- LLM 词汇表
落难Coder
LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- 数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
编程日记✧
智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理,以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。常见方法有:均值滤波:将像素邻域内的像素值取平均值,从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波:使用高斯函数为权重对像素进行加权平均,可以更好地平滑
- 基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现
m0_57781768
C语言(C++)算法研究和解读算法c++计算机视觉
基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位,而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法,并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法,并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中,噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
- LSTM与文本生成
Jiang_Immortals
人工智能lstm人工智能rnn
当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备数据集:首先,将文本数据集进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表,将每个唯一的单词映射到一个整数值,以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如,对于句子“IloveAI”,输入序列是“Ilove”,目标序列是“AI”。构建LSTM模型:导入必要的库,如Keras和
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
zhangbin_237
Python机器学习机器学习自然语言处理人工智能python开发语言
如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
zhangbin_237
Python机器学习自然语言处理人工智能机器学习python开发语言
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 深度学习--复制机制
Ambition_LAO
深度学习
复制机制(CopyMechanism)是自然语言处理(NLP)中特别是在文本生成任务中(如机器翻译、摘要生成等)使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词,还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用,尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是,在生成每个输出单词时,模型不仅从其词汇表中选择一个词,还可能直接从输入序列中复制一个词。这
- 24.7.27学习笔记
kkkkk021106
学习笔记
(按照老师发的学习计划走)先学习数字图像处理:1.单色图像0-255黑到白2.彩色图像:红绿蓝三元组的二维矩阵0-255像元(Pixel,图像元素的简称)是数字图像中最小的单元,代表图像中的一个点。每个像元都有一个特定的颜色和亮度值,组合在一起形成完整的图像。以下是关于像元的一些关键点:定义:像元是构成数字图像的基本单元。每个像元通常由多个颜色通道(如红色、绿色和蓝色)组成每个像元的颜色通常用数字
- 数字图像处理 - 形态学腐蚀
HelloZEX
数字图像处理C++图像处理opencv形态学处理
一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1形态学概述形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。数学形态学(Mathematicalmorphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:二值腐蚀和膨胀、
- matlab计算正交变换,图像的正交变换matlab.pdf
大Victor
matlab计算正交变换
图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名:图像的正交变换实验1院系:自动化测试与控制系班级:1201132姓名:李丹阳学号:1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程2015年12月13日一、实验原理二、实验内容三、实验结果与分析1、傅立叶变换A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。(傅里叶变换A)的实验结果B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关
- MATLAB--数字图像处理 图像几何变换
海轰Pro
一、实验名称图像的几何变换二、实验目的1.熟悉MATLAB软件的使用。2.掌握图像几何变换的原理及数学运算。3.于MATLAB环境下编程实现对图片不同的几何变换。三、实验内容1.将图像绕图像中心顺时针旋转30度,旋转之后的图像尺寸保持为原图像的尺寸。2.将原图像放大2倍3.得到该图像的水平镜像图片4.得到该图像的垂直错切图像四、实验仪器与设备Win1064位电脑MATLAB2017a五、实验原理图
- 《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理
youcans_
opencvpython图像处理计算机视觉人工智能
《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理本书京东优惠购书链接https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html第12章形态学图像处理形态学图像处理是基于形状的图像处理,基本思想是利用各种形状的结构元进行形态学运算,从图像中提取表达和
- 数字图像处理2——图像基本运算
苏俗
数字图像处理实战opencv人工智能计算机视觉
1.改写彩色图像像素的RGB值#RGB真彩色图像的数据结构#导入用到的包importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#读入一幅彩色图像img=cv.imread('./imagedata/old_villa.jpg',cv.IMREAD_COLOR)img2=img.copy()print('数组
- 如何用 Canvas 实现 PS 的液化功能
最近在做业务需求时,需要实现对图片的液化功能,类似于美图秀秀的瘦脸功能。这已经不仅是图片缩放、拖动、剪裁这类对图片整体的操作了,而是需要对图片的像素进行一系列的计算和修改,那么该怎么实现这个功能呢?基础知识在进入正题之前,我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。图像处理里的像素是什么现实世界中,人眼直接看到的图像或者在相机中拍摄到的影像,这类图片的最大特点是图像相关的物理量变化是连续
- 视频剪辑,人脸贴纸美颜特效数字图像处理背后的技术-Qt版本
chenchao_shenzhen
Qt音视频开发计算机视觉qt5音视频数字图像处理视频剪辑人脸特效
Qt能做什么?其实大部分都是一些c++最擅长的领域,客户端软件,工具软件。Qt最擅长什么?这个看主流的行业巨头,比如Autodesk的3D建模动画软件maya,Adobe的3D贴图绘制软件SubstancePainter,音视频剪辑软件三巨头之一达芬奇。这三家都是行业垄断巨头之一,所以2010年之后,我们说Qt开发过什么软件,就不能只说vlc,googleEarth了。甚至你跑到开源社区去看,80
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矩阵与计算机论文
数字图像处理中矩阵变换的应用探索-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要:从矩阵变换入手,将矩阵变换应用到图像处理中,且通过直方图匹配法及欧几里得距离法求取相似度来进行人脸识别和预测。所得实验结果直观高效,相似度均能达到90%以上。关键词:数字图像处理;矩阵变换;人脸识别和预测;相似度;Abstract:Thispaperstartswithma
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光露
矩阵在计算机图像处理中的应用
共回答了21个问题采纳率:100%Inpracticalapplication,thematrisisnotonlyprovideagoodmethodforustosolvelinearsimultaneousequations,butalsoputintowidelyuseincomputerfield:digitalimageprosessing,ArtificialIntelligence
- 【DDD】学习笔记-精炼领域分析模型
码农丁丁
软件工程#领域驱动设计DDD微服务领域驱动设计分析模型
通过统一语言与“名词动词法”可以迫使团队研究问题域的词汇表,简单而快速地帮助我们获得初步的分析模型。但是这种方法获得的模型品质,受限于语言描述的写作技巧,统一语言的描述更多体现在是对现实世界的模型描述,缺乏深入精准的分析与统一的抽象,使得我们很难发现一些隐含在统一语言背后的重要概念。一言以蔽之,由此获得的领域分析模型还需要进一步精炼。分析模式对相同或相近的领域进行建模分析时,一定有章法和规律可循。
- Python中使用opencv-python进行人脸检测
雪域迷影
OpenCVPython编程编程语言学习opencvpython人工智能
Python中使用opencv-python进行人脸检测之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行人脸检测的博客。以数字图像处理中经常使用的lena图像为例,如下图所示:使用OpenCV进行人脸检测十分简单,OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序,objectDetection.py代码如下:from__future__importprint_functionimportcv2as
- OpenCV入门:图像处理的基石
白猫a~
编程opencv
在数字图像处理领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数,使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界,了解其基本概念和常见应用。1.OpenCV简介OpenCV,全称OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它支持多种编程语言,包括C++、Python、Java等
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- 适合多种语言的BPE(Byte-Pair Encoding)编码
Icy Hunter
自然语言处理自然语言处理
文章目录前言BPE参考前言因为最近在看T5,里面讲到一些分词的方法如BEP,因为现在都是在玩大模型,那么语料也就都很大,而且还需要适配不同的语言,而不同的语言又不一定像英文那样按空格切分就行,例如咱们的中文,所以就需要一些适用性更广的方法了。不仅如此,当我们遇到未知词汇时,如果使用常规的词汇表,那么未知词汇通常为,此时未知词汇之间就没有任何区分,而如果我们使用subword来创建词汇表,即将语料中
- 【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料(非常详细的算法学习和路线)小白推荐
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数学建模学习算法matlab性能优化深度学习
1.《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。文章末尾有电子版PDF文件链接2.算法学习流程及详细过程主要算法:工具箱推荐遗传算法-beatxbx工具箱,求解速度很快,并行计算LIBSVM-比MATLAB自带工具箱好用得多yamlip,特别推荐,统一优化求解工具箱由于文件很多,学长
- 数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(一)
视觉&物联智能
数字图像处理与Python实现python开发语言数字图像处理图像处理人工智能机器视觉计算机视觉
文章目录0、准备1、亮度调节2、细节强化3、底片效果4、卡通效果5、浮雕效果6、铅笔素描效果7、夏季或温色滤镜8、冬季或冷色滤波在本文中将演示使用OpenCV来模仿流行的Photoshop或Instagram滤镜的各种图像处理技术。在文章中,我们将尝试使用各种滤镜,其中许多滤镜会生成原始图像的艺术效果图。正如您将在文章中看到的,其中许多效果需要进行一些实验,并且给定滤镜的结果可能会根据所使用的特定
- 数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(三)
视觉&物联智能
数字图像处理与Python实现python计算机视觉opencv人工智能图像处理机器视觉图像特效
文章目录18、提高曝光度19、轮廓滤镜/图像锐化20、风格化滤镜21、颜色化滤镜22、扩散/毛玻璃效果23、碧绿效果24、漫画效果25、边缘发光/增强效果26、冰冻效果本文为前面文章:数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(二)数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(一)的延续。18、提高曝光度def
- 东南大学-生物信息学
wangchuang2017
http://www.lmbe.seu.edu.cn/chenyuan/xsun/bioinfomatics/Web/Index.html目录image第1章生物信息学引论第2章生物信息学的生物学基础第3章序列比较第4章生物分子数据库第5章基因组信息分析第6章系统发生分析第7章蛋白质结构预测第8章基因表达数据分析附录常用基本词汇表
- CT重建 平行射线滤波反投影
73826669
图像处理傅立叶分析图像处理
计算机断层重建(CT)是一个比较热门的领域,这篇文章简单介绍了反投影方法的重建过程。参考资料:冈萨雷斯,《数字图像处理》,电子工业出版社。文章目录直接反投影投影与Radon变换滤波反投影法(FBP)傅里叶切片定理平行射线下的滤波反投影重建卷积与傅里叶反变换直接反投影该方法是沿着射线来的方向把一维信号反投影回去,可以想象成把投影穿过图像区域反“涂抹”回去。注意到相隔180°的投影互为镜像,因此,为了
- 2021-04-15 《活法》打卡第一天
HaHa
1.稻盛和夫向日航的经营干部阐述的做人最基本的伦理观和道德观:正义、公平、诚实、谦虚、努力、勇气、博爱等等。这些词汇表达的伦理观和道德观,适用于企业经营,适用于日常工作,适用于人生的各个方面,它就是万般皆通的“原理原则”。2.稻盛哲学的核心“作为人,何谓正确?”这么一句话,将作为人应该做的正确的事情以正确的方式贯彻到底。3.单纯却非常有力的指针——追求做人的正确的准则。4.“做人的正确的准则”,就
- 数字图像处理实验记录七(彩色图像处理实验)
泉绮
数字图像处理实验记录计算机视觉图像处理opencv
一、基础知识经过前面的实验可以得知,彩色图像中的RGB图像就是一个三维矩阵,有3个维度,它们分别存储着R元素,G元素,B元素的灰度信息,最后将它们合起来,便是彩色图像。这一次实验涉及CMYK和HSI颜色模型,不妨搜索一下:CMYK:CMYK颜色模型包括青(cyan)、品红(magenta)、黄(yellow)和黑(black),为避免与Blue混淆,黑色用K表示。彩色打印、印刷等应用领域采用打印墨
- 形态学操作之开操作与闭操作的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
图像处理python计算机视觉人工智能图像处理算法
原理图像处理中的开操作(Opening)和闭操作(Closing)是形态学(Morphological)操作的两个基本类型,它们都是基于膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)操作。这些操作通常用于二值化图像,但也可以应用于灰度图像。腐蚀(Erosion)腐蚀操作的目的是缩小或消除图像中的前景(通常是白色)对象。在腐蚀操作中,使用一个结构元素(或核)在图像上滑动。如果结构元素在某个位置下的
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