- A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMforGraph语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyofLargeLanguageModelsonGenerativeGraphAnalytics:Query,Learning,andApplications》的翻译。生成图分析的大型语言模型综述:查询、学习和应用摘要1引言2前言3图结构理解任务4图学习任务5图形推理6图表示7基于知识图谱的增强检索8基于图LLM的应用9基准数据集和评估10未来的方向11结论
- 【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
- AI新工具(20240220) DeWatermark去除水印;Generative Models by Stability AI文本到图像和图像到视频的生成模型
go2coding
AI智能工具人工智能音视频
DeWatermark-图片中去除水印的工具DeWatermark是一个用于从图片中去除水印的工具,可以通过智能算法识别并删除图片上的标志、文字或任何被认为是水印的内容,而尽量保持图片本身的完整性和清晰度。这种功能尤其对于那些需要清洁图像用于合法个人或商业用途,但图像上的水印又阻碍了使用的人来说非常有用。尽管DeWatermark提供了强大的去除水印功能,用户在使用时应当注意版权问题,确保自己有权
- CVPR 2023: Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness
结构化文摘
人工智能3d
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:基于MECE原则,以及您提供的论文摘要,以下是对抗鲁棒性研究的六个分类标准:1.提高鲁棒性的重点:对抗训练方法:针对现有架构开发新的对抗训练算法/策略。架构设计:修改网络结构、组件或缩放方式,以获得固有的鲁棒性。2.架构修改级别:块级:更改网络内单个构建块的设计(例如,残差块)。网络缩放:更改网络的深度、宽度和其他宏观缩放参数。3.设计方法:经验实
- Non-Stationary Texture Synthesis by Adversarial Expansion
Longlongaaago
论文机器学习论文gan纹理合成纹理合成
Non-StationaryTextureSynthesisbyAdversarialExpansion1.主要创新点:利用PatchGan,结合风格损失,L1损失,生成非固定纹理。2.对应损失的贡献:对抗损失作为纹理的主要生成L1损失减少噪声和非自然的内容,但是太过平滑风格损失使得图像最终加入更多细节,但是也加入了颜色的扭曲3.网络训练流程:---------------------------
- 生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解
Longlongaaago
机器学习论文生成对抗网络机器学习深度学习
生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文:https://arxiv.org/abs/1406.26
- Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks
22f9d17d554d
摘要计算机断层扫描(CT)对于各种临床应用至关重要,例如放射治疗计划以及PET衰减校正。但是,CT在采集过程中会暴露放射线,这可能对患者造成副作用。与CT相比,磁共振成像(MRI)更安全,并且不涉及任何辐射。因此,近来,对于放射治疗计划的情况,研究人员被极大地动机从同一对象的其对应的MR图像估计CT图像。在本文中,我们提出了一种数据驱动的方法来解决这一具有挑战性的问题。特别是,通过训练性的卷积网络
- 手撕yolo3系列——详解train训练代码(详细注释)
识久
pytorch目标检测深度学习深度学习神经网络人工智能
完整代码百度云直达链接(包含预训练权重)(小白注释)https://pan.baidu.com/s/1US6e93OaCYOghmF21v0UIA提取码:z8at参考链接【注】代码是大神的代码,在此基础上添加了详细的小白注释,方便我以后阅读。上一节:详解yolo3整体网络代码本节代码所在文件pytorch_yolo3/train.py主程序pytorch_yolo3/nets/yolo_train
- 跨模态行人重识别:Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记
深度学不会习
深度学习
目录摘要方法cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要(1)提出一种新的跨模态生成对抗网络(称为cmGAN)。为了解决鉴别信息不足的问题,设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器,从不同的模式中学习鉴别特征表示。(2)为了解决大规
- 论文笔记-Generative Adversarial Nets
升不上三段的大鱼
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读:https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web一句话总结:提出了生成模型框架GAN,包括一个生成模型G和一个判别模型D,用有监督的损失
- Android集成Nets支付
Parcelable
Android学习之路代码笔记Android支付NetsPay
关于Android集成Nets支付最近做了一个跨境物流方面的项目,涉及到了很多国内不常使用的库,如Here地图,还有就是今天要总结的Nets支付了。国外的支付有很多,至于为什么选择用Nets支付,用客户的说法就是用的人多。嗯…可以的。好了,废话不多说,先接需求。首先打开网址登录账号准备查看文档NetsPay好吧,不出意外的英文,先撸上翻译再说简单看完一遍后大概明白了什么意思,和普通的集成三方库的姿
- 目标检测(五):用个人数据集实现SSD-Pytorch的训练与预测
犬冢紬希
目标检测系列文章笔记深度学习
简记步骤0:环境step0:环境配置步骤1:数据集转换step1:用`voc2ssd.py`生成索引文件step2:用`voc_annotation.py`生成用于训练的文件步骤2:训练网络step3:修改`config.py`文件step4:运行`train.py`文件步骤3:预测step5:修改根目录下`ssd.py`文件step6:修改nets目录下`ssd.py`文件step7:运行`pr
- pytorch——保存‘类别名与类别数量’到权值文件中
黑夜寻白天
跑模型可能会用到的就方便找pytorch人工智能python
前言不知道大家有没有像我一样,每换一次不一样的模型,就要输入不同的num_classes和name_classes,反正我是很头疼诶,尤其是项目里面不止一个模型的时候,更新的时候看着就很头疼,然后就想着直接输入模型权值文件的path该多好,然后我就搞起来了。在自己的类中加入想要加入数据信息classyour_nets(nn.Module):def__init__(self,num_classes=
- Allegro如何设置网络组等长
行者有路hh
AllegroPCB设计硬件工程pcb工艺fpga开发
首先在Find选项卡只勾选nets然后选择Edit→Properties(属性)命令然后鼠标随便点击一根需要建立BUS网络里的一根,跳出EditProperty(编辑属性)对话框。找到Bus_Name,输入需要建立BUS_Name的名称,这里输入MIPI_TX。点击OK。确定后,选择Setup→Constrains→ConstraintManager...(约束管理器)跳出约束管理器规则对话框,然
- 阅读笔记——《RapidFuzz: Accelerating fuzzing via Generative Adversarial Networks》
恣睢s
AIFuzz笔记FUZZ
【参考文献】YeA,WangL,ZhaoL,etal.Rapidfuzz:Acceleratingfuzzingviagenerativeadversarialnetworks[J].Neurocomputing,2021,460:195-204.【注】本文仅为作者个人学习笔记,如有冒犯,请联系作者删除。目录摘要一、介绍二、相关工作三、RapidFuzz1、数据预处理2、带有梯度惩罚的Wasser
- 读论文:DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior
木水_
深度学习文献阅读人工智能DiffBIRDiffusionControlNet
DiffBIR发表于2023年的ICCV,是一种基于生成扩散先验的盲图像恢复模型。它通过两个阶段的处理来去除图像的退化,并细化图像的细节。DiffBIR的优势在于提供高质量的图像恢复结果,并且具有灵活的参数设置,可以在保真度和质量之间进行权衡。网络结构图如下所示:优化的痛点问题:平衡扩散模型内在具有的真实感先验以及图像复原任务所需要的保真度要求。twostage的网络总体架构stageone:去除
- 论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
Isawany
论文阅读论文阅读自然语言处理chatgpt语言模型nlp
论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调2.2.3不同微调任务的输入3.Bert&GPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:ImprovingLanguageUnderstandingb
- Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读
老熊软糖
论文阅读人工智能机器学习
论文题目:通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称:GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的,它可以预测输入序列的下一个单词或字符,从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻:自然语言理解包括一系列不同的任务,如文本蕴含、问题回答、语义相
- Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
liangdengne_123
深度学习自然语言处理机器学习
今天阅读的是OpenAI2018年的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》,截止目前共有600多引用。在这篇论文中,作者提出了一种半监督学习方法——GenerativePre-Training(以下简称GPT),GPT采用无监督学习的Pre-training充分利用大量未标注的文本数据,利用监督学习的Fine-tunin
- 经典论文介绍:GPT的由来,Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
才能我浪费
AI应用gpt深度学习机器学习
《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》是谷歌AI研究团队在2018年提出的一篇论文,作者提出了一种新的基于生成式预训练的自然语言处理方法(GenerativePre-trainingTransformer,GPT),在多项下游任务中均取得了优秀的效果。论文地址:https://s3-us-west-2.amazonaws.c
- GPT原始论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training论文翻译
iKang_dlut
gpt人工智能深度学习
