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甲骨文发布Java紧急更新 专家称未修复漏洞

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甲骨文漏洞曝光 揭秘Java安全的真相——赶快禁用java吧

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甲骨文公司于今年二月正式发布Java SE 7 Update 15

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Log4j安全漏洞持续爆雷，啥时候是个头？

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阿里云被工信部暂停合作！Log4j 持续爆雷，啥时候是个头？

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几招防范Java漏洞

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谷歌开源新语言取代 C++、中国程序员平均年薪 16 万、Log4j 漏洞仍大量存在 | 开源月报 Vol. 08...

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windows 2008 R2系统检测检测高危漏洞整改方案建议

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基于FPGA的四相八拍步进电机控制系统设计：集成交付、正反转、加速减速及调速功能

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Android开发：基于SQLite的日历备忘录记事本项目详解与实现

内容概要：本文详细介绍了基于Android Studio开发的日历备忘录记事本项目，涵盖日历查看、添加备忘录、闹钟提醒和删除备忘录等功能。项目使用SQLite数据库进行数据存储，通过CalendarView、EditText、Button等控件实现用户交互，并利用AlarmManager和PendingIntent实现闹钟提醒功能。此外，项目还包括数据库的设计与管理，如创建DatabaseHelper类来管理数据库操作，确保数据的安全性和完整性。文章还探讨了一些常见的开发技巧和注意事项，如时间戳的使用、手势监听的实现等。 适用人群：适用于初学者和有一定经验的Android开发者，尤其是希望深入了解Android开发基础知识和技术细节的人群。 使用场景及目标：该项目旨在帮助开发者掌握Android开发的基本技能，包括UI设计、数据库操作、闹钟提醒机制等。通过实际项目练习，开发者能够更好地理解和应用这些技术，提升自己的开发能力。 其他说明：文中提到一些进阶任务，如用Room替换SQLite、增加分类标签、实现云端同步等，鼓励开发者进一步扩展和优化项目。同时，项目源码公开，便于学习和参考。

Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

内容概要：本文档详细介绍了一个基于SVM（支持向量机）和Adaboost集成学习的时间序列预测项目。该项目旨在通过结合这两种强大算法，提升时间序列预测的准确性和稳定性。文档涵盖了项目的背景、目标、挑战及其解决方案，重点介绍了模型架构、数据预处理、特征选择、SVM训练、Adaboost集成、预测与误差修正等环节。此外，文档还探讨了模型在金融市场、气象、能源需求、交通流量和医疗健康等多个领域的应用潜力，并提出了未来改进的方向，如引入深度学习、多任务学习、联邦学习等先进技术。 适合人群：具备一定机器学习基础的研究人员和工程师，特别是那些从事时间序列预测工作的专业人士。 使用场景及目标：①用于金融市场、气象、能源需求、交通流量和医疗健康等领域的复杂时间序列数据预测；②通过结合SVM和Adaboost，提升预测模型的准确性和稳定性；③处理噪声数据，降低计算复杂度，提高模型的泛化能力和实时预测能力。 其他说明：文档不仅提供了详细的理论解释，还附有完整的Matlab代码示例和GUI设计指导，帮助读者理解和实践。此外，文档还讨论了模型的部署与应用，包括系统架构设计、实时数据流处理、可视化界面、GPU加速推理等方面的技术细节。