- 微软:全球每天网络攻击超6亿次
FreeBuf-
资讯microsoft
《2024年微软数字防御报告》揭示了一个复杂的全球网络安全格局,每天发生超过6亿次网络攻击。报告强调了勒索软件、网络钓鱼和身份泄露事件的增加,以及网络犯罪团伙和国家行为者之间的合作。它强调了人工智能在攻击和防御中的重要作用,敦促组织采取主动的、多层次的策略来应对这些不断演变的威胁。核心观点每天有6亿次网络攻击针对微软客户。勒索软件攻击比去年增加了2.75倍。技术诈骗激增400%,每天发生超过10万
- ChatRec的实践:交互式推荐系统的进步
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
交互式推荐系统,Chat-Rec,对话推荐,自然语言处理,机器学习,用户行为分析,个性化推荐1.背景介绍推荐系统作为互联网时代的重要技术支柱,在电商、社交媒体、内容平台等领域发挥着至关重要的作用。传统的推荐系统主要依赖于用户历史行为数据,例如浏览记录、购买历史等,通过协同过滤、内容过滤等算法,预测用户潜在的兴趣并提供个性化推荐。然而,随着用户需求的不断变化和个性化的程度不断提高,传统的推荐系统面临
- AI如何帮助电商企业进行数据分析
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
电商数据分析,人工智能,机器学习,深度学习,推荐系统,预测模型,客户画像1.背景介绍在当今数字化时代,电商行业蓬勃发展,数据成为企业最重要的资产。电商企业每天都会产生海量的数据,包括用户行为、商品信息、交易记录等。如何有效地分析这些数据,挖掘其中的价值,对于电商企业的运营、营销和发展至关重要。传统的数据分析方法往往难以应对海量数据的处理和复杂分析需求,而人工智能(AI)技术的出现为电商数据分析带来
- 大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大规模语言模型从理论到实践:大语言模型预训练数据关键词:大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)成为了自然语言处理(NLP)领域的一项突破性技术。LLMs能够生成流畅且具有上下文关联性的文本,这得益于它们在海量文本数据上的预训练。
- 神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经架构搜索,大模型,效率优化,自动机器学习,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习模型取得了令人瞩目的成就,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,随着模型规模的不断扩大,训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源,例如高性能GPU和TPU,这导致训练成本高昂,难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大,需要大量的内存进行存储和
- 机器学习——逻辑回归
口_天_光健
python机器学习逻辑回归
逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归(LogisticRegression)是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字,但逻辑回归实际上是一种分类算法,主要用于二分类问题,但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
任义礼智信
深度学习cnn人工智能
引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
- 【机器学习:十五、神经网络的编译和训练】
KeyPan
机器学习机器学习神经网络人工智能深度学习pytorchubuntulinux
1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一,提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。以下是实现神经网络的一个完整代码示例,以“手写数字识别”为例:importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)
- 【机器学习:十六、其他的激活函数】
KeyPan
机器学习机器学习人工智能算法服务器运维ubuntu
1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用,其数学公式为:σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1),适合二分类问题。但随着深度学习的发展,Sigmoid函数逐渐被替代,主要原因包括:梯度消失问题:当输入绝对值较大时,梯度趋近于零,导致权重更新困难。非零中心问题:输出值始终为正,可能
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
肥猪猪爸
#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- 当下是否入行AI ? 一场关于未来的赌注与机遇
dami_king
随笔人工智能
当下是否入行AI:一场关于未来的赌注与机遇在科技的浪潮中,人工智能(AI)无疑是最为汹涌的一波。它不仅改变了我们与机器互动的方式,还重塑了各行各业的面貌。面对这样的变革,许多人站在十字路口犹豫不决——现在进入AI领域还来得及吗?这个问题的答案,并非简单的“是”或“否”。今天,让我们一起深入探讨这个话题,看看对于想要投身AI的人来说,当下是不是一个好的时机。AI行业的现状与发展2024年,AI已经从
- 频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
呆头鹅AI工作室
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背景与动机在深度学习领域,如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来,频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力,特别是离散余弦变换(DCT)因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。FECAM模型的开发正是基于这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- AI代码生成器赋能软件原型快速构建:吴恩达的最佳实践指南
前端
快速构建软件原型对于验证想法、迭代产品至关重要。而随着人工智能技术的飞速发展,AI代码生成器等AI辅助编程工具的出现,为开发者提供了前所未有的效率提升。本文将结合吴恩达教授的观点,探讨如何利用AI工具,高效构建软件原型。吴恩达教授强调选择合适的技术栈并有效利用AI工具是关键,这将帮助开发者在短时间内完成原型开发,快速验证其想法。选择并精通“有主见”的技术栈:效率为王吴恩达教授推荐的技术栈——Pyt
- 从RNN到Transformer:生成式AI技术演变与未来展望
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生成式人工智能(GenerativeAI)近年来取得了令人瞩目的进展,其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。从传统的递归神经网络(RNN)到革命性的Transformer架构,本文将全面剖析这一技术发展历程。一、RNN:生成式模型的起点1.RNN的基本原理递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专为处理序列数据设计的神经网络架构。其核心思想是通过循环连接的隐藏状
- 开源多模态推理模型QVQ:视觉推理能力的突破与未来展望
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近年来,AI代码生成器等人工智能技术飞速发展,多模态推理模型作为其中一个重要分支,正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据,例如图像、文本、音频等,并进行复杂的推理和决策。阿里云通义千问团队近日发布的QVQ-72B-Preview模型,就是一个极具代表性的例子。该模型开源且在视觉推理方面表现突出,为多模态模型的发展树立了新的里程碑。QVQ模型的核心能力与突破QVQ-72B-Prev
- PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
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文章目录一、内容简介二、值得一读1.从基础到深入,适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章,内容涵盖了从深度学习的基础概念到大语言模型的应用。第1章介绍了深度
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遗传算法与深度学习实战(25)——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题4.模型泛化小结系列链接0.前言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的提出是为了解决传统神经网络的缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比,
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引言在大数据时代,信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据,这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息,成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python,作为一门易于学习且功能强大的编程语言,其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。网络爬虫(WebScraper)是一种自动化程序,用来从网页中提取信息。无论是用于数据分析、竞争对
- 编程语言大揭秘:各显神通的编程世界
冷夜雨.
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在当今数字化的时代,编程语言犹如一把把神奇的钥匙,打开了通往不同技术领域的大门。从网页开发到人工智能,从数据分析到游戏制作,每一种编程语言都有其独特的优势与适用场景。今天,就让我们一同深入探索几种主流编程语言的奥秘,看看在什么情况下它们能发挥最大的威力。Python:万能胶水,快速开发的利器Python以其简洁、易读的语法著称,仿佛是用自然语言编写代码一般,新手程序员也能快速上手。它拥有庞大且丰富
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- 遗传算法与深度学习实战(26)——编码卷积神经网络架构
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遗传算法与深度学习实战(26)——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN),在本节中,我们将了解如何将CNN模型的网络架构编码为基因,这是将基因序列进化在为给定数据集上训练最佳模型的先决条件。1.EvoCNN原理进化卷积神
- 关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势
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2025年,招聘管理领域正站在变革的十字路口,全新的技术浪潮与不断变化的职场生态相互碰撞,促使招聘管理系统成为重塑企业人才战略的关键力量。智能化招聘管理系统平台在这一背景下迅速崛起,其发展趋势不仅影响企业的招聘效率与质量,还深刻改变着人力资源市场的生态格局。一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析,彻底颠
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法,带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
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在人工智能蓬勃发展的时代,数学运算作为其坚实的基石发挥着不可替代的作用。而向量的点积与叉积运算,更是在人工智能的几何计算领域有着独特且关键的地位。今天,就让我们一同深入探讨如何在C语言中实现向量的点积、叉积运算,并领略其在人工智能几何计算中的精彩应用。向量,作为既有大小又有方向的量,在几何世界里是极为重要的元素。点积,也被称为数量积,它的几何意义与向量的投影密切相关。当我们计算两个向量的点积时,其
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不能否认,微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的,一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲,予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术,其影响力由此可见一斑,仅有的白璧微瑕之处就是价格略高,虽然国内也可以使用科大讯飞语音合成进行平替,但我们只想要最好的那一个,本次我们使用免费的开源库edge-tts来实现文本转语
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网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
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算法阿里云人工智能云计算目标跟踪
01背景本弱鸡211本硕,nlp,无论文有实习(老板没资源且放养),本科有acm经历(1铜),面试pcg日常实习。02技术一面(时长1h)Q1:了解什么机器学习算法,讲一下原理?当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型,讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。Q2:讲一下Bert的结构和怎么训练的,怎么用bert做下游任务?八股,双向transformerencoder结构,
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深度学习实战案例Python精选毕业设计YOLO感受野注意力卷积图像分割与分类智能农业图像分析农业智能检测系统农作物生长环境监测
博主介绍:✌我是阿龙,一名专注于Java技术领域的程序员,全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师,我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时,我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导,我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。技术范围:我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nod
- NAS(Neural Architecture Search) 神经结构搜索
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Neuralarchitecturesearch(NAS),神经结构搜索,是强化学习的一个重要应用方向,也是AutoML的一个非常火的研究方向.NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合,用某种策略从中搜索出最优网络结构
- 书其实只有三类
西蜀石兰
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一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
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java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb