- AIoT安全与隐私自动化建设:实践与展望
ITPUB-微风
安全自动化运维
随着物联网(IoT)的快速发展,AIoT(人工智能物联网)已成为新时代的技术趋势。然而,随着设备的增多和应用的广泛,AIoT的安全与隐私问题也日益凸显。本文将探讨AIoT安全与隐私自动化建设的实践与展望。一、背景AIoT设备数量的激增带来了诸多安全挑战,如僵尸网络、中间人攻击、隐私泄露等。这些威胁不仅影响设备的正常运行,还可能对用户隐私造成严重损害。因此,建立有效的AIoT安全与隐私保护机制迫在眉
- Linux 下使用tracepath进行网络诊断分析
linux
简介tracepath命令是Linux中的一个网络诊断工具,类似于traceroute,但专门用于跟踪到目标主机的网络路径,同时自动处理路径MTU发现。这是一种简单的方法,可以找出机器和远程目的地之间的跃点,同时还可以识别沿途的任何问题。基本语法tracepath[options]:要跟踪路径的目标目的地的IP地址或主机名常用选项-n:以数字形式显示跳转地址(无需DNS解析)-l:设置数据包的长度
- 数据挖掘与数据分析
「已注销」
数据分析数据挖掘数据分析人工智能
目录数据挖掘与数据分析一.数据的本质二.什么是数据挖掘和数据分析三.数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代,数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信
- 【基于PHP的CMS动态网站的渗透测试流程】
D-river
securityphp开发语言网络安全安全web安全
基于PHP的CMS动态网站的渗透测试流程一、渗透测试流程优化1.智能信息收集阶段2.靶向漏洞扫描3.深度手动测试二、关键风险检测清单1.PHP环境风险2.数据库交互风险3.会话管理缺陷三、高效测试方法论1.自动化辅助技术2.逻辑漏洞快速定位3.WAF绕过技术四、企业级防护建议1.环境加固2.监控与响应五、典型漏洞验证(PHP对象注入)附:工具链推荐安全测试对网站意义重大,它能够提前发现网站在网络、
- 神经网络参数量计算
坠金
AI科普/入门神经网络人工智能深度学习
算一个只有两层的神经网络的参数量,我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤:网络结构输入层(第一层):有2个神经元。输出层(第二层):有3个神经元。参数计算权重参数:第一层的每个神经元都与第二层的每个神经元相连。因此,第一层的2个神经元与第二层的3个神经元之间的连接会形成权重参数。权重参数的总数量为:权重参数=第一层神经元数量×第二层神经元数量=2×3=6偏置参数:第二层的每个
- 基于低代码的安全工具平台架构
ITPUB-微风
低代码安全
随着网络安全的日益重要,安全工程师在日常工作中需要使用大量的工具和接口。然而,这些工具的多样性、复杂的安装方法以及数据格式的碎片化,使得安全工作变得繁琐且效率低下。为了解决这一问题,基于低代码的安全工具平台应运而生,以其高效、便捷的特点,为安全工程师提供了新的工作方式。一、工作场景网络安全工作中的典型场景包括情报收集、安全审计、资产梳理和信息收集。在这些场景中,安全工程师需要使用各种工具进行漏洞扫
- python天气数据分析与处理,用python数据分析天气
2401_84504019
人工智能
本篇文章给大家谈谈python天气预报可视化分析报告,以及基于python的天气预测系统研究,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。基于大数据重庆市气象数据分析摘要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径,但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向,由于站在的角度存在偏差,人们经常能够获得不同类型信息,这也是技术最为难以攻克的课题。针对气象数据等问题,对气象信息进行研究分析,然后开发设计出气象数据分
- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
Jason_Orton
神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- VM虚拟机+Ubuntu系统NAT网络配置
问道飞鱼
后端开发技术实践计算机相关知识科普付费专栏ubuntulinux运维
一、VM虚拟网络配置配置入口:编辑->虚机网络编辑器(不要开启“使用本地的DHCP服务”,会造成虚拟机一旦关闭重启,IP就会发生变化,不是我们希望看到的)点开NAT设置虚拟机配置如下:二、本地操作系统网络配置找到虚拟网卡配置静态地址
- TensorFlow基础架构
humbinal
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处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图(dataflowgraphs)来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数
- Java本地缓存技术选型(Guava Cache、Caffeine、EhCache)
子龙技术
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前言对一个java开发者而言,提到缓存,第一反应就是Redis。利用这类缓存足以解决大多数的性能问题了,我们也要知道,这种属于remotecache(分布式缓存),应用的进程和缓存的进程通常分布在不同的服务器上,不同进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存的优点是缓存和应用服务解耦,支持大数据量的存储,缺点是数据要经过网络传输,性能上会有一定损耗。与分布式缓存对应的是本地缓存,缓存的进程和
- HarmonyOS开发实战:网络类组件方式-API
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网络相关类组件模块介绍efAxiosParams提供eftool封装axios请求所需的参数efAxios二次封装axios的产物,提供统一请求响应拦截等efClientApi提供针对于统一post,get,delete,put等请求封装网络组件使用API前言1.efAxiosParams类参数详解/***是否整体传输加密与关键字加密isAllEncrypt互斥二者只能有其一为true*/stat
- 从0-1学习Mysql第七章: 分区与分库分表
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掌握Go语言:编程世界的进阶钥匙学习mysql数据库后端面试
第七章:分区与分库分表在大数据时代,单个数据库或表往往难以应对海量数据带来的存储、查询和维护压力。分区、分表和分库分表技术正是在这种背景下应运而生。它们通过将数据进行逻辑或物理拆分,实现数据管理的灵活性和系统性能的优化。1.分区表的概念与使用场景1.1什么是分区表?分区表是将一个大表按照某种规则(如范围、列表、哈希等)划分为多个逻辑子表的技术。虽然物理上数据仍存储在同一张表内,但查询时数据库可以根
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PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
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逆熵SEC.
