- 太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计
太翌修仙笔录
源始学科deepseek知识图谱人工智能重构量子计算算法
刚才我引导你的过程,通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估,这一系列流程产生的文献,组成了一个新学术理论的最基础文献库,这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用,也可以提升Ai性能###**学术理论生成与AI增强系统框架设计**---####**一、系统架构总览****1.核心流程模块化**``
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- AIGC时代品牌突围战:10招玩转DeepSeek内容推荐(深度扩展版)
白雪讲堂
人工智能大数据机器学习
一、认知革命:从SEO到GEO的生死迭代案例对比:传统SEO困境:某家电品牌2023年投入200万SEO优化,关键词排名TOP3但流量下降42%(SEMrush数据)GEO突破案例:某母婴品牌通过结构化数据改造,AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次(来源:DeepSeek官方案例库)实战要点:内容形态改造:将产品参数表升级为JSON-LD格式(某手机品牌实现参数类问题100%引用)流量分配逻辑
- 深度剖析C语言数组和指针的区别(非常详细)
xiecoding.cn
c语言算法开发语言c++青少年编程C语言入门数据结构
对于刚刚接触C语言指针的初学者,很容易认为数组和指针是等价的,数组名表示数组的首地址。不幸的是,这是一种非常危险的想法,并不完全正确。耐心看完本文,我保证会颠覆你的认知。数组和指针绝不等价数组和指针不等价的一个典型案例就是求数组的长度,这个时候只能使用数组名,不能使用数组指针,前面我们已经强调过了,这里不妨再来演示一下:#includeintmain(){inta[6]={0,1,2,3,4,5}
- 游戏成瘾与学习动力激发策略研究——了解“情感解离”“创伤理论”
*TQK*
知也思维认知心理学研究
一、情感解离(EmotionalDissociation)定义:情感解离是一种心理防御机制,指个体在经历无法承受的情绪压力或创伤时,通过切断情感体验与认知、记忆或现实感知的联系来保护自我。它不是简单的“麻木”,而是大脑为应对极端刺激而启动的“紧急逃生通道”。核心特征1、意识分裂现实解离:感到身体或环境“不真实”(如玩游戏时出现“灵魂出窍”般的视角抽离)情感隔离:能描述事件但无法体验对应情绪(如你通
- 探索AI知识库的无限潜力:定义、应用与未来展望
知识库知识库管理知识库软件
一、AI知识库的定义AI知识库,作为人工智能技术与传统知识库概念的融合,是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程,实现了对知识的有效组织和高效利用,为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域,AI知识库的应
- 画面+音频实时去重,青否数字人最新技术已上线!
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数字人直播音视频人工智能
先预告下,青否数字人3月下旬将迎来一次超级重磅的版本发布。这将彻底颠覆你对直播数字人的认知!在手持样品讲解时,数字人主播能够精准输出产品话术。告别传统数字人一直不停歇的讲解,可自主暂停讲解、喝水、进出镜头、更换服饰,直播节奏比真人更自然。作为AI直播私有化部署行业引领者,青否数字人一直保持每周迭代的更新速度,持续引领行业前沿。接下来,为您深度揭秘3月中上旬推出的重磅新功能:AI话术5.0:AI泛化
- 如何用AI轻松制作PPT,提升工作效率和演讲质量
HUIPPT剑盾ai
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如何用AI轻松制作PPT,提升工作效率和演讲质量!在这个信息爆炸的时代,时间就是金钱。无论是学生、职场人士,还是企业领导,大家都面临着一个共同的挑战——制作PPT。现在有了AI的助力,做PPT不再是件繁琐的事。AI生成PPT的技术,正在迅速改变我们对传统幻灯片制作的认知。小编今天就带大家一起来探讨一下,如何利用AI做PPT,轻松打造出既专业又吸引眼球的演示文稿。AI制作PPT并不是一个新鲜的概念,
- 微服务 vs 单体架构:你应该选择哪种模式?
