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Linux骨灰级玩家修炼秘籍!99.99%的人已跪!Linux运维?想玩转它?那可得经历九九八十一难!咱得把这事儿分成四个阶段:新手村、进阶副本、高手进阶、以及最终的封神之路!之前爆肝半年,搞了篇云计算学习路线,新手直接起飞,从小白到大神!第一阶段:新手村新手村里,你得先把Linux这游戏的基本操作摸透。别急,一步一个脚印,咱得有个路线图。新手上路:Linux的前世今生、基本指令(比如cp、ls、
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划(ChanceConstrainedProgramming,CCP)在电力系统中的应用2.鲁棒优化(RobustOptimization,RO)在电力系统中的应用3.机会约束与鲁棒优化的协同方法
- AI图像技术:真实与虚假的博弈
XianxinMao
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标题:AI图像技术:真实与虚假的博弈文章信息摘要:随着AI生成图像技术的快速发展,虚假信息的传播风险急剧增加,引发了社会对信息真实性的广泛担忧。AI生成的图像几乎与真实照片无法区分,可能被用于制造虚假新闻、恶意攻击和商业欺诈,导致社会信任危机。为应对这一挑战,Meta开发了StableSignature技术,通过在AI生成图像中嵌入不可见且防篡改的水印,有效识别和追踪图像来源。这项技术具有鲁棒性、
- 更好地进行SQL问题回答的提示技术
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在SQL问题回答过程中,提示工程是生成正确SQL查询的关键。通过使用create_sql_query_chain,我们将探讨如何优化提示技术,以改善SQL查询生成。本文将重点讲述如何在提示中获得针对特定数据库的信息。技术背景介绍在使用自然语言生成SQL查询时,数据库的特定方言、表结构信息以及少量示例都能够显著提高生成查询的准确性。通过LangChain库,我们可以优化这些提示来帮助模型更好地理解和
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
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采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
- httpcanary动态注入_HttpCanary使用指南——正则匹配注入
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HttpCanary于v2.11.0版本上线了正则匹配注入功能。顾名思义,就是使用正则表达式或者匹配字符串,动态修改网络请求数据中的部分数据。举个例子:{"date":"30日星期天","high":"高温30℃","fengli":"","low":"低温23℃","fengxiang":"西南风","type":"多云"}复制代码我们希望将网络请求体中这段数据中的符号℃修改为中文摄氏度,即:{
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
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数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- BioDeepAV:一个多模态基准数据集,包含超过1600个深度伪造视频,用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。
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2024-11-29,由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集,它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力,这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。一、研究背景:随着生成模型的快速发展,深度伪造内容的逼真度不断提高,人们越来越难以在线检测出被操纵的媒体内容,从而容易受到各种诈骗的欺骗。这不仅对个人隐私构成威胁,也对社会信任和民主构成挑战。目前遇
- FireRedASR:精准识别普通话、方言和歌曲歌词!小红书开源工业级自动语音识别模型
蚝油菜花
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❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下FireRedASR这个小红书开源的工业级自动语音识别模型。快速阅读FireRedASR是小红书开源的工业级自动语音识别模型,支持普通话、中文方言和英语。该模型在普通话ASR基准测试
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Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
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建议qt5且版本为qt5.14.2(百度搜qtarchieve获取),更高版本的坚决不碰。建议这个版本的核心原因是之后的qt版本全部没有离线安装包,只有在线安装器,这个在线安装器经常会偷偷改掉你可以安装的qt版本以及该版本内部可安装的模块,比如(做个假设)你今天装了qt6.2.1然后安装时少安了几个模块,过一段时间你突然需要想安装,会发线在线安装器找不到这个版本了于是你只能把这个版本卸载了装更高的
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一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
- doris:SQL 方言兼容
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提示从2.1版本开始,Doris可以支持多种SQL方言,如Presto、Trino、Hive、PostgreSQL、Spark、Clickhouse等等。通过这个功能,用户可以直接使用对应的SQL方言查询Doris中的数据,方便用户将原先的业务平滑的迁移到Doris中。警告该功能目前是实验性功能,您在使用过程中如遇到任何问题,欢迎通过邮件组、GitHubIssue等方式进行反馈。部署服务下载最新版
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网络新闻QwQ-32B:拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B,这是一个拥有320亿参数的模型,它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少,但通过整合类似智能体的推理和反馈机制,QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。**人工智能领域的先驱安德鲁·巴托(AndrewBarto)和理查德·萨顿(RichardSutton)因对强化学习的开创
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
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点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 稚晖君甩出人形机器人王炸!灵犀X2干碎行业天花板,程序员集体跪服…
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一、深夜核爆:灵犀X2横空出世,AI机器人进入“毫秒级交互”时代2025年3月11日,前华为天才少年稚晖君(彭志辉)携智元机器人甩出核弹级产品——灵犀X2人形机器人。这款搭载“硅光动语”多模态大模型的怪物,不仅会骑自行车、跳科目三,还能通过人类表情判断情绪,实现毫秒级交互反应,直接刷新行业认知。网友辣评:“这玩意要是量产,家政阿姨和工厂普工可以直接领退休金了!”二、技术解剖:三大杀招撕碎行业天花板
