python训练模型测试模型_Python逻辑回归—

Python uWSGI 安装配置 AI老李 python python 开发语言
关键要点uWSGI安装和配置适合PythonWSGI应用，资源丰富，适合初学者和中级用户。推荐菜鸟教程和官方文档，涵盖Linux和Windows环境。配置需注意操作系统差异和框架（如Django、Flask）需求。安装步骤uWSGI安装通常通过pip或源码编译完成。以下是基本步骤：Linux：安装依赖（如build-essentialpython-dev），然后用pipinstalluwsgi或编
【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能 Qualcomm SNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
游戏开发日记 future1412 学习数据结构 c#
如何用数据表来储存，位置坐标（XYZ）：决定了对象在世界中的摆放资源ID/图片URL：决定了使用什么模型或贴图事件ID/特效：是否触发某些事件（例如点击、交互）逻辑索引（GridIndex）：用于程序检索和映射用途这在策略类、模拟类、RPG游戏中非常常见，例如建筑布局、怪物摆放、地图资源点等。这个表格决定的是玩家事件，使用了的图片名称URL，格子的出入口设置，格子的类型，是否为检察点，场景id，副
目标检测（object detection）加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
django - admin后台管理-2-自定义模型类米兔-miny django -达内 django 分布式 python
注册自定义模型类若要自己定义的模型类也能在/admin后台管理界中显示和管理，需要将自己的类注册到后台管理界面注册步骤：在应用app中的admin.py中导入注册要管理的模型models类，如：from.modelsimportBook调用admin.site.register方法进行注册，如：admin.site.register(自定义模型类)#file:bookstore/admin.pyf
不同行业的 AI 数据安全与合规实践：7 大核心要点全解析观熵人工智能 DeepSeek 私有化部署
不同行业的AI数据安全与合规实践：7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署，AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战，系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略，从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
《Python星球日记》第35天：全栈开发（综合项目） Code_流苏 Python星球日记编程项目实战 Python全栈开发 Django Flask 后端开发博客系统
名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）专栏：《Python星球日记》，限时特价订阅中ing目录一、全栈开发概述1.全栈开发的优势2.全栈开发技能组合二、博客系统项目需求分析1.功能需求2.技术栈选择3.项目结构规划三、数据库设计1.实体关系分析2.Django模型设计四、后端开发1.Django项目创建2.视图
Python的科学计算库NumPy（一） linlin_1998 python numpy 开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy、TensorFlow等）的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程雷电法王大模型部署 linux python vscode language model
文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
模型训练与部署注意事项篇---resize Atticus-Orion 图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
《Effective Python》第十三章测试与调试——使用 pdb 进行交互式调试不学无术の码农 Effective Python 精读笔记 python 开发语言
引言本文基于《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》第十三章：测试与调试中的Item114:ConsiderInteractiveDebuggingwithpdb，旨在系统总结书中关于Python内置调试器pdb的使用方法，结合笔者在实际开发中的调试经验，探讨其应用场景、技巧以及延伸思考。Python开发过程中，
计算机科学与技术柳依依@ 学习前端 c4前端后端
计算机科学是一个庞大且关联性强的学科体系，初学者常面临以下痛点：-**知识点零散**：容易陷入"只见树木不见森林"的学习困境-**方向不明确**：面对海量技术栈不知从何入手-**体系缺失**：难以建立完整的知识网络1.计算机基础-计算机组成原理-冯·诺依曼体系-CPU/内存/IO设备-操作系统-进程与线程-内存管理-文件系统-计算机网络-TCP/IP模型-HTTP/HTTPS-网络安全2.编程能力
深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
LLM-生成器判别器的实现
总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后，结合两者的输出，用贝叶斯规则调整每个词的概率，选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合，生成过程可以更好地满足预期需求，如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
Python装饰器（decorator）
Python装饰器（decorator）是一种高阶函数，用于在不修改原函数代码的情况下，动态地为函数添加额外的功能。它本质上是一个接受函数作为输入并返回新函数的函数，常用于日志记录、性能测试、权限验证等场景。以下是关于Python装饰器的详细讲解：1.基本概念装饰器是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。新函数通常会在调用原函数前后执行一些额外的逻辑。装饰器的语法糖是@decora
法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训，一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 ai
目录介绍什么是代理人？为什么它对法律如此重要？法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1：即使代理很酷，它们也不能解决所有问题-教训2：选择最适合您用例的框架-教训3：能够快速迭代不同的模型-教训4：从简单开始，必要时扩展-教训5：使用跟踪解决方案；您将需要它-教训6：确保跟踪成本，代理循环可能很昂贵-教训7：将控制权交给最终用户（人在环路中
AI MCP教程之什么是 MCP？利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 mcp deepseek
介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效，让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中，会怎么样呢？在本指南中，我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
使用 Ollama 、 DeepSeek和QWEN的模型上下文协议 (MCP) ，使用本地 LLM 教程的 MCP 服务器知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程服务器运维人工智能 qwen2vl deepseek
简介模型上下文协议：MCP服务器据称是AI领域的下一个重大改变者，它将使AI代理变得比我们想象的更加先进。MCP或模型上下文协议由Anthropic去年发布，它可以帮助LLM连接软件并对其进行控制。但有一个问题大多数MCP服务器都与ClaudeAI兼容，尤其是ClaudeAI桌面应用程序，但它们有自己的限制。有没有办法我们可以使用本地LLM运行MCP服务器？是的，在这个特定的逐步详细教程中，我们将
24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek ollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM？如果是，那么本指南适合您！我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤，这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1：UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1，DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
NVIDIA 系列之使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
卫星分析系列之使用卫星图像量化野火烧毁面积在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 python sentinel 开发语言
简介几年前，当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施，洪水、热浪和野火将会发生更多时，我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中，野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格，你会发现令人震惊的统计数据，显示由于野火，地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中，我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事，量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL 知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 mysql postgresql 数据库 anythingllm ollama
简介一款全栈应用程序，可让您将任何文档、资源或内容转换为上下文，任何LLM都可以在聊天期间将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。本文将介绍如何在AnythingLLM上将Ollama与MySQL+PostgreSQL连接起来。系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、A
AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama3 anythingllm llm
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama3 ai anythinllm llama
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python） ByteWhiz 3d python 计算机视觉 Python
使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
【收藏系列】Python 常用装饰器全解析 Gaffey大杂烩 python python 装饰器
Python常用装饰器全解析装饰器是Python中一个强大的特性，它允许我们在不修改原函数或类的情况下，扩展或修改其功能。本文将详细介绍几个最常用的内置装饰器。Python装饰器速查表（一句话用途）装饰器一句话作用概述@classmethod定义一个类方法，第一个参数是类本身（cls），常用于工厂函数或操作类属性。@staticmethod定义一个不依赖实例或类的工具方法，无需self或cls参数
python中plus_Python token.PLUS属性代码示例
#需要导入模块:importtoken[as别名]#或者:fromtokenimportPLUS[as别名]deftest_exact_type(self):self.assertExactTypeEqual('()',token.LPAR,token.RPAR)self.assertExactTypeEqual('[]',token.LSQB,token.RSQB)self.assertExac
优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）韩公子的Linux大集市五 MySQL运维DBA mysql 数据库
文章目录优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）题目一：三国人物信息表（全面优化）建表语句（增强约束与注释）插入数据（含完整信息）查询练习（增强实用性）题目二：三国战役表（增强关系设计）建表语句（完整关系模型）插入数据（完整战役信息）查询练习（多表关联）综合实战演练1.人物能力值分析2.战役地图查询3.胜负因素分析设计亮点总结优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）题目一：三国
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 java BigDecimal
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 echo shell
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 java spring
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 0 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 bylijinnan java
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 java spring
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? comsci 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
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C# socks5详解转 dalan_123 socket C#
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运维 Centos问题汇总 dcj3sjt126com 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 sql WEB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： http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
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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
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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
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[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hive hive元数据结构
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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。

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