LBFGS公式推导

[学习] 牛顿迭代法：从数学原理到实战极客不孤独学习算法 python
牛顿迭代法：从数学原理到实战——高效求解方程根的数值方法文章目录牛顿迭代法：从数学原理到实战一、引言：为什么需要牛顿迭代法？二、数学原理：几何直观与公式推导1.**核心思想**2.**几何解释**3.**收敛性分析**三、应用场景：跨领域实战案例四、Python示例：求解ex+x3=0e^x+x^3=0ex+x3=0的根五、优缺点与改进方向六、结语：牛顿法的哲学启示一、引言：为什么需要牛顿迭代法？
Goursat问题解的公式推导 weixin_30777913 算法
题目问题7.求Goursat问题的解的公式utt−c2uxx=0,x>c∣t∣;(2.C.11)u_{tt}-c^2u_{xx}=0,\quadx>c|t|;\tag{2.C.11}utt−c2uxx=0,x>c∣t∣;(2.C.11)当t0t>0t>0时，u∣x=ct=h(t)u|_{x=ct}=h(t)u∣x=ct=h(t).\tag{2.C.13}其中g(0)=h(0)g(0)=h(0)g(
RRT*（Rapidly-exploring Random Trees Star）算法定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带详细注释）快乐的向某机器人路径规划算法算法 python 机器学习人工智能动态规划自动驾驶无人机
文章目录引言定义基本原理及公式推导RRT*算法的基本原理公式推导和变量解释特性代码示例Python代码代码运行结果应用案例优化和挑战优化方面面临的挑战总结引言RRT*（Rapidly-exploringRandomTreesStar）算法是一种用于高效路径规划的算法，特别适用于复杂或约束性的环境中。作为RRT（Rapidly-exploringRandomTrees）的改进版本，RRT*不仅继承了
LLM OS 中的自然语言搜索引擎计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LLMOS中的自然语言搜索引擎关键词：大语言模型、操作系统、自然语言搜索、语义理解、信息检索、人工智能、用户交互文章目录LLMOS中的自然语言搜索引擎1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲解5.项目实践：代码实例和详
【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板原理与应用实战系列文章 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
文章目录【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板01.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲解4.4常见问题解答5.项目实践：代码实例和详细解释说明
GAN生成模型评价体系：从主观感知到客观度量的技术演进青柚MATLAB学习对抗网络生成对抗网络 GAN评价指标 Wass FID Inception Score
摘要本文系统解析生成对抗网络（GAN）的评价方法体系。首先指出主观评价在人力成本、过拟合误判等方面的局限性，随后依次介绍InceptionScore、ModeScore等经典客观指标的原理与公式，对比KernelMMD、WassersteinDistance等分布度量方法的优劣，最后阐述FID、1-NN分类器等高效评价工具的应用场景。本文结合公式推导与实验结论，为GAN性能评估提供理论与实践指南。
生成对抗网络（GAN）基础原理深度解析：从直观理解到形式化表达青柚MATLAB学习对抗网络生成对抗网络 GAN 生成器判别器目标函数交叉熵损失
摘要本文详细解析生成对抗网络（GAN）的核心原理，从通俗类比入手，结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制；通过模型结构示意图，解析噪声采样、样本生成及判别流程；基于公式推导目标函数的数学本质，剖析判别器与生成器的优化逻辑；最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异。本文结合公式推导与概念对比，助力读者建立GAN基础理论体系。关键词：生成对抗网络GAN生成器判别器目标函数交叉熵损失
PSNR指标Pytorch实现这张生成的图像能检测吗优质GAN模型训练自己的数据集 pytorch 人工智能机器学习深度学习算法生成对抗网络计算机视觉
GAN模型中的PSNR指标详解1.PSNR基本概念PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio，峰值信噪比）是一个评估图像质量的重要指标，广泛用于衡量GAN生成图像与真实图像之间的相似度。核心思想信号：原始图像的信息噪声：生成图像与原始图像的差异峰值：图像像素的最大可能值（通常是255）PSNR值越高，表示生成图像质量越好，与原始图像越相似。2.数学公式推导MSE（均方误差）首先定义
线性回归原理推导与应用（七）：逻辑回归原理与公式推导 Smilecoc 机器学习 Python数据分析线性回归逻辑回归算法
逻辑回归是一种分类算法，常用于二分类，也就是得出的结果为是和不是，例如通过各种因素判断一个人是否生病，信用卡是否违约等。逻辑回归在社会和自然科学中应用非常广泛，前置知识线性回归逻辑回归的底层方法就是线性回归，所以需要对线性回归有基本的了解。具体的一元，多元线性回归原理在之前的文章中已经讲过，可以查看之前的文章https://blog.csdn.net/qq_42692386/article/det
关于贝叶斯公式的理解程序员
一、贝叶斯公式推导条件概率基础条件概率定义：在事件B发生的条件下，事件A发生的概率P(A∣B)=P(A∩B)/P(B)(P(B)>0)联合概率的两种表达由乘法公式可得：P(A∩B)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A)推导贝叶斯公式联立上述两式，消去联合概率：P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)/P(B)其中：P(A∣B)：后验概率（Posterior）P(A)：先验概率（Prior）P(B
量化用到的机器学习书籍推荐输出输入人工智能+量化EA 机器学习
以下是一些适合不同层次读者的机器学习书籍推荐：零基础入门-《机器学习入门必备》：这本书没有复杂的公式推导，而是通过类比、案例和图片，通俗易懂地讲解了机器学习的基本概念、工具、数据处理、建模与优化等内容，非常适合没有任何基础的人工智能爱好者。-《MachineLearningforHumans》：以通俗易懂的方式系统全面地介绍机器学习相关知识，理论部分之后还有充足的实践材料和最新进展与应用，适合初学
因果推断的可解释性与可信度：评估因果关系的有效性 AI天才研究院 AI Agent 应用开发计算 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 计算 AI大模型应用
因果推断的可解释性与可信度：评估因果关系的有效性关键词：因果推断、可解释性、可信度、因果关系评估、反事实分析、因果图、工具变量法、随机化实验文章目录因果推断的可解释性与可信度：评估因果关系的有效性1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程
数据挖掘助力大数据领域的精准营销大数据洞察 ai
数据挖掘助力大数据领域的精准营销关键词：数据挖掘、精准营销、大数据分析、机器学习、用户画像、推荐系统、客户细分摘要：本文深入探讨了数据挖掘技术如何赋能大数据领域的精准营销。文章首先介绍了精准营销的背景和挑战，然后详细解析了数据挖掘的核心概念和技术原理，包括用户画像构建、推荐算法和客户细分模型。通过Python代码实现和数学公式推导，展示了如何应用这些技术解决实际问题。文章还提供了实战案例、工具资源
[16届蓝桥杯 2025 c++省 B] 画展布置 a东方青蓝桥杯蓝桥杯 c++算法
解题思路理解(L)的本质当(B)按平方值从小到大排序后，相邻项的差非负，此时(L)等于区间内最大平方值与最小平方值的差（数学公式推导）滑动窗口找最小差值遍历所有长度为(M)的连续区间（滑动窗口），计算每个区间内最大平方值（末尾元素(b[i+M-1])）与最小平方值（起始元素(b[i])）的差值(b[i+M-1]-b[i])，取这些差值中的最小值，即为(L)的最小值。#includeusingnam
分层强化学习：Option-Critic架构算法详解与Python实现闲人编程进阶算法案例架构算法 python 分层强化学习 Option-Critic 自动驾驶
目录分层强化学习：Option-Critic架构算法详解与Python实现1.引言2.Option-Critic架构算法概述2.1Option-Critic架构的定义2.2Option-Critic架构的优势2.3Option-Critic架构的应用场景3.Option-Critic架构算法的核心概念3.1选项（Options）3.2策略梯度3.3目标函数与梯度更新3.4公式推导4.Option-
matlab从入门到精通符号计算,《MATLAB 从入门到精通教程》第6章符号计算【精品】.ppt... 江泓
[摘要]第6章符号运算6.1符号对象的创建和使用6.2符号对象的运算6.3符号表达式的变换6.4符号微积分、极限和级数6.5符号积分变换6.6符号方程的求解6.7符号函数的可视化符号运算的对象是非数值的符号对象，对于像公式推导和因式分解等抽象的运算都可以通过符号运算来解决。MATLAB2006b对应的是SymbolicMathToolbox3.1.5。符号工具箱能够实现微积分运算、线性代数、表达式
简述Mean shift 算法及其实现 BryantJD 计算机视觉 Meanshift算法聚类图像分割核密度估计特征空间
文章目录Meanshift是什么Meanshift算法的预备知识什么是特征什么是特征空间什么是核密度估计核函数的表示Meanshift算法Meanshift算法的公式推导Meanshift算法的流程Meanshift算法图示Meanshift算法应用MeanShift算法应用在聚类MeanShift算法图像分割Meanshift算法的不足之处参考文献Meanshift是什么均值偏移（Meanshi
机器学习常见公式推导 Karamajeff 机器学习人工智能 machine learning
线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。这里的WWW通常代表模型的权重，而XXX代表输入数据。）如何求∂Y∂W\frac{\partialY}{\partialW}∂W∂Y呢，通常我们只关心其一个特定的切片，即∂Yij∂Wrs\frac{\p
【强化学习理论】状态价值函数与动作价值函数系列公式推导 Mocode 人工智能笔记
由于时常对状态价值函数与动作价值函数之间的定义区别、公式关系迷惑不清，此次进行梳理并作记录。理解公式推导需要先了解基础定义中几个概念。文章目录基础定义奖励函数回报价值价值函数状态转移矩阵策略状态转移函数状态价值函数动作价值函数状态价值函数与动作价值函数之间的关系==关系1====关系2==贝尔曼方程(BellmanEquation)贝尔曼期望方程(BellmanExpectationEquatio
探索大语言模型（LLM）：Transformer 与 BERT从原理到实践艾醒(AiXing-w) 探索大语言模型（LLM）语言模型 transformer bert
Transformer与BERT：从原理到实践前言一、背景介绍二、核心公式推导1.注意力机制（AttentionMechanism）2.多头注意力机制（Multi-HeadAttention）3.Transformer编码器（TransformerEncoder）4.BERT的预训练任务三、代码实现1.注意力机制2.多头注意力机制3.Transformer编码器层4.Transformer编码器5
KISS-ICP核心代码解析大山同学代码解析前端算法 javascript SLAM 机器人感知定位
文章目录1.核心函数1.GetCorrespondences函数2.BuildLinearSystem函数ICP的高斯牛顿解法公式推导3.高斯牛顿法求解1.核心函数该RegisterFrame函数的主要功能是对输入的点云帧进行配准。它将输入的点云帧与体素哈希图进行匹配，以初始位姿估计为起点，通过迭代最近点（ICP）算法来计算从初始位姿到最终配准位姿的变换矩阵。若体素哈希图为空，则直接返回初始位姿估
注意力机制 code 旭 AI人工智能学习 python 人工智能
实现了Bahdanau式加法注意力的核心计算逻辑。以下是三个线性层设计的完整技术解析：一、数学公式推导注意力分数计算流程：score(hdec,henc)=vT⋅tanh⁡(W1⋅henc+W2⋅hdec)score(h_{dec},h_{enc})=v^T\cdot\tanh(W1\cdoth_{enc}+W2\cdoth_{dec})score(hdec,henc)=vT⋅tanh(W1⋅he
周志华《机器学习》——第六章、支持向量机 106106106 支持向量机机器学习人工智能
支持向量机（SupportVectorMachine,简称SVM）是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标是间隔最大化，因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。公式推导太麻烦，下面链接写得非常详细，有空再详细理解，先理解概念。存个链接【机器学习】支持向量机SVM（非常详细）-知乎
YOLO学习笔记｜基于YOLOv8的植物病害检测系统单北斗SLAMer 毕业论文设计 YOLO学习从零到1 YOLO 深度学习 python
以下是基于YOLOv8的植物病害检测系统完整技术文档，包含原理分析、数学公式推导及代码实现框架。基于YOLOv8的智能植物病害检测系统研究摘要针对传统植物病害检测方法存在的效率低、泛化性差等问题，本研究提出一种基于改进YOLOv8算法的智能检测系统。通过设计轻量化特征提取网络，优化损失函数，并结合MATLABGUI开发人机交互界面。实验表明，系统在PlantVillage数据集上达到96.2%mA
UWB：DS-TWR（ Double-sided two-way ranging）双边测距公式推导：为啥是乘法？ Ankie（资深技术项目经理）无线网络技术 UWB原理和实操算法 UWB 测距 FIRA 双边测距
UWBDS-TWR（Double-sidedtwo-wayranging）双边测距为啥是乘法？？公式：我们先看单边Single-SidedTwo-WayRanging(SS-TWR)单边很好理解。symmetricdouble-sidedTWR(SDS-TWR)对称的双边测距再看双边
Deepmotion技术浅析（四）：人体姿态估计爱研究的小牛 AIGC—虚拟现实 AIGC—视频 AIGC—游戏制作人工智能深度学习机器学习 AIGC
人体姿态估计是DeepMotion动作捕捉和3D重建流程中的核心模块之一。该模块的主要任务是从输入的视频帧中检测并定位人体关键点（如关节、头部、手脚等）的位置。DeepMotion的人体姿态估计模块不仅支持2D关键点检测，还能够进行3D关键点估计，为后续的动作追踪、3D重建和动画生成提供基础数据。包括：1.2D关键点检测工作原理模型架构详解（OpenPose,HRNet）模型结构公式推导训练过程关
预测函数控制（PFC）——理论、应用与实践闲人编程控制与系统优化算法实战 android 一维动态系统机器人轨迹跟踪温度调节系统 PFC 预测函数
目录预测函数控制（PFC）——理论、应用与实践一、引言二、预测函数控制的基本原理1.PFC的核心思想2.数学建模与公式推导3.优势与局限优势局限三、典型案例分析案例一：一维动态系统控制案例描述分析案例二：温度调节系统案例描述分析案例三：机器人轨迹跟踪控制案例描述分析四、基于PyQt6的交互式GUI控制系统五、Python代码实现六、结语预测函数控制（PFC）——理论、应用与实践一、引言在现代控制系
Elasticsearch多字段搜索与价格范围过滤的Go语言实现 AI天才研究院计算 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 elasticsearch golang 大数据
文章目录Elasticsearch多字段搜索与价格范围过滤的Go语言实现1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲解TF-IDF计算示例BM25计算示例向量空间模型示例实际应用中的考虑因素5.项目实践：代码实例和详细解释
算法 | 基于淘金优化算法GRO的无人机三维路径规划方法研究（附完整matlab代码，公式推导）单北斗SLAMer 智能优化算法算法无人机 matlab 淘金优化算法 GRO 路径规划三维
=====================================================github：https://github.com/MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================淘金优化算法——无人机三维路径规划
AI生成内容数字水印实战：隐式版权标识技术解析与代码实现燃灯工作室 Ai 人工智能
技术原理（数学公式推导）1.频域嵌入原理采用离散余弦变换（DCT）在频域嵌入水印，满足不可感知性要求：X(k)=∑n=0N−1x(n)cos⁡[πN(n+12)k]X(k)=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)\cos\left[\frac{\pi}{N}\left(n+\frac{1}{2}\right)k\right]X(k)=n=0∑N−1x(n)cos[Nπ(n+21)k]水印嵌入公式
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 linux linux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 mongodb MongoDB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 JavaScript DOM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 java servlet web.xml context-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 sql PHP Web fckeditor 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 english word
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
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N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
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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
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搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
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Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
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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

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