- 202209青少年软件编程(Python) 等级考试试卷(一级)
MarcoPage
Python考级真题解析python数据库开发语言
第1题【单选题】表达式len(“学史明理增信,读史终生受益”)>len("readinghistorywillbenefityou")的结果是?()A:0B:TrueC:FalseD:1正确答案:C试题解析:第2题【单选题】在turtle画图中,常常使用turtle.color(color1,color2)指令进行画笔颜色和填充颜色的设置,下列关于该指令使用正确的是?()A:turtle.colo
- 人工智能入门(1)
反方向的钟儿
人工智能人工智能nlp大数据云计算计算机视觉深度学习机器学习
人工智能导引文章目录人工智能导引artifiicialintelligence由图灵测试出发的六个领域贝叶斯方法分析成为大多数AI系统中不确定推理的现代方法基础研究方法机器学习计算机利用已经有的数据样本,得出某种规律模型,并利用模型预测未来的一种方法==回归算法==线性回归和逻辑回归神经网络ANN人工神经网络模型支持向量机SVM聚类计算机视觉自然语言处理NLP==群体智能==目前主要的两种方法是=
- 无人驾驶汽车全局路径规划
我是苏~格~拉
无人驾驶汽车全局路径规划人工智能
摘要无人驾驶汽车能够自动规划行驶路径,感知周围的环境,自主进行决策,并控制车辆的执行系统沿期望路径行驶,最终到达目的地。单体智能的无人驾驶系统,根据功能可划分为不同的子模块,包括:高精度地图、定位模块、感知模块、预测模块、全局路径规划模块、运动规划模块、运动控制模块以及人机交互模块等。本文研究的主要内容是无人驾驶汽车全局路径规划模块。路径规划无人驾驶汽车路径规划是指在一定的环境模型基础上,给定无人
- 如何直观理解交叉熵及其优势?
Zebul博
以下对数符号有误,见原文链接:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53038603导语在统计学中,损失函数是一种衡量系统错误程度的函数。而在有监督学习模型里,损失函数则是衡量模型对样本预测值与样本真实标签之间差异程度的方法。最近用到了交叉熵,觉得有必要弄明白交叉熵到底是什么原理及优势,因此查了查资料,并结合个人理解在这里做一下讲解,如
- 安当KSP密钥管理系统:量子安全时代的CA证书体系重构
安 当 加 密
安全重构量子计算
在量子计算与AI大模型技术高速发展的今天,传统数字证书体系正面临**“算法脆弱性加剧”与“身份管理粗放化”的双重威胁。据NIST预测,2025年后量子计算机可在4小时内破解RSA-2048算法,而全球83%的CA系统仍依赖传统加密技术。上海安当推出的KSP(KeySafePlatform)密钥管理系统**,以**“抗量子算法矩阵、量子密钥全生命周期管理、零改造国密合规”**为核心,为企业构建覆盖用
- 3d pose 指标和数据集
AI算法网奇
数据结构与算法3d
目录3D姿态估计、3维重建指标:数据集EHF数据集SMPL-X3D姿态估计、3维重建指标:MVE、PMVE和p-MPJPE都是用于评估3D姿态估计、三维重建等任务中预测结果与真实数据之间误差的指标。MVE(MeanVertexError):是指模型重建过程中每个顶点的预测位置与真实位置之间的平均误差。通常用于评估三维重建的精度。PMVE(Pre-matchedVertexError):这个指标是在
- B树、B+树与磁盘读取的关系
a栋栋栋
数据库b树数据结构
由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。提出预读的概念磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后(线性预读,相对的还有随机预读随机预读:即基于缓冲池中已有的页面预测何时可能很快需要页面的技术,而不管这些页面的读取顺序如何)读取一定长度的数
- 实时协作编辑中的冲突检测与解决,如何与 AI 辅助功能(如代码建议)协同工作?
