- 基于图神经网络的动态物化视图管理
KaiwuDB 数据库
人工智能
本期PaperReading主要介绍了发布于2023年ICDE的论文《DynamicMaterializedViewManagementusingGraphNeuralNetwork》,该文研究了动态物化视图管理问题,提出了一个基于GNN的模型。在真实的数据集上的实验结果表明,取得了更高的质量。一、背景物化视图(MaterializedViews,下文简称MVs)在数据库管理系统中起着至关重要的作
- 【PaperReading】3. PTP
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大模型人工智能PTPmodel多模态大模型
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- 【PaperReading】4. TAP
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大模型人工智能多模态大模型
CategoryContent论文题目TokenizeAnythingviaPrompting作者TingPan,LuluTang,XinlongWang,ShiguangShan(BeijingAcademyofArtificialIntelligence)发表年份2023摘要提出了一个统一的可提示模型,能够同时对任何事物进行分割、识别和描述。与SAM不同,我们的目标是通过视觉提示在野外构建一个
- 【PaperReading】2. MM-VID
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大模型多模态模型MM-vid
CategoryContent论文题目MM-VID:AdvancingVideoUnderstandingwithGPT-4V(ision)作者KevinLin,FaisalAhmed,LinjieLi,Chung-ChingLin,EhsanAzarnasab,ZhengyuanYang,JianfengWang,LinLiang,ZichengLiu,YumaoLu,CeLiu,LijuanW
- ZKP zkDT (PaperReading)
Simba17
PaperReading零知识证明零知识证明笔记论文阅读
zkDT(CCS’20)PaperReadingZhang,Jiaheng,etal.“Zeroknowledgeproofsfordecisiontreepredictionsandaccuracy.”Proceedingsofthe2020ACMSIGSACConferenceonComputerandCommunicationsSecurity.2020.AbstractInthispape
- AutoDIR: Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion
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Low-level扩散模型人工智能
AutoDIR:AutomaticAll-in-OneImageRestorationwithLatentDiffusion(Paperreading)YitongJiang,TheChineseUniversityofHongKong,arXiv23,Code,Paper1.前言我们提出了一种具有潜在扩散的一体化图像恢复系统,名为AutoDIR,它可以自动检测和恢复具有多种未知退化的图像。我们的
- Image Super-Resolution with Text Prompt Diffusion
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Low-level扩散模型prompt计算机视觉人工智能
ImageSuper-ResolutionwithTextPromptDiffusion(Paperreading)ZhengChen,ShanghaiJiaoTongUniversity,arXiv23,Code,Paper1.前言受多模态方法和文本提示图像处理进步的启发,我们将文本提示引入图像SR,以提供退化先验。具体来说,我们首先设计了一个文本图像生成管道,通过文本退化表示和退化模型将文本集
- CONTROLLING VISION-LANGUAGE MODELS FOR MULTI-TASK IMAGE RESTORATION
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Low-level图像处理扩散模型语言模型人工智能自然语言处理
CONTROLLINGVISION-LANGUAGEMODELSFORMULTI-TASKIMAGERESTORATION(Paperreading)ZiweiLuo,UppsalaUniversity,ICLRunderreview(6663),Cited:None,Stars:350+,Code,Paper.1.前言像CLIP这样的视觉语言模型已经显示出对零样本或无标签预测的各种下游任务的巨大
- GNN3.1 GCN (PaperReading&Implementation)
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PaperReading图神经网络笔记人工智能
GNN学习笔记GNN从入门到精通课程笔记3.1GCN(ICLR'17)Semi-supervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetwork(ICLR'17)AbstractWepresentascalableapproachforsemi-supervisedlearningongraph-structureddatathatisbasedonane
- RPKI IRR Hygiene in the RPKI Era (Paper Reading)
Simba14
计算机网络PaperReadingRPKI计算机网络笔记
RPKI-IRRHygieneintheRPKIEra(PaperReading)Noteofpaper“IRRHygieneintheRPKIEra”(PAM'22)IntroductionIRR&RPKIImproveroutingsecurityintheBorderGatewayProtocol(BGP)byallowingnetworkstoregisterinformationandd
- ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting
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计算机视觉人工智能深度学习
ResShift:EfficientDiffusionModelforImageSuper-resolutionbyResidualShifting(Paperreading)ZongshengYue,S-Lab,NanyangTechnologicalUniversity,NeurIPS23,Cited:0,Code,Paper1.前言基于扩散的图像超分辨率(SR)方法由于需要数百甚至数千个采样
- Diffusion Autoencoders: Toward a Meaningful and Decodable Representation
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扩散模型Tricks图像处理人工智能深度学习计算机视觉
