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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
- 网络安全主动防御技术与应用
坚持可信
信息安全web安全php安全
入侵阻断技术(IntrusionPreventionTechnologies)是指通过检测并阻止网络和系统中的恶意活动,防止攻击者利用系统漏洞或其他手段进行破坏或未经授权访问的技术和方法。这些技术通常结合入侵检测(IntrusionDetection)功能,通过实时监控和响应机制,有效防御各种类型的网络攻击。以下是入侵阻断技术的详细介绍及其应用。一、入侵阻断技术入侵检测和防御系统(IDS/IPS)
- HTML+CSS面试试题(部分)
四分十七
前端学习htmlhtmlcss大数据
目录1:主流浏览器的内核分别是什么?2:每个HTML文件开头都有,它的作用是什么3:div+css的布局较table布局有什么优点?4:img的alt属性与title属性有何异同5:strong标签与em标签的异同6:渐进增强和优雅降级之间的不同7:为什么利用多个域名来存储网站资源8:网页标准和标准制定机构的意义9:简述一下src与href的区别10:网页制作会用的图片格式有哪些11:微格式,前端
- 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
AIforSecurity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。
- 解决方案 | 回归医院运营管理本质,从建立指标体系出发
机器学习人工智能
医疗行业一直是一个备受关注的领域,尤其在当前全球卫生挑战背景下更是备受瞩目。随着数字化技术和大数据应用的不断深入,医疗行业正在经历一次前所未有的变革和转型。在2023年的两会上,大数据和数字化技术将再次成为热点议题,这意味着政府将会更加关注并支持医疗行业数据转型。在这个背景下,我们需要思考如何充分利用数字化技术和大数据,为医疗行业的发展注入新的活力,并为人类的健康保障提供更好的保障。最近几年,随着
- selenium grid分布式
进阶的DW
selenium测试工具
seleniumgrid环境在很多实体电脑上可以实现,如果我们没有那么多电脑,就需要利用docker来完成seleniumgrid环境搭建一、环境搭建创建一个docker网络dockernetworkcreategrid完成中心的搭建拉取镜像dockerpullselenium/hub:4.10启动镜像dockerrun-d-p4442-4444:4442-4444--networkgrid--n
- 深入探索 Linux 权限维持之 SSH 后门与公私钥技术
阿贾克斯的黎明
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目录深入探索Linux权限维持之SSH后门与公私钥技术SSH后门:开启隐藏访问通道利用软链接创建SSH后门SSHServerRapper方法公私钥:实现免密登录与权限维持生成与部署公私钥隐藏公私钥操作痕迹其他相关技巧与注意事项SSH键盘记录器SSH隐身登录总结在Linux系统安全领域,权限维持是攻击者在获取初始访问权限后,为长期控制目标系统所采用的关键技术手段。其中,SSH后门的建立以及公私钥的巧
- 深度解构:DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘
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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
- 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
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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:
- 人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响
AmHardy
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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
- 海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践
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导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据,致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。为了应对海量数据处理需求,安徽省选择TiDB作为底层数据库,利用其分布式架构和HTAP能力,实现了快速的数据分析与治理。TiDB的高效性能提升了平台的数据处理能力和查询效率,为全省公积金数据的统一管理与共享提供了有力支持。本文将详细介绍TiDB在平台中的应用与实际效果,以及TiDB如何
- 【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.
- 【CTF比赛Web题目快速探测】
D-river
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CTF比赛Web题目快速探测一、快速信息收集1.基础信息扫描2.工具自动化辅助二、快速漏洞探测1.高频漏洞靶向测试2.前端相关漏洞三、工具链组合利用1.BurpSuite自动化2.专用工具链3.编码/解码辅助四、常见CTFWeb题快速索引表五、速攻思维导图六、总结在CTF比赛中快速攻克Web题目的核心是“高效信息收集+靶向性漏洞探测”,需结合手动测试与工具链快速定位漏洞类型。以下是一套实战优化流程
- 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
- es笔记-提升性能
actionzh
elasticsearchelasticsearchelasticsearch
1.合并请求批量索引,更新,删除多条搜索,多条获取2.优化分段处理刷新和冲刷:刷新会刷新索引快照,使得新建的索引能被搜索到。冲刷将索引的数据从内存写入磁盘合并和合并策略:lucene数据存储在不可变文件中(即分段),会合并分段,使得分段可控,消耗性能,可以限制多久合并一次,分段可以合并到多大等。存储和存储限流:每秒写入字节数3.充分利用缓存过滤器缓存分片查询缓存jvm和操作系统缓存预热器缓存热身4
- 利用PHP爬虫根据关键词获取17网(17zwd)商品列表:实战指南
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在电商领域,通过关键词搜索商品并获取商品列表是常见的需求。17网(17zwd)作为知名的电商平台,提供了丰富的商品资源。本文将详细介绍如何使用PHP爬虫技术根据关键词获取17网商品列表,并确保爬虫行为符合平台规范。一、环境准备(一)PHP开发环境确保你的服务器上安装了PHP环境,并且启用了cURL扩展,用于发送HTTP请求。(二)安装所需库安装GuzzleHttp库,用于发送HTTP请求。可以通过
- 利用Python爬虫精准获取淘宝商品详情的深度解析
Jason-河山
APIpython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
- OpenCV进阶篇
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sssOpenCV进阶篇第10章模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法,可以在原始图像中寻找特定图像的位置。模板匹配经常应用于简单的图像查找场景中,例如,在集体合照中找到某个人的位置。本章将介绍如何利用OpenCV实现模板匹配。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8Qunwp3k-1639056667651)(OpenCV进阶篇.assets/im
- 开源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患
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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
- 从Ollama安全风险事件看算法备案的战略价值
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算法备案安全人工智能AIGC算法备案生成合成类算法备案算法备案攻略
写在前面,过河卒原创内容禁止抄袭搬运洗稿,被我发现一定追究到底!请友商要点脸别让我挂你2025年3月3日,国家网络安全通报中心紧急通报了开源大模型工具Ollama的安全隐患:默认配置开放11434端口且无鉴权机制,导致未授权访问、模型窃取、历史漏洞利用等重大风险,大量企业服务器因部署不当暴露于公网,面临数据泄露与算力盗取威胁。这一事件再次敲响警钟——AI技术的快速应用若忽视安全合规,企业不但可能损
- 利用R语言irr包计算ICC值(组内相关系数)
mlhylzqwxli
r语言
ICC值是一个较为陌生的概念,在统计学中应用较多,引用百度百科的介绍:组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度,故其值介
- 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
- Python常见的第三方库:requests、numpy、pandas
大数据张老师
pythonnumpypandas
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promptembeddingAIGCagi
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
- 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
- 机器学习基础(4)
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- 算法系列之数据结构-二叉搜索树
修己xj
算法算法数据结构
二叉查找树(BinarySearchTree,简称BST)是一种常用的数据结构,它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是,对于树中的每个节点,其左子树中的所有节点都小于该节点,而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树,并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似,都是基于分治思想,利用了有序性,通过比较和分治,将问题规模减半
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的