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CHAO JIANG
yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
- 入门pytorch-联邦学习
四代机您发多少
pytorch人工智能python
本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码,同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了,就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN,他们希望使用这些数据来训练机器学习模型,但是又各
- 长尾形分布论文速览【80-119】
木木阳
Long-tailed人工智能
为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
- Spring的事务基础详解:从原理到实践的全面解析
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Java开发spring数据库sqljava架构后端
前言事务管理是企业级应用开发中不可或缺的一部分,它确保数据操作的一致性和完整性。Spring框架提供了强大而灵活的事务管理机制,本文将深入探讨Spring事务的基础知识、实现方式及最佳实践。一、事务基本概念1.1事务的ACID特性原子性(Atomicity):事务中的操作要么全部成功,要么全部失败一致性(Consistency):事务执行前后数据保持一致状态隔离性(Isolation):多个事务之
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情感对话论文阅读gpt-3共情回复上下文学习提示学习大模型
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- 数据库AICD特性之--一致性 Consistency
你都会上树?
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数据库AICD特性之–原子性Atomicity数据库AICD特性之–隔离性Isolation数据库ACID特性之–持久性Durability数据库AICD特性之–一致性Consistency一致性指数据库在事务执行前后,数据始终符合预设的完整性约束和业务规则。事务执行前数据是合法的,执行后也必须合法,不允许出现违反规则的中间状态。一致性并非独立实现,而是依赖ACID中其他特性的协同:原子性(Ato
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
weisian151
人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究
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揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究论文:WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueResolution?AnEmpiricalStudyofDeveloper-ChatGPTConversationsinGitHubarXiv:2506.22390WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueRe
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- Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读
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#退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架:迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块(核心公式实现)2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
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Python进阶人工智能学习
让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!朋友们,今天咱不聊ChatGPT,不聊大模型黑魔法,也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题:如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习,是不是就能少走很多弯路?这,就是元学习(MetaLearning)要解决的事儿。说白了,元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
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多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界,从来不是只靠单一感官:眼睛看到画面,耳朵听到声音,皮肤感受到温度,嘴巴尝到味道,甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入,构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习(MultimodalLearning),正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天,我想跟大家聊聊:多模态学习为何重要?当前有哪些创新模型?如何
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25年5月来自香港大学、OpenDriveLab和智元机器人的论文“LearningtoActAnywherewithTask-centricLatentActions”。通用机器人应该在各种环境中高效运行。然而,大多数现有方法严重依赖于扩展动作标注数据来增强其能力。因此,它们通常局限于单一的物理规范,难以学习跨不同具身和环境的可迁移知识。为了突破这些限制,UniVLA,是一个用于学习跨具身视觉-
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文献题目:LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间:2022发表期刊:ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息,为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT),这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
- KAIST数据集及使用
草莓奶忻
SLAM基础#SLAM数据集ubuntu
文章目录KAIST复杂城市数据集KAIST数据集转换为rosbag1.将.gz.tar文件解压到其文件夹中2.克隆并构建此存储库3.使用路径和所需主题编辑配置文件4.为每种传感器类型创建一个rosbag文件5.将所有bag合并为一个参考KAIST复杂城市数据集KAIST-Urban-数据集-论文阅读数据集下载:ComplexUrbanDataset复杂城市数据集KAIST数据集转换为rosbag1
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今天分享的论文是《DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticRepresentationLearningandExplanation》原文链接:[2308.11237]DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticReprese
- 数据库事务全面指南:概念、语法、机制与最佳实践
步行cgn
数据库数据库
数据库事务全面指南:概念、语法、机制与最佳实践事务是数据库管理系统的核心功能,它确保数据库操作满足ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)。正确使用事务对于维护数据完整性和系统可靠性至关重要。一、事务核心概念ACID特性详解特性描述实现机制原子性(Atomicity)事务的所有操作要么全部完成,要么全部不执行回滚日志(UndoLog)一致性(Consistency)事务使数据库从一个一致状态
- Java--SpringBoot使用@Transactional注解添加事务
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一、Java事务1、通常的观念认为,事务仅与数据库相关。事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、**隔离性(isolation)和持久性(durability)**的缩写。事务的原子性:表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。事务的一致性:表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事
- 元学习的认知思维棱镜
由数入道
AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
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机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
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34号树洞
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目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充:基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习(MachineLearning,ML)✦核心概念:✦关键方法:✦应用案例:2.深度学习(DeepLearning,DL)✦核心概念:✦网络结构举例:✦技术趋势:3.自然语言处理(NLP)✦核心任务:✦代表模型:4.计算机视觉(ComputerVis
- 基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断
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人工智能深度学习算法
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
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多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs(十二月-POMDP)Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
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人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- [论文阅读] 软件工程 | 需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破
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前沿技术论文阅读软件工程
需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破论文信息DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyarXiv:2506.20754DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyMarinaAraújo,JúliaAraújo,RomeuO
- 这份「零基础」机器学习实战课程,帮你彻底搞懂AI不再迷茫!——深度解析ML-For-Beginners
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人工智能机器学习
引言:告别迷茫,拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅,人工智能(AI)无疑是最璀璨的明星。机器学习(MachineLearning),作为AI的核心驱动力,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面:从智能推荐系统到自动驾驶,从疾病诊断到金融风控,其应用场景几乎无处不在。然而,对于无数渴望投身AI领域的学习者而言,机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑:面对海量的在线课程和资料,眼花缭
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html
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1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
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1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
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开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
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- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
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无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
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这个情况,一般属于显卡驱动问题。
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按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
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安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
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darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
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SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
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在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
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1. 以D
- php包管理工具推荐
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PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
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- Gson使用四(TypeAdapter)
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转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
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归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
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啸笑天
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本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
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DECLARE @objectid INT
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最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
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