- DES & 3DES 简介 以及 C# 和 js 实现【加密知多少系列_2】
橙子家czzj
elasticsearchc#javascript
〇、简介1、DES简介DES全称为DataEncryptionStandard,即数据加密标准,是一种使用密钥加密的块算法,1977年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准(FIPS),并授权在非密级政府通信中使用,随后该算法在国际上广泛流传开来。在很长时间内,许多人心目中“密码生成”与DES一直是个同义词。直到1997年NIST(美国国家标准与技术研究院)开始公开征集更安全的加密算法以
- 基于YOLOv11的目标检测系统
夜思、晨
YOLO目标检测人工智能
基于YOLOv11的目标检测系统前言YOLO11是UltralyticsYOLO是实时物体检测器系列中的最新产品,以最先进的精度、速度和效率重新定义了可能实现的目标。在之前YOLO版本令人印象深刻的进步基础上,YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进,使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。YOLOv11在COCO数据集的表现如下图:一、软件简介这款软件是一种基于最新YOLOv11算法的目标
- C#面试常考随笔15:C#的GC原理是什么?
Dr.勿忘
算法c#开发语言游戏引擎unity面试
基本概念托管堆:在C#中,对象的内存分配主要发生在托管堆上。当创建一个对象时,CLR会在托管堆上为其分配一块连续的内存空间。引用计数:引用计数是一种简单的内存管理方法,它通过记录每个对象被引用的次数来判断对象是否可以被回收。当引用计数为0时,对象就可以被回收。但C#的GC并没有采用这种方法,而是使用了标记-清除和分代回收算法。标记-清除算法这是GC的核心算法之一,主要分为两个阶段:标记阶段和清除阶
- 【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现(底层实现)
辰尘_星启
线性回归mxnet机器学习人工智能深度学习神经网络python
写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
- 网络安全系列 之 密钥安全管理
黑客Ash
网络开发语言web安全安全网络安全
最近涉及到安全相关的知识,这里对安全秘钥管理要点做简单记录:加密技术是最常用的安全保密手段,利用技术手段把重要的数据变为乱码(加密)传送,到达目的地后再用相同或不同的手段还原(解密)。0.基本概念加密包括两个元素:算法和密钥。一个加密算法是将消息与密钥(一串数字)结合,产生不可理解的密文的步骤。密钥是结合密码算法一起使用的参数,拥有它的实体可以加密或恢复数据。密钥可以分对称密钥和非对称密钥。对称密
- 基于Flask的抖音用户浏览行为分析系统的设计与实现
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python项目flaskpython后端毕业设计
【FLask】基于Flask的抖音用户浏览行为分析系统的设计与实现(完整系统源码+开发笔记+详细部署教程)✅目录一、项目简介二、项目界面展示三、项目视频展示一、项目简介随着移动互联网的迅猛发展,短视频平台如抖音已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,其庞大的用户群体和丰富的用户行为数据为深入研究用户行为提供了宝贵的资源。通过对抖音用户浏览行为的分析,企业可以更好地理解用户需求,优化内容推荐算法,提升
- 音视频开发成长之路与音视频知识点总结
Linux服务器开发
音视频开发webrtcffmpeg音视频开发流媒体服务器开发webrtcFFmpeg嵌入式音视频开发
音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中,音视频发挥着越来越重要的作用,如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。所以从事音视频开发是一件有意义的事情,机遇和挑战并存。本文将从:音视频开发基础、音视频高级成长、音视频工作方向、音视频开源库、音视频相关书籍,配套的学习资源等几个方面来进行介绍。那么我们该如何系统的学习音视频开
- AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现
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人工智能自动化神经网络
一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程:基于神经架构搜索的强化学习框架,AI可通过生成元代码模板(框架的抽象层定义)自动组合功能模块。例如,使用注意力机制作为原子单元,通过遗传算法生成模块间连接规则。-动态代码编译:结合JIT即时编译技术,AI生成的模块化代码可在运行时动态编译为可执行单元,类似编译器对计算图的优化逻辑,同时增加结构可变性约束(如连接稀疏度阈值)。2.
- 【密评】| 商用密码应用安全性评估从业人员考核题库(03)
也言
商用密码网络安全密码学商密
《密码法》所称密码,是指采用特定变换的方法对信息等进行()的技术、产品和服务。A.加密保护、安全认证B.加密保护C.安全认证D.匿名保护下列哪项不属于《密码法》规范的密码()。A.基于格的密码B.支付宝登录口令C.抗量子密码D.税票防伪标识符的加密算法根据《密码法》,密码工作坚持(),遵循统一领导、分级负责,创新发展、服务大局,依法管理、保障安全的原则。A.总体国家安全观B.整体国家安全观C.综合
- Rust代写 OCaml代做 Go R语言 SML Haskell Prolog DrRacket Lisp
matlabgoodboy
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Rust:Rust是一种注重性能和安全性的系统编程语言。它具有严格的内存管理,能够防止许多常见的内存错误。Rust作业可能涉及编写高效的算法、处理并发问题、与操作系统接口等。OCaml:OCaml是一种函数式编程语言,具有强大的类型系统和模块系统。它适合用于开发高性能、高可靠性的应用程序。OCaml作业可能涉及编写函数、处理数据结构、实现算法等。Go:Go(又称Golang)是一种编译型、并发型,
- 遗传算法与深度学习实战(33)——WGAN详解与实现
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遗传算法与深度学习实战(33)——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失3.2使用Wasserstein损失改进DCGAN小结系列链接0.前言原始的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失
- 遗传算法与深度学习实战(32)——生成对抗网络详解与实现
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遗传算法与深度学习实战(32)——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型,它由一个生成网络和一个判别网络组成,通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像,它在图像生
- (Aliyun AI ACP 04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述
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人工智能基础知识点人工智能深度学习学习自然语言处理迁移学习python神经网络
文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读(AliyunAIACP04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
- 深入解析二分查找算法:原理、实现与变种
Exhausted、
算法算法数据结构c++c语言开发语言leetcode排序算法
目录一、核心思想二、前提条件三、标准二分查找实现场景:在有序数组中查找某个值是否存在。关键点:四、变种问题与实现1.查找第一个等于目标的位置(LowerBound)2.查找最后一个等于目标的位置(UpperBound)3.查找插入位置五、STL中的二分查找六、常见问题与陷阱七、应用场景八、总结一、核心思想二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中快速查找目标值的算法。其核心思想是:分治
- Java进阶路线
m0_74823878
面试学习路线阿里巴巴java开发语言
Java进阶路线-架构师参考地址:https://blog.csdn.net/anmiaochu/article/details/51970091一.数据结构与算法1-1常用数据结构数组、链表、堆、栈、队列、Hash表、二叉树等1-2算法思想算法时间复杂度和空间复杂度的分析计算算法思想:递推、递归、穷举、贪心、分治、动态规划、迭代、分枝界限1-3经典算法经典排序:插入排序、冒泡排序、快排(分划交换
- gym-anytrading
AAA客服小高
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参考:https://github.com/upb-lea/gym-electric-motorAnyTrading是一组基于reinforcementlearning(RL)的tradingalgorithms(交易算法)的OpenAIGym环境集合。该项目主要用于foreignexchange(FOREX)和stockmarkets(股票市场),并提供多个Gymenvironments,以简化
- 二值连接:深度神经网络的轻量级革命
步子哥
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引言:深度学习的下一步是什么?深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNN)近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。然而,这些突破背后的一个关键推手是计算能力的飞速提升,尤其是图形处理单元(GPU)的广泛应用。然而,随着模型规模和数据量的增长,深度学习的计算需求也在不断攀升。与此同时,移动设备和嵌入式系统的快速发展对低功耗、高效能的深度学习算法提出了更高的
- BWA、Bowtie2、TopHat 和 HISAT2 这四款常用的序列比对软件
请你喝好果汁641
生信BSRlinuxlinux
1.BWA(Burrows-WheelerAligner)BWA是一种常用的基因组比对工具,特别适合将低差异的短序列(如Illumina读取序列)比对到大型参考基因组上。BWA包含三种主要算法:BWA-backtrack:适用于短读序列(如100bp左右)。BWA-SW:支持较长的读序列,通常在70bp到1Mbp之间。BWA-MEM:是目前推荐的算法,适用于高质量的长读序列。它比BWA-backt
- 最近最少使用算法(LRU最近最少使用)缓存替换算法
辞半夏丶北笙
算法算法缓存java
含义最近最少使用算法(LRU)是一种缓存替换算法,用于在缓存空间有限的情况下,选择最少使用的数据项进行替换。该算法的核心思想是基于时间局部性原理,即刚被访问的数据在未来也很有可能被再次访问。实现LRU算法的实现可以通过一个双向链表和一个哈希表来完成。双向链表用于按照访问顺序维护缓存中的数据项,哈希表用于存储数据项的引用,以便快速定位和访问。如果缓存未满,则直接将新的数据项插入链表头部。如果缓存已满
- 算法设计策略
和风化雨
基础工作算法
在算法设计中,核心策略是通过特定方法将复杂问题分解或转化,从而高效求解。以下是算法的主要设计策略及其核心思想和应用场景:1.分治法(DivideandConquer)核心思想:将问题拆分为多个相同或相似的子问题,递归求解后合并结果。步骤:分解→解决子问题→合并。特点:子问题相互独立,无重叠。通常通过递归实现。经典算法:归并排序(MergeSort)快速排序(QuickSort)二分查找(Binar
- leetcode刷题/贪心算法 45. 跳跃游戏 II
公仔面i
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45.跳跃游戏II题意:给你一个非负整数数组nums,你最初位于数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。假设你总是可以到达数组的最后一个位置。示例1:输入:nums=[2,3,1,1,4]输出:2解释:跳到最后一个位置的最小跳跃数是2。从下标为0跳到下标为1的位置,跳1步,然后跳3步到达数组的最后一个位置。示例2:输入
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SmiledrinkCat
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广度优先搜索算法(Breadth-FirstSearch,BFS)是一种用于图或树中的搜索算法。它从根节点开始,逐层遍历所有节点,直到找到目标节点或遍历完整个图或树。BFS通常使用队列数据结构来实现。广度优先搜索算法步骤:初始化一个队列,将根节点加入队列中。在每一步中,从队列中取出一个节点,并将其所有未访问过的邻居节点加入队列。标记已经访问过的节点,避免重复访问。重复上述步骤,直到队列为空(表示已
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钓一朵雪
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45.跳跃游戏II给定一个长度为n的0索引整数数组nums。初始位置为nums[0]。每个元素nums[i]表示从索引i向后跳转的最大长度。换句话说,如果你在nums[i]处,你可以跳转到任意nums[i+j]处:0&nums){inttime=0;intn=nums.size(),i=0;while(i=n-1){time++;break;}intmax=0,maxIndex=0;for(int
- 算法问题整理(二)
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网络资料整理个人学习,感谢各位大神!(若侵则删)问题10:卷积-目标检测系列问题参考:40+目标检测网络架构大盘点!从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本(2024最新汇总、详细介绍)_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍!!-腾讯云开发者社区-腾讯云关键挑战:类
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喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦,对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)题外话:泛型的概念非常非常非常重要!!!整个第10章全都是Rust的重难点!!!10.2.1.什么是泛型泛型的主要功能是提高代码的复用能力,适用于处理重复代码的问题,也可以说是实现数据与算法的分离。泛型是具体类型或其它属性的抽象代替。它的意思是你写代码时写的泛型代码并不是最终的代码,而是一种模版,里面有一些
- 机器学习算法-逻辑回归
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机器学习算法逻辑回归
机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法(略)2.线性回归(略)3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的练习。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2逻辑回归的原理2.1输入$$h(w)=w_
- 深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
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引言逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中一种基本而重要的分类算法。在这篇文章中,我们将深入解析逻辑回归的各个方面,包括其基础知识、数学原理、实现方法、以及应用场景。我们还将通过具体的代码示例和应用案例,帮助您全面理解逻辑回归算法。第一部分:逻辑回归的基础知识1.1什么是逻辑回归?逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”,逻辑回归的目标是将预测结
- 算法排序——堆排序
妖尾Liu
算法数据结构java
从今天开始尝试写一写博客吧,记录一下每日的所学。目录一.算法流程二.算法特性堆排序(heapsort)是一种基于堆数据结构实现的高效排序算法。在实现堆排序之前还有一个方法如下:输入数组并建立小顶堆,此时最小元素位于堆顶。不断执行出堆操作,依次记录出堆元素,即可得到从小到大排序的序列。以上方法虽然可行,但需要借助一个额外数组来保存弹出的元素,比较浪费空间。在实际中,我们通常使用一种更加优雅的实现方式
- 每日一题——小根堆实现堆排序算法
tt555555555555
算法题C语言学习笔记算法排序算法数据结构八股文面试c语言
小根堆实现堆排序算法堆排序的基本思想堆排序的步骤实现步骤1.构建小根堆2.删除最小元素并调整堆C语言实现输出示例代码解释1.percolateDown函数2.buildMinHeap函数3.heapSort函数4.printArray函数排序过程详解步骤1:构建小根堆步骤2:删除堆顶元素并调整堆最终结果总结堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法,利用堆的性质来高效地对数组进行排序。堆排序的时间复杂度
- Python 中实现基于CNN和BiLSTM与注意力机制结合的多输入单输出回归预测
nantangyuxi
Pythonpythoncnn回归分类开发语言人工智能神经网络
目录Python中实她基她CNN和BiLTTM她注意力机制结合她多输入单输出回归预测...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...4项目模型架构...4项目模型描述及代码示例...5项目模型算法流程图...6项目目录结构设计及各模块功能说明...7项目部署她应用...8项目扩展...10项目应该注意事项...
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
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- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc