我们在Myeclipse2017中没有 Dynamic Web Project 选项卡，是怎么回事？...解释一： Dynamic Web Project 是Eclipse的项目，与其对应的有Static Web Project，前者指动态web项目，包含一些动态代码，如java，而Static Web...也就是说，Web Project是Myeclipse扩展后的项目，而Dynamic Web Project是Eclipse自带的分类，在Myeclipse中，Web Project具有Dynamic Web
传统神经网络的问题 到目前为止，图像分类问题上最先进的方法是CNN。 而CNN的工作原理，是将每一层对应的特征累积起来，从寻找边缘开始，然后是形状、再识别实际的对象。...我们把卡戴珊姐姐旋转180°： 出现这个问题的原因，用行话来说是旋转的程度超出了最大池化（maxpooling）所带来的旋转不变性（invariance）的限度。...你应该能看出来，这样来定义，神经网络就不会把畸形版卡戴珊姐姐也认作人脸了。 这种新架构还更善于从不同角度来识别形状，它在下面这个数据集上，可以获得更高的精度。...这是一个著名的手写数字的数据集，是测试机器学习算法的良好基准。...P.S.下面是一个很棒的视频，建议大家花时间看看。（这是Hinton在2012年的一次演讲，主题是《Does the Brain do Inverse Graphics？》，大脑做逆向图么？）
简单的讲，NAT（Network Address Translation，网络地址转换）是将IP数据报头中的IP地址转换为另一个IP地址的过程。...发报文过程：NAT设备查看报头内容，发现该报文是发往外网的，将其源IP地址字段的私网地址192.168.1.3转换成一个可在Internet上选路的公网地址20.1.1.1，并将该报文发送给外网服务器，...基站在这里可以认为是一个NAT设备，基站通过查询NAT路由表确定这条消息是发给哪个手机的。最终，消息成功发送到手机的微信程序中。...移动、联通NAT失效时间是5分钟，电信失效时间约30分钟（良心企业啊），这就是为什么微信每隔4.5分钟一定会有一个心跳（或别的消息）的原因。
一、什么是HttpOnly 根据Jordan Wiens一篇博客《No cookie for you!》...记载，HttpOnly cookie最初是由Microsoft Internet Explorer开发人员于2002年在Internet Explorer 6 SP1的版本中实现。...微软开发者网站介绍，HttpOnly是Set-Cookie HTTP响应头中包含的附加标志。...对于JavaEE 6之前的Java Enterprise Edition版本，常见的解决方法是使用显式附加HttpOnly标志的会话cookie值覆盖SET-COOKIE HTTP响应头 ?...更好的解决方法是处理先前设置的标志。实际上，SecurityWrapperResponse 的addCookie方法可以解决这个问题。我们可以编写一个servlet过滤器 ?
一、网站登录是怎么回事 在一个普通的网站开发中，Web Server怎么知道当前用户是谁？ ? 1. 典型WEB 在典型的WEB应用中，应用大致包含三类数据：用户数据、权限数据、业务数据。...下图是一个简单的描述。 ? 问题来了，在登录成功后的后续访问中，服务器是怎么知道当前请求的用户到底是谁呢？...我们都知道，HTTP是无连接的协议，每次浏览器的请求，对服务器来说都是一个新的请求，它怎么知道是上次登录的那个浏览器上发来的？ 这就要提到两个概念：Cookie和Session。...更安全合理的做法，是基于第三方成熟的解决方案进行定制，或者是参考这些方案，设计更符合环境特点的单点登录方案。...，用Ticket查到 Username ，因为 Ticket是 CAS Server 产生的，因此，所以 CAS Server 的判断是毋庸置疑的。
换刀点 所谓换刀点是指刀架自动转位时的位置。大部分数控车床，其换刀点的位置是任意的，换刀点应选在刀具交换过程中与工件或夹具不发生干涉的位置。...还有一些机床的换刀点位置是一个固定点，通常情况下，这些点选在靠近机床参考点的位置，或者取机床的第二参考点来作为换刀点。...二、刀具补偿与刀位点 所谓刀位点是指编制程序和加工时，用于表示刀具特征的点，也是对刀和加工的基准点。数控车刀的刀位点如图所示。...所谓刀尖圆弧半径是指车刀刀尖圆弧所构成的假想圆半径（图中的r）。实践中，所有车刀均有大小不等或近似的刀尖圆弧，假想刀尖在实际加工中是不存在的。 3....刀补的取消用G40来执行，需要特别注意的是，G40必须与G41或G42成对使用。
前言知识1：什么是内存泄漏内存泄漏（Memory Leak）并不是指物理上的内存消失，而是在写程序的过程中，由于程序的设计不合理导致对之前使用的内存失去控制，无法再利用这块内存区域，程序中已动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放...2：垃圾回收GC我们知道Golang垃圾回收 (GC garbage collection) 是一种自动内存管理机制，即我们在程序中定义一个变量后，会在内存中开辟相应空间进行存储。...比较常见的是发生在 slice、time.Ticker、goroutine 等的使用过程中，本文将从Golang内存泄漏的一些常见场景来看内存泄漏，然后学习如何避免和排查。...并且我们是在 for 循环中定时执行 select，也就相当于每一次执行 select 我们都重新创建（实例化）了新的 time.After()，因此每一次执行 select time.After()...我们启动一个goroutine非常简单，如果没有按预期退出，直到程序退出时goroutine才退出，goroutine就泄漏了，goroutine泄漏的本质是channel阻塞，无法继续向下执行，导致此
CAS到底是怎么回事 为什么需要CAS 如何实现CAS 关于CAS和ABA 关于应用层的锁和CPU的锁的关系 参考 ---- 为什么需要CAS CAS全称为Compare And Set(比较并交换)...对于早期的CPU，总是采用的是锁总线的方式。具体方法是，一旦遇到了Lock指令，就由仲裁器选择一个核心独占总线。其余的CPU核心不能再通过总线与内存通讯。从而达到“原子性”的目的。...根据文档原文：如果是P6后的CPU，并且数据已经被CPU缓存了，并且是要写回到主存的，则可以用cache locking处理问题。否则还是得锁总线。...), curVal, newVal); // 这里是CAS 即这个代码的第一句和第三句可能看到的curVal是一样的，但是有可能造这个curVal在另一个线程ABA了。...解决的是多个进程并发访问同一块内存的问题。比起CPU的层级来说，应用层的锁可以多一个招数，叫做“让当前进程不可调度“。这个是OS提供的支持。
今天马哥教育要跟大家分享的文章是Python中的random是怎么回事？如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的， python入门新手和正在python学习的小伙伴快来看一看吧，希望能够对大家有所帮助 ！ 如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的，这就是我们这节课要给大家介绍的random，来看看到底是怎么一回事吧!...以上就是马哥教育今天为大家分享的关于Python中的random是怎么回事的文章，希望本篇文章能够对正在 python学习 和从事python相关工作的小伙伴们有所帮助，想要了解更多相关知识记得关注马哥教育官网
（http://surlymo.iteye.com/blog/2082684） 在这里，采用mysql数据库来实现这个功能。...微信access_token是2小时过期，为了保险起见，每隔1个小时就获取（刷新）一次access_token。...两个中控服务器的计时器一般是不同步的，多数情况下，两个中控服务器会一前一后（一个执行完了，另一个才执行）的执行这3步。...由于mysql数据库锁的存在，不可能同时更新同一条数据记录。...至此，分布式锁被转化成了mysql的行级锁。那mysql的行级锁又是怎么实现的呢（苦海无边，回头是岸）？不管怎样，mysql在单机上实现锁会容易多了。
我们检查一下我们的请求是否正确，并且确保请求的 URL 返回的是 JSON 格式的数据。...如果确认请求 URL 返回的是 JSON 格式的数据，那么可以使用函数将返回的字节类型数据转换为 JSON 对象。...ssl模块，那可能确实和前面那位uu说的一样，可能是底层OpenSSL库的问题有关。...解决办法人家也说了，更新一下版本，提醒你一下，如果是使用Linux操作系统，看看484安装了正确版本的OpenSSL库。...如果SSL错误是由于证书问题引起的，则可能需要添加以下代码来加载证书：jsonhtml=jsonresponse.read()import sslssl.
如果你对这5道题的回答，有3个或3个以上的“是”，那么说明你已经深陷“帕金森定律”的陷阱之中；如果你想从目前的困境当中解脱出来，就徐需要了解帕金森定律了，想要更进一步了解，就需要阅读《决定命运经典：帕金森定律
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。...其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。...SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。...SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。同时，SVM可以通过核方法进行非线性分类，是常见的核学习方法之一。...SVM是一种常见的监督学习算法，具有很好的泛化能力和较高的分类准确率。在实际应用中，SVM广泛用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。
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在启动Tomcat后，客户机首次访问Servlet时，tomcat装入和实例化Servlet，仅执行一次init()方法。无论有多少客户机访问 Servlet，...
什么是正态分布？ 正态分布是在统计分析最广泛应用的一类分布，自然界、社会、科研、生活、生产中的很多现象都被发现近似地服从正态分布，它无处不在，让你在纷繁芜杂的数据背后看到隐隐的秩序。...许多统计过程均依赖于总体正态性，是参数统计分析的前提。 提醒大家：对数据进行正态性检验时，大部分数据都会拒绝正态分布假设，只要数据样本大，数据接近正态分布即可接受。 SPSS如何进行正态分布检验？...以上分析过程是SPSS中能提供的比较全面，效率较高的正态检验方法。其他方法不再详细介绍，可参考SPSS相关教程。 不完全符合正态分布应该怎么办？...我的建议，深入研究你期望使用的统计分析方法，查看它适用条件的严苛程度，比如方差分析，它有“样本独立”“正态”“方差齐”的条件，首先，我们判断出方差分析对“样本独立”的条件是最为严苛的，但这个条件基本都满足...，同时，我们了解到方差分析模型本身的稳定性比较好，所以，可以认为，在样本充足的状况下，因变量不过分的偏态（非完全正态），是可以接受的。
说实话，一听到这个问题，我就有些心惊胆颤，因为我总觉得，他会把这个问题考虑得太简单，要知道，在ERP系统中，成本程序是相当难写的。...（了解更多内容，关注公众号：SAP Technical） image.png 一个合格的成本系统，至少有三方面的功能，一是标准成本，二是实际成本，三是差异分析。...价格的计算方法可能是加权平均，移动加权平均，先进先出，后进先出等，不同的企业会有不同的会计制度要求。当然，对于ERP软件本身，所有这些都是需要考虑的。 2、建立成本模型。
陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。...最简单的方法是按序读取每一个字建立标识索引并计算出现的次数值存入内存，如果是新字，值为1，如果是出现过的字则次数值累加上去。...但当数据记录达到上万上百万时，测试的结果告诉我们统计学上是有意义的了。 这又是怎么回事？我们回到源头上去看，为什么要做两组数据的统计分析比较？不可以就算出两组的平均值，比一比他们是否相同吗？...反正是否落在置信区间里否也可以用来判断统计学上是有意义还是没有意义）。落在里面我们就说是统计学上是没有意义的也就是两组数据的平均值是一样。...这样一来，结果就会是统计学上是有意义的：两组数据的平均值是不一样的。现有的统计方法运用在大数据时会带来这样的一种错误信息。
写在前面 前一篇文章简单写了双向加密的原理，ssh是我们使用比较多的一个命令，用于计算机之间的加密登陆，那么ssh协议是如何保证通信过程中的安全的呢？...整个过程是这样的： （- 1）远程主机收到用户的登录请求，把自己的公钥发给用户。 （2）用户使用这个公钥，将登录密码加密后，发送回来。...因为不像https协议，SSH协议的公钥是没有证书中心（CA）公证的，也就是说，都是自己签发的。...如果你是第一次登录对方主机，系统会出现下面的提示： ? 这段话的意思是，无法确认host主机的真实性，只知道它的公钥指纹，问你还想继续连接吗？...前者是你的公钥，后者是你的私钥。 远程主机将用户的公钥，保存在登录后的用户主目录的$HOME/.ssh/authorized_keys文件中。
#define RING_BUFFER_SIZE 128 问题3：为什么环形队列长度必须是2的n次方？...回答：因为在判断队列是否为满的时候，用到了RING_BUFFER_MASK，而RING_BUFFER_MASK的值为RING_BUFFER_SIZE-1，这个MASK为二进制全1，所以长度是2的n次方。...head_index 的值是一直++的，从0一直加到RING_BUFFER_MASK，然后再回到0继续加(形成一个环形)。...也就是说在入队列的时候，当判断到队列已满，head_index即将又回到tail_index位置时，这时就会把tail_index向前推一下，这样的效果是最初进入队列的那个数据被新入队列的数据覆盖掉了，...->head_index - buffer->tail_index) & RING_BUFFER_MASK) == RING_BUFFER_MASK; 可以体会到它的写法之高妙，head_index 是可能比
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