- 【ChatGPT技术应用分享】ChatGPT到来个人如何应对
青少年编程作品集
ChatGPT技术应用分享chatgpt机器学习人工智能目标检测计算机视觉语音识别自然语言处理
随着ChatGPT的到来,有些事情收到了一定的冲击,有人兴奋有人焦虑,作为一个普通个人,我们该如何应对,我谈谈个人的看法。首先申请,我不是人工智能专家,所说观点也只是一家之言,只能作为抛砖引玉的探讨。我将从以下几点谈谈这个话题:人工智能的起源发展、大概原理、如何不焦虑、如何跟上时代。首先总结下我的观点:AI虽然到来,我们受到了冲击,此时更需我们镇定从容,不被外界杂声干扰,积极拥抱AI,聚焦做好自己
- 讲解如何使用RAG(检索增强生成)和LLM(大语言模型)来构建一个法律咨询网站。
winfredzhang
语言模型人工智能自然语言处理ragLLMOpenAI
一、准备工作1.注册OpenAIAPI首先,注册OpenAI并获取API密钥。2.环境配置安装必要的Python库:pipinstallopenaifaiss-cpusentence-transformersflask二、设计系统架构整个系统将包括以下几个部分:前端:用户输入问题和上传文件的界面。后端:处理用户请求,调用OpenAIAPI,返回答案。向量数据库:存储和检索文档向量。三、实现步骤步骤
- 深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测?噂都假嘟?
好好学仿真
岩土pfc3dec深度学习人工智能
在深度学习与岩土工程融合的背景下,科研的边界持续扩展,创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟,从数据驱动的分析到工程问题的智能解决,深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查,目前在岩土工程领域内,深度学习的应用主要集中在以下几个方面:1.预测模型开发:使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为,例如土压力、剪切强度等。2.数据驱动特性分析:通过机器学习算法分析大
- 国产游戏技术能否引领全球?
敲代码无敌小奶龙
游戏
国产游戏技术有潜力引领全球,特别是在技术创新和市场规模方面。中国的游戏公司在虚拟现实、人工智能和大规模多人在线游戏等领域取得了显著进展。然而,全球领导地位还需在创意、国际化和技术标准方面不断突破和提升。方向一:技术解析在技术层面,国产游戏技术的全球领导潜力主要体现在以下几个方面:1.引擎技术自研引擎:中国游戏公司,如腾讯的虚幻引擎定制版和网易的Gamebryo引擎,已经在性能和功能上有所突破。自研
- 基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程
herosunly
大模型微调华为昇腾910B多卡微调实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 基于深度学习的手势识别系统
毕设宇航
深度学习人工智能手势识别
基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求(1)用Python语言实现程序设计;(2)初识深度学习和图像处理技术;(3)了解深度神经网络(DeepNeuralNetworks,简称DNN)相关知识;(4)【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型,并进行模型训练;(5)【难
- Thoughtful AI 发布全球首款医疗收入周期管理 AI Agent,获2000万美元A轮融资
RPA中国
人工智能
人工智能驱动的收入周期自动化公司ThoughtfulAI今日发布了多项新闻,包括推出全球首款能够完全胜任人类工作的医疗收入周期管理(RCM)AI代理,以及在由NickSolaro的DriveCapital领投和TriplePointCapital参投的A轮融资中成功筹集2000万美元。ThoughtfulAI的联合创始人兼首席执行官AlexZekoff表示:“这笔投资将使我们能够加大对前沿研究与开
- 在Ubuntu 18.04上安装Linux、Nginx、MySQL、PHP(LEMP堆栈)的方法
白如意i
linuxlinuxubuntunginx
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介LEMP软件栈是一组软件,可用于提供动态网页和Web应用程序。这是一个首字母缩略词,描述了一个Linux操作系统,带有一个Nginx(发音类似于“Engine-X”)Web服务器。后端数据存储在MySQL数据库中,动态处理由PHP处理。本指南演示了如何在Ubuntu18.04服务器上安装LEMP软
- 大模型企业应用落地系列》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据gpt人工智能chatgptgpt-3推荐算法搜索引擎ai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略基于大模型的对话式推荐系统项目实践大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略从传统推荐系统到基于大模型的对话
- 大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
人工智能算法大数据nlp推荐算法搜索引擎自然语言处理chatgptgpt-3ai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述对话式推荐系统技术架构设计大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述在当今AI时代,大模型技术正引领着企业应用的
- Python爬虫—常用的网络爬虫工具推荐
编程阿布
python爬虫开发语言
