- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 蔡高厅老师 - 高等数学-阅读笔记 - 01 - 前言、函数【视频第01、02、03、】
Franklin
数学线性代数
高等数学前言;196学时,每周6课主要内容:上册一元、多元函数数,微分学、积分学、矢量代数、空间解析几何无穷级数、微分方程,多元函数微分学和积分学目的:高等数学3基:1高等数学的基本知识2高度数学的基本理论3高等数学的基本计算方法提高数学素养培养:抽象思维、逻辑推理、辩证的思想方法、空间想象能力、分析问题、解决问题的能力为进一步学习打下必要的学习基础和初等数学不同,研究的不是常量而是变量,变量和变
- QT×SQLite数据库的坑(1):明明第一个SQLite数据库可以跑通,为什么第二个就驱动没有加载?Driver not loaded
璐儿小祖宗
Qt路上坑数据库qtsqlite
结论:QSqlDatabasedb;db=QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE","NO.2");//第二个参数"NO.2"很重要关于怎么使用SQLite数据库站内有相当的帖子,大家自行搜索,本回答主要解决为什么一切正常,甚至第一个数据库都跑起来了,第二个却报错驱动不加载的问题。这是使用QSqlDatabase必须的函数[static]QSqlDatabaseQSq
- 【论文阅读笔记】《CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL 》
柠石榴
text2sql论文论文阅读笔记语言模型
文章目录一、论文基本信息1.文章标题2.所属刊物/会议3.发表年份4.作者列表5.发表单位二、摘要三、解决问题四、创新点五、自己的见解和感想六、研究背景七、研究方法模型实验数据评估指标八、总结九、相关重要文献一、论文基本信息1.文章标题CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL2.所属刊物/会议未明确标注(会议缩写为“C
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- 《深入理解Apache Dubbo与实战》第三章的阅读笔记
我在阳澄湖畔吃炸鸡
后端JAVADubbojava
文章目录前言一、注册中心概述1.简介2.工作流程二、Zookeeper注册1.原理2.发布/订阅三、Redis的注册四、缓存五、设计模式前言本文是《深入理解ApacheDubbo与实战》第三章的阅读笔记。第三章的主要内容是讲注册中心,书中主要围绕:1.注册中心的工作流程2.注册中心的数据结构3.订阅发布的实现4.缓存机制5.重试机制6.设计模式这几个部分讲解一、注册中心概述1.简介Dubbo通过注
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p175-p181
算法
《算法导论(第4版)》学习第31天,p175-p181总结,总计7页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.amortize(1)amortize:a-("to")+mortus("dead")vt.amortizeoriginallymeans"tokilloff",overtime,itevolvestomean"topayoffgraduallybyperiodicpaymentsof
- 《基于VC平台下C++反汇编与逆向分析研究——No.2》
三、缺
汇编及逆向工程c++/C
分析环境:WIN7sp1所用工具:VC++6.0/OllyDBG/IDA适用人群:有一定计算机基础,熟悉C/C++编程,熟悉X86系列汇编/了解OD/IDA等调试工具使用,对逆向安全有极大兴趣者!————————————————————————————————————————————————开篇前言:数据类型和运算符是任何编程语言的基础,而对于逆向而言亦是,只有牢固的基础才能走得更远...————
- 【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmark
zsq
论文分享论文阅读笔记NLP大语言模型幻觉
0论文信息题目:AToken-levelReference-freeHallucinationDetectionBenchmarkforFree-formTextGeneration作者:TianyuLiu,YizheZhang,ChrisBrockett,YiMao,ZhifangSui,WeizhuChen,BillDolan会议:ACL,2022链接:https://arxiv.org/ab
- 论文阅读笔记—— Multi-attentional Deepfake Detection
jessIoss
论文阅读笔记DeepFake论文阅读笔记
文章目录Multi-attentionalDeepfakeDetection背景创新贡献方法注意图正则化的区域独立性损失注意力引导的数据增强实验Multi-attentionalDeepfakeDetection来源:CVPR2021作者:HanqingZhao1WenboZhou1,†DongdongChen2TianyiWei1WeimingZhang1,†NenghaiYu1单位:Unive
- [论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Heartache Doctor
笔记论文阅读笔记
Abstract将LLM带来的语言zero-shot能力扩展到图像领域,让图像pretrain不再局限于由数据集定义的类别,从而大幅度提升在downstream任务zero-shot的精度。文章提供了从零预训练的CLIP模型,用以训练的大数据集,以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下,使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。→\rightarrow→CV是否也
- GLIDE论文阅读笔记与DDPM(Diffusion model)的原理推导
大写-凌祁
论文阅读笔记人工智能深度学习python机器学习计算机视觉
Abstract扩散模型(Diffusionmodel)最近被证明可以生成高质量的合成图像,尤其是当它们与某种引导技术结合使用时,可以在生成结果的多样性与保真度之间进行权衡。本文探讨了在文本条件图像生成任务中使用扩散模型,并比较了两种不同的引导策略:CLIP引导和无分类器引导。我们发现,人类评估者更倾向于使用无分类器引导方法,无论是在照片真实感还是与文本描述的匹配度方面,该方法通常都能生成具有高度
- 论文阅读笔记——FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING
寻丶幽风
Background论文阅读笔记流匹配扩散模型人工智能
FlowMatching论文扩散模型:根据中心极限定理,对原始图像不断加高斯噪声,最终将原始信号破坏为近似的标准正态分布。这其中每一步都构造为条件高斯分布,形成离散的马尔科夫链。再通过逐步去噪得到原始图像。Flowmatching采取直接将已知分布(如白噪声)转换为真实数据分布来生成数据,并且Flow是基于NormalizingFlow,故而是可微双射。生成过程中变化的概率密度构成一个集合,称为概
- idea两个好用的插件-Code Reading Note与RestfulTool
软件老王
intellij-ideajavaintellijidea
1、问题描述介绍两个idea插件,感觉很好用,记录下。2、问题描述解决2.1CodeReadingNote插件——代码阅读笔记这个插件的原始功能是:对指定代码记录阅读笔记,然后增加到指定代码点,纳尼?看个代码还要把读书笔记写到代码中啊?个人认为有点小鸡肋。。2.1.1需求点(1)idea快捷键有些记不住,比如:Ctrl+Alt+T,使用(if…else,try…catch,for,synchron
- 论文阅读笔记——Step1X-Edit: A Practical Framework for General Image Editing
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记理解生成模型多模态人工智能
Step1X-Edit论文当前图像编辑数据集规模小,质量差,由此构建了如下数据构造管线。高质量三元组数据(源图像、编辑指令、目标图像)。主体添加与移除:使用Florence-2对专有数据集标注,然后使用SAM2进行分割,再使用ObjectRemovalAlpha进行修复。编辑指令结合Step-1o和GPT-4o生成,然后人工审查有效性。主体替换与背景更改:使用Florence-2对专有数据集标注,
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p162-p163
算法
《算法导论(第4版)》学习第28天,p162-p163总结,总计2页。一、技术总结1.heapsort(1)(binary)heap(堆/二叉堆)(2)completebinarytree(完全二叉树)(3)max-heap(最大堆)定义:A[PARENT(i)]≥A[i]。看了很多定义,不得不说还是这个定义最简洁,准确。(4)min-heap(最小堆)定义:A[PARENT(i)]≤A[i]。2
- 论文阅读笔记——Nexus-Gen: A Unified Model for Image Understanding, Generation, and Editing
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记多模态理解生成自回归扩散模型
Nexus-Gen论文Nexus-Gen采用预测图像嵌入作为中间条件,链接自回归模型和扩散模型,通过预填充自回归避免嵌入误差传播,突破传统外界LLM因条件压缩导致信息丢失,提高理解生成模型在理解任务和生成任务上的性能表现。传统的图像生成任务往往局限于Text-to-Image场景,模型侧重于图像质量或局部内容填充。而Nexus-Gen的架构设计突破了这一范式,不仅具备高质量图像生成能力,还可以执行
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p134-p155
算法
《算法导论(第4版)》学习第26天,p134-p155总结,总计22页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.paradox(1)paradox:para-("contraryto")+doxa("opinion")c/u.asituationthatcontainstwooppositefacts(悖论)。(2)示例"Thisstatementisfalse."isaparadox——If
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p127-p133
codists
读书笔记算法
《算法导论(第4版)》学习第24天,p127-p133总结,总计7页。一、技术总结1.probabilisticanalysis(概率分析)(1)定义Probabilisticanalysisistheuseofprobabilityintheanalysisofproblems.2.randomizedalgorithm(1)定义Moregenerally,wecallanalgorithmra
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p1178-p1212
算法
《算法导论(第4版)》学习第25天,p1178-p1212总结,总计35页。一、技术总结1.AppendixC:CountingandProbability附录C介绍了计数理论(如:和规则,积规则,串,排列,组合,二项式系数,二项式界等),概率理论(如:样本空间,事件,概率论公理,离散概率分布,连续均匀概率分布,贝叶斯定理等),几何分布与二项分布,二项分布的尾部探究。第5章会时不时的涉及这些内容,
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p115-p126
算法
《算法导论(第4版)》学习第23天,p101-p114总结,总计14页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.vagary(1)vagary:vagus("roving,wandering(闲逛)")c.originally,vagarymeansphysicalwandering,overtime,itevolvestodescribeunpredictablechanges(变幻莫测)。
- 论文阅读笔记——PixArt-α,PixArt-δ
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记T2I扩散模型文生图
PixArt-αPixArt-α论文仅使用28400美元,28M训练数据,训练时长为SD1.5的10.8%,只有0.6B参数量,达到接近商业应用的水准。现有数据集存在的缺陷:图文匹配偏差、描述信息不完整、词汇多样性不足(长尾效应显著)、低质量数据。为了实现低成本训练,华为采用了三阶段的训练策略:第一个阶段是学习像素依赖关系,简单来说是先学习生成真实的图像,这里是用ImageNet数据集训练一个基于
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p101-p114
算法
《算法导论(第4版)》学习第22天,p101-p114总结,总计14页。一、技术总结1.themastertheorem(主定理)二、英语总结(生词:1)1.encompass(1)compass:com-("with,together")+passus("astep")compassliterallymeans"tosteptogether",reflectingtheideaofencircl
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p95-p100
算法
《算法导论(第4版)》学习第21天,p95-p100总结,总计6页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.intuition(1)intuit:in-("into")+tueri("tolookat,whatover,看")vt.tounderstandsomethingimmediatelybasedonyourfeelingratherthanfacts(凭直觉知道)。(2)intuit
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p91-p94
算法
《算法导论(第4版)》学习第20天,p91-p94总结,总计4页。一、技术总结1.recursiontreeIngraphtheory,arecursivetree(i.e.,unorderedtree)isalabeled,rootedtree.Asize-nrecursivetree'sverticesarelabeledbydistinctpositiveintegers1,2,…,n,wh
- AI-多模态-2021:FILIP【一种基于交互的细粒度图文预训练模型】
u013250861
VLM/多模态人工智能
前言FILIP(Fine-grainedInteractiveLanguage-ImagePretrain)是一种基于交互的细粒度图文预训练模型,用于解决图文双塔匹配模型中的细粒度匹配问题。本文对该论文进行阅读笔记,论文:https://arxiv.org/abs/2111.07783FILIP[1]提出是为了解决图文匹配中的细粒度匹配问题。我们之前在博文[2]中曾经讨论过,在图文双塔匹配中,由于
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p86-p90
算法
《算法导论(第4版)》学习第19天,p83-p85总结,总计3页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:2)1.inkling(1)inkling:inclen("utterinanundertone,低声说话")c.ahint(提示);aslightknowledge(一点点知识,浅薄的认知,强调程度轻微,有限。翻译的时候转成动词翻译较好)。(2)示例Togetaninklinghowthenum
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p59-p75
codists
读书笔记算法
《算法导论(第4版)》学习第15天,p59-p75总结,总计17页。一、技术总结1.floor(向下取整)andceiling(向上取整)Foranyrealnumberx,wedenotethegreatestintegerlessthanorequaltoxby⌊x⌋(read‘thefloorofx’)andtheleastintegergreaterthanorequaltoxby⌈x⌉(
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p76-p81
codists
读书笔记算法
《算法导论(第4版)》学习第16天,p76-p81总结,总计7页。一、技术总结1.densematrix(密集矩阵)&sparsematrix(稀疏矩阵)、(1)定义Generally,we’llassumethatthematricesaredense,meaningthatmostofthen²entriesarenot0,asopposedtosparse,wheremostofthen²e
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p82-p82
codists
读书笔记算法
《算法导论(第4版)》学习第17天,p82-p82总结,总计1页。一、技术总结1.MatrixMatrices(矩阵)(1)教材因为第4章涉及到矩阵,矩阵属于线性代数(linearalgebra)范畴,如果不熟悉,可以看一下作者推荐的两本教材:GilbertStrang的《IntroductiontoAppliedMathematics》和《LinearAlgebraandItsApplicati
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
dcj3sjt126com
PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后