- 仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】
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一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机,其作业方式受到限制,鲁棒性比较差,一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时,堆垛机立体仓库的可协调性比较差,企业的产品有旺季、淡季之分,在旺季时可能满足正常的出入库需求;在淡季时,可能会出现
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
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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
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
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内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 池化的定义与核心思想
code 旭
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一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- 针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的
爱写BUG的长歌
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在AF(自动对焦)调试中,PD多窗机制(PhaseDetectionMulti-Window)是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术,其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口,分别计算各窗口的相位差(PhaseDifference)并进行综合评分,最终选择最优对焦位置。以下是其打分机制的核心逻辑和调试要点:1.多窗口布局与权重分配窗口划分根据Sensor的PDAF像素分布,将画面划分为多个区域(例如
- 《颠覆认知,我用大模型+Redis实现SQL智能补全,开发效率暴涨500%》
煜bart
mysqlAI编程人工智能redis
一、前言:当SQL补全遇到大模型(插入传统SQL补全工具与ChatGPT对比图)你是否还在为这些场景抓狂?-凌晨3点记不清HiveQL的窗口函数语法-面对新接触的ClickHouse方言不知所措-团队新人总把STR_TO_DATE写成DATE_FORMAT传统IDE的SQL补全就像"人工智障",直到我把大模型装进Redis…##二、效果展示:智能补全的降维打击(GIF动图展示输入SELECT*FR
- python os模块[zt]
weixin_34357962
python操作系统shell
pythonos模块(2008-07-0311:59:39)http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e808acf01009uav.html标签:pythonos杂谈分类:pythonPython的标准库中的os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的。即它允许一个程序在编写后不需要任何改动,也不会发生任何问题,就可以在Linu
- 深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础数据增强深度学习torchvisiontransforms
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换,增加数据的多样性,它帮助我们提高模型的鲁棒性,并减少过拟合的风险。PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作,我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。本文将介绍18种常用的图像数据增强策略,并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor
- 在MATLAB环境中,对矩阵拼接(Matrix Concatenation)的测试
蚂蚁质量
软件测试matlab矩阵
在MATLAB环境中,对矩阵拼接(MatrixConcatenation)的正确性与鲁棒性开展测试时,需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例,全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。以下是详尽的测试方法与具体示例:基础功能测试(1)水平拼接([A,B]或horzcat)测试目的:确认在列方向进行拼接后,所得矩阵的尺寸是否准确无误,以及数据排列顺序是否符合预期。测试代码:matl
- 语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性
汀、人工智能
LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型(EmbeddingModel)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺,且很少开源。为加快解决大模型
- 面试时,如何回答好“你是怎么测试接口的?”
海姐软件测试
接口测试测试工具面试职场和发展postman
一、回答框架设计(金字塔原理)总述:"我通常采用分层测试策略,遵循需求分析→场景拆解→用例设计→自动化实施→持续监控的闭环流程。以最近测试的支付中台项目为例,核心围绕功能正确性、异常鲁棒性、安全防护、性能基线四个维度展开,下面详细说明各环节的关键动作……"二、分步骤技术解析(STAR法则)1.需求分析阶段-建立测试基准协议与文档解析:"首先确认接口协议类型(HTTP/GRPC/WebSocket等
- 互联网晚报 | 10月6日 星期三 | 微软正式推送Windows 11;网易严选西南首店落地成都;2021年诺贝尔物理学奖揭晓...
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区块链微软iot比特币物联网
今日看点✦2021年诺贝尔物理学奖揭晓,授予3位“复杂物理系统”研究者✦淘宝直播发布“超级种草官计划”,千万奖金、亿级流量奖励招募短视频种草达人✦网易严选西南首店落地成都,为新中产打造高品质生活方式✦电影《长津湖》成影史国庆档票房冠军,超过《我和我的祖国》✦积极推行驾驶证电子化,全国已发放1300多万个电子驾驶证✦微软正式推送Windows11系统,符合条件的Win10用户可免费升级国内要闻1、微
- 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
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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
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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
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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