以下列举几个常用的网络爬虫工具1.八爪鱼(Bazhuayu)简介:八爪鱼是一款面向非技术用户的桌面端爬虫软件,以其可视化操作和强大的模板库而受到青睐。它支持从各种网站上抓取数据,包括文本、图片、文档等,并可以导出为Excel、CSV等格式。特点:可视化操作:用户无需编程基础,通过拖拽即可设计采集流程。海量模板:内置300+主流网站采集模板,简化参数设置过程。智能采集:集成多种人工智能算法,自动化处
- 深度学习学习经验——强化学习(rl)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习人工智能
强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,主要用于让智能体(agent)通过与环境的互动,逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动,以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同,强化学习并不依赖于已标注的数据集,而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点:基于试错学习:强化学习中的智能体通过与环境的互动,不断尝试不同的行动
- 深度学习学习经验——什么是深度学习
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习人工智能
什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子领域,它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据,如图像、语音和文本等。基本概念:神经网络:深度学习模型的核心是神经网络,灵感来源于人脑的结构和功能。神经网络由大量的节点(神经元)组成,这些节点通过连接(权重)相互传递信息。层:神经网络通常由多个层级组成。每一层对输入数据进行处理并将结果传递给下一层。最常见的层有输
- AI Agent(并非)是你所需要的一切
拉达曼迪斯II
AI创业AIGC学习人工智能AI编程AI写作AI作画ai
虽然人工智能领域一直在以惊人的速度发展,但人们很容易被最新流行语和技术的炒作所迷惑。特别是如果你不愿意深入研究所有具体的技术方面。更糟糕的是,某些公司过分承诺模型、工具、应用程序的功能……我们不需要走很远就能找到一些众所周知的例子,例如HumanePin、RabbitR1或非硬件领域的Devin,据称它可以从最初的问题和范围定义自主构建整个应用程序。基本上,很多公司都推出了我认为(非常接近)AGI
- 24.8.26学习心得
kkkkk021106
人工智能
验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别:1.验证数据集(ValidationSet)目的:超参数调整:验证数据集主要用于调整模型的超参数,如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择:用于选择最佳模型。例如,在交叉验证中,通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过
- 深度学习--RNN以及RNN的延伸
Ambition_LAO
深度学习rnn
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类能够处理序列数据的神经网络,在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构,捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络(如全连接网络)不同,它具备一种时间维度上的“
- 单个像素的威胁:微小的变化如何欺骗深度学习系统
FreeBuf-
安全深度学习人工智能
深度学习(DL)是人工智能(AI)的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务,这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心,例如医疗诊断和自动驾驶汽车。不幸的是,像所有其他系统一样,它们也存在可能会被网络罪犯利用的漏洞。例如,单像素攻击就是破坏模型准确性的最有效方法之一,这种方法只需修改图像的一个像素就能轻松欺骗高级深度学习模型。本文解释了单像素攻击的运行原理,
- 《后资本主义时代》丨全球年轻人的失业率已达到13%,未来会如何
十里荷塘秋水长
文丨十里荷塘秋水长当增长遭遇瓶颈,人们能指望人工智能和奇点带来转机吗?当全球化发展前途未卜,还有哪里能发掘到新的价值和机遇?当年轻人高失业率和贫富差距已经显而易见,何种机制才能保障最起码的平等?回顾人类历史,我们会发现人类的发展历史的三个阶段应该是如下这三个:1.第一个周期从距今约20万年前开始,这个阶段地球上诞生了我们的祖先智人,他们以狩猎采集为生;2.第二个周期始于约1万年前人类开始农耕,从“
- 初学者AI入门指南:踏上人工智能的第一步
wypdao
AIGC经验分享人工智能人工智能机器学习深度学习学习方法AIGC
随着科技的快速发展,人工智能(AI)已经成为当今时代的热门领域。无论是智能家居、语音助手,还是自动驾驶、医疗诊断,AI技术正在迅速改变我们的生活。对于那些想要进入这个领域的初学者来说,AI可能显得高深莫测。但事实上,通过一些合理的学习路径和工具,任何人都可以迈出学习AI的第一步。本文将为小白们提供一份详细的AI入门指南,帮助你踏上人工智能的探索之旅。一、了解人工智能的基础概念在正式学习AI技术之前
- Docker File创建镜像失败--ERROR [3/4] RUN yum -y install vim
Covirtue
linuxcentosdockervim容器
问题复现:使用以下内容的DockerFile创建镜像:FROMcentosMAINTAINERxxxxxENVMYPATH/usr/localWORKDIR$MYPATHRUNyum-yinstallvimRUNyum-yinstallnet-toolsEXPOSE80CMDecho$MYPATHCMDecho"============"CMD/bin/bash错误描述:=>ERROR[3/4]R
- 推荐项目:Git TUI - 人性化的终端界面工具
司莹嫣Maude
推荐项目:GitTUI-人性化的终端界面工具git-tuiCollectionofhumanfriendlyterminalinterfaceforgit.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gi/git-tui在编程世界里,高效且直观的工具总是受到程序员们的热烈欢迎。今天,我要向大家推荐一款名为GitTUI的开源项目,它是一款旨在让你的Git操作更加友好的终端
- 一款人性化的终端用户界面工具
stubborn vegeta
开原大镖客shelluiterminallinuxshell
Acollectionofhumanfriendlyterminaluserinterface.截图历史文件预览注意:findfile依赖fzf.filebrowser依赖ranger/lf/…安装gitclonehttps://github.com/StubbornVegeta/StartUp~/.config/cd~/.config/StartUp./install.sh用法.$HOME/.c
- Docker搭建群晖
zjzaki
Dockerdocker容器群晖
Docker搭建群晖本博客介绍在docker下搭建群晖1.编辑docker-compose.yml文件version:"3"services:dsm:container_name:dsmimage:vdsm/virtual-dsm:latestenvironment:DISK_SIZE:"16G"cap_add:-NET_ADMINports:-8080:5000volumes:-./dsm:/s
- Cerebras DocChat发布:基于Llama 3构建,DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练
科技大本营
llama人工智能算法深度学习机器学习
Cerebras发布的DocChat标志着基于文档的对话式问答系统的一个重大里程碑。Cerebras以其在机器学习(ML)和大型语言模型(LLMs)方面的深厚专业知识而闻名,推出了DocChat系列的两个新模型:CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat。这些模型旨在提供高性能的对话式人工智能,特别是针对基于文档的问答任务,并利用Cerebras的尖
- 每天一个数据分析题(四百九十六)- 决策树模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析决策树数据挖掘
回归树是可以用于回归的决策树模型,一个回归树对应着输入空间(即特征空间)的一个划分以及在划分单元上的输出值。以下哪个指标可用于回归树中的模型比较A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器
- 揭秘Sora:深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动
疾风终究没有归途
深度学习自然语言处理人工智能
Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展,AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中,OpenAI推出的首个AI视频模型Sora,以其卓越的性能和前瞻性的技术,引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一:技术解析技术架构:Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
- 谷歌前CEO建议买入英伟达;英伟达《黑神话》专属驱动下周发布;马斯克化身「超市大盗」?|网易数智日报
网易数智
网易数智日报人工智能安全大数据云计算信息与通信科技ai
1.谷歌前CEO建议买入英伟达:AI芯片领先地位很难被超越谷歌前CEO埃里克.施密特最近在与斯坦福大学学生的一次谈话中表示,虽然他不是一个提供投资建议的人,但他在股市上看到了一个明显的游戏,而这不涉及他的前雇主谷歌的股票。施密特在斯坦福大学本周发布、但后来被删除的一段视频中表示,大型科技公司正计划对基于英伟达的人工智能数据中心进行越来越大的投资,建设成本可能高达3000亿美元。2.英伟达《黑神话》
- 使用 Streamlit 与 PandasAI 搭建多文件处理与智能分析平台
偷帽子的狼
使用AI工具处理文件pythonpandasaiazure
文章目录前言环境准备项目结构实现功能详解总结参考前言在数据处理和分析过程中,快速、高效地操作多个数据文件是至关重要的。随着人工智能技术的发展,尤其是OpenAI的应用,我们可以将AI能力集成到数据处理工作中,显著提升效率。本文将介绍如何结合Streamlit和PandasAI,构建一个多文件处理与智能分析平台,并集成AzureOpenAI提供的数据处理支持。环境准备在开始之前,需要准备好以下环境:
- 大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning
百度_开发者中心
prompt人工智能大模型
随着深度学习技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA(LearnedRepresentationsforFinetuning)LoRA是
- Prompt-Tuning:大模型微调技术
百度_开发者中心
prompt自然语言处理大模型
随着深度学习技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,以减少模型的大小和计算复杂度,同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术,包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro