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左岸Jason
算法pythonkafkaflinkelasticsearch
目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干
- SDN技术解码:架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论
不想加班的码小牛
架构平面人工智能网络协议
一、引言:SDN如何重塑网络价值体系?在数字化浪潮下,传统网络架构的僵化性已成为制约业务创新的瓶颈。SDN(软件定义网络)通过解耦控制与转发平面,将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”,为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。例如,某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度,业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构:控制-转发-应用的协同生态•控制层
- 外呼系统破局电话管控:AI电销机器人合规运营实战指南
ai_vx_3307623172
WX_3307623172AI机器人外呼中心人工智能机器人云计算语音识别服务器开源软件
随着运营商对电话卡管控日趋严格,某金融科技公司曾因单日外呼超限导致80%号码被封——这一案例暴露出AI电销机器人在效率与合规间的矛盾。但数据显示,采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上,关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线,这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后,日均外呼量稳定
- 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面,30个数据集。纯干货分享❤
.Boss.
机器学习人工智能python算法开发语言笔记#大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候,大家有没有过这种感觉,最最重要的那必须是算法本身!其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是,质量高的数据集可能是最重要的!数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性,数据集的大小、质量
- Mahilo技术深度解析:构建下一代人机协同智能系统的开源框架
花生糖@
AIGC学习资料库开源智能体mahilo
一、框架定位与技术突破Mahilo作为2025年最受关注的多智能体协作框架,其创新性在于实现了人机协同的闭环控制与智能体自主协作的动态平衡。根据GitHub仓库数据显示,该框架在开源首周即获得3.2k星标,在医疗、金融、工业等领域的15个场景验证中,任务执行效率提升58%。核心技术创新混合通信协议:支持点对点(P2P)与层级式通信的灵活切换,在911紧急响应场景测试中,医疗/物流/通信智能体的协作
- Spring Boot应用首次请求性能优化实战:从数据库连接池到JVM调优
一休哥助手
javaspringboot性能优化数据库
目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后,运维团队发现一个关键现象:应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后,首笔交易超时率高达30%1.2
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域,数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。随着HarmonyNext的推出,开发者可以利用ArkTS的强大能力,构建高性能、跨平台的金融数据可视化应用。本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用,并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- 知识库全链路交互逻辑
賢843
软件测试理论基础python
阶段顺序URL输入→网络连接→前端请求→后端处理→数据库交互→数据返回→前端渲染→连接关闭阶段1:用户输入URL用户行为:在浏览器地址栏输入`https://knowledge.com/search?keyword=金融趋势`浏览器动作:“浏览器解析URL:协议补全:若用户省略协议,浏览器自动添加https://(若网站支持HTTPS)字符转义:对中文、空格等特殊字符编码(如金融趋势→%E9%
- 五大股票金融数据API接口推荐:从实时行情到历史数据全覆盖
金融行业
摘要:本文将介绍五大主流的股票金融数据API接口,涵盖实时行情、历史数据、技术指标等功能,帮助开发者快速构建金融数据应用。(本文由deepseek生成)一、StockTVAPI1.核心优势全球覆盖:支持印度、美国、日本、韩国等10+国家的股票市场实时性强:提供WebSocket实时数据推送数据全面:包含股票、指数、期货、外汇、加密货币易于集成:提供多种语言的SDK和详细文档2.主要功能实时行情:支
- 两会聚焦科技金融创新,赛逸展2025成重要实践平台
赛逸展张胜
科技金融
在今年两会的热烈讨论中,科技金融创新成为核心议题之一,引发各界高度关注。国家对于科技金融的重视达到新高度,一系列旨在推动科技创新与金融深度融合的政策呼之欲出,力求为硬科技企业的成长注入强劲动力。会议期间,中国人民银行行长潘功胜透露,人民银行正携手证监会、科技部等部门,全力筹备在债券市场推出“科技板”。这一举措旨在通过创新金融工具,为科技型企业开辟更为便捷的融资渠道。通过完善发行交易制度,创新风险分
- 2025年,我们应该对供应链金融有怎样的考校?
产业家
金融人工智能大数据
在这些市场讨论的水面之上的数字之外,一个辐射出的更本质问题恰是市场对于供应链金融企业的愈发关注——即在经济逐步昂头的如今,刨除之前的波动不谈,作为产业经济的催化剂,供应链金融企业能否承担起应有的动力角色?或者说在面对不同市场水温和风险之中,供应链金融企业能否有更抗击风险、跨越周期的能力?作者|皮爷出品|产业家“最近几个月,我们明显看到入场的资金开始变多了。”一位证券机构人员告诉产业家,“不仅是内地
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- 金融风控可解释性算法安全优化实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风险控制领域,算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发,系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架,通过超参数优化与动态模型评估机制,构建透明化决策链路。在技术实现层面,重点解析支持向量机与随机森林的改进方案,结合数据清洗与标注的标准化流程,强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现,同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示:金融机构在部
- 行业洞察:未来趋势与发展机遇分析
智能计算研究中心
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内容概要在当今竞争激烈的商业环境中,行业洞察显得尤为重要。企业与投资者需不断关注行业动态,分析和把握市场趋势以获得先机。未来的市场将受到技术进步、消费者需求变化及政策调整等多个因素的影响,因此,深入洞察这些变化有助于在复杂的环境中避免风险并抓住机遇。通过掌握行业趋势,决策者可以更有效地制定战略,有针对性地应对市场挑战。本文将综合现有数据及案例,深入探讨包括科技、金融、制造等关键行业的发展动向,识别
- 五大股票金融数据API接口推荐:从实时行情到历史数据全覆盖
CryptoRzz
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摘要:本文将介绍五大主流的股票金融数据API接口,涵盖实时行情、历史数据、技术指标等功能,帮助开发者快速构建金融数据应用。(本文由deepseek生成)一、StockTVAPI1.核心优势全球覆盖:支持印度、美国、日本、韩国等10+国家的股票市场实时性强:提供WebSocket实时数据推送数据全面:包含股票、指数、期货、外汇、加密货币易于集成:提供多种语言的SDK和详细文档2.主要功能实时行情:支
- 同花顺软件中的哪些功能可以帮助投资者更好地分析市场?
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量化投资量化交易程序化交易量化交易python量化炒股券商接口QMT量化投资PTrade
推荐阅读:《【最全攻略】券商交易接口API申请:从数据获取到下单执行》同花顺软件中的哪些功能可以帮助投资者更好地分析市场?在股票市场中,投资者需要借助各种工具和功能来分析市场趋势、评估股票价值和制定投资策略。同花顺软件作为中国领先的金融信息服务提供商之一,提供了丰富的功能来帮助投资者更好地分析市场。本文将详细介绍同花顺软件中的一些核心功能,以及如何利用这些功能来提高投资决策的质量。1.实时行情查看
- SeaTunnel社区「Demo方舟计划」第2期活动上线—— MySQL同步至MySQL数据合并场景实战
数据库
引言凌晨3点,某金融公司的数据工程师老王盯着屏幕上的报错信息陷入绝望——从32个分库同步的用户交易数据,在合并至中心MySQL表时,因主键冲突导致每天近10万条数据丢失。业务方投诉不断,而他能找到的解决方案,要么是REPLACEINTO性能低下,要么是INSERTIGNORE无法追溯冲突数据。这并非孤例,可能大部分新接触数据同步的工程师都会遇到以下情况:72%在分库分表合并场景中遭遇过主键冲突导致
- 数据处理与图形绘制的多领域应用案例,学会了你也是高手!
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经验分享数据处理图形绘制经典案例
一、引言在当今数字化时代,数据处理与图形绘制已成为各领域不可或缺的技术手段。从科学研究到商业分析,从工程设计到日常决策,海量的数据需要高效处理,而直观清晰的图形则能帮助人们迅速理解数据背后的信息。本教程将通过多个具体应用案例,涵盖多种编程语言,深入讲解数据处理与图形绘制的实践方法,助力学习者解决学习过程中的难题,提升相关技能。二、Python在数据处理与图形绘制中的应用(一)金融数据分析案例数据获
- 数据处理与图形绘制应用案例深度全面解析,值得收藏学习!
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经验分享大数据计算机学习资源
在当今数字化时代,数据犹如一座蕴含无限价值的宝藏,而数据处理和图形绘制则是开启这座宝藏的关键钥匙。数据处理能够对海量、复杂的数据进行清洗、转换和分析,挖掘出其中有价值的信息;图形绘制则可以将这些信息以直观、形象的图形展示出来,帮助人们更好地理解和决策。无论是在商业领域的市场分析、金融领域的风险评估,还是在科研领域的实验数据解读,数据处理和图形绘制都发挥着不可或缺的作用。本文将通过多个不同领域的应用
- 做哪些生意可以年入百万,年入百万的职业有哪些?
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赚钱行业AI商业趋势和赚钱项目人工智能大数据java
首先说一下金融业(文章后面罗列了年入百的人都从事哪些行业,你可以对照去看一看自己适合哪些行业,希望对你有所帮助)金融业中国的银行利润很高,被称为“宇宙第一大行”的工行年利润超过2700亿,员工福利也是相当不错的。北京地区国有银行的普通职员年终奖发几万元是普遍现象,银行员工中,开好车的人很多,他们能开得起好车并不是因为家庭条件好,而是因为银行待遇实在太高。工行等银行的待遇虽好,但和投资银行、私募基金
- Python 爬虫实战:开放数据集抓取与大数据分析应用
西攻城狮北
python爬虫数据分析
引言在数据驱动的时代,开放数据集成为了各领域研究和应用的宝贵资源。通过抓取和分析开放数据集,我们可以挖掘出有价值的信息,为决策提供支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取开放数据集,并进行大数据分析应用。一、项目背景与目标1.项目背景随着信息技术的飞速发展,越来越多的机构和组织开始开放其数据集,以促进创新和研究。这些开放数据集涵盖了各个领域,如气象、交通、医疗、金融等。通过抓取和分析这
- 第二篇:中国企业数据治理现状与典型挑战
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数据治理人工智能网络大数据数据治理
中国企业数据治理现状与典型挑战引言随着数字经济的快速发展,数据已成为企业的核心战略资产。然而,中国企业在数据治理实践中仍面临诸多挑战。本文将深入分析中国企业数据治理的现状,对比金融、医疗、制造业等不同行业的数据治理成熟度,梳理相关政策法规驱动因素,剖析企业普遍面临的数据治理痛点,并通过典型案例深入探讨数据治理项目失败的根本原因,为企业构建有效的数据治理体系提供参考。1.行业扫描报告1.1金融/医疗
- 智能体群体决策在投资组合风险控制中的应用
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能人工智能物联网大数据ai
1.1引言1.1.1投资组合风险控制的重要性投资组合风险控制是金融领域中至关重要的一环。在市场波动和不确定性加剧的背景下,投资者面临着诸多风险,如市场风险、信用风险、流动性风险等。有效的投资组合风险控制能够帮助投资者降低风险、保持资产价值稳定,从而实现长期投资目标。投资组合风险控制的重要性体现在以下几个方面:降低风险:通过分散投资、优化资产配置等方式,减少单一资产的市场波动对整个投资组合的影响,降
- 适合于金融系统开发者的书籍大全
FeelTouch Labs
金融系统金融
以下是一些推荐的书籍,适合技术开发者:《AccountingforSoftwareDevelopers》(作者:MarkG.O'Brien)这本书专门为软件开发者撰写,介绍了会计原则和复式记账的基本概念,并将其与软件开发相结合。《AccountingInformationSystems》(作者:JamesA.Hall)本书深度探讨了会计信息系统,适合技术人员理解会计数据采集、处理和报告的方式。书中
- 股指期货详细的玩法是什么?
衍生股指君
区块链
股指期货,这个名词在金融市场中颇具分量。与直接购买股票不同,股指期货的交易对象是股票指数,如沪深300、中证500、中证1000以及上证50指数等。掌握股指期货的玩法,买卖股指期货的双方约定在未来的某个特定日期,按照事先确定的股价指数的大小,进行标的指数的买卖。作为期货交易的一种,股指期货交易与普通商品期货交易具有基本相同的特征和流程。一、如何玩转股指期货?1.选择交易平台:首先,你需要选择一个提
- TDE透明加密:免改造实现SQLServer数据库安全存储
安 当 加 密
sqlserver数据库
引言:数据安全已成企业生命线在数字经济时代,SQLServer作为全球企业级数据库市场的核心引擎,承载着金融交易记录、医疗档案、智能制造数据等核心资产。然而,勒索软件攻击、内部泄密、备份泄露等威胁频发,仅2024年全球因数据库安全漏洞造成的损失已超320亿美元。传统防火墙与权限管理难以应对存储介质窃取、高权限滥用等风险,而安当TDE透明加密组件通过创新技术,为SQLServer数据库构建了从存储层
- DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析:谁才是你的最佳助手
lifire_H
人工智能chatgptDeepSeekGrok
在AI技术爆发的今天,DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点,看完就知道该选谁干活了!一、四大金刚的看家本领1.DeepSeek:省钱小能手这个国产AI最擅长精打细算,训练成本只要557万美元(其他家动不动上亿),就像用奥拓的钱造出了奥迪。它在金融、医疗等专业领域特别灵光,处理中文合同比老外AI强得多。不过看图能力还停留
- 中信银行太原分行开展3.15金融知识进社区志愿活动
lsrsyx
金融
为扎实开展“我为群众办实事”实践活动,深入推进金融知识进社区工作,中信银行太原分行在第62个学雷锋纪念日到来之际,以“315消费者权益保护日”为契机,联合小店街道汾东南路社区温情开展了一场集爱心慰问、贴心服务与金融知识普及于一体的志愿服务活动,用实际行动传递温暖,提升老年群体金融素养。活动伊始,太原分行的志愿者们带着精心准备的慰问品,走进老年人的家中,主动帮忙打扫卫生,擦拭家具、清扫地面、整理杂物
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理