- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段，权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量（分类器框内的绿色矩形），并为新类别生成相应的分类权重向量（分类器框内的蓝色矩形）。这样，卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 十五天Python系统学习教程第十五天
Day15详细学习计划：Python综合项目实战与学习路径规划学习目标✅综合运用前14天知识完成完整项目开发✅掌握生产级项目架构设计与优化技巧✅制定后续学习计划与技能提升方案✅理解Python工程化开发最佳实践一、实战项目：企业级任务管理系统1.1项目需求核心功能：用户认证（JWT令牌）任务CRUD与状态流转（待办/进行中/已完成）任务分类与优先级管理数据统计可视化（任务完成率/耗时分析）邮件通知
- 算法 堆与堆排序
堆的定义与分类堆是一种特殊的完全二叉树，通常分为两种类型：大顶堆（大根堆）：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。小顶堆（小根堆）：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的性质结构性：堆是一棵完全二叉树，即除了最后一层外，其他层的节点都是满的，且最后一层的节点从左到右填充。有序性：堆中每个节点的值都满足特定的顺序关系（大于或小于子节点）。堆的存储数组索引0通常作为堆的根节点。对于索引为i的节点，
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods
- 【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析
运器123
AI大模型支持向量机机器学习人工智能ai大数据AI编程算法
一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数：\min_{w,b}\
- JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析
JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析文章目录JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析引言⚡五、字节码与执行引擎字节码文件结构字节码文件组成部分解析️Class文件结构详解实例分析字节码指令集介绍指令分类常用指令详解字节码示例分析⚙️执行引擎工作原理解释执行与即时编译（JIT）解释执行⚡即时编译（JIT）热点代码探测探测方法计数器详解示例代码️分层编译技术编译层级️分层编译配置性能对比️实战案例案例
- 网络安全之注入攻击：原理、危害与防御之道
网络安全之注入攻击：原理、危害与防御之道引言在OWASPTop10安全风险榜单中，注入攻击常年占据首位。2023年Verizon数据泄露调查报告显示，67%的Web应用漏洞与注入类攻击直接相关。本文从技术视角系统解析注入攻击的核心原理、典型场景及防御体系，揭示这一"网络安全头号杀手"的攻防博弈。一、注入攻击的本质与分类1.1基本定义当应用程序将非可信数据（UntrustedData）作为代码解析时
- android四大组件之一——Service
闲暇部落
四大组件ServiceIPCAIDLMessengerBinder
目录一、Service概述二、Service分类1.前台服务2.后台服务3.绑定服务三、Service的两种启动方式1.start启动模式2.bind绑定模式四、权限五、Service生命周期六、组件与绑定Service的通信方式1.扩展Binder类2.Messenger信使3.AIDL七、总结场景使用区别八、源码下载一、Service概述Service是应用组件，代表一个应用的长时间后台运行的
- 5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类
托比-马奎尔
深度学习基础知识YOLO
在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例：肿块、钙化、结构扭曲和正常，这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例，先前的乳房X光检查（通常是1年前扫描的）均报告为正常，而当前的乳房X光检查被诊断为癌变（经活检证实）或健康。方法：建议将基于Y
- 基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用
despacito,
论文精读-乳腺超声分类
BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De
- C++内存管理
C语言动态内存管理方式C语言中动态内存管理方式：malloc/calloc/realloc/free。C++中动态内存管理方式C++提出了自己的内存管理方式：通过new和delete操作符进行动态内存管理。例如：对于内置类型voidTest(){//动态申请一个int类型的空间int*ptr4=newint;//动态申请一个int类型的空间并初始化为10int*ptr5=newint(10);//
- 驱动程序与源代码解析
AR新视野
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：驱动程序和源代码是软件开发的核心，它们负责操作系统与硬件设备之间的通信，并构成软件的可执行基础。本主题涵盖驱动程序的分类、特定类型的驱动（如字符设备和网络驱动）、性能优化技术、内核源代码剖析、开源驱动的特点与贡献、驱动程序开发流程、安装与更新方法以及调试技术。同时，提供了学习资源，如代码示例和教程文档，以加深对驱动程序和源代码开发的理解。1.驱动程序分类与作用
- 视觉设计全栈解析：必知的8大核心方向与应用场景
在数字时代，视觉设计早已渗透到生活的方方面面——从手机APP界面到街头广告牌，从书籍的版式到产品的包装，这些统统离不开视觉设计的支撑！所以，了解视觉设计分类，不仅能帮助我们理清设计的边界与应用场景，更能让初学者找到学习的方向，让从业者精准定位创作目标哦。接下来，我们就来详细解析视觉设计分类中的8大常见类型，一起来享受这场视听盛宴吧~一、视觉识别图形设计在视觉设计分类中，视觉识别图形设计是构建品牌形
- 利用systemd启动部署在服务器上的web应用
不是吧这都有重名
遇到的问题服务器前端运维
0.背景系统环境：Ubuntu22.04web应用情况：前后端分类，前端采用react，后端采用fastapi1.具体配置1.1前端配置开发态运行（启动命令是npmrundev）,创建systemd服务文件sudonano/etc/systemd/system/frontend.service内容如下：[Unit]Description=ReactFrontendDevServerAfter=ne
- （面经总结）一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法
南淮北安
冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组，然后通过二分查找，找到合适的位置，插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找，要求待查找的序列有
- 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析
Unacandoit
stata单因素方差分析
单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov
- 【限时干货】Calibre智能分类，轻松突破内网限制畅享电子书库
比头发还脆弱
服务器tcp/iplinux
文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系，核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计，在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件：通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）
weixin_39673184
说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证
前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。1、原始数据原始数据分为训练集和验证集，其中训练集用于模型的构建和内部验证，验证集用于外部验证。两个数据集都包含5列，且列名相同。组别Group为因变量，1代表阳性结局，0代表阴性结局。自变量1和4为连续性变量，自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
- 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫
- 机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun
机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
一叶千舟
深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- Linux内存管理和寻址详解
*烟雨
linux驱动开发网络
1.概念内存管理模式段式：内存分为了多段，每段都是连续的内存，不同的段对应不用的用途。每个段的大小都不是统一的，会导致内存碎片和内存交换效率低的问题。页式：内存划分为多个内存页进行管理，如在Linux系统中，每一页的大小为4KB。由于分了页后，就不会产生细小的内存碎片。但是仍然也存在内存碎片问题。段页式：段式和页式结合。地址类型划分逻辑地址：程序所使用的地址，通常是没被段式内存管理映射的地址，称为
- 大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2
Gravity!
大模型笔记大模型LLM强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy：学习和行为策略是相同的，数据是按照当前策略生成的，如SARSAOff-Policy：学习策
- 【前端工程化】前端组件模版构建那些事
前端
在企业级后台系统中，组件是构建页面的基础单元。与C端不同，B端更注重功能完整性、交互一致性与复用效率。因此，我们需要围绕业务场景封装出可复用、易维护、结构清晰的组件模板。本文档主要围绕组件设计原则、分类建议和使用方式展开，适用于Vue或React技术栈下的开发场景。一、组件设计原则职责单一每个组件只负责一个功能或UI元素，不依赖外部状态；示例：按钮组件只处理点击行为，不包含API调用逻辑；高内聚低
- 了解GC吗？什么是GC？
后端java
GC是什么？为什么要GC？GC（GarbageCollection），垃圾回收，是Java与C++的主要区别之一。作为Java开发者，一般不需要专门编写内存回收和垃圾清理代码。这是因为在Java虚拟机中，存在自动内存管理和垃圾清理机制。对JVM中的内存进行标记，并确定哪些内存需要回收，根据一定的回收策略，自动的回收内存，保证JVM中的内存空间，防止出现内存泄露和溢出问题。GC是任意时候都能进行的吗
- 【Python】memory_profiler
宅男很神经
python开发语言
1.1引用计数与垃圾回收：Python的“贴身管家”与“清洁工”Python，特别是其标准实现CPython，其内存管理的核心是建立在一个优雅而高效的组合机制之上的：以引用计数为主，分代垃圾回收为辅。1.引用计数（ReferenceCounting）：主要的内存管家这是CPython内存管理的基石。其原理极其简单：CPython中的每一个对象（一个整数、一个列表、一个自定义类的实例），其内部都维护
- 基于锁的获取与释放方式即计划于所得获取与释放方式进行分类——显式锁和隐式锁
小黄工程师学习进阶版
Javajava
隐式锁Java中的隐式锁（也称为内置锁或自动锁）是通过使用关键字实现的一种线程同步机制。当一个线程进入被synchronized修饰的方法或代码块时，它会自动获得对象级别的锁，退出该方法或代码块时则会自动释放这把锁。在Java中，隐式锁的实现机制主要包括以下两种类型：互斥锁（Mutex）虽然Java标准库并未直接暴露操作系统的互斥锁提供使用，但在Java虚拟机对synchronized关键字处理的
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它，你就可以任性的玩耍了！
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集， 包含一些实用的工具类和小型框架。简单，却很强大！ 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块，按需选择，其中
工具类模块有：
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d） FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL，这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据，这些数据都是INT类型，然后用IN条件进行查询，并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据，于是想到了用SQL函数返回值，并且也这样做了，由于是返回多条数据，所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串，这时就遇到问题了，在查询SQL中因为条件是INT值，SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结！ 不当之处多多包含！
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区：
位置：(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时，on和where条件的区别如下： 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据，由于调用统计过程，执行时间超过了weblogic设置的时间，提示如下错误：
统计数据出错!
原因：The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去，再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲，翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队，有所感触，就记下来，为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天，再来看当初的这个博客，别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队，加入另外的一个项目组，2011年的这篇博客之后的时光，我很好的融入了那个团队，而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log，第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析，按行解析就的方法是正则表达式：
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志，日志路径有每日的日期，文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子，蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的：http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的，蜡笔把两者耦合在一起了：一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装，今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式，一种是直接下载插件包，二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别，始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统：windows7JDK：1.7svn插件包版本：1.8.16Eclipse：3.7.2工具下载地址：Eclipse下在地址：htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行，我非常希望在流程设计方面和大家交流，刚发现篇好文(那么好的文章，现在才发现，可惜)，关于流程设计的一些原理，个人觉得本文站得高，看得远，比俺的文章有深度，转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存，CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤：
1.用w命令找到要踢出的用户，比如下面：
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要：
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事，触碰生命最深层次的感动，献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由，将那些令你痛苦的、扛起的、背负的，一并都放下吧！把憔悴的面容换做一种清淡的微笑，把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符，让自己踏着轻快的节奏，在人生的海面上悠然漂荡，享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里，有string的概念。
string里，每个字符的大小为byte（与PHP相比，Java的每个字符为Character，是UTF8字符，C语言的每个字符可以在编译时选择）。
byte里，有ASCII代码的字符，例如ABC，123，abc，也有一些特殊字符，例如回车，退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说，他们的显示方式没有标准，例如编码65到哪儿都是字母A，编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s，X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大，其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位，还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板，不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中，触摸板一堆问题，比如定位有抖动，以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后，才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候，他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间，所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它，因为黑客只要有一次成功，就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因，这里先不说连接数据库部分的配置，后面会补上，直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置：
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc
