- 构建量化交易系统核心技术栈详解:从数据到实盘的全链路实践(含代码)
Natsume1710
pythonc++c语言githubmysql
1.引言量化交易系统是一个集数据处理、策略研究、高速执行、风险控制及系统运维于一体的复杂工程。本文旨在为读者提供一个从零开始构建量化交易系统的实践指南,详细阐述其核心技术栈,并通过具体的代码示例,帮助开发者深入理解每个模块的实现细节和技术选型考量。我们将系统分为五个核心层级进行讲解:数据层、策略研究与回测层、交易执行层、风险管理层,以及监控与运维层。每个层级都将探讨其主要功能、涉及的技术挑战及相应
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- 【2025CVPR】SEC-Prompt:少样本增量学习中的语义互补提示模型详解
清风AI
生成对抗网络人工智能神经网络pcm目标跟踪深度学习计算机视觉
目录一、研究背景:少样本增量学习的挑战二、SEC-Prompt核心原理1.自适应层次化查询(AdaptiveHierarchicalQuery)2.语义互补提示机制(1)判别性提示(D-Prompt)(2)非判别性提示(ND-Prompt)3.训练策略创新(1)判别性提示聚类损失(2)ND-Prompt数据增强三、模型架构图解四、关键创新点五、实验结果对比1.ImageNet-R结果2.CUB20
- html预览 webshell,RTLO技术与HTML文件是否可以变为WEBSHELL
一、浅谈RTLO技术我在FreeBuf上到了[APT攻击]趋势科技捕获一次APT攻击活动这篇文章,然后就自己去探探究竟,文章地址在下面RLO控制符是Unicode控制符的一种,使得字符显示从右至左的顺序,攻击者可以利用RTLO技术来达到欺骗目标,从而使得可执行文件的运行。首先Windows系统在解析文件名时,当遇到unicode控制符时,会改变文件名的显示方式,利用这一特性,可以将exe、scr、
- Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究
babyai997
python人工智能目标跟踪
Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究摘要本文主要介绍了心跳信号的基础知识,包括心跳信号的产生机制、特点分析以及采集与处理方法。文章详细阐述了PyTorch框架在心跳信号分类识别中的应用,包括LSTM、GRU和TCN等模型的原理及实现。通过设计合理的实验方案,对不同模型在心跳信号分类识别任务中的性能进行了对比分析,发现GRU模型在计算效率和性能之间取得了较好平衡,而
- JVM & Spring Boot 深入解析
我是廖志伟
Java场景面试宝典JavaJVMSpringBoot
我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
- 视觉表征和多模态融合
一只齐刘海的猫
语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点,特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式,而多模态融合则是将不同类型的数据(如视觉、文本、音频等)进行整合,以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的:将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法:卷积神经网络(CNN):传
- C 安全函数
AI老李
C语言c语言安全网络
关键要点研究表明,C安全函数是C11标准引入的函数,旨在提高代码安全性,特别是在防止缓冲区溢出方面。证据显示,这些函数通过增加缓冲区大小检查和返回错误码,提供比传统函数更安全的操作。它似乎很可能在字符串和内存操作中广泛应用,如strcpy_s和memcpy_s。什么是C安全函数?C安全函数是C11标准(AnnexK)引入的一组函数,旨在增强C语言程序的安全性,特别是在处理字符串和内存操作时防止缓冲
- 微信助手插件功能六十二:自动下载原图
杨利杰YJlio
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微信助手插件功能六十二:自动下载原图微信助手插件功能六十二:自动下载原图功能介绍:功能优势:注意事项:微信助手插件功能六十二:自动下载原图⚠️免责声明:本插件仅供学习与研究用途,不用于商业或非法用途。使用插件可能导致微信账号被封,相关后果需由使用者自行承担。插件下载后请在24小时内删除!今天为大家介绍微信助手的第62个实用功能——自动下载原图。功能介绍:在默认微信环境中,当我们接收到一张高清图片时
- 深度探索:机器学习中的 条件生成对抗网络(Conditional GAN, CGAN)算法原理及其应用
目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点:缺点:6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)作为一种深度学习框架,在无监督学习领域展现出强大的能力,特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而,原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
- 1990-2024年上市公司市场获利能力数据+stata代码
经管数据库
大数据数据分析
企业市场获利能力是指企业在特定市场环境中,通过一系列经营活动获取利润的能力,它反映了企业在市场竞争中实现盈利的效率和水平,是企业综合竞争力的重要体现。获利能力是投资者评估企业风险的重要指标。盈利能力稳定的企业通常具有更强的抗风险能力,能够在市场波动和经济衰退时保持相对稳定的经营状况。本数据包含原始数据、参考文献、代码do文件(参考陶锋《数量经济技术经济研究》的计算过程)、最终结果数据名称:企业市场
- 4篇2章3节:三因素(2b × 3w × 2b)混合设计功效模拟实战,以抗高血压药物试验为例
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高血压作为全球范围内最常见且危害巨大的慢性疾病之一,持续威胁着公众健康。其复杂的发病机制和个体间显著的治疗反应差异,使得临床试验设计面临越来越高的挑战。尤其是在精准医学背景下,单因素分析已无法充分揭示药物疗效的动态变化及不同患者亚型的异质性。为此,采用多因素混合设计成为研究趋势,能够同时考虑治疗组别、时间变化及患者类型等多重因素及其交互作用,有效提高研究的科学性和解释力。然而,复杂设计也带来了样本
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最近在弄一个项目分析的时候,看到有一个后缀为”.sqlite”的数据文件,由于以前没怎么接触过,就想着怎么用python来打开并进行数据分析与处理,于是稍微研究了一下。SQLite是一款非常流行的关系型数据库,由于它非常轻盈,因此被大量应用程序采用。像csv文件一样,SQLite可以将数据存储于单个数据文件,以便方便的分享给其他人员。许多编程语言都支持SQLite数据的处理,python语言也不例
- android Launcher3横屏模式去除HOTSEAT
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对于Launcher3进行去抽屉式定制功能后(请参考:去抽屉式定制),现有项目整体横屏,导致部分定制失效。本文通过对Launcher3UI部分代码的trace研究,在横屏状态下,完成基本的适配工作。1.去除HOTESAT在privatevoidupdateHotseatIconSize(inthotseatIconSizePx)方法中,将hotseat整体的高度设置为0,即可不显示,无论横屏还是竖
- 农业物联网平台中的灌溉系统研究
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农业物联网和人工智能物联网数据分析python大数据毕业设计
研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台,整合土壤墒情监测与精准灌溉系统,通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言,结合MySQL数据库进行数据存储与管理,利用ECharts.js实现数据可视化展示,并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括:1)构建实时土壤墒情监测网络,通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
- 文心大模型及百度大模型内容安全平台齐获信通院大模型安全认证
百度安全
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近日,文心大模型与百度大模型内容安全平台——红线大模型双双荣获中国信息通信研究院泰尔认证中心颁发的“大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书”,且二者的认证级别皆“增强级”的最高级别。大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书本次认证基于《电信和互联网大规模预训练模型安全评测指标和方法》(TLC073-2024),此标准由中国信息通信研究院牵头制定,旨在为大规模预训练模型提供安全评测的风险项
- 基于opencv的疲劳驾驶监测系统
博主介绍:java高级开发,从事互联网行业多年,熟悉各种主流语言,精通java、python、php、爬虫、web开发,已经做了多年的毕业设计程序开发,开发过上千套毕业设计程序,没有什么华丽的语言,只有实实在在的写点程序。文末点击卡片获取联系技术:python+opencv+dlib1、研究背景研究背景随着交通运输业的迅猛发展,汽车保有量持续攀升,道路交通流量大幅增加,疲劳驾驶已成为引发交通事故的
- python allure报告_Pytest+Allure 定制报告
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前言:最近在研究接口自动化的框架,好的测试报告在整个测试框架起到至关重要的部分。终于被我发现一个超好用的报告框架,不仅报告美观,而且方便CI集成。就是它,就是它:AllureTestReport!!!先上一张报告效果图:python版本及必要库python3.5pytest3.3.3pytest-allure-adaptor1.7.9一、环境配置安装Python依赖库:pip3installpyt
- Telegram安装程序中的隐匿威胁:木马样本深度剖析
Bj陈默
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一、引言:危机四伏的下载在数字化时代,即时通讯软件已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。Telegram,以其强大的加密功能、丰富的群组和频道资源,吸引了全球众多用户。然而,随着其用户基数的不断扩大,Telegram也逐渐成为网络犯罪分子的目标。近年来,Telegram安装程序捆绑木马的事件频发,给用户的信息安全带来了极大的威胁。2025年3月,安全研究人员发现一款仿冒IndusInd银行应
- 深入解析 GARbro 解锁加密封包的技术机制
引言在数字内容处理领域,尤其是涉及视觉小说等游戏资源的操作时,加密封包的处理是一项关键且复杂的任务。GARbro作为一款专门用于浏览和提取视觉小说资源的工具,在面对加密封包时,其解密过程涉及一系列精细且专业的技术流程。理解GARbro如何解开加密封包,不仅对游戏开发者、资源爱好者具有重要意义,也为深入研究游戏资源保护与管理机制提供了切入点。GARbro的工作环境与基础操作运行环境搭建GARbro的
- 大语言模型应用指南:谷歌 Gemini 简介
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型应用指南:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
- 用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析
1.引言:人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力,有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。其拟人化的特性使其在执行类人操作任务(如运动和操纵)方面具有独特优势。深度强化学习(DRL)作为一种前景广阔的无模型方法,能够有效控制双足运动,实现复杂行为的自主学习,而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著
- Python 3.7 安装包及详细安装指南:助你轻松搭建开发环境
金琴莺
Python3.7安装包及详细安装指南:助你轻松搭建开发环境python3.7安装包附安装教程.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/a278c项目介绍在编程的世界里,Python以其简洁易读的语法和强大的功能,成为了众多开发者的首选语言。然而,对于初学者或需要在Windows系统上搭建Python开发环境的用户来说,安装Python可能是
- Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话
skywalk8163
人工智能xcodeidekaggleKimiAudio
KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型,能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。主要功能包括:通用功能:处理各种任务,如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话。最先进的性能:在众多音频基准测试中取得SOTA结果(见评估和技术报告)。大规模预训练:对超过1300万小时的各种音频数据
- Notepad--下载安装教程
以下是Notepad–的下载和安装教程(以Windows系统为例):1.下载Notepad–访问官网打开浏览器,进入Notepad--的官方GitHub页面:https://github.com/cxasm/notepad–加载慢可以直接访问gitee下载:https://gitee.com/cxasm/notepad–/releases/tag/v3.2选择下载版本在页面右侧的“Releases
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
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深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- FFmpeg开发笔记(四十四)毕业设计可做的几个拉满颜值的音视频APP
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ffmpeg笔记音视频
合集-FFmpeg开发实战(53)1.FFmpeg开发笔记(一)搭建Linux系统的开发环境2023-04-162.FFmpeg开发笔记(二)搭建Windows系统的开发环境2023-04-293.FFmpeg开发笔记(三)FFmpeg的可执行程序介绍03-094.FFmpeg开发笔记(四)FFmpeg的动态链接库介绍03-105.FFmpeg开发笔记(五)更新MSYS的密钥环03-166.FFm
- FFmpeg 超级详细安装与配置教程(Windows 系统)
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人工智能ffmpegaipython深度学习
FFmpeg是一款功能强大的开源多媒体处理工具集,能够进行音视频的编码、解码、转码、混流、推流、滤镜、格式转换等多种操作。本教程将详细介绍如何在Windows系统上安装和配置FFmpeg,并提供一些常用的使用示例,助你从入门到基本掌握。目录什么是FFmpeg?Windows系统下安装FFmpeg️步骤1:下载FFmpeg步骤2:解压文件步骤3:配置环境变量步骤4:验证安装FFmpeg基本使用入门1
- 提升自动驾驶导航能力:基于深度学习的场景理解技术
星辰和大海都需要门票
路径规划算法自动驾驶深度学习人工智能
EnhancingAutonomousVehicleNavigationUsingDeepLearning-BasedSceneUnderstanding提升自动驾驶导航能力:基于深度学习的场景理解技术摘要-为应对复杂环境下的自动驾驶导航,系统高度依赖场景理解的准确性。本研究提出一种基于深度学习的新方法,将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc