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wdy0078
zabbix
Zabbix监控系统搭建&飞书机器人告警操作系统:CentOS7x64Zabbix版本:5.0LTS参考官网链接:下载Zabbix5.0LTSforCentOS7,MySQL,NGINX安装Zabbix源rpm-Uvhhttps://repo.zabbix.com/zabbix/5.0/rhel/7/x86_64/zabbix-release-5.0-1.el7.noarch.rpmyumclea
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qq_58136075
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1.NumpyArrayNumpy喜欢用电脑内存中连续的一块物理地址存储数据,因为都是连号的嘛,找到前后的号,不用跑很远,非常迅速。而Python的List并不是连续存储的,它的数据是分散在不同的物理空间,在批量计算的时候,连号的肯定比不连号的算起来更快。2.维度(1)创建数据np.array创建数据,array.ndims数据维数(2)添加数据cars1=np.array([5,10,12,6]
- 关于强化学习小记
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)详解1.什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过**智能体(Agent)在环境(Environment)中不断尝试不同的动作(Action),并根据环境给予的奖励(Reward)**来学习最优策略(Policy),从而最大化长期回报(Return)。强化学习的核心思想:试错学习(
- 657. 机器人能否返回原点(C++)
重剑DS
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在二维平面上,有一个机器人从原点(0,0)开始。给出它的移动顺序,判断这个机器人在完成移动后是否在(0,0)处结束。移动顺序由字符串表示。字符move[i]表示其第i次移动。机器人的有效动作有R(右),L(左),U(上)和D(下)。如果机器人在完成所有动作后返回原点,则返回true。否则,返回false。注意:机器人“面朝”的方向无关紧要。“R”将始终使机器人向右移动一次,“L”将始终向左移动等。
- 什么是 Embedding?——从直觉到应用的全面解读
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什么是Embedding?——从直觉到应用的全面解读在机器学习和深度学习的世界里,我们经常会听到“Embedding”这个词。它是深度学习中最核心的概念之一,尤其在自然语言处理(NLP)和推荐系统中应用广泛。但很多初学者对Embedding的理解可能只是:“它是把一个东西转换成数字的方式。”这种解释虽然没错,但过于简略,难以真正理解Embedding的作用。这篇文章将用最直观的方式,带你深入理解E
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想成为码农的初学者,从最简单的开始。题目要求:在二维平面上,有一个机器人从原点(0,0)开始。给出它的移动顺序,判断这个机器人在完成移动后是否在(0,0)处结束。移动顺序由字符串表示。字符move[i]表示其第i次移动。机器人的有效动作有R(右),L(左),U(上)和D(下)。如果机器人在完成所有动作后返回原点,则返回true。否则,返回false。注意:机器人“面朝”的方向无关紧要。“R”将始终
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题目在二维平面上,有一个机器人从原点(0,0)开始。给出它的移动顺序,判断这个机器人在完成移动后是否在(0,0)处结束。移动顺序由字符串表示。字符move[i]表示其第i次移动。机器人的有效动作有R(右),L(左),U(上)和D(下)。如果机器人在完成所有动作后返回原点,则返回true。否则,返回false。注意:机器人“面朝”的方向无关紧要。“R”将始终使机器人向右移动一次,“L”将始终向左移动
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Python的并行远不如Matlab好用。比如Matlab里面并行就直接把for改成parfor就行(当然还要注意迭代时下标的格式),而Python查一查并行,各种乱七八糟的方法一大堆,而且最不爽的一点就是只能对函数进行并行。当然,这点困难也肯定不能就难倒我们,该克服也得克服,毕竟从本质上讲,也就只是实现的方式换一换而已。大名鼎鼎的sklearn里面集成了很方便的并行计算,这在之前的机器学习教程里
- 智能驱动的视频未来:蓝耘MaaS平海螺AI技术的革新与应用
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程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享linux科技运维性能优化
在当今数字化浪潮中,视频技术与人工智能的深度融合正以前所未有的速度改变各行各业。蓝耘MaaS平海螺AI技术凭借其突破性的架构和前沿算法,正在为智慧城市、自动驾驶、智能监控以及新媒体内容生成等领域带来革命性变革。本文将探讨这一前沿技术的核心原理、实现方法以及未来的应用前景,并通过经典代码示例展示其实际实现。技术背景与发展趋势随着深度学习、边缘计算和大数据分析技术的不断成熟,视频处理正从传统的离线批量
- 分布式训练:(Pytorch)
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分布式训练是将机器学习模型的训练过程分散到多个计算节点或设备上,以提高训练速度和效率,尤其是在处理大规模数据和模型时。分布式训练主要分为数据并行和模型并行两种主要策略:1.数据并行(DataParallelism)数据并行是最常见的分布式训练方式。在这种方法中,模型副本会被复制到多个计算设备上,每个设备处理不同的批次(batch)数据。工作流程:每个设备上都有一个完整的模型副本。数据集被分割成多个
- RocketMQ(二)RocketMQ实战
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文章目录一、RocketMQ实战1.1批量消息发送(消息体为多条消息)1.2消息发送队列自选择1.3事务消息1.4SpringCloud集成RocketMQ二、最佳实践2.1生产者2.1.1发送消息注意事项(设置tags标识/设置keys唯一索引/日志打印)2.1.2消息发送失败处理方式(RocketMQ会自动重试/发送失败要做补偿机制)2.2消费者2.2.1消费过程幂等(保存消费结果进DB,避免
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Joblib简介Joblib是一个轻量级的Python工具集,主要用于两个方面:结果缓存(Memoization)利用Memory类,可以将函数的输出结果存储到磁盘上,避免多次重复计算。特别适合于数据处理和机器学习中一些耗时计算的场景。并行计算利用Parallel和delayed,可以方便地将循环中的任务分发到多个CPU核心上运行,从而加速计算过程。这些功能使得Joblib成为数据科学、机器学习和
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机器学习经典算法——决策树算法详解与实现决策树(DecisionTree)是一种常用的机器学习算法,它是基于树形结构的有监督学习方法之一。在本文中,我们将详细介绍决策树算法的原理,并使用Python代码进行实现。1.决策树算法原理决策树算法通过对数据集进行划分来构建一棵树,每个节点表示一个特征属性,每个分支代表一个属性取值,叶子节点表示分类结果。根据不同的分裂准则,决策树可以采用多种算法进行构建,
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在机器学习中,模型的保存和加载是非常重要的步骤。一旦我们训练好了一个模型,我们希望能够将其保存到磁盘上,以便以后使用。Python中有几个常用的库可以实现这个功能,包括pickle和Scikit-learn的joblib。本文将介绍如何使用这两个库来保存和加载机器学习模型。使用pickle保存和加载模型Pickle是Python的标准库,可以将Python对象序列化为字节流,然后将其保存到文件中。
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决策树(DecisionTree)是一种直观且强大的机器学习算法,被广泛用于分类与回归任务。本文从核心原理(信息熵、基尼系数)、构建过程(ID3/C4.5/CART)、剪枝优化到Python代码实战,全方位解析决策树,并教你如何用Graphviz可视化树结构!目录一、什么是决策树?二、决策树的核心原理1.特征划分标准2.关键公式推导3.决策树构建流程三、Python代码实战1.数据集准备2.模型训
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提示:如何完整的从数据导入到最后模型训练以及模型保存,本集进行介绍。文章目录上集回顾一、数据集是什么?二、完整训练过程1.导入数据2.数据集划分3.模型训练4.模型保存以及加载总结下集预告上集回顾提示:上集已经对机器学习基础知识分类常用算法等进行了描述,这集开始是如何完整训练模型,前两集已经介绍了机器学习的通俗解释,已经常见分类,还有机器学习深度学习强化学习的关系和区别。有想看的小伙伴可以翻我主页
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【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)概念和原理为什么要使用卷积神经网络?卷积神经网络简介卷积神经网络的数学公式池化操作:全连接层:激活函数卷积神经网络的C++实现示例代码应用场景自动驾驶影像物体识别医疗影像诊断附:计算机视觉中几种经典的网络结构概念和原理为什么要使用卷积神经网络?在讲述原理之前,我们先来解释为什么我们在图像及视频等等领域的机器学习中要使用CNN。我们都知道,使用多
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写程序之前一定要自己的需求,这样才能拆解细小模块实现功能总数有多少去重之后有多少能访问的URL有多少存在弱口令的有多少先来看一下我之前是如何处理一批列表:类似于这样,首先需要把URL和后面的城市和时间分开,这里可以通过Excel自带的数据分列可以实现,也可以通过linux命令实现。1awk-F'''{print$1}'1.csv这样已经提取出第一段URL,因为这些url有些则是这样的格式:http
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在一个glibc的接口版本是GLIBC_2.25的lab上,运行不了在2.28上编译的程序。比如下面的程序运行提示/root>stracestrace:/lib64/libc.so.6:version`GLIBC_2.28’notfound(requiredbystrace)这个时候,应该怎么解决,因为当前运行的机器是低版本,而程序是高版本,解决方法,或者是将程序降级,或者将当前系统升级。看哪一个
- 波士顿动力公司退役其传奇的人形机器人Atlas
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机器人、人工智能相关领域news/events(专栏目录)本文目录一路走来的Atlas一些思考一路走来的Atlas小时候看到各种科幻电影里的机器人,那时候就想,未来我们会有这样的朋友吗?直到十年前,在YouTube上刷到一个被各种绳子吊着的“人”,在传送带上走路,那时还想,老美的实验真是。。。后来才发现那是一个机器人,叫Petman,由波士顿动力公司在DoDCBD计划的资助下开发,用于测试为危险环
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深度剖析与体验:钓鱼网站URL检测神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/互联网早已融入我们生活的每一个角落,然而随之而来的网络威胁也日渐增多,尤其是那些试图通过伪装网站进行信息盗取的钓鱼行为。在这个背景下,PhishingURLDetection——一个集数据科学与机器学习之力打造的反钓鱼利器应运而生。项目介绍:守护网络安全的第一道防线在当今数字化时代,个人信息安全成
- 自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:Facebook StarSpace框架案例数据加载
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自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:FacebookStarSpace框架案例数据加载目录FacebookStarSpace案例脚本FacebookStarSpace案例数据AG新闻主题分类数据集简介标签类别文件训练数据文件测试数据文件星空智能对话机器人系列博客FacebookStarSpace案例脚本先看一下FacebookStarSpace官方源码中提供的一个示例代码classifica
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目录大赛环境说明1.环境安装2.C/C++参赛选手注意c/c++参赛选手注意事项1.Dev-cpp2.VC++6.0(简版)c/c++组机器环境安装说明1.Dev-cpp安装与设置2.VC++6.0(简版)安装与配置3.安装帮助文档大赛环境说明1.环境安装竞赛环境所用软件均为绿色免安装版本。直接解开压缩即可使用(为防止意外损坏,解压后请不要删除原始压缩包;为了便于选手查找软件,最好解压在同一位置)
- AI 自动化视频创作系统:打造“无人值守”的内容副业机器
真挺乐
人工智能自动化
随着短视频平台的迅速崛起,越来越多创作者开始借助人工智能技术打造自动化内容工厂。现在,视频创作早已不再需要真人出镜、剪辑加班,而是可以通过AI自动化系统完成内容生成、剪辑、配音、格式调整、上传等全过程,实现被动收入与账号增值的双赢模式。一、项目目标:AI驱动的短视频内容流水线这套系统的核心目标是:•自动生成符合短视频平台偏好的视频内容•适配国内主流平台格式与节奏(如抖音、小红书、视频号)•实现从内
- Figure 02机器人有什么特别?
百态老人
人工智能笔记
Figure02是FigureAI公司最新发布的一款人形机器人,被誉为“地表最强”的AI硬件。该机器人在硬件和软件方面进行了从零开始的彻底重构,在人工智能、计算机视觉、电池、电子设备、传感器和执行单元等关键技术领域取得了重大突破。Figure02具备高度灵活的关节和肢体设计,其扭矩等级可达到150Nm,这使得它能够进行复杂的动作和操作。此外,该机器人还采用了外骨骼结构,由外皮承担负载和压力,使其在
- 网络安全面试分享:HVV行动题目及答案(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
网络安全科技程序员web安全面试安全
hvv面试题owasptop10问漏洞原理和修复方法略内网渗透拿到webshell,查看本机权限、用户登录情况,是否需要提权查看本机是否存在域,是否有内网使用lcx或直接上线cs,建立隧道以便于对内网进一步进行攻击。(使用frp、nps也是一样的)目标机器上lcx.exe-slavevpsip12345127.0.0.13389vps上./lcx-m2-p112345-p26666探测内网存活主机
- cpu的一级数据缓存和一级指令缓存有什么区别
七贤岭双花红棍
缓存
CPU的一级数据缓存(L1DataCache,L1D)和一级指令缓存(L1InstructionCache,L1I)是两种专门设计用于优化不同任务的缓存,它们的核心区别在于存储内容、访问模式和硬件设计目标。以下是详细对比:1.存储内容不同一级数据缓存(L1D)一级指令缓存(L1I)存储CPU运行时需要读写的数据(如变量、数组、计算结果等)。存储CPU待执行的指令(程序代码的二进制机器码)。例如:a
- 单细胞分析(六)——使用seurat进行去批次整合
生信小鹏
生信技能学习数据挖掘数据分析r语言
数据整合概述对两个或多个单细胞数据集的联合分析带来了独特的挑战。特别是,在标准工作流程下,识别存在于多个数据集中的细胞群可能会有问题。Seurat有包括一组跨数据集match(或“align”)共有细胞群的方法。这些方法首先识别处于匹配生物学状态(“anchors”)的跨数据集细胞对,既可用于校正数据集之间的技术差异(即批量效应校正),也可用于跨实验条件的比较scRNA-seq分析。整合目的以下教
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
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一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息