- CPU占用率飙升至100%:是攻击还是正常现象?
群联云防护小杜
安全问题汇总ddos安全waf服务器cpu占用被攻击
在运维和开发的日常工作中,CPU占用率突然飙升至100%往往是一个令人紧张的信号。这可能意味着服务器正在遭受攻击,但也可能是由于某些正常的、但资源密集型的任务或进程造成的。本文将探讨如何识别和应对服务器的异常CPU占用情况,并通过Python脚本示例,提供一种监控和诊断CPU占用率的方法。一、CPU占用率100%:攻击or正常?1.1攻击迹象持续性高占用:如果CPU占用率长时间保持在100%,且没
- Centos使用docker搭建Graylog日志平台
moxiaoran5753
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日志管理系统有很多,比如ELK,Graylog,Loki+Grafana+Promtail适用场景:1.如果需求复杂,服务器资源不受限制,推荐使用ELK(Logstash+Elasticsearch+Kibana)方案;2.如果需求仅是将不同服务器上的日志采集上来集中展示和检索,且需要一个轻量级的框架,那使用PLG(Promtail+Loki+Grafana)最合适不过了。3.Graylog专注于
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
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随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- 多级缓存设计实践
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架构缓存
缓存是什么?缓存技术是一种用于加速数据访问的优化策略。它通过将频繁访问的数据存储在高速存储介质(如内存)中,减少对慢速存储设备(如硬盘或远程服务器)的访问次数,从而提升系统的响应速度和性能。缓存的基本原理是:当某个数据被请求时,系统首先检查缓存中是否已存储该数据。如果缓存中存在,则直接返回缓存中的数据,称为“缓存命中”;如果缓存中没有该数据,则从源数据存储(如数据库或远程服务器)中获取数据,并将其
- 一文读懂 Linux 下 Docker 搭建及简单应用
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一、引言在Linux系统的运维与开发场景中,Docker凭借其高效的容器化技术,极大地简化了应用部署与管理流程。它打破了传统环境配置的复杂性,实现应用及其依赖的封装,确保在不同环境中稳定运行。本文将详细介绍在Linux系统下搭建Docker的步骤,并通过几个简单应用示例,带你快速上手Docker。二、Linux下Docker搭建(一)准备工作系统要求:建议使用主流的Linux发行版,如Ubuntu
- linux服务器上的项目读取本地文件,java访问linux服务器读取文件路径
防晒霜白癜风患者
java访问linux服务器读取文件路径内容精选换一换通过ADC将文件传输到Host。参见准备环境完成环境配置。以运行用户登录安装Toolkit组件的服务器。执行命令,将A.java文件传输到Host的指定路径下。adc--hostxx.xx.xx.xx:22118--sync/tmp/A.java"~/ide_daemon"将xx.xx.xx.xx替换为实际的Host的IP地址。如果Conv2D
- node-imap-sync-client, imap 客户端库, 同步专用
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node-imap-sync-client说明网址:https://gitee.com/linuxmail/node-imap-sync-client同步操作imap客户端,见例子examples本imap客户端,特点:全部命令都是promise风格主要用于和IMAPD服务器同步邮箱数据和邮件数据支持文件夹的创建/删除/移动(改名)支持邮件的复制/移动/删除/标记/上传支持获取文件夹下邮件UID列
- pdm self update 504 gateway timeout
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- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
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模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- CentOS 7 下 Supervisor 安装与配置
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Supervisor是一个用于管理和监控进程的工具,它可以在CentOS7服务器上轻松地启动、停止和重启进程。在本文中,我将向您展示如何安装和配置Supervisor。步骤1:安装Supervisor首先,我们需要使用yum包管理器安装Supervisor。打开终端并执行以下命令:sudoyuminstallepel-releasesudoyuminstallsupervisor这将安装Super
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1.演示项目项目源码链接:2.项目所用技术和开发环境所用技术C++STL标准库Boost准标准库(字符串切割)cpp-httplib第三方开源网络库ctemplate第三方开源前端网页渲染库jsoncpp第三方开源序列化、反序列化库负载均衡设计MySQLCconnectAce前端在线编辑器html/css/js/jquery/ajax开发环境Ubuntu云服务器vscodeMysqlWorkben
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microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中,机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程,以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例:1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中,数据是最重要的资产。收集的数
- form的表单序列化
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百度可知:表单序列化的作用是:将表单内容序列化成一个字符串,方便Ajax传递表单值给服务器。随着Ajax的出现,表单序列化成为一种常见需求序列化应满足以下几点要求:1、对表单字段和值进行url编码,使用&符号分割2、不发送表单的禁用字段3、只发送选则的复选框和单选按钮4、不发送type为“reset”和“button”的按钮functionserialize(data){letlist=[];Ob
- stc89c51单片机音乐盒系统设计_基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计
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基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计1基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计一、引言1.1设计的目的通过课程设计,让学生熟悉单片机微机应用系统开发、研制的过程,软硬件设计的工作方法、工作内容、工作步骤。对学生进行基本技能训练,例如:组成系统、编程、调试、查阅资料、焊接电路板等。使学生理论联系实际,提高动手能力和分析问题、解决问题的能力。1.2设计的基本要求(1)利用I/O口产生一定频率的
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如何在苹果内购开发中获取AppStoreConnectAPI密钥-共享密钥理解内购安全-优雅草卓伊凡在苹果内购开发中,你可能会涉及到获取不同类型的“密钥”,以满足安全验证和开发的需求。以下介绍常见的获取方式:1.AppStoreConnectAPI密钥(用于服务器端验证内购)用途:如果你计划在服务器端验证用户的内购交易,以确保交易的真实性和防止欺诈,就需要使用AppStoreConnectAPI密
- 无法访问 GitHub?教你如何轻松解决
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在开发过程中,GitHub是开发者不可或缺的代码托管平台。然而,由于网络环境或地区限制,国内用户有时会遇到无法访问GitHub的问题。本文将详细介绍几种常见原因及解决方法,帮助你快速恢复对GitHub的访问。一、常见原因及解决方案1.DNS解析问题DNS解析问题是最常见的原因之一,可能导致GitHub的域名无法正确解析为IP地址。解决方法:更换公共DNS:将本地DNS服务器更换为公共DNS,例如G
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
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一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析:从零构建企业级Vue项目的完整指南
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#前端前端Vue项目
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite?Vite采用现代浏览器原生ES模块系统(NativeESM)作为开发服务器,颠覆了传统打包工具的
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 今日BUG— java.lang.NumberFormatException
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今日照例巡检系统,打开系统的汇聚首页,发现数据都消失了,于是查看其他服务器上部署的版本也出现了同样的问题,而其他功能并未受影响,排除后台服务挂掉的可能,内心生出疑问一直运行稳定的程序怎么突然都查不出来内容了呢?赶紧查看系统运行日志,果然看见了报错信息java.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"2315841207"于是赶紧确认了下int数据类型的
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
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深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- 香港站群服务器租用应该怎么选?
莱卡云(Lcayun)
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在租用香港站群服务器时,应该综合考虑多个因素以确保选择到性价比最高、性能最优的服务器。以下是一些关键的选择要点:香港站群服务器就找莱卡云IP资源数量和质量:数量:站群服务器一般需要多个独立IP,以便将每个站点分布在不同的IP上,避免搜索引擎对同IP站点的关联性判断1。分散性:尽量选择不同C段甚至不同B段的IP,这样可以增加站群的SEO效果,降低被搜索引擎认为是关联站点的风险1。质
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山北雨夜漫步
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1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- HTTP核心知识
Sean2077
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理解HTTP协议是优化Web应用性能、调试问题和实现高效通信的基础。以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识:1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端(浏览器)发送HTTP请求,服务器返回HTTP响应的基本流程。HTTP方法(Methods)GET:获取资源(幂等操作)POST:提交数据(非幂等)PUT:更新资源DELETE:删除资源HEAD:仅获取响应头OPTIONS:查看服务器支持的通信
- 如何进行PHP性能优化?
破碎的天堂鸟
PHP学习php性能优化开发语言
PHP性能优化是一个复杂且多方面的过程,涉及从代码层面到服务器配置的多个方面。以下是一些关键的优化技巧和最佳实践:选择合适的数据结构(如数组、对象等)可以显著提高程序的运行效率。缓存是提升PHP性能的有效手段之一。可以通过页面缓存、数据缓存、内存缓存等方式来减少重复计算。例如,使用APC、Memcached或Redis进行内存缓存,或者利用文件系统进行数据缓存。使用索引、优化SQL查询语句以及使用
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
平凡而伟大.
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目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
平凡而伟大.
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
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目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
- AIOps:解决企业IT挑战的智能利器
雅菲奥朗
认证培训AIOpsSRE可观测性
前言:在当今数字化的时代,企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大,面临着日益复杂的挑战。在这种情况下,AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关,可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据,AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题,从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门,这是一个迫切需要此类技术的群体
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性  
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName 
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
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- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
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/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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