- python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
weixin_39576066
python学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- 【漫话机器学习系列】041.信息丢失(dropout)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 机器学习相关基础
星辰瑞云
机器学习
1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色,绿色,蓝色组成),这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合(Underfitting):模型在训练数据上表现不佳,无法很好地捕捉数据中的规律。通
- FastAPI:解锁高性能API开发的密钥,轻松构建现代Web服务
醉心编码
人工智能基础fastapi前端
FastAPI:解锁高性能API开发的密钥,轻松构建现代Web服务一、核心特点二、应用场景三、技术优势四、安装与基本用法五、社区与文档FastAPI是一个基于Python的现代、快速(高性能)的Web框架,专门用于构建APIs,特别是基于Python的RESTfulAPIs。它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名,适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍
- 双目立体视觉(3.1)立体标定
2501_90596733
双目立体视觉计算机视觉python人工智能
在双目测距系统中,立体标定是至关重要的一步。其主要目的是求解双目相机的所有内外参数,这些参数的准确性直接关系到后续的效果,进而影响双目测距的精度。一、立体标定的重要性立体标定的核心目标是获取相机的内外参数。内参数包括焦距、主点坐标和畸变参数等,这些参数在相机制造完成后基本固定,无需频繁标定。外参数则包括旋转矩阵R和平移向量T,用于描述相机与场景之间的相对位置关系。通过标定,我们可以消除相机的畸变,
- AIGC开启人工智能新时代
靖节先生
人工智能
AIGC:开启智能生成内容的全新时代在数字化技术飞速发展的当下,AIGC(ArtificialIntelligence-GeneratedContent)横空出世,宛如一颗璀璨的新星照亮了内容创作领域的天空。它正以不可阻挡之势重塑着我们的生活、工作与娱乐方式,成为众多行业创新发展的重要驱动力。一、AIGC的概念AIGC,即人工智能生成内容,是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习
- 推荐学习图像处理的入门书:《Python图像处理实战》
天飓
学习感悟学习图像处理python
《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南,是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家,主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中,作者主要介绍了如何用Python图像处理库(如PIL、python-opencv、Scipy等),机器学习库(scikit-learn)和深
- 人工智障的软件开发-自动流水线CI/CD篇-docker+jenkins部署之道
Yuanymoon
人工智障2077系列devopsjenkinsci/cddockerjenkinsai
指令接收:「需要自动构建系统」系统检测:目标开发一个软件已完成代码仓库-轻盈的gitea,开始添加自动流水线启动应急冷却协议:准备承受Java系应用的资源冲击核心组件锁定:构建老将军Jenkins(虽然年迈但依然能战)需求分析:论碳基生物的认知进化人类需求翻译矩阵表层需求:“写一个软件”实际需求:“写代码并自动完成测试/打包/部署的流水线,最后自动部署一个系统哟”隐藏需求:“想要偷懒又不想承认的自
- 使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合opencvpython人工智能
关键词:OpenCVlibrarytoconvertimagestocartoons目录一、说明二、OpenCV2.1要求支持库2.2方法2.3实施和执行三、定义卡通化函数3.1添加按钮3.2保存图像四、结论一、说明在本文中,我们将构建一个有趣的应用程序,将提供给它的图像卡通化。为了构建这个卡通化应用程序,我们将使用python和OpenCV。这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用
- 机器学习:朴素贝叶斯
小源学AI
人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯
概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- 数据结构:图(存储结构:邻接矩阵,邻接表)
成分复杂选手
数据结构c++visualstudiocode
图的概念图是由两个集合V和E组成,记为G=(V,E),其中V是顶点的有穷非空集合,E是V中顶点偶对的有穷集合,这些顶点偶对称为边。图可分为有向图和无向图,有向图中顶点对是有序的,每条边都有起点和终点,称为从Vi到Vj的一条有向边;无向图的顶点对是无序的。图的存储结构图的存储结构有主要有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表,这里介绍邻接矩阵和邻接表两种方法。邻接矩阵表示法:邻接矩阵使用一个二维数组
- 图的存储结构:邻接矩阵和邻接表
Lee Neo
#数据结构数据结构
图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度OutDegree入度Indegree路径path邻接矩阵adjacencymatrix一、邻接矩阵存储(数组表示)借助矩阵(二维数组)表示元素(图的任意两个顶点)之间的关系用一维数组(顶点表)存
- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台,隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于机器学习、人
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 数据结构:利用邻接矩阵构造图及图的输出c++
Belieber53
c++数据结构算法
输入:请输入顶点数及弧数请按照(顶点,顶点,权值)格式输入各边依附的顶点及权值输出:图的结构如下,用邻接矩阵输出#include#include#include#defineINFINITYINT_MAX//最大值#defineMAX_VERTEX_NUM20//最大顶点个数#defineFALSE0#defineTRUE1#defineOK1#defineERROR-2#defineOVERFL
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- 数据结构:图;邻接矩阵和邻接表
muxue178
数据结构算法
邻接矩阵:1.概念:邻接矩阵是图的存储结构之一,通过二维数组表示顶点间的连接关系。2.具体例子:一.无向图邻接矩阵示例:示例图(顶点:A、B、C,边:A-B、B-C):邻接矩阵:ABCA010B101C010特点:矩阵对称,主对角线为0(无自环边)。顶点B的度为2,对应第2行/列非零元素数量。非零元素总数=边数×2(无向图双向性)。二、有向图邻接矩阵示例示例图(顶点:V1→V2、V2→V3、V3→
- 【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
X_taiyang18
人工智能
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来,ICLR迅速崛起,成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么,ICLR
- python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解
weixin_39785400
python画二维矩阵图
1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
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AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- Rasa:开源的机器学习框架
Indra_ran
开源机器学习人工智能linuxcentos运维
一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块:NLU:自然语言理解模块,实现意图识别以及槽值的提取,将用户的输入转化为结构性数据,在训练过程中,为了提高从用户信息的实体识别能力,采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors,正则表达式Regexes,同义词Synonyms等RasaCore:对话管理模块,也是一
- 机器学习:k均值
golemon.
ML机器学习均值算法人工智能
所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com),欢迎查看。在“无监督学习”中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。**聚
- 用esp32做一个门禁系统
m0_74183254
python
用esp32做一个门禁系统,显示时间,管理员密码,远程操控等硬件模块:ESP32开发板DS1302RTC模块(用于时间和日期)OLED显示屏(SSD1306)4x4矩阵键盘(用于密码输入)RFID读卡器(如RC522)蜂鸣器(用于报警)电磁锁或舵机控制的锁LED指示灯(绿色和红色)功能模块:RTC时间管理:通过DS1302模块获取时间和日期,并在OLED上显示。密码管理:支持10组用户密码,可修改
- 电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展
车载诊断技术
汽车行业车辆信息安全机器学习人工智能电子电器框架网络架构汽车
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- 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