- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
qahaj
python
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- AI赋能前端开发:团队协作的全新模式
梦游人
人工智能前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,深刻地改变着软件开发的模式,特别是前端开发领域。在快速迭代的互联网时代,高效的团队协作对前端项目的成功至关重要。然而,传统的前端开发团队协作常常面临沟通成本高、效率低、代码风格不一致等诸多挑战。本文将探讨如何利用AI写代码工具,例如ScriptEcho,来显著提升前端开发团队的协作效率,优化开发流程,开启团队协作的全新模式。……AI时代的前端开发团队协作:效率
- 基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录
Tianyi Li 1997
华为云tensorflow华为人工智能深度学习python
简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络,并迁移到华为自研NPUAscend910,同时使能混合精度。硬件介绍华为自研NPUAscend910,即昇腾910AI处理器(简称NPU),根据官方介绍,是在2019年发布的人工智能(AI)专用的神经网络处理器,其算力高达256T,最新款算力高达310T,是业界主流芯片算力的2倍。当前业界大多数训练脚本基于Ten
- Deepseek到底有多牛?ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用
小艳加油
语言类chatgpt人工智能DeepSeek大语言模型
DeepSeek模型具有以下优势:●高性能推理能力:DeepSeek在推理能力上与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4相媲美,能够解决复杂的数学难题、分析法律条文等。●成本优势:DeepSeek的参数规模虽然庞大,但训练和使用费用却低至一个数量级,大大降低了用户的经济负担。例如,DeepSeek-R1的训练费用不到OpenAIGPT-4的十分之一,API定价仅为OpenAIo1
- PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍
qq_27390023
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LightningDataModule是PyTorchLightning提供的数据模块,用于统一管理数据加载流程(包括数据准备、预处理、拆分、批量加载等)。它的核心作用是将数据处理逻辑与模型解耦,提高代码的可复用性和可读性。1.LightningDataModule的作用✅封装数据预处理:数据下载、清理、转换等步骤都可以在LightningDataModule中完成。✅统一数据加载流程:确保训练、
- 代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表
白鹭鸣鸣!
算法链表数据结构java
代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val,请你删除链表中所有满足Node.val==val的节点,并返回新的头节点。示例1:输入:head=[1,2,6,3,4,5,6],val=6输出:[1,2,3,4,5]示例2:输入:head=[],val=1输出:[]示例3:输入:he
- 【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练
LittleNyima
人工智能深度学习pytorch分布式
本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关|使用Pytorch进行分布式训练,转载请注明出处。其实Pytorch分布式训练已经不算什么新技术了,之所以专门写一篇blog是因为今天训模型的时候出现了一个没见过的问题,在调试的时候发现自己平时都是用别人写好的分布式代码,没有深入研究过其中的实现细节,因此感觉有必要整理吸收一下。最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式,使用nn.Data
- 实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练
晓岚和雪
实验随记pytorch人工智能python深度学习分布式
本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~,由于pytorchLightning多机多卡示例很少,因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。不断完善中…~~及多机多卡训练细节。任务需求:实现多机多卡训练,模型可能继承torch.nn或者torch.lightning。示例实现5节点4GPU共计20卡训练。使用pytorch_lightning==1.9.4存在bug:启
- PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍
qq_27390023
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分布式日志是指在分布式系统中,多个节点(如多台机器或多个GPU)协同工作时,对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。在多GPU/分布式训练环境下,多个进程会同时运行,普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出,导致日志混乱。PyTorchLightning提供了一些分布式日志控制工具,确保日志仅在rank0进程打印,防止重复输出。lightning_utiliti
- ACM训练系统 1003 [编程入门]密码破译 C
眉间白
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代码思路:利用srcii对每个字符进行加四处理一使用四个变量和getchar();对每个字符加密;。//baizhen#includeintmain(void){chara,b,c,d,e;a=getchar();b=getchar();c=getchar();d=getchar();e=getchar();printf("%c%c%c%c%c",a+4,b+4,c+4,d+4,e+4);//字符
- 利用Blackbox AI让编程更轻松
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引言随着人工智能技术的发展,AI已经成为工作中不可缺少的工具之一。俗话讲“术业有专攻”,对AI来说当然也是如此。由于训练集、调教等方面的差别,不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面,已经有一系列比较成熟的平台,但它们一方面价格昂贵,另一方面功能比较单一。Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台,它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比,它提供了简洁美观的界
- 拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing)
潜心学习的渣渣
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概念零概率问题:在计算事件的概率时,如果某个事件在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致该事件的概率结果是0。这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到,就被认为该事件一定不可能发生(即该事件的概率为0)。拉普拉斯平滑(Laplaciansmoothing)是为了解决零概率的问题。法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法,估计没有出现过的现象的概率。理论假设:假定训练样本很大时,每个分量x的计数加1
- 【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试,试题与答案汇总
奋力向前123
人工智能人工智能
博主明天参加人工智能相关知识点的考试,于是今天临时抱佛脚从网上找些人工智能相关的试题熟悉熟悉,但愿明天考试能顺利通过,试题与答案汇总简答题解释什么是“过拟合”,并给出一种防止过拟合的方法。过拟合:指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现很差,即模型学习到了训练数据中的噪声或偶然特征。防止方法:一种常见的方法是正则化(如L1和L2正则化)选择题人工智能的定义中
- Pytorch学习之路(3)
AAAx1anyu
Pytorch学习之旅学习人工智能pytorch深度学习笔记
一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理:数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换,划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据,在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成,Dataset定义好数据的格式和数据变换形式,DataLoader用iterative的方式不断
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
机器学习司猫白
深度学习人工智能resnet神经网络残差
深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
- LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应?
