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问题场景当Web服务器突发大量SYNFlood攻击时,传统防火墙难以区分真实用户与伪造流量,导致业务中断。解决方案核心:动态流量指纹识别通过统计学习建立正常流量基线,实时拦截异常连接。#DDoS流量检测脚本(Python3+Scapy)fromscapy.allimport*fromcollectionsimportdefaultdictimporttimeTHRESHOLD=1000#每秒SYN
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践
随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具,其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。本文系统阐述步长序列的理论约束与工程选择策略,并结合金融波动率估计场景,展示算法在动态系统参数估计中的实践价值。1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数,其核心迭代式为:θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
- 使用argparse封装python程序为命令行工具
纪伊路上盛名在
生信推文-pythonpython开发语言自动化
小规模的python代码,jupytercell中直接运行,相当于该py文件直接python运行,但是像shell脚本一样,给予参数自由度设置,更方便分析,也就是我们需要传入参数进行重复性、同质性的操作。Q:如何使用argparse将Python程序封装为可调用的命令行工具?比如说我有一个函数,各个模块我已经写好了,这里引用一下我之前上统计学习课的时候举的一个HMM的例子,简单来说,就是一阶HMM
- Task 01 第一章习题
1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,其中k次的结果为1,这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。回忆知识点:统计学习方法三要素为:模型+策略+算法模型:在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。策略:统计学习要考虑按照什么样的准则选
- AI模型的泛化性的第一性原理是什么?
mao_feng
人工智能
目录**一、泛化性的第一性原理:统计学习理论的核心****1.独立同分布假设(IID)是泛化的基础****2.泛化误差:理论本质的数学刻画****3.模型复杂度与样本量的权衡****二、实现泛化的核心机制:正则化与隐式约束****1.显式正则化:复杂度惩罚****2.隐式正则化:优化过程的泛化诱导****3.数据层面的泛化增强****三、深度学习的特殊性:过参数化与泛化的悖论****1.“双下降曲
- 机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维
TY-2025
机器学习机器学习算法人工智能
一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率:一种事情发生的可能性,取值在[0,1]之间条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率:表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
- 吴恩达机器学习入门笔记(Week 1)
冒冒喵
吴恩达机器学习入门机器学习笔记人工智能
吴恩达机器学习Week1学习资源及工具机器学习分类专业术语(Terminology)线性回归模型(Linearregression)代价函数(costfunction)学习资源及工具1、课程资源:B站大学2、相关工具:Jupter&Github3、书籍资源:神经网络与深度学习(MichaelNielsen)、机器学习(周志华)、统计学习方法(李航)…机器学习分类1、监督学习(supervisedl
- 02 Deep learning神经网络的编程基础 逻辑回归--吴恩达
狂小虎
DeepLearning深度学习神经网络逻辑回归
逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类任务(如预测是否是猫咪等)的统计学习方法。尽管名称中包含“回归”,但其本质是通过线性回归的变体输出概率值,并使用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]区间。以猫咪预测为例假设单个样本/单张图片为(x\mathbf{x}x,y\mathbf{y}y),特征向量X=x\mathbf{x}x,则y^\hat{y}y^即为X的预测值,y^\hat{y}y^=P(y
- Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战
飞翔的袋鼠弟
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目展示了如何利用Spark框架结合朴素贝叶斯算法进行股票市场的预测。项目涵盖了从原始股票数据的处理到模型训练的全过程,包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试。所使用的数据文件包括原始股票数据、不同阶段的数据转换结果、数据平均值计算结果和测试数据集。同时提供了Java和Python实现的代码文件,包括数据处理、模型训练和评估。朴素贝叶斯算法在股票预测中通过
- 基于ThinkPHP-Laravel的智能养猫商城系统:融合AI与创新算法的未来宠物电商解决方案——用技术重新定义宠物生活体验
qq_42682397
laravel人工智能算法
导语:当养猫经济遇上全栈开发与AI算法在宠物经济蓬勃发展的2025年,我们推出了一款基于ThinkPHP-Laravel全栈开发的智能养猫用品商城系统。系统不仅实现了电商核心功能,更创新性融合车牌识别、K-means聚类算法、朴素贝叶斯算法等AI能力,为宠物主提供智能化购物体验,为商家打造数据驱动的精准运营体系。项目源码已开源,助力开发者快速构建高扩展性宠物垂直电商平台!系统核心亮点:AI赋能,重
- 机器学习算法——朴素贝叶斯算法
阿K还阔以
机器学习算法人工智能
一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法,它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集,学习出每个类别的概率分布模型,然后根据待分类样本的特征,利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率,最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中,特征之间
- ML 作业代写 | 统计学习 Statistical Learning (using R) | 深度学习 Deep Learning (using Python)
王平渊
python开发语言
目录Ⅰ.统计学习StatisticalLearning(usingR)1.SupportVectorMachines支持向量机2.UnsupervisedLearning无监督学习Ⅱ.深度学习DeepLearning(usingPython)3.MultilayerPerceptron(MLP,다층퍼셉트론,多层感知器)4.ConvolutionalNeuralNetworks(합성곱신경망,卷积
- 统计学习方法(李航) 第五章 决策树
WangZiYi2003
机器学习学习方法决策树算法
笔记目录:统计学习方法(李航)第一章绪论统计学习方法(李航)第二章感知机统计学习方法(李航)第三章k近邻统计学习方法(李航)第四章贝叶斯统计学习方法(李航)第五章决策树第一节决策树介绍1.决策树的概念决策树是一种树形结构的分类或回归模型,通过一系列if-then规则对数据进行决策if-then规则:每个节点表示一个条件(如“年龄>30?”),根据条件判断进入不同的子节点互斥性:每个条件的结果(如“
- python:sklearn 主成分分析(PCA)
belldeep
pythonsklearnpythonsklearn机器学习PCA
参考书:《统计学习方法》第2版第16章主成分分析(PCA)示例编写test_pca_1.py如下#-*-coding:utf-8-*-"""主成分分析(PCA)"""importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCA#加载鸢尾花数据集iris=load_i
- VAE的学习及先验知识
butterfly won't love flowers
图像生成机器学习人工智能
笔记1、先验、后验、似然、证据2、极大似然估计3、最大后验估计4、贝叶斯均值估计5、KL散度6、VAE1、先验、后验、似然、证据对于给定的数据,我们假设其是服从某个数据分布的。θθθ决定了数据的分布,而数据是从这个分布中采样得到的。但是在统计学习中,我们通常不知道真实的参数θθθ,因此转向通过数据来推断它,也就是后面要说的参数估计。在此之前先讲些基础的术语。先验P(θθθ):先验就是在看到数据之前
- 机器学习(6)——朴素贝叶斯
追逐☞
机器学习机器学习人工智能概率论
文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法?2.核心思想3.数学基础3.算法步骤3.1.计算先验概率3.2.计算条件概率4.常见变种5.优缺点6.零概率问题与平滑技术7.应用场景8.Python示例9.参数调优10.总结1.什么是朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,在机器学习和数据挖掘中广泛应用。它被称为“朴素”的原因是它假设特征之间是条件独立的,这简化
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机器学习算法人工智能
目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1)先验概率与后验概率2)贝叶斯公式3)条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1)为什么需要平滑处理2)拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别,AnalysisbySynthesisEM算法与
- 青少年编程与数学 02-015 大学数学知识点 08课题、信息论
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程编程与数学信息论熵大学数学
青少年编程与数学02-015大学数学知识点08课题、信息论一、信息论基础二、熵与信息量三、信源编码四、信道编码五、率失真理论六、信息论的应用七、网络信息论八、信息论与统计学习九、量子信息论十、信息论的前沿研究总结信息论是研究信息传输、存储和处理的数学理论,由克劳德·香农在1948年提出。这里是信息论的主要知识点汇总。一、信息论基础信息的度量:信息量、自信息、熵、联合熵、条件熵。信息的基本单位:比特
- 【机器学习面试经验与互联网公司推荐】
A half moon
AI大模型算法面经机器学习面试人工智能
机器学习面试经验与互联网公司推荐一、机器学习面试要求机器学习面试主要涵盖统计学习、深度学习(如NLP、CV、强化学习)等基础知识。对于算法岗位,通常要求应聘者来自985或211高校,拥有硕士学历,发表过顶会论文,并具备大厂实习经验或AI创业公司实习背景。此外,参加过知名比赛(如Kaggle、阿里天池比赛等)并取得优异成绩的候选人会更具竞争力。二、互联网公司推荐(一)杭州互联网公司1.一线互联网公司
- 我的机器学习学习之路
花果山-马大帅
机器学习机器学习人工智能python算法scikit-learn
学习python的初衷•hi,今天给朋友们分享一下我是怎么从0基础开始学习机器学习的。•我是2023年9月开始下定决心要学python的,目的有两个,一是为了提升自己的技能和价值,二是将所学的知识应用到工作中去,提升工作效率。我的背景与书籍选择•我是上班族,2023年非全日制硕士研究生毕业。•我的导师是数学博士,在导师的推荐下买了周老师的《机器学习(西瓜书)》和李航老师的《统计学习方法》,这2本书
- 机器学习常见模型
A宝呀
机器学习人工智能
机器学习作为人工智能的一个重要分支,在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中,有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。目录线性回归模型逻辑回归模型支持向量机决策树随机森林K近邻算法朴素贝叶斯算法长短期记忆网络(LSTM)深度信念网络(DBN)线性回归模型线性回归模型:就像我们找一条直线,让它尽可能地靠近一些数据点。比如我们想知道房子的价格和面积、房间数量这些因素
- 支持向量机 SVM 简要介绍
_夜空的繁星_
机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- python 统计库_《统计学习方法》 Python 库
weixin_39756540
python统计库
新建GitHub仓库仓库名为slmethod,统计学习方法(StatisticalLearningMethod)的简写Public公开仓库勾选InitializethisrepositorywithaREADME.gitignore选择Python添加MITLicensenew下载代码到本地,使用ssh协议。
[email protected]:iOSDevLog/slmethod.git
- An Introduction to Statistical Learning with Applicatio
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义统计学习(statisticallearning)是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。它是机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的一个分支,是当前热门的AI方向。1.2特点数据驱动:统计学习倾向于采用结构化的数据——如表格或矩阵形式——作为输入;假设空间少:统计学习通常只考虑一种假设空间,即概率模型或概率分布;模型复杂性
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树
eveiiii
统计学习决策树算法剪枝python机器学习
决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题:信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法(python实现)5.3.2C4.5生成算法(python实现)5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝习题5.1(python实现)习题5.2(python实现)习题5.3习题5.4参考5.1
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法
eveiiii
统计学习python机器学习人工智能算法
提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子(代码实现)8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
- 深入理解SAP HANA Cloud Vector Engine与自查询
VYSAHF
java
学习目标:提示:这里可以添加学习目标例如:一周掌握Java入门知识学习内容:提示:这里可以添加要学的内容例如:搭建Java开发环境掌握Java基本语法掌握条件语句掌握循环语句学习时间:提示:这里可以添加计划学习的时间例如:周一至周五晚上7点—晚上9点周六上午9点-上午11点周日下午3点-下午6点学习产出:提示:这里统计学习计划的总量例如:技术笔记2遍CSDN技术博客3篇习的vlog视频1个
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc