- 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN)
盼小辉丶
生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
- Python多线程爬虫模板:从原理到实战的完整指南
傻啦嘿哟
python爬虫开发语言
目录一、为什么需要多线程爬虫?二、基础模板结构解析三、核心组件逐层拆解1.任务队列(Queue)2.线程池管理3.会话保持(Session)4.请求配置优化四、实战中的关键技巧1.动态URL生成策略2.请求间隔控制3.代理服务器支持五、异常处理体系1.三级容错机制2.失败重试策略六、性能优化方向1.连接池配置2.DNS缓存优化3.并发数选择原则七、反爬对抗策略1.请求头伪装2.浏览器指纹模拟3.行
- 《内心强大不怯场》读书笔记2
mitt_
笔记
11.自信的人了解并接纳自己,坚定且有魅力,易赢得他人信任,利于融入团队,取得成功,还能感染他人增强团队凝聚力。12.面对生活中的不如意,与其对抗外界,不如改变自己的心态,内心的转变能影响对世界的感受。13.积极的自我心理能带来幸福,要学会用积极的心态看待日常,幸福是一种可选择的习惯。14.懂得拒绝至关重要,有利于提高我们的工作效率和生活质量。15.要懂得拒绝,拒绝使自己快乐,拒绝利于提升工作生活
- 标题:2025金融护网行动实战指南:从合规防御到智能免疫的体系化进阶
上海云盾商务经理杨杨
金融
引言2025年,随着《中国人民银行业务领域网络安全事件报告管理办法》正式实施,金融护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。面对AI驱动的自适应攻击、勒索病毒与黑灰产协同威胁,金融机构需构建“技术-管理-人才”三位一体的智能防御体系。本文结合新规要求与行业最佳实践,深度解析护网行动的破局之道。一、护网行动的战略转型:从被动合规到主动对抗1.监管升级:新规下的硬性要求事件分级与时效性:央行新规明确
- 守护API可用性:全面对抗DDoS与CC洪水攻击策略
群联云防护小杜
安全问题汇总ddos前端人工智能重构安全
API的可用性直接关系到用户体验和业务收入。分布式拒绝服务(DDoS)和针对应用层的CC(ChallengeCollapsar)攻击,旨在耗尽服务器资源(带宽、连接数、CPU),使合法用户无法访问。这类攻击规模大、来源分散,传统单点防御难以招架。本文将探讨应对策略,并提供网络层和应用层的实用配置示例。一、应用层自建防护:缓解CC攻击(Nginx配置示例)CC攻击通常模拟大量“合法”HTTP请求(如
- Python 里 PyTorch 的生成对抗网络架构
Python编程之道
pythonpytorch生成对抗网络ai
Python里PyTorch的生成对抗网络架构关键词:PyTorch、生成对抗网络(GAN)、深度学习、神经网络、计算机视觉、对抗训练、生成模型摘要:本文深入探讨了在PyTorch框架下实现生成对抗网络(GAN)的完整架构。我们将从GAN的基本原理出发,详细讲解其核心组件、数学基础,并通过PyTorch代码实现一个完整的GAN模型。文章涵盖了从理论到实践的各个方面,包括模型设计、训练技巧、常见问题
- 红队内网攻防渗透:内网渗透之内网对抗:Windows权限提升篇&溢出漏洞&宝塔面板Bypass&CS插件化&MSF模块化
HACKNOE
红队攻防内网渗透研究院windowsweb安全系统安全
红队内网攻防渗透1.内网权限提升技术1.1windows内网权限提升技术--工具篇1.1.1Web到Win系统提权-平台&语言&用户1.1.1.1Web搭建平台差异1.1.1.2Web语言权限差异1.1.1.3系统用户权限差异1.1.1.3.1提权原因1.1.2Web到Win系统提权-Windows2012宝塔面板-哥斯拉1.1.2.1环境条件:1.1.2.1复现搭建1.1.2.1.1Bypass
- 渗透测试指南(CS&&MSF):Windows 与 Linux 系统中的日志与文件痕迹清理
浩策
提权&&权限维持windowslinux运维网络安全安全系统安全web安全
目录️♂️一、清理日志的重要性核心目标案例:域控渗透后日志暴露️二、Windows系统日志清理1.事件日志(EventLogs)2.Web日志(IISLogs)3.PowerShell日志4.其他日志三、Linux系统日志清理1.系统日志(Syslog)2.认证日志(AuthLogs)3.Web服务器日志4.其他日志️四、删除攻击工具与文件1.Windows系统2.Linux系统五、高级红队对抗
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于参数平面拉伸的点云流形攻击(续)
格图素书
平面
目录3.3.4重构分析3.3.5消融实验4基于参数平面拉伸的点云流形攻击4.1点云流形攻击算法设计4.2点云流形攻击网络4.2.1基于TPS的参数平面拉伸4.2.2点云流形攻击对抗样本生成4.2.3训练损失4.3实验与分析4.3.1实验设置4.3.2攻击表现4.3.3攻击扰动幅度分析4.3.4可视化4.3.5消融实验4.3.6流形攻击的特殊效果5点云对抗攻击评测与分析系统5.1系统需求分析5.1.
- [redis 源码走读] - redis 与 raft 算法
码炫课堂-码哥
redis专题redisraft
作者简介:大家好,我是smart哥,前中兴通讯、美团架构师,现某互联网公司CTO联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖,挖的越深,基础越扎实!阶段1、深入多线程阶段2、深入多线程设计模式阶段3、深入juc源码解析阶段4、深入jdk其余源码解析阶段5、深入jvm源码解析码哥源码部分码哥讲源码-原理源码篇【2024年最新大厂关于线程池使用的场
- day53python打卡
qq_58459892
py打开学习pytorch人工智能算法深度学习python
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。一、G
- 攻克AI安全难题:推动人工智能健康前行
AI智能探索者
人工智能安全ai
攻克AI安全难题:推动人工智能健康前行关键词:AI安全、对抗攻击、数据投毒、隐私保护、可信AI摘要:当AI开始诊断疾病、驾驶汽车、审核贷款时,它的“安全”早已不是实验室里的理论问题。本文将用“给小学生讲故事”的方式,拆解AI安全的五大核心威胁(对抗攻击、数据投毒、模型窃取、隐私泄露、算法偏见),结合生活案例、代码实验和真实场景,带你理解AI安全的底层逻辑,并揭示科学家们如何用“对抗训练”“差分隐私
- 检测隐蔽信标流量的新技术——抖动陷阱(Jitter-Trap)
FreeBuf-
web安全安全
2025年6月18日发布的新型检测方法"抖动陷阱(Jitter-Trap)"将网络犯罪分子的规避手段反制其身,为对抗复杂的攻击后渗透(post-exploitation)行为带来新希望。该技术专注于识别传统安全措施经常漏检的隐蔽信标通信。抖动陷阱技术原理抖动陷阱技术利用了威胁行为者在隐藏其命令与控制(C2,CommandandControl)通信时的固有弱点。CobaltStrike、Sliver
- GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器
这张生成的图像能检测吗
GAN系列人工智能计算机视觉算法生成对抗网络机器学习深度学习
GAN中的SSIM指标:图像质量评估的利器在生成对抗网络(GAN)的研究和应用中,如何客观地评估生成图像的质量一直是一个关键问题。传统的像素级指标如MSE和PSNR往往无法很好地反映人眼对图像质量的感知。而SSIM(StructuralSimilarityIndexMeasure,结构相似性指数)作为一种更贴近人类视觉感知的图像质量评估指标,在GAN的评估体系中发挥着重要作用。SSIM指标概述什么
- 【图像处理入门】11. 深度学习初探:从CNN到GAN的视觉智能之旅
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家深度学习图像处理cnn计算机视觉CVGAN
摘要深度学习为图像处理注入了革命性动力。本文将系统讲解卷积神经网络(CNN)的核心原理,通过PyTorch实现图像分类实战;深入解析迁移学习的高效应用策略,利用预训练模型提升自定义任务性能;最后揭开生成对抗网络(GAN)的神秘面纱,展示图像生成与增强的前沿技术。结合代码案例与可视化分析,帮助读者跨越传统算法与深度学习的技术鸿沟。一、卷积神经网络(CNN)基础与实战1.CNN的核心组件与工作原理1.
- AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGC3dai
AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析关键词:AIGC虚拟人物、传统3D建模、生成对抗网络、三维重建、数字孪生、自动化生成、手工建模摘要:本文从技术原理、实现流程、应用场景等维度,深入对比AIGC(人工智能生成内容)虚拟人物与传统3D建模技术。通过剖析核心算法、数学模型和工程实践案例,揭示两者在生产效率、成本控制、艺术表现力等方面的差异。结合具体代码实现和行业应用场景,分析各自的优
- python打卡day53@浙大疏锦行
风逸hhh
python打卡60天行动python开发语言
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。一、数
- 打卡Day53
月宝好q
python60天打卡深度学习人工智能python
知识点:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps:如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数
- 【漏洞挖掘】——33、SSRF攻防对抗(中)
FLy_鹏程万里
【WEB渗透】安全web安全SSRF渗透测试信息安全网络安全
重定向绕过检查场景介绍有时候通过利用开放重定向漏洞可以规避任何类型的基于过滤器的防御,在前面的SSRF示例中假设用户提交的URL经过严格验证以防止恶意利用SSRF行为,但是允许其URL的应用程序包含一个开放重定向漏洞,如果用于后端HTTP请求的API支持重定向,那么您可以构造一个满足过滤器的URL并构造一个到所需后端目标的重定向请求,例如:应用程序包含一个开放重定向漏洞,其中以下URL/produ
- 基于深度学习的图像生成技术:GAN的进阶探索与应用实践
赵大仁
深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GAN)自2014年提出以来,已成为深度学习领域的研究热点。其强大的图像生成能力在众多领域展现出无限潜力。本文将深入探讨GAN的高级技术,分享实践经验,并分析当前GAN研究的最新进展。一、GAN的核心原理回顾生成对抗网络(GAN)由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,两者通过对抗性训练过程不断优化。生成器的目标是生成能够欺骗判别器的样本,而判别器的
- 基于深度学习的智能图像风格转换系统:技术与实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习人工智能机器学习机器人神经网络pythonsklearn
前言图像风格转换是一种将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合的技术,广泛应用于艺术创作、图像编辑和视觉特效等领域。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN),为图像风格转换带来了革命性的进展。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像风格转换系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像风格转换的基本概念1.1什么是图像风格转换?图像风格转换是一种图像处理技术,其目标是
- 护网行动:网络安全的实战演练
Ai大模型小凯
web安全安全网络开发语言网络安全php
一、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
- 微软因安全漏洞禁用黑暗环境下的Windows Hello面部识别功能
FreeBuf-
microsoft
面部识别技术在各种场景中的应用日益广泛,但身份欺诈事件仍时有发生,这表明即使面部识别也并非万无一失。在某些情况下,这些系统可能被攻击者利用。漏洞发现与应对措施近期,微软在Windows10和11系统中禁用了黑暗环境下使用WindowsHello面部识别的功能,此前安全研究人员发现了一个相关漏洞。该漏洞源于微软对对抗性输入扰动(adversarialinputperturbations)的处理不足,
- 生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战
软考和人工智能学堂
人工智能Python开发经验#DeepSeek快速入门开发语言
1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支,主要分为以下几类:变分自编码器(VAE):基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN):通过对抗训练学习数据分布自回归模型:PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels):基于可逆变换的精确密度估计扩散模型(DiffusionModels):最新兴起的生成方法1.2GAN核心思想GAN由生
- 专业级ADSL拨号代理搭建指南:实现动态IP池的终极解决方案
Python×CATIA工业智造
tcp/ip网络协议网络
引言随着互联网数据采集需求的激增,对抗反爬虫策略成为爬虫工程师的必备技能。目标网站普遍采用IP频率检测机制封禁爬虫请求,传统代理IP方案因IP质量差、成本高、资源有限等痛点难以满足高质量数据采集需求。本文将深入解析ADSL拨号代理技术——一种基于电信基础设施的动态IP解决方案,通过物理拨号实现真实住宅IP轮换,突破IP限制瓶颈。本指南将从技术原理到实践部署,系统讲解Linux环境下ADSL拨号代理
- 网络安全护网行动正在进行中!
黑客飓风
web安全安全
护网行动2025关键信息盘点一、护网行动简介护网行动是由国家相关部门组织的国家级网络安全攻防演练,旨在通过真实环境下的攻防对抗:检验关键信息基础设施安全防护能力提升网络安全应急处置水平培养专业化网络安全人才推动网络安全技术创新二、2025年关键信息(预测版)项目预测时间说明行动启动2025年3月官方发布总体方案报名通道开放2025年5月-6月通过指定平台提交材料初筛审核2025年7月资质审查与技术
- DAY 53 对抗生成网络
MasterLLL0228
Python入门(坚持)人工智能
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。imp
- 机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践
m0_75133639
复合材料复合材料机器学习人工智能水泥基材料科学电力工业航空航天科学
会议背景人工智能与材料科学的深度融合正推动复合材料研究进入新阶段。本次会议聚焦机器学习在智能水泥基复合材料中的创新应用,涵盖材料设计优化、性能预测、缺陷检测及寿命管理等前沿方向,为跨学科研究提供方法论支持。会议亮点1.前沿技术融合围绕材料科学核心挑战(如强度预测、小样本数据分析),系统讲解:物理信息神经网络(PINNs):融合物理定律解决材料力学问题生成对抗网络(GAN):实现复合材料数据增强可解
- 软件开发怎么对抗抄袭_对抗软件开发中的复杂性
cullen2012
编程语言python人工智能java大数据
软件开发怎么对抗抄袭这是怎么回事(What'sthisabout)Afterworkingondifferentprojects,I'venoticedthateveryoneofthemhadsomecommonproblems,regardlessofdomain,architecture,codeconventionandsoon.Thoseproblemsweren'tchallengin
- AIGC 音乐:满足音乐创作的个性化定制需求
SuperAGI2025
AIGCai
AIGC音乐:满足音乐创作的个性化定制需求关键词:AIGC音乐、人工智能音乐生成、个性化音乐创作、音乐AI模型、深度学习音乐、音乐风格迁移、自动作曲摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)在音乐创作领域的应用,重点分析了如何利用AI技术满足个性化音乐定制需求。文章从技术原理出发,详细介绍了音乐AI的核心算法和模型架构,包括音乐表示学习、生成对抗网络(GAN)在音乐生成中的应用、Transf
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持