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Matlab科研工作室
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- 在线编辑Office文档,数据不出内网!猿大师打造企业文档安全防线
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网页内嵌WPSOffice网页内嵌微软Office猿大师办公助手安全
在数据安全日益受到重视的今天,企业对于文档处理的安全性要求越来越高。猿大师办公助手通过本地化部署和权限控制,为企业打造了一道坚固的文档安全防线,确保敏感数据全程不出内网。安全机制:从源头杜绝数据泄露猿大师办公助手的核心安全机制在于其本地化处理模式。文档的编辑、保存、打印等操作均在本地Office中完成,数据无需上传至云端,从根本上杜绝了因网络传输导致的数据泄露风险。此外,猿大师办公助手还提供了权限
- SCI一区级 | Matlab实现DBO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention蜣螂算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
matlab科研社
神经网络matlabcnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言温度预测在多个领域至关重要,例如气象预报、能源管理和农业生产。传统方法通常基于线性模型或统计方法,但这些方法在处理非线性时间序列数据时存在局限性。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)
- 计算机视觉算法实战——病变检测:从原理到应用
喵了个AI
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- 【ComfyUI专栏】实现基于SDXL的精细化成图效果
雾岛心情
ComfyUI人工智能AIGCComfyUI
当ComfyUI的生成模型升级至SDXL版本后,图像生成流程被划分为两个阶段:首先由基础的SDXL模型生成初始图像,随后通过Refiner模型对图像细节进行优化。从这一流程中可以看出,我们目前采用了基础加载器(BaseLoader)和优化加载器(RefinerLoader)的双重架构。通常情况下,我们首先通过基础模型(BaseModel)进行初步的模型加载与图像生成,随后利用优化模型(Refine
- 深度学习模型的压缩与轻量化技术
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
深度学习,模型压缩,轻量化,效率,可部署性,精度1.背景介绍深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展,但其模型规模庞大,计算资源需求高,部署成本高昂,这限制了其在移动设备、嵌入式系统等资源受限环境中的应用。因此,深度学习模型的压缩与轻量化技术成为一个重要的研究方向。模型压缩是指通过减少模型参数数量、减少模型层数或减少模型计算量来减小模型规模,从而降低模型存储和计算成本。轻
- ffmpeg批量切片视频
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ffmpeg音视频
1、新建一个txt文件,并复制如下代码进入,然后保存。@echooff&titlecd/d%~dp0for%%ain(*.mp4)do(ffmpeg-i"%%~sa"-y-codeccopy-map0-fsegment-segment_time8-q:v1"ts\%%~na-%%03d.ts")pause这样提取出来的是ts片段,需要转mp4,可以参考批量ts转mp4。2、把文件后缀修改为bat。
- 神秘的图像进化:单GPU扩散蒸馏中的相对与绝对位置匹配之谜
步子哥
计算机视觉人工智能
在人们对图像生成和创作的无尽追求中,扩散模型就像一种魔法,将最初一团朦胧的高斯噪声慢慢“绘制”出精致的图像。近期,一篇题为“HighQualityDiffusionDistillationonaSingleGPUwithRelativeandAbsolutePositionMatching”的论文,为我们展示了一种在单个GPU上也能完成高质量扩散蒸馏的惊艳方法——RAPM。它利用相对与绝对位置匹配
- python 网格_python 栅格处理利器之Rasterio
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本文主要是Automatizedatadownloadautomating-gis-processes.github.io中栅格图像处理的学习笔记,分享给大家,同时也便于自己记忆以及查看,节省时间。数据准备如果手头有数据,可以跳过该步骤,如果没有,可以按照原文提供的下载链接,保存数据。importosimporturllibdefget_filename(url):"""Parsesfilenam
- R --- Error in library(***) : there is no package called ‘***’ (服务器非root用户)
auto_star
r语言服务器
步骤步骤一:在自己目录下创建R包安装路径步骤二:配置用户本地的R库路径步骤三:安装缺失的包(在终端)步骤四:验证安装步骤一:在自己目录下创建R包安装路径mkdir-p~/R_libs步骤二:配置用户本地的R库路径在家目录下,编辑(或新建).Renviron文件:vim~/.Renviron在文件内写入如下内容:R_LIBS_USER=~/R_libs,保存后退出。步骤三:安装缺失的包(在终端)在终
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你对深度学习模型训练有哪些优化策略?在深度学习模型训练中,优化策略是提升模型性能和效率的关键。以下是一些常见的优化策略:1.数据优化数据预处理:对数据进行清洗、归一化、标准化等操作,以减少噪声并提高模型的收敛速度。数据增强:通过旋转、裁剪、翻转等方式增加数据多样性,尤其在图像处理中效果显著。数据采样:采用过采样或欠采样技术解决数据不平衡问题。2.模型优化模型架构选择:根据任务需求选择合适的模型架构
- 图像多分类的人工智能
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当涉及到图像多分类任务,通常会使用深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子:#导入所需的库importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,datasetsimportmatplot
- 关于网站截图功能的几种方案
墨雪遗痕
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HTML2canvas该脚本通过读取DOM以及应用于元素的不同样式,将当前页面呈现为canvas图像。它不需要来自服务器的任何渲染,因为整个图像是在客户端上创建的。但是,由于它太依赖于浏览器,因此该库不适合在nodejs中使用。它也不会神奇地规避任何浏览器内容策略限制,因此呈现跨域内容将需要代理来将内容提供给相同的源。该脚本仍然处理非常实验状态,因此不建议在生产环境中使用它,也不建议使用它来构建应
- Stable Diffusion进行图像生成
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 【ICLR 2023】Diffusion Models扩散模型和Prompt Learning提示学习:prompt-to-prompt
沉迷单车的追风少年
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DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战前言:今年promptlearning提示学习和diffusionmodels扩散模型实在是太火了,最新的ICLR2023的一项工作把两者结合了起来,取得了十分惊艳的效果!正好昨天代码刚刚开源,这篇博客就和大家一起解读一下原理与代码!目录贡献概述图像编辑技术为什么是困难的?真正的text-to-image编辑论文和代码天选之子:cross-at
- 虚幻引擎设置复杂碰撞体
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一、概述因为在使用虚幻引擎中要使用到树木,在将树木导入到虚幻引擎中时,发现了一些问题,无法从树木周围经过,树木像一个正方体,其碰撞不对,需要重新设置。二、具体操作如图所示,我们需要设置下面的这个碰撞体,双击打开。打开后效果如下。点击上方的行的碰撞。将原本的简单碰撞删除,添加复杂碰撞,然后保存。需要注意的是,保存完成后,要将原有在场景内的物体删除,重新拖入,即可成功。
- Redis主从架构的详解
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1核心原理slavenode启动,仅仅保存masternode的信息,包括masternode的host和ip,但是复制流程没开始masterhost和ip是从哪儿来的?redis.conf里面的slaveof配置的slavenode内部有个定时任务,每秒检查是否有新的masternode要连接和复制,如果发现,就跟masternode建立socket网络连接slavenode发送ping命令给m
- Android APP自动登录功能实现(以Retrofit+okHttp3请求框架)为例
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前言在我们日常使用的各类软件中,自动登录是一个非常常见的功能,因为有许多功能是必须用户登录后(或者说需要用户信息)才能使用的(例如,收藏功能,查看个人信息功能等)。实现原理简而言之,通过持久化存储用户登录或注册成功后服务器端返回的用户名密码Cookie,并在下次访问需用户信息的接口时,拦截网络请求并将本地保存的用户账号密码cookie添加上去后再进行访问即可。我们先来了解一下注册功能的逻辑,首先用
- matlab纹理特征提取方法,基于共生矩阵纹理特征提取
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提取纹理图像的灰度共生矩阵,.对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数,提取纹理图像的特征量.%基于共生矩阵纹理特征提取,d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:返回八维纹理特征行向量灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果,而灰度共生矩阵是对图像上保持某
- 算法 | 2024最新算法:鳑鲏鱼优化算法原理,公式,应用,算法改进研究综述,matlab代码
单北斗SLAMer
智能优化算法算法matlab鳑鲏鱼优化算法优化算法BFO
2024最新鳑鲏鱼优化算法(BFO)研究综述鳑鲏鱼优化算法(BitterlingFishOptimization,BFO)是2024年提出的一种新型群智能优化算法,受鳑鲏鱼独特的繁殖行为启发,通过模拟其交配、产卵和竞争机制进行全局优化。该算法在多个领域展现出优越性能,尤其在解决复杂非线性问题中表现突出。以下从原理、公式、应用、改进研究及代码实现等方面进行综述。一、算法原理与公式核心思想BFO模拟鳑
- 基于动态光影融合的缺陷实时检测和材质量化方法,并且整合EventPS、VMNer和EvDiG
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要完成基于动态光影融合的缺陷实时检测和材质量化方法,并且整合EventPS、VMNer和EvDiG,是一个复杂且综合性的任务。以下是一个大致的实现步骤和代码示例,不过要完整完成论文和所有实验还需要大量的细化和调整。整体思路数据加载与预处理:加载图像数据,进行必要的预处理,如归一化、裁剪等。模型整合:将EventPS、VMNer和EvDiG模型整合到一个统一的框架中。动态光影融合:实现动态光影融合算
- SQLite命令行
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1.入门SQLite项目提供了一个名为sqlite3(或Windows上的sqlite3.exe)的简单命令行程序,该程序允许用户针对SQLite数据库或ZIP存档手动输入和执行SQL语句。本文档简要介绍了如何使用sqlite3程序。通过在命令提示符下键入“sqlite3”来启动sqlite3程序,还可以在其后加上保存SQLite数据库(或ZIP存档)的文件的名称。如果命名文件不存在,将自动创建具
- 主流大模型架构
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什么是大模型架构大模型架构是指用于构建大规模人工智能模型的特定结构和设计模式,旨在处理海量数据、学习复杂的模式和关系,并实现强大的语言理解、生成、图像识别、语音处理等多种智能任务。以下是一些常见的大模型架构的特点、组成和应用:特点大规模参数:包含大量的参数,通常数以亿计甚至更多,以学习丰富的知识和模式,例如GPT-3拥有1750亿个参数。强大的表示能力:能够对各种类型的数据进行高效的表示和处理,捕
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第34集:卷积神经网络(CNN)图像分类实战摘要卷积神经网络(CNN)是计算机视觉领域的核心技术,特别擅长处理图像分类任务。本集将深入讲解CNN的核心组件(卷积层、池化层、全连接层),并演示如何使用PyTorch构建一个完整的CNN模型,在CIFAR-10数据集上实现图像分类。我们还将探讨数据增强和正则化技术(如Dropout和BatchNorm)对模型性能的影响。核心概念和知识点1.CNN的核心
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在开始前点个赞和关注!还有收藏!数组是一种基本的数据结构,用于存储一系列相同类型的元素。从这个定义我们可以看出数组的声明并不是声明一个个单独的变量,比如student0、student1、…、student99(共100个变量),而是声明一个能保存这些相同类型的变量,比如students。这个变量可以用students[0]、students[1]、…、students[99]的形式来代表一个个单
- Python 爬虫实战:于雪球网抓取基金讨论热度数据,评估基金受欢迎度
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目录一、引言二、准备工作1.环境搭建2.获取目标网址三、分析网页结构1.查看HTML结构2.分析请求方式四、编写爬虫代码1.导入必要的库2.设置请求头3.获取基金讨论热度数据4.保存数据到CSV文件5.主函数五、数据分析与可视化1.加载数据2.数据清洗3.数据分析4.数据可视化六、总结一、引言在投资基金时,了解基金的讨论热度对于评估其受欢迎度和市场关注度具有重要意义。雪球网作为知名的投资者社区,提
- python train 函数_Python之并行--基于joblib
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pythontrain函数
Python的并行远不如Matlab好用。比如Matlab里面并行就直接把for改成parfor就行(当然还要注意迭代时下标的格式),而Python查一查并行,各种乱七八糟的方法一大堆,而且最不爽的一点就是只能对函数进行并行。当然,这点困难也肯定不能就难倒我们,该克服也得克服,毕竟从本质上讲,也就只是实现的方式换一换而已。大名鼎鼎的sklearn里面集成了很方便的并行计算,这在之前的机器学习教程里
- RocketMQ(二)RocketMQ实战
解梦者
【RocketMQ】rocketmq开发语言java-rocketmq
文章目录一、RocketMQ实战1.1批量消息发送(消息体为多条消息)1.2消息发送队列自选择1.3事务消息1.4SpringCloud集成RocketMQ二、最佳实践2.1生产者2.1.1发送消息注意事项(设置tags标识/设置keys唯一索引/日志打印)2.1.2消息发送失败处理方式(RocketMQ会自动重试/发送失败要做补偿机制)2.2消费者2.2.1消费过程幂等(保存消费结果进DB,避免
- 机器学习模型的保存与加载:使用pickle和joblib
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在机器学习中,模型的保存和加载是非常重要的步骤。一旦我们训练好了一个模型,我们希望能够将其保存到磁盘上,以便以后使用。Python中有几个常用的库可以实现这个功能,包括pickle和Scikit-learn的joblib。本文将介绍如何使用这两个库来保存和加载机器学习模型。使用pickle保存和加载模型Pickle是Python的标准库,可以将Python对象序列化为字节流,然后将其保存到文件中。
- STM32单片机学习记录(2.9)
宣宣猪的小花园.
STM32空气动力学stm32无人机嵌入式硬件单片机空气动力学
一、STM3215.1-FLASH闪存1.FLASH简介(1)STM32系列的FLASH包含程序存储器、系统存储器和选项字节三个部分,通过闪存存储器接口(外设)可以对程序存储器和选项字节进行擦除和编程;(2)读写FLASH的用途:利用程序存储器的剩余空间来保存掉电不丢失的用户数据,通过在程序中编程(IAP),实现程序的自我更新;(3)在线编程(In-CircuitProgramming-lCP)用
- 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
tomcat_oracle
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