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掌握Linux C++轻量级Web服务器开发：TinyWebServer项目实战老光私享
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TinyWebServer是一个用C++编写的轻量级Web服务器，专为Linux系统设计。它提供了深入学习Web服务器工作原理和本地开发小型项目的机会。项目涵盖了网络套接字编程、多线程处理、HTTP协议解析等关键系统编程技术，并允许通过源代码分析学习和实践。开发者可以通过扩展TinyWebServer来学习更多关于Web服务器的深入知识和技术。1.Linux下
【unity游戏开发——网络】网络游戏通信方案——强联网游戏（Socket长连接）、弱联网游戏（HTTP短连接）向宇it 【unity游戏开发——网络】网络 unity 游戏游戏引擎 c#编辑器 http
注意：考虑到热更新的内容比较多，我将热更新的内容分开，并全部整合放在【unity游戏开发——网络】专栏里，感兴趣的小伙伴可以前往逐一查看学习。文章目录一、联网游戏类型划分二、核心通信协议对比三、开发选择指南专栏推荐完结一、联网游戏类型划分类型通信特点代表游戏技术本质弱联网游戏按需连接，单次请求后立即断开消消乐、卡牌类（如《刀塔传奇》）短连接通信强联网游戏持续连接，实时双向数据交换《王者荣耀》《和平
Unity——网络游戏通信方案缘笙箫196 unity——网络 tcp/ip 网络协议网络
目录弱联网和强联网游戏弱联网游戏强联网游戏弱联网游戏代表强联网游戏代表长连接和短连接游戏短连接游戏通信特点通信方式长连接游戏通信特点通信方式Socket、HTTP、FTPSocketHttp/HttpsFTP总结弱联网和强联网游戏弱联网游戏：这种游戏不会频繁的进行数据通信，客户端和服务端之间每次连接只处理一次请求，服务端处理完客户端的请求后返回数据后就断开连接了强联网游戏：这种游戏会频繁的和服务端
大语言模型LLM原理篇
大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。在这种大势下，笔者也阅读了很多大模型相关的资料，和很多新手一样，开始脑子里都是一团乱麻，随着相关文章越读越多，再进行内容梳理，终于理清了一条清晰的脉络。笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的，因为毕竟对大模型的研究有限，缺乏深度。但是，还是觉得有必要记录一下学习理解心得，
大语言模型（LLM）笔记笑衬人心。大模型学习语言模型笔记人工智能
一、什么是大语言模型（LLM）？LLM（LargeLanguageModel）是基于Transformer架构构建，并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token（词/字/符号）**的概率分布，但通过大规模参数和数据的支持，表现出类人智能的行为。二、核心架构：Transformer由Google在2017年提出，是目前LLM的主流架构。
我的第一个开源项目：用Python搭建轻量级静态网页服务器—— 零基础也能实现的Web开发初体验
一、为什么选择静态服务器？极简高效：无需数据库或复杂后端逻辑，适合展示简历、作品集等静态内容学习曲线平缓：是理解HTTP协议和Web服务原理的最佳入门方式资源消耗低：单文件Python脚本即可运行，内存占用小于10MB二、完整开发流程（含代码逐行解析）第一步：创建项目结构PWS/#项目根目录├──static/#静态资源文件夹│├──index.html#主页│├──style.css#样式表│└
Svelte学习笔记六：谈谈双向绑定的使用月半叫做胖 Svelte 前端学习 svelte 前端框架
表单元素的双向绑定1.input受控绑定使用bind关键字进行绑定，svelte通过bind关键字来完成类似v-model的双向绑定textcheckboxnumberrangeselectletquestions=[{id:1,text:'question1'},{id:2,text:'question2'},{id:3,text:'question3'}];letselected=1;{#ea
Milvus向量数据库入门指南 longfei.li milvus 数据库人工智能
一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库，专为AI应用和向量相似度搜索而设计，以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制，它支持多种索引类型，包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
地图瓦片下载工具介绍：一键获取离线地图资源昌吉程Kyla
地图瓦片下载工具介绍：一键获取离线地图资源【下载地址】地图瓦片下载工具介绍这款地图瓦片下载工具为地图开发者和用户提供了强大的离线地图支持。它能够高效下载地图底层瓦片，帮助用户在没有网络连接的情况下依然可以访问和使用地图服务。工具支持灵活配置，用户可根据需求自定义下载范围和层级，确保数据精准覆盖。兼容多种地图服务格式，操作简单，只需解压后运行程序并设置参数即可启动下载。无论是用于开发还是个人使用，这
Linux性能优化原理和实战文章汇总【建议收藏】锅锅来了 Linux性能优化原理和实战 linux 性能优化运维
Linux性能优化原理和实战【网络】Linux内核优化实战-net.ipv4.neigh.default.gc_stale_time发布于2025-07-0112:43:21【网络】Linux内核优化实战-net.ipv4.conf.default.arp_announce发布于2025-07-0112:39:34【网络】Linux内核优化实战-net.ipv4.conf.all.rp_filte
AWS OIDC 详解：告别长期密钥，拥抱安全高效的云身份验证 ivwdcwso 安全 aws 安全云计算 OIDC CI/CD STS jwt
想象一下：你的CI/CD流水线每次部署时，不再需要保管那些令人提心吊胆的AWS长期访问密钥。取而代之的是一种自动、安全且基于信任的身份验证方式——这就是AWSOIDC带来的变革。一、什么是AWSOIDC？身份验证的“信任传递”OIDC（OpenIDConnect）是建立在OAuth2.0之上的现代身份认证协议。AWSOIDC的核心是允许你信任外部身份提供商（如GitHub,GitLab,Googl
