- 评测系统的神经架构搜索优化
AI天才研究院
ChatGPT计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。首先,我们将介绍评测系统的基本概念和重要性,然后深入解析神经架构搜索优化的基本原理和算法。接下来,我们将探讨神经架构搜索优化的应用场景和实战案例分析,最后进行总结和展望。第1章:引言1.1评测系统的重要性评测系统在各个领域都有着广泛的应用,如教育、工业、金融等。它的主要作用是对
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- 强化学习在连续动作空间的应用:DDPG与TD3
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习(ReinforcementLearning,简称RL)是一种机器学习方法,它通过让智能体(Agent)在环境(Environment)中与环境进行交互,学习如何根据观察到的状态(State)选择动作(Action),以最大化某种长期累积奖励(Reward)的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略(Policy),即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
- 翻译Deep Learning and the Game of Go(14)第十二章 采用actor-critic方法的强化学习
idol_watch
围棋与深度学习
本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋,最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候,最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论,“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后,你有一个获胜的局面,但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
- 【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源?
FF-Studio
DeepSeekR1算法
GRPO,一种新的强化学习方法,是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章,笔者会从零开始,层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)。如果你是第一次听说这个概念,也不必慌张,笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起,一步步剖析其来龙去脉,然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
- 30岁了,零基础想转行网安从头开始现实吗?
白帽黑客勇哥
人工智能网络web安全网络安全python
为什么30岁转行网安是现实的?1.网络安全需求不断增长网络安全这一行业在过去几年中增长非常迅速,原因是互联网发展带来了巨大的数据和信息泄露风险。几乎所有的行业,尤其是金融、电商、医疗、政府等领域,都在面临严峻的网络安全挑战。无论是大公司还是中小企业,都急需网络安全专家来防范黑客攻击、数据泄露以及其他各种网络威胁。这样的背景使得网络安全领域一直是个朝阳行业,需求巨大,人才紧缺。2.年龄不是问题在许多
- 供应链协作中的文件安全风险,企业如何防范数据泄露?
够快云库
企业数据安全企业文件安全
2025年,全球供应链正加速数字化转型,大量企业通过云平台、协作工具与供应商共享订单、合同、设计文件等关键数据。然而,超过65%的企业在与供应商协作时遭遇过数据泄露问题,供应链成为企业文件安全的“短板”。典型案例:2025年2月,一家全球知名汽车制造商在与外包厂商共享电池供应链数据时,因安全协议漏洞,导致核心设计方案外泄,竞争对手迅速推出相似产品,直接造成3亿美元的损失。在供应链协作过程中,企业机
- 企业文件安全管理基础及防范策略
够快云库
企业数据安全企业文件安全
随着信息化进程的不断推进,企业在数字化转型过程中面临大量敏感数据的存储与传输问题。文件作为企业核心数据的载体,其安全性直接关系到企业的信息安全和业务连续性。因此,构建科学严谨的文件安全管理体系显得尤为关键。一、文件安全管理的重要性数据泄露风险企业内部员工、外部攻击者或第三方供应商的不当操作均可能导致敏感文件泄露,给企业带来巨大经济与信誉损失。法律合规要求随着GDPR、ISO27001等数据保护法规
- 网络安全风险与防范方法
赵谨言
文档网络安全windows
网络安全风险与防范方法通过这些事件,我们可以看到风靡全球的勒索病毒、各种手段的入侵、防不胜防的个人信息泄露等网络安全事件让我国网络安全面临层出不穷的新问题。维护网络安全是全社会共同责任,需要政府、企业、社会组织、广大网民共同参与,共筑网络安全防线。只有把网络安全意识上升并贯彻到全社会的层面中,以下为常见的网络安全风险与防范方法。一、计算机病毒主要传播方式:网页挂马传播:用户不小心访问了恶意的或被攻
- APO v0.7.0 更新:日志功能完整版发布!
日志后端
在v0.6.0版本中,APO发布了基于ClickHouse开箱即用的高效日志方案,为用户提供了采集、处理和检索全量日志的基础功能。新版本在此基础上进一步强化了日志处理和检索的能力,提升了用户体验。支持为不同日志设置不同的解析规则,提取出关键信息并加速检索日志中往往存在许多关键信息,将这些关键信息提取出来能够针对性的检索数据,通过分析此类关键信息能够发现平时难以注意到的洞察。通常不同的应用在输出日志
- 大型风电机组遭遇“低空急流“,会发生什么?
赵孝正
风资源与微观选址前端
目录1.什么是低空急流?2.研究发现:不容忽视的影响3.潜在风险:扫塔隐患4.智慧应对:预警与防范5.启示与展望结语随着全球气候变暖,极端天气事件频发,低空急流这一特殊的大气现象正日益引起关注。当代风电产业正朝着大型化方向发展,风机高度不断攀升,这使得它们进入了低空急流的影响范围。那么,这种"低空急流"会对风电机组造成什么影响?我们又该如何应对?1.什么是低空急流?低空急流是大气边界层中的一种特殊
- 高血压危险因素分析(项目分享)
医学AppMatrix
有用的数据分析数据分析数据挖掘机器学习
高血压危险因素分析(项目分享)高血压作为一种极为常见的慢性疾病,正严重威胁着大众健康。它的发病机制较为复杂,涉及多个方面的因素。在一份临床采集的数据的基础上,我们通过数据分析手段深入观察一下BMI(身体质量指数)、年龄、空腹血糖、总胆固醇以及尿酸水平,为进一步探讨它们与高血压之间的紧密联系奠定基础。如下图所示,BMI对高血压的贡献最大、其次是年龄、总胆固醇、空腹血糖、尿酸和肾小球滤过滤,性别对高血
- 企业文件安全:防范内部人员数据泄露风险
够快云库
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在企业文件安全管理中,外部黑客攻击常常受到广泛关注,然而,内部人员造成的数据泄露风险同样不容忽视。内部人员可能因疏忽、不满或被利益诱惑等原因,导致企业敏感文件数据泄露,给企业带来巨大损失。一、内部人员数据泄露的现状与原因当前,企业内部人员数据泄露事件时有发生。一方面,部分员工安全意识淡薄,随意将文件存储在不安全的设备上,或通过不加密的渠道传输文件,增加了数据泄露的风险。另一方面,一些员工因对企业的
- 景联文科技医疗数据处理平台:强化医疗数据标注与管理,推动医疗数字化新篇章
景联文科技
科技
随着医疗科技快速进步与广泛应用,医疗信息的规模正在迅速扩张,如何有效管理这些医疗数据成为了关键议题。医疗数据不仅包括传统的纸质病历,还有电子病历、实验室检测结果、医学影像等多样化的数字信息。为确保这些数据能为临床决策、科研分析和患者护理提供有力支持,需要由具备专业知识的医学专家来进行处理。景联文科一站式医疗数据处理平台,旨在为医生提供高效、准确的数据标注工具,有效支持医生进行高质量标注工作。景联文
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
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从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 2020徐涛背诵笔记电子版pdf_徐涛、腿姐背诵笔记使用指南、汤家凤、张宇10月复习规划...
想要未知的疯狂
1.徐涛:《背诵笔记》使用指南冲刺背诵笔记只有《核心考案》30%的内容,却包含着100%的考点,后期主要用来进行知识点的巩固和强化。(1)仔细阅读书的前言,各种标示的意思,里面都写的非常清楚!(2)该背的段落文字,都用阴影标出来了,要背,至少十月底,保证自己有两个月的背书时间,每天大概40分钟,背下政治。(3)都用阴影标出来了,要背,至少十月底,保证自己有两个月的背书时间,每天大概40分钟,背下政
- DeepSeek推荐未来好就业的十大专业
东锋1.3
人工智能deepseek推荐就业
一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业,构成了这一前沿领域的核心。这些专业旨在培养学生掌握从数据收集、处理到模型构建、算法优化的全流程能力。就业前景洞察人工智能已广泛渗透到医疗、金融、制造、交通等众多领域。在医疗领域,AI辅助诊断系统帮助医生更精准地识别疾病;金融行业里,智能风控模型有效防范风险。未来,算法工程师负责开发和优化各种
- 【DBO三维路径规划】基于matlab改进的蜣螂算法FADBO复杂山地危险模型无人机路径规划【含Matlab源码 9740期】
Matlab仿真科研站
matlab
欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。⛄更多Matlab路径规划(仿真科研站版)仿真内容点击Matlab路径规划(仿真科研站版)⛄一、改进的蜣螂算法FADBO复杂山地
- 技术视界 | 探秘双足人形机器人腿部设计的核心与突破
OpenLoong 开源社区
机器人人工智能开源
双足人形机器人作为机器人技术领域的一个重要分支,不仅可以适配人类的生存环境,还可以承担许多危险或重复性工作任务。然而,其腿部设计的复杂性决定了运动性能的上限,同时也是当前技术进步的核心挑战之一。在此,结合行业研究报告,深入探讨双足人形机器人腿部设计的核心技术、创新趋势和未来发展方向。青龙跑步视频一、腿部设计的重要性双足机器人腿部设计直接影响机器人在动态环境中的运动能力和稳定性。其意义体现在:适配复
- Android架构开发进阶指南,Android Jetpack Compose强化实战_android compose架构
2401_84537646
程序员android架构androidjetpack
在我们日常的开发中,如果所有人各自为战,没有统一规范,久而久之,项目代码会变得混乱且后续难以维护。而这时,许多人就会使用Jetpack这个由多个库组成的套件,来减少样板代码,以便将精力更多的集中于重要的编码工作上面。统一的架构模式通常会给我们带来诸多好处,如:统一开发规范,使得代码整洁、规范,后续易于维护及扩展提高开发效率(尤其在团队人员较多时)模块单一职责,使得模块专注自己内部(面向对象),模块
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- 【大数据安全分析】网络异常相关安全分析场景
扫地僧009
大数据安全分析网络安全大数据web安全
引言在当今数字化时代,网络安全面临着前所未有的挑战。随着信息技术的飞速发展,网络环境变得日益复杂,各种网络攻击手段层出不穷。在大数据安全分析领域,威胁情报关联和账号异常分析已经取得了较好的效果,而网络异常分析同样具有重要的价值。网络异常相关安全分析场景丰富多样,通过对这些场景的深入研究和分析,可以及时发现潜在的网络安全威胁,采取有效的防范措施,保障网络系统的安全稳定运行。本文将详细介绍网络异常相关
- 明远智睿5G工业网关远程联动,打造一支“精锐部队”
myzr123
明远智睿嵌入式人工智能机器学习c++
信息科技更新迭代,5G技术粉墨登场,助力工业物联网发展进程中最为璀璨的时代,受到5G技术所带来的好处,数据传输处理的速度得到质一般的飞跃,成就了各大工控领域的蓬勃发展。在工控领域里,人类无时无刻不在思考着如何“全自动”、“0人手”的工作方式,特别是应对危险环境的采样、巡查工作。充满神秘未知的危险地带,往往成为人类发展空间的压缩剂,面对这些困难与美愿,工控机器人便是人类目前最为精锐的部队,而5G技术
- 《深度Q网络优化:突破高维连续状态空间的束缚》
人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中,深度Q网络(DQN)作为强化学习与深度学习融合的关键成果,为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间,成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中,Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
- DQN的原理和代码实现
SmallerFL
NLP&机器学习DQN强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是强化学习中的一种重要算法,由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习,通过使用神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境:定义环境(例如,Atari游戏
- DQN原理和代码实现
KPer_Yang
机器学习机器学习人工智能
参考:王树森《强化学习》书籍、课程、代码1、基本概念折扣回报:Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2\cdotR_{t+2}+\cdots+\gamma^{n-t}\cdotR_n.Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.动作价值函数:Qπ(st,at)=E[Ut∣St=st,At=
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer(src/x_r1)
仙人掌_lz
人工智能人工智能深度学习学习
这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1),是一个基于强化学习的训练框架,旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架,以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释:项目结构项目的主要目录结构如下:X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
- 30岁了,零基础想转行网安从头开始现实吗?
白帽黑客勇哥
网络安全web安全转行linux系统安全
为什么30岁转行网安是现实的?1.网络安全需求不断增长网络安全这一行业在过去几年中增长非常迅速,原因是互联网发展带来了巨大的数据和信息泄露风险。几乎所有的行业,尤其是金融、电商、医疗、政府等领域,都在面临严峻的网络安全挑战。无论是大公司还是中小企业,都急需网络安全专家来防范黑客攻击、数据泄露以及其他各种网络威胁。这样的背景使得网络安全领域一直是个朝阳行业,需求巨大,人才紧缺。2.年龄不是问题在许多
- 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