- 遥感之智能优化算法大纲介绍
遥感-GIS
遥感之智能优化算法图像处理arcgis启发式算法
介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法,其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等,在遥感领域,比如高光谱特征选择,机器学习超参数优化等方向有众多的应用,除了提到了两个算法之外,还有众多其他算法,本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料,对智能优化算法做些详细的整理和总结,以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。书籍大纲为:第一篇仿人智能优化算法描述模拟人脑思维、人体系统、
- 经典算法之链表篇(三)
dlwlrma ⥳
LeetCode刷题算法链表数据结构
目录一:旋转链表(LeetCode.61)二:LRU缓存(LeetCode.146)有关链表的其他算法题,可以参考我上篇写的文章经典算法之链表篇(二)一:旋转链表(LeetCode.61)问题描述:给你一个链表的头节点head,旋转链表,将链表每个节点向右移动k个位置。示例:输入:head=[1,2,3,4,5],k=2输出:[4,5,1,2,3]解题思路:计算链表的长度,并找到链表的尾节点,同时
- 深度探索:机器学习中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
生瓜蛋子
机器学习机器学习人工智能
目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,机器学习作为人工智能领域的核心驱动力,正以前所未有的深度和广度渗透进我们的日常生活。从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统,众多自然语言处理(NLP)任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列(Sequence-to
- Java基础算法之堆排序(Heap Sort)
被惦记的猫
排序算法算法排序算法堆排序
堆排序(HeapSort)1、堆介绍2、算法介绍3、图解4、代码实现5、执行结果6、其他算法1、堆介绍大顶堆:非叶子结点的数据要大于或等于其左,右子节点的数据小顶堆:非叶子结点的数据要小于或等于其左,右子节点的数据2、算法介绍先从后面的非叶子结点从后向前将结点构建成一个大顶堆(小顶堆)。此时根节点就是最大的数据(最小的数据),然后将根节点与数组最后一位进行交换。交换后再从根节点开始构建堆(此时树的
- 基础算法 - 快速排序、归并排序、二分查找、高精度模板、离散化数据
Calebbbbb
算法算法排序算法二分高精度模板离散化快速排序归并排序
文章目录前言Part1:排序一、快速排序二、归并排序Part2:二分一、二分-查找左边界二、二分-查找右边界Part3:高精度一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法Part4:离散化一、区间和前言由于本篇博客相较而言都是算法中最基础的模板,包括快速排序、归并排序、二分、高精度加减乘除法、离散化。这些基础模板多与其他算法混合考察,这些模板是许多算法的实现基础。Part1:排序快速排
- 蓝桥杯:C++二叉树
DaveVV
蓝桥杯c++蓝桥杯c++算法数据结构c语言
二叉树几乎每次蓝桥杯软件类大赛都会考核二叉树,它或者作为数据结构题出现,或者应用在其他算法中。大部分高级数据结构是基于二叉树的,例如常用的高级数据结构线段树就是基于二叉树的。二叉树应用广泛和它的形态有关。二叉树的定义:二叉树的第1层是一个结点,称为根,它最多有两个子结点,分别是左子结点、右子结点,以它们为根的子树称为左子树、右子树。二叉树上的每个结点,都是按照这个规则逐层往下构建出来的。图3.4二
- shiro登陆时密码加盐哈希实现和简单原理
ignoHH
javashirospringbootjavashiro密码学
shiro登陆时密码加盐哈希实现版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/wy862740672/article/details/109818314实现废话不多说,开搞。此篇采用SHA-256哈希算法,采用其他算法只需要更改算法名字段。1.在shiro配置中添加对于HashedCredent
- 面试:正确率能很好的评估分类算法吗
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分类数据挖掘人工智能机器学习深度学习大数据算法
正确率(accuracy)正确率是我们最常见的评价指标,accuracy=(TP+TN)/(P+N),正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比,通常来说,正确率越高,分类器越好。不同算法有不同特点,在不同数据集上有不同的表现效果,根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏,要做具体任务具体分析。对于决策树,主要用正确率去评估,但是其他算法,只用正确率能很好的评估吗?答案是否定的。正确率
- 2019-10-10 kNN近邻算法
lqzzz
kNN近邻算法算法原理样本点的特性与该邻居点的特性类似,可以简单理解为“物以类聚”。因此可以使用目标点的多个邻近点的特性表示当前点的特性。k近邻算法是非常特殊的,可以被认为是没有模型的算法,为了和其他算法统一,可以认为训练数据集就是模型本身。KNN分类算法:“投票法”,选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。KNN回归算法:“平均法”,将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果。欧拉距
- 字符串匹配算法--数据结构与算法之美--CH32
csdn_SUSAN