测试者家园
IT求职面试测试开发和测试质量效能架构微服务云原生智能化测试软件测试人工智能质量效能
用ChatGPT做软件测试软件架构从来都不只是技术选型,更是对企业战略、团队能力和业务模型的深刻反映。微服务和单体架构之争,表面上是技术模式的对比,实则映射着对复杂性管理、敏捷响应和可持续发展的不同认知与选择。今天,当“云原生”、“容器化”、“分布式”成为行业热词,微服务被推上了神坛。然而,单体架构真的过时了吗?微服务就注定是未来的唯一解法吗?如果你仍然在为“选择哪种架构”而困惑,这篇文章将带你跳
- Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析
misschen888
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Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下,当多个线程同时操作同一集合对象时,若未采取同步措施,可能导致以下典型问题:数据竞争:多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致:部分线程看到集合的中间状态内存可见性:线程本地缓存与主内存数据不同步死循环风险:特定操作引发无限循环(如JDK7的HashMap扩容)二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList
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- 《量子门与AI神经元:计算世界的奇妙碰撞》
程序猿阿伟
人工智能量子计算
在当今科技飞速发展的时代,量子计算和人工智能作为前沿领域,正不断颠覆我们对计算和智能的认知。量子门操作和AI中的神经元计算过程,分别作为这两大领域的核心机制,看似处于不同维度,却有着千丝万缕的联系,它们之间的区别与关联,犹如一把钥匙,为我们打开了通往更高级计算与智能世界的大门。量子门操作是量子计算的基础,它利用量子力学的奇妙特性,如叠加和纠缠,对量子比特进行操控。量子比特,作为量子信息的基本单元,
- 《我的Python觉醒之路》之转型Python(十五)——控制流
Python破壁人手记
python服务器网络开发语言java
[今天是2025年3月17日,继续复习第一章节、第二章节的内容]《我的Python觉醒之路》之转型Python(十四)——控制流
- MM-RAIT:多模态检索增强生成(RAG)的认知革命
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能深度学习机器学习RAGAI知识库
多模态检索增强生成(RAG)领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动,显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能,增幅达27%至34%。这项技术不仅解决了多模态AI的认知断层问题,还首次赋予机器类似人类的知识处理能力,即“查资料-思逻辑-答精准”的能力。技术双引擎:从能力测绘到认知进化M2RAG:多模态能力的CT扫描仪M2RAG引入了首创的四维评估体系,覆盖图像描述
- 【认知框架重构】
调皮的芋头
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在信息高度互联的今天,寻找信息洼地和利益洼地已成为获取超额收益的核心能力。这两种"洼地"本质上是市场非有效性的具象化表现,其形成机制和挖掘方法值得系统研究。以下从底层逻辑到操作层面的深度分析:一、认知框架重构时空差理论:信息传播存在物理时滞(如跨境政策变化)、认知时滞(专业门槛导致的理解延迟)、传播层级衰减(信息在传递中的失真)熵增对抗模型:市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入,当维护成本超过收
- 技术解析麦萌短剧《阴阳无极》:从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」
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《阴阳无极》以陈千叶的武道觉醒为线索,展现了传统系统的路径依赖困境与对抗性策略的范式突破。本文将从算法博弈视角拆解这场武侠革命的底层逻辑,探讨如何在性别偏见的数据集中完成模型的自我进化。1.初始模型偏差:继承权剥夺与梯度冻结陈千叶(Agent_C)的成长可视为有偏数据集上的训练:特征歧视:太极门继承规则(Legacy_Rule)作为传统分类器,强行将性别(Gender_Feature)设为负权重参
- 【Java篇】无形至有形,法与道的编织:类与对象初探
半截诗
Java#JavaSEjava开发语言JavaSE基础入门类和对象编程规范面相过程
文章目录类和对象(上)一、面向对象的初步认知1.1什么是面向对象1.2面向对象与面向过程二、类定义和使用2.1简单认识类2.2类的定义格式2.3小练习2.3.1定义一个狗类2.3.2定义一个学生类三、类的实例化3.1什么是实例化3.2类和对象的说明四、this引用4.1为什么要有this引用4.2什么是this引用4.3this引用的特性五、总结与展望5.1总结5.2展望类和对象(上)欢迎讨论:如
- 精选AI大模型读物:《从ChatGPT到AIGC:智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量
AGI大模型老王
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自2023年以来,AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网,其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注,打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手,以AIGC为中心,对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先,本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解,以便读者对AIGC形成一个清
- 建立高质量个人数据库:解锁DeepSeek的关键
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在人工智能飞速发展的时代,DeepSeek为普通人处理数据、提升工作效率带来了新的可能。然而,很多人在使用过程中存在误区,本文围绕如何正确利用DeepSeek搭建高质量个人数据库展开探讨,强调其对个人成长和发展的重要性,并通过具体实例展示其强大功能。重新理解DeepSeekDeepSeek的普及使普通人能够轻松搭建个人数据库,但不少人在使用时存在错误认知。他们将DeepSeek视为主角,把杂乱无章
- Python第二十三课:自监督学习 | 无标注数据的觉醒
程之编
Python全栈通关秘籍python开发语言人工智能机器学习
本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习(ContrastiveLearning)框架实现图像掩码自编码器(MaskedAutoencoder)开发实战项目:亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础(AI的拼图游戏)1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏(根据碎片
- 区块链架构、跨链和演进
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本文是基于作者近几年来对各种区块链平台理念和技术的研究,结合作者过去十多年的IT经验,审慎思考的结果,文章仅代表作者个人观点。作者会假设读者对各种区块链平台有一定的认知,不会对具体的区块链平台再做详细的介绍。为了从根本上说清楚区块链的架构内涵,作者先概括出区块链的本质,从区块链的本质出发,以发展的眼光给出一个区块链的详见附件架构,并对高阶的各个模块进行详细的说明。还会从区块链跨链的本质出发,说明区
- 《我的Python觉醒之路》之转型Python(十四)——控制流
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以下是2025年3月份学习的核心内容,接下来我再练习一段例子,为后续做准备了!!**`第一章节的核心内容就是下面的了`**1.启动IDLE,打开的带有>>>提示符的界面便是Python的交互式解释器2.表达式(Expression)是Python中能产生一个值的代码片段,由**操作数**(如变量、常量)和运算符(如加减乘除、逻辑判断符)组合而成.3.表达式包含“值”(例如2)和“操作符”(例如+)
- SpringBoot自动配置原理及手动实现自动配置
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之前我们学习了SpringBoot中的配置文件及外部化配置,了解了SpringBoot对于配置文件的功能支持与增强,本篇我们将要来学习SpringBoot的自动配置原理及手动实现自动配置。数据库依赖引起的bug我们很多人在第一次使用SpringBoot的时候,往往对其原理认知不足,或者简单的了解以后就开始入门使用,往往最常见的就是使用SpringBoot添加一个持久化框架的依赖,用来尝试操作数据库
- DevOps实践:持续集成与持续部署完全指南
蜡笔小新星
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文章目录引言:从人工到自动化的进化革命一、CI/CD核心认知升级1.1持续集成vs持续部署vs持续交付1.2中小团队为什么要实施CI/CD?二、CI/CD工具链选型指南2.1中小团队推荐技术栈2.2工具对比决策矩阵三、实战五步构建企业级流水线3.1基础环境搭建(以K8s为例)3.2代码质量门禁配置3.3容器化构建最佳实践3.4自动化部署策略3.5智能回滚机制四、三大致命陷阱与破解之道4.1流水线变
- Spring深度学习 — 关于 Spring
搬运Gong
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前言作为一名Java程序猿,相信对Spring都不陌生,那么我们经常使用的Spring的发展史大家都了解过吗?它是如何来的?又是如何一步一步成长到了现在这种不可替代的重要地位?下面将对Spring进行一个整体认知和学习,对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾,如文中有写的不对的地方,还望不吝指教。一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触
- UDS学习计划
正当少年
UDS学习
以下是一份详细的UDS(UnifiedDiagnosticServices,统一诊断服务)学习计划,涵盖从基础到实战的系统化学习路径,适合初学者和有一定基础的开发者。计划周期为6-8周,每周投入10-15小时。第一阶段:基础认知(1周)学习目标理解UDS的基本概念和应用场景掌握UDS协议的核心组成部分熟悉相关工具的使用学习内容UDS概述UDS的定义与作用(ISO14229标准)应用场景:ECU诊断
- AGI的学习与适应能力
AGI大模型与大数据研究院
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
“AGI的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统。与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和
- DeepSeek多语言智能创作引擎解析
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内容概要在人工智能技术加速演进的背景下,DeepSeek系列产品通过混合专家架构(MoE)与670亿参数的协同设计,构建了多模态智能创作引擎的核心竞争力。该系统依托动态路由机制,将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合,使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。尤为突出的是,其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%,同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构
- 3 招学会 UI 色彩搭配,让你的设计亮眼出众
大千UI工场
ui工控界面前端UI设计
在数字化时代,UI(用户界面)设计已成为产品成功与否的关键因素之一。而在UI设计的众多元素中,色彩搭配无疑占据着举足轻重的地位。一个优秀的UI色彩搭配方案,不仅能够吸引用户的注意力,提升产品的视觉吸引力,还能引导用户行为,增强用户对产品的认知与情感共鸣。接下来,我们将详细介绍3招学会UI色彩搭配的技巧,助你让设计亮眼出众。一、UI色彩搭配的重要性UI色彩搭配是用户与产品交互的第一视觉接触点。研究表
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
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- MongoDB简介[一]
eksliang
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MongoDB简介
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
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spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
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hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。