- Hyperlane:Rust 生态中的轻量级高性能 HTTP 服务器库,助力现代 Web 开发
LTPP
rusthttp服务器开发语言后端前端面试
Hyperlane:Rust生态中的轻量级高性能HTTP服务器库,助力现代Web开发在Rust生态系统中,Hyperlane是一个备受关注的HTTP服务器库,以其轻量级、高性能和易用性脱颖而出。无论你是想快速构建一个高效的Web服务,还是需要支持实时通信的现代应用,Hyperlane都能成为你的理想选择。它不仅简化了网络服务的开发,还提供了强大的功能支持,如HTTP请求解析、响应构建、TCP通信,
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
kubernetes容器云原生
本文作者:运维有术。今天分享的主题是:如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群?通过本文的指导,您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能:集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时(ContainerRuntime)评估和选择网络插件(CNIPlugin)规划监控、日志等
- 信创系统安全优化与持续改进策略有哪些?
weixin_37579147
系统安全安全
信创系统(信息技术应用创新系统)的安全优化与持续改进是保障国产化技术生态安全可靠运行的关键。以下从技术、管理、组织等多个维度提出系统性策略,并结合实际场景展开说明:一、技术层面的安全优化策略1.核心组件安全加固国产化组件漏洞管理:建立针对国产操作系统(如统信UOS、麒麟)、数据库(达梦、OceanBase)的漏洞扫描与修复机制,联合厂商建立漏洞情报共享平台。硬件层可信计算:采用基于国产芯片(如鲲鹏
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 【前端】面试八股文——输入URL到页面展示的过程
帅比九日
面试八股文前端面试javascript
【前端】面试八股文——输入URL到页面展示的过程1.DNS解析当用户在浏览器中输入URL并按下回车时,首先需要将域名转换为IP地址,这个过程称为DNS(域名系统)解析。具体步骤如下:浏览器缓存:浏览器首先检查自身缓存中是否有该域名的IP地址。操作系统缓存:如果浏览器缓存中没有找到,浏览器会向操作系统请求DNS信息。路由器缓存:如果操作系统缓存也没有找到,操作系统会向本地网络中的路由器请求DNS信息
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- 信息收集综合
只不过是胆小鬼罢了
信息收集phpweb安全安全
1《应用服务器资产分析与角色定性详解》在网络安全领域,对应用服务器的资产分析与角色定性是至关重要的工作。通过对服务器的操作系统、IP资产、端口资产等方面进行详细分析,可以更好地了解服务器的特性与用途,从而为网络安全防护提供有力支持。本文将从多个维度深入探讨应用服务器的资产分析与角色定性方法。一、操作系统分析1.Web大小写敏感性在分析应用服务器的操作系统时,Web大小写敏感性是一个重要的参考因素。
- 2025年计算机毕业设计springboot 智慧社区管理系统
zhihao503
课程设计springboot后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于智慧社区管理系统的研究,现有成果多聚焦于单一功能模块的数字化(如物业缴费或门禁系统),缺乏对多场景服务整合与用户体验优化的系统性研究。国外研究侧重物联网技术应用(如新加坡“智慧国”计划中的社区传感器网络),而国内研究更多关注管理平台的基础框架设计,但针对业主、物业、设备多方
- Docker打包深度学习项目
FLY_LTL
docker深度学习容器
文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结,供各位同学参
- PyCINRAD读取探测中心天气雷达拼图系统v3产品
pysoer
python
PyCINRADPyCINRAD号称国内最强大的雷达数据处理工具,支持多种CINRAD雷达数据格式,兼容性强,横扫CMA雷达基数据和产品,国内首个支持“探测中心拼图3.0”。快速提取、计算雷达衍生产品,如组合反射率CR、回波顶高ET、降水粒子分类HCL等。作为一个开源项目,PyCINRAD对所有用户免费开放,鼓励社区贡献和改进。据悉已遍布CMA的各个系统角落。PyCINRAD官网https://p
- Kafka 数据写入问题
喝醉酒的小白
DBAkafka分布式
目录标题分析思路1.**生产者配置问题**:Kafka生产者的配置参数生产者和消费者的处理确定并优化2.**网络问题**:3.**Kafka集群配置问题**:unclean.leader.election.enable4.**Zookeeper配置问题**:5.**JVM参数调优**:6.**副本因子和同步复制**:分析思路针对您提到的Kafka数据写入问题,以下是一些具体的原因和排查命令:1.生
- 微信小程序面试内容整理-图片优化
不务正业的猿
面试微信小程序前端微信小程序notepad++小程序面试职场和发展
在微信小程序中,图片优化是提升加载速度、节省网络带宽和提高用户体验的重要步骤。图片通常是小程序页面中的主要资源,合理的图片优化能显著提高小程序的性能,尤其是在用户网络状况较差的情况下。1.选择合适的图片格式不同的图片格式有不同的特点,选择合适的格式能够有效减小图片的大小,同时保证图片质量。
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
tensorflowopencvpygame
在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
- eNSP-DHCP服务
2022级计算机网络一班何宏超
网络服务器linux
DHCP:动态主机配置协议DHCP(DynamicHostConfigurationProtocol,动态主机配置协议)DHCP用途:用来分配IP地址等网络参数一、基于全局地址池的DHCP服务器1、在R1上配置G0/0/1的IP地址[R1]intg0/0/1[R1-GigabitEthernet0/0/1]ipadd192.168.100.254242、创建全局地址池[R1]ippoolpool1
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- 计算机端口的作用
U_p_
计算机网络知识运维服务器windowslinux
计算机端口的作用在计算机网络中,端口(Port)的作用是用于区分不同的网络服务和应用进程,使得计算机能够在同一个IP地址上同时运行多个网络服务。1.端口的基本概念端口是软件层面的概念,用于标识同一设备上的不同网络服务。端口号是0~65535之间的整数,由操作系统管理。端口号通常与IP地址结合使用,形成IP:端口(如192.168.1.1:80)来标识特定的网络服务。2.端口的分类端口号范围:0-6
- 分布式事务3PC解决了2PC哪些问题?
java干货仓库
八股文汇总分布式事务分布式java面试
三阶段提交(3PC,Three-PhaseCommit)是对二阶段提交(2PC,Two-PhaseCommit)的改进,旨在解决2PC的一些固有缺陷,特别是在分布式系统中的容错性和性能问题。以下是3PC比2PC更好的原因及其优势的详细分析:1.二阶段提交(2PC)的问题2PC是一种经典的分布式事务协议,分为两个阶段:准备阶段(PreparePhase):协调者向所有参与者发送准备请求。参与者执行事
- 「TCP/IP」图解TCP的通信机制
肥肥技术宅
javatcp/ip网络网络协议
TCP(TransmissionControlProtocol)是传输控制协议,其作用于传输层,是一种提供了面向连接通信服务的协议看TCP的英文全称就知道,其主要作用就是传输、控制,传输的是数据,控制的是在传输过程中丢包后的重发、分包乱序后的有序重组、控制数据传输的速率防止网络拥塞等这也是我们口中一直说的TCP是一种可靠的传输协议的原因。本文就将对TCP的作用过程以及一些机制进行讲解TCP的通信机
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- 从数据中心机房来看云服务器的可用性与性能!
数据中心云服务器
数据中心机房是云服务器的物理承载基础,机房的硬件设施、运行环境和管理水平直接影响云服务器的可用性和性能表现。了解数据中心机房,明白哪些因素可能导致云服务器出现故障或性能下降,就能够依据数据中心机房的实际情况做出更明智的决策,保障自身业务的稳定运行。数据中心机房的硬件设施是保障云服务器可用性的基础。网络设备作为数据传输的桥梁,高性能的路由器、交换机等确保了数据的快速、准确传输。电力供应则是云服务器运
- PDCA循环:从目标设定到持续改进的流程图
数据可视化
通过图形天下的关系数据可视化,PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。通过计划制定、任务分解与资源配置,再到执行控制、监控调整,直至评估反馈,每个阶段紧密相连,形成持续优化的闭环。通过这种可视化方式,用户可以更容易地理解PDCA循环的本质,并应用到实际工作中去。 PDCA循环图 PDCA循环,即计划(Plan)、执行(Do)、检查(C
- 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能?最新方法与优劣深度解析
健忘的派大星
人工智能语言模型aiAI大模型agiRAG程序员
前言近年来,人工智能技术突飞猛进,尤其是生成式AI,简直像是开了挂一样,各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究,生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元,而到2026年,这个数字预计会飙升至326亿美元!不过,尽管生成式AI很强大,但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性,依然有提升的空间。这时候,检索增强生成(RAG)技术登场了!RAG的核心思路很简单
- HTTP 408 Request Timeout 请求超时,远程 GitHub 服务器断开了连接
linff911
httpgithub服务器
你的gitpush遇到了HTTP408RequestTimeout错误,说明请求超时,远程GitHub服务器断开了连接。解决方法:检查你的网络(1)测试GitHub是否正常pinggithub.com如果返回:Requesttimedout.说明你的网络连接GitHub有问题,建议:尝试换个网络(如手机热点)使用VPN连接GitHub稍后再试如果网络没有问题,修改Git连接方式(1)使用SSH代替
- 深入学习 DNS 域名解析
dns解析
一、前言在平时工作中相信大家都离不开DNS解析,因为DNS解析是互联网访问的第一步,无论是使用笔记本浏览器访问网络还是打开手机APP的时候,访问网络资源的第一步必然要经过DNS解析流程。二、DNS是什么DNS(域名系统DomainNameSystem),它是一个记录域名和Ip地址相互映射的一个系统,是互联网的“电话簿”,负责将人类可读的域名(如example.com)转换为机器可识别的IP地址(如
- 企业数据存储的几种方式对比
存储
在当今信息化时代,企业常见的数据存储方式包括本地存储、云存储、网络附加存储(NAS)、对象存储等,它们在安全性、扩展性与成本方面各有优势。其中,云存储凭借高弹性、低维护成本等特点备受青睐。它利用网络将数据托管于远程服务器,企业无需自建机房,也能快速扩容并进行全球化部署,极大降低了初期投入成本。这种方式实现了随用随付、自动备份,为众多中小型企业提供了便捷且经济的选择。一、本地存储本地存储是指企业将数
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。