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型架构师必知必会系列ChatGPT低代码人工智能
LowCode低代码平台集成AI大模型会产生怎样的化学反应?低代码平台(LowCodePlatform)是一种新型的应用开发方式,它将应用开发的过程简化为“拖拽组件、配置属性、生成代码”的方式,使得应用开发变得更加简单和快捷。而AI大模型(AIBigModel)则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络,它可以对海量数据进行训练和预测,从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
- 使⽤MATLAB进⾏⽬标检测
唐BiuBiu
机器学习matlab开发语言目标检测深度学习
目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短,我⽤MATLAB。Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭,最主要的原因是⽣态完善,⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。从数据集划分到训练,再到性能验证和画图,仅仅使⽤了⼏⼗⾏代码。炼丹师们终于可以解放编码时间,把⾃⼰的精⼒放在摸⻥(划掉)算法本身上了。下
- 警告accumulate and all-reduce gradients in fp32 for bfloat16 data type
NLstudy33
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这条警告信息是关于分布式训练中的通信优化策略的,具体涉及流水线并行(PipelineParallelism)和点对点通信(P2PCommunication)。以下是对这条警告的详细解释:###**警告内容**```WARNING:Settingargs.overlap_p2p_commtoFalsesincenon-interleavedscheduledoesnotsupportoverlapp
- DexVLA:通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型
硅谷秋水
大模型智能体计算机视觉语言模型计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年2月来自美的集团和华东师范的论文“DexVLA:Vision-LanguageModelwithPlug-InDiffusionExpertforGeneralRobotControl”。让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景,但要充分发挥其潜力,需要解决动作表示和有效训练方面的限制。当前的VLA模型通
- 9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习学习人工智能
由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序,这个程序里面由学习率,有损失函数,有梯度下降,权重更新。一、我们先来讲一下损失函数,e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn:预测值ture:真实值e_dn:损失值我们在第7章说了,我们的预测值和真实值相差越小(也就是损失值越小),说明我们模型训练的越好。这个也是我们进行模型训练的原因。我们使用
- 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论,来判断电影评论是积极的,还是消极的。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
- DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技大数据自动驾驶
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
- 分布式训练三大并行策略:数据、模型与流水线并行的本质解析
WHCIS
#分布式训练人工智能与机器学习分布式人工智能深度学习
截至2023年,大型语言模型的参数量已突破万亿级别(如GooglePaLM2达到3400亿参数),单卡显存容量(NVIDIAA10080GB)与计算能力(312TFLOPS)面临严峻挑战。分布式训练通过多维度并行策略实现:算力维度:聚合多卡计算能力存储维度:分布式参数存储通信维度:优化数据传输路径本文将深入剖析三大并行策略的数学本质。一、数据并行:分布式优化的数学基础1.1同步SGD的收敛性证明定
- 大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。
AI服务老曹
大数据云计算人工智能音视频运维
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
- 《深度解析:批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》
人工智能深度学习
在机器学习和深度学习的领域中,梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。而批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)是梯度下降算法的三种常见变体,它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。原理与计算方式批量梯度下降(BGD):BGD在每次迭代时,都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度,然后根据梯度更新模型参数。例如,若训练集中有1000个样本,那么每次迭代
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战(附完整可视化分析)
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页:机器学习司猫白ok,话不多说,我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集,通过Keras构建全连接神经网络,实现0-9数字的分类识别。文章将包含:关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- 模型实战(19)之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -> 实现目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理,CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下:output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下:
- 基于PyTorch的生成对抗网络入门(5)——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络(CGAN)超详解
wendy_ya
PyTorchpythonpytorch生成对抗网络深度学习python神经网络
目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6测试生成器的生成效果一、案例描述本文介绍利用条件生成对抗网络(CGAN)进行手写数字生成。比如说,要求生成不同的,但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23