- Zeek网络安全分析框架深入体验
八位数花园
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Zeek(前身为Bro)是一个强大的开源网络分析工具,专门用于监控和分析网络流量以识别安全威胁。它通过事件驱动的方式解析多种网络协议,并具备实时分析、非侵入式部署、强大的日志记录能力,以及丰富的脚本语言支持,是网络安全专业人员不可或缺的工具之一。通过本课程,学生将掌握Zeek的核心功能,包括其日志系统、事件处理机制,以及如何通过编写Zeek脚本来扩展分析能力,
- 技术开发全流程管理:涵盖天线系统的仿真建模(HFSS/CST等)、原型设计、调试优化(网络分析仪/暗室测试)到量产导入(LDS工艺识别),需主导技术文档编写(设计规范/测试报告)。
百态老人
网络设计规范
以下是针对天线系统技术开发全流程管理的完整解析,涵盖仿真建模、原型设计、调试优化、量产导入及技术文档编写五大环节,结合行业实践与资料核心信息进行系统阐述:一、仿真建模(HFSS/CST)1.软件选择与算法差异HFSS:基于有限元法(FEM),擅长电小尺寸、窄带天线设计(如微带天线、滤波电路),可精确计算辐射方向图、增益、S参数等。其自适应网格技术确保高精度,但计算资源消耗大,不适于电大尺寸模型。C
- RNN循环神经网络原理解读
zhishidi
ai笔记rnn人工智能深度学习
我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手,特别擅长处理按顺序出现的信息,比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想:记住过去的信息,帮助理解现在。普通神经网络的局限(没有记忆)想象一个普通的神经网络(比如用于识别图片的):输入:你给它一张图片。处理:它分析这张图片的像素。输出:告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题:它每次只看一个独立的输入(一张图片),输入之间没有联系。给它看一个视频(连续很多
- 信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系
信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系摘要信息抽取(InformationExtraction,IE)作为自然语言处理的核心任务之一,旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息(如实体、关系、事件等),广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来,随着深度学习技术的快速发展,信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步,但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
vvvdg
深度学习pytorch人工智能
训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 车牌识别与标注:基于百度OCR与OpenCV的实现(一)
喜欢踢足球的老罗
大模型应用开发实践之旅ocropencv人工智能
车牌识别与标注:基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域,车牌识别是一项极具实用价值的技术,广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下,利用百度OCRAPI进行车牌识别,并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码,实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统:macOS开发工具:
- Scikit-learn:机器学习的「万能工具箱」
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景:让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**:-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化(MATLAB/C++主导)-企业应用门槛极高>**破局者**:DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目,**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学:一致性
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
cda2024
机器学习人工智能
大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- 助力您发SCI 机器学习(ML)在材料领域应用专题
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分子动力学催化材料机器学习人工智能python
第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础(续)1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
- SD-WAN优化云应用与多云架构访问的关键策略
1.SD-WAN如何优化企业对公有云和SaaS应用的访问?1.1智能流量优化SD-WAN通过应用识别技术,可以根据不同的业务应用流量需求,动态分配网络资源。例如,SD-WAN能够优先为钉钉、企业微信、金山文档等关键SaaS应用分配低延迟、高带宽的链路,确保这些应用的高效运行。动态路径选择:SD-WAN可实时监测网络性能(如延迟、抖动、丢包率),并基于网络状态动态选择访问云服务(如阿里云、腾讯云、华
- 算法大厨日记:猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤”
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AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫:“咱今天突发奇想,决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵!这不是教你代码,是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐:“别急,她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化,就跟你平常做饭的过程没两样,只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备,就是挑菜啦】猫猫:“首先是挑菜(数据预处理),不能什么菜都扔进去锅里吧?要洗干净去皮(数据清洗),再
- Python实例题:基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- WebRTC(十一):RTCP和SRTCP
