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鱼弦
人工智能时代YOLO
YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- DeepSeek写的还是人写的?用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命
星落无尘
人工智能deeplearningAIGC
引言:当AI学会“伪装人类”中国自研大模型DeepSeek其生成的网文被读者评价“文笔至少中上级”,甚至有文学教授惊叹“AI的诗句比我一辈子写的更惊艳”。但随之而来的是一场“身份危机”:当AI文本与人类作品愈发相似,如何分辨文字背后的灵魂?本文将从技术检测原理、人机本质差异、伦理挑战三个维度,揭开AI写作识别的秘密。一、AI检测技术:以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT:改写比对算
- CSDN社区,到底该不该用DeepSeek AI生成文章?
Small踢倒coffee_氕氘氚
python经验分享
##引言在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正以惊人的速度发展,逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支,自然语言处理(NLP)在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具,能够自动生成高质量的文章,极大地提高了内容创作的效率。然而,随着AI生成内容的普及,CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题:我们到底该不该
- Transformer 架构深度剖析
时光旅人01号
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一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)堆叠而成,每个层包含:多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)前馈网络(Feed-ForwardNetwork,FFN)残差连接(ResidualConnection)和层归一化(LayerNorm)关键特性:完全基于注意力机制,摒弃了循环和卷积结构
- Python在数据处理中的应用:从入门到精通
程之编
python信息可视化开发语言
活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!在当今数字化时代,数据处理已成为各个领域不可或缺的一部分。无论是企业决策、科学研究还是日常的个人数据分析,掌握高效的
- 如何快速写开题报告?
我是宝库
人工智能经验分享学习方法毕业论文开题报告毕业设计毕设
又到了毕业季,你是不是内心已经十分捉急?开题报告还没开始写?该怎么写?写好开题报告,就是论文成功的开始!开题报告越细致,论文的写作就越有方向和思路。每个学校都会出台关于开题报告的相关要求也会给到相关模板,同学们可以自己到学校的官网下载相关模板。一般而言,开题报告包括以下六个部分的内容:1.研究背景和意义2.文献综述3.研究提纲及预期贡献4.研究进度5.拟采用的研究方法、手段及采取的措施6.可能遇见
- 第5课 树莓派的Python IDE—Thonny
嵌入式老牛
树莓派之基本应用树莓派ThonnyIDE
1.Thonny的特点Thonny是一款面向初学者的PythonIDE。它由爱沙尼亚的Tartu大学开发,其调试器是专为学习和教学编程而设计的。Thonny具有如下特点易于上手。Thonny内置了Python3.7,因此只需要一个简单的安装程序,你就可以开始学习编程了(如有必要,您还可以使用单独的Python安装)。初始的用户界面会删除可能分散初学者注意力的所有功能。查看变量方便。当写完代码后,可
- 【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA
Nastu_Ho-小何同学
python深度学习机器学习
importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
自然语言处理语言模型transformer
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制
夜半罟霖
算法python深度学习
多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤:先不分多头,对输入张量分别做变换,得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split;用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码 给出一个d
- 【AI】Transformer布道:让AI学会“左顾右盼”的超级大脑!(扫盲帖)
碣石潇湘无限路
人工智能transformer深度学习
在LLM爆火的时代,如果还不了解Transformer就太落伍了,下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式,把Transformer这个模型讲个大概。你可以想象我们是从“什么是注意力”开始,一步步搭积木,直到把整个Transformer这台“机器”组装起来,然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。主要目的就是帮助更多的非AI专业的人群入门和了解实现AGI的底层架构。1.为什么要有Trans
- 使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序
喂喂喂喂位
langChain手搓AIAgent记录人工智能langchain深度学习pythonAIGC
本程序能够自动化完成从规划、研究、撰写到修改的整个论文创作流程。基于LangGraph和LangChain框架构建,利用大型语言模型和搜索工具协同工作,形成了一个完整的论文写作流水线。核心功能分析计划生成功能(plan_node)这个node将接收状态,然后创建一个消息列表。其中一个将是PLAN_PROMPT,那将是SystemMessage。然后创建HumanMessage,传入我们要做的tas
- 【数字IC验证】博客内容全览
MoorePlus
数字IC验证百宝箱经验分享面试数字IC芯片验证SV
【导读】:数字IC验证百宝箱涵盖博主在实际工作中常用的技能与工具,包括但不限于SV、UVM、Formal、脚本(perl/python/shell)及EDA工具快速上手使用等。无论你是刚踏入职场的验证小白,还是希望回顾基础寻找跳槽机会的从业者,本专栏都能为你提供实用的技术支持,在达成目标的路上,助你一臂之力。“凡是能用钱买来的时间就是便宜的;凡是能用时间换来的注意力持续就是有价值的。”(附上超链接
- DeepSeek:技术创作者的内容革命,从代码到爆文的AI全栈攻略
不想加班的码小牛
人工智能aichatgpt
一、为什么技术创作者需要关注DeepSeek?作为CSDN的资深用户,你是否经历过这些痛点?选题焦虑:技术热点日新月异,如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向?写作卡顿:明明代码跑通了,却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈:既要写技术文档又要运营专栏,时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力(支持代码+自然语言混合输入)和领域自适应特性(自动识别技术文档/教程/测评等文体),让它
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3):编码器模块和编码器类的实现和向前传播
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仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章:仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1):位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播#Transformer编码器模块
- Transformer动画讲解 - 工作原理
ghx3110
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Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色,其能够高效、准确地处理包含不同类型(如图像、文本、音频、视频等)的多模态数据。Transformer工作原理四部曲:Embedding(向量化)、Attention(注意力机制)、MLPs(多层感知机)和Unembedding(模型输出)。阶段一:Embedding(向量化)“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”,但在机器学习和自
- 独立开发经验谈:我是如何借助 Docker 环境变量让客户 1 分钟上线客服系统的
我在业余时间开发了一款自己的独立产品:升讯威在线客服与营销系统。陆陆续续开发了几年,从一开始的偶有用户尝试,到如今线上环境和私有化部署均有了越来越多的稳定用户,在这个过程中,我也积累了不少如何开发运营一款独立产品的经验。我之前写过一篇文章,介绍如何用Docker让潜在客户快速体验你的独立产品。有朋友看到这篇文章之后,试用了产品并且给了我新的建议:用Docker环境变量让试用更方便。在此感谢这位xj
- 模型的秘密武器:利用注意力改善长上下文推理能力
步子哥
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【导语】在大语言模型(LLM)不断刷新各项任务记录的今天,很多模型宣称能处理超长上下文内容,但在实际推理过程中,复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天,我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本,带大家通俗解读如何利用Transf
- 3 招学会 UI 色彩搭配,让你的设计亮眼出众
大千UI工场
ui工控界面前端UI设计
在数字化时代,UI(用户界面)设计已成为产品成功与否的关键因素之一。而在UI设计的众多元素中,色彩搭配无疑占据着举足轻重的地位。一个优秀的UI色彩搭配方案,不仅能够吸引用户的注意力,提升产品的视觉吸引力,还能引导用户行为,增强用户对产品的认知与情感共鸣。接下来,我们将详细介绍3招学会UI色彩搭配的技巧,助你让设计亮眼出众。一、UI色彩搭配的重要性UI色彩搭配是用户与产品交互的第一视觉接触点。研究表
- MySql数据库等级考试学习分享3(Day7)
weixin_53545579
学习
活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!提醒:在发布作品前,请将不需要的内容删除。题目以下关于MySQL的叙述中,错误的是()。OA、MySQL为多种编程语
- 长文本、知识库、微调对比
司南锤
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长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段,用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标:理解和生成长篇内容。•优点:•连贯性强,适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务,如长篇阅读理解或文章生成。•缺点:•资源消耗大,处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制,可能会丢失一些细节信息。•适用场景:•写作助手:生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解:处理长篇阅读理解任务,如学术
- 从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用
知来者逆
智能算法人工智能powerpointLLM大语言模型GPTPPT
1.概述在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作用,它正在彻底改变我们传递信息的传统模式。这篇深度博文将带您一探演示技术激动人心的未来,特别是聚焦于AI如何助力演讲者打造既具有影响力又富有吸引力的观众体验。从内容创作到演讲分析,
- 论文写作篇#6:在C会里,YOLO文章的摘要怎么写?Conclusion怎么写?摘要和Conclusion有哪些区别?
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YOLO人工智能深度学习计算机视觉
前两次学习中,我们学习了C会YOLO论文的结构和消融实验的写法论文写作篇#5:想发C会,YOLO的消融实验AblationExperiment/Study怎么写?-CSDN博客https://blog.csdn.net/hjs314159/article/details/146261468?spm=1001.2014.3001.5502论文写作篇#4:YOLO还能发C会论文吗?C会论文的YOLO文
- cv君独家视角 | AI内幕系列七:EfficientViT模型:基于多尺度线性注意力模块,实现高效的高分辨率密集预测
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cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题,旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱,展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章,我们将带您深入了解AI的各个领域,从计算机视觉到文本语音等多模态领域,从基础理论到前沿技术,从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家,还是对这一领域充满好奇的读者,这个系列都将为您提供高价值的见解和启发,为您带来横
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
AI改进系列transformer深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- CCF CSP 第30次(2023.05)(2_矩阵运算_C++)(暴力破解)(矩阵相乘)
Dream it possible!
CCFCSP认证矩阵c++算法
CCFCSP第30次(2023.05)(2_矩阵运算_C++)题目背景:题目描述:输入格式:输出格式:样例输入样例输出:样例解释:子任务:提示:解题思路:思路一(暴力破解):代码实现代码实现:部分代码解读时间限制:5.0s空间限制:512.0MB题目背景:Softmax(Q×KT/√d)×V是Transformer中注意力模块的核心算式,其中Q、K和V均是n行d列的矩阵,KT表示矩阵K的转置,×表
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- 事件驱动架构模型_模型驱动架构简介
cusi77914
大数据编程语言python机器学习人工智能
最近几个月,许多组织已开始将注意力集中在模型驱动的体系结构(MDA)1上,作为应用程序设计和实现的一种方法。由于几个原因,这是一个非常积极的发展。MDA鼓励在软件开发过程中有效使用系统模型,并在创建系统系列时支持重用最佳实践。根据对象管理组(OMG)的定义,MDA是一种组织和管理由自动化工具和服务支持的企业体系结构的方法,用于定义模型和促进不同模型类型之间的转换。尽管OMG定义的用于创建和发展企业
- 源自神话的写作要义之英雄之旅
博文视点
生活情感框架体育
源自神话的写作要义之英雄之旅英雄之旅从本质上说,不论如何变化,英雄的故事总是一段旅程。英雄离开舒适、平淡的地方,到充满挑战的陌生世界去冒险。它可以是外部之旅,去一个明确的地点:迷宫、森林、洞穴、陌生的城市或者国度——这个新的地域会成为英雄和反派及挑战者角力的竞技场。而也有很多故事让英雄去经历一段内心之旅,在头脑、内心、精神领域里展开旅途。在所有精彩的故事中,英雄都会成长和改变,在旅途中改变自己的人
- 生成对抗网络优化医疗影像分析方法
智能计算研究中心
其他
内容概要生成对抗网络(GAN)在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术,构建了跨机构医疗影像协同分析框架,在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是,算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明,将联邦学习
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro