- Tesla Free - Fall attack:特斯拉汽车网络安全攻击事件分析
老猿讲编程
高安全性实时软件开发汽车web安全安全
文章目录一、TeslaFree-Fallattack:特斯拉汽车网络安全事件纪要1.引言2.攻击流程2.1攻击切入点2.2系统入侵2.3CAN总线操控3.影响后果4.特斯拉应对措施5.研究意义二、安全攻击事件技术分析以及相应的检测和缓解措施一、TeslaFree-Fallattack:特斯拉汽车网络安全事件纪要1.引言TeslaFree-Fallattack是腾讯科恩实验室(TencentKeen
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 婚恋交友系统源码前端UIN+后端PHP如何打造?【源码下载】
前端后端软件开发
打造基于UniApp框架开发的婚恋交友应用前端界面,可以从以下几个方面进行考虑和设计:一、设计原则简洁性:精简视觉元素与信息,避免过多的干扰和冗余,使用户能够快速定位所需内容。一致性:统一设计风格,包括颜色、字体、按钮等,增强用户的熟悉度和使用舒适度。响应性:确保应用能够适配手机、平板及桌面设备,提供一致且良好的用户体验。可访问性:考虑到所有用户的需求,包括视觉障碍者,提供必要的辅助功能。二、图片
- 第十九周:SSD(Single Shot MultiBox Detector)
L-含光承影
目标跟踪人工智能计算机视觉
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)摘要Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD(SingleShotMultiBoxDetector),这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型。与双阶段检测模型(如FasterR-CNN)相比,SSD在保持较高检测精度的同时,显著提升了检测速度,使其更适用于实时检
- 实现星海波动粒子特效:基于 Canvas 和 JavaScript 的 3D 波动效果
软件工程师文艺
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1,前言近年来,Web动效和图形呈现技术的不断进步,使得许多动态效果可以通过浏览器轻松呈现。在这篇文章中,我将介绍如何实现一个美丽的“星海波动”3D粒子特效,利用Canvas和JavaScript绘制出一个带有波动效果的粒子阵列。此特效呈现的是一个平面波的运动,粒子沿着波动路径做着动态的上下运动,同时加入了3D旋转效果,营造出一种如同星海波动般的奇妙视觉效果。2,效果展示在特效中,粒子沿着一个波动
- 网络安全渗透测试的八个步骤
披荆斩棘的GG
学习路线Web安全网络安全web安全网络安全
一、明确目标1.确定范围:测试目标的范畴、ip、网站域名、内外网、检测帐户。2.确定标准:能渗入到何种程度,所花费的时间、能不能改动提交、能不能漏洞利用、这些。3.确定要求:web应用的漏洞、业务逻辑漏洞、工作人员管理权限管理漏洞、这些。二、信息收集1.方法:积极扫描仪,开放搜索等。2.开放搜索:使用百度搜索引擎得到:后台管理、未经授权网页页面、比较敏感url、这些。3.基础信息:IP、子网、网站
- WAF(Web应用防火墙)的关键技术分析
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学习永无止境!!!目录前言一、WAF的工作原理二、WAF常见的部署方式三、WAF的一般工作流程前言本文主要介绍了WAF的工作原理、常见部署方式和工作流程,以帮助读者更好地理解WAF。一、WAF的工作原理WAF是一种根据预先定义的过滤规则和安全防护规则,对所有服务器的访问请求和响应进行检测和内容过滤,以保护Web服务器和Web应用安全的信息系统。相比于传统的网络安全设备如防火墙、入侵检测系统和入侵防
- webdriver 反爬虫 (selenium反爬虫) 绕过
m0_74824044
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1.webdriver反爬虫原理爬虫程序可以借助渲染工具从动态网页中获取数据。在这个过程中,“借助”其实是通过对应的浏览器驱动(即WebDriver)向浏览器发出指令的行为。因此,开发者可以根据客户端是否包含浏览器驱动这一特征来区分正常用户和爬虫程序。webdriver属性是我们最常听到的,通过webdriver驱动浏览器就会包含这一属性,因此可用来辨别爬虫程序(可检测的属性远不止这一种)。Web
- 清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视 Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%
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清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%。清华和哈工大把大模型量化做到了1比特。在追求更高效的机器学习模型部署时,模型量化技术应运而生,它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位
- 【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头,解决传统目标检测器中非极大值抑制(NMS)所带来的速度和准确性之间的平衡问题
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YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要YOLO系列因其在速度和准确性之间的合理平衡,已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而,我们观察到YOLO的速度和准确性受到非极大值抑制(NMS)的负面影响。最近,基于Transformer的端
- DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码
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关键词:协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR:ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器(ICCV2023)-CSDN博客摘要:在这篇论文中,作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名
- C语言编程笔记:文件处理的艺术
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大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!本文目录引言正文一、为什么要用文件二、文件的分类三、文件指针四、文件的打开与关闭1.文件的打开2.文件的关闭五、文件缓冲区六、文件的基本操作(1)打开文件(2)关闭文件(3)检测文件末尾和错误(4)清除文件错误标志七、顺序读写文件(1)字符级操作函数fgetc
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在学术论文中,图像的质量和规范性直接影响文章的专业性和表达效果。尤其是在使用Python绘制SVG图时,图像的字体选择、大小设置、以及整体样式需要符合期刊或会议的要求。这不仅能提升视觉呈现的清晰度,还能增强论文内容的可读性和说服力。因此,合理设置坐标轴字体(如数字使用“TimesNewRoman”、文字使用“宋体”)和调整图像细节是学术制图中不可忽视的重要环节。1.设置全局字体frommatplo
- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
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背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法,充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能,还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路,推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
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引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算机视觉技术,自动识别和分类行李中的物品,大大提高了安检的效率与准确性。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,由于其高效的目