DiffusionAutoencoders:TowardaMeaningfulandDecodableRepresentation(Paperreading)KonpatPreechakul,VISTEC,Thailand,CVPR22Oral,Cited:117,Code,Paper1.前言扩散概率模型(DPM)在图像生成方面取得了显着的质量,可与GAN相媲美。但是与GAN不同,DPM使用一组潜
- Denoising Diffusion Autoencoders are Unified Self-supervised Learners
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计算机视觉深度学习
DenoisingDiffusionAutoencodersareUnifiedSelf-supervisedLearners(Paperreading)WeilaiXiang,BeihangUniversity,arXiv23,Code,Paper1.前言受最近扩散模型进展的启发,这让人想起去噪自编码器,我们研究了它们是否可以通过生成预训练获得分类的判别表示。本文表明扩散模型中的网络,即去噪扩散
- Learning Invariant Representation for Unsupervised Image Restoration
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图像处理Low-level人工智能计算机视觉深度学习
LearningInvariantRepresentationforUnsupervisedImageRestoration(Paperreading)WenchaoDu,SichuanUniversity,CVPR20,Cited:63,Code,Paper1.前言近年来,跨域传输被应用于无监督图像恢复任务中。但是,直接应用已有的框架,由于缺乏有效的监督,会导致翻译图像出现域漂移问题。相反,我们
- 重读GPDB 和 TiDB 论文引发的 HTAP 数据库再思考
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Greenplum使用TiDB数据库GreenplumTiDB
为什么要再思考?大家好,我是阿福,之前我在社区PaperReading活动中分享了Greenplum团队在2021年SIGMOD上发表的论文:《Greenplum:AHybridDatabaseforTransactionalandAnalyticalWorkloads》。该篇论文,针对传统分析型数据库产品(OLAPRDBMS)Greenplum,通过解决一系列TP场景下的高代价计算问题,比如“分
- TiDB 论文引发的 HTAP 数据库再思考
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tidb数据库
作者:阿福Chris原文来源:https://tidb.net/blog/edacd590为什么要再思考?大家好,我是阿福,之前我在社区PaperReading活动中分享了Greenplum团队在2021年SIGMOD上发表的论文:《Greenplum:AHybridDatabaseforTransactionalandAnalyticalWorkloads》-https://asktug.com
- 一文详解数据库 MVCC
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数据库javamysqlxhtmlwebgl
点击上方"zhisheng"关注,星标或置顶一起成长Flink从入门到精通系列文章很多开发者都熟悉InnoDB中的MVCC(Multi-VersionConcurrencyControl)。在应用层面,通过维护多版本的数据,可以提高并行事务数,且不影响各事务的可串行性。本次PaperReading的论文出自2017年VLDB:《AnEmpiricalEvaluationofIn-MemoryMul
- Paper Reading【1】:Widar2.0: Passive Human Tracking with a Single Wi-Fi Link
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PaperReading【1】:Widar2.0:PassiveHumanTrackingwithaSingleWi-FiLink前言Abstract1INTRODUCTION2OVERVIEW3MOTIONINCSI3.1CSI-MotionModel3.2JointMultipleParameterEstimation3.3CSICleaning4LOCALIZATION4.1PathMatc
- Paperreading:ChatGPT is not all you need. A State of the Art Review of large Generative AI models
阿花小朋友
生成ai人工智能python深度学习自然语言处理
ChatGPTisnotallyouneed.AStateoftheArtReviewoflargeGenerativeAImodels最先进的大型AI生成模型综述原文链接Abstract在过去两年中,已经发布了大量大型生成模型,例如ChatGPT或StableDiffusion。具体而言,这些模型能够执行诸如通用问答系统或自动创建艺术图像等任务,这些任务正在彻底改变多个领域。因此,这些生成模型对
- 本地部署体验LISA模型(LISA≈图像分割基础模型SAM+多模态大语言模型LLaVA)
热水过敏
项目记录python计算机视觉图像处理交互pytorch自然语言处理
GitHub地址:https://github.com/dvlab-research/LISA该项目论文paperreading:https://blog.csdn.net/Transfattyacids/article/details/132254770在GitHub上下载源文件,进入下载的文件夹,打开该地址下的命令控制台,执行指令:pipinstall-rrequirements.txtpip
- Tiny-Attention Adapter: Contexts Are More Important Than the Number of Parameters
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Tricks深度学习
Tiny-AttentionAdapter:ContextsAreMoreImportantThantheNumberofParameters(Paperreading)HongyuZhao,UniversityofChicago,EMNLP2022,Cited:3,Code:None,Paper1.前言Adapter-tuning是一种范式,通过添加和调整少量新参数,将预训练语言模型转移到下游任
- Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for Few-shot Classification
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Tricks人工智能计算机视觉深度学习
Tip-Adapter:Training-freeAdaptionofCLIPforFew-shotClassification(Paperreading)RenruiZhang,ShanghaiAILaboratory,ECCV2022,Cited:45,Code,Paper1.前言对比式视觉-语言预训练,也称为CLIP,通过大规模的图像-文本对来学习视觉表示,为zero-shot知识迁移展示了
- [GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“调参人”入门指南——生成向日葵图片
驼同学.
