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安全
流量对抗与行为对抗流量对抗核心目标:规避通过网络流量分析进行的恶意行为检测。关键点:流量加密:通过SSL/TLS或自定义加密协议,隐藏网络通信内容。流量伪装:模拟合法流量模式(如HTTP、HTTPS流量),降低被发现的可能性。流量随机化:动态改变通信的大小、时间间隔和模式,避免流量特征被检测到。行为对抗核心目标:规避基于行为检测的杀软和EDR(EndpointDetectionandRespons
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
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Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- Python 标准库之 random 模块
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- 高防IP+端口隐身技术——彻底解决扫描攻击
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一、高防IP的核心防御逻辑通过将服务器IP隐藏在高防节点后,所有流量先经清洗再转发至源站,使扫描者无法获取真实端口信息。二、端口随机化+单包授权(SPA)实战Step1:配置高防IP(群联控制台示例)#登录群联高防控制台qunlian-cliconfigset--api-keyYOUR_KEY--projectPROD_WEB#创建高防实例qunlian-cliddoscreate\--type"
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随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成,可用于分类和回归任务。基本原理随机森林的核心思想是构建多个决策树,并将这些决策树的结果进行综合。在构建每棵决策树时,采用了两种随机化策略:数据采样随机:使用自助采样法(BootstrapSampling)从原始训练数据集中有放回地抽取一定数量的样本,形成一个新的训练子集,用于训练每一棵决策树。这意味着每棵树的训练数据可能会有
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。ps:我之前写论文也用过这几种算法,也是纯借鉴对于实际实现逻辑没有了解过。遗传算法基于自然选择和遗传机制的优化算法,孟德尔随机化,模仿生物进化过
- 因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性
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AIAgent应用开发计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性关键词:因果推断、可解释性、可信度、因果关系评估、反事实分析、因果图、工具变量法、随机化实验文章目录因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程
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- Python设计方差分析实验
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方差分析(ANOVA)是一种用于检测多个样本均值之间差异的统计方法,广泛应用于实验设计与数据分析中。通过分析不同因素对实验结果的影响,方差分析能够帮助评估哪些因素显著影响了实验结果,并且可以提供各因素交互作用的深入理解。在多因子实验设计中,随机化、重复和平衡的设计原则非常重要。本文将详细介绍方差分析的实验设计原理,并结合拉丁方设计与正交试验的应用进行讲解。本教程旨在帮助自学者理解方差分析的基本原理
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行业痛点与需求跨境电商批量运营、社媒矩阵管理、广告投放测试等场景中,多账号环境隔离已成为刚需。传统方案常面临平台风控算法识别关联性,导致账号封禁率高达60%以上。本文将从技术实现原理、工程化架构设计到对抗策略演进,深度剖析浏览器指纹改造的核心逻辑。一、技术原理与实现路径环境隔离技术栈基于Chromium内核的渲染引擎重构(如WebGL着色器指令随机化、Canvas指纹混淆)动态参数概率模型:通过熵
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二、基础防护层实现1.浏览器特征伪装opts:=append(chromedp.DefaultExecAllocatorOptions[:],//禁用自动化特征chromedp.Flag("disable-blink-features","AutomationControlled"),chromedp.Flag("useAutomationExtension",false),//随机化窗口尺寸ch
- ASP.NET Core 性能优化:内存缓存
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- 孟德尔随机化:脑卒中研究新钥匙
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孟德尔随机化:脑卒中研究新钥匙孟德尔随机化,作为一种基于遗传变异的因果推断方法,正逐渐成为医学研究领域的有力工具,在脑卒中研究中发挥着关键作用。它的基本原理源于孟德尔遗传定律,即个体在受精过程中,等位基因会从父母那里随机分配给后代,这种随机分配类似于随机对照试验中的随机分组。通过巧妙利用这一特性,孟德尔随机化将遗传变异作为“自然发生”的工具变量,以此来探索暴露因素与疾病之间的因果关系。在传统的观察
- 生信分析服务MR孟德尔随机化单细胞测序转录组数据分析网络药理学
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将孟德尔随机化(MR)、单细胞测序、转录组数据分析和网络药理学结合,是当前生物信息学领域的前沿方法,尤其在疾病机制解析、靶点发现和药物研发中展现出巨大潜力。以下从技术逻辑、应用场景和服务流程三个维度展开说明:一、技术逻辑与优势孟德尔随机化(MR)核心作用:通过遗传变异作为工具变量,推断暴露因素(如肠道菌群、代谢物)与疾病之间的因果关系,减少混杂因素干扰。数据需求:全基因组关联研究(GWAS)数据、
- 基于QT(C++)实现用户界面系统
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用户界面系统本次作业实现了随机化芯片设计方法中芯片的手动设计与芯片流速与浓度的关联计算与图形化显示,基于Qt设计了一个MicrofluidicChipSimulation用户界面系统。具体功能用户可以通过工具栏上的Create新建所需芯片,可自定义的参数包括:芯片大小、输入输出管道的位置用户可以在芯片界面单击芯片内某根管道,切换管道的开闭,进行直观的修改用户可以通过工具栏上的Random随机生成芯
- order by 导致分页出现重复数据问题
凯酱
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原因有时候我们需要按照时间排序,并配合limit进行分页查询.但是,当orderby的时间相同的时候(数据不唯一),系统对数据的排序可能变得随机化,(即一会儿这条数据在前面,一会儿这条数据在后面).所以,当翻页的时候我们很容易便看到了重复的数据.解决办法在使用orderby的时候,在本身需要排序的目标字段之后再加上一个唯一字段(比如PK或者UNIQUE字段),保证顺序的唯一性.例数据库:postg
- 浅谈模拟退火
Alaso_shuang
算法分类学习笔记算法
模拟退火简介模拟退火是一种随机化算法。对于一个当前最优解附近的非最优解,爬山算法直接舍去了这个解。而很多情况下,我们需要去接受这个非最优解从而跳出这个局部最优解,即为模拟退火算法。当一个问题的方案数量极大(甚至是无穷的)而且不是一个单峰函数时,常使用模拟退火求解。实现如果新状态的解更优则修改答案,否则以一定概率接受新状态。模拟退火时有三个参数:初始温度T_0,降温系数d,终止温度T_k。是一个比较
- [冲击大厂]一文彻底掌握Redis缓存雪崩,缓存穿透和缓存击穿+八股吊打面试官
八股文领域大手子
缓存redis数据库
一、缓存雪崩问题本质大量缓存数据在同一时间过期(失效)时,如果此时有大量的用户请求,都无法在Redis中处理,于是全部请求都直接访问数据库,从而导致数据库的压力骤增,严重的会造成数据库宕机,从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃解决方案分散过期时间随机化过期时间:在基础过期时间上增加随机值(如基础TTL+随机1~10分钟),避免集中失效。代码示例:java复制intbaseTTL=3600;//
- 那些排序算法和初始序列的状态有关
Smile灬凉城666
考研复习算法
那些排序算法对序列的初始状态有关比如,冒泡排序和插入排序,在最好情况下,也就是序列已经排好序的时候,时间复杂度是O(n),而最坏情况下是O(n²)。这说明它们的性能确实和初始状态有关。快速排序的话,如果每次选的基准都能均匀划分数组,那么是O(nlogn),但最坏情况下比如已经有序,可能会退化成O(n²),所以这也和初始状态有关。不过,现在的快速排序通常会用随机化选基准或者三数取中法来避免这种情况,
- LLM论文笔记 15: Transformers Can Achieve Length Generalization But Not Robustly
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读语言模型自然语言处理深度学习笔记
Arxiv日期:2024.2.14机构:GoogleDeepMind/UniversityofToronto关键词长度泛化位置编码数据格式核心结论1.实验结论:十进制加法任务上的长度泛化最佳组合:FIRE位置编码随机化位置编码反向数据格式索引提示(indexhints,辅助定位)2.在适当的配置下,Transformer模型可以泛化到训练序列长度的2.5倍(例如从40位加法训练成功泛化到100位加
- 简化版奇异值分解(SVD)方法详解
DuHz
数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而,对于大规模数据或高维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法,包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法(PLS),并
- 1.4 学习序列(Sequence)分为几步?
啄缘之间
UVM学习总结学习svuvm
文章目录前言一、什么是UVM中的Sequence?二、如何理解Sequence?三、如何使用Sequence?四、示例代码4.1示例14.1.1代码分析4.2示例24.2.1代码分析:五、总结前言需要回顾一下UVM的基本概念,特别是Sequence的部分。我记得Sequence是UVM中用于生成测试激励的重要组件,它允许我们以一种灵活和可重用的方式定义测试场景。Sequence可以随机化生成测试数
- 【爬虫】针对FingerprintJS反爬,selenium破解策略
steamedobun
项目管理爬虫爬虫selenium测试工具
目录FingerprintJS原理概述Selenium基础与应对思路代码实现实战(结合Selenium和UndetectedChromedriver绕过FingerprintJS)Canvas指纹随机化FingerprintJS原理概述FingerprintJS主要通过收集浏览器的各种特征信息来生成独一无二的指纹,这些信息包括但不限于:浏览器版本信息:不同浏览器版本在处理网页元素、执行JavaSc
- 如何使用HASH创建低交互式蜜罐系统
FreeBuf-
工具哈希算法算法
关于HASHHASH是一个用于创建和启动低交互蜜罐的框架,可以帮助广大研究人员轻松创建HTTP无关的低交互式软件蜜罐。HASH的主要理念是易于配置,能够灵活地模拟在HTTP/HTTPs上运行的任何软件。尽可能减少占用空间,避免被检测为蜜罐。功能介绍1、单一框架即可部署基于HTTP/HTTPs的蜜罐;2、通过YAML文件轻松配置;3、内置honeytraps;4、基于强大的随机化fakerjs以避免
- 数据挖掘中的关联规则--面向频繁项集的A-Priori算法
绒绒毛毛雨
大数据挖掘算法数据挖掘python
文章目录一、频繁项集与关联规则学习1.实体与关系2.支持度与频繁项集3.关联规则二、寻找频繁项集1.频繁项集发现的挑战三角矩阵项对计数值的三元组存储方法2.频繁项集的单调性3.面向项对的A-Priori算法4.PCY算法哈希表创建第二遍扫描5、多阶段算法6、多哈希算法7、随机化算法8、SON算法9、Toivonen算法三、频繁项集小实践:消费者购买记录模拟数据示例具体问题分析一、频繁项集与关联规则
- 缩小模拟与现实之间的差距:使用 NVIDIA Isaac Lab 训练 Spot 四足动物运动
AI人工智能集结号
人工智能
目录在IsaacLab中训练四足动物的运动能力目标观察和行动空间域随机化网络架构和RL算法细节先决条件用法训练策略执行训练好的策略结果使用JetsonOrin在Spot上部署经过训练的RL策略先决条件JetsonOrin上的硬件和网络设置Jetson上的软件设置运行策略开始开发您的自定义应用程序由于涉及复杂的动力学,为四足动物开发有效的运动策略对机器人技术提出了重大挑战。训练四足动物在现实世界中上
- TypeError: list indices must be integers or slices, not list
m0_68138877
pytorchlist
TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因:传入参数搞错了计划通过一个下标list,通过rand.shuffle实现训练数据的随机化,结果因为传入的数据是没有tokenized的(就是一堆原始的字符串,并且是用list保存的,tokenize之后应该是一个torch.tensor类型的张量)修复方法:对应原因,传入正确的参数即可总结:
- CF 966 Div3 F. Color Rows and Columns
Jiu-yuan
算法
原题链接:Problem-F-Codeforces题意:多测,每组测试数据给出n和k,n代表有n个长方形,k代表需要的到k分,每个长方形都有宽和高,每次可以填涂一个格子,如果填满一列或者一行就可以获得一分,问达到k分最少需要填涂多少格子。赛时思路:背包dp+随机化,按照背包dp的思路来想,就是选择了某个长方形,如果填满这个长方形分数也不能到达k,那么就直接填满,如果大于等于k那么就用最小代价来填满
- abc 367 F+luogu p10102(随机算法)
窜天遁地大吗喽
数据结构和算法算法
随机化的思想:充分条件的计算代价比较大,想找个计算代价小的必要条件,但必要条件可能会出错,然后通过一些手段(比如随机映射)把这个出错的概率降低。(参考园子)添加链接描述题意:两个数组,元素均为1~N.q次查询,判断ab数组,这一区间内的元素是否相同。(排列的顺序不重要,主要是元素的种类个数相同)n,q均在2e5内。如果暴力,对每次查询,我们只能将这个区间内的所有数扫一遍。显然的复杂度不对。考虑一个
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite