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顾漂亮
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目录深度学习究竟是什么?深度学习的“三驾马车”:数据、模型与算力深度学习的前沿模型架构深度学习在各领域的深度应用深度学习的挑战与应对策略深度学习的未来展望在当今科技飞速发展的时代,深度学习无疑是最炙手可热的领域之一。它宛如一把神奇的钥匙,开启了通往智能世界的大门,从语音识别到图像分类,从自动驾驶到医疗诊断,深度学习的身影无处不在,正深刻地改变着我们的生活与工作方式。深度学习究竟是什么?深度学习隶属
- deepseek免费大模型搜索工具发布
葡萄爱
LLM大模型人工智能深度学习神经网络AIGCAI编程
deepseek免费大模型搜索工具刚刚发布地址:https://chat.deepseek.com/DeepSeek"(深度求索)是一家专注于人工智能技术研究和应用的中国公司。该公司致力于开发和推广先进的AI技术,包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉、机器学习等领域。DeepSeek的核心目标是通过AI技术推动各行业的智能化转型,提升生产效率和生活质量。DeepSeek的主要特点:自然语言处理(
- 基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析(PCA)的摔倒检测
人工智能专属驿站
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基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)相结合的方式,通过提取时空特征来进行摔倒检测。通过对视频帧序列的时空特征进行融合,能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤:时空特征提取:通过卷积神经网络(CNN)提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理:使用循环神经网络(RNN)处理视频帧的时间序列,捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定:将时空特征输入到融合
- 如何选择合适的后端技术栈?
破碎的天堂鸟
学习教程后端开发
选择合适的后端技术栈是构建高效、可靠和可扩展应用程序的关键步骤。以下是基于我搜索到的资料,详细说明如何科学地选择后端技术栈的建议:1.明确项目需求性能要求:根据项目的实时性、高并发处理能力以及数据处理需求,选择适合的技术栈。例如,Node.js适用于流式应用和实时交互,而Python则在数据分析和机器学习领域表现优异。功能需求:根据业务逻辑复杂度,选择支持所需功能的框架。例如,Django适合快速
- 遗传算法与深度学习实战(33)——WGAN详解与实现
盼小辉丶
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遗传算法与深度学习实战(33)——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失3.2使用Wasserstein损失改进DCGAN小结系列链接0.前言原始的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失
- 遗传算法与深度学习实战(32)——生成对抗网络详解与实现
盼小辉丶
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遗传算法与深度学习实战(32)——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型,它由一个生成网络和一个判别网络组成,通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像,它在图像生
- 【Python】已解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)
屿小夏
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- (Aliyun AI ACP 04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述
North_D
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文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读(AliyunAIACP04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
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RapidMiner是一款功能强大且广泛应用的数据分析工具,其核心功能和特点使其成为数据科学家、商业分析师和预测建模人员的首选工具。以下是对RapidMiner的深度介绍:1.概述RapidMiner是一款开源且全面的端到端数据科学平台,支持从数据准备、机器学习、预测分析到模型部署的整个工作流程。它基于Java开发,具有高度的模块化和可扩展性,能够与多种数据源无缝集成,包括MicrosoftExc
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杜小伙伴
python正则表达式后端
原文链接:https://blog.csdn.net/xufive/article/details/102676755在这个列表中,把模块分成11大类:基础类数据库接口类网络通讯类音像游戏类GUI类web框架类科学计算类2D/3D类数据处理类机器学习类工具类针对每一个模块给出了相应的推荐指数,从1颗星到5颗星。这是一个非常主观的判断,仅供参考。★☆☆☆☆:较少被用到★★☆☆☆:重要但较少被用到,★
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qq_27390023
pythonjupyter
JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。###安装pip##pip是一个安装和管理Python包的工具wgethttps://bootstrap.pypa.io/get-pip.pypython3get-pip.py##创建软连接ln-s/usr/
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分享总结快乐
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网络资料整理个人学习,感谢各位大神!(若侵则删)问题10:卷积-目标检测系列问题参考:40+目标检测网络架构大盘点!从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本(2024最新汇总、详细介绍)_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍!!-腾讯云开发者社区-腾讯云关键挑战:类
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- 深入浅出之Convolutional Block Attention Module(YOLO)
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#Pytorch框架YOLO目标检测专栏深度学习目标检测深度学习神经网络计算机视觉
ConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)是一种用于增强卷积神经网络(CNN)特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释:一、CBAM的基本结构CBAM由两个子模块组成:通道注意力模块(ChannelAttentionModule,CAM)和空间注意力模块(SpatialAttentionModule,SAM)。这两个模块可以串联使用,以增强CNN
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机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法(略)2.线性回归(略)3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的练习。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2逻辑回归的原理2.1输入$$h(w)=w_
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引言逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中一种基本而重要的分类算法。在这篇文章中,我们将深入解析逻辑回归的各个方面,包括其基础知识、数学原理、实现方法、以及应用场景。我们还将通过具体的代码示例和应用案例,帮助您全面理解逻辑回归算法。第一部分:逻辑回归的基础知识1.1什么是逻辑回归?逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”,逻辑回归的目标是将预测结
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一、说明最优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个权重,直到准确率不再是上升,迭代停止,那到底什么是最优化问题呢?比如你要从上海去北京,你可以选择搭飞机,或者火车,动车,但只给你500块钱,要求你以最快的时间到达,其中到达的时间就是优化的目标,500块钱是限制条件,选择动车,火车,或者什么火车都
- 大模型的底层逻辑及Transformer架构
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一、大模型的底层逻辑1.数据驱动大模型依赖海量的数据进行训练,数据的质量和数量直接影响模型的性能。通过大量的数据,模型能够学习到丰富的模式和规律,从而更好地处理各种任务。2.深度学习架构大模型基于深度学习技术,通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中,Transformer架构是目前主流的大模型架构,它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。这种架构能够高效地处理序列数据,如文本。3.自
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权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题,本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高,耗时颇多,或者完全超出我们的控制,因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据,我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下,在多项式回归的例子中,我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上,限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技
- 智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的新引擎
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智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的新引擎在数字化转型的浪潮中,企业对于高效、智能的运维管理需求日益迫切。传统的运维模式往往依赖于人工经验,难以应对大规模、复杂多变的IT环境。智能运维分析决策系统(AIOps,ArtificialIntelligenceforITOperations)应运而生,它利用大数据、机器学习、人工智能等技术,实现了运维的自动化、智能化,极大地提升了运维效率与质量,为企业
- AIGC从入门到实战:基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发
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1.背景介绍1.1人工智能的新纪元:AIGC的崛起近年来,人工智能(AI)领域经历了前所未有的发展,其中AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)的崛起尤为引人注目。AIGC借助深度学习模型,能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容,为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型:AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型(简称“大模型”)。这些模型拥
- 大语言模型应用指南:工作记忆与长短期记忆
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能的发展过程中,语言模型的研究一直是重要的一环。早期的语言模型,如N-gram,虽然在一定程度上能够捕捉语言的统计规律,但其无法有效处理语言中的长距离依赖性和复杂结构。这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系,而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来,随着深度学习技术的发展,基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中,长短期记忆网
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(一):全链路开源体系介绍
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- RK3568、RK3588、RK3358性能对比
给生活加糖!
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RK3568、RK3588和RK3358是由Rockchip(瑞芯微电子)推出的不同系列的处理器,广泛应用于嵌入式系统、物联网设备、智能家居、安防设备等领域。以下是它们的性能介绍及差异性对比:1.RK3568CPU:四核ARMCortex-A55架构,主频高达2.0GHz。GPU:Mali-G522EE,支持OpenGLES3.2、Vulkan1.1。NPU:内置0.8TOPs的神经网络处理单元,
- Python-机器学习(二)-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解
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fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit(x,y)#对样本进行预测x_sample=[[0,2]]neighbors=clf.kneighbors(x_sample)neighbors[1]plt.figure(figsize=(16,
- 流式学习(简易版)
想成为配环境大佬
论文学习信息可视化python
最近读论文看到了这个概念,感觉还挺有意思的流形(Manifold)广泛应用于多个领域,如几何学、物理学、机器学习等。流形本质上是一个局部类似于欧几里得空间的空间,即它在某些尺度下看起来像我们熟悉的平面或曲面,但整体结构可能是复杂的。简单来说,你可以把流形想象成一个“弯曲的”空间,在局部上看起来像我们熟悉的平面,但全局上可能是弯曲或折叠的。流形学习(ManifoldLearning)是一种用于降维(
- 2025最全计算机毕业设计选题推荐【前后端全栈方向】
大熊计算机毕设
计算机项目推荐论文笔记
✅博主介绍:CSDN毕设辅导博主、CSDN认证Java领域优质创作者✅技术范围:主要包括Java、Vue、Python、爬虫、小程序、安卓app、大数据、机器学习等设计与开发。✅主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、答辩答疑辅导。文末有博主名片哦正文本文整理了30个涵盖前端Vue、后端Java或Python的全栈开发选题,适用于各种应用场景,帮助你
- 现代编程的影响
2501_90255623
生活
一、编程对技术创新的推动作用1.1引领前沿科技发展编程是人工智能、大数据、物联网、区块链等前沿科技的核心驱动力。通过编程,研发人员能够快速验证并迭代创新想法,推动这些领域的技术突破。例如,在人工智能领域,编程使得机器学习算法得以实现,从而创造出能够自主学习和适应环境的智能系统。1.2促进开源文化繁荣编程促进了开源文化的发展,使得全球范围内的开发者能够共享代码、知识和经验。开源项目不仅加速了技术创新
- 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