百态老人
人工智能
2025年实时协作编辑中AI赋能的冲突检测与解决协同框架在2025年的实时协作编程场景中,冲突检测与AI辅助功能的协同工作已形成多层智能体系。该体系通过"预测-检测-解决-优化"的闭环机制,将传统算法与AI能力深度融合,实现了从语法层到语义层的全方位冲突管理。一、智能冲突预测与预处理1.基于意图理解的主动防御机制通过多模态行为捕捉(如代码输入速率、光标轨迹、IDE操作序列),结合开发者画像(历史编
- 机器学习时间序列回归预测数据预处理中特征工程、数据标准化和数据集划分说明
Studying 开龙wu
机器学习理论(分类回归)机器学习回归人工智能
1.特征工程2.数据标准化3.数据集划分一、特征工程 特征工程是将原始时间数据转化为有意义的特征的过程。从原始数据中筛选出对预测目标有影响的特征。在时间序列数据中,这可能包括历史值、时间戳、周期性特征、外部因素等。通过选择相关特征,可以减少冗余和无关特征对模型训练的干扰。1.时间特征提取(1)时间成分:提取年、月、日、星期、小时、分钟、第几天等。(2)季节性和周期性特征:如季度、是否为周末、节假
- 2-1 MATLAB鮣鱼优化算法ROA优化LSTM超参数回归预测
机器鱼
lstm人工智能rnn
本博客来源于CSDN机器鱼,未同意任何人转载。更多内容,欢迎点击本专栏目录,查看更多内容。目录0.ROA原理1.LSTM程序2.ROA优化LSTM3.主程序4.结语0.ROA原理具体原理看原文,但是今天咱不用知道具体原理,只需要找到源码,然后改成优化LSTM的即可。下面是我从网上找到的源码。ROA是主要的代码,Cost是适应度函数,这个代码的是找Cost的最小值。function[Fbest,Rb
- 白话 涨点大法——渐进精炼数据方法
Echoes638
机器学习人工智能
渐进精炼数据方法(ProgressiveDataRefinement)定义渐进精炼数据是一种在训练过程中动态筛选“可信样本”的方法。它的核心思想是:“只用当前模型能正确预测的样本,继续训练模型。”使用场景这种方法特别适合以下场景:•数据集标签存在噪声(比如人脸表情标签可能有误)•初始模型泛化能力较差•想让模型逐步聚焦在高质量样本上理解你可以理解为老师想要写一本完美教材(模型泛化能力强),当他每讲完
- DeepSeek接入MES系统AI赋能智能化生产
deepseek
DeepSeek的融入将为制造业带来何种影响?据了解,业内普遍持积极态度,认为DeepSeek不仅带来生产全生命周期的优化,也实现了成本的降低。“这一技术突破实现数据的全流程自主掌控,让生产设备成为‘会思考’的工作伙伴。”业内人士说,高性能算力将为企业决策提供实时、精准的智能支持,实现高效处理复杂任务,辅助提升运营效率,也将打造出设备预测性维护、个性化定制、智能排产、供应链协同等更多应用场景,助力
- 大模型在支气管扩张预测及治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理与架构2.2适用于支气管扩张预测的大模型类型及特点2.3大模型在医疗领域的应用现状与优势三、支气管扩张的相关医学知识3.1支气管扩张的病因、病理与发病机制3.2临床表现与诊断方法3.3常规治疗方法与手术适应症四、大模型在支气管扩张术前预测与方案制定4.1术前风险预测指标体系构建4.2大模
- 基于大模型的自发性气胸全方位预测与诊疗方案研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型预测自发性气胸的原理及技术基础2.1大模型介绍2.2模型构建与训练数据2.3模型训练与优化三、术前风险预测与准备3.1术前风险预测指标3.2基于预测的术前准备3.3手术方案与麻醉方案制定四、术中风险预测与应对4.1术中风险预测指标4.2实时监测与风险应对策略五、术后恢复预测与护理5.1术后恢复预测指标5.2基于预测的术后护理方案5.3
- 智慧居家医养平台的深层“智慧”解析分享
辽宁龙慧网络科技
软件需求团队开发java云计算神经网络
智慧居家医养平台的深层“智慧”解析——基于龙慧网络团队实践案例一、技术架构的智慧融合多模态数据融合引擎物联网感知层:整合健康手表、智能床垫、AI呼叫等20类设备,实时采集生命体征与环境数据(如呼吸/心率/跌倒预警),误报率优化至0.3%。医疗数据中台:打通卫健、民政、医保等跨部门数据,构建动态健康档案库,实现慢病风险预测准确率。SOA服务化架构创新采用面向服务架构(SOA)与J2EE技术体系,支持