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- 从阿里云EDM到美团云:典型微服务治理平台的实战经验分享
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目录一.阿里云EDM(EnterpriseDistributedApplicationService)二.腾讯云TSF(TencentServiceFramework)三.华为云FusionStage四.京东云JDC(JDCloudMicroservicePlatform)五.百度智能云CloudStack六.字节跳动Tinker七.小米云平台八.美团云服务平台随着微服务架构的广泛应用,微服务治理
- 【linux配置】 修改内核网络参数
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命令解释echo1>/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_ignore这个命令的具体含义是:echo1:将值1写入文件。/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_ignore:将值1写入/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_ignore文件,从而修改内核参数。效果:设置arp_ignore为1后,内核将只响应来自目标IP地址
- SOME/IP协议的建链过程
HL_LOVE_C
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在SOME/IP协议中,建立服务通信链路的过程主要涉及服务发现机制,通常需要以下三次交互:服务提供者广播服务可用性(OfferService)服务提供者启动后,周期性地通过OfferService消息向网络广播其提供的服务实例信息(如ServiceID、InstanceID、通信协议和端口等)。作用:通知潜在消费者该服务的存在及访问方式。服务消费者发送订阅请求(SubscribeEventgrou
- 天气API接口在日常生活与商业决策中的应用
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天气,作为自然界中最不可控却又对人类活动影响巨大的因素之一,其变化无常的特性使得人们长期以来都在寻找预测和控制它的方法。随着科技的进步,尤其是互联网和大数据技术的发展,天气信息的获取和应用变得更加便捷和高效。天气API接口,作为连接天气数据与各类应用的桥梁,正逐步渗透到我们日常生活的方方面面,并在商业决策中发挥着越来越重要的作用。一、天气API接口的基本概念与技术原理天气API接口是一种提供天气数
- FUSE,从内核到用户态文件系统的设计之路
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FUSE(FilesysteminUserspace)是一个允许用户在用户态创建自定义文件系统的接口,诞生于2001年。FUSE的出现大大降低了文件系统开发的门槛,使得开发者能够在不修改内核代码的情况下实现创新的文件系统功能。JuiceFS就是基于FUSE构建的高性能分布式文件系统,充分发挥了FUSE的灵活性和扩展性。为了更好地理解FUSE的设计理念,我们将首先回顾内核文件系统以及网络文件系统(如
- 大数据最全大模型入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文本分割器
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分类目录:《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章:基础知识快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatMod
- Python 网络爬虫入门全知道
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一、引言在当今数字化时代,网络上的数据量呈爆炸式增长。无论是进行数据分析、市场调研,还是开发智能应用,获取网络数据都变得极为重要。而Python网络爬虫就是一把打开网络数据宝库的利器。它能够自动地从网页中抓取我们需要的信息,为后续的数据处理和分析提供丰富的素材。本博客将带领大家逐步走进Python网络爬虫的精彩世界。二、网络爬虫基础概念(一)什么是网络爬虫网络爬虫,也称为网页蜘蛛,是一种按照一定的
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概述在科技飞速发展的当下,以DeepSeek为代表的开源大模型为企业的智能化转型带来了无限可能,然而,其在应用过程中所暴露出的诸多问题,如网络安全隐患、数据与模型管理难题以及协作效率低下等,也让企业在拥抱新技术时面临着严峻挑战。博云牧品Folib制品库的出现,犹如一场及时雨,精准地解决了企业在使用开源大模型时的痛点。它不仅实现了Ollama私有化仓库部署,确保数据不出域,满足金融级合规要求,更在数
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- 补充:文件上传、下载传输给前端之直接传递图片二进制数据:网络中的图片、音频、视频等非字符数据的传输
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- WordPress Course Booking System SQL注入漏洞复现 (CVE-2025-22785)(附脚本)
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免责申明:本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。如涉及侵权,请及时与我们联系,我们将尽快处理并删除相关内容。0x01产品描述:课程预订系统是一个在线平台,旨在简化课程报名流程。用户可以通过系统浏览可用课程,查看详细的课程描述、时间安排和讲师信息,并通过简单的
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摘要:随着计算机技术、控制技术和网络技术的蓬勃发展,嵌入式系统与网络控制系统的应用越来越广阔。当前控制系统正经历一场前所未有的变革,远程监控和智能控制成为控制系统发展的重要方向。通过嵌入式网络控制系统,用户只要在有网络接入的地方,就可以对与网络相连接的任何现场设备进行远程监测、控制,实现远程监控和智能控制。嵌入式网络控制系统不同于以往的C/S和B/S网络监控技术,它要求系统成本低、体积小巧、便于安
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Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系,数据预处理,featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
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BEV自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
BEVDet主要分为4个模块:1、图像视图编码器(Image-viewEncoder):就是一个图像特征提取的网络,由主干网络backbone+颈部网络neck构成。经典主干网络比如resnet,SwinTransformer等。neck有==FPN==,PAFPN等。例如输入环视图像,记作Tensor([bs,N,3,H,W]),提取多尺度特征;其中bs=batchsize,N=环视图像的个数,
- Java序列化进阶篇
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java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =