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面试学习路线阿里巴巴人工智能springjava
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- YOLOv13:开启目标检测新时代,手把手教你实操
奔跑吧邓邓子
必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能实操
目录一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络1.2YOLOv13独特之处二、前期准备工作2.1环境搭建2.2依赖安装三、深入使用指南3.1模型验证3.2模型训练3.3模型推理四、应用案例与拓展4.1实际场景应用展示4.2与其他技术结合思路五、总结与展望一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法在目标检测领域中,就如同一位不断进化的
- 从入门到实战:YOLOv13 安装与使用全攻略
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- rnn-人名案例实现
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模型训练实现:coding:utf-8导入torch工具importjsonimporttorch导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim导入torch的数据源数据迭代器工具包fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader用于获得常见字母
- 4-AI-业务与MCP协议结合-MCPServer实战
小沛9
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一、介绍本章节会开发一个简单的MCP的服务。目前的步骤是先开发一个简单的MCP的SSE模式的server集成到大模型中。后面会演示stdio模式。注册到Nacos中(重点探索模式)、将HTTP接口配置成MCP的server。大概会从这几个方面进行演示。二、Server代码展示1、POM文件org.springframework.bootspring-boot-starter-actuatororg
- 人名分类器(RNN案例)
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案例介绍:人名分类案例是多分类问题,根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习,历史数据中已知y案例步骤:1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni
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- 【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构
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- Python dlib(HOG+SVM)人脸识别总结
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Pythondlib(HOG+SVM)人脸识别总结面部标志检测dlib68点(HOG+SVM),194点人脸识别模型,包括口(外嘴唇,内嘴唇),鼻,眉毛(左右眉),眼睛(左右眼),下鄂5点面部标志检测器(左眼2点,右眼2点,鼻子1点)面部对齐更高效眨眼检测ear眨眼瞬间达到0疲劳驾驶检测—连续帧ear面部对齐眼睛连线反正切获取旋转角度,期望图像眼睛横长度计算比率左眼计算右眼相对坐标眼睛横中心点作为
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
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- 【Rust + Actix Web】现代后端开发:从零构建高并发 Web 应用
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目录项目概述环境准备项目创建与依赖配置系统架构设计核心代码实现1.数据库模型(`src/models.rs`)2.应用状态管理(`src/state.rs`)3.核心业务逻辑(`src/handlers.rs`)4.主应用入口(`src/main.rs`)高并发优化策略1.异步处理模型2.连接池配置优化3.缓存策略设计性能测试结果部署方案Docker部署配置(`Dockerfile`)Kubern
- 数字人多模态交互中的语义理解技术:让虚拟角色真正“理解”用户
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目录前言一、语义理解技术的概念(一)语义理解的定义(二)语义理解的关键技术二、语义理解的代码示例(一)安装依赖(二)语义理解模型(三)结合情感分析(四)完整的多模态语义理解系统三、应用场景(一)虚拟客服(二)教育辅导(三)虚拟直播(四)智能助手四、注意事项(一)上下文管理(二)情感分析(三)多模态融合(四)模型选择(五)性能优化(六)安全性和隐私保护五、总结前言在数字人多模态交互中,语义理解是实现
- 当语言模型”思考”时,它真的在推理吗?
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最近,每当我看到ChatGPT一步步”推导”数学题,或是Claude条理分明地分析哲学问题时,总忍不住想起图灵测试那个古老的命题:我们是否又一次被表象迷惑了?这些看似严谨的推理过程,到底是一场精妙的模仿秀,还是真正智能的曙光?1.被误解的”思考者”走进任何科技论坛,你都能看到人们对GPT-4解题过程的惊叹:”看这一步一步的推导,它简直像人类一样在思考!”但作为一个长期观察语言模型的研究者,我不得不
- 鸿蒙HarmonyOS EventHub模块
yj235532
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一、引言EventHub模块在HarmonyOS应用开发中扮演着重要角色,它提供了事件中心的功能,包括事件订阅、取消订阅以及触发事件等操作,为应用内的模块间通信提供了有效的机制。二、模块基本信息接口支持版本:首批接口从APIversion9开始支持,后续版本的新增接口采用上角标单独标记起始版本。适用模型:本模块接口仅可在Stage模型下使用。三、导入模块在使用EventHub功能前,需导入相关模块
- 大模型本地部署,拥有属于自己的ChatGpt
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ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球,在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率,但是其使用有一定的门槛,让我们大多数人都望而却步,今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤,让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具,可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型,无需持续依赖云服务,既保护了数据隐私,又能减少网
- 事件循环(Event Loop)机制对比:Node.js vs 浏览器
1.共同点:基本事件循环模型两者都基于"任务队列+循环处理"的机制:主线程执行同步代码。异步任务(如I/O、定时器)完成后,回调函数被放入任务队列。事件循环不断检查队列,按规则取出任务执行。2.核心区别(1)任务队列类型不同浏览器Node.js宏任务(Macrotask):•script(整体代码)•setTimeout/setInterval•DOM事件回调(如点击)•requestAnimat
