- Python 实战人工智能数学基础:推荐系统应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- 协同过滤算法:挖掘用户偏好,精准推荐商品
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍协同过滤(CollaborativeFiltering,CF)作为推荐系统中的重要技术,其核心思想是利用用户和物品间的行为数据,挖掘用户隐性偏好,从而实现精准推荐。自20世纪90年代提出以来,协同过滤算法已经在电子商务、社交媒体、音乐视频等多个领域中广泛应用,取得了显著的推荐效果。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。基于用户的协同过滤通过比较用户间的相似性,
- Python打卡训练营day20-奇异值SVD分解
sak77
python打卡训练营python机器学习奇异值分解SVD
知识点回顾:线性代数概念回顾(可不掌握)奇异值推导(可不掌握)奇异值的应用特征降维:对高维数据减小计算量、可视化数据重构:比如重构信号、重构图像(可以实现有损压缩,k越小压缩率越高,但图像质量损失越大)降噪:通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵,可以达到一定程度的降噪效果。推荐系统:在协同过滤算法中,用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD(或其变种如FunkSVD,SVD
- JAVA推荐系统-基于用户和物品协同过滤的电影推荐
泰山AI
技术交流推荐算法java算法
系统原理该系统使用java编写的基于用户的协同过滤算法(UserCF)和基于物品(此应用中指电影)的协同过滤(ItemtemCF)利用统计学的相关系数经常皮尔森(pearson)相关系数计算相关系数来实现千人千面的推荐系统。协同过滤算法协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。协同过滤(CollaborativeFiltering,简写CF)是推荐系统最重要得思想
- Redis最佳实践——性能优化技巧之缓存预热与淘汰策略
纪元A梦
Redis常见问题与最佳实践缓存redis性能优化
Redis在电商应用中的缓存预热与淘汰策略优化一、缓存预热核心策略1.预热数据识别方法热点数据发现矩阵:维度数据特征发现方法历史访问频率日访问量>10万次分析Nginx日志,使用ELK统计时间敏感性秒杀商品、新品上线运营数据同步关联数据购物车关联商品、同类推荐协同过滤算法业务优先级核心商品、基础配置人工标记+权重系统实时热点发现方案://基于滑动窗口的热点探测publicclassHotKeyDe
- 智能推荐系统:协同过滤与深度学习结合
layneyao
ai深度学习人工智能
智能推荐系统:协同过滤与深度学习结合系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.captainbed.cn/flu文章目录智能推荐系统:协同过滤与深度学习结合摘要引言技术原理对比1.协同过滤算法:基于相似性的推荐2.深度学习模型:基于语义理解的推荐混合推荐系统技术路径1.特征融合(Feature-LevelFusion)2.模型融合(Model-LevelFusion)3.序列融合(S
- 协同过滤算法本质?
非小号
AI算法机器学习
协同过滤算法(CollaborativeFilteringAlgorithm)的核心实质是利用用户群体的行为数据(如评分、点击、购买等),挖掘用户与物品之间的潜在关联,从而实现个性化推荐。其核心思想可以概括为以下两点:一、基于群体行为的“协同性”协同过滤的本质是通过观察群体行为来推断个体偏好,而非依赖物品本身的属性或用户的显式特征(如电影类型、用户年龄等)。具体表现为:用户-用户协同(User-B
- 基于JavaSE实现协同过滤算法_电商商品推荐
就叫飞六吧
前端
importjava.text.ParseException;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.*;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importjava.util.stream.Collectors;publicclassECommerceRecommender{//商品类staticclass
- springboot基于协同过滤算法商品推荐系统(11011)
codercode2022
springboot后端javaspringtypescriptspringcloudjava-zookeeper
有需要的同学,源代码和配套文档领取,加文章最下方的名片哦一、项目演示项目演示视频二、资料介绍完整源代码(前后端源代码+SQL脚本)配套文档(LW+PPT+开题报告)远程调试控屏包运行三、技术介绍Java语言SSM框架SpringBoot框架Vue框架JSP页面Mysql数据库IDEA/Eclipse开发有需要的同学,源代码和配套文档领取,加文章最下方的名片哦!
- SVD奇异值分解
zx43
python训练营打卡内容机器学习人工智能python笔记
知识点回顾:线性代数概念回顾(可不掌握)奇异值推导(可不掌握)奇异值的应用特征降维:对高维数据减小计算量、可视化数据重构:比如重构信号、重构图像(可以实现有损压缩,k越小压缩率越高,但图像质量损失越大)降噪:通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵,可以达到一定程度的降噪效果。推荐系统:在协同过滤算法中,用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD(或其变种如FunkSVD,SVD
- 推荐系统算法:基于内容的推荐与协同过滤的结合
数字魔方操控师
算法推荐算法协同过滤内容的推荐
摘要:随着互联网的迅速发展,信息过载问题日益严重,推荐系统作为解决这一问题的有效手段,得到了广泛的研究和应用。本文详细介绍了基于内容的推荐算法和协同过滤算法的原理、优缺点,深入探讨了两者结合的方法及应用场景,并对未来推荐系统算法的发展趋势进行了展望。通过将两种算法相结合,可以充分发挥各自的优势,提高推荐系统的准确性和有效性,为用户提供更加个性化、精准的推荐服务。一、引言在当今数字化时代,互联网上的
- 交友源码APP开发,让每一次相遇都恰到好处,打造社交领域
前端后端小程序数据库服务器
功能设计与用户体验核心功能模块智能匹配界面:采用卡片式设计,用户左右滑动选择喜好,系统实时更新推荐列表。兴趣标签系统:用户可自定义兴趣标签(如“电影”“旅行”“美食”),系统根据标签匹配同好。动态推荐墙:展示用户可能感兴趣的动态内容,增加社交互动机会。智能匹配算法协同过滤算法:基于用户历史行为,推荐相似兴趣的用户。内容相似度匹配:分析用户发布的动态、个人简介等文本内容,匹配语义相近的用户。地理位置
- 协同过滤算法的二手交易系统 小程序
QQ_188083800
小程序
目录具体实现截图技术栈软件编码:小程序框架以及目录结构介绍微信开发者工具java类核心代码部分展示软件测试:论文写作大纲参考源码获取/详细视频演示具体实现截图技术栈Vue3:性能提升、体积减小、响应式原理改变、支持碎片、CompositionAPI的引入、更好的TypeScript支持、生命周期钩子的变化、指令与插槽的差异、以及一些其他的新特性开发工具:微信开发者工具/idea/pycharm/v
- 基于Surprise和Flask构建个性化电影推荐系统:从算法到全栈实现
Tech Synapse
flask算法python协同过滤算法
一、引言:推荐系统的魔法与现实意义在Netflix每年节省10亿美元内容采购成本的背后,在YouTube占据用户80%观看时长的推荐算法中,推荐系统正悄然改变内容消费模式。本文将带您从零开始构建一个具备用户画像展示的电影推荐系统,通过协同过滤算法捕捉用户偏好,用Flask框架实现可视化交互。项目完成后,您将理解推荐系统的核心原理,并掌握从数据预处理到Web部署的全流程。二、技术栈解析与项目架构核心
- 基于协同过滤算法的美食推荐系统
sj52abcd
数据库人工智能美食信息可视化毕业设计pythondjango
PYTHON,Mysql,协同过滤算法,VUE,flask,django算法原理基于物品的协同过滤算法(Item-basedCollaborativeFiltering)是一种常用的推荐算法。它的核心思想是通过计算物品之间的相似度,找到与用户已喜欢物品相似的其他物品,并将这些物品推荐给用户。在美食推荐系统中,我们可以将菜品看作物品,根据用户对菜品的评分数据来计算菜品之间的相似度。实现步骤数据准备从
- 毕业设计:基于协同过滤算法的音乐推荐小程序(附源码、论文)
说着星星的情话-
计算机科学与技术小程序javatomcatspringboot推荐算法mysqlvue.js
摘要在当前信息化社会背景下,音乐推荐系统的开发已成为满足用户个性化需求的关键。本论文旨在研究并开发一款基于信息化社会需求的音乐推荐小程序。通过分析现有音乐小程序平台的优缺点,结合用户需求和技术发展趋势,设计并实现了一个具有个性化推荐、便捷操作和良好社交互动功能的音乐推荐小程序。本文首先进行了可行性分析和需求分析,然后设计了系统架构、系统数据库,并对各功能模块进行了详细设计。采用了面向对象的软件开发
- 基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现
usp1994
旅游协同过滤算法算法推荐系统
点我下载==>基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现https://download.csdn.net/download/No_Name_Cao_Ni_Mei/88496060基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现DesignandImplementationofaTravelRecommendationSystembasedonCollaborativeFilteringAlgorithm目
- ssm协同过滤算法的电影推荐系统(10145)
codercode2022
java开发语言后端java-eelaravelgolangspring
有需要的同学,源代码和配套文档领取,加文章最下方的名片哦一、项目演示项目演示视频二、资料介绍完整源代码(前后端源代码+SQL脚本)配套文档(LW+PPT+开题报告)远程调试控屏包运行三、技术介绍Java语言SSM框架SpringBoot框架Vue框架JSP页面Mysql数据库IDEA/Eclipse开发四、项目截图有需要的同学,源代码和配套文档领取,加文章最下方的名片哦!
- 基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统(python-计算机毕设)
计算机程序设计(接毕设)
推荐算法机器学习毕业设计python人工智能
摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现5协同过滤推荐算法6协同过滤算法原理6协同过滤算法实现7SpringBoot框架9SpringBoot简介9SpringBoot特性10SpringBoot工作原理10Vue.js框
- 算法在各领域的广泛应用:100 个实例全解析
软件职业规划
AI&模型算法
一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法:如谷歌的PageRank算法,用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序,帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法:例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为(购买、观看记录等)和其他相似用户的偏好,为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法:用于分析社交网络中的用户关系,如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
- Python构建基于协同过滤的推荐系统:从理论到实践
清水白石008
pythonPython题库python开发语言
构建基于协同过滤的推荐系统:从理论到实践推荐系统在现代应用中无处不在,从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐,推荐系统极大地提升了用户体验。本文将详细介绍如何使用Python构建一个基于协同过滤算法的推荐系统,内容涵盖理论基础、数据处理、算法实现以及实际应用。一、推荐系统概述推荐系统主要分为三类:基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐系统。本文重点介绍基于协同过滤的推荐系统。协同过滤(C
- Django 中的算法应用与实现
岱宗夫up
教学sqlite数据库pythondjangoopencv
Django中的算法应用与实现在Django开发中,算法的应用可以极大地扩展Web应用的功能和性能。从简单的数据处理到复杂的机器学习模型,Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。1\.协同过滤算法1.1算法简介协同过滤是一种常用的推荐系统算法,通过分析用户的行为数据(如评分、浏览历史等),为用户推荐他们可能感兴趣的内容。
- 融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
高考javaspringbootjavascriptvue.jsspring
摘要随着信息技术的飞速发展和教育数据的日益丰富,高考择校推荐系统已成为帮助学生和家长做出明智选择的重要工具。本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。该系统通过整合高校的多源画像数据,如地理位置、学科实力、师资力量、就业情况等,结合协同过滤算法,为学生提供个性化的高校推荐。本文详细阐述了系统的设计与实现过程,包括技术选型、需求分析、系统设计、功能
- 微信小程序 python PHP java nodejs物业管理系统azs8s
豆包程序员
微信小程序pythonphp
文章目录本项目支持的技术栈具体实现截图开发技术介绍可定制亮点创新点->协同过滤算法进度安排及各阶段主要任务技术路线或研究方法可定制亮点创新点->普通算法推荐可定制亮点创新点->最短路线推荐算法可定制亮点创新点->标签算法java类核心代码部分展示参考文献源码获取/详细视频演示本项目支持的技术栈微信小程序前端开发:运用微信开发者工具,设计简洁美观、交互友好的界面。实现页面布局、组件设计、用户交互效果
- SpringBoot+Vue.js协同过滤算法美食推荐小程序
wqq_992250277
javajava
摘要伴随着我国社会的发展,人民生活质量日益提高。于是对各种需求进行规范而严格是十分有必要的,所以许许多多的微信小程序应运而生。此时单靠人力应对这些事务就显得有些力不从心了。所以本论文将设计一套协同过滤算法美食推荐小程序,帮助美食推荐进行美食分类、美食信息、订单信息等繁琐又重复的工作,提高工作效率的同时,也减轻了管理者的压力。本论文的主要内容包括:第一,研究分析当下主流的Uni-weixin技术,结
- Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率
计算机软件程序设计
机器学习python推荐算法开发语言
一个完整的Python实现,包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理,Scikit-learn进行相似度计算,并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先,需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵(可以是显式评分或隐式反馈),表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
- 基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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
基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现文章目录基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现1.背景介绍1.1电影推荐系统的重要性1.2传统推荐系统的缺陷1.3Hadoop在大数据处理中的作用2.核心概念与联系2.1协同过滤算法2.2基于用户的协同过滤2.3基于项目的协同过滤2.4Hadoop在协同过滤算法中的应用3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于用户的协同过滤算法流程
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
计算机程序优异哥
针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- Django+Vue协同过滤算法图书推荐系统的设计与实现
赵广陆
projectdjangovue.js算法
目录1项目介绍2项目截图3核心代码3.1需要的环境3.2Django接口层3.3实体类3.4config.ini3.5启动类3.5Vue4数据库表设计5文档参考6计算机毕设选题推荐7源码获取1项目介绍博主个人介绍:CSDN认证博客专家,CSDN平台Java领域优质创作者,全网30w+粉丝,超300w访问量,专注于大学生项目实战开发、讲解和答疑辅导,对于专业性数据证明一切!主要项目:javaweb、
- 基于SpringBoot+Vue协同过滤视频推荐系统
f168bc2b3926
1.技术介绍java+springboot+mysql+mybatis+Vue开发工具:eclipse或idea2.主要功能说明:1)用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2)管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3)协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度,给有相近的用户行为推荐视频比如:用户1收藏了视频1、2、3用户2收藏了视频1、3、6用
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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