- 【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构
努力毕业的小土博^_^
优秀论文推荐深度学习学习架构
【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构结果与讨论3.1消融区制图欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上岸上岸上岸!upupup大多数高校硕博生毕业要
- 【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解
文章目录1.相关算法详解:2.算法详细解释:2.1Bagging:2.2Boosting:2.3Stacking:2.4K-foldMulti-levelStacking:集成学习(EnsembleLearning)是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来,使得最终的模型性能更强,具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括:Bagging、Boos
- OpenCV中DPM(Deformable Part Model)目标检测类cv::dpm::DPMDetector
村北头的码农
OpenCVopencv目标检测人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中用于基于可变形部件模型(DPM)的目标检测器,主要用于行人、人脸等目标的检测。它是一种传统的基于特征的目标检测方法,不依赖深度学习,而是使用HOG特征+部件模型来进行检测。示例代码#include#include#includeusingnamesp
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 从架构抽象到表达范式:如何正确理解系统架构中的 4C 模型20250704
从架构抽象到表达范式:如何正确理解系统架构中的4C模型?“4C”到底是架构的组成结构,还是架构图的表现方式?这类看似细节的问题,其实直击了我们在系统设计中认知、表达与落地之间的张力。引言:4C,是架构本体,还是图的分类?在日常的架构设计与表达过程中,我们经常听到“4C架构图”这样的术语,但很多技术同仁对此概念存在疑问:4C模型指的到底是哪四个C?它是系统本身的结构分类?还是架构图的表现方式?所有系
- DeepSeek-V3 私有化部署配置方案(以 vLLM / FastDeploy 为主)
以下是DeepSeek-V3私有化部署配置方案(基于vLLM/FastDeploy),适用于对模型性能、数据隐私、推理效率有要求的企业/个人部署场景。目标:在本地或私有服务器中部署DeepSeek-V3或其MoE结构变体支持高并发推理、高效资源利用提供HTTP接口供前端/插件/Agent调用方案对比方案支持MoE性能优化推荐场景vLLM部分支持高(KVCache/连续批次)高并发API服务Fast
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别
PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别大家好!欢迎来到我的深度学习博客!对于每个踏入计算机视觉领域的人来说,MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单,能够让我们快速上手;也足够完整,可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐,今天,我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch,
- 从文档海洋到智能问答:用大模型和RAG打造下一代企业知识库的实战之路
电脑能手
人工智能算法语言模型深度学习python
从文档海洋到智能问答:用大模型和RAG打造下一代企业知识库的实战之路摘要:在信息爆炸的今天,企业内部文档(如SOP、技术手册、FAQ)数量激增,传统的关键词搜索常常让我们在“文档海洋”中迷失。本文将分享一次从0到1的实战探索,讲述如何利用大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术,将静态、孤立的知识库,重塑为一个能“思考”和“对话”的智能问答系统。我们将从理念澄清、技术选型、代码实战到未来展
- select高级——子查询
聪聪的学习笔记
数据可数据库sqlmysql
定义子查询是在一个查询的内部包括另一个查询的查询方式。简单子查询案例select*from`comment`wherecmtDate>(selectcmtDatefrom`comment`wherecmtAuthor='东东1')IN和NOTIN子查询IN案例查询名字中包含’东‘的作者评论过的所有新闻SELECT*FROMnewsWHEREidIN(SELECTnewsIdFROM`comment
- GraphRAG革命性突破!美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘:知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗?
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能大模型chatgpt语言模型ai大模型学习大模型教程
摘要:随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升,Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术,打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库,用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合,赋能专业人士实现高效科研转化,为认知障碍领域带来突破正文据估计,690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破,预计到2060年,美国这一数字将上升到1380万,到2050年全球将上升到
- 计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现
AI大模型应用工坊
计算机视觉transformer人工智能ai
计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
- 《ONNX推理部署全解析:从基础到进阶的实用指南》
空云风语
人工智能深度学习神经网络人工智能深度学习神经网络YOLOONNX
ONNX基础入门ONNX是什么ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange(开放神经网络交换),是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发,后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持,旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题,为模型的存储、交换和部署提供统一标准,使
- RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据rabbitmq分布式ai
RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例关键词:RabbitMQ、消息队列、大数据系统、实战案例、高并发处理、分布式架构、数据管道摘要:本文深入探讨RabbitMQ消息队列在大数据系统中的核心应用场景,结合具体技术实现和实战案例,详细解析其在数据采集、实时处理、异步解耦等关键环节的技术优势。通过架构设计原理、核心算法实现、数学模型分析和项目实战,展示如何利用RabbitMQ构建高可靠、
- spring stomp+rabbitmq实现点对点消息推送
huhuhu1234565asdf
springjavarabbitmqwebsocket
当前的项目需要用到消息推送这个功能,领导拍板说用stomp+rabbitmq。但是我百度了一下,没找到特别好的博客,特此写篇博客记录下,希望对初学stomp的人一点帮助。学习stomp之前,先来扯扯tcp和http。我们知道,tcp是全双工的,也就是说建立tcp的双方是可以互相主动通信的。http呢,是一个应用层协议,使用tcp作为传输层,但是http的模型是request/response,也就
- yolo11官方ONNXRuntime部署推理的脚本测试,包括检测模型和分割模型的部署推理
Revao
YOLOpython
一、检测模型1.脚本路径:D:/ultralytics-main/examples/YOLOv8-ONNXRuntime/main.py2.使用案例下载好onnx模型保存至D:/ultralytics-main/models目录下,没有该目录则新建打开终端,进入虚拟环境以yolov8n.onnx模型为例,输入以下指令即可pythonD:/ultralytics-main/examples/YOLO
- 提示技术系列(六)——链式提示
AIGC包拥它
提示技术人工智能promptpythonlangchain
什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- 第2期汽车模型数字工程沙龙,世冠科技分享汽车控制系统开发国产应用
世冠科技
科技汽车仿真系统工业软件软件工程
2025年6月30日,“汽车模型数字工程学术沙龙线上交流会”第2期完播,本期沙龙聚焦汽车领域研发前沿技术,深入探讨了车辆控制系统数字化工程的核心技术。在会上,世冠科技系统仿真应用专家以“基于模型的控制系统开发”为主题展开分享。世冠科技汽车电控系统开发领域的整体解决方案,是基于国产化工具链GCKontrol-GCAir的汽车控制系统模型驱动开发实践。该实践涵盖从单元模型建立、代码生成(C代码及Ver
- spring boot 之 集成 druid数据库连接池
我叫晨曦啊
springbootspringboot数据库后端
springboot版本:2.3.12.RELEASEMySQL版本:8.0Druid简介Druid是阿里开源的一个数据库连接池和SQL查询优化工具,用于提高应用程序对数据库的性能和可扩展性。主要提供的功能:数据库连接池、数据库连接池监控、SQL查询优化、数据源管理、防御SQL注入、统计和监控。引入pom依赖com.alibabadruid-spring-boot-starter1.2.16com
- 规则书在自动驾驶中的作用
初学大模型
自动驾驶
我们应该知道自动驾驶的重要性,它对车辆的控制牵扯到车内人员安全,车外的人的安全(车外哪里的人都不安全,有人会问车能上树?现在车真能上树,车能进屋,哎车真能进屋)所以责任重大,而大模型不具备边界清晰的控制,所以我们必须用规则库来做最后的底线。规则库在plc中还在应用,来实现精准控制机器生产产品,使合格率很高,正因为有清晰的边界,致使机器操作精准,虽然自动辅助驾驶用大模型可以更接近人类的操作,但大模型
- YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南
神经网络15044
仿真模型深度学习神经网络YOLO神经网络人工智能深度学习网络机器学习
YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南1.引言在边缘计算和移动设备上部署目标检测模型时,模型大小和推理速度是关键考量因素。YOLOv5Lite作为YOLO系列的轻量级变种,专为资源受限环境设计。然而,要进一步优化模型性能,量化(Quantization)和转换为TFLite格式是必不可少的步骤。本文将详细介绍从训练好的YOLOv5Lite模型到量化TFLite模型的完整转换流程,
- 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
神经网络15044
MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
- 【嵌入式ARM汇编基础】-ELF文件格式内部结构详解(四)
视觉与物联智能
嵌入式Linux与边缘智能arm开发汇编嵌入式硬件物联网RK3588
ELF文件格式内部结构详解(四)文章目录ELF文件格式内部结构详解(四)15、ELF程序初始化和终止部分15.1初始化和终止顺序16、线程局部存储16.1本地执行TLS访问模型16.2Initial-ExecTLS访问模型16.3通用动态TLS访问模型16.4本地动态TLS访问模型15、ELF程序初始化和终止部分一旦程序加载到内存中,其依赖关系得到满足,并且已正确重定位并链接到其共享库依赖项,加载
- Python训练营-Day41
m0_72314023
python深度学习神经网络
#原始模型(2层卷积)classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,3)self.conv2=nn.Conv2d(16,32,3)self.fc=nn.Linear(32*5*5,10)defforward(self,x):x=torch.relu(self.con
- 大模型黄金时代!IT人转行指南:有人薪资翻倍,35+仍吃香_转行大模型!
高薪背后,是百万人才缺口与IT人前所未有的转型机遇当传统IT岗位增长放缓,一个全新领域正以惊人的速度重塑技术人才格局:大模型算法岗平均月薪突破6.8万元,AI产品经理岗月薪近5万元,自动驾驶等AI岗位扩招幅度高达60%36。与此同时,人社部数据显示我国人工智能领域人才缺口超过500万,供需比例达1:106。曾经焦虑“35岁危机”的程序员们发现,那些深耕大模型领域的同行不仅未被淘汰,反而成为企业竞相
- 大模型卷出新高度|暴雨AI服务器M8878助解算力之困
BAOYUCompany
人工智能服务器运维
当今世界,作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略,开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。当今世界,作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略,开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。AI热度和话题持续火
- 遗传算法:原理、实现与应用的全面解析
2后啥样
算法
摘要本文深入探讨遗传算法这一模拟自然进化过程的计算模型,详细阐述其核心原理、关键步骤、实现方式及在多领域的应用。通过分析遗传算法与传统优化算法的差异,结合实际案例展示其在解决复杂优化问题上的优势,并探讨算法的改进策略与未来发展趋势,旨在为相关领域研究和实践提供全面理论支撑与实践指导,助力解决复杂优化难题,推动技术创新与发展。一、引言在现代科学与工程领域,诸多问题可归结为优化问题,如资源分配、路径规
- 三体融合实战:Django+讯飞星火+Colossal-AI的企业级AI系统架构
IT莫染
FunctionModuleAI大模型工具及插件django人工智能系统架构讯飞星火Colossal-AIWebSocket
目录技术栈关键词:Django5.0讯飞星火4.0UltraColossal-AI1.2WebSocket联邦学习⚡核心架构设计️一、Django深度集成讯飞星火API(免费版)1.获取API凭证2.流式通信改造(解决高并发阻塞)3.Django视图层集成⚡二、Colossal-AI加速多模型适配策略1.私有模型微调方案2.多模型路由逻辑三、私有化部署安全加固方案1.三重安全防护体系2.请求签名防
- 破解风电运维“百模大战”困局,机械版ChatGPT诞生?
我不是哆啦A梦
故障诊断机器学习信号处理人工智能运维chatgpt算法python
面对风机87%的非计划停机,30多个专用模型为何束手无策?一套通用大模型如何实现轴承、齿轮、转子“一站式”健康管理?一、行业痛点:风机运维深陷“碎片化泥潭”1.187%停机故障由多部件引发齿轮断裂、轴承磨损、电机短路……风电故障如同“并发症”,而传统模型却是“专科医生”——仅能诊断单一部件。1.2华电电科院的运维困局华电电科院为206个风场、超1万台机组开发30多个专用模型,却因设备型号、工况差异
- ABP VNext + RediSearch:微服务级全文检索
Kookoos
AbpvNext.net微服务全文检索架构ABPvNextRedis
ABPVNext+RediSearch:微服务级全文检索目录ABPVNext+RediSearch:微服务级全文检索一、背景与动机️二、环境与依赖2.1DockerCompose启动RedisStack2.2Kubernetes部署(示例Manifest)2.3ABPVNext&NuGet包️三、架构与流程图️四、索引模型与依赖注入4.1模型定义4.2服务注册️五、IndexService&Sea
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
&n
- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb