- OTSU算法 (大津算法)理解&代码
当代女大学生
机器学习python计算机视觉算法
OTSU算法:对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法,又称大津阈值分割法,是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
- ESP-IDF中FreeRTOS的三种任务调度算法
蓝天居士
ESP-IDFESP32-S3ESP32-C3ESP-IDF
本文内容参考:STM32F103移植FreeRTOS必须搞明白的系列知识---2(FreeRTOS任务优先级)_freertos最多支持多少个任务-CSDN博客浅析FreeRTOS任务调度器的三种调度算法和应用-电子发烧友网特此致谢!FreeRTOS中的任务调度算法FreeRTOS支持多种任务调度算法,可通过配置来满足不同应用的需求。可以通过配置configUSE_PREEMPTION和confi
- 用Python打造AI玩家:挑战2048,谁与争锋
穿梭的编织者
人工智能python
文章目录一、创作背景二、效果图三、准备工作1.安装Chrome和ChromeDriver2.安装Python库四、代码说明1.init_driver函数2.play_2048函数五、完整代码六、改进版本七、主要模块八、核心算法分析1.棋盘状态获取2.位置权重系统3.连续性评估4.单调性评估5.移动模拟系统九、评估系统1.评估标准2.决策机制十、性能优化1.延迟控制2.错误处理十一、完整代码编
- OpenCV学习(二十一) :计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()
Leon_Chen0
OpenCV
OpenCV学习(二十一):计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体,将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。如果在图G中,任意2个顶点之间都存在路径,那么称G为连通图,否则称该图为非连
- 数据结构与算法——数据结构4
写代码写到手抽筋
数据结构与算法数据结构
程序员没有稳定一说,目前学习数据结构,其实不难,最近在学习,系统性的总结下,便于后续复习和使用。主要是把线性表,全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解,即“把所有数据用一根线儿串起来,再存储到物理空间中”。分为顺序表和单链表。顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转,知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态
- LVS、Haproxy、Nginx区别
SHISHIZHIZHI
nginx负载均衡服务器
LVS、Haproxy、Nginx区别一、Haproxy调度算法1.常见的web集群调度器2.Haproxy应用分析3.Haproxy调度算法原理4.Haproxy的主要特性5.Haproxy的优点6、LVS.Haproxy、Nginx区别二、Haproxy优化三、Haproxy日志1.修改主配置文件2.修改rsyslog配置一、Haproxy调度算法1.常见的web集群调度器目前常见的web集群
- OTSU算法(大津算法)
天行者@
算法opencv人工智能二值化
Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术(如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等)来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理:-收集论文数据(标题、摘要、关键词、作者信息等)。-收集期刊/会议数据(领域、主题、影响因子、投稿要求等)。-对文本数据进行预处理(分词、去停用词、向量化等)。2.推荐算法设计
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法智能手机
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介:玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据,美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起,中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向,识别非法使用手机行为,在以
- 深入解析 React Diff 算法:原理、优化与实践
赵大仁
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深入解析ReactDiff算法:原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架,采用虚拟DOM(VirtualDOM)来提升UI更新性能。React的Diff算法(Reconciliation)是虚拟DOM运行机制的核心,它决定了如何高效地对比新旧DOM并执行最少的操作来更新UI。本篇文章将深入探讨ReactDiff算法的原理、优化策略,并通过生动的示例解析其工作方式,让你能够更直观地理
- 深入浅出C++ STL:统领STL全局
有梦想的电信狗
《C++语法精粹》——c++stl数据结构算法开发语言idevisualstudio
深入浅出C++STL:统领STL全局深入浅出C++STL:统领STL全局github主页地址前言一、STL的前世今生1.1什么是STL?1.2STL版本演进二、STL六大核心组件详解2.1容器(Containers)容器性能对照表2.2算法(Algorithms)2.3迭代器(Iterators)2.4仿函数(Functors)2.5适配器(Adapters)2.6空间配置器(Allocators
- 静态顺序表
有梦想的电信狗
《数据结构与算法》数据结构c语言c++链表
顺序表顺序表和链表都是线性表的一种,此处介绍顺序表数据的存储结构有分为逻辑存储结构和物理存储结构。顺序表和链表(之后的文章会详解)实际上都是线性表,是因为他们的逻辑存储关系都是线性的,只是因为在计算机内存中存储的方式(物理存储结构)不同。两种物理存储结构各有优劣,作为开发者,在不同的场景需要灵活选用相应的数据结构来存储数据,来促使我们的程序更高效的运行。静态顺序表静态顺序表,顾名思义,即为顺序表的
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- c++模板初阶
晚安,cheems
c++开发语言
1.泛型编程泛型编程是一种编程范式,它允许程序员在编写代码时定义算法和数据结构时可以处理不同类型的数据,而不必为每种数据类型编写特定的代码。泛型编程的主要目的是提高代码的复用性、灵活性和可维护性。以下是一些关于泛型编程的基本概念:泛型的优点代码复用:同一套代码可以用于不同的数据类型。类型安全:在编译时就能检查出错误,而不是在运行时。性能:由于不需要进行类型转换,可以生成更高效的代码。泛型编程的例子
- CIR-DFENet:结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
是Dream呀
神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和求职工作的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
- MainWindow两个同名类实现业务逻辑和界面设计的分离
不二周!
Qtqt
概述1、在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针(Ui::MainWindow*ui;)2、然后在.cpp文件里实例化这个指针类(ui(newUi::MainWindow))3、通过将.cpp中的MainWindow类实例化后的对象传入这个指针对象,进而使业务和界面产生联系(ui->setupUi(this);)作用域在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针
- 动态路由RIP的总结
nihuhui666
网络智能路由器RIP
动态路由所有路由器运行相同的路由协议,之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径,可能出现选路不佳2.资源占用多3.没有静态路由安全优点:1.配置量少2.动态路由可以根据网络
- OSPF总结
nihuhui666
网络ospf网络协议
OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2.收敛–因为OSPF的计数器短与rip,所以收敛快3.占用资源–从单一数据包角度来说,因为rip传递的是路由信息,所以资源占用不大而ospf传递拓扑信息,从单个数据包角度说,大于rip.但是o
- 算法在各领域的广泛应用:100 个实例全解析
软件职业规划
AI&模型算法
一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法:如谷歌的PageRank算法,用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序,帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法:例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为(购买、观看记录等)和其他相似用户的偏好,为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法:用于分析社交网络中的用户关系,如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
- 算法训练-拓扑排序2
往往歌咏理想
算法深度优先
洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=
- 代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列
失序空间
跟着代码随想录学算法算法c++
题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意:请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):实现MyQueue类:voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
- 用Python打造智能家居安防系统,让科技守护你的家
Echo_Wish
Python笔记Python算法python智能家居科技
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- 【数据结构】数据结构,算法 概念
王_哈_哈 Jw
数据结构(考研知识点)数据结构
0.本篇问题:数据、数据元素、数据对象、数据项之间的基本关系?ADT是什么?数据结构的三要素?数据的逻辑结构有哪些?数据的存储结构有哪些?算法的五个特征?O(1)O(logn)O(n^n)O(n)O(n^2)O(n^3)O(2^n)O(n!)O(nlogn)大小关系?★错题&典型题1.可以用()定义一个完整的数据结构A.数据元素B.数据对象C.数据关系D.抽象数据类型2.以下属于逻辑结构的是()A
- 草根版外卖避雷计划「数据库寄生 2.0」优化方案
cainiaojunshi
预算方案智慧城市
接上回计划省钱版【打败美团和饿了吗的机会越来越大了!#外卖避雷计划#】[特殊字符][特殊字符]-CSDN博客(含三端流程图+预算穿透表+风险应对)一、策划目标(草根版核心)实现单城外卖后厨监督轻量化:✅创作端:骑手/打假人扫码接单,视频自动同步(省90%录入时间)✅服务端:AI+算法自动跑批,日省2小时人工干预(年省2.22万)✅观看端:实时暴雷指数+悬赏助力,用户信任度提升40%✅终极目标:单城
- 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)
(initial)
大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性:降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大,其在资源受限的设备(如移动端、嵌入式设备)上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端,部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数(通常是FP32或FP16)表示的权重和激活值转换为低精度整数(
- 百度快速收录2025秒收方法实战解析
SEO黑猫
百度
医疗门户网站48小时收录奇迹2023年底,某三甲医院官网改版后遭遇收录难题。通过我们部署的蜘蛛池智能调度系统,配合标题关键词矩阵布局(含’标题内提取’技术),成功实现48小时内全站收录。核心操作步骤:页面指纹构建采用动态TDK模板(例:『科室{科室}科室{病症}_${年份}最新诊疗方案』)植入地域长尾词(如’北京医保报销政策’)蜘蛛池配置方案#智能蜘蛛路由算法示例defschedule_spide
- 贪心算法(5)(java)k次取反后最大化的数组和
奋进的小暄
贪心算法java算法
题目:给定一个整数数组`nums`和一个整数`k`,你可以进行最多`k`次取反操作。每次操作可以选择数组中的一个元素并将其取反(即`x`变为`-x`)。最终返回经过`k`次取反操作后,数组可能的最大总和。解法:分情况讨论。设:整个数组中负数的个数是m个1.m>k:把前k小负数转化成正数2.m==k:把所有负数全部转化成正数3.mk){//情况一:负数个数多于k次反转Arrays.sort(nums
- HarmonyNext深度解析:ArkUI高效渲染与性能优化实战
披光人
harmonyOSubuntulinux运维
一、HarmonyNext渲染引擎技术演进(约1200字技术解析)HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破,其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括:原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端,通过原子化渲染指令拆分技术,实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中,复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法,
- 数据结构 -- 字符串
_安晓
数据结构数据结构
字符串串的定义串,即字符串(String)是由零个或多个字符组成的有限序列,一般记为S=‘a1a2a3a4’(n≥0)其中,S是串名,单引号括起来的是字符序列是串的值;ai可以是字母、数字或是其他字符;串中字符的个数n称为串的长度。n=0时的串称为空串(用∅表示)。例:(不同语言可能使用的边界符不同,Java、c等使用双引号(“”)Python等使用单引号(’‘))S="HelloWorld!"T
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