常见机器学习算法与应用场景计算机软件程序设计知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。特点：简单易懂，计算速度快，但只能捕捉线性关系。应用场景：房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归（LogisticRegre
Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读青铜锁00 #退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架：迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块（核心公式实现）2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
HarmonyOS应用开发进阶：ArkTS高效开发模式与工程实践一键难忘 harmonyos HarmonyOS应用开发者
文章目录HarmonyOS应用开发进阶：ArkTS高效开发模式与工程实践一、高级组件开发模式1.1自定义组合式组件二、网络通信与数据缓存2.1智能请求管理三、动态交互与动画引擎3.1手势驱动动画四、模块化工程架构4.1分层架构设计4.2动态模块加载五、多设备适配策略5.1响应式布局系统六、性能监测与优化6.1渲染性能分析七、测试与质量保障7.1自动化测试框架八、持续集成与部署8.1自动化构建流程结
Android开发：管理设备配置更改与广播接收器
背景简介在Android开发中，确保应用在面对设备配置更改时数据不丢失，以及高效地管理网络请求，是提升用户体验的关键。本篇博客将基于《AndroidDeveloperFundamentalsCourse(V2)》课程内容，探讨如何使用AsyncTaskLoader来处理数据持久化问题，以及如何利用广播接收器来响应系统广播和自定义广播。使用AsyncTaskLoader进行数据持久化当用户旋转设备屏
TCP/UDP通信调试实战工具
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TCP调试助手是一款旨在协助程序员和网络管理员进行TCP和UDP协议调试的网络通信工具。TCP作为一种面向连接、可靠的协议，具有诸如连接管理、数据分片与重组、流量和拥塞控制等特点。该工具支持TCPServer和TCPClient两种模式，允许用户模拟服务器和客户端进行通信测试。同时，它也支持UDP通信模式，适合实时性要求高而数据完整性要求不高的场合。通过TCP
深入理解HashMap：从数据结构到高并发战场达利源 java面试题哈希算法散列表算法
以下是我在财税业务中的自我体会：一、核心矛盾与设计哲学想象一个存放千万级纳税人信息的仓库（Map）。你需要：极速存取：输入ID，瞬间定位到对象。动态扩容：纳税人数量激增时，仓库能自动变大。空间高效：避免仓库大部分区域空置。线程安全(可选)：多窗口（线程）同时办理业务不混乱。HashMap的答卷：核心武器：数组+链表/红黑树灵魂算法：哈希函数(HashFunction)扩容策略：负载因子(LoadF
[由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播
由浅入深理解神经网络2张量流与反向传播0前言1张量流和运算图2复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事,那就是求梯度,然后优化算法利用梯度来调整网络参数.我们重写一下前面提到的一个通用的神经网络:y=f(x;θ)
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-C（网络与信息安全）：TrustCom 2025 爱思德学术网络安全信息与通信
TrustCom2025TheIEEETrustCom-2025(24thIEEEInternationalConferenceonTrust,SecurityandPrivacyinComputingandCommunications)isaforumforpresentingleadingworksontrustedcomputing,communications,networkingandm
C#最佳实践：仅暴露必须暴露的成员阿蒙Armon C#最佳实践 microsoft c#java javascript typescript
C#最佳实践：仅暴露必须暴露的成员在C#编程的复杂生态中，类成员的合理暴露是构建高质量代码的重要一环。“仅暴露必须暴露的成员”这一原则，如同守护代码城堡的卫士，能有效减少不必要的耦合，提升系统的安全性和稳定性。接下来，我们深入探讨这一原则在C#编程中的内涵、优势、应用场景及实践要点。一、理解“仅暴露必须暴露的成员”在C#中，一个类可以包含字段、属性、方法等多种成员。当我们将类的成员设置为publi
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？努力毕业的小土博^_^ 机器学习基础算法优质笔记2 深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？✅一、使用正则化进行模型压缩（ModelCompression）目标：方法：L1正则化促使权重稀疏化代码示例：后续压缩步骤
Java高并发系统限流算法的应用赵广陆 arithmetic java 算法开发语言
目录1概述2计数器限流2.1概述2.2实现2.3结果分析2.4优缺点2.5应用3漏桶算法3.1概述3.2实现3.3结果分析3.4优缺点4令牌桶算法4.1概述4.2实现4.3结果分析4.4应用5滑动窗口5.1概述5.2实现5.3结果分析5.4应用想学习架构师构建流程请跳转：Java架构师系统架构设计1概述在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种，限流是对
免安装一键修复网络诊断 + 权限修复！打印机共享错误工具适配 Win7/10/11 文哥工具箱2 电脑软件工程开源软件
各位打印小能手们！你们有没有遇到过共享打印机出问题，搞得自己焦头烂额的情况？比如系统一更新，打印机就连不上，打印任务失败，真的是让人崩溃啊！别慌，今天就给大家全面介绍一款打印机共享错误修复工具，开发者声明：软件没签名，报毒在正常不过了，如果介意，删除即可。软件下载地址安装包这工具就是专门解决局域网里共享打印机各种故障的实用软件。系统更新、权限设置、驱动不兼容或者网络配置这些问题，都会让共享打印机无
