- 【论文阅读】MMedPO: 用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型
勤奋的小笼包
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理chatgpt
MMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题:3.方法:3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型gitgub:地址1.
- 基于FSK调制的多点无线数据传输系统设计(含有源码)
妄北y
竞赛项目研究实战汇集mongodb单片机嵌入式硬件
摘要本系统设计了一种基于FSK(频移键控)调制的多点无线数据传输系统,主要由一个主接收机和两个发射机组成。系统以89S52单片机为核心,负责数据的编码、解码及控制功能,采用FSK调制方式实现文字和语音数据的无线传输。系统配备LCD显示屏,支持数据的实时显示与存储,具备多功能传输与存储能力。本文详细介绍了系统的设计方案、硬件模块实现、软件设计及调试过程,并展示了系统的测试结果与未来应用前景。关键词:
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- 最大公因数与最小公倍数的关系(公式推导)
Geometry Fu
最大公因数最小公倍数
最大公因数与最小公倍数公式概览a,ba,ba,b的最小公倍数lcm(a,b)lcm(a,b)lcm(a,b)a,ba,ba,b的最大公因数gcd(a,b)gcd(a,b)gcd(a,b)a,b,ca,b,ca,b,c的最小公倍数lcm(lcm(a,b),c)lcm(lcm(a,b),c)lcm(lcm(a,b),c)(二者先求最小公倍数,结果与第三个数求最小公倍数)a,b,ca,b,ca,b,c的
- K8S学习之基础二十八:k8s中的configMap
云上艺旅
K8S学习kubernetes学习容器云原生
k8s中的configMapconfigMap是k8s的资源对象,简称cm,用于保存非机密性的配置,数据可以用key/value键值对形式保存,也可以通过文件形式保存在部署服务的时候,每个服务都有自己的配置文件,如果一台服务器上部署多个服务:nginx、tomcat、apache等,那么这些配置都存在这个节点上,假如一台服务器不能满足线上高并发的要求,需要对服务器扩容,扩容之后的服务器还是需要部署
- SpringBoot2.0实战 | 第二十八章:整合SpringSecurity之前后端分离使用JWT实现登录鉴权
死牛胖子
#SpringBootspringBootspringSecurityjwttokenmybatis
在前面的文章中,我们已经使用token实现前后端分离的系统登录及访问鉴权。第二十四章:整合SpringSecurity之最简登录及方法鉴权第二十五章:整合SpringSecurity之基于数据库实现登录鉴权第二十六章:整合SpringSecurity之前后端分离使用JSON格式交互第二十七章:整合SpringSecurity之前后端分离使用Token实现登录鉴权登录成功后,服务端会生成一个toke
- QAM星形调制解调完整流程
竹夹
matlab信号处理
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档引言文章目录一、介绍QAM星形调制的基本概念和特点二、星形QAM的原理主函数实现流程主函数完整代码三、仿真结果与分析四、总结五、完整代码链接提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、介绍QAM星形调制的基本概念和特点星形正交幅度调制(Star-QAM)是一种改进的调制技术,通过对星座图的特殊设计,提升了信号的抗噪声性能和频谱
- 全球首款通用 AI 智能体 Manus 发布的分析报告
PM简读馆
技术杂谈人工智能
一、引言在人工智能领域持续蓬勃发展的进程中,新的技术成果与产品不断涌现,推动着行业的快速变革。全球首款通用AI智能体Manus的发布成为近期备受瞩目的事件,尤其其宣称性能超越OpenAI,更是引发了行业内外的广泛关注与讨论。本报告将围绕Manus展开深入探讨,分析其特点、性能优势、可能带来的影响以及面临的挑战等方面内容。链接:https://manus.im/二、Manus的基本概述(一)发布背景
- 第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
释迦呼呼
AI一千问架构深度学习人工智能机器学习自然语言处理
Dify、RAG-Flow、FastGPT核心特点对比以下基于搜索结果,从功能定位、技术架构、适用场景等维度总结三者的核心特点:1.Dify定位:开源的LLM应用开发平台,强调低代码与快速构建生成式AI应用。核心特点:多模型支持:无缝集成数百种专有/开源大模型(如GPT、Llama3、Mistral),支持通过API或本地部署调用18。流程编排能力:提供Chatflow(对话类应用)和Workfl
- (9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统:多模态大模型评估
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能机器学习计算机视觉深度学习多模态大模型
9.4多模态大模型评估在本项目中,通过文件mm-vet-v2_evaluator.py评估常见多模态模型在MM-Vet-v2数据集上的表现。通过预定义的提示和GPT模型,对比模型的预测结果与标准答案,生成准确性评分,并支持多次运行以统计稳定性。最终,将评分结果保存为JSON文件,并导出能力和能力整合评估的CSV报告,用于分析模型的性能和能力分布。文件mm-vet-v2_evaluator.py的具
- Typecho 极致美化:打造与众不同的博客
6v6-博客
机器学习
Typecho极致美化:打造与众不同的博客Typecho是一款轻量级的博客系统,但通过一些高级美化技巧,你可以让它变得与众不同。本文将介绍如何通过自定义JS、自定义CSS、自定义侧边栏模块等功能,实现Typecho的极致美化。1.自定义JS:动态效果与交互通过自定义JS,你可以为Typecho添加动态效果和交互功能。示例1:页面滚动动画在header.php中添加以下代码:ScrollReveal
- 28.代码随想录算法训练营第二十八天|122. 买卖股票的最佳时机 II,55. 跳跃游戏,45. 跳跃游戏 II,1005. K 次取反后最大化的数组和
白鹭鸣鸣!
算法java
28.代码随想录算法训练营第二十八天|122.买卖股票的最佳时机II,55.跳跃游戏,45.跳跃游戏II,1005.K次取反后最大化的数组和122.买卖股票的最佳时机II-力扣(LeetCode)给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的
- OPPO机器学习算法岗(AI智能体)内推
飞300
人工智能业界资讯
专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用,研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化,并参与构建产品原型;2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案,结合智能体应用,实现最佳效果与性能;3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术,并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码:X3448036
- Python接口自动化测试:断言封装详解
程序员潇潇
软件测试python开发语言软件测试自动化测试功能测试程序人生职场和发展
在进行API接口测试时,断言起着至关重要的作用。断言是用于验证预期结果与实际结果是否一致的过程。在Python中,我们可以利用一些库来实现断言功能。1.安装必要的库在Python中,我们主要会使用两个库:requests和jsonpath。requests库用于发送HTTP请求,而jsonpath库则用于解析JSON数据。首先,我们需要安装这两个库。打开命令行,输入以下命令:pipinstallr
- Python 文档测试
赔罪
Python系统学习python服务器前端
目录文档测试练习小结文档测试如果你经常阅读Python的官方文档,可以看到很多文档都有示例代码。比如re模块就带了很多示例代码:>>>importre>>>m=re.search('(?>>m.group(0)'def'可以把这些示例代码在Python的交互式环境下输入并执行,结果与文档中的示例代码显示的一致。这些代码与其他说明可以写在注释中,然后,由一些工具来自动生成文档。既然这些代码本身就可以
- Agentic系统:负载均衡与Redis缓存优化
weixin_40941102
缓存负载均衡redis
摘要本文在前文Agentic系统的基础上,新增负载均衡(动态调整线程数以避免API限流)和缓存机制(使用Redis存储搜索结果,减少API调用)。通过这些优化,系统在高并发场景下更加稳定高效。代码完整可运行,适合AI开发者和自动化工作流研究者参考。目录优化目标负载均衡:动态调整线程数缓存机制:集成Redis完整代码实现运行结果与分析后续优化建议优化目标基于之前的Agentic系统,我们的目标是:稳
- 机器学习—赵卫东阅读笔记(一)
走在考研路上
深度学习了解机器学习笔记人工智能
第一章:机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学,主要算法是神经网络。——BP算法:作为一种监督学习算法,训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重,使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化,找到最佳结果。——具有自组织、自适应、自学习的特性,能够有效处理传统优化算法难以解决的复杂问题(例如N
- 搜广推校招面经二十八
Y1nhl
搜广推面经推荐算法求职招聘搜索引擎机器学习算法
蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同,因此它们的损失函数设计也存在本质区别:输出空间的不同回归任务:目标是预测一个连续值(如房价、温度等)。输出空间是连续的实数范围。分类任务:目标是预测离散的类别标签(如“猫”或“狗”)或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
- 苹果与小米破冰合作:iPhone 16e全面支持Find My网络,跨生态互通实现技术性突破
北京自在科技
iphone网络ios小米findmy小米15ultra
2025年2月28日,苹果公司正式宣布其中国区特供机型iPhone16e全面接入FindMy网络升级版,并与小米旗舰机型15Ultra实现跨平台互联互通。核心功能升级1.FindMy网络能力扩展iPhone16e搭载的FindMy3.0网络支持亚米级定位(误差<1米),且首次兼容第三方智能家居设备。用户可通过iPhone实时追踪小米智能门锁、宠物项圈等设备的位置,并设置动态地理围栏警报2.跨生态文
- React 之 Redux 第二十八节 学习目标与规划大纲及概要讲述
刺客-Andy
Reactreact.js前端前端框架
接下来开始Redux全面详细的文档输出,主要基于一下几个方面,欢迎大家补充指正一、Redux基础概念为什么需要Redux?前端状态管理的挑战(组件间通信、状态共享)Redux解决的问题:集中式、可预测的状态管理适用场景(复杂应用、多组件交互)Redux三大核心原则单一数据源(SingleSourceofTruth)状态只读(StateisRead-Only,通过Action修改)纯函数修改(Red
- Java生成LRC纵向冗余校验
YunFeiDong
Javajava开发语言ModbusASCII
纵向冗余校验(LongitudinalRedundancyCheck,简称:LRC)是通信中常用的一种校验形式,也称LRC校验或纵向校验;它是一种从纵向通道上的特定比特串产生校验比特的错误检测方法;通常Modbus协议ASCII模式采用LRC算法。1.生成LRC校验/***生成LRC校验值:**1)对需要校验的数据(2n个字符)两两组成一个16进制的数值求和;*2)将求和结果与256求模;*3)用
- CES Asia 2025前瞻:元宇宙与VR/AR 技术蓄势待发
赛逸展张胜
vrar
尽管元宇宙概念的热度较之前有所回落,但这一领域的底层技术依旧在蓬勃发展,展现出强大的生命力。即将拉开帷幕的CESAsia2025第七届亚洲消费电子技术贸易展(赛逸展),无疑将成为元宇宙与虚拟现实(VR/AR)技术展示前沿成果与创新应用的重要舞台。元宇宙:企业培训与远程协作的变革先锋据展会相关信息透露,在CESAsia2025上,参观者有望领略到元宇宙在企业培训与远程协作方面的创新应用。通过创建高度
- python列表的合并
醉里_挑灯看剑
python基础pythonlist
1.append()append()向列表尾部追加一个新元素,列表只占一个索引位,在原有列表上增加2.extend()2.extend()向列表尾部追加一个列表,将列表中的每个元素都追加进来,在原有列表上增加3.+.+直接用+号看上去与用extend()一样的效果,但是实际上是生成了一个新的列表存这两个列表的和,只能用在两个列表相加上4.+=+=效果与extend()一样,向原列表追加一个新元素,
- PyTorch 常见的损失函数:从基础到大模型的应用
阿正的梦工坊
LLMPyTorchpytorch人工智能python
PyTorch常见的损失函数:从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时,损失函数(LossFunction)是不可或缺的“裁判”。它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大,优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口,位于torch.nn模块中。今天我们就来聊聊几个常见的损失函数(比如nn.MSELoss和nn.CrossEntropyLoss),看看它们
- halcon三维点云数据处理(二十八)reconstruct_3d_object_model_for_matching
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Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第一部分二、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第二部分三、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第三部分四、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第四部分五、reco
- 《 C++ 点滴漫谈: 二十八 》看不见的战场:C++ 内存布局与性能优化终极秘籍!
Lenyiin
编程显微镜c++内存布局Lenyiin
摘要C++的内存布局是理解程序执行机制和优化性能的核心内容。本文深入探讨了C++程序的内存分布,包括栈区、堆区、全局/静态区和代码段的特点与作用,剖析了内存对齐规则与填充对性能的影响,并结合面向对象编程和现代C++特性的内存管理方法,全面解析了语言的内存操作模式。通过详细的调试技巧和案例分析,本文还探讨了常见内存问题及其解决方案,如内存泄漏和越界访问等。本博客旨在帮助开发者掌握C++内存布局的基础
- 嵌入式面经_20届师兄谈笔试_八股文_简历_项目经验分享
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大疆后端一面小红书测试三面(已意向)大疆嵌入式一面小红书测试二面凉经测开面经小红书面经(已意向书)说说我最近筛简历和面试的感受。。米哈游意向!快手2024秋招提前批腾讯校招三面面经腾讯面经快手一二三面面经外卖骑手一面面经双非本第一个offer终于来了呜呜呜211本目前秋招战况(依旧0offer【28】C++岗位求职面试八股文第二十八篇(计算机网络)东方财富已意向面经回馈牛客Momenta一面聚水潭
- vLLM专题(十四)-自动前缀缓存
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
一、介绍自动前缀缓存(AutomaticPrefixCaching,简称APC)缓存现有查询的KV缓存,以便新查询如果与现有查询共享相同的前缀,可以直接重用KV缓存,从而跳过共享部分的计算。注意有关vLLM如何实现APC的技术细节,请参阅此处。二、在vLLM中启用APC在vLLM引擎中设置enable_prefix_caching=True以启用APC。以下是一个示例:importtimefrom
- 系统提权之:Unix 提权
f_carey
Metasploitunix安全提权
郑重声明:本笔记编写目的只用于安全知识提升,并与更多人共享安全知识,切勿使用笔记中的技术进行违法活动,利用笔记中的技术造成的后果与作者本人无关。倡导维护网络安全人人有责,共同维护网络文明和谐。系统提权之:Unix提权1Unix内核漏洞提权1.1利用前提1.2利用NC建立Shell会话(便于操作)1.2.1本地配置NC监听1.2.2上传perl-reverse-shell.pl反弹Shell1.3查
- Neovim 集成 DeepSeek & Copilot 双 AI 编程神器
目前Neovim中的AI插件,比较火的就属avante.nvim和codecompanion.nvim了,经过简单的测试我选择了后者。因为avante.nvim相对来说有些复杂,依赖组件过多,侵略性较强,光readme中列出的KeyBindings就有好多。还用到了Leader键,我不是很喜欢被强制快捷键,如果与我的习惯键冲突就麻烦了,让我改我一时又不知道改成什么,心理负担较重。加上他的界面与我的
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
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,
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