1摘要自然语理解包括文本蕴含、问题回答、语义相似性评估和文档分类等一系列多样化的任务。尽管大量未标注的文本语料库很丰富,但用于学习这些特定任务的标注数据却很稀缺,这使得基于区分性训练的模型难以充分发挥作用。我们展示了通过在多样化的未标注文本语料库上对语言模型进行生成式预训练,随后对每个特定任务进行区分性微调,可以实现这些任务的大幅度改进。与以往的方法不同,我们在微调过程中使用了任务感知的输入转换,
- AD24-Class、飞线、PCB Nets的管理及添加、层的管理
小无尘客
pcb工艺
一、Class1、Class介绍2、Class添加与显示①添加②显示通过Panels-PCB,即可将创建的类显示再左上方窗口3、Class的编辑管理①概述②颜色更改二、飞线1、概述2、飞线的打开、关闭打开:Alt+左上角滑动N:可以针对性的显示和隐藏3、飞线不显示的处理①按L,检查ConnectionLines是否勾选,如果没有,请进行勾选②再PCB编辑窗口要选择Nets,不要选择其他的③确保再脱
- EMQX 性能调优:TCP SYN 队列与 Accept 队列
EMQX
emqxlinux运维服务器MQTT物联网EMQX
在上一篇博客(EMQX性能调优:最大连接与文件描述符),我们深入研究了MQTT连接与文件描述符之间的关系,介绍了如何修改文件描述符相关的内核参数来突破默认的最大连接数量限制。但你可能会发现,在某些情况下,即便当前服务端的MQTT连接总数并未达到文件描述符限制,客户端的连接请求仍然失败。当你运行以下命令,你将看到以下Overflowed和SYNDropped计数在不断增加:$watch-d'nets
- Adversarial Examples Improve Image Recognition
馒头and花卷
XieC,TanM,GongB,etal.AdversarialExamplesImproveImageRecognition.[J].arXiv:ComputerVisionandPatternRecognition,2019.@article{xie2019adversarial,title={AdversarialExamplesImproveImageRecognition.},autho
- 80端口被占用解决思路
童龙辉
windows运维
普及一个概念:80端口是HTTP(HyperTextTransportProtocol)即超文本传输协议开放的,此为上网冲浪使用次数最多的协议,主要用于WWW(WorldWideWeb)即万维网传输信息的协议。我们使用http+域名访问时都会的加上80端口这是因为大部分网络服务端访问的端口都是80,因此只需输入网址即可,不用输入“:80”了。那么,出现80端口被占用了该怎么解决呢?一、使用nets
- 【论文复现】Conditional Generative Adversarial Nets(CGAN)
QomolangmaH
深度学习深度学习人工智能pytorchCGAN生成对抗网络
文章目录GAN基础理论2.1算法来源2.2算法介绍2.3基于CGAN的手写数字生成实验2.3.1网络结构2.3.2训练过程一、D的loss(discriminator_train_step)二、G的loss(generator_train_step)2.4实验分析2.4.1超参数调整一、batchsize二、epochs三、Adam:learningrate四、Adam:weight_decay五
- 谷歌斥资数十亿美元裁员,生成式人工智能(Generative AI) Gemini 双子座为其带来巨大收入
喜好儿网
搜索引擎aigc人工智能chatgpt
就在本月,该公司又花费了7亿美元进行裁员,尽管其广告、云部门和服务部门都实现了增长。谷歌在2023年员超12,000名员,为花费21亿美元。而且,至2024年的一个月内,谷歌经在工遣费上费了亿美,以解雇另1,000多个职位。些数据谷歌母公司phabet周二的四季财报披露。尽管进行了裁员,谷歌在2023年结束时其大部分核心业务线仍实现了增长。谷歌公布2023年第四季度营收860亿美元,同比增长13%
- [CVPR‘23] Rodin: A Generative Model for Sculpting 3D Digital Avatars Using Diffusion
zzl_1998
人脸人工智能深度学习计算机视觉
paper:https://arxiv.org/abs/2212.06135总结:提出一种基于扩散模型和tri-plainfeatures的3D虚拟人像生成方法。该方法包含多个模型,需要多次训练:使用Blendersyntheticpipeline(Fakeituntillyoumakeit)生成虚拟数据。共包含100K个虚拟人像,对每个虚拟人像,额外渲染300幅多视角图片(256x256)基于步
- PyTorch深度学习实战(33)——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)
盼小辉丶
深度学习pytorch生成对抗网络
PyTorch深度学习实战(33)——条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1模型介绍1.2模型与数据集分析2.实现条件生成对抗网络小结系列链接0.前言条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNetwork,CGAN)是一种生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN),旨在通过给定特定条件信息的情况下生成符合条
- 《DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation》
Iron_lyk
论文阅读笔记3d计算机视觉
摘要:\quad在3Dcontentcreation方面的最新进展大多利用通过SDS进行的基于优化3D生成。虽然已经显示出了有希望的结果,但这些方法的per-sampleoptimization往往比较缓慢,限制了它们的实际应用。在这篇文章中,我们提出了DreamGaussian,同时实现efficiency和quality。我们的keyinsight是设计一个生成的三维高斯溅模型,在UV空间中进
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end