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WebRTCwebrtc
RTCP基本概念RTCP是RTP的控制协议,用于监控媒体传输质量和参与者状态,并与RTP一起工作。RTP用于传输媒体数据(如音视频),RTCP则用于传输控制信息。RTCP通常和RTP同时使用,并通过不同端口(通常RTP使用偶数端口,RTCP使用其下一个奇数端口)。主要用于:传输质量反馈:丢包率、时延、抖动等统计信息。媒体源身份识别:包括CNAME(CanonicalName)标识每个参与者。带宽控
- Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略
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Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
- TensorFlow:开启智能时代的引擎
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想象一下,计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心,正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一,就是今天的主角:**TensorFlow**。---###**一、背景:为什么需要TensorFlow?1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能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
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议(中文全称“计算机信息retrieval国际会议”),这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办,主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科,并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍,阐述
- R 语言简介:数据分析与统计的强大工具
Mikhail_G
python数据分析大数据r语言开发语言
大家好!在如今这个数据驱动的时代,数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言,作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言,以其强大的功能和灵活性,成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的,之后
- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- python读取sas数据集_SASpy模块,利用Python操作SAS
SASpy模块打通了Python与SAS之间的连接。有了SASpy模块,我们就能够在Python中操控SAS。本文将首先介绍SASpy模块的一些基本方法,最后通过一个聚类分析的例子,来展示如何在Python中调用SAS的机器学习过程,以及对聚类结果的可视化。SASpy模块特点1、需要Python3.X及以上,SAS9.4及以上,需要Java环境;2、无论是本地SAS还是远程服务器上的SAS,都可以
- C++ Primer系列 第19章 特殊工具与技术
哎呀熊熊熊
c++开发语言
C++Primer系列第19章特殊工具与技术19.1控制内存分配19.1.1重载new和delete19.1.2定位new表达式19.2运行时类型识别19.2.1dynamic_cast运算符19.2.2typeid运算符19.2.3使用RTTI19.2.4type_info类19.3枚举类型19.4类成员指针19.4.1数据成员指针19.4.2成员函数指针19.4.3将成员函数用作可调用对象19
- OpenCV实战:图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域,颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发,都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术,包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中,最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间,是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
- 一键字幕翻译配音!这个免费神器让外语视频秒变母语版,AI翻译官已就位[特殊字符]
人工智能我来了
人工智能AI音视频人工智能
一键字幕翻译配音!这个免费神器让外语视频秒变母语版,AI翻译官已就位字幕组连夜辞职!这年头谁还手动做字幕啊?最近挖到个叫pyVideoTrans的开源神器,直接把视频翻译玩成全自动流水线——语音识别、字幕翻译、AI配音、视频合成四步打包完成,连手都不用动一下!外语生肉党狂喜!管你是追剧还是学网课,把视频往里一丢,喝着奶茶的功夫就能收获带双语字幕+地道配音的熟肉成品。关键是免费!开源!离线也能用!程
- Delta视觉定位系统
东城十三
vuca数码相机计算机视觉目标跟踪算法人工智能机器学习
Delta视觉定位系统软件应用背景Delta机器人以并联构型实现“轻量、高速、高精度”三位一体,成为高速分拣、精密装配、食品包装等领域的佼佼者。然而,其卓越的物理性能要转化为实际作业中的高精度定位取放能力,视觉定位系统是不可或缺的“眼睛”和“导航员”。尤其在面对高速运动目标或随机摆放(无序)物体的复杂场景时,视觉系统是实现高效、精准作业的核心技术保障。通过机器视觉实时识别目标物体的位置与姿态,引导
- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法随机森林机器学习
深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
- 办公IT问题管理平台(含移动端和PC端的问题提报与工单跟踪)避坑
Alex艾力的IT数字空间
微服务vscode安全tomcatspringboot功能测试ux
一、核心功能模块设计1.问题提报模块多渠道接入支持Web端、移动端(APP/小程序)、邮件、电话、企业微信/钉钉集成等多种提交方式,用户可快速描述问题并上传截图或附件。智能表单:根据用户角色(如员工、部门管理员)动态展示字段(如部门、设备类型、影响范围)。自动分类与优先级:通过关键词识别(如“网络中断”“系统崩溃”)自动分配问题分类,结合预设规则(如影响用户数)设定优先级。用户界面优化移动端:简化
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理