好者,目前建了一个
- 2024Android面试题合集整理(字节跳动+猿辅导,Android面试相关文章及Github学习资料
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2024年程序员学习android面试职场和发展
斗鱼1.说说HashMap的原理2.说说Java的内存分区3.讲讲你对垃圾回收机制的了解,老年代有什么算法?4.说说你对volatile字段有什么用途?5.说说事件分发机制,怎么写一个不能滑动的ViewPager6.说说你对类加载机制的了解?DexClassLoader与PathClassLoader的区别7.说说插件化的原理,资源的插件化id重复如何解决?8.mvp与mvvm模式的区别是什么?9
- 威斯康星大学教授的这本书把大模型(LLM)一次性讲明白了!
AI小白龙*
大模型人工智能langchaintransformerLLMai大模型大模型微调
在当今人工智能技术飞速发展的时代,大型语言模型(LLM)作为聊天机器人、文本生成和理解等应用的核心,已经成为研究和商业领域关注的焦点。然而,尽管这些模型的应用无处不在,但对于大多数开发者来说,它们的工作原理仍然是一个黑箱,更不用说如何从头开始构建一个这样的模型了。《从头开始构建大型语言模型》这本书,正是填补了这一知识的空白,成为了一本重量级且稀缺的资源。CSDN大礼包:这本《从头开始构建大型语言模
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- 【机器学习】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现
空白诗
机器学习深度学习人工智能python
个人主页:空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展,深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛,其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。本文将深入探讨深度学习在医学影像
- 钱是理想的魔咒?为人类造福的openAI十亿美元卖身商业资本
机智客
OpenAI是如何因为10亿美元出卖自己的灵魂的文章在Reddit上刷爆了。有句经典的话叫做,欲戴王冠,必承其重。可能用在AI领域的OpenAI身上再适合不过了,OpenAI这个曾经以“为人类造福”伟大宗旨为信条的非营利组织,营利了。这大概可能就是诠释了野心越大,可能相应的成本和之后的代价就越大。曾经,OpenAI定位非营利组织,要以安全的方式实现通用人工智能,用技术的方式为人类整体谋福,让人类平
- 【系统分析师】-安全体系
宣晨光
系统分析师软考真题标签安全软考系统分析
考点综述(1)综合知识:包括加密密钥和公开密钥算法:计算机病毒及防治技术计算机犯罪基本概念与防范措施、入侵检测与防范、系统访问控制技术;信息删除、修改、插入和丢失;伪造与重放攻击的防止;SHA、MD5;私有信息保护。(2)案例:根据具体案例,说明在网络与分布式环境下的分布式应用系统在安全性方面需要考虑的因素。(3)论文:包括入侵检测、VPN、安全协议(IPSec、SSL、PGP、HTTPSSSL)
- 大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
我爱学AI
transformer人工智能自然语言处理深度学习大模型训练转行大模型LLM
在当今大模型迅猛发展的环境下,人工智能的应用越来越广泛。然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此,在这个AI迅猛发展的时代,掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工
- 大模型算法岗,面试百问百答,7天3个offer拿到手!
爱喝白开水a
算法面试职场和发展ai大模型大语言模型LLM大模型面试
导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型,这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点,希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点,持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 【OS】L17信号量临界区保护
JustNow_Man
OSC
靠临界区来保护信号量,靠信号量来实现进程间的同步;同步就是进程间的走走停停;“ANDNEVERREMOVETHISEMPTYLOOOP!!!”临界区保护的三种解法面包店算法//Peterson算法:标记+轮转的结合(针对两个进程)flag[i]=true;turn=j;while(flag[i]&&turn==j);临界区flag[i]=false;剩余区//面包店算法:标记+轮转的结合(针对多个
- C语言-数据结构 无向图迪杰斯特拉算法(Dijkstra)邻接矩阵存储
Happy鱿鱼
算法c语言数据结构
在迪杰斯特拉中,相比普利姆算法,是从顶点出发的一条路径不断的寻找最短路径,在实现的时候需要创建三个辅助数组,记录算法的关键操作,分别是Visited[MAXVEX]记录顶点是否被访问,教材上写的final数组但作用是一样的,然后第二个数组是TmpDistance[MAXVEX],教材使用的D数组,命名语义化较弱不太好理解,实际用途与TmpDistance一样的,用于记录算法过程中,当前顶点到达邻接
- 人工智能聊天机器人未来趋势:AI聊天机器人演变中会期待什么
AI甲子光年
人工智能机器人
AI聊天机器人正在改变公司与客户沟通的方式,提供24/7的支持和个性化体验。随着技术的不断发展,AI聊天机器人也在变得越来越复杂和高效。本文将探讨AI聊天机器人的未来趋势,并指出预期将在未来几年塑造其发展的主要创新和发展。了解这些趋势对于希望在AI驱动的客户服务动态领域中保持领先地位的企业和开发者来说至关重要。当前的AI聊天机器人趋势1.自然语言处理的改进在最近过去的一段时间里,自然语言处理(NL
- 7+纯生信,单细胞识别细胞marker+100种机器学习组合建模,机器学习组合建模取代单独lasso回归势在必行!
