- Redis原理:rename命令
csjane1079
redisjavaredis
RENAMEkeynewkey将一个key重命名为新key,如果key不存在,则会返回异常。如果newKey已经存在,则会被覆盖,其实newKey会被显示的删除,所以如果newKey是一个大key,则会引起延迟。源码voidrenameCommand(client*c){//调用rename通用方法//第二个参数为falserenameGenericCommand(c,0);}voidrename
- JavaScript基础-动画函数封装
難釋懷
javascript开发语言
在Web开发中,实现页面元素的动态效果是提升用户体验的重要手段之一。JavaScript提供了多种方式来创建动画效果,但直接使用这些API往往需要编写冗长且重复的代码。为了提高效率和代码的可维护性,封装动画函数成为了一个非常实用的方法。本文将介绍如何封装一个通用的动画函数,并探讨其应用场景。一、理解动画的基本原理在讨论动画函数之前,我们首先需要了解动画的基本原理。动画本质上是一系列快速连续变化的状
- SpringCache使用Ehcache做缓存
恬淡自然999
springbootSpringCacheEhcache缓存
SpringCache简介一个项目随着时间的积累,数据规模会越来越大,对数据的访问需求也越来越高,数据库的查询等操作的使用量也会越来越大.但是数据库的性能是有上限的.因此如何提高数据查询的性能,分担数据库的访问压力也成为了一个重要的功能.而缓存就是实际工作中经常会被使用的一种分担数据库访问压力,提高数据查询性能的方法.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Spr
- [2025年最新]关于使用python和Java调用AI大模型
尤物程序猿
pythonjava人工智能
一、AI算法的核心概念与原理AI算法,即人工智能算法,是让计算机模拟人类智能行为、从数据中学习并进行决策的一系列数学方法与规则集合。其核心目标是赋予机器从经验中学习、对未知情况做出合理判断与决策的能力。机器学习是AI算法的重要基础领域,它使计算机能基于数据进行学习并改进性能。监督学习作为机器学习的关键分支,依靠已标记数据进行模型训练。例如在图像分类任务中,为算法提供大量已标注好类别(如“猫”“狗”
- 机器学习: LightGBM模型(优化版)——高效且强大的树形模型
秀儿还能再秀
机器学习决策树LightBMGGBDT
LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的框架,由微软提出。它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点,非常适合大规模数据的训练任务,尤其在分类和回归任务中表现突出。LightGBM的核心原理可以从以下几个方面来理解:LightGBM模型特点(一)基于梯度提升的树模型LightGBM是一个梯度提升决策树(GB
- git fetch
杨一yangyi
git
深入理解GitFetch命令在使用Git进行版本控制时,了解如何同步本地仓库和远程仓库的数据是非常重要的。gitfetch是一个常用的Git命令,它可以从远程仓库中获取最新的更新,而不会对本地代码进行任何改动。本文将详细介绍gitfetch的工作原理、使用方法以及与其他Git命令的区别。什么是gitfetch?gitfetch命令用于从远程仓库中获取最新的提交和更新,并将这些更新下载到本地仓库。这
- 51单片机上位机编写与串口通信-深入了解串口
CHENxiaomingming
上位机51单片机串口通信c#单片机
采用环境VS,keil:简单介绍简单的利用VS写上位机,和51单片机进行一个通信单片机通信原理这里不多说直接放链接CSDN有很多很详细的博客51单片机串口通信原理讲解C#网上很多教程这里推荐一篇更加详细的博客C#串口编程对于串口不理解的可以看这一篇C#中串口通信SerialPort类此项目下载地址https://download.csdn.net/download/chen_taifu/19827
- 鸿蒙ArkUI状态管理:LocalStorage的深度解析与实践
Z17530520313
harmonyos华为笔记
