- 金融风控可解释性算法安全优化实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风险控制领域,算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发,系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架,通过超参数优化与动态模型评估机制,构建透明化决策链路。在技术实现层面,重点解析支持向量机与随机森林的改进方案,结合数据清洗与标注的标准化流程,强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现,同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示:金融机构在部
- 生成对抗网络优化医疗影像分析方法
智能计算研究中心
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内容概要生成对抗网络(GAN)在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术,构建了跨机构医疗影像协同分析框架,在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是,算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明,将联邦学习
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
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内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
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内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
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内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- python | flower,一个强大的 Python 库!
双木的木
python拓展学习python库python开发语言计算机视觉人工智能算法联邦学习深度学习
本文来源公众号“python”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:flower,一个强大的Python库!大家好,今天为大家分享一个强大的Python库-flower。Github地址:https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长,联邦学习(FederatedLearning,FL)逐渐成为一个重要方向。联邦学习允许多个客户端在不共享原始数据的情
- 智能算法安全优化与关键技术实践
智能计算研究中心
其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 跨领域算法安全优化与实践路径
智能计算研究中心
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内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下,跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入,探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度,并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架,构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是,医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新,揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化,
- 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- AI人工智能 Agent:在保护隐私和数据安全中的应用
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&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
AI人工智能Agent:在保护隐私和数据安全中的应用关键词:AIAgent、隐私保护、数据安全、同态加密、联邦学习、区块链1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的快速发展,AIAgent在各行各业得到了广泛应用。然而,在享受AI带来便利的同时,人们也越来越关注个人隐私和数据安全问题。传统的数据收集和处理方式存在隐私泄露风险,亟需探索如何在AI时代更好地保护用户隐私。1.2研究现状目前,学术界
- 人工智能算法安全优化实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 金融风控与医疗影像算法创新前沿
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域,算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制,在保证隐私安全的前提下,显著提升金融风险预测模型的泛化能力。医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络(3D-CNN)架构,实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割,诊断准确率较传统方法提升23.6%。值得关注的是,可解释性算法(如LIME和SHAP)的深度应用,使两类场景中的模型决策
- 联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在医疗诊断智能化进程中,数据隐私保护与模型效能提升的双重需求催生出技术创新范式。联邦学习框架通过分布式模型训练机制,有效破解医疗机构间的数据壁垒,使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。与此同时,边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端,CT影像实时分析响应时间缩短62%,显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时,优先采用差分隐私与同态
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- 2025保险与金融领域实战全解析:DeepSeek赋能细分领域深度指南(附全流程案例)
emmm形成中
deepseek细分领域应用人工智能金融人工智能python数据挖掘数据分析
2025保险与金融领域实战全解析:DeepSeek赋能细分领域深度指南(附全流程案例)目录DeepSeek在保险与金融中的核心价值保险领域:从风险建模到产品创新金融领域:从投资分析到财富管理区块链与联邦学习的应用探索客户关系与私域运营:全球化体验升级工具与资源推荐:从入门到精通未来趋势与挑战一、DeepSeek在保险与金融中的核心价值1.1DeepSeek的核心功能智能风险建模:通过大数据分析,精
- (10054, ‘远程主机强迫关闭了一个现有的连接。‘, None, 10054, None)(联邦学习+ray中常见问题)
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快捷操作编程技巧服务器前端运维
第一部分:问题描述(pid=24828)Filesalreadydownloadedandverified2025-02-2412:48:44,183ERRORimport_thread.py:89--ImportThread:Errorwhilereadingfromsocket:(10054,'远程主机强迫关闭了一个现有的连接。',None,10054,None)2025-02-2412:48
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化
智能计算研究中心
其他
内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及,传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性,提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架,通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。该框架以卷积神经网络为核心,结合多阶段数据预处理流程(包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理),实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗金融预测及模型可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前人工智能技术正经历多维度融合与迭代升级,边缘计算与联邦学习的协同创新成为突破性方向。通过将计算资源下沉至终端设备,边缘计算有效缓解了传统中心化架构的延迟与带宽压力,而联邦学习则在保障数据隐私的前提下,实现了跨机构模型的分布式训练。这种技术组合在医疗诊断与金融预测领域展现出显著优势,例如通过部署轻量化模型实现实时病理分析,或构建跨银行风险预测系统,同时满足监管合规需求。在模型优化层面,自
- 联邦学习: 统一数据协作和隐私保护的技术解决之道
小牍
大数据分布式数据安全
联邦学习:统一数据协作和隐私保护的技术解决之道1.数据价值和隐私2.隐私计算技术安全多方计算可信执行环境联邦学习3.联邦学习的拓展分布式机器学习联邦学习和传统分布式系统的差异联邦学习带来的挑战安全性补充实际案例讲解总结1.数据价值和隐私为什么需要隐私计算呢?数据的产生过程是分散的,数据具有天然的割裂性。不同类型的公司提供不同的业务和服务,产生的数据类型也是不同的,例如社交公司产生用户大量的社交数据
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- 2024年Python最新联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归,面试阿里巴巴客服
2401_84138785
程序员python逻辑回归面试
学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料,给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助!一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其
- 聚焦大模型!隐语技术团队研究成果被 ICASSP 与 ICLR 两大顶会收录
隐私开源模型
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow导语:2023年,「大模型」走到了聚光灯下,技术圈的“头部玩家”们纷纷入场,其潜能和价值正在被不断挖掘与释放。与此同时,大模型相关的隐私安全问题也
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- 三、隐语架构
人生相聚两依依
隐私计算架构可信计算技术密码学
一、架构隐语架构设计的出发点:1、完备性:目前隐私计算技术较多,没有哪一种技术具有明显优势,一般是通过多种技术结合互补优势综合使用2、高内聚低耦合3、开放性二、产品层三、算法层大致分为3类:PSI/PIR:具体见前2讲数据分析:一种多方安全数据分析系统,可以让互不信任的参与方在保护自己数据隐私的前提下,完成多方数据分析任务。联邦学习:在原始数据不出域的前提下,通过交换中间数据完成机器学习建模,包含
- DeepSeek联邦学习(Federated Learning)基础与实践
Evaporator Core
DeepSeek快速入门人工智能深度学习pythontornadodash
联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种在分布式环境中训练模型的技术,允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时,能够利用分散的数据资源提升模型性能。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练联邦学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行联邦学习的基础与实践,并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1.联邦学习
- 在KubeFATE中定制化部署联邦学习组件的深入分析
亨利笔记
dockerkubernetes数据库java大数据
题图摄于国家大剧院(本文作者系VMware中国研发云原生实验室架构师,联邦学习开源项目KubeFATE/FATE-Operator维护者。)需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注亨利笔记公众号后回复“kubefate”即可。相关文章在JuypterNotebook中构建联邦学习任务云原生联邦学习平台KubeFATE原理详解用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATEv1.5使用D
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 汇聚前沿|思腾合力邀您共赴可信联邦学习·武汉站
运维
可信联邦学习·武汉站于2024年11月18日-19日在武汉大学举办,其作为隐私计算与数据智能的重要力量,正引领着学术界与工业界的新一轮变革。为了推动可信联邦学习技术的深入发展,促进学术界与工业界的交流与合作,思腾合力诚挚地邀请您参加“可信联邦学习·武汉站”活动,共同探索可信联邦学习的未来之路。EventsInvitation活动邀请可信联邦学习·武汉站本次活动吸引了来自全国各大高校、研究机构及知名
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文