- 【TC3xx芯片】AUTOSAR架构下内部看门狗复位检测
汽车电子嵌入式
AUTOSAR精进之路AUTOSARWatchDog功能安全SMUTC3xx架构
目录前言正文1.背景知识1-内部看门狗2.背景知识2-SMU问题:我们在SMU中断处理程序或者NMItraphandler中怎么确定时WatchDog上报的alarm了?3.背景知识3-CSA问题1:什么是CSA?问题2:怎么知道一块CSA保存的UpperCotext还是LowerContext?问题3:CPU如果管理所有的CSA内容?问题4:CSA中的什么信息和看门狗复位最为相关?问题5:看门狗
- 【计算机视觉】图像滤波
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉人工智能python神经网络
1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术,图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波,图像滤波是一种基于邻域的算法。通过图像滤波,可以实现图像平滑、边缘检测;图像平滑也叫图像模糊,用以去除图像中的噪声、伪影等,它是图像处理和计算机视觉的常见步骤。函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速,所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
- Linux网络编程——TCP多客户端连接服务器
「已注销」
linuxc语言tcpip
1、Select函数原型#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout);函数参数:intnfds:监听的文件描述符中最大文件描述符加1,告诉内核需要检测文件描述符的个数;readfds:监听有读数据到达文件描述符集合,传入传出参数;writefds:监听
- 【微服务与分布式实践】探索 Eureka
Forest 森林
微服务与分布式实践eureka
服务注册中心心跳检测机制:剔除失效服务自我保护机制统计心跳失败的比例在15分钟之内是否低于85%,如果出现低于的情况,EurekaServer会将当前的实例注册信息保护起来,让这些实例不会过期。当节点在短时间内丢失过多的心跳时,那么这个节点就会进入自我保护模式,以防止因网络问题导致的服务注册失败高可用:注册中心集群模式、互相注册、服务同步AP(保证可用性,放弃数据一致性)服务注册服务心跳续约、定期
- AI智能制造软件有什么用处
雪叶雨林
行业资讯AI人工智能制造
随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- 分布式光纤应变监测是一种高精度、分布式的监测技术
无锡布里渊
分布式分布式光纤测温温度监测火灾预警厘米级线型感温火灾监测分布式光纤应变
一、土木工程领域桥梁结构健康监测主跨应变监测:在大跨度桥梁的主跨部分,如悬索桥的主缆、斜拉桥的斜拉索和主梁,分布式光纤应变传感器可以沿着这些关键结构部件进行铺设。通过实时监测应变情况,能够精确捕捉到车辆荷载、风荷载、温度变化等因素引起的结构变形。例如,在强风天气下,桥梁主梁会产生较大的横向和竖向位移,光纤应变传感器可以及时检测到这种变化,评估桥梁结构的安全性。桥墩和基础应变监测:桥墩是支撑桥梁上部
- SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net
明初啥都能学会
目标检测人工智能计算机视觉
SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测(SOD)在计算机视觉中仍然是一个重要的任务,其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络(FCN)的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 【微服务与分布式实践】探索 Dubbo
Forest 森林
微服务与分布式实践dubbo
核心组件服务注册与发现原理服务提供者启动时,会将其服务信息(如服务名、版本、所在节点的网络地址等)注册到注册中心。服务消费者则可以从注册中心发现可用的服务提供者列表,并与之通信。注册中心会存储服务的信息,并将这些信息广播给已经订阅了该服务的服务消费者。服务消费者会将获取到的服务提供者列表缓存到本地,以便后续直接访问。心跳检测机制:服务提供者会定期向注册中心发送心跳消息,注册中心根据这些心跳消息判断
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- 测试的基本原则
蚂蚁质量
软件测试功能测试
1.SDLC才是王道:软件开发生命周期(SDLC)对于软件开发而言,是如同基石般的关键流程,每一位开发人员都应该对其了如指掌。从最初的需求定义,到最终软件上线后的维护,SDLC的各个阶段环环相扣,共同构建起软件的完整生命周期。将测试理念融入到SDLC的每一个环节,就像是给建筑的每一层都做好了质量检测,是确保软件质量坚如磐石的重要举措。不同的组织由于自身的业务特点、技术水平和管理模式的差异,采用的S
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- Shell练习(一)
Deutsch.
shellshLinux
使用Shell脚本,检测/tmp/size.log文件,若存在,则显示它的内容;若不存在,则创建文件将创建时间写入#vim1.shif[-e/tmp/size.log]thenecho"文件已存在,内容如下:"echo`cat/tmp/size.log`elseecho"文件不存在,已将当前时间写入文件"echo`date+"%F%T"`>/tmp/size.logfi效果验证使用Shell脚本,
- Silero VAD 开源项目教程
苏鹃咪Healthy
SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器(VoiceActivityDetector),由snakers4团队开发并开源在GitHub上。该项目支持多种语言和不同领域的音频,具有灵活的采样率(8000Hz和16000Hz),并且可以在PyTorch和O
- FSMN-VAD与Silero-VAD
Wasser.
python语音识别
引用说明:FSMN-VAD引用魔塔社区项目:https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary感谢阿里大佬的开源与介绍。这篇文章主要介绍两种的ASR中的VAD开源模型,第一种就是FSMN-VAD,这个是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型,用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息。
- C语言实现Berlekamp-Massey算法
belle-de-jour
密码分析算法c语言抽象代数密码学信息与通信线性代数
Berlekamp-Massey算法是一种广泛应用于纠错编码中的迭代算法,我们在许多纠错编码中都能看见它的用途。BM算法最初是为了解决线性递推序列的问题而提出的,后来被广泛应用于纠错编码中,特别是用于解码如RS码(Reed-Solomon码)和BCH码等循环纠错码。这些编码方案在数据传输和存储系统中扮演着重要角色,能够纠正多个错误并检测潜在的错误,从而确保数据的完整性和可靠性。BM算法基本原理BM
- WAF相关知识及安全狗的部署和绕过_安全狗waf拦截规则
2401_86951318
安全网络
2)工具检测二:安全狗使用指南(一)安全狗的下载(二)安全狗的安装(三)安全狗绕过一:WAF基础知识(一)WAF简介WAF即Web应用程序防火墙通过过滤和监视Web应用程序与Internet之间的HTTP通信来帮助保护Web应用程序,WebApplicationFirewall(WEB应用防护系统)。WAF与传统的Firewall(防火墙)不同,WAF针对的是应用层。WAF可以用来屏蔽常见的网站漏
- json格式的标记文件转yolo格式(txt)的标记文件
帅气的亮
jsonYOLOpython
背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式,而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的,所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换,也就是目标检测importjsonimportosdefconvert_json_to_yolo(json_file_path,output_dir,class_mapping):"""将
- python windows 外部usb设备检测
myzzb
pythonwindows后端驱动开发交互
importwin32com#测试使用KINGSTON金士顿u盘list_name=["KINGSTON"]#windows外部设备检测defdetect():"""检测windows的外部设备通过全局变量把控,用的是匹配不是相等return获取到文件列表"""wmi=win32com.client.Dispatch("WbemScripting.SWbemLocator")service=wmi
- Shapely:Python中的几何操作库
xyt556_CUMT
BigDatapython开发语言
Shapely:Python中的几何操作库介绍Shapely是一个用于操作和分析几何对象的Python库。它基于GEOS(GeometryEngine-OpenSource)库,提供了一系列函数来处理几何形状,如点(Point)、线(LineString)、多边形(Polygon)等。Shapely被广泛应用于GIS(地理信息系统)、数据分析和计算机图形学中,用于处理地理空间数据和几何分析。安装S
- vue3底层原理和性能优化
Vue3在底层原理和性能优化方面做了许多改进,以下是一些主要的优化点和原理:虚拟DOM的改进静态树提升:Vue3能够检测到静态组件(即不依赖响应式数据的组件)并将其提升到渲染函数之外,从而减少不必要的重渲染。静态属性提升:对于静态属性,Vue3也会将其提升,避免每次渲染时重新创建这些属性。响应式系统的重构Proxy-based响应式:Vue3使用了ES6的Proxy对象来实现响应式系统,相比Vue
- Python中opencv的一些函数及应用
灵封~
pythonopencv开发语言
Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像的梯度(变化率),常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分,特别是水平和垂直方向上的边缘。通过计算图像的梯度,可以获得图像中亮度变化较大的地方,这些地方通常是物体的边界。Sobel算子有两个方向的变体:SobelX:计算水平方向的梯度。SobelY:计算垂直方向的梯度。Sobel算子函数:cv2.Sobel()
- 未来趋势系列 篇三:低空经济题材解析和股票梳理
李小白杂货铺
股票技术杂谈低空经济题材解析股票梳理
文章目录系列文章低空经济题材解析空域管理设备起降设施雷达导航飞行员培训无人机直升机eVTOL(含垂直起降型飞行汽车)低空物流低空交通环境检测消防支援气象探测股票梳理系列文章未来趋势系列篇一:AI题材解析和股票梳理未来趋势系列篇二:HBM题材解析和股票梳理低空经济低空经济是政策、技术和自主可控三者共振的新晋的新质生产力代表。低空经济是指以民用有人驾驶和无人驾驶航空器为主导,涵盖载人、载货及其他作业等
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统
人工智能教学实践
YOLOqt目标检测
基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统是一个结合了目标检测算法与图形用户界面的项目,以下是相关介绍:【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5的密集人群计数检测系统.zip资源-CSDN文库系统概述该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况,将YOLOv8算法的高效目标检测能力与PyQt5框架的简洁直观界面相结合,能够实时捕获视频流,通过YOLOv8进行人群检测,并在用户界面中
- 如何使用HASH创建低交互式蜜罐系统
FreeBuf-
工具哈希算法算法
关于HASHHASH是一个用于创建和启动低交互蜜罐的框架,可以帮助广大研究人员轻松创建HTTP无关的低交互式软件蜜罐。HASH的主要理念是易于配置,能够灵活地模拟在HTTP/HTTPs上运行的任何软件。尽可能减少占用空间,避免被检测为蜜罐。功能介绍1、单一框架即可部署基于HTTP/HTTPs的蜜罐;2、通过YAML文件轻松配置;3、内置honeytraps;4、基于强大的随机化fakerjs以避免
- 菜鸟BUG之常见异常(二)
苏白辛
菜鸟BUGbugjava算法开发语言
继天地之灵气,借前辈之功,开道友之路伴,共勉目录六、类找不到或无法加载1、概述2、产生及解决1)ClassNotFoundException2)NoClassDefFoundError3、类找不到或无法加载主类1)概述2)分析解决3)归纳七、死锁1、什么是死锁2、产生条件1)互斥条件2)占有且等待3)不可强行占有4)循环等待条件3、预防死锁4、解决方法1)死锁预防2)死锁避免3)死锁检测和解除5、
- 如何让freeswitch支持inband按键,包括检测识别以及发送
IGGG
Linuxfreeswitch
传统模拟线路转数只能inband,所以要fs这里开启inband的检测以及发送。先说识别:方法一:官方文档和书本都推荐的,对应路由增加这句话 结果:识别率非常糟糕,误检或者漏检。大坑,千万别用。方法二:官方文档上面找到的,引用mod_spandsp这个模块来进行识别,对应路由增加这句结果:识别率非常高。关于这个模块,官方文档有这个说明:InbandDTMFdetectorsinmod_s
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合ASFF(自适应空间特征融合),全网首发
挂科边缘
YOLOv9改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- OpenCV相关函数
〖是♂我〗
opencv计算机视觉图像处理
一、Sobel算子函数(cv2.Sobel)功能Sobel算子是一个梯度算子,用于边缘检测。通过计算图像中像素的梯度,Sobel算子可以检测出水平和垂直方向上的边缘。参数src:输入图像。ddepth:输出图像的深度(如cv2.CV_8U,cv2.CV_64F)。一般为cv2.CV_8U(8位无符号整数)或cv2.CV_64F(64位浮动数)。dx:计算导数的x方向阶数,dx=1表示计算x方向的导
- 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