- 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测:告别传统规则的智能进阶
人工智能机器学习深度学习
摘要随着系统规模的扩大和复杂性增加,传统基于规则的日志分析方法难以识别隐藏的复杂异常模式。本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术,包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表,展示如何高效检测异常日志,并提供应用场景与优化策略。引言日志是系统运行状态的关键数据来源,但面对海量日志数据,传统规则式分析显得力不从心。机器学习能够根据日志的历史数据和行为模式,通过训练模型检测异常情况,不
- 300行ABAP代码实现一个最简单的区块链原型
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 一直绕waf一直爽!利用 multipart/form-data 解析差异绕 WAF!!(全网最详细)
Dest1ny(沉淀版)
php开发语言web安全经验分享网络安全
、大家好,我是Dest1ny!今天是介绍利用multipart/form-data解析差异绕WAF!文中共介绍了八种绕过方法,基于对应的特征。1.multipart/form-data结合参数污染2.multipart/form-data参数覆盖3.multipart/form-data文件名覆盖4.multipart/form-dataContent-Disposition参数覆盖5.multi
- Java算法栈
王景程
java开发语言算法数据结构
栈作为编程中一个常见的算法,以下是它的特征以及一个相对应的例子:在编程中,**栈(Stack)**是一种后进先出(LIFO,LastInFirstOut)数据结构。它的特性是:入栈(Push):将元素添加到栈顶。出栈(Pop):将栈顶元素移除。查看栈顶元素(Peek/Top):获取栈顶元素但不移除。Java提供了一个现成的Stack类,它是java.util包的一部分,可以直接用于算法问题中。算法
- Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征
aFakeProgramer
APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列学习笔记
本系列学习笔记基于AUTOSARAdaptivePlatform官方文档R20-11版本。本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始,一边学习,一边顺带着翻译一下。尽力而为,不保证精确。你若愿意,也可以当作AUTOSARAdaptivePlatform(AP)中文版来阅读1介绍1.1内容本规范(AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf)描述AP设计。
- face-kkk
山山而川_R
face深度学习
目录一、配置环境1、新建虚拟环境2、配置环境安装包3、下载安装使用环境二、注册新人1、采集照片2、注册新人3、测试视频或摄像头三、配置文件config1、项目配置文件configs/configs.py,用于设置人脸检测模型,特征提取模型二、下面是自己测试用(个人的一个记录,不具备参考意义)MTCNN人脸检测参考项目:GitHub-Sierkinhane/mtcnn-pytorch:Afacede
- 小波变换算法详解(附Python和C++代码)
卢一涵
算法人工智能机器学习c++
小波变换算法是将初始数据分解为低频和高频的两组数据,再由这两组数据重新构造初始数据的算法(与傅里叶变换算法类似)。一般来说小波变换常用于数据降噪领域,也可以用于对数据进行压缩、数据特征提取、特征增强等方面。小波算法很难理解对不对,博主也觉得难理解,不过,算法本身并没有特别复杂,简单说就使把数据分解然后再重构这两个步骤。只要知道这两个步骤,剩下的就是顺水推舟,容易理解多了。小波分解:分解的步骤其实就
- Flink的流处理和批处理
Ray.1998
大数据flink大数据数据挖掘数据分析
1.流处理(StreamProcessing)流处理是Flink的核心功能之一,主要用于处理无限流数据,也就是不断到达的数据。它能够实时处理数据流,并对每个数据元素执行操作。流处理中的数据没有预定的边界,它的特征是持续到达,因此,流处理必须实时处理每个事件,而不能等到所有数据都到齐后再进行处理。核心特点:实时性:流处理的最大优势是实时性。Flink允许对实时数据流进行分析,计算和处理,几乎是对数据
- 信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
创建一个关于“信息流广告预估技术在美团外卖的实践”的思维导图,并且专注于Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织内容。这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。思维导图结构1.项目背景美团外卖平台简介用户群体与市场定位信息流广告的意义提升用户体验增加广告收益2.用户及上下文数据收集数据来源用户行为(点击、浏览、下单等)广告主提供的创意素
- 大型游戏服务器架构该怎么设计?
云网站长小陈
设计游戏架构
一、游戏服务器特征游戏服务器,是一个会长期运行程序,并且它还要服务于多个不定时,不定点的网络请求。所以这类服务的特点是要特别关注稳定性和性能。这类程序如果需要多个协作来提高承载能力,则还要关注部署和扩容的便利性;同时,还需要考虑如何实现某种程度容灾需求。由于多进程协同工作,也带来了开发的复杂度,这也是需要关注的问题。功能约束,是架构设计决定性因素。基于游戏业务的功能特征,对服务器端系统来说,有以下
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- solidworks的三维特征内容介绍
小白是昏头仔
3d
草图与尺寸相关尺寸预览与编辑:选择一个或多个实体后,可使用新选项预览和编辑尺寸,加快草图绘制速度,让设计师能更直观地调整尺寸以满足设计需求。异型孔向导增强:“异型孔向导”工具提供新选项来选择自动打孔的几何体的端点位置。还可使用几何草图实体(如直线、方形、槽口和样条曲线)作为打孔定位的引导,将鼠标悬停在实体上,单击即可在这些草图实体上定位孔,提高打孔操作的效率和准确性。显示自定义属性单位:在注释和表
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- AI大模型行业发展五大趋势
大模型.
人工智能语言模型深度学习自然语言处理架构大模型
趋势一:大收敛与大分流,基础大模型向科技巨头收拢,而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下,那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局,行业的水已被搅浑。未来的格局很可能是很少量的基础大模型(开源+闭源)加上各类专业模型、行业模型的局面。2023年可谓“AI元年”,AI视觉“四小龙”(商汤、旷世、依图、云从)和大模型“六小虎”(智谱AI、MiniMax
- 【计算机系统和网络安全技术】第九章:防火墙与入侵防御系统
Flavedo~Y
计算机系统和网络安全技术web安全网络安全
第九章:防火墙与入侵防御系统1.防火墙的必要性与Internet的连接性的非常重要的•会对机构产生威胁•保护局域网的一种有效方式•防火墙设置在驻地网和Internet之间,以建立二者间的可控链路•防火墙可以是单机系统,也可以是协作完成防火墙功能的两个或者更多系统。•纵深防御•提供一个能加强安全和审计的遏制点•将内部系统和外部网络隔离开来2.防火墙的特征和访问策略设计目标:所有从内部到外部的流量都必
- 如何正确定位前后端bug?
℡52Hz★
前后联调总结bugvue.js前端vue
在平时的开发过程中,正确定位前后端bug是提高开发效率和项目质量的关键。以下是一些实用的方法。一、前后端bug特征前端主要负责显示数据,后端主要负责处理数据、存储数据,前后端主要通过接口进行数据交换。1.前端bug特征界面显示类问题:如文字大小不一,控件颜色不搭,控件不整齐,静态界面错误;页面布局类问题:文字排版没有统一,行间距大小、重叠、显示不全;页面交互类问题:没有点击,拖拽,基本都是JS的问
- Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能python深度学习开发语言
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机(MLP)?多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征,因此在复杂问题的建模中非
- ssti注入
m0_73818134
flaskpython
flask有个明显的特征就是服务器模板,把用户输入的回显到web页面,一般在用户交互的地方(输入/输出),这个要用python去构造链子去执行python命令,来getshell。一般的注入是get型的如{{7*7}},{%7*7%},{#7*7#},还有{%print(7*7)%}.一般的链子1().__class__.__base__.__subclasses__()[140].__init_
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 24/11/4 算法笔记 蛇形卷积
青椒大仙KI11
算法笔记目标跟踪
蛇形卷积(SnakeConvolution)是一种新型的卷积操作,它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。这种卷积操作的设计灵感来源于蛇形曲线,能够在不同尺度上捕捉到管状结构的细节信息,从而提高准确性。以下是蛇形卷积的一些核心特点和机制:动态蛇形卷积核:蛇形卷积核的形状不是固定的矩形或方形,而是类似于蛇形路径,这样的设计使得卷积核能够更灵活地捕捉图像中的曲线和非直线结构,更好地适应图像中的
- python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)
weixin_39849054
python3.6split用法
研修课上讲了两个例子,融合一下。主要演示大致的过程:导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题:①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation导入会出现warning,说已弃用fromsklearn.model_selectionimporttrain-test_splitfromsk
- ECCV 2024 | CC-SAM:用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM
小白学视觉
计算机顶会论文解读人工智能ccf-aECCV计算机顶会深度学习
论文信息题目:CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM:用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM作者:ShreyankNGowda和DavidA.Clifton论文创新点变分注意力融合模块(VariationalAttentionFusionModule):作者提出了一
- 数据仓库,数据集市介绍
铜锣湾扛把子-数据
数据仓库数据仓库大数据hive
文章目录定义四大特征面向主题数据仓库中数据和传统数据库中数据的不同之处:每个主题所需要的数据存储集成的非易失随着时间不断变化的数据集市定义数据仓库是一个面向主题的,集成的,非易失性的且随时间变化的数据集合,用于支持管理人员的决策。四大特征面向主题的,集成的,非易失性,随时间不断变化的面向主题主题:特定的数据分析领域与目标(就是业务需求模块,比如用户模块,支付模块等)面向主题:为特定的数据分析领域提
- 【深度学习】Pytorch:在 ResNet 中加入注意力机制
T0uken
深度学习pytorch人工智能
在这篇教程中,我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进,向网络中添加两个自定义的注意力模块,并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域,从而提高模型的性能。在卷积神经网络中,加入注意力机制能够有效增强特征提取能力,减少冗余信息的干扰,尤其在处理复杂图像时,能够提升网络的表现。在本教程中,我
- webdriver 反爬虫 (selenium反爬虫) 绕过
m0_74824044
爬虫selenium测试工具
1.webdriver反爬虫原理爬虫程序可以借助渲染工具从动态网页中获取数据。在这个过程中,“借助”其实是通过对应的浏览器驱动(即WebDriver)向浏览器发出指令的行为。因此,开发者可以根据客户端是否包含浏览器驱动这一特征来区分正常用户和爬虫程序。webdriver属性是我们最常听到的,通过webdriver驱动浏览器就会包含这一属性,因此可用来辨别爬虫程序(可检测的属性远不止这一种)。Web
- DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码
分享总结快乐
论文阅读
关键词:协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR:ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器(ICCV2023)-CSDN博客摘要:在这篇论文中,作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名
- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
清风AI
深度学习人工智能python神经网络conda
背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法,充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能,还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路,推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 如何实现亿级用户在线状态统计?
繁川
Java面试精选数据库android
亿级用户在线场景分析与解决方案目录亿级用户在线场景分析解决方案2.1基于总数的统计方案2.2基于具体用户详情的统计方案具体实现3.1基于总数的统计方案3.2基于用户标识的统计实现3.3SpringBoot中的实现总结1.亿级用户在线场景分析以QQ在线状态统计为例,其典型特征包括:数据量大、内存占用高、实时性要求高。传统的解决方案(如在数据库中为每个用户添加一个在线状态字段,上线设为1,下线设为0)
- 深度学习学习笔记(第30周)
qq_51339898
深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果,本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型,在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接(SkipConnections),即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
- Java——面向对象的编程学习
农夫三犭
Java学习笔记java后端
Java面向对象学习的三条主线1.Java类及类的成员:2.面向对象的三大特征:3.其他关键字:1.Java类及类的成员:主要包括:属性、方法、构造器、代码块和内部类2.面向对象的三大特征:封装性、继承性、多态性3.其他关键字:this、super、static、final、abstract、interface、package、import等本专栏将会按照上述三条主线详细介绍Java面向对象的编程
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam