- 深度学习:让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
1.深度学习:突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑神经网络的多层结构,让AI能够自动学习数据中的复杂特征,从而完成更高级的认知任务。例如,传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征,而深度学习能直接从原始图片中,自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征,最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力,让深度学习突破了传统AI的
- 马斯克整出的半仙儿,Chat GPT会让多少白领失业?可能会带来哪些变化?
良辰美景5566
这几天,ChatGPT火了,是美国一家叫OpenAI的高科技公司研发的,背后的投资人是谁?——埃隆马斯克!这哥们儿只要一出手,注定就和新奇呀伟大呀啥的绑在一起了,他搞的项目,比如特斯拉、星链、脑机接口,光听名字就透着不俗。很多人纳闷儿,他这次搞得ChatGPT是个啥玩意儿?简单说就是一个人工智能聊天软件,这个软件比以往的智能聊天软件强在哪儿?这么说吧,这简直就是个半仙儿啊。如果您是一位老人,这个C
- 量子计算与AI融合的技术突破与实践路径
量子计算与人工智能的融合正开启一个全新的技术纪元,这种"量智融合"不是简单的技术叠加,而是多领域、多学科的横向连接,通过协同创新实现非线性增长。本文将深入探讨这一领域的最新进展、技术实现路径以及行业应用案例。电子-光子-量子一体化芯片:硬件基础突破2025年7月,美国波士顿大学、加州大学伯克利分校和西北大学团队联合开发出全球首个电子-光子-量子一体化芯片系统。这一突破性成果发表在《自然·电子学》杂
- 117、Python机器学习:数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备:数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分,数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念,以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步,它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- 2025年各细分产业链企业数据(汽车、数字经济、食品、制造业)
经管数据库
汽车智能手机数据分析
本数据包含2025年及之前的所有上中下游企业信息,67个细分产业。汽车专区、数字经济专区、数字创意专区、未来产业专区、高端装备专区、新能源专区、食品农业专区、传统制造业专区等71个文件。汽车专区:充电桩制造动力电池汽车材料制造汽车制造汽车制造设备汽车座椅制造驱动电机制造燃料电池汽车制造燃料电池系统制造新能源汽车制造智能驾驶智能视觉数字经济专区:5g边缘计算大数据类服务器光通信集成电路区块链人工智能
- 2024年,想要靠做软件测试获得高薪,还有机会吗?
朱公子的Note
软件测试
2024年,科技行业风云变幻,随着自动化技术和人工智能的发展,软件测试领域的竞争愈发激烈。很多人会问,现在还投身软件测试,真的能拿到高薪吗?尤其是当越来越多的自动化工具涌现,手动测试员会不会被淘汰?时间过得真快,一眨眼,2024年已经过去了一大半。最近正值金九银十招聘季,后台不免又出现了这几个同学们关心的问题:2024年还能转行软件测试吗?零基础转行可行吗?那么,2024年,软件测试行业的高薪岗位
- 2023-09-15 五角大楼探索生成式人工智能解决方案
泰格
佳文砺道智库2023-09-1409:58发表于北京据“防务头条”网9月12日报道,美国研究机构“特殊竞争力研究项目”(SCSP)的一份报称告,如果美国想在制定生成式人工智能的开发和使用规范方面引领全球,就必须增加联邦研发支出,建立新的政府机构,或者改变现有的政府机构。生成式人工智能可以加速新药和网络安全解决方案的发现,从根本上实现更好的计算机网络,并提高公众的理解。但在对手手中,它可能会导致更多
- 学习笔记(39):结合生活案例,介绍 10 种常见模型
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记生活
学习笔记(39):结合生活案例,介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”!根据不同的任务场景(分类、回归、聚类等),还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言,结合生活案例,介绍10种常见模型及其适用场景:一、回归模型(预测连续值,如房价)1.决策树(DecisionTree)原理:像玩“20个问题”游戏,通过一系列判断(如“面积是否>100㎡?”“房龄是否0.5就判为“会”
- LLM系统性学习完全指南(初学者必看系列)
GA琥珀
LLM学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM(LargeLanguageModels,LLM)的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发,逐步剖析自然语言处理(NLP)的经典范式,深入探究引发革命的Transformer架构,并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后,我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用,涵盖对齐
- python automl_自动化的机器学习(AutoML):将AutoML部署到云中
编辑推荐:在本文中,将介绍一种AutoML设置,使用Python、Flask在云中训练和部署管道;以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网,由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么?AutoML是一个很宽泛的术语,理论上来说,它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是,我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
- 人工智能服务器处理器的全新定义 两大头部品牌旗舰款的王者之争!云储存cpu_云服务器处理器_企业服务器处理器
一、旗舰处理器架构解析IntelXeon6900系列代表着英特尔在服务器处理器领域的最新成果,采用增强版Intel7制程工艺打造。该系列最高配置56个物理核心,通过超线程技术支持112个逻辑线程,在处理多线程任务时展现出卓越的性能表现。内存子系统方面,支持8通道DDR5-4800内存配置,最高可扩展至4TB容量,为内存密集型应用提供了充足带宽。特别值得一提的是其集成的AMX高级矩阵扩展指令集,这项
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医疗AI:从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天,医疗人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”,医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经,医疗AI的应用多集中在某一特定环节,比如利用深度学习算法分析医学影像,辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率,但随着医疗行业对AI技术
- python--自动化的机器学习(AutoML)
Q_ytsup5681
python自动化机器学习
自动化机器学习(AutoML)是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法,旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤,让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下:1.自动化的概念:自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化,从最初的物理机械到后来的数字程序控制,再到现在的人工智能和机器学习,自动化已经渗
- 最新1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
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影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,欢迎大家!研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达数据集中找到
- 人人皆有神功:AI如何改变程序员的江湖地位?
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在人类的历史中,每一次技术革命都重新洗牌了社会的力量结构:工业革命带来机器力量的爆发,信息时代成就了程序员的黄金时代。而如今,随着通用人工智能(AGI)和大模型技术的突飞猛进,我们正在步入一个**“人人皆有神功”的AI江湖时代**。当AI成为每个人的智能助手,编程是否还重要?程序员将何去何从?本文将以“武林江湖”的隐喻,探索AI时代的技术平权与社会重构。一、技术平权真的来了吗?过去,程序员之所以被
- 工业大模型应用报告:新机遇、挑战与未来展望
花生糖@
AIGC学习资料库大模型人工智能应用扩展屏应用开发AI机器学习
大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述:大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代,推动技术创新和应用。大模型有望成为驱动工业智能化的引擎,提高研发效率、拓展生产制造智能化应用边界、提升经营管理水平。大模型应用落地需要深度适配工业场景,解决行业知识和企业特定环境的理解问题。大模型和小模型在工业领域将长期并存小模型应用呈现倒U型分布,主要集中在生产制
- AI时代的弯道超车之第十七章:黄仁勋:坚持一件事,哪怕坐足冷板凳
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AI时代-弯道超车-逆袭人生人工智能
在这个AI重塑世界的时代,你还在原地观望吗?是时候弯道超车,抢占先机了!李尚龙倾力打造——《AI时代的弯道超车:用人工智能逆袭人生》专栏,带你系统掌握AI知识,从入门到实战,全方位提升认知与竞争力!内容亮点:AI基础+核心技术讲解职场赋能+创业路径揭秘打破信息差+预测行业未来第十七章:黄仁勋:坚持一件事,哪怕坐足冷板凳我们终于来到了第十七章,也是这本人物传记中该领域的最后一章。前面我们讲到了李飞飞
- AI+Python赋能!长时序植被遥感动态分析全攻略:从物候提取到生态评估
梦想的初衷~
土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域,展现出传统方法难以企及的技术优势
- 认知革命
牧羊少年的时间之旅
看完人类简史后产生了一个想法,人类经过几万年的演化从采集时代,农业社会,再到工业革命和最近的科技革命,每一次的演变升级都是对传统认知的一次革新。但是我们现在的科技发展是如此的迅速,但是认知的进步却非常缓慢。克隆人,基因设计,人工智能,生化科技,量子计算等很多领域都是传统文化所无法理解和接受的,但是这些却依然有条不紊在进行中。所以人类目前急需一次认知的革命才能追上科技的脚步,不然一定会造成认知和现实
- 深入TA-Lib:量化技术指标详解
深入TA-Lib:量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析,涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等,并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例,助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容,包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法,并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
- AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能copilotai
AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词:人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要:本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析,提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念,然后详细讲解关键技术,包括自然语言处理、代码生成算法等,接着通过实际案例展示应用效果,最后讨论
- AI 人工智能与 Copilot 碰撞出的火花
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能copilotai
AI人工智能与Copilot碰撞出的火花关键词:AI人工智能、Copilot、代码辅助、智能编程、人机协作、软件开发、技术创新摘要:本文深入探讨了AI人工智能与Copilot碰撞所产生的一系列效应。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者、文档结构和术语表。接着阐述了核心概念与联系,展示了其原理和架构的示意图及流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并通过Python代码进行说明。同时给出了数
- #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1
fzyz123
Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》,Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中专注于智能体(Agent)如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同,强化学习的核心在于序贯决策:智能体通过试错探索环境,根据行动
- 微算法科技技术突破:用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革
MicroTech2025
量子计算算法神经网络
随着量子计算和机器学习的迅猛发展,企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下,微算法科技(NASDAQ:MLGO)成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法,突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础,借助量子计算的强大算力,极大提升了网络训练和评估效率,并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构,广泛应用于图像分类、
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
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图机器学习(13)——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务,其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是,由于这类方法在设计上具有通用性,同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上,这是网络分析的重要步骤,同时也
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在如今这个人工智能飞速发展的时代,语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面,从智能聊天机器人到文本生成工具,都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目,正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案,让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM:背景与意义vLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个专注于大型语言模型推
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用(339)
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大数据新视界Java大视界java大数据机器学习金融情绪指数投资决策量化策略情绪分析
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用(339)引言:正文:一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告1.3情绪数据预处理管道二、Java驱动的金融市场情绪指数构建模型2.1多维度情绪指数计算框架2.2情绪指数与投资决策的映射模型三、Java在金融投资决策支持中的实战应用3.1量化私募情绪
- 算法学习笔记:17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域,蒙特卡洛算法(MonteCarloAlgorithm)以其独特的随机抽样思想,成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估,从物理模拟到人工智能,蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路,结合实际应用场景与Java代码实现,并融入考研408的相关考点,穿插图片辅助理解,帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb