- Detecting Memory Management and Threading Bugs with Valgrind
Chia-Te Kuan
分析工具交叉編譯經驗談elasticsearch大数据搜索引擎git
contentAboutValgrindInstallingValgrindFromSourceFromPre-compiledBinaryPrepareFWandstandardlibrarywithsymbolPrepareFWPreparesysrootonNFSSetLD_LIBRARY_PATHandcreatesymboliclinksPrepareself-implementlibr
- Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection
nightluo
#CVPR2023文献阅读笔记目标检测计算机视觉深度学习
DetectingEverythingintheOpenWorld:TowardsUniversalObjectDetection,CVPR,2023在OpenWorld中检测一切:面向通用目标检测要点通用目标检测:检测每个场景并预测每个类别,一旦经过训练,通用目标检测器能够直接在未知情况下工作,而无需进一步训练检测器的通用性:(1)训练时,通过图像和空间文本的对齐利用多源图像和异构标签空间,以此
- 《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记
AncilunKiang
论文阅读笔记论文阅读论文笔记
论文标题《ConfusionGraph:DetectingConfusionCommunitiesinLargeScaleImageClassification》混淆图:在大规模图像分类中检测混淆社区作者RuochunJin、YongDou、YueqingWang和XinNiu来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室,和上一篇是姊妹篇。初读摘要问题描述:对于基于深度卷积神经网络(CNN)的图像分
- 测试开源C#人脸识别模块ViewFaceCore(6:视频活体检测)
gc_2299
dotnet编程c#ViewFaceCore视频活体检测
之前的文章介绍ViewFaceCore模块的FaceAntiSpoofing类支持单帧活体检测(AntiSpoofing函数)及视频活体检测(AntiSpoofingVideo函数),视频活体检测时从摄像头中抓取一帧图片进行检测,当检测结果状态为Detecting时,继续从摄像头中抓取图片,直至检测结果不为Detecting。本文中主要测试视频活体检测函数AntiSpoofingVideo。
- Detecting Cross-Modal Inconsistency to Defend Against Neural Fake News
卫卫卫
虚假信息检测pytorch安全
检测跨模态不一致以防范神经性假新闻在网上大规模传播旨在误导或欺骗普通民众的虚假信息是一个重大的社会问题。图像、视频和自然语言生成模型的快速发展只会加剧这种情况,并加剧我们对有效防御机制的需求。虽然已经提出了现有的方法来防御神经假新闻,但它们通常局限于非常有限的环境,即文章只有文本和元数据,如标题和作者。在本文中,我们介绍了一项更现实、更具挑战性的任务,即防御机器生成的新闻,其中也包括图像和图像标题
- 【CV论文精读】Cornernet Detecting objects as paired keypoints
量子-Alex
CV论文阅读深度学习目标检测自动驾驶计算机视觉
CornernetDetectingobjectsaspairedkeypointsECCV2018的论文1.论文摘要提出了CornerNet,这是一种新的目标检测方法,其中我们使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点,即左上角和右下角。通过将目标检测为成对的关键点,我们消除了设计先前单级检测器中常用的一组锚盒的需要。除了我们的新公式,我们引入了cornerpooling,一种新型的池化层
- WAZUH的安装、设置代理
未知百分百
安全防御linux运维服务器WAZUHweb安全安全IDS
wazuh安装wazu的安装分为以下两种方式官方文档:https://wazuh.com/blog/detecting-common-linux-persistence-techniques-with-wazuh/1、自定义安装这种方式就是一步一步的安装直接参考官方文档:这里就不详细介绍了2、直接下载打包好的虚拟机需要注意的是使用这种方法安装完成后需要进行一些配置注1:如果进入虚拟机中后,发现没有
- 【论文阅读笔记】Detecting Camouflaged Object in Frequency Domain
咔叽布吉
论文阅读学习论文阅读笔记
1.论文介绍DetectingCamouflagedObjectinFrequencyDomain基于频域的视频目标检测2022年发表于CVPR[Paper][Code]2.摘要隐藏目标检测(COD)旨在识别完美嵌入其环境中的目标,在医学,艺术和农业等领域有各种下游应用。然而,以人眼的感知能力来识别遮挡的物体是一项极具挑战性的任务。因此,我们主张COD任务的目标不仅仅是在单个RGB域中模仿人类的视
- Detecting vision
杀了吃肉
Thisisanappforportablevisiontesting.Athome,atschool,youcanalwaysmeasureyourvisionandletyoueasilyunderstandyoureyehealth.Youcanusethisresulttojudgewhetheryouwanttoseeadoctororwearglasses.Comeandtryit!
- 2-EagleC: A deep-learning framework for detecting a full range of structural variations from bulk...
怎么不是呐
Hi-C技术:检测人类基因组结构变异(SVs)的一种有前景的方法。目前严重缺乏能够使用Hi-C数据进行全范围SV检测的算法,只能以低于最佳的分辨率识别染色体间易位和远程染色体内SVs(>1mb)。本文开发了一个深度学习模型,结合了深度学习和集成学习策略的框架,以高分辨率预测全范围的SVs——EagleC在癌症基因组中认识了许多先前未知的融合事件,也发掘了已知致癌基因的新型调控机制,这些发现为癌症分
- 【EMFace】《EMface: Detecting Hard Faces by Exploring Receptive Field Pyramids》
bryant_meng
CNN深度学习人工智能EMFaceRFP计算机视觉
arXiv-2021文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2AblationStudy5.3ComparisonwithState-of-the-Arts6Conclusion(own)1BackgroundandMotiv
- 使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点
小白学视觉
opencv计算机视觉python图像识别人工智能
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自|AI算法与图像处理本文来自光头哥哥的博客【DetectingmultiplebrightspotsinanimagewithPythonandOpenCV】,仅做学习分享。原文链接:https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-sp
- 【MTGCD-Net】Detecting Building Changes with Off-Nadir Aerial Images
zy_destiny
变化检测论文解读人工智能计算机视觉深度学习变化检测多任务学习
出处:武汉大学夏桂松团队、商汤代码地址:code论文地址:paper预训练模型:pretrain_weightsBANDON数据集:dataset目录1.背景2.网络总体结构
- 论文翻译Detecting Overlapped Objects in X-Ray SecurityImagery by a Label-Aware Mechanism(2022)
暖小宝
计算机视觉人工智能目标检测
基于标签感知机制的X射线安检图像重叠目标检测原文下载地址:DetectingOverlappedObjectsinX-RaySecurityImagerybyaLabel-AwareMechanism|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要X射线安检的关键挑战之一是在X射线图像中检测出背包或行李箱中重叠的物品。现有的大多数方法都是通过增强颜色和边缘等底层视觉信息来提高
- [论文] Feature Squeezing:Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks
tizzyt95
AI安全深度学习机器学习人工智能
思路:对抗样本经过featuresqueeze处理后大部分增加的干扰会被消除或者减小,致使featuresqueeze前后的分类结果向量(distributedvector)L1距离很大,这与正常样本经过featuresqueeze后结果相反,基于这样的规律进行对抗样本的过滤。使用的攻击手段:1.L0攻击:CW0,JSMA2.L2攻击:CW23.L正无穷:FGSM、BIM、CW正无穷squeeze
- 论文阅读:Detecting Unseen Relations Using Analogies(ICCV2019)
糖豆豆今天也要努力鸭
机器学习机器学习深度学习计算机视觉cv场景理解
这篇论文不是讲场景图的,但它跟场景图很相关。查了一下这篇论文的领域应该是HOIDetection,就是人类与物体的交互检测,后面的实验做的是imageretrieval的结果。训练:1.目标检测2.提取主语s,宾语o,谓语p,三元组vp的视觉嵌入特征主语和宾语的视觉特征就是目标检测器最后一层的输出谓语的视觉特征是主宾对的空间特征三元组的特征是主语宾语的视觉特征+它们的空间坐标特征,即前两者的融合现
- 论文阅读:Detecting Visual Relationships Using Box Attention(ICCV19)
糖豆豆今天也要努力鸭
机器学习深度学习机器学习计算机视觉场景理解视觉关系检测
这篇论文的思想也挺简单的:目标检测网络+boxattentioninput对于上面这幅图来说,如果attentionmap是空的,那么模型会检测出图像中所有的主语,如果attentionmap注意到右边的人,那么模型会找出与这个attentionmap所表示的主语产生交互的宾语(bbox和类别),和谓语(类别)。如果attentionmap注意左边的人同理。那么,attentionmap又是什么呢
- Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding阅读笔记
CH-MLX
介绍这篇文章来自2018KDD,是一篇检测飞船异常的文章。作者的想法在于,首先基于LSTM的时序预测已经能达到很好地效果,其次基于阈值(out-of-limits,OOL)方法由于计算成本小,适用范围广,易于解释及其可以与基于预测的方法完美结合等优点,依然是上佳的考虑。所以采用了基于预测和阈值的方法来做异常检测。异常检测方法当通过预测得到一个新值y^(t)\hat{y}^{(t)}y^(t),则计
- 论文阅读:DeepWukong: Statically detecting software vulnerabilities using deep graph neural network
wanacry11
安全网络安全
ACMTransactionsonSoftwareEngineeringandMethodology(TOSEM)ABSTRACT作者针对目前基于机器学习的漏洞检测方法的不足,提出了一种新的方法,即同时考虑代码中的控制流、结构化信息以及跨函数的数据流信息,此外还利用了最新的图神经网络进行嵌入表示。作者将该方法实现为DeepWuKong模型,并使用现实世界中105428个C\C++程序进行评估,实验
- 【论文阅读】AProNet: Detecting objects with precise orientation from aerial images
Clark-dj
旋转论文阅读论文阅读论文阅读
论文地址:AProNet:Detectingobjectswithpreciseorientationfromaerialimages-ScienceDirect论文代码:GitHub-geovsion/AProNet以下仅仅是部分笔记,笔记大部分手写,仅用作自己复习。(截取的图片来源于谷歌对预览论文的翻译)这样表达(文字分析,数据加图片)很说明问题。我自己画的网络图不好,直接看原图吧。图6。特征
- 【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis
MiaZX
论文笔记人工智能论文阅读笔记
个人阅读笔记,如有错误欢迎指出!会议:2021S&PDetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题:当前防御方法存在一些难以实现的假设,或者要求直接访问训练模型,难以在实践中应用。创新:通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设,仅为黑盒访问。为了在不了解
- Detecting Gamepads
jaycex2020
DetectingGamepadslocalUserInputService=game:GetService("UserInputService")ifUserInputService.GamepadEnabledthenprint("Playerhasgamepadenabled...")endlocalUserInputService=game:GetService("UserInputSer
- (论文阅读16/100)Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural
朽月初二
论文阅读计算机视觉python人工智能
文献阅读笔记简介题目Inside-OutsideNet:DetectingObjectsinContextwithSkipPoolingandRecurrentNeuralNetworks作者SeanBell,C.LawrenceZitnick,KavitaBala,RossGirshick原文链接https://arxiv.org/abs/1512.04143.pdfInside-Outside
- 用Packetbeat和Watcher探测DNS隧道
Threathunter
来源:https://www.elastic.co/cn/blog/detecting_dns_tunnels_with_packetbeat_and_watcher检测DNS隧道可以通过DNS协议建立隧道,秘密移动数据或为恶意软件提供命令和控制通道。通常这种技术被用来绕过公司防火墙和代理服务器的保护。隧道通过在DNS请求和响应中编码数据来工作。客户端发出主机名查询,该查询最终被转发到与域关联的权
- Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection(论文解析)
黄阳老师
目标检测人工智能计算机视觉
DetectingEverythingintheOpenWorld:TowardsUniversalObjectDetection摘要1介绍2相关工作3准备工作4TheUniDetector框架4.1.异构标签空间训练4.2.开放世界推理5实验5.1.开放世界中的目标检测5.2.封闭世界中的目标检测5.3.广泛目标检测5.4开放词汇目标检测比较5.5.消融实验6结论摘要在本文中,我们正式探讨了通用
- 论文阅读 - Detecting Social Bot on the Fly using Contrastive Learning
无脑敲代码,bug漫天飞
社交机器人检测论文阅读
目录摘要:引言3问题定义4CBD4.1框架概述4.2ModelLearning4.2.1通过GCL进行模型预训练4.2.2通过一致性损失进行模型微调4.3在线检测5实验5.1实验设置5.2性能比较5.5少量检测研究6结论https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3583780.3615468摘要:社交机器人检测正在成为社会安全领域广泛关注的任务。一直以来,社交机器人检测
- Detecting diabetic retinopathy in eye images
weixin_30354675
开发工具sketchpython
DetectingdiabeticretinopathyineyeimagesThepastalmostfourmonthsIhavebeencompetinginaKagglecompetitionaboutdiabeticretinopathygradingbasedonhigh-resolutioneyeimages.InthispostItrytoreconstructmyprogress
- 论文阅读 - Detecting the Hidden Dynamics of Networked Actors Using Temporal Correlations
无脑敲代码,bug漫天飞
社交机器人检测论文阅读
WWW'23https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3543873.3587672煽动运动对基于事实的推理构成威胁,侵蚀人们对机构的信任,撕裂我们的社会结构。在21世纪,宣传运动迅速发展,以新的网络身份出现。其中许多宣传活动持续不断,资源充足,因此识别和清除它们既困难又昂贵。社交媒体公司主要通过优先控制"协调的不真实行为"来应对网络宣传的威胁。这一策略的重点是识别明确
- Detecting Multivariate Time Series Anomalies with Zero Known Label(论文翻译)
Austismes
#时序异常监测人工智能深度学习机器学习
零已知标记的多变量时间序列异常检测目录摘要简介相关工作时间序列异常检测图结构学习异常检测的归一化流程准备标准化流程方法数据准备整体结构基于自我注意的图结构学习时空条件实体感知规范化流程联合优化异常检测和解释异常检测异常解释实验设置数据集实现细节评估指标:对比方法:性能评估方面消融研究超参数鲁棒性异常率分析结果分析动态图结构实体特定密度估计不同的稀疏特性总结摘要多变量时间序列异常检测在一类分类环境下
- [RSA议题分析] eBPF Warfare - Detecting Kernel & eBPF Rootkits with Tracee
breezeO_o
杂七杂八RootKiteBPFlinux内核恶意软件RSAC2023
文章目录简介议题分析基础知识用户空间与内核空间hookrootkit追踪技术eBPF架构Tracee-一个运行时安全检查工具RootKit种类与各个阶段的攻防LD_PRELOADRootKitKernelModuleRooKitKernelRootKitHidingKernelRootKitHooksyscalltablehookingfileoperationshookingKernelRoot
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod