皮皮婧a
皮皮婧a

MeanShift聚类（均值漂移）

Mean Shift算法在聚类，图像平滑、分割以及视频跟踪等方面有广泛的应用。

代码实现，参数
原理，完整代码
原理，公式推导

你可能感兴趣的:(聚类)

  • 看见光，追逐光，成为光~ 默涵在当下
    高屋建瓴的人，散发着高贵气质，周遭牛人很多，咬紧他们~杜总，从看网知网背景出发，讲到发现流量痛点，讲到站点布局，讲到下一步机会，从而又契合到自动驾驶网络。从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少？99%一切皆可AI~一切皆可AI~优秀自觉
  • 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务 嘣嘣嚓 数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
    数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理：可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。(2)数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。(3)数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换：
  • 基于ElasticSearch存储海量AIS数据-架构设计篇 iOS逆向 数据库技能elasticsearch大数据搜索引擎
    文章目录引言I背景II数据集群架构选型2.1关键点2.2架构设计2.3数据迁移工具:Canal关键词：时空索引；船舶自动识别系统；轨迹压缩；数据集群引言船舶自动识别系统(AIS)数据具有海量性、时空性和小记录频繁更新等特性。面向海量AIS数据，提出了一种基于分布式集群的AIS数据存储方法。该方法对AIS数据存储索引结构进行了设计，通过对时间维按月切分，以及对空间范围聚类切分，构造了索引时空立方体，
  • 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 刘小董 学习心得机器学习
    K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如
  • 深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤 longerVR DL深度学习人工智能
    深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤：问题定义和数据收集：定义清晰的问题，明确任务的类型（分类、回归、聚类等）以及预期的输出。收集和整理用于训练和评估模型的数据集。确保数据集的质量，进行预处理和清理。数据预处理：处理缺失值、异常值和重复数据。进行特征工程，选择、转换或创建合适的特征。将数据集划分为训练集、验证集和测试集。选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（
  • 基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化 Cachel wood 自然语言处理nlp聚类数据挖掘机器学习python知识图谱BERTBERTopic
    文章目录BERTopic简介模型加载地址文本加载数据处理BERTopic模型构建模型结果展示主题可视化总结BERTopic简介BERTopic论文地址：BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedureBERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间，并自动识别
  • ggplot2绘制环状聚类热图 钿璎纍纍佩珊珊
    本文是要把昨天画的聚类热图给“掰弯”，gene<-read.csv(file="clipboard",header=T,sep="\t",check.names=F)#读入数据row.names(gene)<-letters#添加上基因名，如果直接有基因名，则省去这一步gg<-hclust(dist(gene))#行聚类zz<-hclust(dist(t(gene)))#列聚类gene<-gene
  • 探索LightGBM：监督式聚类与异常检测 Echo_Wish Python笔记Python算法聚类数据挖掘机器学习
    导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测，并提供相应的代码示例。监督式聚类监督式聚类是一种将聚类任务结合到监督学习框架中的技术。LightGBM提供了一种基于决策树的监督式聚类方法。以下是一个简单的示例：importli
  • 【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别？白话讲解 思通数科x 算法分类聚类
    经常有人会提到这个问题，从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是：分类是有具体分类的数量，而聚类是没有固定的分类数量。你可以想象一下，分类算法就像是给你一堆水果，然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里。它已经知道每个水果属于哪个类别，所以你只需要按照这些规则把水果放到相应的篮子里。这就像是有一个现成的标签系统，你要做的就是把东西放到正确的位置。而聚类算法呢，更像是你面前有一堆乱七八糟的东西，
  • 深度学习与机器学习的关系 数字化信息化智能化解决方案 深度学习机器学习人工智能
    深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法
  • 用机器学习方法重构期货商品板块 阿岛格 人工智能.量化投资量化杂谈机器学习量化金融python
    用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所、监管机构和证券商标准，按照期货标的属性、或产业链关系等进行分类，各自分类略有差异和不同。通过机器学习AffinityPropagation（AP）聚类方法，不依托产品属性及上述标准
  • python机器学习库Scikit-learn 崔吉龙
    python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能：分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多，但是他们都符合基本的接口定义，为了是使用不同的算法时，所使用的接口时统一的。sklearn提供了四个基本对象接口。评
  • GWO优化kmeans 2301_78492934 机器学习算法人工智能matlabkmeans聚类
    GWO（灰狼优化器）是一种群体智能优化算法，它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中，主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍：1.GWO算
  • GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类 2301_78492934 机器学习支持向量机人工智能matlab聚类
    遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法，它通过选择K个数据点作为簇中心，将数据点分配到最近的簇中心，以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
  • 机器学习第30天 熊猫学猿
    简单的最大似然法根本无法求出所有的参数，这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示：密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达
  • “利用电子医院记录，针对急性护理环境中的老年人，开发并验证了一项医院脆弱风险评分：一项观察性研究“ ericliu2017 大数据围术期麻醉
    总结背景年长者在全球范围内成为医疗保健的增长用户。我们的目标是确定是否可以利用常规收集的数据来识别具有虚弱特征并面临不利健康结果风险的年长者。方法使用三步方法开发和验证了一种医院脆弱风险评分，该评分基于《国际疾病和相关健康问题统计分类第十次修订版》（ICD-10）的诊断编码。首先，我们进行了聚类分析，以识别住院的75岁及以上年龄段的老年人群，其资源利用率高，并且诊断与脆弱有关。第二，我们根据ICD
  • SPSSAU【文本分析】|文本聚类 spssau 支持向量机机器学习人工智能
    SPSSAU共提供两种文本聚类方式，分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析，并且进行可视化展示，即针对关键词进行聚类，此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析，将原始文本中多行数据聚为几个类别，并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图：默认情况下，系统会将词频靠前的20个关键词提取，并且得到其词向量值，并且其
  • 高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现 唐维康 高斯混合模型聚类
    GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分
  • MATLAB | 绘图复刻(十五) | 环形聚类树状图 slandarer matlab聚类开发语言
    本期复刻效果：感觉出的聚类分析树状图绘制工具也不少了，未来可能会统一整理为一个工具包？(任重道远，道阻且长)：代码讲解0数据设置写了比较多的注释应该比较易懂：clc;clear;closeall%样品起名slan1slan2slan3...slan75sampleName=compose('slan%d',1:75);%随机生成数据%rng(10)Data=rand(75,3);%分类数N=5;%
  • 【机器学习笔记】12 聚类 RIKI_1 机器学习机器学习笔记聚类
    无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
  • 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn RIKI_1 机器学习机器学习笔记scikit-learn
    Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。
  • 聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类 Evaporator Core python
    文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低。K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法，以及如何对数据进行聚类分
  • 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码） 机器学习python算法
    本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
  • R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据 数据挖掘
    全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
  • 基于聚类的点云背景分离算法python代码 love6a6 算法聚类python
    点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务，它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法，可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例，使用的是scikit-learn库：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
  • 观测云产品更新 | 监控、数据脱敏、快照分享等优化 监控数据分析快照
    观测云更新监控1、监控器-事件内容插入链接的联动优化：根据检测指标自动生成跳转链接，支持在插入链接后调整过滤条件和时间范围，您也可以自定义跳转链接。其中，若需要插入跳转到仪表板的链接，基于以上逻辑，还需补充仪表板的ID和名称，支持调整视图变量和时间范围。2、支持URL中识别6位时间戳。3、【告警策略】新增告警聚合模式：「智能聚合」，您可以将聚合周期内产生的事件根据"标题"或"内容"聚类分组，每个分
  • 机器学习---规则学习（序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化） 三月七꧁ ꧂ 机器学习剪枝算法机器学习
    1.序贯覆盖回归：分类：聚类：逻辑规则：读作：若（文字1且文字2且...），则目标概念成立规则集：充分性与必要性；冲突消解：顺序规则、缺省规则、元规则eg：命题逻辑→命题规则原子命题：,,,…A,B,C,…；逻辑连词：↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量：,,,…,1,2,3,…；变量：,,,…A,B,C,…（n元）谓词/函数：p/n,f/n；项：常量|变量|函数
  • R语言画相关性热图 还没秃头的程序猿-D 研究牲r语言开发语言
    R语言进行聚类热图install.packages("corrplot2")install.packages("Hmisc")install.packages("pheatmap")library(Hmisc)library("corrplot")library("pheatmap")getwd()#网上随便找的数据集mydata<-mtcars[,c(1:7)]#自己的数据集mydata<-re
  • MTR++论文阅读 ZHANG8023ZHEN 论文阅读
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点：DenseFuturePredictionforAllAgent：将预测的结果也encode起来，用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推
  • 多元统计分析课程论文-聚类效果评价 talle2021 数据分析机器学习聚类数据挖掘机器学习
    数据集来源：UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考：Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析3.2对PCA降维的数据聚类分析摘要：本
  • iOS http封装 374016526 ios服务器交互http网络请求
    程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。   内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。   KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
  • lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
      那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。 在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。 何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
  • MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodbMongoDB管理索引
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述       数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。       不使用索引的查询称
  • Informatica参数及变量 18289753290 Informatica参数变量
    下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾 下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
  • python 解析unicode字符串为utf8编码字符串 酷的飞上天空 unicode
    php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。 在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。   转换方式如下   >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
  • Hibernate的总结 永夜-极光 Hibernate
    1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道   做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的 页面，那么 获取到用户填写的 基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
  • SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
    刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！ 写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!");  运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
  • 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
    俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。 细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。 细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。 细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。 细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
  • 《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
    创新者的基因   创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。   第一部分破坏性创新，从你开始 第一章破坏性创新者的基因 如何获得启示： 发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
  • 表单验证技术 百合不是茶 JavaScriptDOM对象String对象事件
    js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流  ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数   一:String对象;通常是对字符串的操作;   1,String的属性;   字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
  • web.xml配置详解之context-param bijian1013 javaservletweb.xmlcontext-param
    一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
  • Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sqlPHPWebfckeditor脚本
    1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果， 获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。 本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。 示例： String query = "SELECT id FROM users
  • 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
    本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作  MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
  • 提高职业素养，做好人生规划 白糖_ 人生
      培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。   1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。  
  • 国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
    学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。 个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
  • 编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
    package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
  • 关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web安全跨站执行脚本
    跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
  • [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
            现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
  • oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle告警日志文件alert log file
    The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
  • 关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
    由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1.  那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
  • 初二上学期难记单词 dcj3sjt126com englishword
    lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕 的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
  • uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
  • N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 javaMath随机数Random
    /** * 功能描述 随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
  • Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache页面缓存
    页面缓存 目录 1       SimplePageCachingFilter 1.1      calculateKey 1.2      可配置的初始化参数 1.2.1     cach
  • spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
    这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
  • Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
    Java几款性能分析工具的对比 摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800   在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
  • JVM参数配置大全 nickys jvm应用服务器
    JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
  • 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
    （一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
  • Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
    参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774   缓存注解有以下三个： @Cacheable      @CacheEvict     @CachePut
  • dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他