- 数据湖与数据仓库在云平台的融合架构:Delta Lake实战指南
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算数据仓库架构ai
数据湖与数据仓库在云平台的融合架构:DeltaLake实战指南关键词:数据湖,数据仓库,云平台,融合架构,DeltaLake,湖仓一体,数据治理摘要:本文深入探讨数据湖与数据仓库在云平台的融合架构,以DeltaLake为核心技术载体,解析湖仓融合的技术原理、实施路径及最佳实践。通过对比传统数据架构的痛点,阐述DeltaLake如何通过ACID事务、Schema管理、时间旅行等特性实现非结构化数据湖
- AI数字人系统开发上线全攻略:从0到1全流程解析
v_qutudy
人工智能AI系统开发AI数字人开发
一、需求分析:定义数字人核心能力1.1功能规划矩阵模块基础功能进阶功能形象生成2D/3D建模实时表情捕捉与驱动语音交互TTS语音合成情感识别与应激反应动作系统预设动作库骨骼动画与物理引擎智能决策规则引擎强化学习驱动决策多模态交互文本/语音输入AR/VR空间交互1.2非功能性指标实时性:唇形同步延迟B[语音识别]A-->C[姿态检测]A-->D[文本理解]B-->E[NLP引擎]C-->F[动作解析
- 大型语言模型的智能本质是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统,数据驱动的语言模拟系统,其价值在于高效处理文本任务(如写作、翻译、代码生成),而非真正的理解与创造大型语言模型(如GPT-4、Claude等)的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统,其核心能力源于对语言规律的深度学习,但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析:一、智能本质的核心特征统
- 工服误检率高达40%?陌讯改进YOLOv7实战降噪50%
2501_92487859
YOLO算法视觉检测目标检测计算机视觉
开篇痛点:工业场景的视觉检测困境在工地、化工厂等高危场景,传统视觉算法面临三重挑战:环境干扰:强光/阴影导致工服颜色失真目标微小:安全帽反光标识仅占图像0.1%像素遮挡密集:工人簇拥时漏检率超35%(数据来源:CVPR2023工业检测白皮书)行业真相:某安监部门实测显示,开源YOLOv5在雾天场景误报率高达41%技术解析:陌讯算法的三大创新设计1.多模态特征融合架构#伪代码示例:可见光+红外特征融
- 渣土车识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
2501_92487936
目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中,渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示,采用传统方案时,日均漏检率高达23%,由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析:从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型(如FasterR-CNN),其核心缺陷在于:特征
- 路面裂缝漏检率高?陌讯多尺度检测降 30%
2501_92487936
计算机视觉opencv人工智能深度学习算法目标检测
在市政工程与公路养护领域,路面裂缝检测是保障交通安全的关键环节。传统人工巡检不仅效率低下(日均检测≤50公里),且受主观因素影响漏检率高达15-20%[1]。而主流开源视觉算法在面对阴影干扰、多类型裂缝混杂等场景时,往往陷入"精度与速度不可兼得"的困境。本文将结合实战案例,解析陌讯视觉算法在路面裂缝检测中的技术突破与落地经验。一、技术解析:从传统方法到多模态融合架构传统裂缝检测多采用"边缘检测+形
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
2501_92473061
算法视觉检测安全计算机视觉
开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 深度学习超参数优化(HPO)终极指南:从入门到前沿
摘要:在深度学习的实践中,模型性能的好坏不仅取决于算法和数据,更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化(HyperparameterOptimization,HPO)的综合性指南,旨在带领读者从最基础的概念出发,系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法,并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者,都能从中获得宝贵的见解。第一部分:夯实基础——HPO的核心概念1
- AI+Python赋能!长时序植被遥感动态分析全攻略:从物候提取到生态评估
梦想的初衷~
土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域,展现出传统方法难以企及的技术优势
- 深入TA-Lib:量化技术指标详解
深入TA-Lib:量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析,涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等,并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例,助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容,包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法,并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
- 天文图像处理:星系分类与天体定位
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天文图像处理:星系分类与天体定位一、前言二、天文图像处理基础2.1天文图像的获取2.2天文图像的格式2.3天文图像处理的基本流程三、天文图像预处理3.1去噪处理3.2平场校正3.3偏置校正四、星系分类4.1星系的分类体系4.2基于特征提取的星系分类方法4.3基于深度学习的星系分类方法五、天体定位5.1天体坐标系统5.2基于星图匹配的天体定位方法5.3基于深度学习的天体定位方法六、总结与展望致读者一
- 深度学习——CNN(3)
飘涯
前言:前面介绍了最基本的Lenet,下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图:从图中可以看出,采用双gpu训练增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调,诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性,在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
- AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略
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AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词:人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要:本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析,提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念,然后详细讲解关键技术,包括自然语言处理、代码生成算法等,接着通过实际案例展示应用效果,最后讨论
- 【C# in .NET】9. 探秘委托:函数抽象的底层机制
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探秘委托:函数抽象的底层机制在C#的类型系统中,委托(Delegate)作为函数的抽象容器,架起了面向对象与函数式编程的桥梁。它不仅是事件驱动编程的核心,更是LINQ、异步编程等现代C#特性的基础。与类和结构体相比,委托的底层实现融合了引用类型的内存管理与函数指针的调用特性,涉及CLR对方法调度的深度优化。本文将从IL指令解析到JIT编译细节,全面揭示委托的本质机制,带你理解这一特殊类型如何在.N
- 『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!
AI大模型前沿研究
大模型笔记大模型人工智能Hintonllya大语言模型多模态大脑工作方式
GeoffreyHinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!文章目录一.整个访谈内容1.1.起点:理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya:他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多,但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7.数字系统有人类无法比拟的优势1.8.需要得到重视的快速权
- 微算法科技基于格密码的量子加密技术,融入LSQb算法的信息隐藏与传输过程中,实现抗量子攻击策略强化
MicroTech2025
量子计算区块链
随着量子计算技术的发展,传统加密算法面临被量子计算机破解的风险,LSQb算法也需考虑应对未来可能的量子攻击。微算法科技基于格密码的量子加密技术,融入LSQb算法的信息隐藏与传输过程中,实现抗量子攻击策略强化。格密码在面对量子攻击时具有较高的安全性,通过这种融合,能为LSQb算法提供更强大的抗攻击能力,确保信息在复杂的量子计算环境下的安全性。格密码是一种基于数学格结构的密码学方法,具有在量子计算环境
- 微算法科技技术突破:用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革
MicroTech2025
量子计算算法神经网络
随着量子计算和机器学习的迅猛发展,企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下,微算法科技(NASDAQ:MLGO)成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法,突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础,借助量子计算的强大算力,极大提升了网络训练和评估效率,并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构,广泛应用于图像分类、
- 2019-04-16
小庄_94e5
《暗影格斗2》是一款融合了养成元素的动作手游,它的前作曾在Facebook上创下4000万用户的辉煌战绩。《暗影格斗2》在继承前作优点的基础之上增加了装备、技能、剧情等非常有意思的游戏元素。随着情节逐渐展开,玩家将与成群的敌人格斗,并将迎战邪恶的最终BOSS。游戏逼真流畅的操控系统使玩家很容易的就能完成踢腿、拳击、跳跃、抱摔等各种极具观赏性的格斗动作,能体验到最真实激烈的格斗快感!完美体验移动版《
- SmartX 用户建云实践|明日控股:构建基于超融合架构的企业云平台,逐步推进数字化转型
作为全国塑化分销领域的领先企业,明日控股近年来在数字化转型上持续加码。面对业务扩张与产业协同的双重挑战,明日控股自2018年全面启动“数字化、金融化、国际化”三化战略,并将“数字化”置于最核心的位置。在IT基础架构层面,明日控股通过引入SmartX榫卯企业云平台*,完成了从传统ERP管理系统到云原生微服务架构平台的演进,推动单一平台向统一企业级私有云的基础设施转型。通过三期云平台建设,明日控股以榫
- 互联网大厂Java求职面试:基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现
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Java场景面试宝典JavaSpringAiRAG系统云原生
互联网大厂Java求职面试:基于SpringAI与云原生架构的RAG系统设计与实现场景背景郑薪苦,一位自称“代码界的段子手”的程序员,正在参加某互联网大厂的技术总监面试。面试官是技术总监李总,拥有丰富的架构设计经验,尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开,重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG(Retrieval-Augmente
- 英伟达Triton 推理服务详解
leo0308
基础知识机器人Triton人工智能
1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer(简称Triton,原名NVIDIATensorRTInferenceServer)是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器,专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台,能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化,即将训练好的模型通过
- AI应用服务
SUPER5266
人工智能
AI大模型--AI应用,该如何和前端交互,呈现llm模型答复内容呢?向LLM大模型提问后,系统得先识别问题,再从数据网络找信息,接着推理出正确结果,还得防止模型“胡编乱造”(控制模型幻想)。有时多个智能体(agent)要一起处理,结果还得融合。这些步骤都是异步进行的,没法像传统应用接口那样实时出结果。为减少大模型结果延迟、提升用户体验,我们提供以下方案。方案1、轮询后端pedding结果到db或其
- Java NLP炼金术:从词袋到深度学习,构建AI时代的语言魔方
墨夶
Java学习资料人工智能java自然语言处理
一、JavaNLP的“三剑客”:框架与工具链1.1ApacheOpenNLP:传统NLP的“瑞士军刀”目标:用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战:文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器(基于词袋模型)importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- AI 图像编辑提示词参考之:背景替换
在AI图像编辑中(以FluxKontext为例),“替换背景”(BackgroundReplacement)是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换,更重要的是:确保人物主体外观不变,并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样,最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词:Replacethebackgroundwith[新背景]
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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