数据结构和算法字符串匹配RK算法BF算法
文章目录1.什么是字符串匹配2.如何实现字符串匹配2.1BF算法2.2.1BF算法常用原因2.2RK算法2.2.1hash算法的设计2.2.2散列冲突处理3.其他算法简介4.思考总结1.什么是字符串匹配 “字符串匹配”就是在一个长字符串A中搜索一个短的字符串B,此时A称为主串,B称为模式串。 把主串A的长度记作n,模式串B的长度记作m,因为在主串中查找模式串,所以n>m。2.如何实现字符串匹配
- 算法——滑动窗口+前缀和
debugBiubiubiu2000
数据结构和算法算法滑动窗口前缀和差分数组leetcode
在刷leetcode时,看到一道精选的题解一次搞定前缀和觉得非常有用,文章的作者总结了关于滑动窗口和前缀和的知识点,于是想着在自己的博客做个记录,方便自己后面的学习回顾。该作者的关于其他算法知识的总结:算法知识点总结滑动窗口滑动窗口这一内容复制粘贴于:滑动窗口常见套路滑动窗口主要用来处理连续问题。比如题目求解“连续子串xxxx”,“连续子数组xxxx”,就应该可以想到滑动窗口。能不能解决另说,但是
- 梯度提升树系列1——梯度提升树(GBDT)入门:基本原理及优势
theskylife
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目录写在开头1.GBDT的基本原理1.1GBDT的定义1.2GBDT的工作机制1.2.1初始化1.2.2迭代训练1.2.3集成预测2.GBDT的优势2.1高精度预测能力2.2对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较3.2与支持向量机的比较3.3与神经网络的比较写在最后梯度提升树(
- 【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector
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本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe
- 【Spark实践6】特征转换FeatureTransformers实践Scala版--补充算子
周润发的弟弟
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本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureTransformersIndexToStri
- 【SparkML实践5】特征转换FeatureTransformers实战scala版
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本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTo
- 【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
周润发的弟弟
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- SHADE和SaDE跑CEC2017测试集
树洞优码
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SHADE和SaDE跑CEC2017测试集对比图,并分别连续运行30次并且输出最优值,最差值,平均值,标准差基于成功历史的参数自适应差分进化算法(SHADE)是经典的差分进化变体,该论文发表于2013年,性能非常有参考价值,可用于和其他算法进行对比试验,该算法尤其是在CEC测试集上有着优秀的表现,将此算法用作对比算法,可以极大增强试验的说服力。提升论文被录用的概率。参考文献:RyojiTanabe
- Python的hashlib模块:7种加密算法深入剖析
傻啦嘿哟
关于python那些事儿python哈希算法开发语言
目录一、引言二、哈希算法简介三、hashlib模块中的加密算法MD5SHA1SHA224/SHA256/SHA384/SHA512SHA3其他算法:四、加密算法比较与选择五、实际应用与注意事项六、总结本文将深入探讨Python的hashlib模块,重点解析其中的七种加密算法:MD5、SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512和SHA3。我们将通过理论、代码示例和实际应用来展示
- XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用
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目录写在开头1.多分类问题的介绍1.1什么是多分类问题?1.2多分类问题的挑战1.3XGBoost如何应对多分类问题?1.4多分类问题的应用场景2.XGBoost中的多分类支持2.1分类原理2.2Softmax损失函数2.3One-vs-All与One-vs-One2.4多分类性能优势2.5超参数调优2.6特征重要性分析2.7模型解释性2.8一个简单的例子3.对比XGBoost与其他算法在多分类任
- 【信息学奥赛一本通 提高组】第二章 二分与三分
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一、二分二分法,在一个单调有序的集合或函数中查找一个解,每次分为左右两部分,判断解在那个部分并调整上下界,直到找到目标元素,每次二分都将舍弃一般的查找空间,因此效率很高。二分常见模型1、二分答案最小值最大(或是最大值最小)问题,这类双最值问题常常选用二分法求解,也就是确定答案后,配合贪心,DP等其他算法检验这个答案是否合理,将最优化问题转化为判定性问题。例如,将长度为n的序列ai分为最多m个连续段
