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基于 LangChain 实现数据库问答机器人敲代码敲到头发茂密人工智能测试开发 langchain 数据库机器人人工智能语言模型
基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而LangChain本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL能力中，也有非常好的示例。二、应用场景在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相应的数据库的功底，而在L
全场景深度学习开源框架（MindSpore） deepdata_cn 人工智能深度学习开源人工智能
MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台（如云端、边缘端、端侧）和不同硬件（如CPU、GPU、Ascend等）之间的高效协同。无论是在数据中心的大规模计算，还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上，MindSpore都能灵活适配，充分发挥各硬件平台的性能优势，实现模型的高效训练和推理。该框架引入了自动并行技术，能够根据模型结构和硬件资源自动进行并行策略的搜索和
torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块彬彬侠自然语言处理 RNN PyTorch Python 循环神经网络 NLP 自然语言处理
torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。2.主要功能torch.nn.RNN可以：处理序列数据，捕捉时间上的依赖关系。支持
AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧俞兆鹏 AI学习指南 ai
一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧，并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练（一）混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度（AMP）技术，高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利零信任Enlink_Young 零信任网络安全 AI ai 网络安全
距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久，久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。19年ChatGPT横空处世，直到ChatGPT通
LlamaIndex架构设计：大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机威哥说编程数据库 llama
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而，尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色，它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息，并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题，越来越多的研究开始探索如何为大模型
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 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
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
深度学习框架PyTorch原理与实践 AI天才研究院 AI实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别 GoAI 深入浅出OCR 深入浅出AI 计算机视觉 OCR paddle 深度学习人工智能
‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐：➡️
自动驾驶系列—深度剖析自动驾驶芯片SoC架构：选型指南与应用实战学步_技术自动驾驶自动驾驶架构人工智能 SoC 芯片
欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
冯·诺依曼架构的局限性:AI时代的挑战 AI天才研究院计算大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
冯·诺依曼架构的局限性:AI时代的挑战关键词：冯·诺依曼架构、AI时代、计算资源、能耗问题、安全性与隐私保护、非冯·诺依曼架构摘要：本文将探讨冯·诺依曼架构在AI时代的局限性，包括计算资源的瓶颈、能耗问题、安全性与隐私保护等方面。同时，本文还将介绍新型计算架构，如神经形态计算、量子计算等，以及它们在解决AI时代挑战中的应用。通过分析这些挑战与解决方案，本文旨在为未来AI技术的发展提供一些思考方向。
基于物联网技术的水质实时监测系统设计与实现(开题报告+源码）计算机毕业设计学长 struts java 后端
本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景：在当今时代，水资源的管理和保护已成为全球面临的重大挑战之一。水污染不仅影响人类的健康和生活质量，还对生态系统造成破坏。因此，对水质进行实时监测及时获取污染信息至关重要。物联网技术的引入为水质监测带来了革命性的变化。通过在水体中部署智能传感器，并利用网络技术实现数据的即时收集与
开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）开源技术探险家开源模型-实际应用落地 #人工智能自然语言处理语言模型深度学习
一、前言在当今人工智能技术迅猛发展的时代，各类人工智能模型如雨后春笋般不断涌现，其性能的优劣直接影响着应用的广度与深度。从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI模型广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下，DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。DeepSeek团队开发的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型，利用蒸馏
Diffusion--人工智能领域的革命性技术油泼辣子多加专业名词解释人工智能
在人工智能领域，“diffusion”一词通常指的是“扩散模型”（DiffusionModels），其全称为“DenoisingDiffusionProbabilisticModels”（DDPMs）。扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机
python中keras_Python深度学习——keras（一） weixin_39534321 python中keras
神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
探索2025年的编程新趋势：技术、工具与未来展望桂月二二 wasm 人工智能前端
随着2025年的到来，编程技术领域依旧在高速发展。一些新兴的技术方向、工具和方法正在悄然改变开发者的日常实践。如果您是一名开发者，无论是资深还是初入门道，跟上这些趋势将让您的技能保持前沿，并为职业发展打下坚实基础。本文将从多个维度深入探讨当前最值得关注的编程技术，希望为您的技术提升带来启发。一、AI驱动的编程辅助工具人工智能已成为程序开发的重要组成部分。以下是几款2025年值得关注的AI驱动编程工
基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客 qq742234984 计算机 github git npm node.js hexo
公众号：数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接（SSH）二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功（版本号）3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现追蜻蜓追累了机器学习深度学习 cnn lstm 神经网络 gru 回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS
Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现追蜻蜓追累了 transformer 深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功，但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足，导致模型训练时间漫长，并在处理较长文本时效果不佳。2017年，Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
关于双塔模型的简单介绍 eso1983 python 算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构，其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间，通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下：importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景 python算法(魔法师版) 深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台，利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例，展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤：在电商平台中，协同过滤用于根据用户的历史行为（如购买记录、浏览历史等）推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
一篇文章了解AI大神何凯明 Ai知识精灵人工智能
何凯明（KaimingHe）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：个人背景：何凯明出生于中国，后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位，专业是电子工程。职业经历：在完成博士学位后，何凯明加入了微软亚洲研究院（MicrosoftResearchAsia）。2015年，他加入了FacebookAIResearch（FAIR），成
【自我修炼】大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一篇) 2401_89323952 学习机器人
很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答有哪些与
【C++】C++回调函数基本用法（详细讲解）米码收割机 C/C++c++php 开发语言
博__主：米码收割机技__能：C++/Python语言公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。一文详解C++回调函数目录一文详解C++回调函数1.什么是回调函数？2.为什么需要回调函数3.回调函数的应用场合4.举例说明5.高级回调方式1.什么是回调函数？回调函数可以被简单地理解为：A函
DeepSeek 详细使用教程神探阿航计算机产业科普与思考大模型人工智能
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具，旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、解答问题、进行语言翻译等。无论是学术研究、商业分析还是日常使用，DeepSeek都能提供强大的支持。本教程将详细介绍DeepSeek的各项功能及使用方法。2.注册与登录注册：访问DeepSeek官网（https://www.deepseek.com）。点击“注册”按钮。填写邮箱地址、设置密码，并完
基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践人工智能_SYBH 深度学习人工智能神经网络机器学习 lstm
1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原
人工智能第2章-知识点与学习笔记想拿高薪的韭菜人工智能学习笔记
结合教材2.1节，阐述什么是知识、知识的特性,以及知识的表示。人工智能最早应用的两种逻辑是什么？阐述你对这两种逻辑表示的内涵理解。什么谓词，什么是谓词逻辑，什么是谓词公式。谈谈你对谓词逻辑中的量词的理解。阐述谓词公式的解释的含义。介绍谓词公式表示知识的一般步骤，阐述谓词逻辑表示知识的优点与局限性。什么是知识表示的产生式，请详细阐释产生式和谓词逻辑蕴涵式的差异。什么是产生式系统，请详细阐述产生式系统
微软推出GRIN-MoE：开创专家路由新范式 OpenCSG microsoft
前沿科技速递在人工智能领域，模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE（Gradient-InformedMixture-of-Experts）模型，以其独特的架构和显著的性能表现，正引领着AI技术的前沿，特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃，旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源：传神社区01模型简介G
动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型王国平 pytorch 人工智能数据分析 python 数据挖掘
在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南，重点介绍了基于P
AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路 nbsaas-boot 人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的技术领域之一。从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型，AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来，AI技术取得了一系列突破性进展。以GPT系列为代表的大型语言模型，展现出强大的自然语言处理能力，能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20
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 linux linux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 mongodb MongoDB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 JavaScript DOM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 java servlet web.xml context-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 sql PHP Web fckeditor 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
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关于 CAS SSO 文章声明 denger 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 dcj3sjt126com english word
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
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N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
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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
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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
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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

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