Subversion是新一代的开源版本控制系统，和CVS相比，Subversion最大的特点是支持事务，可以确保一个提交是原子操作。此外，Subversion还支持更多的协议，包括HTTP访问。在Eclipse中，使用Subverison和CVS一样简单，只需安装Subclipse插件就可以了。本文以Eclipse3.3为例，安装Subclipse非常容易，打开Eclipse，选择菜单Help->SoftwareUpdates->FindandInstal
系统 2019-08-12 01:32:12 2535
应用系统（组件）上线部署实施方案（自己的一些记录，看不清楚勿喷）假设：使用的是2台物理机(aixP570)形成双机集群和一个EMC存储阵列，WEBAPDB都在一台服务器上1机房要求无电磁干扰、空气污染、易燃物、水灾。空间足够、承重符合要求、温度湿度要求等2HMCHMC和2台服务器处于同一个机架，通过一台交换机同2台服务器连接。在HMC中设置2个服务器分区（LPAR），分区设置如下：服务器分2为LPAR1和LPAR2，每个分区拥有一半CPU、不到一半的内存（
系统 2019-08-12 01:32:11 2535
pythoncx_Oracle模块的安装最近需要写一个数据迁移脚本，将单一Oracle中的数据迁移到MySQLSharding集群，在linux下安装cx_Oracle感觉还是有一点麻烦的，整理一下，做个总结。对于Oracle客户端，不只需要安装相应的python模块(这里我用了Oracle官方的python模块――cx_Oracle)，还需要安装OracleClient，一般选择InstantClient就足够了，还需要配置tnsnames.ora(当然
系统 2019-09-27 17:56:39 2534
HTTP暴力破解、撞库，有一些惯用的技巧，比如：1.在扫号人人网时，我遇到单个账号错误两次，强制要求输入验证码，而对方并未实施IP策略。我采用维护10万（用户名，密码）队列的方式来绕过验证码。具体的做法是，当某个用户名、密码组合遇到需要验证码，就把该破解序列挂起，放到队列尾部等待下次测试，继续破解其他账号密码。这样就可以保证2/3的时间都在进行正常破解和扫号。2.在破解美团网某系统账号时，我遇到了单个IP访问有一定限制，请求频率不可过快。于是我挂了72个H
系统 2019-09-27 17:56:03 2534
目录1、正则表达式语法¶2、Python正则表达式1>一般字符2>字符集合1、正则表达式语法¶先看图片，大概了解一下正则表达的整体规则2、Python正则表达式1>一般字符一般字符串，就是特殊制定，根据特殊的字符串进行识别PS：python进行正则表达的一般步骤指定好匹配的模式-pattern选择相应的方法-match,search等得到匹配结果-group设定一个输入：input,并导入需要的re包importreinput='python学习很重要，正
系统 2019-09-27 17:53:28 2534
IP合法性校验是开发中非常常用的，看起来很简单的判断，作用确很大，写起来比较容易出错，今天我们来总结一下，看一下3种常用的IP地址合法性校验的方法。IPv4的ip地址格式：（1~255）.（0~255）.（0~255）.（0~255）方法1：正则表达式判定法最简单的实现方法是构造一个正则表达式。判断用户的输入与正则表达式是否匹配。若匹配则是正确的IP地址，否则不是正确的IP地址。复制代码代码如下:^(1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5]|[1-9
系统 2019-09-27 17:48:11 2534
最近在做一个项目的时候，需要将PDF文件作为输入，从中输出文本，然后将文本存入数据库中。为此，我找寻了很久的解决方案，最终才确定使用tesseract。所以不要浪费时间了，我们开始吧。1.安装tesseract在不同的系统中安装tesseract非常容易。为了简便，我们以Ubuntu为例。在Ubuntu中你仅仅需要运行以下命令:这将会安装支持3种不同语言的tesseract。2.安装PyOCR现在我们还需要安装tesseract的Python接口。幸运的是
系统 2019-09-27 17:37:44 2534
今天偶然在一个国外网站上看到了一个信息图，有关使用10个社会化媒体网络建立个人品牌，感觉有点意思，一直以来我都只关注了企业品牌建立方面的信息。作为网络营销者，简历已经不再是最重要的东西了，个人网络品牌才是。下面，我就来分享一下这个信息图。1.Facebook-即使Facebook上的一些用户没有和你成为好友，他们仍然可以看到你的主页头像，你所“like”的东西和你的个人信息。所以要确保你在Facebook上形象的专业性。2.Twitter-在Twitter
系统 2019-08-29 23:32:36 2534
目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善.首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域
系统 2019-08-29 23:17:44 2534
http://www.slideshare.net/lijing00333/ss-12323405在这春意盎然的季节，淘宝北京研发中心前端团队为各位新同学精心准备了四次课程，500多张Slide，超过10个小时的课上时长，带来亢奋的课堂体验。我们将这些课程分享出来，希望对那些前端新人有所帮助。[这里ppt无法插入]大家进入这个地址看http://www.slideshare.net/lijing00333/ss-12323405今天是第一堂课，由灵玉主讲的
系统 2019-08-29 22:57:02 2534