达梦dsc与mpp集群机制比较 wyllove97 数据库 dba
达梦数据库现有2套分布式产品，即DMdsc共享存储集群以及DMmpp非共享存储集群DMdsc共享存储集群：该产品功能类似于oraclerac，具有高可用性和高伸缩性的特征，可提供横向扩展，实现超单一服务器的功能。其提升了错误恢复能力，并且随着系统增长而逐步扩展。一旦系统发生失败，该集群对用户保证最高可用性，保障关键业务数据不被丢失。拓扑图如下图所示：在配置DMdsc时，需配置两套网络，一套用于提供
Python从0到100完整学习指南（必看导航）是Dream呀 Python python 人工智能爬虫 web 神经网络算法深度学习
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和工作就业的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
(SERIES1) MacOS Terminal远程SSH连接Aliyun ECS服务器纯命令行模式下部署DM8教程（服务器环境Ubuntu 20.04LTS ） Ender-Shadows 达梦数据库 ubuntu macos 阿里云
1DM数据库版本介绍1.1版本区别 DM8目前的版本主要包括标准版、企业版、安全版和开发版。前三项的比较如表1-1所示。以适用场景为角度进行分类，标准版适用于小型应用开发，企业版适合生产环境级应用，安全版则在具备所有企业版基础上加入了对四权分立、强制访问控制、审计和实时侵害检测等功能上的补全，在安全性方面实现了更加全面完善的安全策略；至于开发版则专供开发者学习、测试、开发用途，有1年免费试用期，
达梦数据库归档日志详解运维小乔数据库 oracle
一、归档日志文件概述：1）达梦数据库可以运行在归档状态或者非归档状态下。2）归档模式下运行：联机日志文件中的内容将被保存至硬盘，形成归档日志文件；3）非归档模式运行：则不会形成归档日志。4）采用归档模式会对系统的性能造成些许的影响，但是数据库运行在归档模式下，数据会更加安全。5）当出现故障的时候，数据丢失的可能性会更小，因为一旦出现介质故障（如：磁盘损坏）时，可以利用归档日志，将数据库恢复到发生故
Python|读取word文档表格内容算法与编程之美算法之美编程语言人工智能 python 数据挖掘数据可视化
本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。引言在日常生活里，不管是办公、学习还是制作邀请函、请柬、简历等等，我们都会使用一个软件MicrosoftOfficeWord，OfficeWord是微软公司的一个收费文字处理应用程序，是最流行的文字处理程序之一，它虽功能强大，但简学易懂，但同时也有一个缺点，当一个Word文档储存的内容特别庞大的时候，使用者想要提取自己想要
记忆力锻炼方法穗余记忆力计算机视觉人工智能深度学习
记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式，可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持，并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。一、科学记忆方法重复训练与间隔复习大脑通过重复强化神经连接，但机械重复效率低。建议采用间隔重复法，例如学习新知识后，在1天、3天、1周等间隔复习，利用“遗忘曲线”规律巩固记忆。关联记忆法将新信息与已知内容关联，
让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！ Echo_Wish Python 进阶人工智能学习
让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！朋友们，今天咱不聊ChatGPT，不聊大模型黑魔法，也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题：如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习，是不是就能少走很多弯路？这，就是元学习（MetaLearning）要解决的事儿。说白了，元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
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 JavaScript java 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 java jdk oracle .net PHP
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 mongodb hadoop 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 request Inputstream
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 java json
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 jvm cms GC hbase swap
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 ubuntu useradd
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 nginx lua
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 timer quartz 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 VO android sqlite 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 oracle sql 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

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