- Grok-3和DeepSeek-R1,谁更胜一筹?
xiaocang668888
人工智能DeepSeek
关于Grok-3(xAI研发)与DeepSeek-R1(深度求索公司产品)的技术竞合,需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。两大模型代表两种技术演化路径的终极对决,其胜负取决于问题域的边界定义。一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型(MoE)架构,总参量4.2T,活跃参数860B稠密神经架构,320B全激活参数知识保鲜动态知识注入(每
- 完整的 Python 数据分析案例:在线游戏玩家付费预测
萧十一郎@
python机器学习人工智能
目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中,准确预测玩家是否会付费以及付费金额,对于游戏运营商制定营销策略、优化游戏设计和提高盈利能力至关重要。本案例将基于玩家的游戏行为数据(如游
- 边缘AI推理模型更新的秘密武器——Nginx的在线升级魔法
墨夶
Nginx学习资料1人工智能nginx运维
在当今快速发展的物联网和边缘计算时代,如何确保部署于边缘节点上的AI推理模型能够及时、高效地进行在线更新,成为了技术团队面临的一项重要挑战。传统的离线更新方式不仅耗时费力,而且可能导致服务中断,影响用户体验。为此,我们探索了一种基于Nginx的创新解决方案,它允许我们在不影响现有服务的前提下,平滑地完成模型版本迭代。本文将详细介绍这一过程,并分享具体实现方法及代码示例。1.Nginx简介及其优势N
- PyCharm极速安装指南:3分钟掌握Python开发环境
三流搬砖艺术家
pythonpythonpycharmide
目录为什么选择PyCharm?️准备工具步骤一:下载安装包⚙️步骤二:安装配置步骤三:首次启动配置步骤四:创建第一个项目效率优化技巧❗常见问题排雷社区版vs专业版为什么选择PyCharm?✅智能代码补全:媲美IDE的语法高亮与提示✅跨平台支持:Windows/macOS/Linux全兼容✅插件生态丰富:支持Web开发、数据分析等场景✅社区版免费:无功能限制,个人开发者首选️准备工具操作系统:Win
- DeepSeek效应初现:Grok-3补刀ChatGPT,OpenAI已在ICU?
东方佑
量子变法chatgpt人工智能
嘿,技术小伙伴们!今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢?让我们一探究竟!开场白首先,让我们看看最新的“全能冠军”——Grok3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性,还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨:ScalingLaw
- 轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法
luoganttcc
规划控制算法机器人算法前端
已思考完成收起好的,我现在需要回答用户关于轮式机器人局部路径规划算法的问题。用户之前已经提过这个问题,现在提供了更多的参考内容,我需要仔细分析这些内容,整理出合适的答案。首先,我需要回顾用户提供的参考内容,找出提到的各种局部路径规划算法。参考内容中有知乎文章、回答以及一些网页资料,涵盖了不同的算法。例如,在多个地方提到了动态窗口法(DWA)、时间弹性带(TEB)、模型预测控制(MPC)、人工势场法
- Flutter&JSON
ClaNNEd@
FlutteriOS应用构建flutterjson
JSON和序列化-Flutter中文网移动应用程序通常需要与Web服务器通信或存储结构化数据,而JSON是最常用的数据交换格式之一。而在Flutter开发中,我们主要会用到两种JSON序列化方式:手动序列化代码生成自动序列化1.哪种JSON序列化方法适合我?1.1小项目:手动序列化特点优点:使用Dart内置的dart:convert库,无需额外依赖。对于简单JSON或模型较少的小项目非常方便。缺点
- 数据结构-算法
wind_one1
数据结构与算法数据结构算法
目录2.1算法的定义2.2算法的特性2.2.1输入输出2.2.2有穷性2.2.3确定性2.2.4可行性2.3算法设计的要求2.3.1正确性2.3.2可读性2.3.3健壮性2.3.4时间效率高和储存量低2.4算法效率的度量方法2.4.1事后统计方法2.4.2事前分析估算方法2.5函数的渐进增长2.6算法时间复杂度2.6.1算法时间复杂度定义2.6.2推导大O阶方法2.6.3常数阶2.6.3线性阶2.
- 什么叫以太网?它与因特网有何区别?
昊虹AI笔记
嵌入式以太网
以太网和互联网的定义与区别以太网(Ethernet)和互联网(Internet)是两个不同的概念,虽然它们密切相关,但它们的作用和定义是不同的。以太网(Ethernet)以太网是一个局域网(LAN)技术,它定义了数据如何在局部网络中的设备之间传输。简单来说,以太网是一种物理和数据链路层的技术(即OSI模型中的第1层(物理层)和第2层(链路层,或者称为叫MAC层)),用于在有限区域内(如家庭、办公室
- 【DeepSeek】DeepSeek让教学效果翻倍!AI教学案例大揭秘
深度求索者
人工智能
DeepSeek作为一款功能强大的AI大语言模型,在教育领域的应用场景广泛且深入,能够显著提升教师的工作效率和教学质量,并为教务系统的智能化升级提供技术支持。以下是其核心功能与应用方向的详细分析:一、教师使用DeepSeek的核心功能1.教学设计与备课支持教案自动生成输入课程主题、教学目标等关键信息后,DeepSeek可快速生成结构化的教案框架,包括课堂导入设计、互动环节、课后作业等。例如,初中语
- 【大模型】fp32 和 fp16 的区别,混合精度的原理。
深度求索者
pythonpytorch
LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别,混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32(单精度)fp16(半精度)位数32位(4字节)16位(2字节)内存占用高低(仅为fp32的50%)数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度(尾数)23位(约7位有效十进制数)10位(约3位有效十进制数)用途高精度计算(如梯度更新)高效计算(如矩阵乘法)2.混合精度训练的原理核心思想:结合f
- 【模型部署】大模型部署工具对比:SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择?
深度求索者
llama人工智能
在选择大模型部署工具时,需要考虑多个因素,包括性能、支持的语言和模型、硬件支持、易用性以及社区支持等。以下是对比分析:性能VLLM(VirtualTensorLanguage):VLLM是一个高性能的推理库,特别适用于长序列任务。它通过虚拟张量技术优化了内存使用,并支持多GPU加速,适合需要高性能推理的场景。LLaMA.cpp:这是一个针对C++优化的LLaMA模型实现,特别适合在资源受限的环境中
- 深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能LangGraph
文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM
- 用大白话解释数据库分库分表sharding是什么 有什么用 怎么用
心心祥蓉
数据库
Sharding是什么?Sharding(分片)就像把一整个图书馆的书拆开放到多个小房间,每个房间只存一部分书。这样找书的人不用挤在一个大厅里翻找,效率更高。技术定义:把一个大数据库拆分成多个小数据库(分片),分散到不同服务器上,解决单台服务器性能不足的问题。比如原本一个数据库存10亿条用户数据,拆成10个库,每个存1亿条。场景类比:图书馆分房间:按书的类型(科技、文学)或首字母分房间。电商分订单
- 穿越AI边界:深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路
云边有个稻草人
热门文章人工智能DeepSeek大数据集成DeepSeekAPIDeepSeek算法阿里云百炼平台集成
云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展,深度学习和自然语言处理(NLP)已经在很多领域得到了广泛的应用。DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型,凭借其强大的推理和生成能力,已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。通过DeepSeek提供的API接口,开发者可以在多个领域中实现先进的自然语言理解和生成任务。本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口,并
- Qt 多线程误区:QThread 任务未正确执行及收尾回调未触发的原因分析
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QTqt
问题背景在开发Qt项目时,我们希望并行执行多个任务来提高效率,并在所有任务完成后进行收尾处理。为此,我们使用QThread来执行任务,并在QThread::finished事件触发时调用收尾函数。原始代码voidMyClass::runTaskInThread(void(MyClass::*task)(),void(MyClass::*onFinished)()){QThread*thread=n
- AI在农业中的应用:精准农业的新时代
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石,也是全球经济的重要支柱。然而,随着人口增长和资源短缺,传统农业面临着诸多挑战,例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战,精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段,对农业生产进行精细化管理,提高资源利用效率、产量和产品质量,同时减少环境污染。人工智能(AI)作
- 【大模型】什么是蒸馏版大模型
深度求索者
python人工智能开发语言
大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标:将复杂大模型(Teacher)的知识迁移到轻量化小模型(Student)中,提升小模型性能。流程:训练Teacher模型:在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型:固定其参数,作为监督信号源。训练Student模型:通过模仿Teacher的输出(如logits、特征图等)优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
- 基于架构的软件设计(Architecture-Based Software Design, ABSD)
丰年稻香
软件架构设计架构
1.引言在现代软件开发中,软件架构不仅决定了系统的可扩展性、可维护性和性能,还直接影响开发效率和成本。基于架构的软件设计(ABSD)采用系统化的方法,通过架构驱动整个软件开发生命周期,以确保系统的稳定性、可扩展性和适应性。本篇博客将介绍基于架构的软件设计的基础、主要活动及其输入输出,帮助软件架构师更好地理解和应用架构设计。2.基于架构的软件设计的基础ABSD方法的核心在于如何从系统需求出发,建立合
- 量子计算如何提升机器学习效率:从理论到实践
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人工智能前沿技术量子计算机器学习人工智能
量子计算如何提升机器学习效率:从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中,传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高,传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。而量子计算,作为一项颠覆性的技术,正逐步展现出在机器学习领域中的巨大潜力。量子计算不仅能够加速特定任务的执行,还能为一些经典算法提供更高效的解决方案。今天,我们将深入探讨量子计算如何提升机器学习效率,解析
- 【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现:vLLM 框架
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在LLM的应用中,推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型,根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而,LLM的推理速度往往较慢,尤其是在处理长序列或高并发请求时,效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题,vLLM应运而生!vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎,它能够显著提升LLM的推理速度,让你的应用如虎添翼!今天,我们就来一起探索vLLM的奥秘
- 卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的
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人工智能深度学习人工智能
卷积核的初始化随机初始化:在大多数情况下,卷积核(滤波器)的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种:均匀分布初始化:权重从一个均匀分布中抽取值。importnumpyasnp#初始化3x3卷积核,权重范围[-0.1,0.1]kernel=np.random.uniform(-0.1,0.1,(3,3))正态分布初始化:权重从一个均值为0、标准差较小的正态分布中抽取。i
- Python vLLM 实战应用指南
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pythonpython开发语言
文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话:4.2文本补全输出示例:4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎,专注于高效的生成式模型推理任务。它通过动态批处理和内存优化技术大幅提高了大模型(如GPT系列)的推理性能,非
- 量子计算在材料科学中的应用:开辟新技术前沿
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量子计算在材料科学中的应用:开辟新技术前沿近年来,量子计算作为一项革命性的技术,逐渐在多个领域展现出巨大的潜力,尤其是在材料科学中的应用,展现了超越经典计算机的能力。量子计算能够通过量子比特(qubit)同时处理多个状态,在处理复杂计算任务时,速度和效率远超传统计算机。对于材料科学来说,量子计算提供了一种全新的视角,能够在分子和原子层面进行更为精确的模拟,从而加速新材料的发现和优化。作为一名自媒体
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
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引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 深度学习模型可视化:通俗易懂的全面解读
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目录1.什么是深度学习模型可视化?2.张量(Tensors):深度学习中的核心数据结构3.常见的节点操作**Gather**操作**Transpose**操作**Pow**操作**Add**操作**Mix**操作4.查看模型详情5.可视化工具总结在深度学习领域,理解模型内部的工作原理对于优化、调试和改进模型至关重要。随着神经网络的复杂性日益增加,开发者和研究人员逐渐意识到,可视化不仅是理解模型的一
- 架构师面试(七):评论消息
棕生
架构师面试架构师面试评论消息信箱模型方案电话模型方案BP机模型方案
问题在抖音客户端实时获取评论消息业务中,从用户体验和实现成本考虑,下面最优方案是哪一个?A.客户端发送心跳时拉取评论消息;B.服务端收到评论消息后,直接推送评论消息数据到当前客户端;C.客户端定时拉取评论消息;D.服务端收到评论消息后,推送通知到当前客户端,触发客户端立即拉取评论消息。解析A选项和C选项,都属于定时拉取方案,属于信箱模型,实时性低,不过实现简单(心跳方案实现更简单);B选项,服务端
- 2025 年 DeepSeek 完全指南:掌握 100 个行业指令,提升运营能力!
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】DeepSeekDeepSeek指令deepSeek提示词DeepSeek常用AI人工智能
嘿,各位小伙伴们!在当下这个快节奏的时代,咱打工人都在想法设法提高工作效率,要是有个得力工具,那可就事半功倍啦。今天我要给大家唠唠DeepSeek这个超厉害的玩意儿,它堪称提升工作效率和运营能力的神器。我这儿有一份超详细的《DeepSeek喂饭指南》,里面精心整理了100个行业场景的使用指令,不管你是干啥工作的,都能从中找到适合自己的使用方法,赶紧搬好小板凳,听我细细道来。一、DeepSeek到底
- SharpGL的视角及投影设置
苜柠
SharpGLc#
#region 注释此函数主要是用来设定当前OpenGL操作的矩阵堆栈目标,由于OpenGL主要是一个大很大的状态机,运算都采用矩阵预算,通过MatrixMode可以设置当前操作的矩阵目标。一般,在需要绘制出对象或要对所绘制对象进行几何变换时,需要将变换矩阵设置成模型视图模式;而当需要对绘制的对象设置某种投影方式时,则需要将变换矩阵设置成投影模式;只有在进行纹理映射时,才需要将变换矩阵设置成纹理模
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
人工智能gpt自然语言处理python
在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- 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