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网络安全我来了
IT技术人工智能
AI对行业的影响:全面解析与展望在当今这个瞬息万变的时代,人工智能(AI)正如同一个强大的引擎,驱动着各个行业的迅猛发展。这不仅仅是一种技术的崛起,更是全球经济和社会结构的深刻变革。今天,让我们深入解析AI,尤其是生成式AI,如何影响我们的工作与生活,以及我们可以期待的未来。生成式AI的迅猛崛起生成式AI的定义与特点生成式AI,简单来说,就是机器学习的一个分支,通过学习大量数据,生成新的内容。这就
- Apache Flink流处理框架
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apacheflink大数据
ApacheFlink是一个分布式流处理框架和数据处理引擎,专注于以低延迟和高吞吐量处理无界和有界的数据流。它可以同时处理流式数据和批处理数据,并且提供强大的容错机制和状态管理功能。Flink常用于实时分析、复杂事件处理(CEP)、机器学习和批量数据处理等场景。1.Flink的核心概念在理解Flink的工作原理之前,先要了解它的一些核心概念:流处理(StreamProcessing):处理数据流中
- Apache Airflow 全面解析
由数入道
人工智能apacheAirflow
1.Airflow的定义与核心定位ApacheAirflow是一个开源的工作流自动化与调度平台,由Airbnb于2014年创建,2016年进入Apache孵化器,2019年成为顶级项目。其核心设计理念是“WorkflowsasCode”,通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线(Pipeline),适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。2.核心概念与架构解析2.1核心组件
- Python 库的记录
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python
GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单的Python版本管理工具。Vex–可以在虚拟环境中执行命令。vir
- 启元世界(Inspir.ai)技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
启元世界(Inspir.ai)作为全球领先的通用人工智能平台公司,自2017年成立以来,一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家,专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域,并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展,其核心技术涵盖了以下几个方面:1.
- ImportError: DLL load failed while importing _rust: 找不到指定的程序的解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonImportErrorDLLloadfailed_rust解决方案
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ImportError:DLLloa
- Rust中奖励函数的实现与应用
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
Rust中奖励函数的实现与应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域,特别是在强化学习(ReinforcementLearning,RL)中,奖励函数(RewardFunction)扮演着至关重要的角色。它定义了智能体(Agent)在执行任务时
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- AI常见的算法
纠结哥_Shrek
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人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(五):LMDeploy 量化部署
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深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI1;;爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接
- python中cv是什么_python里面cv是什么意思
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python中cv是什么
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
- 论文AI率:检测原理是什么?该如何降低论文AI率?
迪娜学姐
人工智能
我是娜姐@迪娜学姐,一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。上一篇介绍了10个检测AI率的在线工具。本篇来说说AI率到底是如何检测出来的?该如何有效降低论文的AI率?和AI大模型一样,AI检测的核心也是机器学习模型,它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练,通过学习每种文本中存在的模式和特征,以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。AI检测器查找的一些关键特征包
- 深入剖析ipywidgets-7.0.0b1:Python交互式前端库的新进展
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ipywidgets是一个用于创建交互式用户界面的Python库,广泛应用于数据可视化和科学计算。最新版本7.0.0b1带来了新特性、性能优化、API改进和兼容性增强。本详细解析包括ipywidgets的核心概述、主要功能、版本新特性以及其在教育、数据探索和应用原型开发等场景中的应用。1.ipywidgets核心概念介绍在当今数据科学和机器学习领域,交互式可视
- 机器学习Day01
酒脑猫
机器学习人工智能
人工智能三大概念及其关系人工智能(AI):使用计算机来模拟或者代替人类机器学习(ML):机器自动学习,并不只由人定义规则编程深度学习(DL):大脑仿生,模拟人大脑神经网络,设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一种更加深入的方法。机器学习学习方法基于规则的学习:程序员根据自己经验定义规则基于模型的学习:由于某些事物,问题无法可以定义明确的规则,如:图片,语音
- 机器学习Day1
一飞学编程
机器学习机器学习人工智能
1.背景以周志华教授的《机器学习》为核心学习AI知识2.绪论中的重要概念整理机器学习的目的:利用经验(数据)来改善系统性能记录:(key1:value1,key2:value2…)数据集:记录的集合示例(样本):对一个事件或对象的描述属性(特征):key1,key2…属性值:value1,value2…属性空间(样本空间、输入空间):key1,key2等组成的多维空间特征向量:形如(value1,
- 机器学习建模流程 day02
扫把星133
机器学习人工智能python
机器学习建模流程通常可以分为以下几个主要步骤:问题定义与数据收集:确定问题的类型(分类、回归、聚类等可见上篇所讲内容)和目标。收集相关数据,可以是从数据库、API、文件或其他来源获取。注释:数据库是计算机里面的存储的数据的,当然可以对数据进行一些操作增删改查,通常用于存储大量结构化数据,并提供高效的数据操作和查询功能。API(ApplicationProgrammingInterface,应用程序
- 【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍(一)
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原博客:https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型:监督学习(SupervisedLearning):分类,回归无监督学习(UnsupervisedLearning):聚类,降维强化学习(ReinforcementLearn
- 使用seaborn绘制相关性热力图
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使用seaborn绘制相关性热力图在数据分析和机器学习中,热力图是一种常见的可视化方法,用于显示不同变量之间的相关性。在Python中,我们可以使用seaborn库绘制相关性热力图。本文将介绍如何使用seaborn中的heatmap函数来绘制相关性热力图,并为读者提供示例代码。首先,我们需要导入必要的库:pandas、numpy和seaborn。我们还使用了matplotlib库以便于展示结果。i
- 一文搞懂python的face_recognition人脸识别库
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随着人工智能和机器学习的快速发展,人脸识别技术在安全监控、身份验证、智能相册等领域的应用越来越广泛。Python作为一门简洁高效的编程语言,其丰富的库支持使得人脸识别的实现变得更加容易。本文将介绍如何使用Python的face_recognition库来实现基本的人脸识别功能。一、face_recognition库简介1.1什么是face_recognition库?face_recognition
- 智联未来——打造基于机器学习的MySQL智能运维助手,开启协作新时代
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在当今快速发展的信息技术领域,数据库作为信息系统的核心组件,其稳定性和效率直接关系到业务的成功与否。面对日益增长的数据管理和处理需求,传统的运维方式已经难以满足现代企业对高效、稳定服务的要求。为此,越来越多的企业开始探索如何通过智能化手段提升数据库运维水平,特别是利用最新的AI技术和自动化工具来构建一个功能强大的智能运维助手。今天,我们将深入了解如何训练这样一个基于机器学习的MySQL智能运维助手
- Python生态系统中拥有丰富的第三方库
___Y1
pythonpython
Python生态系统中拥有丰富的第三方库,这些库覆盖了几乎所有领域,包括科学计算、数据分析、机器学习、人工智能、Web开发等。这些库的存在极大地丰富了Python的功能,使其成为一门强大而灵活的编程语言。以下是一些常用的Python第三方库:1.**科学计算与数据处理:**-**NumPy:**提供高性能的多维数组对象,以及相关工具,用于处理这些数组。-**Pandas:**提供数据结构和数据分析
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TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架,支持多种机器学习任务,如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程,涵盖基础使用方法和示例代码。1.安装与导入安装TensorFlow:pipinstalltensorflow导入TensorFlow:importtensorflowastfimportnumpyasnp验证安装:print(tf.__version_
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(六)Softmax函数介绍
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Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数,广泛应用于机器学习中的分类问题,尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布,使得所有输出的值在0到1之间,并且总和为1。换句话说,Softmax将模型的原始输出(logits)转化为概率,帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d
- 机器学习:利用sklearn实现心脏病预测
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机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
- 可解释性:走向透明与可信的人工智能
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随着深度学习和机器学习技术的迅速发展,越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而,这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。在许多任务中,尽管这些模型表现出色,取得了相当高的精度,但其决策过程不透明,这对于依赖于机器决策的应用(如金融、医疗、法律等)来说,可能是无法接受的。因此,如何提高模型的可解释性、实现透明和可信的人工智能,成为了当下人工智能领域的重要课题。❤️本文将深入探讨机器学习中的可
- 爬虫实战--- (6)链家房源数据爬取与分析可视化
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爬虫实战系列python爬虫数据分析
文章持续跟新,可以微信搜一搜公众号[rain雨雨编程],第一时间阅读,涉及数据分析,机器学习,Java编程,爬虫,实战项目等。目录前言1.爬取目标2.所涉及知识点3.步骤分析(穿插代码讲解)步骤一:发送请求步骤二:获取数据步骤三:解析数据步骤四:保存数据4.爬取结果5.完整代码6数据可视化前言今天我将为大家分享一个非常实用的Python项目——链家房源数据的爬取与分析可视化。在这篇文章中,我们将分
- 使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合
Luzem0319
scikit-learn线性回归python
1.引入必要的库首先,需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具,pandas和numpy则用于数据处理,matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
- 数据挖掘的常用算法
北柠陌寒0207
笔记
在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其
- Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器
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人工智能机器学习
Upgini:智能数据搜索与丰富化引擎在当今数据驱动的世界中,机器学习和人工智能模型的准确性至关重要。然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。Upgini的核心功能Upgini是一个智能数据搜索和丰富化引擎,专为机器学习和AI设计。它的主要功能包括:自动特征发现与
- 《机器学习实战》——在python中使用Matplotlib注解绘制树形图
哆啦AA梦
python机器学习python机器学习
#encoding=utf-8#使用文本注解绘制树形图importmatplotlib.pyplotaspltdecisionNode=dict(boxstyle="sawtooth",fc="0.8")leafNode=dict(boxstyle="round4",fc="0.8")arrow_args=dict(arrowstyle="<-")#上面三行代码定义文本框和箭头格式#定义决策树决策
- 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
linuxlinux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
mongodbMongoDB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
JavaScriptDOM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
javaservletweb.xmlcontext-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
sqlPHPWebfckeditor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
englishword
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
javaMath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