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毕业论文/研究报告神经网络android人工智能机器学习大数据深度学习python
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- DeepSeek 大模型落地成都高新区:科技赋能警务的创新变革
AGI大模型学习
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在科技飞速发展的当下,人工智能正以前所未有的速度融入各个领域,深刻改变着人们的生活与工作方式。公安领域也不例外,积极拥抱科技创新,成为提升警务效能、维护社会稳定的关键路径。全国第一例警用DeepSeek大模型落地成都高新区,这一突破性举措在警务智能化发展进程中具有里程碑意义,为公安工作带来了全方位的革新。一、警用DeepSeek大模型落地的时代背景近年来,国产AI蓬勃发展,不断涌现出令人瞩目的成果
- 大数据和人工智能概念全面解析
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一、大数据和人工智能大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值
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- DeepSeek爆火,背后模型竟藏着这些秘密!
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DeepSeek是什么来头最近,AI圈可是被一个名字刷爆了屏,那就是DeepSeek!它就像一颗横空出世的超级新星,在全球范围掀起了一阵狂热的追捧潮,这热度,简直了!大家都在疯狂讨论它,各种测评、对比层出不穷。它到底有啥过人之处,能让这么多人都为之疯狂?今天咱就来好好唠唠。DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,是一家专注于开发先进大语言模型(LLM)和相关技术的企业。它成
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Spark是什么在如今这个大数据时代,数据量呈爆炸式增长,传统的数据处理方式已经难以满足需求。就拿电商平台来说,每天产生的交易数据、用户浏览数据、评论数据等,数量巨大且种类繁多。假如要对这些数据进行分析,比如分析用户的购买行为,找出最受欢迎的商品,预测未来的销售趋势等,用普通的单机处理方式,可能需要花费很长时间,甚至根本无法完成。这时,Spark就应运而生了。Spark是一个开源的、基于内存计算的
- 大模型应用编排工具Dify二开之登录Token改造
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1.前言dify工作室支持在画布上直接编辑业务流程,通过调用开源大模型可以实现特定场景的业务,而且可以迅速更新发布。因此,某些项目要求在产品里面能够直接编辑dify业务流程,使得现场开发人员能够迅速响应客户需求。另外,方便对dify进行运维,比如更新开源大模型认证信息。环境信息:dify-0.8.3,docker-212.实现思路分析常规的思路有两种:把dify源码迁移到产品中代码改造量大、难度高
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:设计智能任务处理流程
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AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:设计智能任务处理流程作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代,随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升,传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理(AIAgent)作为一
- 《Linux运维总结:基于银河麒麟V10+ARM64架构部署多机elasticsearch7.17.21分布式集群+单机kibana7.17.21二进制版ssl集群》
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总结:整理不易,如果对你有帮助,可否点赞关注一下?更多详细内容请参考:Linux运维实战总结一、背景elasticsearch是一个分布式、实时、高性能的搜索和分析引擎,它广泛应用于企业级搜索、日志分析、实时数据处理等领域。随着elasticsearch的广泛应用,安全性变得越来越重要。这里将从安全策略和访问控制两方面来部署elasticsearch集群安全策略涉及到数据安全、访问安全和操作安全等
- 基于云效Flow落地自动化构建——构建集群
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基于云效Flow落地自动化构建,构建集群,云效流水线Flow是持续交付的载体,通过构建自动化、集成自动化、验证自动化、部署自动化,完成从开发到上线过程的持续交付。通过持续向团队提供及时反馈,让交付过程高效顺畅,基于云效Flow自动化构建工具,构建集群操作群指南。立即体验云效构建集群,云效Flow支持用户个性化的构建场景,提供三种类型的构建集群的能力支持。用户在流水线编排时,可以为任务设置不同的构建
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
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3月12日,OpenAI正式发布了OpenAIAgentsSDK,这一重要发布不仅为开发者提供了强大的工具,更预示着AIAgent技术即将进入快速发展期。这些工具为开发者提供更强大功能,使代理能够独立执行复杂任务,如搜索网络、处理文件和自动化计算机操作。ResponsesAPI同步发布,为开发者提供了构建自定义AIAgent的能力,能够执行网络搜索、文件检索等任务。这套新工具和API旨在赋能开发者
- Halcon 和 opencv比有什么区别与优劣
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Halcon和OpenCV都是机器视觉领域的重要工具,但它们的设计目标、功能特点和适用场景有所不同。以下是两者的详细对比:1.定位与目标用户Halcon:定位:商业机器视觉软件,专注于工业应用。目标用户:工业自动化、质量控制、机器人引导等领域的专业开发者。OpenCV:定位:开源计算机视觉库,适用于通用图像处理和计算机视觉任务。目标用户:学术研究、教育、初创公司以及需要低成本解决方案的开发者。2.
- 用Typescript写自动化工作流
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项目地址:acao挺早之前写过一个工具帮我构建项目并发布到指定平台,主要流程就是获取项目根目录下的配置文件,然后根据配置文件在本地通过docker构建一个镜像然后push到镜像仓库,最后通过ssh连接指定的服务区执行发布任务但是随着需求的增长项目就愈发臃肿,可能会存在多个镜像仓库,发布到多个平台,有可能是通过docker-compose管理也有可能是kubectl要怎么办?于是我在考虑有没有可能有
- pandas整表写入excel指定位置_pandas操作Excel的常用场景及问题
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很多场景下使用pandas就能够胜任手上的excel处理任务,之前写的用python操作具体到excel单元格的方法参考:贺霆:python操作Excel实现自动化报表zhuanlan.zhihu.com现在主要介绍使用pandas读取excel的几种常用场景:一、常规读取importpandasaspdfrompandasimportDataFrame,Seriesimportosos.chdi
- EmbodiedSAM:在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解
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2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
- 国产信创AI IDE:开启智能编程新时代
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国产信创AIIDE:开启智能编程新时代随着信息技术的迅猛发展,软件开发工具也在不断演进。近年来,人工智能(AI)技术的应用为编程工具带来了革命性的变化。其中,国产信创AIIDE——InsCodeAIIDE,作为一款由CSDN、GitCode和华为云CodeArtsIDE联合开发的新一代集成开发环境(IDE),以其智能化、高效化的特点,正在引领智能编程的新时代。最新接入DeepSeek-V3模型,点
- 【产品小白】什么是AI产品经理
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一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- 数据湖:Apache Iceberg在腾讯的探索和实践
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摘要:今天分享的是ApacheIceberg在腾讯内部的探索和实践。本文结合腾讯大数据技术分享内容和2020全球软件开发大会分享内容进行整理,主要内容包括:1、数据湖技术概述2、ApacheIceberg的简介3、腾讯为什么选择ApacheIceberg4、腾讯看点万亿数据下的业务痛点5、ApacheIceberg在看点实践6、ApacheIceberg读写和删除ApacheIceberg新一代数
- 人工智能(AI)系统化学习路线
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一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- AI 时代,学习 Java 应如何入手?
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一、Java的现状:生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中,Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计,Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%,尤其在微服务架构、大数据平台和物联网(IoT)领域占据核心地位。随着云原生技术的普及,Java生态正经历新一轮进化:轻量化框架通过无服务器架构优化,启动速度提升300%,内存占用降低50%,使得Java在容器化部署中更具
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
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随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- 基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
kubernetes容器云原生
本文作者:运维有术。今天分享的主题是:如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群?通过本文的指导,您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能:集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时(ContainerRuntime)评估和选择网络插件(CNIPlugin)规划监控、日志等
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
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硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- 从零实现B站视频下载器:Python自动化实战教程
木觞清
#编程语言自动化运维
一、项目背景与实现原理1.1B站视频分发机制Bilibili的视频采用音视频分离技术,通过以下方式提升用户体验:动态码率适配(1080P/4K/HDR)分段加载技术(基于M4S格式)内容保护机制(防盗链/签名验证)1.2技术实现路线graphTDA[模拟浏览器请求]-->B[获取加密播放信息]B-->C[解析音视频地址]C-->D[多线程下载]D-->E[FFmpeg合并]二、代码逐层解析2.1请
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- YashanDB日志管理
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本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...日志管理章节所述范围为运维相关的日志管理,不包括与数据相关的redo/归档日志,对于redo/归档日志的管理将在文件管理章节描述。日志分类YashanDB的运维类日志分类如下:运行日志runlog:运行日志记录了数据库各服务运
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
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Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
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PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
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oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