1. 优化算法学习

高性能计算:GPU加速与分布式训练 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
src小白入门简介吃饱饭，练球安全网络安全 src
隐雾src01为什么别人挖得到洞你挖不到？相信有很多师傅都有在网上看过不少别人发的挖洞的文章为什么你看完之后感觉自己懂了，但真正去实战的时候却挖不到？这就涉及到一个知识转化率的问题在读完这篇文章之后你有没有抓住细节、抓住该学习的点呢？以前怎么样不重要，现在教你们怎么去读一篇文章，然后学习到自己想要的这里我拿北山的一篇文章做例子：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mz
python爬虫之scrapy框架入门，万字教学，从零开始到实战演练，超详细！！！（21）盲敲代码的阿豪 python之爬虫系统教学 python 爬虫 scrapy
文章目录前言1、scrapy的概念和流程1.1学习目标1.2scrapy的概念1.3scrapy框架的作用1.4scrapy的工作流程1.5总结2、scrapy的入门使用2.1学习目标2.2安装scrapy框架2.3scrapy项目开发流程2.4创建项目2.5创建爬虫文件2.6scrapy项目文件说明2.7案例演示2.8实战案例（抓取链家租房信息，存入本地）2.8.1修改items.py文件，在这
人工智能之数学基础：矩阵的范数每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵算法线性代数范数
本文重点在前面课程中，我们学习了向量的范数，在矩阵中也有范数，本文来学习一下。矩阵的范数对于分析线性映射函数的特性有重要的作用。矩阵范数的本质矩阵范数是一种映射，它将一个矩阵映射到一个非负实数。矩阵的范数前面我们学习了向量的范数，只有当满足几个条件的时候，此时才可以，那么矩阵也是一样的，当满足下面的条件的时候，才可以定义||A||为矩阵A的范数矩阵范数的性质连续性矩阵范数是连续的函数。即如果矩阵序
西门子PLC S7-1200实例详解：涉及安川机器人通信、伺服电机控制及传感器数据轮询 DMQAfdLc 机器人大数据
西门子PLCS7-1200程序实例解析：电气编程者的技术之旅随着科技的飞速发展，工业自动化已成为现代制造业的核心。西门子PLC以其卓越的性能和广泛的应用，成为了工业控制领域的佼佼者。在本次技术博客中，我们将深入探讨西门子PLCS7-1200在博图版本V15下的应用实例，为电气编程者提供宝贵的学习借鉴。一、西门子PLC与安川机器人TCPIP通讯在工业自动化领域，PLC与机器人之间的通讯至关重要。西门
论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection zl29 学习目标检测人工智能
代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习，从而强制模型生成能够突出目标结构的特征。这一机制有助于提高目标边界的精准定位，从而提升伪装目标的检测性能。模块结构BGNet的架构基于Res2Net-50，编码器提取多级特征，解码器通过EA
使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用 VYSAHF python
MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台，致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等，这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥
【尚硅谷】鸿蒙应用开发 - 带源码课件 6v6-博客 harmonyos 华为
【尚硅谷】鸿蒙应用开发-带源码课件课程描述本教程精心设计了一款精致而小巧的实战应用，贯穿整个学习过程，真正做到理论与实践相结合。课程内容从基础到高级，层层递进，全面覆盖鸿蒙应用开发的所有必备技能。通过图解抽象知识、丰富的案例和清晰的讲解，帮助学习者快速掌握鸿蒙应用开发的核心技术。课程亮点实战驱动：以实际应用案例为主线，贯穿整个学习过程，让学习更贴近实际开发需求。内容全面：从基础概念到高级技能，系统
部分标签数据集生成与过滤特定标签方法阳光明媚大男孩机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
使用spring data MongoDB对MongoDB进行简单CURD操作示例其实我就是个萌新 spring mongodb java
本文章为作者个人学习笔记，仅作参考。1.application.properties配置spring.data.mongodb.database=[数据库名]spring.data.mongodb.host=localhost[主机名,本机：localhost]spring.data.mongodb.port=[数据库端口，默认:27017]2.根据数据库文档定义实体类：@RequiredArgs
暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025） AndrewHZ 深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习 transformer 暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一，近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度，系统梳理近三年（2023-2025）该领域的关键突破，并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202
C++基础匿名对象，友元和常成员(const) 没有百宝袋的哆啦A梦 c++java jvm
目录学习内容：1.匿名对象2.友元2.1友元的引入2.2友元函数2.3友元类2.4友元的总结3.常成员（const）3.1常成员的引入3.2常成员函数3.3常对象3.4mutable关键字3.5常函数3.6关于C/C++中const的使用(面试题)学习内容：1.匿名对象1>所谓匿名对象，就是没有名字的对象，生命周期只在当前语句内，所以可以理解成时一个将亡值2>定义格式：直接调用类的构造函数3>使用
金融风控算法透明度与可解释性优化智能计算研究中心其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视
联邦学习算法安全优化与可解释性研究智能计算研究中心其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先，针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾，提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架，通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次，引入可解释性算法（如LIME与SHAP）构建透明化决策路径，结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射，有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外，研究
下一代模型技术演进与场景应用突破智能计算研究中心其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
H800核心性能优化技术智能计算研究中心其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体，H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计，实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
TikTokenizer 项目常见问题解决方案齐飞锴Timothea
TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理，特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
TypeScript语言的计算机视觉苏墨瀚包罗万象 golang 开发语言后端
使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来，TypeScript作为一种现代化的编程语言，因其类型安全和更好的开发体验，逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
日常学习日记——从练习代码中学习梦想成为大牛呀学习 c语言笔记
日常学习日记——从练习代码中学习一、题目展示二、代码展示三、问题剖析四、冒泡排序4.1阐述4.2优缺点4.3逻辑阐述初学者记录不易，还请多多哦点赞支持呀！！也请各位大佬慷慨对我的问题提出指正如果对我的阐述有些疑问或者觉得博主写的不对，评论下来。主播觉得有道理一定会一一改正！！一、题目展示二、代码展示#include#defineMAX1000intmain(){intn,m=0;scanf("%d
MyBatis 学习经验分享吱屋猪_ mybatis 学习经验分享
MyBatis是一个广泛使用的Java持久层框架，它为开发者提供了灵活、易用的数据库操作方式。与Hibernate等全自动化ORM（对象关系映射）框架不同，MyBatis采用了更精细的控制，允许开发者在SQL语句和Java对象之间进行映射。通过它，开发者可以直接编写SQL查询，灵活处理数据库操作，并且仍然享受到框架提供的简化工作流程。以下是我在学习MyBatis过程中的一些经验分享。1.理解MyB
DeepSeek混合专家架构赋能智能创作智能计算研究中心其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下，DeepSeek混合专家架构（MixtureofExperts）通过670亿参数的动态路由机制，实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度：精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能，将学术论文写作效率提升40%以上；
怎样用Java实现快速排序与找到数组中第k小的值？上官美丽 java 算法排序算法
大家好，今天我们来聊聊在Java中如何实现快速排序算法，以及如何利用这个排序算法来找到一个数组中的第k小的值。这两个主题在算法和数据结构的学习中都非常重要，理解这些内容对编写高效程序有很大的帮助！快速排序（QuickSort）是一种非常流行的排序算法，因为它在平均情况下表现得非常迅速。它的基本思路是通过一个“基准”值将数组分为两部分，然后递归对这两部分进行排序。听起来简单吧！接下来，我们深入了解一
SvelteKit 最新中文文档教程（7）—— 构建和部署
前言Svelte，一个语法简洁、入门容易，面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性，非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte，我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习，也可以入手我
人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
人工智能之数学基础：线性子空间每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
本文重点在前面的课程中，我们学习了线性空间，本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间，则称W为V的线性子空间（或称向量子空间）。具体来说，设V是一个线性空间，W是
详解离线安装Python库爱编程的喵喵 Python基础课程 python 离线安装 requirements
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了详解离线安装Python库，希望能对
YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声一勺汤 YOLOv11模型改进系列目标检测魔改模块 YOLO YOLOv11 YOLOv11改进改进
在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些，我们使用FSDA模块，处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO
java--(StringBuilder) qq_44766305 java 开发语言
上一节我们讲解了String，这一节我们来讲解StringBuilder。同样让我们带着疑问来学习:1.什么是StringBuilder?2.为什么要有StringBuilder?一、什么是StringBuilder?StringBuilder可以看成是一个容器，创建之后里面的内容是可变的。二、为什么要有StringBuilder？回答这个问题之前，让我们先看一个例子：publicclassdem
Kotlin学习4.3：构造函数 CNwanku Kotlin入门学习 Kotlin 移动开发
Kotlin学习4.3：构造函数主构函数this关键字次构函数主构函数在Kotlin中，构造函数用constructor关键字进行修饰，一个类可以有一个主构造函数和多个次构造函数。主构函数位于类头跟在类名之后，如果主构造函数没有任何注解或可见性修饰符（如public），constructor关键字可省略。主构函数定义的语法格式如下：class类名constructor([形参1，形参2，形参3])
iOS http封装 374016526 ios 服务器交互 http 网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。 KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linux linux教程 linux视频 linux自学 linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodb MongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。不使用索引的查询称
Informatica参数及变量 18289753290 Informatica 参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
python 解析unicode字符串为utf8编码字符串酷的飞上天空 unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。转换方式如下 >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
Hibernate的总结永夜-极光 Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的页面，那么获取到用户填写的基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!"); 运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
学会敬酒礼仪不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。第一部分破坏性创新，从你开始第一章破坏性创新者的基因如何获得启示：发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
表单验证技术百合不是茶 JavaScript DOM对象 String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数一:String对象;通常是对字符串的操作; 1,String的属性; 字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
web.xml配置详解之context-param bijian1013 java servlet web.xml context-param
一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sql PHP Web fckeditor 脚本
1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。示例： String query = "SELECT id FROM users
【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
提高职业素养，做好人生规划白糖_ 人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。 1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web 安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
[开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle 告警日志文件 alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
初二上学期难记单词 dcj3sjt126com english word
lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
#import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
/** * 功能描述随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache 页面缓存
页面缓存目录 1 SimplePageCachingFilter 1.1 calculateKey 1.2 可配置的初始化参数 1.2.1 cach
spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
Java几款性能分析工具的对比摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800 在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
JVM参数配置大全 nickys jvm 应用服务器
JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
（一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774 缓存注解有以下三个： @Cacheable @CacheEvict @CachePut
dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式执行时却抛出以下异常： Exceptio

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