- 技术开发全流程管理:涵盖天线系统的仿真建模(HFSS/CST等)、原型设计、调试优化(网络分析仪/暗室测试)到量产导入(LDS工艺识别),需主导技术文档编写(设计规范/测试报告)。
百态老人
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以下是针对天线系统技术开发全流程管理的完整解析,涵盖仿真建模、原型设计、调试优化、量产导入及技术文档编写五大环节,结合行业实践与资料核心信息进行系统阐述:一、仿真建模(HFSS/CST)1.软件选择与算法差异HFSS:基于有限元法(FEM),擅长电小尺寸、窄带天线设计(如微带天线、滤波电路),可精确计算辐射方向图、增益、S参数等。其自适应网格技术确保高精度,但计算资源消耗大,不适于电大尺寸模型。C
- 使用 Xinference 命令行工具(xinference launch)部署 Nanonets-OCR-s
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使用Xinference命令行工具(xinferencelaunch)部署Nanonets-OCR-s一、核心优势与适用场景通过xinferencelaunch命令可直接在命令行完成模型部署,无需编写Python代码,适合快速验证或生产环境批量部署。二、部署步骤:从命令行启动模型1.确认环境与依赖已安装Xinference:pipinstall"xinference[all]"GPU显存≥9GB(
- Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询
没刮胡子
软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
在现代应用开发中,将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP(可能指MySQL连接池或相关组件)实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架,它提供了:与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
- AingDesk开源免费的本地 AI 模型管理工具(搭建和调用MCP)
没刮胡子
Linux服务器技术软件开发技术实战专栏人工智能AI开源人工智能AI助手mcpsse知识库智能体
说明AingDesk是一款开源免费的本地AI模型管理工具,旨在简化AI模型部署流程并提升用户体验。AingDesk支持本地AI模型及API+知识库搭建。支持知识库、模型API、分享、联网搜索、智能体。✨产品亮点跨平台支持客户端支持Windows、macOS,服务端可通过Docker部署高效下载与网络优化自动选择最优下载线路,支持断点续传,提升大模型部署速度兼容OpenAIAPI格式,方便第三方模型
- MiniMax - M1:开源大模型的革命性突破
开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下,大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势,逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型,一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能,为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
- ss928v100模型的导出、量化和转换
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python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
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训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 常见的强化学习算法分类及其特点
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人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- Scikit-learn:机器学习的「万能工具箱」
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DeepSeek学AI人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景:让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**:-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化(MATLAB/C++主导)-企业应用门槛极高>**破局者**:DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目,**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学:一致性
- Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用
Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者:本人是一名县级融媒体中心的工程师,多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展,文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分,尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具,该工具结合了现代文本处理和语
- Serverless架构下的持续交付实践
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Serverless架构下的持续交付实践关键词:Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要:本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识,接着解释了相关核心概念及其关系,详细阐述了核心算法原理与操作步骤,通过数学模型加深理解,结合实际项目案例展示了代码实现与解读,探讨了实际应用场景,推荐了相关工具
- 【大模型】Transformer架构完全解读:从“盲人摸象“到“通晓万物“的AI进化论
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大模型#提示工程transformer架构深度学习
Transformer架构完全解读:从"盲人摸象"到"通晓万物"的AI进化论——一位大模型探索者的技术日记☕第一章:为什么说Transformer是AI界的"蒸汽机革命"?1.1从RNN到Transformer:一场效率革命场景:咖啡厅里两位开发者的对话实习生小雨:“学长,为什么现在都用Transformer?RNN不是也能处理文本吗?”资深工程师老张:(掏出纸巾画图)“想象RNN是个严格的图书管
- 非结构化数据真“野”?聊聊AI处理它时踩过的那些坑
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Python进阶人工智能
非结构化数据真“野”?聊聊AI处理它时踩过的那些坑在AI圈子里有一句“老话”:真正的世界,是非结构化的。图像、音频、视频、文本、传感器原始数据……这些在数据库里没个字段、没个主键的家伙,占据了全世界80%以上的数据量。咱们都喜欢说“数据是新时代的石油”,但很少人说:非结构化数据,就是粘稠未提炼的原油——处理它,才是最累的活。这篇文章,我不想跟你讲那些“炫技”的论文和模型,而是从一个一线AI工程师的
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。