九路 九路
3年前
如何利用开发者社区提高自己的技术?
如何利用开发者社区提高自己的技术?记得刚从事互联网研发工作时,有一些同事,感觉什么技术都懂,前端,后端,数据库,样样通而且还有一门自己非常擅长的技术,当时是非常的羡慕,心想:啥时候我也能成为别人眼中的技术大牛多好当时月薪几千的我,一定要成为技术大牛,成为月薪过万(当然现在月入过万已经很平常了)尤其是做我们做技术研发的,每个人都想成为技术大牛,都个人都想高薪。
Easter79 Easter79
3年前
truncate恢复方法集合
truncate操作是比较危险的操作,不记录redo,不能通过闪回查询来找回数据,但是只要段所占用的块没有全部被重新占用的情况下,我们还是可以通过一些特殊的办法来找回truncate掉的数据,因为当Truncate命令发起之后,Oracle实际上并没有在删除底层数据块上的数据,而是要等到重用的时候才会把这一部分数据回收,于是这给了我们一个能够恢复数据库的机会
Peter20 Peter20
3年前
MySQL InnoDB MVCC机制吐血总结
:谈到MySQL事务,必然离不开InnoDB和MVCC机制,同时,MVCC也是数据库面试中的杀手问题,写这篇总结的目的,就是为了让自己加深映像,这样面试就不会忘记了。在搜索时发现关于MVCC的文章真的是参差不齐(老子真的是零零散散看了三个月都迷迷糊糊),所以这里集合了各家所言之后进行了自我总结,苦苦研究了许久,才得到的比较清晰的认知,这可能也是我目前最有深度
LeeFJ LeeFJ
1年前
Foxnic-Web 代码生成 (3) —— 配置模型
FoxnicWeb对模型体系进行了简化,默认创建PO和VO类,且VO继承自PO。其它代码基于PO和VO实现。当然开发者也可以按需自定义模型,但自定义模型并不建议手动创建,而是通过代码生成工具进行创建。  代码生成配置类的configModel方法将全部的模型配置集中于此,方便站在全局的高度理解与分析模型。开发者不必关心新建的模型应该放在哪个包下面,这些在代码生成配置上都已经定义,无需时时关注。  另外,由代码生成的模型有其规范和默认已经实现的方法,方便开发者的同时,也提高模型转换、克隆复制的性能。
Stella981 Stella981
3年前
EasyDSS高性能流媒体服务器开发RTMP直播同步输出HLS(m3u8)录像功能实现时移回放的方案
EasyDSS商用流媒体服务器解决方案是由EasyDarwin开源团队原班人马开发的一套集流媒体点播、转码与管理、直播、录像、检索、时移回看于一体的一套完整的商用流媒体服务器解决方案,支持RTMP推流,RTMP/HLS分发。\EasyDarwin如何支持点播和RTMP/HLS直播?EasyDSS!详情可访问easydss官网:http://www.
aws认证好过吗?aws关键有什么验证新项目
如今中国有很多人都是从业互联网技术工作中,假如大伙儿能够得到aws认证,华为认证,针对个人发展是特别有幫助的。许多互联网专业技术人员都想要知道aws认证好过吗,aws关键有什么验证新项目。什么叫aws认证是amazon(Amazon)企业的云计算技术IaaS和PaaS服务平台服务项目。AWS以用户为中心给予包含延展性测算,储存,数据库查询,应用软件以外的一整
李志宽 李志宽
3年前
互联网时代 我们每个人都是【小透明】
几年前,我提交了一个漏洞:几百万机票火车票订单用户名明文密码泄露。邮箱,用户身份证,姓名,密码,手机号等重要字段都可以直接明文读取,当时是利用mongodb数据库的未授权访问脚本,稍加修改,批量扫描后发现的漏洞,有国内多家科技媒体跟进报道,搞的我压力也很大,因为数据没有泄露,只是存在漏洞被我提交到360。这种就属于未能遵循简单基础的安全原则,锅可以由商家背。
Wesley13 Wesley13
3年前
DDOS防护原理
1.常见DDoS攻击分类DDoS粗略分类为流量型攻击和CC攻击。流量型攻击主要是通过发送报文侵占正常业务带宽,甚至堵塞整个数据中心的出口,导致正常用户访问无法达到业务服务器。CC攻击主要是针对某些业务服务进行频繁访问,重点在于通过精心选择访问的服务,激发大量消耗资源的数据库查询、文件IO等,导致业务服务器CPU、内存或者IO出现瓶颈,无法正常提供服务。比
Wesley13 Wesley13
3年前
17条避坑指南,获赞5K+,这是一份来自谷歌工程师的数据库经验贴
点击关注上方“杰哥的IT之旅”,设为“置顶或星标”,第一时间送达干货。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/dae4bd406f10ef773895e2b8da38cb2bb9a.jpg)作者:JaanaDogan机器之心编译参与:Panda、张倩「ACID
CBAM注意力模型介绍
近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。