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weixin_39654058
导入需要的包:numpy、pandasimportnumpyaspyimportpandasaspd创建一个表:df=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],"date":pd.date_range('20130102',periods=6),"city":['Beijing','SH','guangzhou','Shenzhen','
- 【论文阅读笔记】(2015 ICML)Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
小吴同学真棒
学习人工智能LSTM动作识别无监督自监督self-supervised
UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs(2015ICML)NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
- 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
奶茶不加糖え
lstm深度学习自然语言处理
摘要翻译我们使用长短时记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择,例如解码器的LST
- Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations
ltochange
clipboard.png假设有两种语言L1和L2,L1既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据,L2只有大量无标签数据,整个流程可分为一下四步:在L1无标签的数据集上,训练一个单语的bert,任务为masked语言模型(MLM)和下一句话预测(NSP)冻结第1步训练好的bert中的transformer部分(embedding层和softmax层除外),在L2无标签的数据集上从头开始训练新的be
- 洛谷p3435 OKR-Periods of Words
qustflypiggy
kmp专题算法kmp字符串
题目链接反思我们之前用kmpkmpkmp都是用到前缀字串的最长匹配长度,本题则需要利用pmtpmtpmt数组找到最短匹配长度思路题目中匹配前缀的意思是,在字符串aaa的前缀中,某个前缀自身重复两遍后能把aaa包括进来如图:如图,AAA的最长匹配字段显然是abcabcabcabcabcabc同时容易发现,A[78]A[7~8]A[78]=A[12]A[1~2]A[12],满足pmtpmtpmt数组的
- 计算一个时间序列中的元素属于一年中的第几季度
刘经纬老师
python开发语言
【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】计算一个时间序列中的元素属于这一年中的第几季度Series.dt.quarter[太阳]选择题以下代码的输出结果中正确的是?importpandasaspdts=pd.Series(pd.date_range("2024-02-09",periods=4,freq="3M"))print("【显示】
- 请用python写一个基于时间序列的山脊图(Ridgeline plot)可视化代码,
八位数花园
pythonmatplotlib数据分析开发语言机器学习
下面是一个使用Python和matplotlib库绘制基于时间序列的山脊图的代码示例:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd#生成一个随机的时间序列数据np.random.seed(0)num_points=100x=pd.date_range(start='2023-01-01',periods=num_points
- python pandas 自用
qq_39239990
pythonpandas开发语言
列1列2列3列4importpandasaspds=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])pd.DataFrame({'A':[1,2,3]})dates=pd.date_range("20130101",periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list("ABCD"))df2=pd.
- Pandas库介绍--DataFrame数据筛选
viean
1.数据准备importnumpyasnpimportpandasaspddates=pd.date_range('20140729',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))df2.筛选D列大于0的行df[df.D>0]扩展,&用作且,如下例所示df[(df.D>0)&(df.
- pandas.date_range()
乂尤先生
pandas的date_range()函数是用来生成一个日期序列,在需要构造一个日期序列的时候非常方便date_range(start=None,end=None,periods=None,freq=None,tz=None,normalize=False,name=None,closed=None,**kwargs)返回一个固定频率的DatetimeIndex类型数据(时间序列)参数解释参数类型
- 极简Pandas库shift
吉小雨
pandas
Pandas库shift函数讲解shift函数是Pandas库中用于数据位移的函数,常用于时间序列数据的处理。通过shift函数,我们可以将数据向上或向下移动指定的周期数。基本语法shift函数的基本语法如下:DataFrame.shift(periods=1,freq=None,axis=0,fill_value=None)periods:表示移动的周期数,默认为1。freq:表示移动的频率,默
- Learning to Learn Better Unimodal Representations via Adaptive Multimodal Meta-Learning
鱼儿也有烦恼
多模态多模态深度学习
文章目录AMML:通过自适应多模态元学习,学会更好地学习单模态表征文章信息研究目的研究内容研究方法1.总体架构2.网络结构3.UnimodalNetwork4.DistributionTransformationLayer5.MultimodalNetwork6.AdaptiveMultimodalMeta-Learning结果与讨论代码和数据集符号含义AMML算法AMML:通过自适应多模态元学习
- 特征工程-特征处理(二)
alstonlou
特征工程算法机器学习人工智能
特征处理二、时间特征处理将原本的具体时间拆分为年月日等多个特征变量,同时可以引入在一天的某个时间段,或者是当天是否为节假日等其他条件,还可以进一步结合其他特征,进行前后一个时间段或是多个时间段时间的特征差值。dt.shift(periods=1,freq=None,axis=0)连续型变量处理(一)单特征归一化和标准化数据的归一化和标准化是特征缩放的方法。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,
- 《Improved Fusion of Visual and Language Representations by Dense Symmetric Co-Attention for VQA》读后感想
hema12138
跟随attetion工作阅读该文摘要该文给我带来的思考首先于注意力的使用,它采用的co-attention结构,注意力函数类似于attentionisallyouneed类似采用多层尺度乘法注意,第二它对齐图像和问句特征采用多层的co-attention网络,通过拉伸的特征矩阵表示句子或图像。模型结构如图所示,Q和V分别是图像和问句的特征表示,大小为d×T,d×N,T为特征图展平后长度,N为句子长
- 使用ffmpeg实现音频静音修剪
智慧医疗探索者
音视频处理ffmpegsilenceremove
1silenceremove介绍本文主要介绍在FFmpeg命令中使用silenceremovefilter进行音频静音的修剪。1.1start_x参数参数名说明取值范围默认值start_periods设置是否应在音频开头修剪音频。0表示不应从一开始就修剪静音。当指定一个非0值时,它会修剪音频直到找到非静音。通常,当从音频的开头修剪静音时,start_periods将为1,但它可以增加到更高的值,以
- Pandas 使用技巧(一)
贾磊_cd
Pandas的列表pd.Series([1,2,3,4])它会为每一个数据设置一个序号dtype,列表中数据的格式DataFrame:Pandas的矩阵,在Pandas中叫做DataFrame,它是一个大的矩阵类似于二维的numpy,数据为numpy的数据,但是为每行指定索引和每一列指定索引,结构类似于通常意义的表。dates=pd.date_range('20150101',periods=6)
- 图像融合论文阅读:(DIF-Net)Unsupervised Deep Image Fusion With Structure Tensor Representations
图像强
图像融合论文阅读图像融合图像处理深度学习人工智能
@article{jung2020unsupervised,title={Unsuperviseddeepimagefusionwithstructuretensorrepresentations},author={Jung,HyungjooandKim,YoungjungandJang,HyunsungandHa,NamkooandSohn,Kwanghoon},journal={IEEETra
- 取出一个时间序列中每一个元素里的时刻Series.dt.time()
刘经纬老师
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【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】取出时间序列中每个日期时间类型的元素的时间类型值(去掉日期)Series.dt.time[太阳]选择题以下代码的输出结果中正确的是?importpandasaspdts=pd.Series(pd.date_range("2024-01-03",periods=3,freq="5t"))print("
- 【迁移学习论文六】Learning Semantic Representations for Unsupervised Domain Adaptation论文原理及复现工作
一个很菜的小猪
迁移学习迁移学习人工智能机器学习
LearningSemanticRepresentationsforUnsupervisedDomainAdaptation学习无监督域自适应的语义表示相关会议AConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)InternationalConferenceonComputerVision(ICCV)AAAIConferenceonArtif
- BERT(从理论到实践): Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】
白马负金羁
自然语言处理信息检索LLMBERT大语言模型预训练模型Keras
这是本系列文章中的第3弹,请确保你已经读过并了解之前文章所讲的内容,因为对于已经解释过的概念或API,本文不会再赘述。本文要利用BERT实现一个“垃圾邮件分类”的任务,这也是NLP中一个很常见的任务:TextClassification。我们的实验环境仍然是Python3+Tensorflow/Keras。一、数据准备首先,载入必要的packages/libraries。importtensorf
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)理解
weixin_30425949
人工智能大数据
BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调(fine-tuning),适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改。一、BERT是如何进行预训练pre-training的?B
- BERT(从理论到实践): Bidirectional Encoder Representations from Transformers【2】
白马负金羁
自然语言处理信息检索bert人工智能深度学习自然语言处理Keras
这是本系列文章中的第二弹,假设你已经读过了前文。先来简单回顾一下BERT的想法:1)在Word2Vec【1】中,每个单词生成的Embedding是固定的。但这就带来了一个显而易见的问题:同一个单词在不同上下文中的意思是不同的。例如mouse,可以是鼠标的意思,也可以是老鼠的意思。但使用Word2Vec,就无法区分这两个不同的意思。BERT的基本想法就是单词的向量表达是根据上下文动态生成的(BERT
- 论文笔记BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
AI强仔
NLP人工智能
1简介本文根据2019年《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》翻译总结的。BERT:BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.应用预训练模型于下游任务有两种策略,分别是feature-based和fine-tuning。fine
- BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers双向Transformer用于语言模型 NAACL 2018
BUAA~冬之恋
论文阅读笔记
论文链接:https://arxiv.org/abs/1810.04805tensorflow版本代码链接:https://github.com/google-research/bertpytorch版本代码链接:https://github.com/codertimo/BERT-pytorch导读这篇论文由谷歌团队发表于2018年的NAACL上《BERT:Pre-trainingofDeepBi
- Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
北落师门XY
bert自然语言处理小程序
一、简介Bert即基于Transformer的双向编码器表示,2018年由google提出。基于多个Transformer的编码器堆叠而成,输入输出不改变形状。Bert的双向不是常规的RNN式的正向反向后连接,指的能根据上下文表示,推测[mask]处的内容。区别可参考这篇博客:解释BERT为什么是双向表示_B站:阿里武的博客-CSDN博客_bert的双向二、2种无监督预训练任务1、MLM(Mask
- BERT模型:Bidirectional Encoder Representations from Transformer
Poppy679
transformerbert深度学习
WhatBERT预训练Transformer的encoder网络,提高准确率How随机遮挡一个或两个单词,让encoder网络根据上下文来预测遮挡单词将两个句子放在一起,判断是否是同一文中的相邻句子。BERT通过以上两个任务来预训练transformer网络中的encoder网络。Task1:PredictMaskedWords预测被遮挡的单词流程transformer的encoder网络不是一对
- BERT(从理论到实践): Bidirectional Encoder Representations from Transformers【1】
白马负金羁
自然语言处理信息检索bert人工智能深度学习Keras自然语言处理
预训练模型:Apre-trainedmodelisasavednetworkthatwaspreviouslytrainedonalargedataset,typicallyonalarge-scaleimage-classificationtask.Youeitherusethepretrainedmodelasisorusetransferlearningtocustomizethismode
- 5.5 DataFrame.rolling()创建滚动窗口对象
清木!
机器学习算法的Python实现Python数据分析与应用python机器学习
DataFrame.rolling创建滚动窗口对象一、介绍二、代码一、介绍 DataFrame.rolling()是pandas中用于创建滚动窗口对象的函数,它可以对时间序列或其他类型的数据进行滚动计算。下面是该函数的一些参数说明:DataFrame.rolling(window,min_periods=None,center=False,win_type=None,on=None,axis=0
- 一文教会pandas
輕栀
pandasmybatisandroid
今天的笔试题令我感触很深,回顾一下之前写的都是低代码想想都。。。anareport[['reportid','anndt','stockid']].drop_duplicates().rolling(window=10,min_periods=1).sum().groupby(['anndt','stockid'])['reportid'].count()df=anareport[['report
- 浅谈pandas中shift和diff函数关系
氨基钠
通过?pandas.DataFrame.shift命令查看帮助文档Signature:pandas.DataFrame.shift(self,periods=1,freq=None,axis=0)Docstring:Shiftindexbydesirednumberofperiodswithanoptionaltimefreq该函数主要的功能就是使数据框中的数据移动,若freq=None时,根据a
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
?