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code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 【Agent】OpenManus-Agent-实现具体的智能体
非晓为骁
AIagentagiaiopenManusManus架构
所有实例Agent都是继承ToolCallAgent,所以只列出额外的参数字段,继承的见ToolCallAgent1.Manus(通用Agent)概述Manus是一个多功能通用Agent,使用多种工具解决各种任务,提供了包括Python执行、网络浏览、文件操作和信息检索等功能。参数属性名默认值nameManusdescriptionAversatileagentthatcansolvevariou
- 网络实验操作-VLAN
会员果汁
网络
实验目的了解VLAN的作用和配置。基础实验需求:所有PC在相同网段,但只有PC1和PC3可以互通,PC2和PC4可以互通配置思路将可以互通的PC放到相同的VLAN中即可。配置过程某一个switch的配置:#interfaceGigabitEthernet0/0/1portlink-typetrunkporttrunkallow-passvlan1020#interfaceGigabitEthern
- 配置OSPF与BFD联动
IT_社恐刘某
服务器运维
目录BFD简介配置BFD目的BFD优点受益OSPF简介定义OSPF优点实验组网需求配置思路配置步骤1.配置各接口所属的VLAN2.配置各VLANIF接口的IP地址3.配置OSPF基本功能4.配置OSPF与BFD联动5.检查配置结果BFD简介双向转发检测BFD(BidirectionalForwardingDetection)是一种全网统一的检测机制,用于快速检测、监控网络中链路或者IP路由的转发连
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- RPC远程调用框架Dubbo
Czi橙
rpcdubbo网络协议javanacosspringcloud微服务
一、分布式服务调用_什么是RPCRPC(RemoteProcedureCall)远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务。大白话理解就是:RPC让你用别人家的东西就像自己家的一样。RPC两个作用:屏蔽远程调用跟本地调用的区别,让我们感觉就是调用项目内的方法隐藏底层网络通信的复杂性,让我们更加专注业务逻辑。常用的RPC框架RPC是一种技术思想而非一种规范或协议。常见RPC技术和框架:
- 服务远程调用(RPC)架构及原理
小小工匠
【SimpleRPC】rpc架构网络协议
文章目录引言一、RPC架构与核心组件二、RPC调用流程解析三、关键技术实现1.网络通信协议2.序列化与反序列化四、RPC框架核心特性引言SimpleRPC在分布式系统中,服务远程调用(RPC)是系统解耦与可扩展性的核心技术。它通过屏蔽底层通信细节,让开发者像调用本地函数一样使用远程服务。接下来我们将深入解析RPC的核心架构、通信流程及关键特性。一、RPC架构与核心组件RPC架构分为五个核心模块,各
- Ubuntu中为curl和Docker配置代理
黑风风
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Ubuntu中为curl和Docker配置代理在Ubuntu环境下工作时,经常需要使用代理来访问网络资源,尤其在网络受限或需要访问时。本文介绍如何分别为curl命令和Docker配置代理192.168.100.11:8000。一、curl命令代理配置方法1:临时设置代理(仅当前命令有效)直接使用--proxy参数:curl--proxyhttp://192.168.100.11:8000http:
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stm32嵌入式硬件单片机
一、引言随着科技的飞速发展,智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具,已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。STM32作为一款高性能、低功耗的微控制器,凭借其强大的功能和灵活的编程方式,成为智能小车设计的首选平台。本文将对基于STM32的智能小车的设计与实现进行详细介绍。二、智能小车系统概述基于STM32的智能小车系统主要由STM32微控制器、电机驱动模
- 受检异常(Checked Exception)
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服务器
2.受检异常(CheckedException)(续)(1)IOException描述:IOException是Java中常见的受检异常,表示在进行输入/输出操作(例如文件操作、网络通信)时发生了错误。常见子类:FileNotFoundException:文件未找到。EOFException:文件意外结束。示例代码:importjava.io.*;publicclassIOExceptionExa
- 基于单片机智能小车设计
无限虚空
单片机单片机嵌入式硬件
随着计算机、微电子、信息技术的快速发展,智能化技术的发展速度越来越快,智能化与人们生活的联系也越来越紧密,智能化是未来社会发展的必然趋势。智能小车实际上就是一个可以自由移动的智能机器人,比较适合在人们无法工作的地方工作,也可取代人们完成一些复杂、危险性质的工作。作为现代自动控制领域内十分伟大的一项发明智能小车、机器人已经和人们的生产生活紧密的联系在了一起。智能小车,是一个包含周围环境探测、识别反应
- MYSQL8.0数据库误删除记录恢复 MYSQL8.0数据库崩溃恢复 MYSQL8.0数据库删除表恢复
caihuayuan5
面试题汇总与解析大数据springbootjava后端课程设计
数据类型MYSQL8.0数据大小242MB故障检测主机断电导致数据库崩溃,无法启动.修复结果收到文件后,修正不一致的地方,成功启动MYSQL8.0完成恢复客户验收数据成功。完成恢复。最新数据得以恢复.客户非常满意。友情提醒:重要数据一定要勤备份,遇到数据丢失数据损坏等问题,要第一时间联系专业人士。对于各类主流数据库,我们可以做最底层的数据恢复及数据修复,对于数据库的某些特定故障我们保证数据库100
- 深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用
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神经网络量子计算人工智能
深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天,量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNN)凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性,逐渐吸引了研究者的关注。其中,Quantum-GABP(量子广义反向传播算法)作为一种高效的量子神经网络训练算法,展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
- 031-Linux 网络诊断工具 nmap:网络扫描与漏洞检测
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031-Linux网络诊断工具nmap:网络扫描与漏洞检测在网络安全管理和故障排除中,网络扫描是一个非常重要的过程。它能够帮助发现网络中可能存在的漏洞、未授权的服务或设备等问题。nmap(NetworkMapper)是Linux系统中常用的一个强大工具,专门用于网络扫描、端口检测、服务识别以及漏洞检测等任务。本文将介绍nmap的基本功能及其常用用法,帮助你更好地进行网络诊断和安全分析。1.nmap
- 从“参数竞赛”到“行动革命”:Manus与DeepSeek背后的中国AI范式之争
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引言:当中国AI开始定义游戏规则在OpenAI用ChatGPT掀起全球AI浪潮的两年后,中国科技企业正以两种截然不同的姿势重新书写竞争剧本——DeepSeek用671亿参数的R1模型震撼硅谷,而Manus则以“数字打工人”的姿态突破AI代理的想象边界。这不仅是技术的较量,更是中国AI产业对西方话语体系的颠覆性回应。本文将用技术现实主义视角,解剖这场“参数狂魔”与“行动派”的角力真相一、DeepSe
- 量子神经网络(Quantum Neural Network):结合量子计算的 AI 新探索
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一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络(QuantumNeuralNetwork,QNN)作为这两个领域的交叉点,正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合,为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础(一)量子比特(Qubit)量子比特是量子计算的基本信息单位,与传统的比特不
- 5G 网络的关键技术及对物联网发展的推动
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目录一、5G网络的关键技术(一)毫米波技术(二)MassiveMIMO(大规模多输入多输出)(三)网络切片(四)边缘计算二、5G网络对物联网发展的推动(一)支持海量设备连接(二)低延迟与高可靠性通信(三)促进物联网应用创新(四)拓展物联网应用场景随着科技的飞速发展,5G网络已逐渐从概念走进现实,成为推动各行各业数字化变革的重要力量。与此同时,物联网(IoT)作为连接物理世界与数字世界的桥梁,也在不
- Python, Java 开发鱼类养殖大全APP
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开发一个“鱼类养殖大全APP”是一个非常有意义的项目,特别是对于水产养殖从业者、鱼类爱好者和研究人员来说。该APP可以帮助用户了解鱼类的养殖知识、疾病防治、饲料管理、水质监测等内容,并提供个性化的养殖建议。以下是开发该APP的详细思路和技术实现方案,分别针对Python和Java。---###**功能需求分析**1.**鱼类信息展示**:-提供常见鱼类的基本信息(如名称、图片、生活习性、适宜水温、
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想象一下:你即将向董事会展示季度财务报告,面对的是一群已经看过无数PPT的高管。你是选择用普通的柱状图和折线图,还是用能够直观展示收入、支出、利润动态关系的交互式仪表板?本文将通过一个完整的Python财务数据可视化案例,展示如何将枯燥的财务数据转变为直观、动态且富有洞察力的可视化作品。场景:财务分析的可视化挑战李总是一家快速成长的科技公司CFO,每月需要向董事会汇报公司的财务状况。尽管他精通Ex
- Pytorch 小记 第八回:GoogleNet卷积神经网络模型代码
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本次小记,提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外,对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu118,d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
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分享一个小程序网络大图加载慢的解决方案用到的相关apigetSavedFileList获取已保存的文件列表;getStorageSync获取本地缓存;downloadFile下载网络图片;saveFile保存文件到本地;setStorage将数据储存到小程序本地缓存;整体思路如下:先获取已保存的本地文件,如果从来没有保存过,就先下载网络图片并保存到本地,同时将文件路劲缓存到小程序,等下次需要的时候
- Python中使用vlc库实现视频播放功能
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- pytorch的使用:卷积神经网络模块
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1.读取数据分别构建训练集和测试集(验证集)DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮(批次)的大小,64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
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目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术
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在深度学习中,过拟合是一个常见的问题,尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上表现不佳,即泛化能力差。为了解决这个问题,研究者们提出了多种正则化技术,其中之一就是Dropout。什么是Dropout?Dropout是一种正则化技术,由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”(即暂时移除)网络中的一些神经元
- 【漏洞复现】泛微OA E-Cology getdata.jsp SQL注入漏洞
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免责声明:本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息,以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步,并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白,在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时,可能会违反某些法律法规或服务协议。同时,未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。作者不对读者基于本文内容而产生的任何行为或后果承担责任。读者在使用本文所
- 队列在计算机系统中的应用
AredRabbit
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队列在计算机系统中有广泛的应用,主要用于管理任务和处理数据流。以下是队列的一些常见应用场景:1.任务调度操作系统:操作系统使用队列管理进程调度,如先来先服务(FCFS)调度算法。线程池:线程池通过队列管理待执行任务,确保任务按顺序处理。2.数据缓冲I/O操作:队列用于缓冲输入输出数据,平衡生产者和消费者速度。网络通信:网络数据包通过队列缓冲,确保按顺序处理。3.消息传递消息队列:在分布式系统中,消
- 人工智能伦理与可持续发展
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前言人工智能(AI)技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统,从个性化推荐到自动化决策,AI的应用无处不在。然而,随着技术的快速发展,其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性,还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题,并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
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scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分