- DeepSeek API在AutoCAD中的创新应用与挑战
CodeJourney.
数据库算法人工智能
在数字化设计领域,随着人工智能技术的飞速发展,将AI能力融入传统设计软件成为提升设计效率和质量的重要趋势。AutoCAD作为广泛应用的计算机辅助设计软件,与DeepSeekAPI的结合展现出了巨大的潜力。这种融合不仅为设计工作带来了全新的思路和方法,还在多个方面对设计流程进行了优化和创新。一、DeepSeekAPI赋能AutoCAD的多元应用场景(一)智能设计辅助:让创意快速落地在传统设计过程中,
- AI 赋能应急管理:ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,大语言模型(LLM)在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力,可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势,并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
- DeepSeek的崛起:2025新春国产AI模型的全球影响力
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能百度
摘要在2025年新春之际,国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起,凭借免费、易用及高性能的特点,吸引了全球科技界的广泛关注。这款大型人工智能模型不仅展现了国产技术的实力,还为用户提供了高效便捷的使用体验,成为行业内的焦点。关键词DeepSeek崛起,2025新春,国产AI模型,免费易用,高性能特点一、国产AI的崭新篇章1.1DeepSeek的诞生背景在2025年新春之际,DeepSee
- 栈 力扣hot100热门面试算法题 面试基础 核心思路 背题 滑动窗口最大值 字符串解码 每日温度 柱状图中最大矩形 有效的括号 最小栈
尘土哥
算法leetcode面试
栈栈的核心思路:每个数都要进栈or队列,但是要及时维护栈or队列,当某元素没有存在的意义时就删掉,关键是思考栈尾什么时候有用与没用。滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/题解链接https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/solutions/3067170/d
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- ONE Deep模型:LG AI Research的开源突破
耶耶Norsea
网络杂烩自动化
摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型,参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估,2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型,展现出显著优势。这一成果为AI技术的应用与研究提供了强有力的支持。关键词ONEDeep模型,开源AI模型,LGAIResearch,2.4B参数,性能优越一、ONEDeep模型概述1.1ONEDeep模型的开发背景在当今人工智能技术
- 使用OTP动态令牌认证
yangtom249
Pythonpython
为加强网络安全管理,降低帐号被冒用、盗用等带来的风险,有些系统启用OTP手机令牌双因子认证登录,即在原有用户名+密码认证的基础上,增加OTP动态口令认证。基于OTP算法的动态令牌加强了帐号的安全性,简单易用。1、什么是OTP动态令牌认证?OTP(One-TimePassword)是一种基于共享密钥和时间戳算法的一次性密码。一般每30或60秒产生一个新口令,在客户端的动态口令和服务器的动态口令验证时
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 广州各大IT公司情况调查总结
Monika Zhang
就业面试攻略其他
腾讯微信地址:广东省广州市海珠区新港中路397号TIT创意园B1-B3号使用C语言,C#居多门槛比较高字节跳动广州市天河区珠江东路6号广州周大福金融中心15层01-06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试,面试难度比较高,注重技术深度,要有一技之长华为广州市黄埔区黄埔东路与红荔西路交叉路口往南约80米需要机试,三道算法题,400分,150分及格,多刷题不
- Python基础知识点总结
豆芽819
tippython开发语言
1Python简介Python特点:解释型语言:无需编译,逐行执行。动态类型:变量类型在运行时确定。简洁易读:语法接近自然语言,代码简洁。跨平台支持:Windows/Linux/macOS均可运行。应用领域:Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。开发环境:推荐使用IDLE、PyCharm、VSCode或JupyterNotebook。2Python数值运算基本运算符:算术:+,-,*,/,
- Flink相关面试题
努力的搬砖人.
面试java后端flink
以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答,涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink?ApacheFlink是一个开源的流处理和批处理框架,能够实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。它既可以处理无界的数据流,也可以处理有界的数据批,提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力。Fl
- YOLO算法全面改进指南(二)
niuTaylor
YOLO改进YOLO算法
以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架,结合前沿技术与多领域创新,提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点,并给出可验证的实验方向。一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制:文本提示编码器:基于RepRTA(可重参数化区域文本对齐)构建轻量级文本编码网络,将自然语言描述映射为128维语义向量。视觉提示编码器:采用S
- 算法之魂:深入剖析数据结构中的七大排序算法
GeminiGlory
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目录1.冒泡排序(BubbleSort)2.选择排序(SelectionSort)3.插入排序(InsertionSort)4.希尔排序(ShellSort)5.快速排序(QuickSort)6.归并排序(MergeSort)7.堆排序(HeapSort)在计算机科学领域,排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率,了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
- LLM-Agent方法评估与效果分析
agent人工智能ai开发
1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
- 人工智能和云计算带来的技术变革:工业自动化的新趋势
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能(AI)和云计算技术的发展,我们正面临着一场巨大的技术变革。这些技术正在改变我们的生活方式、工作方式和社会结构。在工业自动化领域,人工智能和云计算技术正在为我们提供新的可能性和挑战。本文将探讨这些技术如何影响工业自动化,以及未来的发展趋势和挑战。1.1人工智能的基本概念人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种试图使计算机具有人类智能的技术。AI的
- 《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”
耘瞳科技
科技
在江宁开发区,机器人已不再是科幻电影里的遥远想象,他们就像人类的“同事”,在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测;在体育训练场上帮助运动员矫正姿势;在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆,在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”,江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日,《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”,耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量
- 2017安全之势:云、大数据、IoT、人工智能
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人工智能大数据嵌入式
“新技术让信息系统变成了孙悟空,开始无所不能,但安全仍是它的‘紧箍咒’!怎样解开这个‘紧箍咒’?各路安全厂商各显其能,但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话,我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题,如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此,我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来,不妨来看看至顶网与业界大咖总
- 双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧,是否该转C++或人工智能或者读研?
程序员yt
javac++人工智能
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,双一流软件工程大二听闻Java前景堪忧,是否该转C++或人工智能或者读研?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:yt老师好,我是双一流软件工程的大二学生,一直在学习java方向,目前掌握了数据库,spring框架等内容,大一暑假在老家一个小公司找了段实习,有蓝桥杯java组b组国一,专业排名前2(保研名
- 编程行业必备!12个热门AI工具帮你写代码~
DevSecOps选型指南
人工智能软件供应链安全工具代码安全开发助手SAST安全
到今年,AI编程工具的发展已经非常成熟了,它们可以极大地提高开发效率,帮助程序员解决复杂问题,并优化代码质量。拒绝废话,今天给大家推荐12款AI编程工具!1悬镜安全灵脉AI开发安全卫士灵脉AI开发安全卫士是基于多模智能引擎的新一代静态代码安全扫描产品,通过自动化审查流程来定位潜在缺陷、提升审计效率和代码质量,并显著减少手动审查所需的时间和精力。该平台利用人工智能技术,提供逐行的代码反馈,建议改进和
- 算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)
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实战-算法解题算法leetcode职场和发展
更新时间:2025-03-21LeetCode刷题目录:算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录:计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150,不定期持续更新,欢迎关注!1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以
- LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布!
AGI-杠哥
学习人工智能语言模型agi自然语言处理
近日,经常有小伙伴私信我,大模型知识太多了,有点懵啊,我该如何学习LLM大模型?今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”,我们建议的学习路径如下:技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- Redis 哨兵模式的选举算法是什么?
少林码僧
redissentinel
Redis哨兵模式中的选举算法主要用于在主节点出现故障时,从多个Sentinel节点中选出一个领导者(Leader)来执行故障转移操作。Redis哨兵的选举算法基于Raft算法的简化版本,但不完全等同于标准的Raft算法。以下是其主要过程:一、发现主节点故障当一个Sentinel节点主观地认为主节点不可达时(通常是在一定时间内没有收到主节点的PING回复),它会将主节点标记为主观下线(Subjec
- windows使用ssh-copy-id命令的解决方案
爱编程的喵喵
Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
- Kafka 的消息压缩机制:优化存储与传输的利器
阿贾克斯的黎明
javalinqc#java
目录Kafka的消息压缩机制:优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态(Vue3+TS)在消息中间件的大家族中,Kafka以其卓越的性能而备受瞩目。其中,Kafka的消息压缩机制是一项非常重要的特性,它就像是一个高效的“压缩包”,在不损失数据内容的前提下,有效减少数据的
- 关于AI OS那点事
大囚长
科普天地大模型人工智能
AIOS(人工智能操作系统)作为面向智能时代的操作系统,其功能定位和架构设计与传统操作系统(如Linux、Windows、iOS等)存在显著差异。一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发:需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行,例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。上下文感知与切换:通过上下文管理器实现智能体交互状态的快照保存与恢复,解决LLM生
- 贪心算法之分发饼干
努 力 小 子
#刷题(简单难度)#贪心算法
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值gi,这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸sj。如果sj>=gi,我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。注意:你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro