- 分布式系统中的负载均衡
樽酒ﻬق
架构设计负载均衡网络运维
目录分布式系统中的负载均衡引言1.什么是负载均衡?1.1负载均衡的目标2.负载均衡的类型2.1网络负载均衡(NetworkLoadBalancing)2.2应用负载均衡(ApplicationLoadBalancing)2.3全局负载均衡(GlobalLoadBalancing)2.4计算负载均衡(ComputeLoadBalancing)3.负载均衡算法3.1轮询(RoundRobin)3.2加
- Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism
小源er
图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时,这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误,因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络,将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
- STM32 —— 嵌入式系统、通用计算机系统、物联网三层架构
Exhausted、
stm32单片机stm32嵌入式硬件物联网架构
目录一、嵌入式系统的概念二、通用计算机系统与嵌入式系统的比较用途硬件软件性能与功耗开发与维护三、嵌入式系统与物联网的关系四、物联网的三层架构1.感知层(PerceptionLayer)2.网络层(NetworkLayer)3.应用层(ApplicationLayer)三层架构的协作流程一、嵌入式系统的概念嵌入式系统一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及应用程序等4部分组成,并且分为
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- uni-app——计时器和界面交互API
阿常11
uni-app移动应用开发uni-app
API基本概要概念说明API(应用程序接口)是预先定义的方法集合,用于实现特定功能。在uni-app中,通过全局对象uni调用API,例如uni.getSystemInfoSync获取设备信息。API分类与调用规则事件监听型以on开头,如uni.onNetworkStatusChange监听网络变化。数据操作型获取数据:以get开头,如uni.getStorage读取本地缓存。设置数据:以set开
- H3C Network命令详解
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转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11156926.html
- Linux修改/设置服务器ip地址
大橙子房
Linuxlinux服务器centos
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云计算
随着互联网的快速发展,网站的访问速度和稳定性越来越受到重视。而在众多提升网站性能的技术中,CDN(内容分发网络)无疑是一个非常重要的工具。今天,我们就来聊聊云计算中的CDN是什么,以及它是如何为网站带来显著好处的。CDN是什么?CDN,全称ContentDeliveryNetwork,翻译过来就是“内容分发网络”。它是一种分布式的网络架构,通过将网站的静态资源(如图片、视频、JavaScript文
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
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ENSP必会命令全集:VLAN/OSPF/ACL配置+排错指令华为eNSP是网络工程师学习和模拟企业网络部署的核心工具,支持路由器、交换机、防火墙等设备的配置与调试。以下从安装配置、实验场景、故障排查三个方面提供全流程指南。一、eNSP安装与配置1.安装准备系统要求:Windows7/10/11(推荐64位)4GB以上内存,20GB硬盘空间安装前关闭杀毒软件和防火墙(避免拦截虚拟组件)必备组件:V
- Infura 简介
倒霉男孩
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文章目录Infura简介Infura的主要功能Infura的替代方案(类似服务)AlchemyQuickNodeAnkrMoralisPocketNetwork什么时候选择Infura?Infura简介Infura是一个区块链基础设施即服务(BaaS,BlockchainasaService),提供高可用性的以太坊(Ethereum)节点和IPFS存储访问,让开发者可以轻松连接区块链网络,而无需自
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Qt开发问题大全算法爬虫大数据百万案例大全ubuntulinuxvmwareifconfig
某天,Ubuntu18.04虚拟机掉电重启后网卡丢失只剩下lo回环网卡执行操作:1.查看所有网卡,ifconfig-a2.执行sudodhclientens333.查看网卡驱动是否还在:lspci–v4.使能网卡:ifconfigens33up5.重启网络服务:/etc/init.d/networkingrestart6.测试:sudoaptupdate7.这里,关键的一步是,dhclienten
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计算理论过程见:transformer中多头注意力机制的参数量是多少?1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿(7billion)。这些参数主要分布在以下几个部分:Transformer层:多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNetwork)嵌入层(EmbeddingLayer):词嵌入(TokenEmbeddings)位置编码(
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一只小小的土拨鼠
解构前沿:文献精读深度学习python人工智能YOLO深度学习
多尺度卷积先提供丰富的特征信息,注意力机制再从中筛选出关键信息,这样结合起来,不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率,显著提升模型性能,还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法:论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构,称为多尺度路
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三数据分析分布式linuxhadoop
目录一.配置静态网络二.配置主机名与IP地址映射三.配置SSH免密登录四.配置Java和Hadoop环境五.配置Hadoop伪分布式六.启动与验证一.配置静态网络原因:Hadoop集群依赖稳定的网络通信,动态IP可能导致节点失联。静态IP确保节点始终通过固定地址通信。操作步骤:#修改网络配置文件sudovim/etc/network/interfaces#添加内容(根据实际网络修改):autoet
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查询容器信息dockerinspcet查询信息,包括运行情况、存贮位置、配置参数、网络设置等。查询容器的运行状态dockerinspect-f{{.State.Status}}【容器】查询容器的IPdockerinspect-f{{.NetworkSettings.IPAddress}}【容器】查询容器日志信息Ωdockerlogs【容器】-f实时打印最新的日志dockerstats实时查看容器所
- 论文阅读:Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring
行走的歌
文献阅读图像处理计算机视觉机器学习深度学习图像去雨图像处理
这是一篇去模糊的文章,后来发现直接套用不合适,无法获取到相应的特征,遂作罢,简单记录一下。2019CVPR:DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章,师兄分享的时候看了一下,后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章:ArXiv代码:Github在去模糊领域,目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题:1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
- 【ComfyUI专栏】ComfyUI引用Embedded和HyperNetwork超网络
雾岛心情
ComfyUIComfyUIAIGC
大家如果使用过WebUI,那么一定知道界面中存在的Embedding和HyperNetworks。在界面中我们直接点击相应的嵌入式和超网络就能直接使用。ComfyUI的界面设计不如WEBUI直观,但我们仍可通过Text-Encoder输入Embedding来实现Embedding的引入。在C站(Civitai)上,我们可以看到种类繁多的Embedding资源。这些文件通常体积较小,大多只有几十KB
- 深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用
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深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天,量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNN)凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性,逐渐吸引了研究者的关注。其中,Quantum-GABP(量子广义反向传播算法)作为一种高效的量子神经网络训练算法,展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
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031-Linux网络诊断工具nmap:网络扫描与漏洞检测在网络安全管理和故障排除中,网络扫描是一个非常重要的过程。它能够帮助发现网络中可能存在的漏洞、未授权的服务或设备等问题。nmap(NetworkMapper)是Linux系统中常用的一个强大工具,专门用于网络扫描、端口检测、服务识别以及漏洞检测等任务。本文将介绍nmap的基本功能及其常用用法,帮助你更好地进行网络诊断和安全分析。1.nmap
- 量子神经网络(Quantum Neural Network):结合量子计算的 AI 新探索
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一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络(QuantumNeuralNetwork,QNN)作为这两个领域的交叉点,正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合,为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础(一)量子比特(Qubit)量子比特是量子计算的基本信息单位,与传统的比特不
- 网络神经架构的概念及其实际应用
2301_81121233
网络爬山算法近邻算法霍夫曼树剪枝哈希算法柔性数组
###网络神经架构的概念**网络神经架构(NeuralNetworkArchitecture)**是指用于构建和组织人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)的结构和方法。这些架构通常由多个层次的节点(神经元)组成,通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式,来处理复杂的数据输入并生成相应的输出。网络神经架构通常由以下几个部分组成:1.**输入层(InputLayer
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
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如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
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GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 【前端入门】应该了解和知道的几个国内外前端开发资源网站
爱上大树的小猪
前端
与大家分享一下几个国内外前端开发资源网站国际资源MDNWebDocs(MozillaDeveloperNetwork)用途:MDN是Web技术领域最全面的文档库之一,涵盖了HTML、CSS、JavaScript以及浏览器API等。链接:https://developer.mozilla.orgW3Schools用途:适合初学者学习Web技术,提供从基础到进阶的教程,同时还有在线练习环境。链接:ht
- Transformer 架构深度剖析
时光旅人01号
人工智能技术科普transformer深度学习人工智能condaopencv计算机视觉
一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)堆叠而成,每个层包含:多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)前馈网络(Feed-ForwardNetwork,FFN)残差连接(ResidualConnection)和层归一化(LayerNorm)关键特性:完全基于注意力机制,摒弃了循环和卷积结构
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
@金色海岸
sklearndnncnn
DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用
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京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用1.项目背景水利控制系统涵盖水文监测、闸门控制、泵站调度、数据采集与传输等多个子系统,设备分布广泛且需协同工作。系统内各设备(如PLC、RTU、SCADA服务器、传感器等)的时间一致性直接影响数据记录的准确性、事件报警的时序性以及故障分析的可靠性。为实现全系统高精度时间同步,需部署NTP(NetworkTi
- 京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案
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时钟系统NTP时间同步卫星同步时钟ntp时钟同步时间同步网络授时网络校时
京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案针对智能交通系统的NTP(NetworkTimeProtocol)时间同步方案设计,需确保交通设备(如信号灯、摄像头、传感器、服务器等)的时间高度一致,以提高系统协同效率和数据分析准确性。以下是完整的方案框架:一、需求分析同步精度核心设备(如信号控制机、边缘服务器)需达到**毫秒级(1-10ms
- Adaptive AUTOSAR之状态管理模块(STM)
weixin_42130902
AdaptiveAUTOSAR架构
1.STM简介状态管理(STM)负责根据从其他AUTOSAR自适应平台应用程序或自适应应用程序接收的信息确定其任何内部状态机的状态。STM使用提供的网络管理字段(NetworkHandle)控制(部分网络)的状态。STM与执行管理(EXM)交互,以请求功能组和机器状态,以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理(NM)状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。
- 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
linuxlinux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
mongodbMongoDB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
JavaScriptDOM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
javaservletweb.xmlcontext-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
sqlPHPWebfckeditor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
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 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
englishword
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
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
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
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
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
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- 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