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lusterku
动手学深度学习深度学习笔记线性回归
动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现(附课后习题答案)线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零,会发生什么。算法仍然有效吗?2.计算二阶导数时可能会遇到什么问题?这些问题可以如何解决?3.为什么在`squared_loss`函数中需要使用`reshape`函数?4.尝试使用不同的学习率,观察损失函数值下
- Meta2d.js:2D图元组成的可视化引擎
乐吾乐科技
2D可视化组态编辑器vue.js编辑器前端数据可视化html
Meta2d.js:2D图元组成的可视化引擎。由乐吾乐科技自主研发,集实时数据展示、动态交互、数据管理等一体的全功能2D可视化引擎。【注意】Meta2d.js是一个不依赖任何前端框架的js图形引擎。使用Meta2d.js可以简单快速的开发自己的Web组态、Scada、智慧大屏的可视化产品,也可以开发类似Visio等的流程图、脑图等工具。Meta2d.js内置实时监控、动态交互、自动算法、可扩展等功
- 我用DeepSeek写代码一周后,发现了这些惊人的秘密
fangwulongtian
python开发语言人工智能
大家好,我是武哥。作为一名有着10年开发经验的程序员,最近我深度体验了DeepSeek的代码能力,不得不说,这款国产大模型给了我太多惊喜。今天,我要和大家分享使用DeepSeek一周以来的心得体会,以及我发现的一些不为人知的"秘密武器"。1.惊人发现一:超强的代码理解能力1.1精准的代码解析先看一个实际案例:# 一个较为复杂的Python类class DataProcessor: def _
- 简单枚举 / 枚举排列
Zhouqi_Hua
Henry学C++Henry的ACM学习笔记蓝桥杯c++算法深度优先力扣
本文参考《算法竞赛入门经典》第七章《暴力枚举法》,提出的是暴力“列举”出所有可能性并一一试验的方法。目录1简单枚举2枚举排列2.1生成1~n的排列2.2生成可重集的排列2.3解答树2.4下一个排列一、简单枚举简单枚举就是枚举一些例如整数、子串的简单类型。但是如果拿到题目直接上手枚举,可能会导致枚举次数过多(甚至引起TLE)。因此在枚举前先要进行分析。比如例题除法(Division,Uva725):
- DeepSeek代码能力实测:超越GPT-4的背后
fangwulongtian
人工智能数据挖掘机器学习chatgpt
作为一个深耕AI领域多年的开发者,我最近对DeepSeek和GPT-4的代码能力做了一次全方位的对比测试。让我惊讶的是,在很多场景下DeepSeek不仅不输GPT-4,甚至还有独特的优势。今天,我就跟大家分享一下具体的测试结果和背后的技术原理。1.代码理解能力测试1.1复杂代码解析我先用一段较为复杂的代码来测试两个模型的理解能力:class DataProcessor: def __init
- 水下 SLAM 定位模组的设计与实现
赵谨言
论文经验分享毕业设计笔记
标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要:本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先,对水下定位技术的背景和需求进行了分析。然后,详细阐述了模组的设计思路和关键技术,包括传感器选型、数据融合算法等。接着,介绍了模组的实现过程和实验结果,通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后,对未来的研究方向进行了展望。关键词:水下SLAM;定位模组;传感器;数据融合2.引言2.1.研究背
- 基于Python实现的缓存淘汰替换策略算法,该算法将缓存分区
go5463158465
算法pythonpython缓存算法
以下是一个基于Python实现的缓存淘汰替换策略算法,该算法将缓存分区,并根据不同分区的优先级进行淘汰,同时会自适应地调整缓存汰换的时机和力度,还会与GPTCache自带的LRU和FIFO策略进行对比。importtimefromgptcache.managerimportCacheBase,VectorBase,get_data_managerfromgptcache.processor.pre
- 技术面 - 手撕算法题整理
程序员阿甘
华为OD算法刷题笔记华为校招算法刷题笔记算法
LeetCode原题刷题策略:优先刷"hot100"的题目,其次"刷频次高"的题目,最后再刷剩余的题目编号频次难度hot100
- 数据结构与算法篇--时间复杂度推导思路
haoly1989
数据结构与编程技术算法数据结构
重点提示:时间复杂度是输入规模的函数时间复杂度等于基本操作计数思路1:渐近复杂度计算速度输入规模丢掉低阶项和常系数计算成本--------->运行时间--------->时间复杂度------------------>渐近时间复杂度关注点变化:绝对运行时间->运行时间的变化趋势->运行时间在大规模输入下的变化趋势好处:丢掉低阶项和常系数就是去除硬件、编译器、操作系统等次要因素的影响。思路2:认识时
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 【LeetCode Hot100 子串】和为 k 的子数组、滑动窗口最大值、最小覆盖子串
落啦啦
数据结构与算法leetcode算法数据结构
子串1.和为k的子数组题目描述解题思路主要思路步骤时间复杂度与空间复杂度代码实现2.滑动窗口最大值题目描述解题思路双端队列的原理:优化步骤:Java实现3.最小覆盖子串题目描述解题思路滑动窗口的基本思路:具体步骤:算法的关键点:Java实现1.和为k的子数组题目描述给定一个整数数组nums和一个整数k,你需要在数组中找到连续子数组的个数,使得这些子数组的和等于k。解题思路我们可以通过前缀和的方法来
- 代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表
白鹭鸣鸣!
算法链表数据结构java
代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val,请你删除链表中所有满足Node.val==val的节点,并返回新的头节点。示例1:输入:head=[1,2,6,3,4,5,6],val=6输出:[1,2,3,4,5]示例2:输入:head=[],val=1输出:[]示例3:输入:he
- mysql sql脚本 雪花算法
梦空细雨
mysqlsql数据库
算法相关学习资料:https://edu.51cto.com/video/1451.html雪花算法在MySQLSQL脚本中的实现作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现MySQLSQL脚本中的雪花算法。雪花算法是一种生成唯一ID的算法,广泛应用于分布式系统中。雪花算法流程首先,我们通过一个表格来展示雪花算法的实现流程:步骤描述1创建雪花算法表2插入初始数据3生成唯一ID4使用唯一ID雪花算法
- mysql版 雪花算法_雪花算法如何生成id
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mysql版雪花算法
雪花算法生成id的方法:首先新建一个id生成的类;然后新建一个调用生成id的单例工具;最后使用函数【GuuidUtil.getUUID()】直接调用即可。【相关学习推荐:雪花算法生成id的方法:1、新建一个id生成的类SnowFlake/***@Auther:lyl*@Date:2019/11/2117:49*@Description:*/publicclassSnowFlake{/***起始的时
- 排序算法整理(冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序)
Fansv587
排序算法算法数据结构python
排序算法是计算机科学中用于将数据元素按照特定顺序进行排列的算法,常见的排序算法有以下几类:比较排序冒泡排序:通过重复地走访要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。选择排序:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排
- 动态规划之背包问题(01背包,完全背包,多重背包,分组背包)
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0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,属于动态规划算法的典型应用场景。该问题描述如下:有一个容量为C的背包,以及n个物品,每个物品有对应的重量wiw_iwi和价值vi(i=1,2...n)v_i(i=1,2...n)vi(i=1,2...n)。对于每个物品,我们只有两种选择:要么将其放入背包,要么不放入,即“0-1”选择(选是1,不选是0)。目标是在不超过背包容量的前提下,选择
- WebP2P+自研回音消除:视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用
Likeadust
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随着移动互联网时代的到来,手机端的扬声器大多采用外置设计,且音量较大。在这种情况下,扬声器播放的声音更容易被麦克风捕捉,从而导致回声问题显著加剧。这种设计虽然方便用户在免提模式下使用,但也带来了更复杂的音频处理挑战。回音消除算法的核心在于从麦克风采集的混合信号中分离出原始语音信号和回声信号,并将回声信号从混合信号中移除。EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术:自适应滤波器:通过实时调整滤波器
- Python中的决策树算法探索
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在Python中,决策树算法是一种常用的机器学习技术,用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法,并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库,你可以使用pip来安装它:bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
- 详解AI作画算法原理
Jimaks
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在艺术与科技的交汇处,AI作画正以惊人的创造力刷新着我们对美的认知。这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术,让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。本文将深入浅出地探讨AI作画的核心算法原理,分析常见问题与易错点,并通过一个简单的代码示例,带领大家一窥AI艺术创作的奥秘。一、核心概念与原理1.生成对抗网络(GANs)GANs是AI作画中最著名的算法之一,由IanGoodfello
- Xlua中C#引用Lua变量,导致Lua侧的GC无法回收的原因及解决方法
浅陌sss
知识点记录c#lua
1.引用关系导致:在XLua中,当C#端引用了Lua变量时,Lua的垃圾回收器(GC)不会回收这些被引用的变量。这是因为Lua的GC机制是基于引用计数和标记-清除算法的。当C#端持有对Lua变量的引用时,相当于在Lua的引用计数系统之外额外增加了一个引用,而Lua的GC无法感知到这个来自C#端的引用。代码示例:在下面的代码中,luaTable是C#端对Lua表myTable的引用。只要luaTab
- 江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护
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Duodoo开源企业信息化开源开源人工智能制造
引言在电子制造行业中,设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修,存在响应滞后、成本高昂等问题。预测性维护(PredictiveMaintenance,PdM)通过实时数据分析和AI算法,能够提前识别设备潜在故障,大幅降低停机风险。然而,实现这一目标需要解决设备数据采集、边缘实时计算、平台深度融合等关键问题。本文将结合SKFIMAX-8
- 给你的小秘密加点隐私——Java实现AES加密全攻略
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Java实战java
概述现代对称加密算法,如高级加密标准(AES),是目前最常用的加密方法之一。本篇文章基于Java加密架构(JavaCryptographyArchitecture,JCA)循序渐进的带你实现加密算法,通过系列文章最终实现一个完成的文件加密系统。AES的工作原理(了解)AES通过一系列的轮(rounds)进行加密。轮的数量取决于密钥长度:128位密钥使用10轮。192位密钥使用12轮。256位密钥使
- 行为型设计模式:策略模式、模板方法模式与观察者模式
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设计模式java开发语言设计模式策略模式模板方法模式观察者模式
在软件开发中,设计模式是解决常见问题的通用解决方案。行为型设计模式关注对象之间的通信,通过定义对象间的交互方式来实现特定的功能。本文将深入解析三种行为型设计模式:策略模式、模板方法模式和观察者模式,并结合实际案例进行分析。一、策略模式(StrategyPattern)(一)定义策略模式定义了一系列的算法,将它们一个个封装起来,并使它们可以相互替换。其核心思想是将算法的变化与使用算法的代码分离开来,
- 数据可视化+SpringBoot+协同过滤推荐算法的美食点餐管理平台
qq_1249870753
课程设计美食springboot毕业设计
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,我会一一回复的,希望帮助到更多的人。背景分析在当今数字化浪潮席卷全球的时代,餐饮行业也正经历着深刻的变革,智慧点餐系统作为这场变革中的关键一环,其诞生和发展有着极为深远的背景意义。从宏观市场环境来看,随着全球经济的快速发展,餐饮行业呈现出蓬勃的发展态势。据相关数据统计,过去十年间,全球餐饮市场规模以每年[X]
- 变分边界详解
半度、
算法
起因当时看VAE论文时有这么一段,但是看完直接一头雾水,这都那跟哪,第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详,只好自己来写一篇,希望能解答后来人的疑惑。公式1参考文章:证据下界(ELBO)、EM算法、变分推断、变分自编码器(VAE)和混合高斯模型(GMM)解释一下,我们之前都是用MLE计算损失,logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x∣θ)和logpθ(x)
- 【流程图】在 .NET (WPF 或 WinForms) 中实现流程图中的连线算法
de之梦-御风
.netWPF流程图流程图.netwpf
在.NET(WPF或WinForms)中实现流程图中的连线算法,通常涉及图形绘制和路径计算。常见的连线方式包括直线、折线和贝塞尔曲线。以下是几种方法的介绍和示例代码。1.直线连接(最简单)适用场景:两个节点之间没有障碍物时,最简单的方式。计算方式:直接用起点(x1,y1)和终点(x2,y2)画一条直线。WPF示例代码2.折线连接(适用于流程图)适用场景:流程图、状态机这类需要避开障碍的情况。计算方
- 【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取(截至2025.2.14)
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智能优化算法算法matlab优化算法人工智能
群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题,如特征选择、图像分割、医学诊断,经济排放调度问题,植物病害识别,工程设计,PID优化控制,设备故障诊断,机器学习模型参数整定等等。在这个领域,有一个理论:没有免费午餐(NoFreeLunch,NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说,特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果,但相同的算法可能在
- RIP协议
lq_ioi_pl
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目录RIP贝尔曼.福特算法RIP的版本RIPV1和RIPV2的区别:RIP的数据包破环方案RIP的配置拓展配置RIP在RIP里面,将两台直接相连的设备,具备通信条件的设备称为邻居关系。Destination/MaskProtoPreCostFlagsNextHopInterface在RIP中,传递一条路由条目,主要需要携带的参数是目标网段信息以及开销值(cost)开销值是动态路由协议选路的重要依据
- 数据结构和算法
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笔记数据结构算法java
一、数据结构和算法概述1.1什么是数据结构?官方解释:数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。大白话:数据结构就是把数据元素按照一定的关系组织起来的集合,用来组织和存储数据1.2数据结构分类传统上,我们可以把数据结构分为逻辑结构和物理结构两大类逻辑结构分类:逻辑结构是从具体问题中抽象出来的模型,是抽象意义上的结构,按照对象中数据元素之间的相
- Python排序算法详解
重生之我要成为代码大佬
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一、简单排序算法1.冒泡排序(BubbleSort)算法思想:通过相邻元素的比较和交换,逐步将最大元素“冒泡”到数组末尾。时间复杂度:平均:O(n²)最优(已排序):O(n)稳定性:稳定代码实现:#定义一个名为bubble_sort的函数,该函数接受一个列表arr作为参数#此函数的目的是使用冒泡排序算法对传入的列表进行升序排序defbubble_sort(arr):#获取列表arr的长度,存储在变
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio