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笔触狂放
Jsp网络编程javaj2eejavawebtomcat项目
学习目标了解网上蛋糕商城的项目需求了解网上蛋糕商城的功能结构熟悉E-R图和数据表的设计熟悉项目环境的搭建通过前面章节的学习,相信读者应该已经掌握了Web开发的基础知识,学习这些基础知识就是为开发Web网站奠定基础。如今,电子商务在我国迅速扩张,越来越多的商家在传统销售模式外,大力拓展网络渠道,越来越多的人们改变了购物习惯,热衷于网络购物,足不出户,享受海淘的乐趣。同时,网上购物具有价格透明,足不出
- 深度学习盛行,还记得哪些传统机器学习方法和模型?
硬件学长森哥
人工智能深度学习机器学习人工智能
开头森哥说:假期前后在准备成像技术的总结,目前已完成两部分,争取在摸索出一些编辑和运营技巧后,完善成一个系列和大家见面;当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术,它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
- 【PyTorch】6.张量运算函数:一键开启!PyTorch 张量函数的宝藏工厂
Icomi_
805.Pytorch入门pytorch人工智能pythonc语言c++深度学习机器学习
目录1.常见运算函数个人主页:Icomi专栏地址:PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下,PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架,为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术,能够处理复杂的数据模式。通过PyTorch,我们可以轻松搭建各类神经网络模型,实现从基础到高级的人工智能应用。接下来,就让我们一同走进PyTorch的世界,探索神经网络与人
- 《语音识别模式、算法设计与实践》——第一章 语音识别概述
静候光阴
语音识别语音识别人工智能python
专栏总目录1.1走进语音识别1.1.1语音识别的定义定义:语音识别是让机器具备自动接收和分析人类的语音,并最终输出对应文本的过程。目标:将输入语音转化为文字的输出目标实现条件:提前规定好该系统可以接收的语音输入形式,比如单个词、命令短语和连续语音。对应的文本输出形式,可以直接翻译出来的对应文本,也可以是经过编码的特殊字符,比如组成发音的基本单位——音素。由此可知,系统的输入和输出不同,决定了语音识
- 基于Java的智能家居设计:基于Java的智能家居仿真环境开发技巧
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
基于Java的智能家居设计:基于Java的智能家居仿真环境开发技巧关键词:智能家居、Java、仿真环境、物联网、软件架构、消息队列、RESTfulAPI1.背景介绍智能家居已成为现代生活的重要组成部分,它通过将各种智能设备连接到网络,实现对家居环境的自动化控制和智能化管理。随着物联网技术的快速发展,智能家居市场呈现出爆发式增长,对智能家居系统的开发和测试需求也日益增加。传统的智能家居测试方法主要依
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找个栗子
PyTorch开始到scipytorch神经网络人工智能
假设有一个二维数据集,目标是根据点的位置将它们分类到两个类别中(例如,红色和蓝色点)。以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务,为更复杂的任务奠定了基础,通过PyTorch的模块化接口,神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。1、数据准备首先,生成一些二维数据:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatpl
- 多维多重背包问题_各种背包五(二维费用背包问题)
zLiM5
多维多重背包问题
问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维,只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]
- 【二维费用的完全背包问题】
羊毛多一点
算法学习动态规划
前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做,但是老师要求用完全背包来做!一、完全背包与0-1背包有什么区别?0-1背包,顾名思义对于每件物品只能拿1次或者0次;而完全背包对于每件物品的拿取没有次数限制。二、二维费用背包二维费用背包是对于每件物品的拿取要付出两项代价,如:重量和体积。三、0-1背包理解0-1背包对我们理解其他背包问题十分重要,首先说一下0-1背包。问题描述
- 【数据结构与算法】力扣 5. 最长回文子串
秀秀_heo
数据结构与算法leetcode算法职场和发展
题目描述5.最长回文子串给你一个字符串s,找到s中最长的回文子串。示例1:输入:s="babad"输出:"bab"解释:"aba"同样是符合题意的答案。示例2:输入:s="cbbd"输出:"bb"提示:1=0&&rightmaxLen){start=oddStart;maxLen=oddLen;}//处理偶数长度回文let[evenStart,evenLen]=expandAroundCenter
- 探索Web3世界:算法与挖矿详解
Java先进事迹
web3算法
哈希算法:区块链的“数字指纹”区块链的结构类似于链表,数据块一个连着一个,链接在一条或多条链上。每个数据块都至少记录着数据、自己的地址和前一个数据块的地址。每个数据块的“地址”的编码都是独一无二的,通过一种称为哈希算法的技术生成。哈希算法能够将任意长度的数据映射为一个固定长度的唯一编码(哈希值)。即使输入数据发生微小变化,生成的哈希值也会截然不同。我们可以将哈希算法比作一台神奇的调色机。无论你放入
- 组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述
十八与她
捷联惯导算法与组合导航原理算法机器学习人工智能组合导航惯导
组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述温馨提示:阅读本篇博文内容,需要读者具备一定的Kalman滤波基础知识上图即为Kalman滤波算法的框架,分为预测(时间更新)和更新(量测更新)两部分,其参数估计的过程就是两者循环迭代的过程。预报,就是根据系统状态方程,从前一时刻状态预测当前时刻的状态的过程,可理解成对系统的先验知识的一种推算。预报中,状态估计和它的方差协方差阵也要给出,从方差协方差阵P的
- 基于DQ轴谐波提取器的PMSM谐波抑制算法仿真研究:主动注入谐波电压与SVPWM调制策略的效果分析
BIdOeVNkOZSO
算法单片机嵌入式硬件
PMSM谐波抑制算法基于DQ轴谐波提取器的永磁同步电机仿真1.通过谐波提取器,直接提取DQ轴的谐波分量进行抑制,对五七次谐波电流抑制效果效果很好。2.为了放大效果,采用主动注入谐波电压的方法,增大了电机中的谐波分量。3.调制算法采用SVPWM,电流环处搭建了解耦补偿模块,控制效果更好。YID:799786174661444甜水井朴素的梭子蟹永磁同步电机仿真:PMSM谐波抑制算法的探索与实现在电力电
- GEE python——gee_pyccd基于连续监测变化检测(Continuous Change Detection and Classification, CCDC)
此星光明
GEE-PYTHONpython开发语言geeccdc变化检测py连续性
目录简介gee_pyccdPyCCDCCDC算法代码1代码2结果简介gee_pyccd协调在GoogleEarthEngine数据上使用PyCCD的脚本。此存储库与Google或USGS没有正式关联。gee_pyccd是一个基于GoogleEarthEngine平台的Python库,用于对遥感时间序列数据进行变化检测和趋势分析。它实现了基于连续监测变化检测(ContinuousChangeDete
- 模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类
CV视界
模式识别机器学习与图像处理机器学习python人工智能
模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能(程序与算法)》,如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能(程序与算法)系列讲解-总目录,同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅,优惠价只需9.9元,请多多支持!目录标题模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和paz
- 单词搜索--回溯算法
jump_into_zehe
回溯算法字符串
LeetCode单词搜索给定一个二维网格board和一个字典中的单词列表words,找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。示例:输入:words=["oath","pea","eat","rain"]andboard=[['o','a','a
- Python爬虫获取item_fee-获得淘宝商品快递费用接口
Jelena15779585792
API示例代码python爬虫开发语言
一、引言在电商运营中,了解商品的快递费用是至关重要的。这不仅有助于商家更好地制定价格策略,还能提升用户体验,避免因快递费用不明确而导致的纠纷。淘宝提供了item_fee接口,通过该接口可以查询指定商品的快递费用信息。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫程序,调用淘宝的item_fee接口获取商品快递费用。二、准备工作注册淘宝开放平台账号首先,需要在淘宝开放平台注册一个开发者账号,并创建应用以
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代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:53.最大子序和给你一个整数数组nums,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。示例1:输入:nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出:6解释:连续子数组[4,-1,2,1]的和最大,为6。
- 一文读懂自动编码器:类型、原理与应用
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一文读懂自动编码器:类型、原理与应用近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和
- 智能优化算法应用:天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
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智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
智能优化算法应用:天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用:天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要:本文利用天鹰算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化,以信息熵作为适应度函数,提高其图像分割的性能。1.天鹰算法天鹰算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/
- 无需标定板!Galibr:无需目标的LiDAR相机外参标定新方法
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3D视觉从入门到精通数码相机自动驾驶
编辑:3DCV添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3D视觉最新模组、3DGS系列(视频+文档)、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!写在前面这篇文章
- uni-app技术分享| 10分钟实现一个简易uniapp视频通话
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- 从零开始:eBay账号设置与管理的详细教程
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想要在全球最大的在线市场之一eBay上开启你的电商之旅吗?拥有一个设置完善且高效管理的账号是成功的第一步。本文将为你提供从零开始注册、设置到管理eBay账号的全面指南,让你更轻松地踏上跨境电商之路。一、开启eBay之旅:注册账号1.选择你的起点首先,访问eBay官方网站,选择适合你业务的站点。无论是全球站点还是区域平台,eBay都为你提供了多样化的选择。2.注册账号在主页右上角点击“Registe
- 带你从入门到精通——Python(十一. 闭包、装饰器和深浅拷贝)
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Pythonpython开发语言
建议先阅读我Python专栏中的前置博客,掌握一定的Python前置知识后再阅读本文,链接如下:Python_梦想是成为算法高手的博客-CSDN博客目录十一.闭包、装饰器和深浅拷贝11.1闭包11.1.1作用域11.1.2闭包概述11.1.3global关键字和nonlocal关键字11.2装饰器11.2.1装饰器概述11.2.2装饰器的使用方法11.2.3带参数的语法糖装饰器11.3深浅拷贝11
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- 【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记
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相机重定位
GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络。该网络可以使得不连续帧之间进行信息传递,相比于只能在相邻前后帧之间进行信息传递的序列输入和LTSM,其能捕获更多视角信息以进行重定位。因此LSTM
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
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神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- AtCoder备赛刷题 ABC 383 | 9 Divisors
热爱编程的通信人
算法
学习C++从娃娃抓起!记录下AtCoder(日本算法竞技网站)备赛学习过程中的题目,记录每一个瞬间。附上汇总贴:AtCoder备赛刷题|汇总【题目描述】FindthenumberofpositiveintegersnotgreaterthanNNNthathaveexactly999positivedivisors.找到不大于NNN且恰好有999个因数的正整数的数量。【输入】Theinputisg
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究(Matlab代码实现)
@橘柑橙柠桔柚
神经网络matlabmvc
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述模糊控制(FuzzyControl)是1965年,由美国的Zadeh率先创立了模糊集合论,后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定理。于1974年第一次组成了模糊逻辑控制器,并使用于锅炉和汽轮机的控制系统
- 蓝桥杯python基础算法(2-2)——基础算法(C)——递归
X _X
PythonLanqiao算法
四、递归递归出口:这是递归过程中的终止条件,防止函数无限制地调用自身。当前问题如何变成子问题:这是递归函数中最重要的部分,即如何将当前问题逐步简化为更小的子问题。例题-汉诺塔Hanoi塔由n个大小不同的圆盘和三根木柱a,b,c组成。开始时,这n个圆盘由大到小依次套在a柱上,如图所示。要求把a柱上n个圆盘按下述规则移到c柱上:(1)一次只能移一个圆盘;(2)圆盘只能在三个柱上存放;(3)在移动过程中
- 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