生信小课堂
影响因子:7.3研究概述:皮肤黑色素瘤(SKCM)是所有皮肤恶性肿瘤中最具侵袭性的类型。本研究从GEO数据库下载单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集,根据原始研究中定义的细胞标记重新注释各种免疫细胞,以确定其特异性标志。接着通过计算免疫细胞通信网络,结合对通信网络的大量分析和通信模式的识别,对所有网络进行了定量表征和比较。最后基于bulkRNA测序数据,使用机器学习训练了枢纽通讯细胞的特定
- 代码随想录算法训练营第八天| 344.反转字符串 541. 反转字符串II 剑指Offer 05.替换空格 151.翻转字符串里的单词 剑指Offer58-II.左旋转字符串
书痴熊
代码随想录训练营算法leetcode
Leetcode344.反转字符串思路分析:反转字符串直观思路是对称交换两端的字符,即双指针法。代码实现:classSolution{public:voidreverseString(vector&s){inti=0,j=s.size()-1;while(istr:return"".join(reversed(s.split()))Leetcode剑指Offer58-II.左旋转字符串思路分析:直
- C#排序算法新境界:深度剖析与高效实现基数排序
AitTech
算法排序算法c#算法
基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数进行比较。具体来说,基数排序有两种方法:最低位优先(LSD,LeastSignificantDigitfirst):从最低位开始,向最高位进行排序。最高位优先(MSD,MostSignificantDigitfirst):通常用于字符串的排序,从最高位开始,向最低位进行排序,且常使用递归实
- 【leetcode】最长连续序列
爱喝咖啡的Tomcat
数据结构与算法leetcode算法数据结构
一、题目描述给定一个未排序的整数数组nums,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:nums=[100,4,200,1,3,2]输出:4解释:最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2:输入:nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出:9二、代码思路首先,题目说没有排序的数组而且
- mysql雪花算法主键_分布式主键 SNOWFLAKE (雪花算法)
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mysql雪花算法主键
SNOWFLAKE雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法,它能够保证不同进程主键的不重复性,以及相同进程主键的有序性。在同一个进程中,它首先是通过时间位保证不重复,如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间位是单调递增的,且各个服务器如果大体做了时间同步,那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体有序的,这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如MySQL的Innodb存储引擎的主键。使
- python基础学习
agente
pythonpython学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言,可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的,python是解释型语言,不需要编译,python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
- 毕设项目 基于特征熵值分析的网站分类系统实现(源码+论文)
iuidfds
毕业设计毕设
文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4各模块介绍4.1爬虫模块功能与技术4.2网页处理模块功能与技术4.3特征提取与文本特征表示模块功能与技术4.4分类器模块功能与技术5项目源码6论文目录7最后0项目说明基于特征熵值分析的网站分类系统实现提示:适合用于课程设计或毕业设计,工作量达标,源码开放1研究目的本设计对KNN算法的缺陷产生原因进行详细地分析,并针对缺陷对算法进行了引入属性熵值等一
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- Leetcode 最长连续序列
Wils0nEdwards
Leetcodeleetcode算法职场和发展
算法流程:哈希集合去重:通过将数组中的所有元素放入unordered_set,自动去除重复元素。集合的查找操作是O(1),这为后续的快速查找提供了保证。遍历数组:遍历数组中的每一个元素。对于每个元素,首先检查它是否是某个连续序列的第一个元素。具体地,如果当前元素的前一个元素(num-1)不在集合中,说明当前元素有可能是某个序列的开始。这是关键步骤,因为如果num-1在集合中,说明当前元素是某个序列
- 【机器学习】4 ——熵
qq_43507078
我的机器学习机器学习人工智能
机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性,由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年提出,称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。其定义为:H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中:X是一个随机变量,它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率。熵H
- OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。fitLine函数通过最小化∑iρ(ri)\sum_i\rho(r_i)∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,其中rir_iri是第i个点到直线的距离,而ρ(r)\rho(r)ρ(r)是一个距离函数,可以是以下之一:DIST_
- 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
皮皮冰燃
数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- 【题目】数据分析与数据思维选择题
天启和风
大数据题目数据分析数据挖掘大数据
1.以下选项中不属于数据预处理的是()A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析:选B。数据清洗指对数据集中的不完整、不合理或不准确的数据进行修补、去重、纠错、修补或删除数据变换将原始数据变换成符合目标算法要求的数据数据集成指对来自不同的数据源的数据进行集成处理2.用来描述访问了某个项目一次就退出的次数和这个项目总访问的次数的比率的基础指标是_?A.跳失率B.费效比C.渠道转换率D.访
- 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