- OSPF(1):基础知识与数据包、状态机、工作过程
小度爱学习
网络安全从小白到大神网络
引言上一篇我们学习了RIP:RIP基础知识与配置,可是通过学习,我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中,那么中大型网络应该怎么做呢?这一篇博客我们就来学习OSPFOSPF---开放式最短路径优先协议动态路由优势评价维度:选路佳,收敛快,占用资源少RIP与OSPF比较1.OSPF本身是链路状态型协议,所以计算出的路径不会存在环路,并且使用带宽作为选路依据,所以,OSPF在选路的角度上优于RIP;2
- OSPF(2):基础配置、拓展配置
小度爱学习
网络安全从小白到大神网络
引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识:ospf(1),那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧,而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令:R1、R2、R3都有一个环回接口,分别为1.1.1.1、2.2.2.2、3.3.3.3,每个物理接口的IP地址如图。由于在前面几篇内容中我们已经详细的介绍过如何配置IP地址了,所以本篇内容不再做详细展示,不会的同学可以点击参考之前的博客:
- 深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
- 全面解读 Databricks:从架构、引擎到优化策略
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
架构spark大数据
导语:Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司,同时也是一个统一分析平台,帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化(Lakehouse)的架构。在Databricks平台上,数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
- C#中委托和函数类的关系
艾米理
c#c#开发语言
函数类并不完全等同于委托,但两者之间确实有密切关系。在C#中,委托是一个类型,用来封装具有特定参数和返回值的方法。你可以将委托理解为函数的“引用类型”或者“类”。委托允许你将方法作为参数传递给其他方法,并且可以动态地调用这些方法。委托和函数类的关系委托的定义和作用委托是一种类型,用于引用方法。它定义了方法的签名(参数和返回类型)。示例:publicdelegateintMathOperation(
- 立足西安,昇腾AI为开发者留下了脚印一串
科技前沿资讯
人工智能
“人工智能的时代,我能够成为推动世界发展的一支桨吗?”“我爱西安这座城市,而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程,未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。每个人在学校里都会有迷茫,不论你所学是什么,只有站在当下,脚踏实地方可仰望苍穹。他们也是如此,面对智能时代的变数,他们渴望去做更多的尝试。4月23日,以“创未来,享非凡”为主题的昇腾AI开发者创享日首站
- AI歌手会成为主流吗?
网络安全我来了
IT技术人工智能
AI歌手会成为主流吗?在如今这个科技迅猛发展的时代,AI歌手渐渐走入我们的视野。或许你会想,AI真的能够唱歌,它的歌声能与真实歌手相媲美吗?让我们一起探索这个引人入胜的主题,看看AI歌手的发展现状、优缺点,以及它在音乐行业的未来前景。1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代,AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据,AI能够学习并模仿特定歌手
- 【机器学习:三十二、强化学习:理论与应用】
KeyPan
机器学习机器学习机器人人工智能深度学习数据挖掘
1.强化学习概述**强化学习(ReinforcementLearning,RL)**是一种机器学习方法,旨在通过试验与反馈的交互,使智能体(Agent)在动态环境中学习决策策略,以最大化累积奖励(CumulativeReward)。相比监督学习和无监督学习,强化学习更关注长期目标,而非简单地从标签中学习。核心概念智能体(Agent):进行学习和决策的主体。环境(Environment):智能体所在
- 【机器学习:二十七、决策树集合】
KeyPan
机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
- 学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐
aFakeProgramer
机器学习人工智能人工智能
深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师,现在我想进入人工智能领域,特别是大型语言模型。说到人工智能,我是一个完全的新手,所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先,我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能,特别是像GPT这样的大型模型,似乎处于另一端,处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
- 机器学习——认识有监督学习与无监督学习
伊一大数据&人工智能学习日志
机器学习机器学习学习人工智能
目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式,它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。有监督学习有监督学习中,数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习,建立输入特征和输出标签之间的映射关系,以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监
- 数据增强方法及其工具
cxr828
大数据
数据增强(DataAugmentation)是指在训练深度学习模型时,通过对现有数据进行一系列变换,从而生成新的样本。数据增强有助于增加数据的多样性,减少过拟合,提升模型的泛化能力,尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤,这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
- 基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统,包括训练、评估、前端和服务端代码
计算机c9硕士算法工程师
卷积神经网络深度学习cnn分类
人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
- AI技术架构:从基础设施到应用
fuqinyijiu
AI人工智能架构
人工智能(AI)的发展,正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构,不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑,还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层:AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”,为整个系统提供计算能力和存储保障。没有强大的基础设施,复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU(图形处理单元):并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎,专为大规模并行计算设计。技术优
- 单层感知机----或门实现
翔翔子1号
文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机(Perceptron)模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络。这个模型旨在建立一个线性超平面来解决线性可分问题,就如我们现在的或门分类。二、实现过程
- pcl用PCLVisualizer可视化ply数据,显示界面卡死问题
worldcloud
pcl用PCLVisualizer可视化ply数据,显示界面卡死问题在addPointCloud后面加一句viwer->spin();
- 大模型-Qwen2.5 技术报告解读
数据分析能量站
机器学习人工智能
Abstract主要是在介绍通义千问2.5(Qwen2.5)这一大型语言模型系列,涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面,旨在展示其先进性与实用性。训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充,将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位(比如单词、汉
- 第八讲 SPU密态引擎
huang8666
数据分析
第八讲SPU密态引擎为什么做SPU?模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算?数据是敏感的数据是重要的技术路线:多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战:易用性差,性能差需要:原生AI框架支持,编译器运行时协同优化SPU简介前端:支持主流AI前端,降低学习成本,复用AI前端能力编译器:隐私保护领域IR,复用AI编译器部分优化,加密计算的优化运行时:指令并行,数据并行,多种
- 25.1.17学习内容
The_cute_cat
学习
B-迷宫Description给定一个N×M方格的迷宫,迷宫里有T处障碍,障碍处不可通过。在迷宫中移动有上下左右四种方式,每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。给定起点坐标和终点坐标,每个方格最多经过一次,问有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。Input第一行为三个正整数N,M,T,分别表示迷宫的长宽和障碍总数。第二行为四个正整数SX,SY,FX,FY,SX,SY代表起点坐标,FX,FY代
- 48.MVVM简简单单描述 C#例子 WPF例子
军训猫猫头
c#wpf开发语言
MVVM(Model-View-ViewModel)为什么要用它因为它好维护一、MVVM的组成Model独立于View和ViewModelViewXAML语言的用户界面层ViewModel包括View的状态、操作和命令
- .NET 学习:从基础到进阶的全面指南
来恩1003
.NET.net学习
.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料在当今软件开发的广阔领域中,.NET是一个备受瞩目的开发平台,以其强大的功能、跨平台的特性以及丰富的生态系统,吸引着众多开发者投身其中。无论是构建企业级应用、Web应用还是移动应用,.NET都展现出了卓越的能力。以下将为你详细介绍.NET的学习路径,帮助你从入门逐步走向精通。一、认识.NET:基础概念与环境搭建了解.NET框架:.NET是一个由微软开
- 关于我的博客建站经历
忆宸_1
博客前端
我是一名前端开发工程师,从大四的时候开始自学前端,荒废了三年时光,在大四的时候才算真正走进“编程”这扇大门。也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客,用来记录自己的学习笔记,但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象,对于搭建站点的过程我很感兴趣,内容输出却坚持不下来,这是我需要反思的地方。我也翻了翻过往的文章,大多都是记录单一知识点,而且内容很少,缺乏自己的思考。现在AI技术已经很成熟了,再记录这
- 【深度学习】AMP(Automatic Mixed Precision,自动混合精度)
shanks66
深度学习人工智能
@[toc]AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)AMP在深度学习中,AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)是一种通过混合使用单精度(FP32)和半精度(FP16)来加速训练并减少显存占用的技术。它能够在不显著损失模型精度的情况下,大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练?混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
- 智能化植物病害检测:使用深度学习与图像识别技术的应用
机器懒得学习
深度学习人工智能
植物病害一直是农业生产中亟待解决的问题,它不仅会影响作物的产量和质量,还可能威胁到生态环境的稳定。随着人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是深度学习和图像识别技术的应用,智能化植物病害检测已经成为一种趋势,能够大幅提高病害检测的效率与准确性。本文将介绍如何使用深度学习和图像识别技术,通过Python编写的智能化病害检测程序,实现对植物叶片病害的自动识别与分类。1.项目背景与目标在农业领域,及时发现
- 阿里p5学习路线图?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
学习java架构
阿里P5是指阿里巴巴集团内部对于工程师职级的一种称呼,达到P5通常意味着该工程师已经具备了较为资深的经验和技能。针对Java架构师的学习路线图,这里提供一个大致的方向以及一些可能的思维导图分支和代码示例主题。请注意,具体的晋升标准和学习路径可能会根据公司的具体要求和个人的职业发展方向有所不同。Java架构师学习路线图(简化版)1.基础知识巩固Java语言基础:深入理解面向对象编程、多线程、异常处理
- 深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能
文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱?2.3如何入门大模型?2.4LLM的结构2.4.1Transformer2.4.2Prompts2.4.3FineTuning3本地跑大模型3.1Ollama运行开源LLM3.1.1启动并运行3.1.2使用api访问3.1.3设置外网访问3.
- 网络安全学习 day1
whoami-4
网络安全web安全学习php
前言计算机病毒种类狠毒蠕虫病毒--->具备蠕虫特性的病毒;1.繁殖性特别强(自我繁殖);2.破坏性木马--->木马屠城故事--->木马本身不具备任何破坏性。用于控制后门的一个程序(后门--->指的是测试人员在目标系统中植入的一种隐藏式访问途径,可以使得在未来未得到授权的情况下重新访问系统)网络安全--->已经不再局限于网络世界,而是提升到了工控安全、网络空间安全。APT攻击--->高级可持续攻击;
- 深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络(前馈神经网络与反馈神经网络)、常见算法概要汇总
好评笔记
深度学习笔记深度学习笔记神经网络人工智能
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播,以及前馈神经网络与反馈神经网络。文章目录前向传播与反向传播前向传播(ForwardPropagation)反向传播(BackPropagation)总结神经网络简介结构类型前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FFNN)特点常见变体反馈神经网络(Feedb
- 深度学习笔记——生成对抗网络GAN
好评笔记
深度学习笔记深度学习生成对抗网络人工智能神经网络aigcgan机器学习
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型:生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
好评笔记
机器学习笔记机器学习boosting人工智能深度学习AI算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息,加速收敛一阶导数与二
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不