- 什么是护网(HVV)?需要什么技术?网络安全零基础入门到精通教程建议收藏!
程序员晓晓
web安全干货分享计算机网络安全黑客技术护网行动渗透测试
什么是护网行动?护网行动是以公安部牵头的,用以评估企事业单位的网络安全的活动。具体实践中。公安部会组织攻防两方,进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击,检测出防守方(企事业单位)存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗,企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。“护网行动”是国家应对网络安全问题所做的重要布局之一。“护网行动”从2016年开始,随着我国对网络安全的重视,涉及单位不断扩大,越来越
- AI进化论:从图灵测试到智能革命的临界点
A达峰绮
人工智能数据处理经验分享AIGCAI人工智能
智能觉醒的起源密码(1943-2010)在曼彻斯特维多利亚大学的实验室里,1948年"Baby"计算机完成人类首个存储程序运行实验时,艾伦·图灵正在构思《计算机器与智能》。这篇划时代论文提出的"模仿游戏"测试,为人工智能奠定了哲学基础。1956年达特茅斯会议上,麦卡锡正式提出"人工智能"概念,当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。神经网络的发展轨迹充满戏剧性:1958年罗森布拉特发明
- Pytorch使用手册-DCGAN 指南(专题十四)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs(深度卷积生成对抗网络)。我们将训练一个生成对抗网络(GAN),在给它展示大量真实名人照片后,它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现,而本文档将对该实现进行详细解释,并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心,你不需要事先了解GAN的知识,但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
- 硅谷企业的大数据平台架构什么样?看看Twitter、Airbnb、Uber的实践
大数据v
分布式数据库大数据编程语言hadoop
导读:本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。作者:彭锋宋文欣孙浩峰来源:大数据DT(ID:hzdashuju)01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。▲图7-2Twitter大数据平台架构Twitter的大数据平台开发比较早,很多
- CVPR2025 | 对抗样本&智能安全方向论文汇总 | 持续更新中~
四口鲸鱼爱吃盐
文献阅读安全transformer深度学习对抗样本神经网络视觉语言模型后门攻击
汇总结果来源:CVPR2025AcceptedPapers若文中出现的论文链接和GitHub链接点不开,则说明还未公布,在公布后笔者会及时添加.若笔者未及时添加,欢迎读者告知.文章根据题目关键词搜索,可能会有遗漏.若笔者出现遗漏,欢迎告知.部分文章还未公布正文,只有名称.MindtheGap:通过查询更新分析检测正在进行中的黑盒对抗攻击MindtheGap:DetectingBlack-boxAd
- 生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究
辛迎蕌
人工智能
摘要本文深入探究生成式对抗网络(GAN)在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理,阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践,分析面临的挑战与创新方向,呈现GAN对艺术创作模式的变革,为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中,生成式对抗网络(GAN)作为一项突破性技术,为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界,以独特的对抗学习
- LLM(7):文本分词 token 化
CS创新实验室
大模型人工智能深度学习LLM
下面讨论如何将输入文本分割成独立的token,这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语,要么是特殊字符,包括标点符号,如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里,我们将输入文本分割成独立的token,这些tokens要么是词语,要么是特殊字符,如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》,该作品已进入公
- 网络安全漏洞与修复 网络安全软件漏洞
Hacker_Nightrain
web安全安全网络
文章目录一、软件漏洞的概念1、信息安全漏洞简述2、软件漏洞3、软件漏洞概念4、软件漏洞的成因分析二、软件漏洞标准化管理1、软件漏洞分类2、软件漏洞分级3、安全漏洞管理规范一、软件漏洞的概念1、信息安全漏洞简述信息安全漏洞是信息安风险的主要根源之一,是网络攻防对抗中的主要目标。由于信息系统漏洞的危害性、多样性和广泛性,在当前网路空间博弈中,漏洞作为一种战略资源被各方所积极关注。对于信息安全漏洞的不同
- 客户总是提出不合理的需求,如何破局?
在项目管理中,“客户提出不合理需求”是项目经理最常遇到的挑战之一。这些需求可能超出合同范围、违背技术可行性、突破预算或时间限制,甚至逻辑上自相矛盾。但真正的困境往往不在于需求本身是否合理,而在于如何平衡客户期望与项目边界,将对抗转化为合作。本文将从需求本质剖析、结构化应对策略到高阶破局思维,提供一套系统化的解决方案。一、需求“不合理”的本质诊断表象与根源的错位冰山模型:客户表面需求(如“界面要更酷
- 路径问题(greedy):地下城游戏
神里流~霜灭
动态规划精讲算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
题目描述:恶魔们抓住了公主并将她关在了地下城dungeon的右下角。地下城是由mxn个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士最初被安置在左上角的房间里,他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至0或以下,他会立即死亡。有些房间由恶魔守卫,因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数(若房间里的值为负整数,则表示骑士将损失健康点数);其他房间要么是
- 智慧物流数字管理系统设计案例分析
UI设计开发服务商
数据分析数据挖掘
你好,宝子们!艾斯视觉团队在此,我们专注于UI设计和前端开发领域10年有余。非常高兴能与您分享我们的经验和见解。如果您觉得有所帮助,请给予我们支持和关注,并随时私信我们,共同探讨进步!谢谢您的鼓励!随着科技的飞速发展,数字化已经成为现代物流业的重要发展趋势。智慧物流数字管理系统旨在通过先进的技术手段,实现物流信息的实时共享、智能分析和优化决策,从而提高物流效率、降低成本并提升客户满意度。本文将以一
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- 新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题
沛哥网络安全
web安全学习安全udp网络协议
CTF(CaptureTheFlag)介绍与六大题型解析一、什么是CTF?CTF(CaptureTheFlag),意为“夺旗赛”,是一种信息安全竞赛形式,广泛应用于网络安全领域。CTF竞赛通过模拟现实中的网络安全攻防战,让参赛者以攻防对抗的形式,利用各种信息安全技术进行解决一系列安全问题,最终获得“旗帜(Flag)”来获得积分。CTF赛事一般分为两种形式:Jeopardy(解题模式):参赛者通过解
- 黑客最恨的安全武器!开发者必知的代码签名证书终极指南
ssl证书数字证书
为什么黑客害怕代码签名证书?当用户下载未签名的软件时,系统会弹出“未知发布者”红色警告——这正是黑客的突破口。超过62%的用户会因此放弃安装,而剩下的用户可能因忽略警告而中招。代码签名证书通过加密技术为软件赋予“数字身份证”,让用户瞬间识别开发者身份,直接切断黑客伪装合法软件的传播链。这是开发者对抗黑产的终极防线。代码签名证书申请流程↓1、快速申请入口2、直接访问JoySSL官方网站,注册一个新账
- RTX4070Ti性能实测与优化解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文将以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心,系统化呈现其在4K与2K分辨率下的性能表现差异,并深入解析光线追踪与DLSS3.0技术对游戏体验的实际影响。通过15款主流3A大作的帧数实测数据,结合《赛博朋克2077》《艾尔登法环》等典型场景的测试结果,量化对比不同画质预设下的流畅度变化。此外,文章将提供经过验证的超频参数配置方案,涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化,
- 守护数字世界的"房产证":单域名证书背后的经济学隐喻
安全
当17世纪阿姆斯特丹的商人开始用纸质证书证明房产所有权时,他们可能想不到四百年后的人类正在用数字证书守护虚拟世界的"不动产"。在这个数据洪流奔涌的时代,单域名证书就像数字经济中的"微型房产证",用加密算法在混沌的互联网世界圈定出可信的领地。一、信任的拓扑学:从地契到数字证书1785年亚当·斯密在《国富论》中论述"无形之手"时,可能没有想到互联网时代需要另一种"有形之钥"来维持市场秩序。SSL/TL
- 使用 Docker 部署 Prometheus + Grafana 监控平台
2401_84048398
程序员dockerprometheusgrafana
一、Prometheus简介==================================================================================Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,由SoundCloud公司开发。Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件
- boot spring 获取请求端口浩_SpringMVC/SpringBoot2中使用@RequestHeader获取请求头
weixin_39664998
bootspring获取请求端口浩
SpringMVC/SpringBoot2中使用@RequestHeader获取请求头springMVC/SpringBoot中提供了@RequestHeader注解用来获取请求头。一、使用@RequestHeader获取请求头(一)获取某一个请求头例如,获取accept-language请求头:@GetMapping("/getLanguage")publicResulttest(@Reques
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
Evaporator Core
#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- WSL忘记用户密码——重置密码
不是伍壹
Linuxwindowslinux
参考WSL开发文档及http://www.manongjc.com/detail/60-dllphoqzawubyin.html#google_vignette具体操作:在Ubuntu或任何其他Linux发行版上重置遗忘的WSL密码要在WSL中重设Linux密码,你需要:将默认用户切换为root重置普通用户的密码将默认用户切换回普通用户将默认用户切换为root从Windows菜单中,启动命令提示符
- 【认知框架重构】
调皮的芋头
人工智能神经网络
在信息高度互联的今天,寻找信息洼地和利益洼地已成为获取超额收益的核心能力。这两种"洼地"本质上是市场非有效性的具象化表现,其形成机制和挖掘方法值得系统研究。以下从底层逻辑到操作层面的深度分析:一、认知框架重构时空差理论:信息传播存在物理时滞(如跨境政策变化)、认知时滞(专业门槛导致的理解延迟)、传播层级衰减(信息在传递中的失真)熵增对抗模型:市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入,当维护成本超过收
- 新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题
沛哥网络安全
web安全学习安全udp网络协议
CTF(CaptureTheFlag)介绍与六大题型解析一、什么是CTF?CTF(CaptureTheFlag),意为“夺旗赛”,是一种信息安全竞赛形式,广泛应用于网络安全领域。CTF竞赛通过模拟现实中的网络安全攻防战,让参赛者以攻防对抗的形式,利用各种信息安全技术进行解决一系列安全问题,最终获得“旗帜(Flag)”来获得积分。CTF赛事一般分为两种形式:Jeopardy(解题模式):参赛者通过解
- 技术解析麦萌短剧《阴阳无极》:从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」
短剧萌
分布式架构重构
《阴阳无极》以陈千叶的武道觉醒为线索,展现了传统系统的路径依赖困境与对抗性策略的范式突破。本文将从算法博弈视角拆解这场武侠革命的底层逻辑,探讨如何在性别偏见的数据集中完成模型的自我进化。1.初始模型偏差:继承权剥夺与梯度冻结陈千叶(Agent_C)的成长可视为有偏数据集上的训练:特征歧视:太极门继承规则(Legacy_Rule)作为传统分类器,强行将性别(Gender_Feature)设为负权重参
- 麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》:从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”
短剧萌
算法安全
《我跑江湖那些年》以慕青青的复仇与蜕变为主线,展现了分布式系统中的信任崩塌与对抗性博弈的模型优化。本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻,探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。1.初始训练集:暴力采样与特征空间坍缩慕青青(Agent_M)的成长环境可视为一个高偏差训练集:数据污染事件:村主任(Node_V)通过恶意共识算法(如嫉妒驱动的PoW机制),煽动村民(Sub_Nodes)对果
- 生成式AI+安全:API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁
数信云 DCloud
人工智能安全ai
在生成式AI重塑数字世界的今天,API作为数据流动的“数字血管”,其安全性已成为企业生死存亡的关键。行业数据显示,2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术,承载着75%互联网流量的API体系,正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。然而,这场技术革命也催生了新型威胁:攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求,绕过传统规则引擎;大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露;甚至AI生成的代码漏洞
- AI如何创作音乐及其案例
alankuo
人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 技术解析麦萌短剧《月光下的你》:从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」
萌萌短剧
重构
《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈,本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件:十六年前的对抗攻击许芳菲(Agent_Xu)的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入:标签篡改攻击:许清清(Adversary_XuQing)通过伪造标签(Label_Tampering)将Agent_Xu与傅临州(Node_Fu)强行关联,触发道德约
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round