- 基于32单片机的无人机直流电机闭环调速系统设计
赵谨言
论文毕业设计经验分享
标题:基于32单片机的无人机直流电机闭环调速系统设计内容:1.摘要本文针对无人机直流电机调速需求,设计了基于32单片机的无人机直流电机闭环调速系统。背景在于无人机应用场景不断拓展,对电机调速精度和稳定性要求日益提高。目的是开发一套高精度、响应快的闭环调速系统,以提升无人机飞行性能。方法上,采用32单片机作为控制核心,结合编码器反馈电机转速信息,运用PID控制算法实现闭环调速。通过实验测试,结果表明
- 【ES6】03-Set + Map
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ES6【已完结】es6前端javascriptecmascript
本文介绍两种集合setmap的操作和方法。目录1.Set1.1set基本使用1.2add1.3delete1.4has1.5size1.6set转换为数组1.7拓展运算符1.8for...of1.9forEach1.10set给数组去重2.Map2.1创建map集合2.2set添加元素2.3delete删除元素2.4has2.5size2.6map转换为数组2.7拓展运算符...2.8for...
- HarmonyOS Next--实现炫酷下拉刷新与上拉加载
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摘要:本文通过HarmonyOS的PullToRefresh组件,结合Canvas绘图技术,实现具有动态小球特效的下拉刷新与上拉加载功能。文章将详细解析动画绘制原理、手势交互逻辑以及性能优化要点。一、效果预览实现功能包含:弹性下拉刷新:带有透明度渐变的圆形聚合动画波浪加载动画:三个小球按序弹跳的加载效果数据动态加载:模拟异步数据请求与列表更新流畅交互体验:支持列表惯性滑动与边缘回弹二、核心实现原理
- 【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT
s1ckrain
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PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题:SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架,推动了分割领域的发展。尽管SAM具有通用性,但在无需人工提示的情况下,针对特定视觉概念(如自动分割用户宠物狗)的定制化研究尚不充分。方法提出:提出了一种无需训练的SAM个性化方法,称为PerSAM。仅需单次数据(一张带参考掩码的图像),即可在新
- Calico与eBPF知多少:高性能网络与可观测性实践指南
磐基Stack专业服务团队
Calico网络php开发语言
#作者:邓伟文章目录摘要1.引言1.1背景1.2目的2.Calico简介2.1功能概述2.2架构概览3.理解eBPF3.1定义3.2应用场景系统监控:内核级可观测性革命网络过滤:高性能流量治理性能分析:函数级瓶颈定位4.Calico与eBPF的融合4.1集成方式4.2优势分析5.实践指南5.1部署步骤5.1.1准备环境5.1.2安装Calico并启用eBPF模式5.1.3配置要点5.2配置示例6.
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
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深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
大富大贵7
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摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- 新型铁螯合剂FOT1:靶向铁死亡治疗代谢相关脂肪性肝炎的新突破
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摘要:代谢相关脂肪性肝炎(MASH)严重威胁公众健康,目前治疗手段有限。本文聚焦于浙江大学王福俤、闵军霞及温州医科大学郑明华团队的最新研究。该研究通过对MASH患者人群大队列数据的分析,结合多种小鼠MASH疾病模型功能筛选,发现MASH患者肝脏铁过量,且与疾病进展呈强正相关。研究团队开发的新型铁螯合剂FOT1(FerroTerminator1,铁死终结者),在多种MASH模型中表现出色,能够有效逆
- 技术革命、需求升级与商业生态迭代——基于开源AI大模型与智能商业范式的创新研究
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摘要:本文以技术哲学与商业生态系统理论为分析框架,通过质性研究与案例分析法,系统阐释第三次与第四次科技革命如何通过技术范式创新引发用户需求跃迁,进而驱动商业生态系统的结构性变革。研究聚焦开源AI大模型、AI智能名片、S2B2C商城及小程序源码等前沿技术工具,解构其如何重构"技术赋权-需求进化-商业物种爆发"的价值传导链条。研究发现:技术革命通过创造新需求空间、重构价值网络拓扑结构、降低创新参与门槛
- 模拟退火算法:原理、应用与优化策略
尹清雅
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摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法,在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理,深入分析其核心要素,通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用,并探讨算法的优化策略与拓展方向,为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导,助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域,复杂优化问题无处不在,如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
- Swift高效解法!一文搞懂 LeetCode 236「二叉树的最近公共祖先」,助你快速拿下面试!
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摘要最近公共祖先(LCA,LowestCommonAncestor)在二叉树、二叉搜索树(BST)等数据结构中有广泛应用,比如权限管理、网络路由、基因分析等。今天我们用Swift来解LeetCode236:「二叉树的最近公共祖先」,不仅会给出代码,还会分析它的时间复杂度、空间复杂度,并结合实际场景聊聊它的应用。问题描述给定一个二叉树,找到两个节点的最近公共祖先(LCA)。LCA的定义:“对于两个节
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摘要本文深入剖析二分查找算法在有序数组中的应用,详细阐述其基本原理、实现步骤与时间复杂度,通过实际案例展示其解题过程,并针对算法在实际应用中的常见问题提出优化策略,旨在帮助读者全面掌握二分查找算法,提升解决相关问题的能力。一、引言在计算机科学领域,查找算法是解决众多问题的基础。二分查找算法作为一种高效的查找方法,在有序数组的查找场景中具有显著优势。随着数据规模的不断增大,二分查找算法相较于其他查找
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题目:2680.最大或值思路:在多个数上乘2,不如都在一个数上乘。这样只需要枚举每一个数乘k次2,也就是位运算移位k次。通过前缀和可以预处理出左右俩边的或值,实际上只需要预处理出一边的,另外一边在遍历时可得出。时间复杂度0(n)classSolution{public:longlongmaximumOr(vector&nums,intk){intn=nums.size();vectorv(n);f
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在编程的艺术世界里,代码和灵感需要寻找到最佳的交融点,才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里,我们将共同追寻这种完美结合,为未来的世界留下属于我们的独特印记。【轻松学C:编程小白的大冒险】—09运算符与表达式的实际应用一、运算符家族大阅兵二、算术运算符:数学界的五虎上将1.加法运算符`+`2.减法运算符`-`3.乘法运算符`*`4.除法运算符`/`5.取模运算符`%`二、赋值运
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摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
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目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层(DataLinkLayer),具体来说是数据链路层的
- 谷歌:对比学习将LLM转为嵌入模型
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标题:GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源:arXiv,2503.07891摘要在本报告中,我们介绍了Gemini嵌入,这是一种最先进的嵌入模型,它利用了Gemini、Google最有能力的大型语言模型的力量。利用Gemini固有的多语言和代码理解能力,GeminiEmbedding为跨越多种语言和文本模式的文本生成高度可概括的嵌入
- 生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究
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摘要本文深入探究生成式对抗网络(GAN)在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理,阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践,分析面临的挑战与创新方向,呈现GAN对艺术创作模式的变革,为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中,生成式对抗网络(GAN)作为一项突破性技术,为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界,以独特的对抗学习
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
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摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- -5V、-3V...这种负电压是怎么产生的?附电路详解!
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在电子电路领域,负电压常常是不可或缺的元素,尤其在运算放大器等应用场景中,为其建立稳定的负电压供电至关重要。以常见的正5V转负5V为例,来探讨负电压产生的电路原理。通常情况下,若要获取负电压,专用的负压产生芯片是首选,如ICL7600、LT1054等,但这些芯片成本相对较高。在单片机电子电路中,有几种常用的负压产生电路,且这些电路往往能巧妙利用单片机的PWM输出功能。很多单片机的PWM输出功能未被
- C语言的setjmp和longjmp
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摘要本文描述了C语言中setjmp和longjmp函数的功能和原理,目的是为学习SRS协程原理打下基础。异常处理我们知道,在C++语言中,我们可以通过trycatch机制来捕获函数中的异常,然后从代码正常执行流程突然跳出到catch关键词描述的异常处理代码分支中。在C语言中,没有C++语言这种内置的异常捕获机制,该如何实现类似的功能呢?方法有两个,一是用操作系统提供的异常处理机制,但是这个破坏了C
- SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究
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一、算法架构与技术特性解析1.1SM2椭圆曲线公钥算法基于Fp-256r1椭圆曲线构建,采用Weierstrass方程形式:y²≡x³+ax+b(modp),其核心安全参数满足:素数模p:256位大素数基域Fp上椭圆曲线阶n满足n>2^191抗MOV约化攻击特性支持高效标量乘运算优化密钥协商协议采用改进的ECMQV机制,通过两步验证实现前向安全性,计算流程包含:临时密钥对生成:(d_A,P_A)←
- 密码学协议在SSL/TLS证书体系中的深度解析
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摘要:本文从密码学协议演进视角,系统剖析SSL/TLS证书体系的实现机理与安全边界。聚焦TLS1.3协议标准,揭示椭圆曲线密码体制(ECC)与混合密钥交换机制的协同运作,探讨证书透明度(CT)系统的密码学验证模型,并构建后量子时代数字证书的迁移路径框架。一、SSL/TLS协议栈的密码学架构演进X.509证书的密码学基因由PKI体系决定,其信任锚点植根于CA机构的数字签名算法选择。TLS1.3协议废
- STM32上实现简化版的AUTOSAR DEM模块
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文章目录摘要摘要在一些可以不使用AUTOSAR的项目中,往往也有故障检测和DTC存储的需求,开发一套类似于AUTOSARDEM模块的软件代码,能够满足DTC的检出和存储,使用FalshDB代替Nvm模块,轻松构建持久化存储,如果你也有这样的需求,请阅读本篇,希望能够帮到你。/**************************************************************
- 基于FPGA的DDS连续FFT 仿真验证
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基于FPGA的DDS连续FFT仿真验证1摘要本文聚焦AMDLogiCOREIPFastFourierTransform(FFT)核心,深入剖析其在FPGA设计中的应用。该FFT核心基于Cooley-Tukey算法,具备丰富特性,如支持多种数据精度、算术类型及灵活的运行时配置。文中详细介绍了其架构选项、端口设计、理论运算原理,以及在不同场景下的动态范围特性。同时,结合VivadoDesignSuit
- 基于AT89C52单片机的智能导盲杖报警设计
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单片机单片机嵌入式硬件
点击链接获取Keil源码与ProjectBackups仿真图:https://download.csdn.net/download/qq_64505944/90498287?spm=1001.2014.3001.5503C+22部分参考设计如下:摘要超声波测距技术因其具有较强的指向性、低能耗、较长的传播距离等优点,已成为广泛应用于各类传感器技术和自动控制技术相结合的测距方案之一。超声波传感器利用声
- YOLOv12优化:图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构 ,结合空间和通道自注意力层来增强网络能力
AI小怪兽
YOLOv12魔术师YOLOtransformer深度学习人工智能python
提出了一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构,通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则,并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。如何使用:1)结合C3k2二次创新使用;2)结合A2C2f二次创新使用;亮点包括:1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构;2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率;3.在
- 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?
comsci
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
dcj3sjt126com
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
dcj3sjt126com
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
iamzhongyong
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
justjavac
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
superlxw1234
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
wiselyman
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。