- EagleTrader交易员采访|张金:利润是严格风控下的自然产物
EagleTrader
金融
在交易里,每个交易者都是独行的剑客,手中的策略是剑,纪律是鞘,而市场的波动则是永远不可预测的对手。张金,一位在市场中摸爬滚打六年的交易员,用自己的经历诠释着:真正的交易智慧,不在于预测行情的精准,而在于与不确定性共舞时的清醒与坚守。在EagleTrader采访中,他又会带来哪些故事?初入市场2019年,张金交易员初入外汇市场,旋即在2020年因平台问题转战期货,直至与EagleTrader相遇,他
- Python爬虫教程:抓取财经网站的实时财经新闻与股市动态
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言人工智能数据分析信息可视化
Python爬虫教程:抓取财经网站的实时财经新闻与股市动态在现代金融和投资领域,财经新闻和股市动态对投资者决策、市场分析以及预测经济走势至关重要。随着信息技术的发展,实时获取和分析财经数据成为了投资分析、市场监控和研究的重要工具之一。通过Python爬虫技术,我们可以自动化地抓取财经网站上的新闻和股市动态,帮助我们更快速、准确地获取最新的财经信息。本篇博客将详细讲解如何利用Python爬虫抓取财经
- 交通流量预测:抓取城市交通流量数据并进行未来流量预测
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目数据分析人工智能数据挖掘开发语言自动化爬虫python
交通流量预测是智能交通管理的一个关键任务。随着城市化进程的不断推进,交通管理变得愈加复杂,交通流量的预测不仅有助于缓解交通拥堵问题,还可以提高道路资源的利用率。通过分析城市交通流量数据,我们可以预测未来一段时间的流量变化,从而为交通管理部门提供决策支持,避免交通事故并提高道路通行效率。本文将介绍如何使用Python爬虫技术抓取城市交通流量数据,并结合时间序列分析与机器学习技术对未来的交通流量进行预
- Python 爬虫教程:抓取交通流量和道路信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫人工智能开发语言网络爬虫信息可视化
前言随着城市化进程的不断推进,交通流量和道路状况的实时数据变得越来越重要。尤其是在交通管理、公共安全、物流运输、智能交通系统等领域,准确且实时的交通信息能为决策者提供关键支持。为了有效获取交通流量、路况等数据,爬虫技术应运而生。通过爬虫,我们可以自动化抓取交通相关网站的数据,进行交通流量分析、拥堵预测等任务。在本文中,我们将重点介绍如何使用Python爬虫技术抓取交通流量和道路信息。我们将会使用现
- 基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测(保姆级教程)
赵赵赵的进阶之路
时间序列预测pytorchlstm
目录模型搭建模型基础要点单元测试数据准备数据来源数据读取数据加载单元测试模型训练模型参数规范化训练步骤模型测试主程序训练结果相关技巧模型搭建模型基础图1RNN网络结构classLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size):super().__init__()sel
- 使用Python爬虫抓取商品库存信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言selenium数据分析
一、引言在电子商务网站上,商品库存信息是非常重要的数据。对于商家而言,实时监控商品库存可以帮助管理供应链,及时补货;对于消费者来说,查看商品是否有库存是购物决策的重要因素。因此,抓取商品库存信息对于电商分析、竞争分析、产品需求预测等都有着重要作用。本文将介绍如何使用Python爬虫抓取商品库存信息,涵盖爬虫技术的应用,动态网页的抓取,反爬虫机制的应对,数据清洗与存储等内容。我们将使用request
- 2023美业老板都在算的账:省8万还是赚20万?
yejiajiaya
大数据人工智能
走进任何一家美容院,前台电脑前堆满的会员登记表、员工排班表、耗材库存单都在诉说同一件事——这个行业正经历着冰火两重天。据权威机构预测,中国美业市场规模将在2025年突破8000亿,但现实是:40%门店因管理混乱月亏损超3万,28%的客户因体验断层选择流失。在这场数字化浪潮中,美业人正在经历三重阵痛:第一痛:人力成本黑洞。传统手工排班导致美甲师、美容师每月平均浪费68小时有效服务时间,相当于白付1.
- 基于python数据分析(分析篇七:预测/误差)
fanyutou
数据分析数据分析
一、预测,回归算法:为了完成某个计算而执行的任何过程。1.散点图的使用只要是涉及到两种变量都应该使用(根本在于看出散点图两种变量中的之间的关系)散点图:用于展现数据快捷经典的方式,现实的是数据的分布情况,与直方图不同的是,散点图显示的两种变量,散点图现实出现观察结果的成对关系,一个好的散点图可以是原因说明的一个重要组成部分。2.直线的使用贯穿数据的直线有可能是有效的预测办法直线的来源:考虑我们尝试
- 大模型在支气管肺炎预测及治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与内容1.3研究方法与创新点二、大模型技术及支气管肺炎概述2.1大模型技术原理与应用现状2.2支气管肺炎的病因、病理与临床表现2.3目前支气管肺炎的诊断与治疗方法三、大模型在支气管肺炎术前预测与方案制定3.1术前风险因素分析与数据收集3.2大模型构建与术前风险预测3.3根据预测结果制定手术方案3.4麻醉方案的制定与优化四、大模型在支气管肺炎术中监测与决
- 机器学习都有哪些算法?
不加冰的红茶要热的
机器学习算法人工智能
机器学习有很多种算法,通常可以根据任务类型(监督学习、无监督学习、强化学习)以及算法的特性进行分类。以下是一些常见的机器学习算法:1.监督学习算法(SupervisedLearning)监督学习是指模型在已标注的数据集上进行训练,目标是学习输入与输出之间的映射关系。常见算法:线性回归(LinearRegression):用于回归任务,预测连续值。逻辑回归(LogisticRegression):用
- 国际机构Gartner发布2025年网络安全趋势
阳光普照世界和平
web安全网络安全
转自:中国新闻网中新网北京3月14日电国际机构高德纳(Gartner)14日发布的消息称,网络安全和风险管理在2025年“面临挑战与机遇并存的局面”,“实现转型和提高弹性”对确保企业在快速变化的数字世界中,实现安全且可持续的创新至关重要。据高德纳预测,2025年网络安全趋势之一是网络安全规划将由生成式人工智能推动。传统的网络安全工作和资源大多集中于保护数据库等结构化数据上,但生成式人工智能的兴起正
- SQL123 SQL类别高难度试卷得分的截断平均值
糖醋_诗酒
牛客-SQL集训sql数据库
牛客的运营同学想要查看大家在SQL类别中高难度试卷的得分情况。请你帮她从exam_record数据表中计算所有用户完成SQL类别高难度试卷得分的截断平均值(去掉一个最大值和一个最小值后的平均值)。示例数据:examination_info(exam_id试卷ID,tag试卷类别,difficulty试卷难度,duration考试时长,release_time发布时间)selecttag,diffi
- python 特征工程
鱼跃龙门Smile
python机器学习人工智能
目录1.什么是特征工程2.基本预处理:缺失值处理2.1缺失值的处理2.2小练习2数值型特征2.1对数变换2.2幅度缩放2.3统计数值:描述统计分析2.4高次特征与交叉特征2.4.1高次特征3.字符型特征3.1哑变量3.2标签编码1.什么是特征工程特征是用于描述数据中的各种属性、变量或维度的信息,它们是模型用来做出预测或分类的输入。特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上
- 材料力学本构模型:各向异性硬化模型:金属材料的各向异性硬化模型_2024-08-06_19-04-31.Tex
chenjj4003
材料力学java前端数据库linux算法
材料力学本构模型:各向异性硬化模型:金属材料的各向异性硬化模型材料力学本构模型:各向异性硬化模型1.本构模型基础1.1本构模型的定义本构模型,或称为材料模型,是描述材料在不同应力状态下的应变响应的数学模型。它在工程和科学研究中扮演着关键角色,特别是在材料力学领域,帮助工程师和科学家预测材料在各种条件下的行为。1.2本构模型在材料力学中的作用在材料力学中,本构模型用于:预测材料的应力-应变关系:通过
- 科学与《易经》碰撞(35):五运六气说的流行病预测验证
1079986725
AI科学与《易经》碰撞科学与《易经》碰撞量子计算人工智能机器学习量子计算ai算法
核心发现通过将中医“五运六气”理论量化建模,结合现代流行病学数据,构建时空运气预测模型(WYLYModel),成功预测了2019-2023年全球主要传染病的时空分布规律,对COVID-19大流行的暴发时间、传播路径预测准确率达78.4%,显著优于传统SEIR模型(52.1%)。理论框架五运六气数字化五运量化:math\text{木运指数}=\frac{\text{春季风速}}{\text{年平均风
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro