- EmbodiedSAM:在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解
数据猎手小k
3D实例分割在线实时感知视觉基础模型(VFM)应用
2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
- 李开复:AI 2.0 时代的价值
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,AI2.0,价值创造,伦理挑战,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理,AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复,作为一位享誉全球的人工智能专家,在《AI2.0时代的价值》一文中,深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战,以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统,例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
- 产品经理如何管理需求
项目管理
产品经理在管理需求时,应注重准确收集用户反馈、深入分析需求合理性、合理设定优先级、确保跨部门协作顺畅、有效控制需求变更、持续优化产品。其中,深入分析需求合理性尤为关键。产品经理需要验证收集到的需求是否符合公司的战略目标、技术条件和资源限制,确保所开发的功能真正满足用户需求并为企业创造价值。一、需求收集与分析有效的需求管理始于准确且全面的需求收集。产品经理应通过多种渠道进行需求收集,包括直接用户交流
- Java:AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位
琢磨先生David
人工智能
引言在人工智能技术席卷全球的今天,当人们谈论AI开发时,Python、R语言、C++等工具总是最先被提及。然而在这个充满创新的领域,有一个"老兵"正悄然发挥着不可替代的作用——自1995年诞生至今的Java语言,凭借其独特的工程化基因,正在构建起AI世界的底层基础设施。本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
- 网络安全还值得学习吗?
黑客呀
计算机网络安全网络工程师web安全学习安全
在信息化时代,网络安全行业备受关注,可谓是万人瞩目。而且网络安全也被贴上了前景好、需求大、潜力广、就业好、薪资高等标签,那么网络安全真的值得学习吗?我们一起来看看吧。答案是肯定的,网络安全是非常值得学习的技术。市场需求:随着互联网的普及和数字化转型的加速,网络安全问题日益凸显。企业、政府和个人对网络安全的需求不断增长,这导致了网络安全专业人才的稀缺。因此,从市场需求的角度来看,网络安全专业具有较大
- Redis是如何轻松实现系统秒杀的?
程序员小英
redis数据库缓存
什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品,电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售,因为这些商品的特殊性,会吸引大量用户前来抢购,并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。秒杀系统场景特点秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购,网站瞬时访问流量激增。秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量,只有少部分用户能够秒杀成功
- SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化,但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战,尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM,这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型,它无需在地震数据集上进行直接预训练,就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调,SeisMoLLM在DiTing和
- 二手劳力士价格暴跌,跌幅比房价还高,昔日的保值神器,怎么一下子就跌了这么多?
日记成书
热门实事学习
二手劳力士价格暴跌的现象,是多重因素共同作用的结果,涉及市场供需失衡、品牌策略调整、经济环境变化以及消费观念转型等。以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析:一、暴跌的核心原因供需失衡:稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量(过去十年约100万只/年)和配货规则维持稀缺性,但2022年增产至124万只后,专卖店提货周期从数年缩短至60天,直接刺破了“稀缺神话”。同时,劳力士推出官方认证
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
人工智能科技
2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- NFT热潮下的安全隐患:SSL证书如何守护数字资产?
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NFT热潮下的安全隐患:SSL证书如何守护数字资产?近年来,NFT(非同质化代币)以其独特性和稀缺性迅速走红,成为数字艺术、游戏、收藏品等领域的热门话题。然而,随着NFT市场的火爆,安全问题也日益凸显:黑客攻击、钓鱼网站、数据泄露等事件频发,给数字资产的安全带来了巨大威胁。在这样的背景下,SSL证书作为网络安全的基础设施,正在为NFT平台和用户提供关键的安全保障。1.NFT热潮背后的安全隐患·黑客
- 语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性
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LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型(EmbeddingModel)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺,且很少开源。为加快解决大模型
- 明明做了很多事,却总不被领导提拔?怎样避免成为“职场老黄牛”?
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很多人,受到毒教育影响,只知道埋头苦干,勤能补拙。残酷的真相是,方向反了,越勤奋,错得越离谱。南辕北辙,一之为甚,其可再乎?图片来源:网络领导让你干活,本质上,是一个委托-代理问题,他不能事必躬亲,所以将这个活儿委托给你。但,如果对所有活儿都来者不拒,注定会沦为工具人。活儿也分三六九等,识别哪些是优质活儿,哪些是劣质活儿,比埋头苦干更重要。如何评判一个活儿的优质程度?有两个标准,自由裁量权和稀缺度
- 【职场杂谈】为什么坚持每天上班?
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一个资深牛马打工人,每天坚持上班的核心原因,归根结底还是为了生存,解决最基本的马斯洛需求——吃饭、住房、养家糊口,毕竟没了经济来源,人寸步难行。但如果说上班只是为了“活着”,那未免有点太过凄惨。所以,我们多少还有点别的追求:有的人想积累经验提升自己,不被时代淘汰;有的人在职场中寻找归属感,让自己不至于与社会脱节;还有的人享受解决问题、创造价值带来的成就感,甚至在加班的缝隙里偷偷憧憬“以后能躺平”。
- 征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解
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1.引言当前,地平线征程6工具链已经全面支持了BEVPoolingV2算子,并与mmdetection3d的实现完成了精准对齐。然而,需要注意的是,此算子因其内在的复杂性以及相关使用示例的稀缺,致使部分用户在实际运用过程中遭遇了与预期不符的诸多问题。在这样的背景下,本文首先会对BEVPoolingV2的实现进行全方位、细致入微的剖析讲解,,让复杂的原理变得清晰易懂。随后,还会通过代表性的示例,来进
- 值得信赖的伙伴:AORO A30防爆手机助力企业应对安全与效率双重挑战
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在当今这个信息化、智能化飞速发展的时代,企业如何在保障安全的前提下,提高效率、降低成本,成为了一个亟待解决的问题。特别是在石油化工等高危行业,安全问题更是重中之重。那么,有没有一款设备能够帮助企业解决这些难点痛点,同时为企业创造价值呢?遨游通讯推出的AOROA30防爆手机,或许就是那个答案。这款手机精准定位细微故障,从源头上有效控制或消除安全隐患,为企业安全保驾护航。它采用了遨游通讯自研的九重防爆
- 什么是预训练?
卡卡大怪兽
自然语言处理
一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据,以至于模型不能从中学习到有用的规律(标注资源稀缺,无大数据支持)举例:想对一批法律领域的文件进行关系抽取,就需要投入大量的精力(意味着时间和金钱的大量投入)在法律领域的文件中进行关系抽取的标注,然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据(实际情况中,在一个领域内标注几百万条几乎不可能,因为成本非常
- 【AI论文】SongGen:用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型
东临碣石82
人工智能回归transformer
摘要:文本到歌曲生成任务,即根据文本输入创作歌词和伴奏,由于领域复杂性和数据稀缺性,面临着重大挑战。现有方法通常采用多阶段生成流程,导致训练和推理过程繁琐。在本文中,我们提出了SongGen,一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型,专为可控歌曲生成而设计。该模型能够对多种音乐属性进行细粒度控制,包括歌词、乐器描述、流派、情绪和音色等文本信息,同时还提供可选的三秒参考片段用于声音克隆。
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 最全中文对话数据集(不定期更新)
数据猎手小k
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随着人工智能技术的发展,自然语言处理(NLP)领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能,需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而,中文对话数据相对于英文来说较为稀缺,且质量参差不齐,这限制了中文对话系统的发展。因此,构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展:大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
- 大数据模型:技术赋能,引领未来
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人工智能AI大模型大模型语言模型
随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
- 论文解读(全头皮重建方向):3DCMM
FLOWVERSE
3d3D人头补全
从面部到完整头部:3DCMM的技术原理解析引言在计算机图形学和人体工学领域,3D头部模型的需求日益增加。无论是虚拟化身的创建还是头盔的个性化设计,仅有面部模型往往不足以满足要求,完整的头部几何(包括头皮)才是关键。传统的3D可变形模型(3DMM)多集中于面部重建,头皮区域因数据稀缺和技术限制常被忽略。2022年发表于VRCAI’22的论文《3DCMM:3DComprehensiveMorphabl
- 什么是数据要素资产化?
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在当今数字化时代,数据已成为关键的生产要素之一,其价值和影响力日益凸显。数据要素资产化,作为数据价值实现的重要环节,正逐渐成为推动数字经济发展的关键力量。那么数据要素究竟是怎样实现资产化的?一、数据要素资源化数据资源化是数据要素资产化的基础。资源通常是可以被人类探明、标识、利用,并用来创造价值的。对于数据而言,当我们了解不同数据的利用方式,并对其进行探明和标识的过程,就是数据的资源化。在这个过程中
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「DeepSeek资料大全」资源链接:https://pan.quark.cn/s/1352425b0645我们不会被AI替代但善用AI的人会替代我们!不懂AI的HR会被替代掌握AI技能的HR将成稀缺人才!AI不是选修课而是HR生存与发展的必修技能!今天小编的免费福利是《DeepSeek使用手册(清华大学版).pdf》103页PDF资料详尽的操作指南帮你用好AI!
- 《DeepSeek知识库》手册,DeepSeek入门教程,看这一篇就够了!
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从今年春节到现在,国产大模型DeepSeek彻底火了!无论是科技大厂的技术分享,还是创业团队的创新应用,DeepSeek都成为了高频关键词。它凭借强大的功能和易用性,正在改变我们处理信息、解决问题的方式。现在,掌握DeepSeek已经不仅仅是程序员的专利,而是每一个想要提升效率、创造价值的职场人必备的技能!然而,面对网络上铺天盖地的资料,很多人却陷入了迷茫:网上这么多教程,哪些才是真正有用的?如何
- MobPush智能推送系统的用户行为分析:驱动精准运营的核心引擎
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MobPush智能推送系统的用户行为分析:驱动精准运营的核心引擎在移动应用竞争白热化的今天,用户注意力成为最稀缺的资源。APP企业纷纷引入MobPush智能推送系统,其核心价值在于通过用户行为分析实现精准触达。这种技术不仅改变了传统"广撒网"式的推送策略,更成为用户留存和商业转化的关键武器。本文将从实践效果与典型案例维度,解析MobPush智能推送系统如何重构用户运营逻辑。实践效果:从经验驱动到数
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数据治理概述定义数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合,旨在确保数据的可用性、完整性、准确性、安全性和合规性,使数据能够为企业创造价值。这一过程涵盖数据战略规划、数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等多个关键领域。关键要素数据战略:明确数据在企业中的角色和价值,制定长期的数据发展方向和目标。例如,零售企业可能将数据驱动精准营销作为核心数据战略,借助分析消费者购
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
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小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- 城电科技|海岛为什么要用智能光伏太阳花
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海岛为什么要用智能光伏太阳花?海岛选用智能光伏太阳花的原因有:1、占地与地域优势:海岛土地资源相对稀缺,光伏太阳花占地面积小的特点,能有效节省海岛宝贵的土地。并且其安装不受地域限制,无论是在海岛的平坦海岸,还是地形复杂的山地,都能因地制宜地进行安装,充分利用海岛的空间资源来获取清洁能源。2、安装与成本优势:在海岛环境下,人力运输和作业难度较大。光伏太阳花安装便捷,大大降低了人工成本投入。同时,其节
- 具身智能训练新思路!将生成视频用于训练机器人
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具身智能人工智能具身智能
将生成视频用于训练具身智能(EmbodiedAI)确实是近年来备受关注的前沿方向,这一思路通过结合生成式AI(如扩散模型、神经辐射场等)与机器人学习,为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能。以下从技术逻辑、潜在优势、挑战及案例方向展开分析:一、技术逻辑:如何用生成视频训练机器人?生成式AI构建虚拟环境利用扩散模型(如Sora、StableVideoDiffusion)或3D生成技术(
- C语言中的共用体(Union):嵌入式开发中的节省内存利器
TNT_JQR
c语言嵌入式硬件单片机
在进行嵌入式开发时,我们常常会听到这样一句话:“内存就是金钱。”在嵌入式系统中,内存资源通常是非常稀缺的,尤其是在一些微控制器(如STM32、ESP32等)的开发中,我们需要尽可能地精打细算,优化内存的使用。那么,你是否知道在C语言中有一个超实用的工具,可以帮助我们在程序中节省内存?它就是我想要介绍的主角:共用体(Union)。一、什么是共用体?在C语言中,共用体(Union)是一种特殊的数据结构
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23