- Python googletrans库使用
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googletrans是一个用于翻译文本的Python库,使用谷歌翻译的API。它可以将文本从一种语言翻译为另一种语言,支持多种语言自动检测。以下是基本的用法示例:安装googletrans库在终端或命令行中执行以下命令安装:pipinstallgoogletrans==4.0.0-rc1使用示例fromgoogletransimportTranslator#初始化翻译器translator=Tr
- 轻松检测麦克风功能:使用Python的sounddevice和soundfile库
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轻松检测麦克风功能在进行音频处理或开发需要使用麦克风的应用程序时,确保麦克风功能正常是非常重要的。本文将介绍一个简单的Python脚本,它能够帮助我们检测本地麦克风的功能,确保我们的设备能够正常录音。文章目录轻松检测麦克风功能脚本介绍一、Python环境准备二、代码解析三、使用方法脚本介绍下面是一个名为sound_check.py的Python脚本,它使用sounddevice库来检测和测试麦克风
- 【水果识别】SVM水果成熟检测系统(含苹果 香蕉 橙子)【含GUI Matlab源码 11052期】含报告
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- 【Python】深入探讨Python中的单例模式:元类与装饰器实现方式分析与代码示例
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界单例模式(SingletonPattern)是一种常见的设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。在Python中,实现单例模式的方式多种多样,包括基于装饰器、元类和模块级别的单例实现。本文将详细探讨这些实现方式,并通过大量代码示例进行演
- 异常检测的评价指标:ROCAUC等【tips】
太简单了
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准确率Precision&召回率Recallfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curveprecision,recall,thresholds=precision_recall_curve(gt_mask.flatten(),scores.flatten())混淆矩阵:实际预测正负正TP(真正类)FN(假负类)负FP(假正类)TN(真负类)prec
- [2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]
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梳理了一下分类中常见的指标,这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。真负例(TrueNegative,TN):被正确识别为负样本的数量。假正例(FalsePositive,FP):被错误识为正样本数量假负例(FalseNegative,FN):被错误识别为负样本数量精确度(Precision,Pr):关注所有识
- Python从0到100(八十三):神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 解锁辅助驾驶新境界:基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘
倔强的石头_
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博客主页:倔强的石头的CSDN主页Gitee主页:倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏:《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练2.精准检测3.快速编程4.产业应用五、部署实操六
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
Python杂谈AI人工智能python学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- XS2100S,为 PD 提供检测信号、分级信号以及带有浪涌电流控制的集成隔离功率开关,IEEE802.3af/at 标准的完整接口
Yyq13020869682
芯昇电子嵌入式硬件
概述XS2100S为用电设备(PD)提供符合以太网供电(PoE)系统IEEE802.3af/at标准的完整接口。XS2100S为PD提供检测信号、分级信号以及带有浪涌电流控制的集成隔离功率开关。发生浪涌期间,XS2100S将电流限制在180mA以内,直到隔离功率MOSFET完全开启后切换到较高的限流值(720mA至880mA)。器件具有输入UVLO,带有较宽的迟滞和长周期干扰脉冲屏蔽,以补偿双绞线
- 怎么做DNS污染检测
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DNS污染是指通过恶意手段篡改DNS解析结果,导致用户访问错误或恶意网站的行为。这种行为不仅影响用户体验,还可能带来安全风险。以下是几种检测DNS污染的方法:1.使用在线DNS检查工具可以使用在线工具如帝恩思旗下的拨测在线DNS检测工具等来检查DNS设置和解析结果。这些工具会返回当前的DNS解析结果,从而判断是否存在异常。2.手动检查DNS解析结果通过命令行工具(如nslookup、dig)手动查
- 摆脱“鱼钩”:误点网络钓鱼链接后的10步自救法
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拼写错误、奇怪的语法、紧急或威胁的语言、缺乏上下文——所有这些都是网络钓鱼攻击的常见特征。然而,一些精心布局的网络钓鱼威胁通常很难被发现,因为它们往往涉及攻击者的大量时间投入以及详尽细致的计划,他们甚至会仔细检查目标过去的通信,以增加攻击成功的可能性。在大规模欺诈活动中,骗子常用的一种策略是利用当前的热门事件。例如,一封看似来自英国国家卫生服务机构提供免费COVID-19检测的电子邮件,实际上是一
- YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!
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YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!所有改进代码均经过实验测试跑通!截止发稿时YOLOv10已改进40+!自己排列组合2-4种后,考虑位置不同后可排列组合上千万种!改进不重样!!专注AI学术,关注B站up主:Ai学术叫叫兽er!购买相关资料后畅享一对一答疑!YOLOv10全网最新创
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
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ARM/Linux嵌入式面试c语言c++开发语言
自我介绍;针对项目:CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速;CNN模型CNN,即卷积神经网络,是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说,CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据,并将其转换为
- 改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉机器学习神经网络
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中,质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展,基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集,利用YOLOv8及其改进版本(包含坐标注意力机制和SwinTransformer)进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练,再到最
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s