在鸿蒙应用开发中,状态管理是构建复杂交互的核心。ArkUI提供了多种状态管理方案,其中LocalStorage作为页面级状态共享工具,因其轻量易用的特性备受关注。本文将深入剖析LocalStorage的设计原理、使用场景及避坑指南,并通过实战代码展示其最佳实践。一、LocalStorage的核心定位1.与AppStorage的区别作用域:AppStorage:应用全局单例,适合跨页面共享数据(如用
- 鸿蒙Next装饰器深度解析:从UI构建到分布式通信的实战革命
Z17530520313
harmonyos分布式华为
鸿蒙Next(HarmonyOSNEXT)的全面自主化不仅带来了底层架构的革新,更在开发范式上实现了突破。ArkTS装饰器作为连接UI、状态与分布式能力的核心语法,正在重新定义鸿蒙应用的开发模式。本文将从原理剖析、多场景实战到性能调优,揭示装饰器在鸿蒙Next中的进阶用法。一、鸿蒙Next装饰器体系全景图1.四大核心装饰器分类类别典型装饰器核心能力UI构建@Component、@Builder定义
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- Kafka架构揭秘:理解Producer、Consumer、Broker和Zookeeper的工作原理
一碗黄焖鸡三碗米饭
Kafka全景解析kafka架构中间件java
目录Kafka架构揭秘:理解Producer、Consumer、Broker和Zookeeper的工作原理引言1.Kafka的基本架构Kafka的基本工作流程2.Producer(生产者)的工作原理2.1Producer的核心组件2.2生产者发送消息的流程2.3代码示例3.Consumer(消费者)的工作原理3.1Consumer的核心组件3.2消费者消费消息的流程3.3代码示例4.Broker(
- MySQL 复制与主从架构(Master-Slave)
yang789022
mysql架构数据库
MySQL复制与主从架构(Master-Slave)MySQL复制与主从架构是数据库高可用和负载均衡的重要手段。通过复制数据到多个从服务器,既可以实现数据冗余备份,又能分担查询压力,提升系统整体性能与容错能力。本文将详细介绍MySQL复制的基本原理、配置方式、复制类型以及在主从架构中的实际应用场景。1.MySQL复制概述1.1复制的基本原理MySQL复制指的是将主服务器(Master)上的数据变更
- 大模型提示优化|双模型协作优化:迭代效率飙升300%!破局人工试错的智能优化方案
CodePatentMaster
人工智能
颠覆性突破!百度智能提示优化技术让大模型迭代效率提升300%核心价值北京百度网讯科技通过双模型协作优化机制实现提示文本生成效率提升3倍,解决传统Prompt工程人力成本高、评估标准缺失的行业难题。一、技术原理深度剖析痛点定位传统Prompt优化存在三大致命缺陷:人工试错平均耗时72小时/次评估依赖黄金答案标注成本高复杂场景优化成功率不足40%算法突破采用双模型协作架构:LLM1(生成模型)→执行P
- 情感时序建模|动态响应控制:时延误差直降75%!突破对话机械感的智能生成方案
CodePatentMaster
人工智能
智能对话新纪元:基于情感时序建模的回复生成技术深度解析申请人:百度(中国)有限公司|申请号:CN202411527027.6|优先权日:2024-10-29一、技术原理深度剖析痛点定位:对话系统的"机械感"难题传统对话系统常因固定回复延迟导致交互生硬。即便生成内容优质,过早/过晚发送均会破坏拟人化体验。专利CN202411527027.6通过情感-时序联合建模,实现动态响应节奏控制,使AI对话具备
- 大模型训练|动态梯度压缩+混合精度架构:显存直降65%、效率飙升300%!攻克显存爆炸与带宽瓶颈
CodePatentMaster
架构
革命性创新!百度自研动态梯度压缩技术让大模型训练效率提升300%核心价值北京百度网讯科技有限公司通过动态梯度压缩算法(DynamicGradientCompression,DGC)与混合精度分布式训练框架,实现训练速度提升300%、显存占用降低65%,解决大模型训练中显存资源浪费与通信带宽瓶颈问题。一、技术原理深度剖析痛点定位当前大模型训练面临两大核心难题:显存占用过高:传统全精度训练(FP32)
- 大模型训练|混合精度+梯度压缩:显存直降50%!破局显存墙的双效方案
CodePatentMaster
人工智能
颠覆性突破!百度智能搜索技术让意图识别准确率提升60%标注信息申请人:北京百度网讯科技有限公司|申请号:CN202411615206.5|优先权日:2024-11-12一、技术原理深度剖析痛点定位:搜索意图识别的"最后一公里"难题传统搜索系统面临两大核心挑战:语义鸿沟:用户搜索词与真实意图存在表达偏差(如"苹果手机最新款价格"vs“iPhone15Pro256GB官网价”)行为信号浪费:95%的用
- 多智能体协作|动态任务分解算法:复杂任务处理效率飙升200%!突破实时响应瓶颈的异步架构方案
CodePatentMaster
算法架构
颠覆性突破!百度多智能体协作技术让复杂任务处理效率提升200%[核心价值]北京百度网讯科技有限公司通过多智能体异步协作架构实现任务处理效率提升200%,解决大模型时代复杂任务拆解与实时反馈难题一、技术原理深度剖析痛点定位当前智能体技术面临三大挑战:全栈式处理瓶颈:单一智能体处理复杂任务时存在显存占用高、响应延迟大(传统方案延迟>5s)即时信息处理真空:87%的查询类任务需要实时外部验证(如餐厅订座
- 每日一博 - 一致性哈希:分布式系统的数据分配利器
小小工匠
【每日一博】哈希算法一致性哈希
文章目录概述1、一致性哈希算法的诞生背景2、一致性哈希的基本原理3、一致性哈希的优势和挑战4、虚拟节点的引入5、Java代码实现概述在现代分布式系统中,如何高效地将数据分布在多个服务器上,同时保证扩展性和容错性,是一个至关重要的问题。一致性哈希算法(ConsistentHashing)正是为了解决这些挑战而设计的。今天,我们来深入探讨这个经典的分布式算法,包括它的基本原理、优缺点,以及实际应用中的
- Azure Kinect双相机图像采集代码(纯Python)
古月映人行
AzureKinect相机开发azure数码相机python
python语言的双(多)相机图像采集一、前言二、开发原理1、pyk4a简介安装示例代码注意事项2、pyk4a库的改写使用方法改写内容1、__init__.py文件的修改2、capture.py文件的修改3、playback.py文件的修改4、pyk4a.py文件的修改5、record.py文件的修改二、双相机图像采集代码1).文件结构2).图像采集代码源码总结一、前言第一篇帖子中讲解了基于pyt
- 扩散模型(Diffusion Models)用于图像去噪:开启图像去噪模型新前沿
喵了个AI
扩散模型(diffusionmodel)深度学习计算机视觉人工智能stablediffusionpipscikit-learnmatplotlib
✨个人主页欢迎您的访问✨扩散模型基本原理✨扩散模型(DiffusionModels)近年来在计算机视觉领域引起了广泛关注,尤其在图像生成和图像去噪任务中取得了显著的成果。扩散模型的核心思想来源于物理学中的扩散过程,通过逐步添加噪声并反向模拟去噪过程,最终恢复出清晰的图像。在图像去噪领域,扩散模型的表现优于传统方法,且具备生成性强、结构化处理能力等优点。本文将深入探讨扩散模型在图像去噪中的应用,介绍
- 【功能开发】DSP F2837x 检测中断所有函数运行一次的时间
DSP风味拿铁
单片机嵌入式硬件电力电子软件dsp开发
要查看DSPF28377的CPU在50微秒一次的中断内所有程序运行完总共占用了中断多长时间,可以采用硬件定时器测量和软件计时两种常见方法。方法一:使用硬件定时器测量原理利用DSP内部的高精度硬件定时器,在中断开始时记录定时器的值,在中断结束时再次记录定时器的值,通过两次记录值的差值来计算中断程序的执行时间。步骤1.初始化硬件定时器选择一个合适的硬件定时器(如CPU定时器),并对其进行初始化,配置定
- TCP与UDP协议详解:原理、区别与应用场景
九月の约定
网络tcp/ipudp
引言在计算机网络通信中,TCP(传输控制协议)和UDP(用户数据报协议)是传输层的核心协议,分别以可靠性和高效性著称。本文将从协议原理、核心区别及典型应用场景三方面展开分析,帮助读者全面理解两者的特性。一、TCP协议详解1.1基本特性TCP是一种面向连接的、可靠的传输层协议,通过三次握手建立连接,确保数据传输的完整性和顺序性。其核心机制包括:序列号与确认应答:为每个数据包分配唯一序列号,接收方通过
- WLAN(无线局域网)无线综合实验
23zhgjx-LSS
网络
无线网络配置WLAN实验的原理1、WLAN是一种无线局域网技术,用于实现局部区域内的计算机设备互联和资源共享。其工作原理主要涉及建立CAPWAP(控制与提供无线接入协议)隧道阶段,通过无线网卡、接入控制器设备(AC)和无线接入点(AP)等关键组件的协同工作,实现无线设备的互联和资源共享。在这个过程中,AC负责控制和管理AP,而AP则负责与无线客户端(如笔记本电脑、智能手机等)进行通信,从而构成一个
- 【Spring事务管理全解析】从原理到实战:保证数据一致性的终极指南
2401_83194332
数据库java开发语言
(附@Transactional注解深度剖析与常见踩坑解决方案)开篇:事务管理为什么重要?假设银行转账场景:A向B转账100元,需执行两个操作:1️⃣A账户扣除100→2️⃣B账户增加100如果步骤1成功后系统崩溃,将导致数据不一致。事务管理的核心使命:通过ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)确保多个操作要么全部成功,要么全部回滚。一、Spring事务管理两大模式1.1编程式事务管理(手
- 深入解析VLAN接口类型与数据处理机制
小小y.
网络工程师智能路由器php开发语言
引言在交换网络中,VLAN(虚拟局域网)是隔离广播域、提升网络灵活性的核心技术。不同的VLAN接口类型(Access、Trunk、Hybrid)决定了数据帧的标签处理方式和转发规则。本文将从底层原理出发,详细解析三种接口类型的工作机制、配置差异及适用场景,并通过实际案例帮助读者掌握其核心逻辑。1.VLAN接口类型概述接口类型设计目的典型应用场景标签处理灵活性Access连接终端设备(PC、服务器)
- StringBuffer vs StringBuilder:Java字符串处理终极指南
weixin_52318532
开发语言
StringBuffervsStringBuilder:Java字符串处理终极指南#Java基础#字符串处理#性能优化#面试必备一、核心区别:线程安全与性能取舍特性StringBufferStringBuilder线程安全✅所有方法同步(synchronized)❌非线程安全性能较低(同步开销)较高(无同步开销)JDK版本1.0+1.5+适用场景多线程环境单线程环境二、底层原理揭秘1.继承关系pu
- Hadoop中HDFS工作原理
sdlyjzh
HadoopHDFS
Hadoop其实并不是一个产品,而是一些独立模块的组合。主要有分布式文件系统HDFS和大型分布式数据处理库MapReduce。由于目前主要用到HDFS,所以这里看一下它的工作原理,以及相应的介绍下配置。什么是HDFS?HadoopDistributedFileSystem,字面意思,Hadoop分布式文件系统,通俗的讲,就是可以将不同节点的设备用来存储。它分为两个部分:NameNode和DateN
- 真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)
一心向上的小奥
机器学习入门机器学习python人工智能
算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- 区块链技术详解:从原理到应用
shejizuopin
python开发语言原理到应用区块链区块链技术代码
区块链技术详解:从原理到应用区块链技术作为近年来最具颠覆性的创新之一,正在逐步改变我们对信任、交易和数据管理的认知。本文将从区块链的基本原理出发,深入探讨其核心机制,并通过代码示例展示其在实际应用中的实现方式。一、区块链基本原理1.1区块链的定义与特点区块链是一种分布式账本技术,通过去中心化、不可篡改、透明性等特点,实现了无需信任中介的点对点交易。去中心化:没有中央控制机构,所有节点共同维护账本。
- Appium自动化(13):Appium常用操作之TouchAction操作
奔跑在路上you
Appiumappium自动化android
TouchAction操作Appium的辅助类,主要针对手势操作,比如滑动、长按、拖动等。其原理是将一系列的动作放在一个链条中,然后将该链条传递给服务器。服务器接受到该链条后,解析各个动作,逐个执行。TouchAction类支持的动作很多;常用操作如下:1、press(self,el=None,x=None,y=None):按压一个元素或坐标,el为要点击的元素,x/y为坐标2、long_pres
- 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