- 【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation
进击的乔洋
论文阅读语言模型人工智能计算机视觉
【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注,最近弱监督场景图生成(WSSGG)研究替代方案出现。在这一点上(Inthisregard),针对WSSGG的研究主要利用图像标题(imagecaption)来获取非局部三元组,而主要关注将非局部三元组建立在图
- Code Llama: Open Foundation Models for Code论文阅读
yang_daxia
大模型llamacodellama
整体介绍CodeLlama发布了3款模型,包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型,参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla
- 【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks(2021)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读图神经网络模型窃取
摘要Manyreal-worlddata(真实世界的数据)comeintheformofgraphs(以图片的形式).Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata(充分利用图数据)tobuildpowerfulapplicat
- VIT论文阅读: A Image is Worth 16x16 Words
Undefined游侠
论文阅读
简介在2024年,大家都知道了transformer的故事,但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来,还没有那么确定。在简介部分,作者提到了一个令人失望的事实,在基于imagenet的实验中发现,transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality,这些CNN具有,但是transfor
- 【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation
Bosenya12
模型窃取科研学习论文阅读知识蒸馏成员推理攻击黑盒
摘要While(虽然)DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception(感知)andcontrol(控制),therearestillseveralunresolvedconcerns(未解决的问题)regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
- 【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks(2023)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读模型窃取防御对抗性扰动
摘要TrainingaDeepLearning(DL)model(训练深度学习模型)requiresproprietarydata(专有数据)andcomputing-intensiveresources(计算密集型资源).Torecouptheirtrainingcosts(收回训练成本),amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
- Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记
猪猪想上树
论文阅读笔记
ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流(CNF)是一种有吸引力的生成式建模技术,但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配(CFM),一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标,用于扩散模型中的随机流,但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
- 《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020
365JHWZGo
情感对话论文阅读共情回复回复生成对话系统多分辨率对抗学习
《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版:COLING时间:2020类型:共情回复关
- 论文阅读——SpectralGPT
じんじん
论文计算机视觉人工智能
SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型,该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer(GPT)处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成:令牌到令牌和频谱到频谱下游任务:
- 论文阅读:2020GhostNet华为轻量化网络
A_my_*
论文阅读人工智能计算机视觉深度学习
创新:(1)对卷积进行改进(2)加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取,进行通道的压缩,获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图(Ghost)。在获得特征浓缩之后,利用深度可分离卷积进行逐层卷积,进行跨特征点的特征提取,获得额外的特征图,也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
- 《论文阅读》e-CARE:探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022
365JHWZGo
NLP论文阅读因果推理eCARE可解释性数据集
《论文阅读》e-CARE:探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning》出版:ACL时间:2022类型:因果推理关键词:情绪原因;可解释的因果推理;数据集作者:LiDu,XiaoDing,KaiXiong,Ti
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- 论文阅读:四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走
u小鬼
论文阅读论文阅读强化学习四足机器人
论文:LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习:AMP,baseline方法,TO摘要:介绍了一种新颖的系统,通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集,并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
- 【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读
magic_ll
yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读YOLO
Abstract我们介绍YOLO-pose,一种无热图联合检测的新方法,基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的,因为它们不是端到端可训练的,训练依赖于surrogateL1loss,该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度(OKS)。【ours优势:端到端训练,并优化OKS指标本身,无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
- 【论文阅读笔记】(2015 ICML)Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
小吴同学真棒
学习人工智能LSTM动作识别无监督自监督self-supervised
UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs(2015ICML)NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
- 论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
向来痴_
负载均衡论文网络
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
- TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别
R.X. NLOS
#无线感知/雷达成像论文速递论文阅读transformer深度学习毫米波雷达点云
注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
- 使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
- 论文阅读-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化
向来痴_
负载均衡论文论文阅读微服务负载均衡
论文名称:基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展,互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下,实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。为了达到最佳的效率,可以利用一致性哈希算法对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景,本文分析了集群负载均衡的特性,并提出了一种基于虚拟节点的一致性哈希环设计与分割方法,以及基于动态权值的分配策略。在一
- 论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion
七元权
论文阅读论文阅读深度图补全NLSPNSPN深度学习
文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全,简称为NLSPN。(1)为什么需要深度图补全?在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中,需要知道物体
- 【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序,通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间,其中策略包含多个子策略,在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成,每个操作是图像处理函数(如平移、旋转或剪切),以及应用这些函数的概
- 『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』
Dymc
深度学习目标检测论文论文阅读深度学习无人机
利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目:ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
- 『论文阅读|研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型』
Dymc
论文深度学习目标检测论文阅读YOLO
研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
- 草图三维模型生成论文阅读整理
fisherisfish
论文阅读
论文终于接收啦!给草图研究做个收尾就去投实习!仅为个人整理,如有错误,欢迎指出!因为想给论文找创新点,所以需要大量阅读论文,部分论文会精读到实现的步骤,部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D,也就是文本控制转三维模型,一般使用语言模型提取文本的特征,然后去噪概率扩散模型生成多视角图像,最后再用NeRF进行三维重建,例如Dreamfusion、Ma
- 论文阅读-PIM-tree:一种面向内存处理的抗偏移索引
向来痴_
论文阅读
论文名称:PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。Processing-in-memory(PIM)是一种新兴的方法,可能通过实现低延迟内存访问,其聚合内存带宽随PIM节点数量扩展,来缓解这种瓶颈。然而,在工作负载偏斜的情况下,PIM系统在最小化节点间通信和实现负载平衡之间存在固有的
- 【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要,该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习(ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations,简称CLSA)。以下是对摘要的解析:问题陈述:表征学习(representationlearning)已在对比学习方法的推动
- 使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
原文:Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作,拓展到表面自由流,并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是,它的模板不是均匀的,
- PointMixer论文阅读笔记
ZHANG8023ZHEN
论文阅读笔记
MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
- 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
- 论文阅读-EMS: History-Driven Mutation for Coverage-based Fuzzing(2022)模糊测试
Che_Che_
论文阅读人工智能模糊测试
一、背景本文研究了基于覆盖率的模糊测试中的历史驱动变异技术。之前的研究主要采用自适应变异策略或集成约束求解技术来探索触发独特路径和崩溃的测试用例,但它们缺乏对模糊测试历史的细粒度重用,即它们在不同的模糊测试试验之间很大程度上未能正确利用模糊测试历史。本文提出了一种轻量级且高效的概率字节定向模型(PBOM),以捕获来自试验历史的字节级变异策略,并因此有效地触发独特路径和崩溃。本文还提出了一种新的历史
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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