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每天一篇逻辑漏洞不灭锦鲤学习
前言：水一篇文章，今天也没有去挖洞内容：学了那么多了，还没有长进，是不是我的学习方法有问题但是到底哪里有问题呢，我又不知道，我好像好久没有总结了，应该写一篇日记，然后总结的一篇文章，然后把日记的内容丢里面，感觉就挺好了，就不用去找文章了好了就这样，进入正题好了，今天学会伪造了jsonp的xss，就是说是json格式的话，不是jsonp格式，可以尝试在url后面加上callback，看是否有返回值
2020-10-09 weixin_45660257 笔记
java学习集合的目标1.会使用集合存储数据2.会遍历集合，把数据取出来3.掌握每种集合的特性集合框架的学习方法方式1.学习顶层：学习顶层接口，抽象类中共性的方法，所有的子类创建对象使用Collection接口定义的是所有的单列集合中共性的方法所有的单列集合都可以使用共性的方法没有带索引的方法继承：子类共性抽取形成父类（接口）List接口1.有序的集合(存储和取出元素顺序相同)2.允许存储重复的元
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践 Echo_Wish 前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践大家好，我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法，为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来，让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践，并通过具体
目标检测代码示例（基于Python和OpenCV） matlab_python22 计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法，探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测（One-Stage）与双阶段检测（Two-S
|网络安全|网络安全学习方法网络安全King web安全学习方法安全
1、先网络后安全很多初学者还没搞定网络看懂网络拓扑，就急着研究防火墙或VPN，其实这样就不清楚整个网络架构是如何安全演进的。正确的流程是：先通过网络协议和拓扑设计的学习，能独立搭建一个企业网/校园网，再引入局域网安全、防火墙、入侵检测、VPN等安全技术，使整个网络慢慢变得安全起来，这样才能看到整个网络安全的全貌。2、勤做实验勤抓包目前各大网络和安全厂商都有对应的模拟器，不再需要硬件支持就可以在电脑
一、系统分析师考试介绍 Rainbow酱系统分析系统分析软考
科目1考点考试介绍考试报名、考试科目、大纲及考点分析、证书价值、常见问题。视频课程规划、推荐资料、学习方法。计算机组成与结构数据的表示：进制转换、编码表示、逻辑运算、浮点数。校验码：奇偶校验码、循环冗余校验码、海明校验码。计算机硬件：硬件组成、CPU、寄存器等。计算机指令：寻址方式、指令流水线计算。计算机体系结构:Flynn分类,指令系统CISC和RISC。计算机存储系统：分级存储、cache、存
17.推荐系统的在线学习与实时更新郑万通推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化，保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习（OnlineLearning）是一种机器学习方法，与传统的批量学习（BatchLearning）不同，在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新，而不是在整个数据集上训练一次。这
KDD 2023 | 先睹为快！KDD 2023论文合集50篇（附下载地址）马拉AI 机器学习人工智能深度学习
下载地址：点我跳转1.DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode：NoneArea：一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法2.HomoGCL:RethinkingHomophilyinGraphContrastiveLearningCode：https://github.c
对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析一只贴代码君语言模型人工智能自然语言处理学习 AI编程开发语言
强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素：包括环境（模型所处的推理任务场景）、状态（模型在推理过程中的当前情况，如已有的推理步骤、已知信息等）、动作（模型在当前状态下做出的推理决策，如选择何种推理方法、如何组织语言等）、奖励（根据模型的动作和结果给予的反馈，如推理正确给予正奖励，错误给予负奖励或无奖
迁移学习 Transfer Learning 有人给我介绍对象吗模块迁移学习人工智能机器学习
迁移学习（TransferLearning）是什么？迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？在深度学习任务（如目标检测、分类）中，通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而，在某些场景下，我们面临以下挑战：数据有限：有些领域（如医学影像、多光谱图像）很难收集足
deepseek:三个月备考高级系统架构师 wujiada001 AI-MODEL 系统架构
一、备考总体规划（2025年2月11日-2025年5月）1.第一阶段：基础夯实（2025年2月11日-2025年3月10日）目标：快速掌握系统架构师考试的核心知识点。重点内容：计算机组成原理、操作系统、数据库原理。软件工程、设计模式、系统架构设计原则。网络通信、分布式系统、云计算、大数据等新兴技术。学习方法：阅读《系统架构设计师教程》或精简版教材，快速过一遍知识点。观看视频课程（如慕课网、腾讯课堂
聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】飞火流星02027 云计算机器学习算法聚类人工智能聚类算法
概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。‌主要聚类算法及其特点‌层次聚类算法‌层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类，可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU
土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展 zhubeibei168 农业检测 opencv 人工智能计算机视觉无人机图像处理农业检测
土壤污染监测与修复的最新进展1.引言随着工业化和城市化的快速发展，土壤污染问题日益严重，对环境和人类健康构成了巨大威胁。传统的土壤污染监测方法依赖于实验室分析，耗时且成本高昂。近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。本节将介绍计算机视觉技术在土壤污染监测与修复中的最新进展，包括数据采集、图像处理、特征提取、污
大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO JL_Jessie 学习笔记算法 LLM
LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction，生成的token不可控，为了让大模型能生成符合人类偏好的答案(无毒无害等）一般都会进行微调和人类对齐，通常采用的方法是基于人类反馈的强化学习方法RLHF.RLHF是一个复杂且经常不
自监督的主要学习方法一只波加猹~ 自监督学习自监督
自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。它的核心目标是利用无监督的数据进行学习，从而在下游任务中更好地利用监督信号。自监督学习的主要方法可以分为以下三类：1.基于上下文（Context-based）方法基于上下文的方法通过预测数据的局部信息或不同部分之间的关系，来进行自监督学习。模型通过挖掘数据本身的结构或模
Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术 xiao5kou4chang6kai4 人工智能机器学习深度学习 python 机器学习深度学习近红外光谱
第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第
数据结构、算法与STL 刃神太酷啦蓝桥杯C++组 C++数据结构
数据结构、算法与STL顺序存储比如像手机的通讯录中的排序，就可以在内存中采用顺序存储的方式算法是可以没有输入的，但一定要有输出。没有输出的算法是没有意义的算法的学习方法跟数学相似运行代码的时间用时间复杂度去看时间复杂度只用看被执行次数最多（凭感觉看是哪个）的那个语句使用C++标准注意事项：1.编译器支持几几年的标准，我们就要去写符合标准下的代码2.C++标准可以向前兼容，但是不能向后兼容（eg:支
一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？幸运 lucky 人工智能学习之路时间序列核心任务时序分析与建模工具和项目 SOTA
CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/什么是时间序列？时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点，这些数据点通常是随时间连续变化的测量值。时间序列分析是统计学中专门用于解析时间顺序数据的一套技术，旨在识别数据中的模式、趋势、季节性波动及其他潜在的周期性特征。然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经
Python视频制作引擎Manim安装教程2024版(科学概念可视化)_下载mainm引擎 m0_61067876 程序员 python 开发语言
一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。三、入门学习视频我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们
c语言八数码问题启发式搜索_一种快速且简单的AI启发式语言学习方法 weixin_26632369 python java 人工智能编程语言机器学习
c语言八数码问题启发式搜索介绍(Introduction)ThespecialthingIfoundwhenIfirststarteddivingintothefieldofArtificialIntelligencewastheinfiniteamountofparallelsbetweenhowneuralnetworkslearnandmysubjectiveexperienceofmyow