生成式网络生成对抗网络神经网络人工智能mindspore
[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片文章目录[GAN]使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片1.写在前面:1.1应用场景:1.2数据集情况:1.3实验原理讲解和分析(简化版,到时候可以出一期深入的PaperReading)1.4一些必要的介绍2.重要实验代码:2.1一些相关的数据预处理2.2生成器和判别器2.3损失函数计算2.4训练和反向传播
- 今晚 7 点半 | SUFS: 存储资源使用量预测服务
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线上沙龙-PaperReading第6期营业啦本期直播看点本期论文>>《SUFS:AGenericStorageUsageForecastingServiceThroughAdaptiveEnsembleLearning》论文提出了一个增强的LSTM神经网络和自适应的模型集成算法,为不同的存储系统提供统的存储资源使用量预测服务,该方法的准确率在多个真实生产环境的存储系统中得到了验证。为什么选择本期
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线上沙龙-PaperReading第6期营业啦06月27日(周二)19:30KaiwuDB-B站直播间本期论文>>《SUFS:AGenericStorageUsageForecastingServiceThroughAdaptiveEnsembleLearning》论文提出了一个增强的LSTM神经网络和自适应的模型集成算法,为不同的存储系统提供统一的存储资源使用量预测服务,该方法的准确率在多个真实
- LayoutTransformer: Layout Generation and Completion with Self-attention
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LayoutTransformer:LayoutGenerationandCompletionwithSelf-attention(Paperreading)KamalGupta,UniversityofMaryland,US,Cited:41,Code,Paper1.前言我们解决了在各种领域中(如图像、移动应用、文档和3D对象)进行场景布局生成的问题。大多数复杂场景,无论是自然场景还是人工设计的
- TextDiffuser: Diffusion Models as Text Painters
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TextDiffuser:DiffusionModelsasTextPainters(Paperreading)JingyeChen,HKUST,HK,arXiv2023,Cited:0,Code,Paper1.前言扩散模型因其出色的生成能力而受到越来越多的关注,但目前在生成准确连贯的文本方面仍存在困难。为了解决这个问题,我们引入了TextDiffuser,重点是生成具有视觉吸引力的文本,并且与背
- Guided Diffusion/Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis (Paper reading)
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图像处理扩散模型pythonpython算法人工智能计算机视觉深度学习
GuidedDiffusion/DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(Paperreading)PrafullaDhariwal,OpenAI,NeurlPS2021,Cited:555,Code,Paper.目录子GuidedDiffusion/DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(Paperreading)1.
- An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion
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图像处理扩散模型Tricks计算机视觉人工智能深度学习
AnImageisWorthOneWord:PersonalizingText-to-ImageGenerationusingTextualInversion(Paperreading)RinonGal,Tel-AvivUniversity,Israel,arXiv2022,Cited:182,Paper,Code1.前言文本到图像的模型为通过自然语言引导创作提供了前所未有的自由。然而,目前尚不清
- GlyphControl: Glyph Conditional Control for Visual Text Generation
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扩散模型计算机视觉人工智能深度学习
GlyphControl:GlyphConditionalControlforVisualTextGeneration(Paperreading)YukangYang,MicrosoftResearchAsia,arXiv2023,Cited:0,Code,Paper1.前言最近,人们对开发基于扩散的文本到图像生成模型的兴趣日益增长,这些模型能够生成连贯且形式良好的视觉文本。在本文中,我们提出了一
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end