- 在Ubuntu24.04搭建VLLM, SGLang 和 LangChain环境
小熊冲!冲!冲!
AIubuntulangchainai毕业设计
在Ubuntu24.04搭建VLLM,SGLang和LangChain环境[!NOTE]概述整片文章是笔者的回忆(白天忙碌了一天,晚上进行的总结),所以有些地方的描述可能有误差,本文更多的是大体方向问题,细节步骤不是本文的重点,见谅!!!如何安装Ubuntu24.04制作启动U盘,作者使用的是rufus.exe工具下载Ubuntu24.04的ISO镜像使用rufus.exe工具刷入Ubuntu22
- xgboost原理
茶尽
阅读XGBoost与BoostedTree基学习器:CART每个叶子节点上面有一个分数不够厉害,所以找一个更强的模型treeensemble对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和目标函数采用boosting(additivetraining)方法,每一次都加入一个新的函数。依赖每个数据点上的误差函数的一阶导数和二阶导(区别于GBDT)。树的复杂度复杂度包含了一棵树里面的叶子个数和输出分数的L2模
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- MATLAB SIMULINK中的PI控制器模型设计与实现
安检
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在MATLAB的SIMULINK环境中,PI控制器通过比例和积分元素的结合来提高系统性能,消除稳态误差。本文介绍如何在SIMULINK中搭建和实现PI控制器模型,包括创建模型、添加及连接模块、配置参数、编写S-Function代码、进行仿真与分析,并可能封装模型以供重复使用。这些步骤帮助工程师通过迭代和参数调整找到最佳控制策略。1.SIMULINK中PI控制器
- 行业级开源无人机目标追踪,高空助力抓贼!
阿木实验室
无人机目标跟踪
活久见!成都一高楼惊险无人机抓小偷视频中危险动作,请勿模仿!本次实验中我们使用的是Prometheus600(P600)行业级无人机研发平台(此平台适用于无人机行业应用开发与室外环境下的无人机算法验证),搭配三轴吊舱,采用了SiamRPN框选跟踪算法,通过目标框的高度估算相机到目标的直线距离,再根据目标中心到画面中心的像素误差计算,获得目标载相机坐标系下的位置。控制节点接收到消息后,结合相机质心到
- 预付费电表:智能用电新选择
18321690529
网络
一、预付费电表简介预付费电度表又叫做定量电能表、IC卡电度表,除了具有普通电能表的计量功能外,特别的是用户先买电,买电后才能用电,若用完电后用户不继续买电,则自动切断电源停止供电。其工作原理主要由电能计量部分和微处理器MCU控制部分组成。电能计量部分采用专用的集成电能计量芯片将电压和电流的采样信号进行计算,产生代表电能的计量脉冲直接用于电能误差校验,并同时给MCU的功能处理部分进行电能计数;微处理
- 2019-01-23 主成分的数量K
奈何qiao
平均平方映射误差(AverageSquaredProjectionError):PCA就是要将该量最小化。它是原始数据x和映射值x_approx(i)之间的平方差。数据的总变差(TotalVariation):它是这些样本x(i)的长度的平方的均值。一个常见的选择K值的经验法则是选择能够使得它们(平均平方映射误差、数据的总变差)之间的比例小于等于0.01的最小的k值。0.01用PCA的语言说就是保
- 卡尔曼滤波器噪声方差设置对性能影响的仿真研究
神经网络15044
仿真模型深度学习算法阿里云人工智能图像处理深度学习
卡尔曼滤波器噪声方差设置对性能影响的仿真研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言卡尔曼滤波器是一种广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统等领域的递归估计算法。它通过对系统状态的最小均方误差估计,能够有效地从含有噪声的观测数据中提取出真实的状态信息。在实际应用中,卡尔曼滤波器的性能很大程度上取决于对系统噪声和观测噪声
- 高密度客流统计精度↑31%!陌讯时序建模算法在智慧交通的实战解析
原创声明:本文技术方案解析基于“陌讯技术白皮书”(2025),实测数据来自边缘计算实验室及行业部署案例。一、行业痛点:动态客流统计的三大挑战据《智慧交通AI落地报告》统计,传统客流统计方案在复杂场景中存在明显缺陷:高密度遮挡:地铁站高峰时段目标重叠率超60%,导致漏检率激增光照突变:室外遮阳棚/玻璃幕墙区域照度变化达10^5lux/s轨迹干扰:行人逆行、滞留造成统计误差超35%图1:地铁闸机口客流
- 高层PCB的制造工艺与质量检测要点
捷配科技
PCB大全制造pcb工艺捷配
在12层PCB的制造中,层间对准误差每超过1μm,过孔失效概率就上升3%;蚀刻精度每偏差2μm,50Ω阻抗就会偏离1.5Ω——这正是高层PCB(通常指8层及以上)制造的严苛之处。相比4层PCB,高层PCB的制造工序增加60%,质量控制点从20个增至50个,成为高端电子设备量产的关键瓶颈。PCB批量厂家的实践显示,通过高精度层压、激光钻孔和全流程检测,能将10层PCB的良率从70%提升至90%,为5
- mysql 和oracle的选择
思静鱼
#Java开发常见问题mysqloracle数据库
MySQL和Oracle都是优秀的关系型数据库管理系统,但在某些特定场景下,Oracle可能是更合适的选择。以下是不适合使用MySQL而应该选择Oracle的典型情况:1.超大规模企业级应用(高并发、海量数据)适用场景银行核心交易系统(每秒数千笔交易)电信级计费系统(PB级数据,高一致性要求)证券交易所实时交易(毫秒级响应,零误差)Oracle优势更强的扩展性:支持TB/PB级数据,MySQL单表
- LangGraph篇-人机交互
码农Q!
人机交互开源agi人工智能深度学习transformer服务器
Human-in-the-loop(人机交互)人机交互(或称“在循环中”)工作流将人类输入整合到自动化过程中,在关键阶段允许决策、验证或修正。这在基于LLM的应用中尤其有用,因为基础模型可能会产生偶尔的不准确性。在合规、决策或内容生成等低误差容忍场景中,人类的参与通过允许审查、修正或覆盖模型输出来确保可靠性。使用案例基于LLM应用中的人机交互工作流的关键使用案例包括:️审查工具调用:人类可以在工具
- 神经网络过拟合处理:原理与实践
慕婉0307
神经网络神经网络深度学习机器学习
一、过拟合概述1.1什么是过拟合过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。这通常意味着模型过于复杂,已经"记住"了训练数据的细节和噪声,而不是学习到数据的普遍规律。1.2过拟合的表现特征训练集上的准确率很高,但验证集/测试集上的准确率明显较低训练误差持续下降,但验证误差在某个点后开始上升模型对训练数据中的小波动/噪声过于敏感1.3
- JavaScript 浮点数计算精度错误示例
连杰李
JAVA开发中遇到的问题javascript开发语言ecmascript
JavaScript浮点数计算精度错误示例在JavaScript中,浮点数精度问题源于其使用IEEE754双精度浮点数标准(64位二进制表示)。这种表示法无法精确表示某些十进制小数,导致计算出现微小误差。以下是典型示例:示例1:基础加法错误//预期:0.1+0.2=0.3console.log(0.1+0.2===0.3);//输出:falseconsole.log(0.1+0.2);//输出:0
- R语言的分位数回归实践技术高级应用
梦想的初衷~
R语言生态农业r语言回归
回归是科研中最常见的统计学研究方法之一,在研究变量间关系方面有着极其广泛的应用。由于其基本假设的限制,包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷:(1)对于异常值非常敏感,极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差;(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求,如果数据不符合指定的分布,结果同样是不可信的;(3)只能估计因变量的条件均值,不能估计自变量对因变量分位点的不同影响。分位数
- 30天打牢数模基础-支持向量回归SVR讲解
您好啊数模君
30天打牢数模基础回归支持向量回归SVR数学建模2025数学建模国赛
案例代码实现一、代码说明本代码模拟了城市夏季10天的电力负荷数据(240条),使用支持向量回归(SVR)解决非线性回归+抗异常值问题。核心步骤包括:模拟符合非线性关系(温度U型曲线、小时高峰)和异常值的数据;数据预处理(特征标准化);网格搜索调参(优化C、gamma、epsilon参数);模型训练与评估(对比SVR与线性回归的性能);结果可视化(真实值vs预测值、误差分布)。二、完整代码impor
- 21. 反向传播、优化器、模型的训练
啥都想学的大学生
小土堆--Pytorch学习pytorch
反向传播、优化器、模型的训练1.什么是反向传播在我们从输入层对数据进行一系列的操作,包括特征提取、函数激活、维度变换等,从输入层到输出层的各种变换可以称为前向传播。前向传播的用处是为了对输入数据转换为我们需要的回归值或者标签类别值,但是这种输出结果往往是有偏差的,这种偏差是通过误差函数进行计算的。当我们构建了一个完整的前向传播结构后,就需要考虑如何使用误差来优化我们的网络结构。常见的优化算法包括梯
- 水电站自动化升级:Modbus TCP与DeviceNet的跨协议协同应用
水电站的自动化系统就像一个精密的“神经中枢”,既要应对水流变化带来的动态负载,又得保证闸门启闭、水轮机调节等关键动作的精准性。我们去年参与的某水电站改造项目里,就遇到了一个典型问题:中控室的施耐德PLC采用ModbusTCP协议进行数据传输,而负责执行闸门开度调节、水轮机导叶控制的伺服驱动器却只支持DeviceNet协议。这种“语言不通”导致设备联动迟滞,有时甚至出现调节误差超标的情况,直接影响发
- BQ4050RSMR DIOTEC高精度锂电池保护与电量监测芯片 集成保护+计量+通信
BQ4050RSMRDIOTEC智能电池保护芯片一、产品简介BQ4050RSMR是DIOTEC推出的高精度锂电池保护与电量监测芯片,集成了过充/过放保护、电量计量、温度监测三大核心功能。专为电动工具、储能系统、医疗设备等高端锂电池应用设计,以±1%的电量测量精度和多重安全保护机制,重新定义电池管理标准!二、核心功能与优势军工级精度监测±1%电量测量误差(全温度范围),比行业标准提升2倍精度支持4-
- 机器学习—交叉验证
hwang_zhic
1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率”,学习器在训练集上的误差称为“经验误差”或“训练误差”,在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们需要的是泛化误差低的学习器,但是我们只能习得一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器。然而,如果学习器把训练样本的自身的一些特点当做了所有潜在样本都具有的一般性质,会导致泛化性能下降,这称为“过拟合”,相对的“欠拟合”是指对样
- 大模型微调技术的详细解析及对比
老兵发新帖
人工智能大数据
以下是四种主流大模型微调技术的详细解析及对比,结合技术原理、适用场景与性能表现进行说明:1.Full-tuning(全量微调)核心原理:加载预训练模型的所有参数,用特定任务数据(通常为指令-回答对)继续训练,更新全部权重。相当于对模型整体知识结构进行重构。操作流程:加载预训练模型;用任务数据集(如分类文本)和优化目标(如最小化误差)训练;所有参数参与梯度更新。优势:模型充分学习任务特征,效果通常最
- 微信公众号定位
任小栗
微信公众号微信
系列文章目录通过高德地图坐标转换接口,完成微信wx.getLocation()jsdk坐标转换,实现定位高精确度效果微信公众号定位系列文章目录前言一、下载高德二、封装地图组件,vantUI三、拖拽组件,vantUI前言一起开始在百度找了坐标转换,腾讯地图转换成百度地图坐标等等方法但是误差还是很多很难搞,后来看高德原生的地图api里面有浏览器精确定位,我就想着搬到微信公众号,但是公司比较穷,用不起h
- 量子计算机的操作系统:开源生态与核心架构全景图
109702008
量子计算量子计算人工智能
副标题:从日本OQTOPUS到中国启科,开源如何重塑量子计算未来一、量子操作系统:重新定义“资源管理”传统操作系统管理CPU与内存,量子操作系统(QOS)的核心使命是操控“量子态”:硬件控制层:通过精密脉冲(微波/激光)操纵量子比特,实时校准误差(类似设备驱动层)资源管理层:调度量子比特、编译优化电路、协调量子-经典混合计算(核心“内核”功能)应用接口层:提供Qiskit/Cirq等编程框架(用户
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 7篇1章7节:机器学习算法解读,与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一,其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型,并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤,包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估,帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中,机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导
CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能:计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差,
- 2018-05-15
88e94d537f85
更换配件前一定要比对好,避免出现误差,晚上安装3系减震器,最后一看拿反了,明天在拿一根,细节决定成败,以后注意好,加油
- 自编码器表征学习:重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析
码字的字节
机器学习自编码器重构误差隐空间
自编码器基础与工作原理自编码器(Autoencoder)作为深度学习领域的重要无监督学习模型,其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构,本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统,却在实现这一看似简单目标的过程中,意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
- 人工神经网络的拓扑结构,神经网络的神经元结构
快乐的小蓝猫
神经网络深度学习人工智能rnn
bp神经网络BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经
- 【华为OD机试真题 Python语言】135、采样过滤 | 机试真题+思路参考+代码解析
KFickle
华为odpython华为华为OD机试真题采样过滤
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1二、思路参考三、代码参考作者:鲨鱼狼臧个人博客首页:鲨鱼狼臧专栏介绍:2024华为OD机试真题,使用Python进行解答,专栏每篇文章都包括真题,思路参考,代码分析,思路参考超过百字,欢迎大家订阅学习一、题目题目描述在做物理实验时,为了计算物体移动的速率,通过相机等工具周期性的采样物体移动距离。由于工具故障,采样数据存在误差甚至相误的情况。需要通过一个算法过滤
- 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
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- 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