- 使用 Python 实现批量发送电子邮件
才华是浅浅的耐心
python爬虫开发语言
引言:在日常工作中,我们可能会遇到需要批量发送邮件的场景,例如通知、营销邮件或测试邮件。如果手动发送,不仅效率低下,还容易出错。今天,我将分享一个使用Python实现的自动化邮件发送脚本,通过读取Excel文件中的发件人和收件人信息,轻松完成批量邮件发送任务。功能概述这个脚本的主要功能包括:从Excel文件中读取发件人信息(邮箱和授权码)和收件人信息(邮箱)。根据发件人邮箱的域名,自动匹配SMTP
- 揭秘:矩阵短视频源码系统功能设计!!!
程序员~17734800326
短视频矩阵矩阵矩阵源码java前端数据库python算法
矩阵短视频系统源码功能设计一、原始功能设计概述矩阵系统源码系统旨在为企业提供一套全面的短视频管理解决方案,涵盖从内容创作到发布的全流程。通过集成多种先进技术和工具,支持多平台账号统一管理、高效内容剪辑与批量生成、多样化的发布方式以及详尽的数据统计分析,助力企业在短视频领域实现规模化运营。二、核心功能模块跨平台账号整合:该模块允许企业对其在抖音、快手、B站等多个主流短视频平台上的多个账户进行集中授权
- 密码学,算法在人工智能的实战利用
china—hbaby
人工智能密码学
在人工智能(AI)的快速发展中,数据安全和隐私保护成为了核心议题。密码学,作为保护信息安全的基石,其在AI领域的应用显得尤为重要。本文将探讨密码学在AI中的利用,并提供一些代码示例来展示其实际应用。密码学的概述即常用加密方式密码学(Cryptography)是数学和计算机科学的一个分支,它涉及保护信息的安全性和隐私性。密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改,以及确保信息
- SpringbootActuator未授权访问漏洞
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面试学习路线阿里巴巴java
漏洞介绍Actuator是SpringBoot提供的用来对应用系统进行自省和监控的功能模块,借助于Actuator开发者可以很方便地对应用系统某些监控指标进行查看、统计等。然而,其默认配置会出现接口未授权访问,导致部分接口会泄露网站数据库连接信息等配置信息,使用Jolokia库特性甚至可以远程执行任意代码,获取服务器权限。1、漏洞危害1、信息泄露:未授权的访问者可以通过Actuator端点获取敏感
- CI/CD构建与注意事项
Sirius Wu
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1.CI/CD概述1.1定义CI(ContinuousIntegration,持续集成):是一种软件开发实践,开发团队成员频繁地将代码集成到共享的代码仓库中。每次集成都会通过自动化的构建(包括编译、打包等)和测试来验证,从而尽早发现集成错误。CD(ContinuousDelivery/Deployment,持续交付/持续部署):持续交付:是在持续集成的基础上,将经过测试的代码自动部署到预生产环境,
- 微信视频号禁止下载?3招隐藏技巧秒存!安卓/iOS双端亲测有效,最后1招官方都默许
微丽宝
值得分享视频下载视频号里面的短视频怎样下载
一、视频号不提供下载按钮的原因版权保护为保护创作者原创内容,避免未经授权的传播和侵权行为[1][2]。平台生态维护鼓励用户在微信生态内互动(点赞、评论、分享),减少内容外流[1]。用户体验优化避免用户因下载导致存储空间不足或下载速度问题[1]。二、安卓用户下载方法1分钟提取缓存文件完整播放目标视频(确保缓存生成)。进入手机【文件管理】→【内部存储】→【Android】→【data】→【com.te
- Android Token的原理和本地安全存储
Ya-Jun
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AndroidToken的原理和本地安全存储前言在移动应用开发中,Token是实现用户身份验证和授权的重要机制。本文将深入介绍Token的原理,以及在Android平台上如何安全地存储Token,帮助开发者构建可靠的身份验证系统。基础知识1.Token概述1.1Token的作用身份验证授权访问无状态设计1.2Token类型AccessTokenRefreshTokenJWT(JSONWebToke
- 技术大佬和普通程序员改bug的区别!
程序员干货站
大数据编程语言java人工智能数据分析
阅读本文大概需要2min文/强哥;未经授权禁止转载在我这么多年的工作生涯里,难免遇到那些工作糊弄的开发同事,随意编程的实习生,不够细致的测试,缺乏专业度的产品...产品的体验,取决于多个环节的把控,但很多情况下,由于bug严重影响体验,或者直接造成产品事故的,那么开发想甩锅都甩不掉!今天就给大家从几方面讲讲,经验丰富的程序员,是怎么debug的!1、并不是所有bug都需要修复修bug有个前提,那就
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
论文阅读论文阅读
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
- 数字证书 与 数字签名 介绍
张紫娃
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目录数字签名什么时候公钥加密数据,什么时候私钥加密数据?消息认证码(MAC)和数字签名区别数字证书如何使用数字证书验证服务器身份?数字签名定义:它类似于现实生活中的手写签名。手写签名的法律效力1、每个人的笔迹因生理和心理差异而独一无二,难以复制。签名被视为真实性和有效性的直接证明。2、手写签名是法律文件生效的核心要件之一,能证明签署人对文件内容的认可与授权。具有不可否认性。数字签名的过程(1)签名
- JavaScript反爬技术解析与应对
不做超级小白
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JavaScript反爬技术解析与应对前言在当今Web爬虫与数据抓取的生态环境中,网站运营方日益关注数据安全与隐私保护,因此逐步采用多种反爬技术来限制非授权访问。本文从JavaScript角度出发,深入剖析主流反爬策略的技术原理,并探讨相应的绕过方案,以期为研究者和开发者提供系统性的理解与实践指导。1.JavaScript反爬技术概述1.1右键禁用与开发者工具防护部分网站采用JavaScript拦
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大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
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25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义,其中视频为动作预测提供丰富的场景信息,而动作为视频预测提供动态信息。然而,有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性,当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距,引入统一的视频动作模型(UVA),它联合优化视频和动作预
- 一文说清预训练与微调:AI的双重训练法则
TGITCIC
AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
什么是预训练?预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段,模型通过学习海量的书籍、文章和网页,识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育,他并没有专注于某一门学科,而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时,通过预测下一单词的方式
- 【001安卓开发方案调研】之Java+Gradle+XML 原生安卓开发
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基于2025年国内安卓开发领域的最新动态,结合Java+Gradle+XML技术组合的生态发展,以下是综合分析:一、技术成熟度评估1.核心架构稳定性Java语言基础作为安卓开发官方支持语言,Java在国内拥有超过15年的技术积累,字节码编译机制与安卓ART虚拟机的深度适配,使其在内存管理、多线程处理等场景表现稳定。主流应用如微信、支付宝均保留Java核心模块。Gradle构建体系Gradle8.5
- 网络安全威胁与防护措施(下)
冬冬小圆帽
web安全网络php
8.恶意软件(Malware)**恶意软件(Malware,MaliciousSoftware)**是指旨在通过破坏、破坏或未经授权访问计算机系统、网络或设备的程序或代码。恶意软件通常用于窃取敏感信息、破坏系统、窃取资源、干扰正常操作,或者获取非法控制。恶意软件种类繁多,攻击手段不断发展,可能对个人用户、企业和政府构成严重威胁。恶意软件的主要类型:病毒(Virus):定义:病毒是能够自我复制并将自
- Python预训练模型实现俄语音频转文字
啥都鼓捣的小yao
人工智能python音视频人工智能
Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时,请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包,写好你的文件路径即可使用!importtorchimportlibrosafromtransformersimport
- 详细的HTML网页错误状态码
丶大黄蜂
网站服务html
重点内容HTTP400-请求无效HTTP401.1-未授权:登录失败HTTP401.2-未授权:服务器配置问题导致登录失败HTTP401.3-ACL禁止访问资源HTTP401.4-未授权:授权被筛选器拒绝HTTP401.5-未授权:ISAPI或CGI授权失败HTTP403-禁止访问HTTP403-对Internet服务管理器的访问仅限于LocalhostHTTP403.1禁止访问:禁止可执行访问H
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
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NLP常见面试题自然语言处理gptbert
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 算法设计与分析4(变治法)
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算法设计与分析算法
变治法将问题转化为一个或数个有一定关联当形式上不同的更加简单或更加好解决的子问题。变治法的应用:预排序思想用预排序可以简化许多问题,如检查元素唯一性,检查出现次数最多的元素等堆算法堆的定义首先它是一个完全二叉树,完全二叉树表明树的每一层都是满的,只有最后一层最右边的元素有可能缺位。且父结点的值大于它的两个子节点,则称是一个大根堆,若值小于两个子节点,称小根堆堆化有向下调整,向上调整两种,大致思路相
- PyTorch数据归一化处理:transforms
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pytorch人工智能python
##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- kafka生产消息失败 ...has passed since batch creation plus linger time
Lichenpar
#记录BUG解决kafka网络安全java
背景:公司要使用华为云的kafka服务,我负责进行技术预研,后期要封装kafka组件。从华为云下载了demo,完全按照开发者文档来进行配置文件配置,但是会报以下错误。org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Expiring10record(s)fortopic-0:30015mshaspassedsincebatchcreationplusl
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
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深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
Hardess-god
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随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- 如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
计算机C9硕士_算法工程师
人工智能YOLO目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序(可选)以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测,AI-TOD数据集aitod,训练集11214张,测试集集14018,验证集
- 渗透测试-越权测试、sql注入
夜晚打字声
笔记
越权访问简介(BrokenAccessControl,简称BAC):web应用程序中常见漏洞,存在范围广、危害大,被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。该漏洞是指应用在检查授权时存在纰漏,使得攻击者在获得低权限用户账户后,利用一些方式绕过权限检查,访问或者操作其他用户或者更高权限。越权漏洞的成因主要是因为开发人员在对数据进行增、删、改、查询时对客户端请求的数据过分相信而遗漏了权限的判定越权
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- 服务器中防火墙的重要性
wanhengidc
服务器网络运维
服务器作为重要的网络设备,需要承担存储、处理和传输大量数据信息,所以服务器经常被恶意软件和网络攻击者视为主要目标,企业为了能够保护服务器不受各种网络威胁的影响,安装防火墙是最为基本的一种安全保护措施。服务器防火墙是网络安全的第一道防线,可以控制服务器上的网络访问权限,通过设置适合的规则和策略,管理员可以限制IP地址的访问权限,保护服务器不会受到未经授权的IP地址访问,保护了服务器中重要数据信息的安
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
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系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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public class Singleton {
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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