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Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。由于其具有丰富的功能和出色的性能,Nginx广泛应用于Web开发、负载均衡、反向代理等场景。在负载均衡方面,Nginx可以实现基于轮询、IP_HASH、URL_HASH和其他算法的负载均衡。本文将详细介绍Nginx如何实现负载均衡。一、Nginx负载均衡简介负载均衡是一种将请求分发到多个服务器或应用程
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1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程,包括模型训练与模型部署,旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写,是一个开源软件工具,它具有实时检测特定图像中物体的高效能力。YOLO算法使用卷积神经网络(CNN)模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有
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目录概述特色流程文件组成关于嵌入你的AI算法概述本项目实现了一个带GUI的五子棋程序,源码可以从github获取.除此之外,源码目录下还有一个命令行式的五子棋代码.特色界面使用tkinter设计;提供了一个简单的Minxmax博弈算法;游戏双方均可设置为通过鼠标人工下子;游戏双方均可设置为AI下子;游戏支持自动重复开局(方便测试AI算法);方便嵌入其他算法;流程运行gobang.py,启动程序;点
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模拟算法基本思想引入算法题替换所有的问号提莫攻击Z字形变换外观数列数青蛙基本思想 模拟算法==依葫芦画瓢解题思维要么通俗易懂,要么就是找规律,主要难度在于将思路转换为代码。特点:相对于其他算法思维,思路比较简单(没有很多的弯弯绕绕,考察的是代码能力)。大致做题流程模拟算法流程(一定要在演草纸上过一遍-容易忽略细节)把流程转换为代码引入算法题替换所有的问号链接:https://leetcode.c
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算法模拟退火算法机器学习遗传算法启发式算法
遗传算法优点:与问题领域无关且快速随机的搜索能力,不会陷入局部最优解;搜索从群体出发,具有潜在的并行性,提高运行速度,鲁棒性高;搜索使用评价函数启发,过程简单;使用概率机制进行迭代,具有随机性;具有可扩展性,容易与其他算法结合。缺点:1.遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码;2.另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严
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个人主页:Lei宝啊愿所有美好如期而遇本题链接力扣(LeetCode)输入描述stringmodifyString(strings)输入一个字符串,字符串中仅包含小写字母和‘?’字符。输出描述将问号替换为小写字母,且这个替换的小写字母与他前后的字母不相同。算法分析模拟,实际上就是根据题目描述做题,不用考虑什么二分,前缀和等等,相对于其他算法比较简单,就是单纯的考察代码能力。本题我们直接循环遍历数组
- 集成学习(1)- 导论
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首先明确一下为什么要进行集成学习的系统学习。我们先从机器学习说起。什么是机器学习?一言以蔽之,即一种算法。何谓算法?即通过有限的步骤解决一个问题的方法。而机器学习是一种什么样的算法呢?与其他算法不同,机器学习是通过数据来解决问题。通过学习数据中暗含的规律来预测或者分类是机器学习要解决的主要问题。如今,机器学习算法常被人们拿过来解决一些业内知名或者时间长久的老大难问题。一些问题也常被拿来作为一些比赛
- OpenVINS学习5——VioManager.cpp/h学习与注释
独孤西
SLAM学习
前言之前又看到说VioManager.cpp/h是OpenVINS中的核心程序,这次就看看这里面都写了啥,整体架构什么样,有哪些函数功能。具体介绍:VioManager类整体分析VioManager类包含MSCKF工作所需的状态和其他算法。我们将测量结果输入到此类中,并将它们发送到各自的算法。如果我们有要传播或更新的测量值,此类将调用我们的状态来执行此操作。主要包含下面6个函数/类:VioMana
- OpenSSL 命令详解(二)——摘要算法、签名、验签
锋影Q
操作系统平台QNX汽车电子androidlinux
锋影email:174176320@qq.com如果你认为本系列文章对你有所帮助,请大家有钱的捧个钱场,点击此处赞助,赞助额0.1元起步,多少随意本文主要介绍OpenSSL摘要计算命令。ref:http://blog.csdn.net/as3luyuan123/article/details/14046375用什么摘要算法指令代替时,默认使用该算法,但也可以指定其他算法。使用指令openssldg
- 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
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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
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- 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{
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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