- 百度快速收录2025秒收方法实战解析
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医疗门户网站48小时收录奇迹2023年底,某三甲医院官网改版后遭遇收录难题。通过我们部署的蜘蛛池智能调度系统,配合标题关键词矩阵布局(含’标题内提取’技术),成功实现48小时内全站收录。核心操作步骤:页面指纹构建采用动态TDK模板(例:『科室{科室}科室{病症}_${年份}最新诊疗方案』)植入地域长尾词(如’北京医保报销政策’)蜘蛛池配置方案#智能蜘蛛路由算法示例defschedule_spide
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- 生成对抗网络优化医疗影像分析方法
智能计算研究中心
其他
内容概要生成对抗网络(GAN)在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术,构建了跨机构医疗影像协同分析框架,在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是,算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明,将联邦学习
- 养生鲜知酒世界语意合™
花间流风
琴语言学习编程实战100讲几何学情感分析矩阵
养生鲜知酒世界语意合™介绍世界语意合™:无极养生鲜知酒™低代码爬虫插件生成平台,一切人文美篇都含共同的特点:鲜醇如酒,回味悠长,水不在深有龙则灵,山不在高有仙则灵,吐纳健身,诵致养生,气质达人,和气生财,平易近人,和悦泛函,慧极必伤,情深不寿,阳明心学,温文如玉,谦谦君子,神童晏殊启智音律宝典。琴生生物机械科技工业研究所国医学院医疗力量中心。云藏山鹰社会科学概论报告天下才气共一斗,云藏山鹰独占八分
- 【DuodooTEKr】基于Odoo18 Maintenance设备模块与ZXing扫码技术实现医疗器械DHR无纸化追溯技术方案
邹工转型手札
风吟九宵Odoo18开源Duodoo开源制造人工智能开源物联网python
作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年3月10日一、行业现状与需求痛点1.1医疗器械行业DHR管理现状传统纸质记录存在的合规风险FDA21CFRPart11对电子记录的特殊要求生产设备、检验设备、环境监控等多系统数据孤岛1.2典型业务场景分析原材料批次追溯(需关联供应商批号、效期)生产工序执行验证(人员、设备、参数三位一体)灭菌批次与产品追溯的强关联设备维护记录与产品生产周期的对
- Python 爬虫实战:开放数据集抓取与大数据分析应用
西攻城狮北
python爬虫数据分析
引言在数据驱动的时代,开放数据集成为了各领域研究和应用的宝贵资源。通过抓取和分析开放数据集,我们可以挖掘出有价值的信息,为决策提供支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取开放数据集,并进行大数据分析应用。一、项目背景与目标1.项目背景随着信息技术的飞速发展,越来越多的机构和组织开始开放其数据集,以促进创新和研究。这些开放数据集涵盖了各个领域,如气象、交通、医疗、金融等。通过抓取和分析这
- 第二篇:中国企业数据治理现状与典型挑战
小技工丨
数据治理人工智能网络大数据数据治理
中国企业数据治理现状与典型挑战引言随着数字经济的快速发展,数据已成为企业的核心战略资产。然而,中国企业在数据治理实践中仍面临诸多挑战。本文将深入分析中国企业数据治理的现状,对比金融、医疗、制造业等不同行业的数据治理成熟度,梳理相关政策法规驱动因素,剖析企业普遍面临的数据治理痛点,并通过典型案例深入探讨数据治理项目失败的根本原因,为企业构建有效的数据治理体系提供参考。1.行业扫描报告1.1金融/医疗
- 医疗诊断 AI Agent:LLM 在临床决策支持中的角色
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能人工智能大数据机器学习ai
《医疗诊断AIAgent:LLM在临床决策支持中的角色》文章撰写步骤撰写一篇深度、思考、见解的专业技术博客文章,需要严谨的逻辑思维和结构化的内容组织。以下是《医疗诊断AIAgent:LLM在临床决策支持中的角色》文章的具体撰写步骤:1.准备工作明确目标:确保撰写文章的目标明确,比如提高读者对LLM在医疗诊断中的应用理解,或是解决具体的技术问题。收集资料:搜集相关资料,包括研究论文、技术文献、实际案
- TDE透明加密:免改造实现SQLServer数据库安全存储
安 当 加 密
sqlserver数据库
引言:数据安全已成企业生命线在数字经济时代,SQLServer作为全球企业级数据库市场的核心引擎,承载着金融交易记录、医疗档案、智能制造数据等核心资产。然而,勒索软件攻击、内部泄密、备份泄露等威胁频发,仅2024年全球因数据库安全漏洞造成的损失已超320亿美元。传统防火墙与权限管理难以应对存储介质窃取、高权限滥用等风险,而安当TDE透明加密组件通过创新技术,为SQLServer数据库构建了从存储层
- DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析:谁才是你的最佳助手
lifire_H
人工智能chatgptDeepSeekGrok
在AI技术爆发的今天,DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点,看完就知道该选谁干活了!一、四大金刚的看家本领1.DeepSeek:省钱小能手这个国产AI最擅长精打细算,训练成本只要557万美元(其他家动不动上亿),就像用奥拓的钱造出了奥迪。它在金融、医疗等专业领域特别灵光,处理中文合同比老外AI强得多。不过看图能力还停留
- 微软AI开发者挑战赛 | 报名倒计时,抓紧最后机会!
microsoftazure
各位开发者们,注意啦!机会稍纵即逝!备受瞩目的微软AI开发者挑战赛即将迎来关键节点:活动报名即将截止,仅剩最后5天!无论你是AI技术的狂热爱好者,还是希望用创新改变世界的开发者,这都是你展示才华的绝佳舞台!报名倒计时,抓紧最后机会!本次挑战赛以AzureAI开发、工具及智能体(Agent)为核心,鼓励开发者将AI技术应用于实际场景。无论是设计智能金融分析工具、开发医疗助手,还是优化市场策略……这些
- 0312-PromptMRG:诊断驱动的医疗报告生成提示
m0_65156252
学习笔记
1,摘要:提出了诊断驱动的医疗报告生成提示(PromptMRG),这是一个新的框架,旨在通过诊断感知提示的指导提高MRG的诊断准确性。具体来说,PromptMRG是基于编码器-解码器架构,并带有一个额外的疾病分类分支。在生成报告时,来自分类分支的诊断结果将被转换为令牌提示,以显式地指导生成过程。为了进一步提高诊断准确性,我们设计了跨模态特征增强,通过利用预训练CLIP的知识,从数据库中检索相似的报
- 图像识别技术与应用
超帅的好吧
笔记
第一节课这节课了解了这门专业的就业职位:工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含:数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下
- 计算机软著项目推荐
yzx991013
python数据库算法线性回归回归机器人
作为学生用户,软件技术专业一、选题方向建议非热门领域工具类软件避免人工智能、元宇宙等当前审核严格的热门方向。优先选择实用工具类软件,如数据处理工具、代码优化插件、校园管理系统(如考勤、选课、实验室预约系统)等。行业垂直应用针对教育、医疗、金融等细分领域开发软件,例如:学生成绩分析系统医疗数据管理工具小型金融计算器(如利息、汇率转换)。模块化拆分开发将复杂系统拆分为独立
- 嵌入式系统测试必备:9大理由解析报告与可追溯性的重要性(附工具推荐TESSY)
在嵌入式系统的软件测试项目中,报告和可追溯性至关重要,原因有多个。它们是确保嵌入式系统可靠、合规且高质量的基础。报告和可追溯性不仅支持有效的项目管理,还促进了维护和调试,并为审计及持续改进工作提供了必要的文档支持。理由1:合规性嵌入式系统常用于汽车、航空航天、医疗设备和工业控制系统等关键应用领域。这些行业受到严格的法规和标准约束(例如ISO26262、DO-178C、IEC62304)。全面的报告
- 基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
- BY组态-低代码web可视化组件
by组态软件
低代码前端
简介BY组态是集实时数据展示、动态交互等一体的全功能可视化平台。帮助物联网、工业互联网、电力能源、水利工程、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等场景快速实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方案。具有实时监控、多样、变化、动态交互、高效、可扩展、支持自动算法、跨平台等特点,最大程度减少研发和运维的成本,并致力于普通业务人员0代码开发实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方
- 豆包AI:打破智能边界,开启“人人可编程”的AI普惠时代
Herbig
AI人工智能
在人工智能技术狂飙突进的2024年,全球AI工具用户已突破12亿,但企业AI落地率仍不足35%——高昂的开发成本、复杂的技术门槛与碎片化的场景需求,如同三重枷锁禁锢着智能革命的红利释放。当大多数AI平台还在比拼模型参数时,豆包AI以“零代码交互+多模态引擎+垂直场景精调”的创新架构,正在重塑人机协作的范式。这款由字节跳动火山引擎团队打造的智能平台,不仅让AI开发效率提升400%,更在医疗、教育、工
- 大语言模型(LLM)的微调与应用
AI Echoes
语言模型人工智能自然语言处理
一、微调与应用的核心区别目标差异微调(Fine-tuning):针对预训练模型进行参数调整,使其适应特定任务或领域(如医疗问答、法律文本分析)。需通过有监督微调(SFT)或低秩适配(LoRA)等技术优化模型权重。应用(Application):基于现有模型的能力构建实际系统(如智能客服、文档摘要),侧重于工程化集成和交互设计,通常不修改模型参数,而是通过Prompt工程、RAG(检索增强生成)或A
- 医院DEEPSEEK辅助应用
cainiaojunshi
智慧城市
一、背景介绍1.1国家政策支持《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》《“十四五”全民健康信息化规划》《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》的发布。明确了84个AI在医疗健康领域的应用场景,涵盖了预防、诊断、治疗、康复等全流程。涉及医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展以及医学教学科研等多个关键领域。国家层面明确将人工智能作为医疗领域新质生产力的核心驱动力,推动AI与临床诊疗、医院管理深度融
- 安当TDE透明加密技术:为Manus大模型构建用户会话数据保护的“安全金库”
安 当 加 密
安全
摘要在人工智能技术深度落地的今天,大模型开发者面临的核心挑战已从算法优化转向数据安全。作为垂直领域大模型的代表,Manus凭借其强大的语义理解与个性化交互能力,在金融、医疗、教育等行业获得广泛应用。然而,其海量的用户会话数据存储与调用场景,也面临着数据泄露、非法篡改等安全威胁。上海安当基于TDE(TransparentDataEncryption)透明加密技术,推出了一套针对Manus大模型的用户
- 单片机实现的数字电压表设计
赵阿萌
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文介绍了使用单片机设计和实现数字电压表的项目,包括信号采集、单片机编程、数据显示、电源管理、误差校正、用户界面和安全措施等关键步骤。项目文件中包含了源代码、设计文档和原理图等详细信息,是单片机应用的实践案例。1.信号采集技术应用1.1信号采集的重要性在现代电子系统设计中,信号采集技术扮演着至关重要的角色。无论是在工业自动化、医疗监测还是环境检测等领域,准确地
- 从灾备到未来:HyperBDR助力某国家级社会保障机构启动跨云容灾,激活数字化引擎
万博智云
案例展示公司新闻新闻资讯HyperBDR云容灾客户案例社会保障机构大规模容灾
"HyperBDR令人惊喜,它满足了我们当前的合规和恢复需求,也与我们追求的更加深度的技术融合、持续创新与优化的战略布局相吻合。我们将从灾备体系出发,探索更多基于云原生技术的解决方案,应对未来更为复杂的挑战。"——JuanMartínez,该国家级社会保障机构业务连续性及灾备管理总监一、背景2023年8月,一所国家级社会保障机构的数据中心突发电力中断,致使业务系统停摆近1天,影响医院等医疗机构正常
- DeepSeek行业应用案例——办公
未来智慧谷
DeepSeek人工智能AI办公
一、简介在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,DeepSeek以其强大的技术实力,如同一股创新的洪流,席卷众多行业,为各领域带来了前所未有的变革与突破。本案例集初步收录了40多个来自农业、制造业、汽车行业、手机行业、智能家居、物流、云服务、办公、网络安全、金融、医疗、教育等多个关键行业的应用案例。从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉,到推动制造业生产故障预警与产品质量提升;从优化汽车智能交互体验与智能驾驶
- 重大安全威胁!全球近5W个访问管理系统存在严重安全漏洞
FreeBuf-
安全网络web安全
荷兰IT安全咨询公司Modat发现,全球范围内部署的约49,000个访问管理系统(AMS)存在严重的安全漏洞。这些系统本应通过密码、生物识别和多因素认证等身份验证方法控制建筑物访问,然而却因关键配置错误导致敏感数据暴露,使设施面临未经授权进入的风险。此次发现暴露了一个跨越多个领域的重大全球性安全威胁,涉及医疗、教育、制造、建筑、石油行业和政府机构等。漏洞带来双重威胁访问管理系统通过多种方法验证用户
- 鸿基智启:东土科技为具身智能时代构建确定性底座
一RTOS一
科技人工智能鸿道Intewell操作系统
人类文明的每一次跨越都伴随着工具的革新。从蒸汽机的齿轮到计算机的代码,生产力的进化始终与技术的“具身化”紧密相连。当大语言模型掀起认知革命,具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。在这场革命中,东土科技以自主研发的鸿道Intewell工业操作系统与MaVIEW开发平台,为智能体的“大脑”与“肢体”架起确定性桥梁。具身智能:物理世界的认知革命具身智能(E
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理