基于代理的西亚城市动态模拟：难民的影响

网关边缘计算：让数据处理更贴近一线北京天拓四方边缘计算人工智能
在工业4.0与智慧城市的浪潮中，数据如同新时代的石油，驱动着各行各业的变革。然而，传统云计算模式下，数据需长途跋涉至云端处理，这不仅带来了延迟问题，更在带宽成本、隐私安全等方面遭遇瓶颈。此时，网关边缘计算作为“边缘智能”的核心技术，正悄然改变着数据处理的规则——它将计算能力下沉到网络边缘，让数据在“家门口”就能完成分析与决策。一、技术亮点：边缘智能的三大突破1.低延迟响应，实时决策无忧在智能制造车
2025年渗透测试面试题总结-字某某动-安全研究实习生（二面）（题目+回答）独行soc 2025年渗透测试面试指南面试职场和发展安全网络安全红蓝攻防护网
网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录字某某动-安全研究实习生（二面）1.护网行动中的核心工作2.防护层级选择（WAF/IDS）3.误报治理方案4.内网误报分布场景5.MySQL执行PowerShell防护6.资产收集经验7.漏洞攻击案例8.SQL注入攻防详解原理防御方案OrderBy防御特殊字符处理9.
素数筛介绍，C++实现非德77 c++算法开发语言密码学
一、素数在数学的奇妙世界里，素数是一个独特而又基础的概念。素数，也被称为质数，是指在大于1的自然数中，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数。例如，2、3、5、7、11等都是素数，而4（能被2整除）、6（能被2和3整除）等则不是。素数在数学领域中具有举足轻重的地位，是数论等众多数学分支的核心研究对象。在计算机科学领域，素数也有着广泛的应用，比如在密码学中，RSA加密算法就依赖于大素数的性质来保
深度学习模型：原理、应用与代码实践 accurater c++算法笔记人工智能深度学习
引言深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。一、深度学习基础理论神经网络基本原理神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例，前向传
用于网络安全的生成式 AI：利用 AI 增强威胁检测和响应云上笛暮 AI for Security 人工智能
一、引言技术的进步彻底改变了我们的生活、工作和交流方式。然而，随着这些技术的进步，保护它们免受网络威胁的挑战也随之而来。网络安全已成为任何组织的重要组成部分，随着网络攻击越来越复杂，传统的威胁检测和响应方法已不再足够。这导致了生成人工智能等新技术的发展，这些技术在增强网络安全方面显示出巨大潜力。在这篇博客中，我们将探讨生成式人工智能的概念、它在网络安全中的重要性，以及它如何用于增强威胁检测和响应。
生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？ lisw05 生物信息学生物信息学工作流
李升伟整理1.引言生物信息学工作流是指通过一系列计算步骤和工具，对生物学数据进行处理、分析和解释的系统化流程。随着高通量测序技术的普及和生物数据的爆炸式增长，生物信息学工作流在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域中扮演着至关重要的角色。它不仅提高了数据分析的效率，还为生命科学研究提供了新的视角和方法。2.生物信息学工作流的概念生物信息学工作流的核心是将复杂的生物学数据分析任务分解为多个可管理的步骤
深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘威哥说编程架构 ai
随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。在这一波技术浪潮中，DeepSeek大模型作为一个重要代表，凭借其卓越的表现和广泛的应用，正在重新定义我们对AI的认知和期待。本篇文章将从架构到应用，全面解析DeepSeek大模型的技术特点，探索其在未来可能带来的创新与变革。1.DeepSeek大模型的架构设计DeepSeek大模型采用的是基于Transformer
基于Android的智能车控制系统设计(源码+万字报告+部署讲解等) 炳烛之明科技 JavaEE 数据库算法网络 android
目录摘要IAbstractII1绪论11.1开发背景、目的及意义11.2研究内容和流程介绍11.3本章小结22开发平台及技术简介22.1Android平台22.1.1Android简介22.1.2AndroidStudio开发环境搭建32.2arduino平台62.2.1arduino简介62.2.2arduino开发环境搭建72.3硬件环境72.4本章小结93路径识别方法研究93.1车辆视觉导航
T41LQ专为人工智能物联网（AIoT）应用设计，适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域软硬件资料+样品测试 li15817260414 君正人工智能物联网智能家居
君正（Ingenic）T系列芯片涵盖多个型号，每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN：佐罗标准版，功能与T23N类似，针对特定市场需求进行了优化。2.T31系列：T31L：简化版，适用于对成本和功耗有严格要求的应用场景。T31N：标准版，适用于广泛的智能视频应用。T31X：
点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用格图素书人工智能
目录前言国内外发展现状（DevelopmentStatusatHomeandAbroad）背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况（OverviewTestArea）2.2背包LiDAR数据采集与处理（BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统
PingCAP 连续两年入选 Gartner 云数据库管理系统魔力象限“荣誉提及” TiDB_PingCAP 数据库 tidb 开源分布式
近日，全球IT市场研究和咨询公司Gartner®发布最新报告《MagicQuadrant™forCloudDatabaseManagementSystems》（云数据库管理系统魔力象限），PingCAP因其企业级开源分布式数据库TiDB在全球市场的表现，连续两年入选“荣誉提及”。报告深入分析了云数据库的发展趋势和市场需求，聚焦于“愿景完整性”和“执行能力”两大关键维度，通过15项核心指标对全球领先
人工智能生成内容（AIGC）对程序员的影响 AmHardy AIGC 人工智能 AIGC 程序员 chatgpt kimi
人工智能生成内容（AIGC）对程序员的影响引言AIGC技术正在深刻影响软件开发行业，给程序员带来诸多机遇和挑战。程序员不仅需要适应这些新兴技术，还要有效利用它们来提升自己的工作效率和创新能力。AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档，从而显著提升编程效率。自动化测试:AI可以自动生成测试用例和检测代码中的潜在问题，减少了手动测
【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码天天Matlab科研工作室无人机matlab仿真电子资源算法 python 开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍路径规划作为人工智能和机器人技术领域的核心问题之一，在导航、交通运输、游戏开发等领域有着广泛的应用。解决路径规划问题，旨在找到一条从起始点到目标点，并满足特定约束条件（如最短
【AI】如何理解与应对AI中的敏感话题：详细分析与实用指南丶2136 AI 人工智能 AI 敏感话题
引言随着人工智能（AI）技术的不断发展，我们在与AI交互时，可能会遇到敏感话题的讨论限制。在许多情况下，AI系统为了避免触及社会、政治或文化敏感点，会对用户输入进行一定的筛选和过滤。那么，这些敏感话题是如何定义的，AI如何识别并避免这些话题，以及作为开发者和用户，我们该如何应对这一问题？本文将详细探讨这些问题，并通过表格、图示等方式帮助大家更好地理解。目录引言一、AI中的敏感话题分类与处理策略1.
MATLAB 控制系统设计与仿真 - 22 东雁西飞 MATLAB 控制系统设计与仿真 matlab 开发语言机器人自动控制 AI算法
稳定裕度幅值裕度&相角裕度幅值裕度-GainMargin当相角为-180°时，使开环增益为1的增益量,为幅值裕度GM。GM=0-20log|GH|=20log1-20log|GH|=20log|1/GH|=-20log|GH|相角裕度-PhaseMargin当开环增益为1时，开环相角与180°的和，为相角裕度PM。其几何图示如下图所示。MATLAB提供了margin函数来计算幅值裕度GM和相角裕度
智能算法安全优化与关键技术实践智能计算研究中心其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。与此同时，可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化，显著提升模型透明度，降低黑箱风险。在技术实现层面，特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能，结合
利用Python爬虫精准获取淘宝商品详情的深度解析 Jason-河山 API python 爬虫开发语言
在数字化时代，数据的价值日益凸显，尤其是在电子商务领域。淘宝作为中国最大的电商平台之一，拥有海量的商品数据，对于研究市场趋势、分析消费者行为等具有重要意义。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫程序，精准获取淘宝商品详情信息。环境准备在开始之前，我们需要准备以下环境和工具：Python环境：确保你的计算机上安装了Python。IDE：推荐使用PyCharm或VSCode。网络请求库：我们将使用
探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践 Echo_Wish 大数据数据分析 r语言数据挖掘
探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。在众多的数据分析工具中，R语言因其强大的统计分析功能和丰富的生态系统，备受青睐。本文将深入探讨使用R语言进行大数据分析的方法和实践，并通过实例代码加以说明。为什么选择R语言？R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有以下
PyTorch 深度学习快速入门教程有人给我介绍对象吗 AI论文写作深度学习 pytorch 人工智能
PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch：pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
关于大模型工具 Ollama 存在安全风险的情况通报不是太高的手安全
据清华大学网络空间测绘联合研究中心分析，开源跨平台大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患。鉴于目前DeepSeek等大模型的研究部署和应用非常广泛，多数用户使用Ollama私有化部署且未修改默认配置，存在数据泄露、算力盗取、服务中断等安全风险，极易引发网络和数据安全事件。一、风险隐患详情使用Ollma在本地部署DeepSeek等大模型时，会在本地启动一个Web服务，并默认
开源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患 X.Cristiano AI新闻 Ollama 漏洞大模型
源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患及应对策略在当今数字化飞速发展的时代，人工智能技术尤其是大模型的应用已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到医疗健康，从金融风控到教育娱乐，大模型为各个领域带来了前所未有的便利和创新。然而，随着技术的进步，安全问题也日益凸显。近期，清华大学网络空间测绘联合研究中心发布了一则关于开源跨平台大模型工具Ollama的安全通报，揭示了其默认配置中存在的严重安全隐患
DeepSeek模型参数优化策略详解资深老五程序人生数据挖掘算法人工智能机器学习深度学习
各位DeepSeek爱好者好！我是一名深耕大模型领域的技术研究者。今天，我要和大家分享一个特别重要的话题：DeepSeek模型的参数优化策略。在我多年的实践经验中，发现很多开发者在使用DeepSeek时往往会忽视参数优化这个关键环节。其实，合理的参数优化不仅能显著提升模型性能，还能帮助我们节省计算资源。今天，我会用最通俗易懂的方式，结合实际案例，带大家深入了解DeepSeek模型的参数优化技巧。一
关于大模型工具Ollama存在潜在安全风险的情况通报网友阿贵漏洞修复安全 web安全
关于Ollama默认配置安全风险的通告来源：国家网络与信息安全信息通报中心近期，清华大学网络空间测绘联合研究中心分析发现，开源跨平台大模型工具Ollama在默认配置下存在未授权访问与模型窃取等严重安全隐患。鉴于当前DeepSeek等大模型的广泛研究、部署和应用，多数用户在使用Ollama进行私有化部署时未修改默认配置，导致数据泄露、算力盗取、服务中断等安全风险，极易引发网络和数据安全事件。现将相关
第0节机器学习与深度学习介绍汉堡go 李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性经典传统机器学习算法：KNN、决策树、朴素贝叶斯一
Antv G6动态更新自定义节点数据恁说叫啥就叫啥 vue.js html5 前端 javascript elementui
背景由于公司项目需求，最近研究了一下使用蚂蚁的antvG6来构建拓扑图。成果实例由于很多个性需求，所以图中的各种edge和node都是使用G6.registerNode和G6.registerEdge两个方法来自定义的。下面贴一下我自定义节点和边的代码片段。G6.registerNode(item.iconName,{draw(cfg,group){if(item.iconName==='warn
Python常见的第三方库：requests、numpy、pandas 大数据张老师 python numpy pandas
常见的第三方库：requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库，涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。其中，requests、numpy和pandas是最常用的三个库，分别用于网络请求、数值计算和数据处理。本节将详细介绍它们的基本功能，并通过示例代码帮助理解它们的使用方法。requests：处理网络请求的库requests是Python中用于处理HTTP
新型模型架构（参数化状态空间模型、状态空间模型变种）三月七꧁ ꧂ LLM 语言模型 gpt 文心一言 prompt embedding AIGC agi
文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用，并展现出卓越的数据表示与建模能力。然而，Transformer的自注意力机制在计算每个词元时都需要利用到序列中所有词元的信息，这导致计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长。在处理长序列时，这种复杂性会消耗大量的计算资源与存储空间。为了解决这个问题，研究人
极智芯 | 解读国产AI算力算能产品矩阵极智视界极智芯 AI芯片算力国产化算能算力人工智能 GPU TPU
欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文分享一下解读国产AI算力华为昇腾产品矩阵。邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码和资源下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq算能属于自研TPU阵营，算能，有时候又叫比特大陆，有时候又叫算丰，我没有研究过他们公司的具体发展情况，所以关于称呼就不展开来。对于算能，我使用
基于STC89C52的8x8点阵贪吃蛇游戏 @小张要努力游戏单片机嵌入式硬件 51单片机 proteus
引言随着电子技术的不断发展，利用单片机进行趣味项目开发成为了电子爱好者们热衷的活动。STC89C52单片机作为一款经典的8位单片机，以其丰富的资源、较高的性价比和简单的开发流程，在众多电子项目中得到广泛应用。8x8点阵作为一种常见的显示设备，能够以直观的方式展示图像和简单动画。本文将介绍如何基于STC89C52单片机设计并实现一个8x8点阵的贪吃蛇游戏，同时借助Proteus软件进行电路仿真，以验
人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现 accurater 人工智能深度学习科技机器人
引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程，显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度，系统解析其实际应用，并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络（DNN），其核心在于通过多层非线
项目中枚举与注解的结合使用飞翔的马甲 java enum annotation
前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法 bit1129 scala
下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义 1. 在高阶函数中使用 scala> val list = List(-3,8,7,9) list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9) scala> list.filter(_ > 7) r
web缓存基础：术语、http报头和缓存策略 dalan_123 Web
对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
crontab 问题周凡杨 linux crontab unix
一： 0481-079 Reached a symbol that is not expected. 背景： */5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。打开tomcat下conf下context.xml文件找到Context标签,修改为如下内容如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数）老A不折腾 Web finereport 总结
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linux 启动java进程 sh文件墙头上一根草 linux shell jar
#!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux 内存 Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle 函数单表查询
创建数据库; --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2)); 创建bloguser表,里面有三个字段 &nbs
多线程基础知识 bijian1013 java 多线程 thread java多线程
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fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
一.简介阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：
【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，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
【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
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linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。例如： <? // test .php
java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
linux 系统相关命令 candiio linux
系统参数 cat /proc/cpuinfo cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
[经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linux OpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
java乱码问题 dashuaifu java乱码问题 js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
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Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygen Linux SSH免登录认证 Linux SSH互信
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手势滑动销毁Activity gundumw100 android
老是效仿ios，做android的真悲催！有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？不用~，网上先问一下百度。结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScript html Web html5 css
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Kafka Rest : Confluent kane_xie kafka REST confluent
最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。环境声明：Ubu
Calender不是单例 men4661273 单例 Calender
在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。测试： Calendar c1 =
线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段， lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。 unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。 read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。 load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
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原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {
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