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2005-02-13 09:58作者：張海兵 出處：EE部落格責任編輯：方舟摘自：http://www.yesky.com/475/1910975.shtml　＜一＞SQL注入簡介　　許多網站程式在編寫時，沒有對使用者輸入資料的合法性進行判斷，使應用程式存在安全隱患。使用者可以提交一段資料庫查詢代碼，（一般是在瀏覽器地址欄進行,通過正常的www連接埠訪問）根據程式返回的結果，獲得某些他想得知的資料，這就是所謂的SQL

名字：       valgrind是一個調試和剖析的程式工具集。概要用法：       valgrind [[valgrind] [options]] [your-program] [[your-program-options]]概述：       Valgrind是一個Linux下靈活的調試和剖析可執行工具。它由在軟體層提供綜合的       CPU核心,和一系列調試、剖析的工具組成。架構是模組化的，所以可以在不破壞現       有的結構的基礎上很容易的建立出新的工具來。     

    今天啟動apache時，報了“(OS 10013)以一種存取權限不允許的方式做了一個訪問通訊端的嘗試。 : make_sock: could not bind to address

Lzma(7-zip) 使用：在C目錄中有演算法檔案，進入Util\LzmaLib目錄，編譯產生LIB庫，匯出了以下兩函數，LzmaCompress 為壓縮函數，LzmaUncompress 為解壓縮函數。MY_STDAPI LzmaCompress(unsigned char *dest, size_t *destLen, const unsigned char *src, size_t srcLen,  unsigned char *outProps, size_t

引言：機器學習領域中所謂的降維就是指採用某種映射方法，將原高維空間中的資料點映射到低維度空間中。降維的本質是學習一個映射函數 f : x->y，其中x是未經處理資料點的表達，目前最多使用向量表達形式。 y是資料點映射後的低維向量表達，通常y的維度小於x的維度（當然提高維度也是可以的）。f可能是顯式的或隱式的、線性或非線性。當然還有一大類方法本質上也是做了降維，叫做feature

參考：http://www.programmer.com.cn/14528/處理器基本上會按照程式中書寫的機器指令的順序執行。按照書寫順序執行稱為按序執行（In-Order ）。按照書寫順序執行時，如果從記憶體讀取資料的載入指令、除法運算指令等延遲（等待結果的時間）較長的指令後面緊跟著使用該指令結果的指令，就會陷入長時間的等待。儘管這種情況無可奈何，但有時，再下一條指令並不依賴於前面那條延遲較長的指令，只要有了運算元就能執行。此時可以打亂機器指令的順序，就算指令位於後邊，只要可以執行，就先執行，

 好吧，其實我也不是IR專家，但是我喜歡IR，最近幾年國內這方面研究的人挺多的，google和百度的強勢，也說明了這個方向的價值。當然，如果你是學IR的，不用看我寫的這些基礎的東西咯。如果你是初學者或者是其他學科的，正想瞭解這些科普性質的知識，那麼我這段時間要寫的這個"資訊檢索X科普"系列也許可以協助你。（我可能寫的不是很快，見諒）至於為什麼名字中間帶一個字母X呢？

很多基礎知識有些遺忘了，也算作是一種複習。我盡量推導的關鍵的地方寫寫，建議大家還是要手動推一推公式增加理解。Linear Discriminant Analysis (也有叫做Fisher Linear Discriminant)是一種有監督的（supervised）線性降維演算法。與PCA保持資料資訊不同，LDA是為了使得降維後的資料點儘可能地容易被區分！假設未經處理資料表示為X，（m*n矩陣，m是維度，n是sample的數量）既然是線性，那麼就是希望找到映射向量a，使得

matlab繪圖的時候只用plot函數出來的圖不一定符合自己最想要的格式， 經常要對座標的數字、範圍、間隔做處理。雖然不是什麼很難的操作，但是確實常用，也容易忘記，所以就放在這裡說明一下：   x = (1:50);y = sin(x);plot(x,y,'-r*');xlabel('x name');% x軸名稱ylabel('y name'); legend('xxx'); %線條注釋,多條的話: legend('xxx','xxx2','xxx3'）xlim([2,

如引用請務必註明此文出自：http://www.cnblogs.com/xbinworldLLE     Locally linear embedding（LLE）[1]

座標圖上有各種數字和文字，因為圖的大小關係，經常會需要去調節字型的大小，這裡簡單列舉一下，以後想到了再補充~  通用方法：在繪製完成的圖裡面，點上面的edit plot，之後點你需要改的地方的右鍵，如果需要比較複雜的修改就雙擊圖片，之後再找需要改的地方。 設定方法：設定座標軸的數字大小，包括legend文字大小：set(gca,'FontSize',20); 設定x軸的標記文字大小(y軸同理ylabel)：xlabel(‘xxxx’,'fontsize',18);%

文章目錄 轉自： http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305848 轉自： http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305848一、Mat類型：矩陣類型，Matrix。    在openCV中，Mat是一個多維的密集資料數組。可以用來處理向量和矩陣、映像、長條圖等等常見的多維資料。    Mat有3個重要的方法：   

近日，同一個實驗室的博士mm何占盈的的論文《Document Summarization Based on Data Reconstruction》榮獲第26屆AAAI人工智慧國際會議最佳論文獎（Outstanding Paper

BSP模型中的基本參數　　BSP模型作為電腦語言和體繫結構之間的橋樑，並以下述三個參數描述的分布儲存的多電腦模型：　　● 處理器/儲存空間模組，模型中用p表示處理器/儲存空間模組數目　　● 處理器/儲存空間模組之間點對點傳遞訊息的路由器，模型中用g表示路由器吞吐率（也稱為頻寬因子）；　　●

        近日由於項目的需要，接觸到從未深入瞭解過的COM技術，遂決定靜下心來好好學習一番。廢話不多說，開始COM之旅吧。        COM（Component Object Model）是由微軟提出的組件標準。在COM標準中，一個組件程式也被稱為一個模組，它可以是一個dll，被稱作進程內組件；也可以是一個exe，被稱作進程外組件。COM是以對象為基本單元的模型，一個組件程式可以包含一個或多個組件對象，程式和程式之間進行通訊是靠組件對象來實現的，而組件程式（COM程式）是提供組件對象（

COM對象的標識——CLSID　　客戶程式不直接去訪問COM組件，而是通過一個GUID進行對象的建立和初始化工作。COM規範採用了128位通用唯一識別碼GUID。一個GUID的例子如下：{54BF6567-1007-11D1-B0AA-444553540000}在C/C++語言中可以用這樣的結構描述：typedef struct _GUID{ 　　DWORD Data1; 　　WORD Data2; 　　WORD Data3; 　　BYTE

COM的IUnknown介面　　COM定義的每一個介面都必須從IUnknown繼承過來，因為IUnknown介面提供了兩個非常重要的特性：生存期控制和介面查詢。當客戶程完成對對象的操作後，應該將對象釋放掉以提高資源使用率。IUnknown中引入了“引用計數”的方法可以有效控制對象的生存周期。另外一方面如果一個COM對象實現了多個介面，而客戶程式一開始只擁有一個介面指標，這時就可以藉助IUnknown的“介面查詢”方法來完成介面之間的跳轉。IUnknown的C++定義如下：class

原文轉自：http://www.cnblogs.com/loofywang/archive/2013/01/16/MyUnderstandingOfCloudComputing.html雲端運算涵蓋了分散式運算，並行計算和格線運算，分布式用於儲存，並行用於處理，網格用於共用。雲端運算就是一群伺服器用於儲存資料並處理資料。雲端運算的商業模式就是通過出租儲存空間及資料處理服務給使用者來擷取利潤，雲端運算的好處就是成本低，資源集中可共用。雲端運算儲存資料更多地注重資料的可靠性，一般會增加資料冗餘來保證

　　在做分類時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常採用的方法就是計算樣本間的“距離”(Distance)。採用什麼樣的方法計算距離是很講究，甚至關係到分類的正確與否。　　本文的目的就是對常用的相似性度量作一個總結。本文目錄：1. 歐氏距離2. 曼哈頓距離3. 切比雪夫距離4. 閔可夫斯基距離5. 標準化歐氏距離6. 馬氏距離7. 夾角餘弦8. 漢明距離9. 傑卡德距離 & 傑卡德相似係數10. 相關係數 & 相關距離11.

原文自：http://vistb.net/2011/07/max-subarray-problem/今天遇到了這個問題，與大家再次分享。今天在看《演算法導論》時談到了最大子串問題，書中共提到了3種演算法，時間複雜度依次是O(n^2)，O(nlogn)和 O(n)。感覺挺有意思的，寫出來分享一下。定義：最大子串問題（maximum sub-array