一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代，人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配，到后来的统计学习方法，再到如今的深度学习，图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）追蜻蜓追累了深度学习机器学习 python 随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？硬件学长森哥人工智能深度学习机器学习人工智能
开头森哥说：假期前后在准备成像技术的总结，目前已完成两部分，争取在摸索出一些编辑和运营技巧后，完善成一个系列和大家见面；当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
决策树ID3算法小波LFZZB 算法决策树机器学习数据挖掘 sklearn
决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。树形结构图，树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径代表的某个可能的属性值，每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景 BugNest AI 学习 ai 机器学习人工智能
在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。学习方式：模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练，这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数
【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】是阿牛啊机器学习回归预测大数据挖掘 kmeans 聚类 python 机器学习人工智能 sklearn 性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit
深入解析：Python中的决策树与随机森林小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ ) Python python 决策树随机森林 Python
在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型，它通过一系列规则对数据进行分割，最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其
Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南一个一定要撑住的学习者 #AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法（Shadowing）——听力突破核武器****二、番茄工作法（Pomodoro）——时间管理手术刀****三、费曼技巧（FeynmanTechnique）——知识内化加速器****四、康奈尔笔记（CornellNotes）——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上 XLYcmy 漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征，
聊聊AI中的“蒸馏”技术自由鬼行业发展 IT应用探讨产品分析对比人工智能深度学习机器学习
一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。其核心思想类似于传统蒸馏：大模型（教师模型）包含丰富的知识，而小模型（学生模型）通过学习大模型的输出，从而在保持高性能的同时降低计算成本。1.知识蒸馏的过程教师模型（TeacherModel）训练先训练一个大规模基础模型，这个模型能力很强，但计算开销大。生
Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数 ThreadPool 并发包 java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
java编程思想抽象类和接口百合不是茶 java 抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持 1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错) 抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体 package com.wj.Interface;
[房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间... 所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产 &nb
数组队列总结沐刃青蛟数组队列
数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。以下是数组队列的功能实现代码： import List.Student; public class
Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle 存储过程　
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。 1. 查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
重装系统之后oracle恢复文强chu oracle
前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。无耐我拿出系统u盘准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候，直接把我的c盘给格式化了并且清理了注册表，再装系统。然后的结果就是我的oracl
python学习二（一些基础语法）小桔子 pthon 基础语法
紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. / 除结果浮点型 // 除结果整形 % 除取余数 * 乘 ** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
svn 常用命令 aichenglong SVN 版本回退
1 svn回退版本 1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别: revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废) revert chanages from this versio
某小公司面试归来 alafqq 面试
先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
动态数组的存储速度比较集合框架百合不是茶集合框架
集合框架：自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
<html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java 单元测试 JUnit Rule
在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule &n
[Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
0.Kafka服务器的配置一个Broker，一个Topic Topic中只有一个Partition（） 1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan java spring sql mysql jdbc
今天项目切换数据库时，出错访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的：　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。单例模式的结构　　单例模式的特点：单例类只能有一个实例。单例类必须自己创建自己的唯一实例。单例类必须给所有其他对象提供这一实例。　　饿汉式单例类 publ
javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
 <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
linux tune2fs命令详解 daizj linux tune2fs 查看系统文件块信息
一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
从出版业说起网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明 tomca部署web应用 tomcat虚拟目录安装
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浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
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HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法： bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
SVG 教程（一）天梯梦 svg
SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。学习之前应具备的基础知识：继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
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基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner Algorithm Binary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
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12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) { char buff[10]; memset(buff,0,sizeof(buff));
ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员活动 ITeye 试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7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。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 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）：《Java性能优化权威指南》

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