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墨夶
数据库学习资料2人工智能mysql数据库
在当今数字化转型加速的时代,企业面临着前所未有的数据挑战。一方面,海量的数据为企业带来了巨大的商业价值;另一方面,如何确保这些数据的安全性、一致性和合法性成为了亟待解决的问题。尤其是在金融、医疗等高度监管行业中,任何数据泄露或不当使用都可能导致严重的法律后果和社会影响。为此,构建一个既高效又能满足法律法规要求的数据治理体系显得尤为重要。今天,我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能(AI)技
- 机器学习02-发展历史补充
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段:统计学习和模式识别(20世纪50年代至80年代)2-第二阶段【集成时代】+【核方法】(20世纪90年代至2000年代初期)3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】(2000年代中期至2010年代初期)4-大规模数据和分布式计算(2010年代中后期)5-自动化机器学习和特征选择(2010年代末至今)2-神经网
- Python数据分析高频面试题及答案
闲人编程
程序员面试python数据分析面试题核心
目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换13.数据筛选与分析14.数据可视化与报告15.数据统计与分析16.高级数据处理以下是一些Python数据分析的高频核心面试题及其答案,涵盖了基础知识、数据1.基础知识问1:Python中列表
- Pytorch 三小时极限入门教程
power-辰南
人工智能深度学习pytorch人工智能
一、引言在当今的人工智能领域,深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,以其简洁、灵活的特性,吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构,还是工程师将深度学习技术落地到实际项目,Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始,一步步深入了解Pytorch的核心知识,助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- 【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答,包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容
摇光~
数据分析面试python
大家好,我是摇光~,用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了,说了很多关于现在职场面试等问题,然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题,希望对大家面试有用。类别1:数据读取与处理问题1:如何用Python从Excel文件中读取数据?答:在Python中,可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce
- 【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
半截诗
Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
- 【YOLOv8杂草作物目标检测】
stsdddd
YOLO目标检测目标检测YOLO目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结:农作物幼苗与杂草检测系统:基于YOLOv8深度学习框架,通过2822张图片训练了一个目标检测模型,用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
- 深度学习(1)
浅忆へ梦微凉
深度学习人工智能深度学习学习方法python
一、torch的安装基于直接设备情况,选择合适的torch版本,有显卡的建议安装GPU版本,可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本,在官网中根据cuda版本,选择合适的版本号,下面是安装示例代码GPU:pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
- 提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性
JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境,支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。尽管大多数用户熟悉其基本功能,但许多能显著提升工作效率的高级特性往往被忽视。本文将介绍一些高级功能,帮助您在数据科学项目中充分发挥JupyterNotebooks的潜力。1、Magic命令:高效的命令行接口Jupyt
- Python 数据建模完整流程指南
木觞清
3天入门Pythonpython开发语言
在数据科学和机器学习中,建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模,我们能够从原始数据中提取有用的洞察,并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中,我们将通过Python展示数据建模的完整流程,包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前,首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法,帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
- 深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合深度学习人工智能格式转化脚本voc2yolo格式转化数据集格式转换xml2yolococo2yolo
文章目录1.**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释:注释说明:`xml2yolo.py`示例注释:注释说明:2.**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释:注释说明:3.**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释:注释说明:该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具,主要功能包括:数据集格式转换:提供多种脚本,将不同格式的
- NVIDIA下一代Hopper架构曝光,采用5nm工艺 晶体管超1400亿
Java小海.
架构人工智能后端程序人生java
据媒体报道,NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构,将会采用5nm工艺制程,晶体管多达1400亿个,面积核心达到了900平方毫米,是有史以来最大的GPU。作为参考,NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管(每平方毫米约为6560万个晶体管),AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管(每平方米约为736
- NVIDIA Hopper解说
白总Server
redis数据库缓存rustmongodb大数据数据仓库
NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算(HPC)和人工智能(AI)的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展,旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息:NVIDIAHopper架构技术特点:第四代TensorCore:Hopper架构引入了第四代TensorCore
- LLMs,即大型语言模型
maopig
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LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 第79期 | GPTSecurity周报
云起无垠
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
- 第60期 | GPTSecurity周报
云起无垠
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- 【LLM】大语言模型(LLMs)
林九生
人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLMs)1.什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练,学习语言的语法、语义和各种语言特征,从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理:1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络,这些参数通过在
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
大模型零基础教程
语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 1.8 GPT-4:开创人工智能的新纪元
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能
GPT-4:开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来,人工智能领域经历了显著的突破。作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员,GPT-4不仅在功能上进行了提升,更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。本篇文章将深入探讨GPT-4的特点、创新以及它如何定义未来人工智能技术的发展。GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大,训练数据量和
- 第83期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序:人
- 【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘
屿小夏
pythonsklearn人工智能
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon
qianchess
mxnet使用mxnetwin10anacondagluon人工智能
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多,自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后,我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起,所以下文就一起阐述一下,顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
- 3D UNet和Swin-UNETR
学無芷境
计算机视觉
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络,它们对三维(3D)数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体,专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维(2D)图像分割任务设计的,具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构,以便更好地处理具有深度信息的体积数据,如CT或MRI扫描。主要特点:编码器:逐渐下采样图像,提取并
- 推荐3D UNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!
滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代,3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具,尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现,支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
- 机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer
一叶_障目
机器学习人工智能
sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作,即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX,可以下式得到其核变换矩阵KKK:K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完
- 锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法
zh7314
硬件工程
2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西,准备在家里搞一套深度学习的服务器,先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候,如果不是全新建议拿根牙签,差入reset5-10秒,灯光会全部闪几下,重置机器,因为有些机器会配置的ip和网段无法访问默认的web服务ip,在机器上面的默认配置单配置参考:https://baijiahao.baidu
- Python编程与在线医疗平台数据挖掘与数据应用交互性研究
Allen_LVyingbo
数智化医院2025python数据挖掘
一、引言1.1研究背景与意义在互联网技术飞速发展的当下,在线医疗平台如雨后春笋般涌现,为人们的就医方式带来了重大变革。这些平台打破了传统医疗服务在时间和空间上的限制,使患者能够更加便捷地获取医疗资源。据相关报告显示,中国基于互联网的医疗保健行业已进入新的发展阶段,2023年中国在线医疗服务增长显著,高质量医院和在线医疗平台取得了长足进步,在线医疗的用户规模也在持续扩大,其中在线咨询服务的用户占比较
- PyTorch机器学习与深度学习技术方法
Teacher.chenchong
机器学习python开发语言
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之HelloW
- 基于生成式人工智能的网联自动驾驶:通感融合决策技术
罗伯特之技术屋
行业信息处理技术与政策研究专栏人工智能自动驾驶机器学习
【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术,但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能,接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色,然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型,最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,