- 笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗
Vertira
pytorch电脑深度学习智能电视
笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习。虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距,但在现代技术下,外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快,能够满足深度学习的需求。例如,USB3.2Gen2×2PSSD的传输速度可以达到2000MB/s,这对于深度学习来说已经足够12。具体应用场景和性能表现传输速度:现代外接固态移动硬盘,如USB3.2Gen2×2PSSD,传输速度可以达
- Python高级开发工程师
巴啦啦小魔仙变身
python开发语言
Python高级开发工程师通常会围绕技术能力、项目经验、问题解决能力等方面展开,以下为你详细介绍面试的常见内容、准备方式及注意事项:常见面试内容技术基础语言特性:深入理解Python的高级特性,如装饰器、元类、描述符等的原理和应用场景。例如,面试官可能会要求你现场编写一个装饰器来实现函数执行时间的统计。数据结构与算法:熟悉常见的数据结构(如列表、字典、集合、堆、栈、队列、链表、树、图等)和算法(如
- 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
- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- 智能优化算法:海洋捕食者算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法算法机器学习神经网络
智能优化算法:海洋捕食者算法文章目录智能优化算法:海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要:海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm,MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法,其灵感来源于海洋适者生存理论,即海洋捕食者通过在Lévy游走或布朗游走之间选择最佳觅食策略。具有寻优能力强等特点。1.算
- 人工智能学习
星月IWJ
人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测人工智能
//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
- Day7 25/2/20 THU
给bug两拳
每日技术博客算法
【一周刷爆LeetCode,算法大神左神(左程云)耗时100天打造算法与数据结构基础到高级全家桶教程,直击BTAJ等一线大厂必问算法面试题真题详解(马士兵)】https://www.bilibili.com/video/BV13g41157hK?p=4&vd_source=04ee94ad3f2168d7d5252c857a2bf358目录4、链表4.3链表的习题4.3.1例14.3.2例2及其进
- 深度学习复习笔记(6)线性回归——新冠预测项目
Kriol
深度学习初学深度学习笔记线性回归
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包,类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用,损失函数需要用fromtorchimport
- 向量空间与范数
Shockang
机器学习数学通关指南人工智能机器学习数学线性代数
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间:机器学习的舞台1.1定义与核心要素️向量空间是机器学习的数学基础,它提供了描述和处理高
- 互信息详解
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学信息论
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息:变量间关联性的量化利器互信息(MutualInformation)是信息论中的核心概念,也是
- 搜广推校招面经四十四
Y1nhl
搜广推面经python机器学习人工智能pytorch开发语言
快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么(Front-DoorCriterion)前门准则是因果推断中的一个重要概念,用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔(JudeaPearl)提出,是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况:存在一个中介变量MMM,它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
- 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探
shiter
AI重制版】预训练NLP自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展,各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务,如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
- 算法笔记入门——问题 I: 锤子剪刀布 (20)
sauTCc
算法笔记算法
题目描述大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏:两人同时给出手势,胜负规则如图所示:现给出两人的交锋记录,请统计双方的胜、平、负次数,并且给出双方分别出什么手势的胜算最大。输入输入第1行给出正整数N(intmain(){intn;scanf("%d",&n);getchar();chara,b;intpin=0,vin_jia=0,vin_yi=0;intjia[3]={0},yi[3]={0};fo
- 【AI深度学习网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
arbboter
人工智能rnn人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
引言:什么是循环神经网络(RNN)?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的深度学习模型。与传统神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够通过内部状态(隐藏状态)保留历史信息,从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域,数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
- 《高效迁移学习:Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》
机器学习司猫白
深度学习迁移学习keras分类tensorflowefficientnet性能优化
从零到精通的迁移学习实战指南:以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习?1.1人类的学习智慧想象一下:如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他,会比完全不懂音乐的人快得多。因为TA已经掌握了乐理知识、节奏感和手指灵活性,这些都可以迁移到新乐器的学习中。这正是迁移学习(TransferLearning)的核心思想——将已掌握的知识迁移到新任务中。1.2深度学习的困境与破局传统深度
- 8.3 GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!8.2GPTQ:专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前,我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。以LLaMA-7B模型为例:FP32精度显存占用:28GBFP16精度显存占用:14GBINT8量化后显存占用:7GBINT4量化后显存占用:3.5GB
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 第20周:Pytorch文本分类入门
weixin_46620278
pytorch分类人工智能
目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者:[K同学啊]说在前面本周任务:了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分
- 主流加解密算法全景解析:对称、非对称与哈希算法详解
JT-999
网络哈希算法网络算法
主流加解密算法通常分为以下三大类,每类都有其独特的特点和应用场景,下面我们详细介绍这三类算法的原理、优势、缺陷以及典型应用场景:1.对称加密算法原理对称加密算法是指加密和解密都使用同一个密钥。发送方和接收方事先共享一个秘密密钥,利用这个密钥将明文转换为密文,加密后的数据只有用相同的密钥才能解密恢复原文。其基本过程通常包括:明文分块(如果是分组加密算法);对每个数据块进行一系列变换(如置换、替换、异
- 第N2周:构建词典
OreoCC
NLP
本人往期文章可查阅:深度学习总结我的环境:语言环境:Python3.11编译器:PyCharm深度学习环境:Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡:NVIDIAGeForceGTX1660本周任务:使用N1周的.txt文件构建词典,停用词请自定义1.导入数据fromtorchtext.vocabimportbuild_vocab_f
- 第N3周:NLP中的数据集构建
OreoCC
自然语言处理深度学习pytorch
本人往期文章可查阅:深度学习总结对于初学者,NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题,处理不好就会引起shape问题(各种由于shape错乱导致的问题)。这里我给出一个模板,大家可根据这个模板来构建。torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。其中包括Dataset和DataLoader两个类,它们通常结合使用来加载和处理数据。1.Datasettorch.u
- Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作(in-placeoperation),用于将一个源张量(src)中的值根据指定的索引(index)累加到目标张量(self)中。它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int):指定沿着哪个维度
- NLP新手入门-第N1周:Pytorch文本分类入门
Oaix Nay
365天深度学习训练记录pytorch自然语言处理分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6.定义训练函数与评估函数7.拆分数据集并运行模型8.使用测试数据集评估模型一、课题背景和开发环境第N1周:Pytorch文本分类入门Python3.8.12pytorch==1.8.1+cu111t
- 代码随想录算法营Day57 | 孤岛的总面积,沉没孤岛,水流问题,建造最大岛屿
寂枫zero
算法pythonleetcode
孤岛的总面积这道题先将靠近边界线上的岛屿都放置为0,然后再用深度或者广度搜索算法去计算剩余的孤岛总面积count=0position=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]defdfs(matrix,x,y):globalcountmatrix[x][y]=0count+=1fori,jinposition:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(matr
- Unity引擎开发:2D与3D渲染技术_虚拟现实与增强现实技术
chenlz2007
游戏开发2unity3dvrlucene游戏引擎材质ar
虚拟现实与增强现实技术在上一节中,我们探讨了Unity引擎中的光照和阴影处理技术,了解了如何通过不同的光照模型和阴影算法提升游戏的视觉效果。接下来,我们将进入虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的世界,探讨如何在Unity引擎中实现这些技术,特别是在动作游戏中的应用。虚拟现实(VR)技术虚拟现实技术通过计算机生成的环境来模拟真实的或想象的场景,让用户能够沉浸其中。Unity引擎提供了强大的工具和
- 程序员必备神器:DeepSeek如何帮你高效开发?
后端
作为一名程序员,你是否曾经为了找到一个合适的代码片段而翻遍GitHub?或者为了调试一个复杂的算法而熬夜到凌晨?如果你也有类似的经历,那么今天我要介绍的这款工具——DeepSeek,可能会成为你的开发利器。它不仅能帮你快速找到解决方案,还能提升你的开发效率,甚至让你在代码的世界里游刃有余。DeepSeek是什么?简单来说,它就像是一个智能助手,专门为程序员设计。无论是前端开发、后端架构,还是数据分
- 基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱
Wis4e
深度学习pytorch神经网络
nn.Module是nn的一个核心数据结构,它可以是神经网络的某个层(Layer),也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Module,生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层,包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等,这些层都是nn.Module的子类,能够自动检测到自己的Parameter,并将其作为学习参数,且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的
- 28.代码随想录算法训练营第二十八天|122. 买卖股票的最佳时机 II,55. 跳跃游戏,45. 跳跃游戏 II,1005. K 次取反后最大化的数组和
白鹭鸣鸣!
算法java
28.代码随想录算法训练营第二十八天|122.买卖股票的最佳时机II,55.跳跃游戏,45.跳跃游戏II,1005.K次取反后最大化的数组和122.买卖股票的最佳时机II-力扣(LeetCode)给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的
- 基于Pytorch深度学习——Softmax回归
EchoToMe
深度学习pytorch回归python
本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解,并且由于李沐老师的代码能力很强,以及视频中讲解代码的部分较少,所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉,所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法,但是针对于多分类问题,我们常用的是Softmax技术,大家不要被这个名字给迷惑了,s
- Python 在深度学习中的应用
2501_90435375
人工智能python深度学习开发语言
深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言,在深度学习领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍Python在深度学习中的应用,包括深度学习的基础概念、Python深度学习库和框架、实际案例。二、深度学习的基础概念1.神经网络神经网络是深度学习的基础,它由多个神经元组成,每个神经元接收输入信号,进行加权求和,并通
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