- Python协程从入门到精通:9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
python_chai
Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- 数据结构:位图
顾小玙
数据结构算法
目录问题引入位图定义相关整型位操作疑点位运算C++库里的bitset实现应用优缺点问题引入有一道经典的面试题:有40亿个无序无符号整数,要求你高效判断一个数是否在这堆数中。想法一:暴力查找似乎能够解决问题,但显然找一次就要消耗O(N)的时间,这是不能接受的;想法二:问题的本质是查找,因此想到使用高效的二分查找:先进行一次O(NlogN)的排序,之后的每次查找都只要O(logN)。想法二的改进很不错
- c语言逻辑运算符编程,C语言之逻辑运算符详解
湛蓝色的迷惘
c语言逻辑运算符编程
一逻辑运算符:&&:逻辑与,读作并且表达式左右两边都为真,那么结果才为真口诀:一假则假||:逻辑或,读作或者表达式左右两边,有一个为真,那么结果就为真口诀:一真则真!:逻辑非,读作取反表达式的结果如果为假,就变成真,如果为真,就变成假口诀:真变假,假变真二逻辑运算符的短路问题tips:非0为真,0为假短路的情况:&&:左边如果为假,则右边短路(右边不会被执行)||:左边如果为真,则右边短路(右边不
- Python爬虫在社交平台数据挖掘中的应用:深入探索用户互动
程序员威哥
python爬虫数据挖掘
引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台,每天都有大量的信息生成,用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持,已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言,凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具,已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中,我们将通过Python爬虫技术,深入
- Python 爬虫实战:精准抓取母婴电商平台数据,深入分析用户评价洞察市场趋势
程序员威哥
最新爬虫实战项目python爬虫开发语言
前言随着生活水平的提高,越来越多的年轻父母开始关注母婴产品的质量和品牌。而母婴电商平台成为了他们选择和购买产品的主要渠道之一。母婴产品市场也因此变得异常活跃且充满竞争。在这样的市场环境下,用户评价不仅反映了产品的实际质量,也揭示了消费者的需求和偏好,成为品牌决策的核心依据之一。Python爬虫是获取电商平台用户评价数据、产品详情、价格等关键信息的强大工具。通过抓取和分析这些数据,品牌商可以实时了解
- *Python爬虫应用:从社交媒体数据中提取有价值的用户行为洞察
程序员威哥
python爬虫媒体
引言在现代数字化时代,社交媒体已成为获取用户行为数据的重要来源。每秒钟,数百万条信息在平台上传播,用户的互动行为——点赞、评论、分享、关注等,构成了大量宝贵的行为数据。企业和个人通过分析这些数据,不仅可以理解用户需求、改进产品,还能精准制定营销策略。然而,如何高效地抓取、分析并从中提取有价值的用户行为洞察?这正是Python爬虫和数据分析技术的优势所在。本文将介绍如何利用Python爬虫从社交媒体
- Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统
title:Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统date:2025/2/24updated:2025/2/24author:cmdragonexcerpt:深入剖析Python异步编程的核心机制。你将掌握:\n事件循环的底层实现原理与调度算法\nasync/await协程的6种高级用法模式\n异步HTTP请求的性能优化技巧(速度提升15倍+)\n常见异步陷阱的26种解决
- python 异步编程:协程与 asyncio
花_城
Python开发语言后端异步协程
文章目录一、协程(coroutine)1.1协程的概念1.2实现协程的方式二、asyncio异步编程2.1事件循环2.2快速上手2.3运行协程2.4await关键字2.5可等待对象2.5.1协程2.5.2任务(Task)2.5.3asyncio.Future三、concurrent.futures.Future(补充)3.1爬虫案例(asyncio+不支持异步的模块)四、asyncio异步迭代器五
- 进阶之App 测试
一只舰
性能测试
App知识点什么是activityActivity一个应用程序的组件,它提供一个屏幕来与用户交互。Activity:应用程序中,一个Activity就相当于手机屏幕,它是一种可以包含用户界面的组件,主要用于和用户进行交互。一个应用程序可以包含许多活动,比如事件的点击,一般都会触发一个新的Activity。Activity生命周期四种状态:1、运行2、暂停3、停止4、系统回收(killed)Andr
- 虚幻引擎UE5专用服务器游戏开发-19 设置头顶状态条可见性控制
AA陈超
虚幻ue5游戏引擎c++游戏服务器
头顶状态条的动态显示控制。状态条会根据与玩家角色的距离(默认300单位)进行自动隐藏,并通过定时器(默认0.2秒频率)持续检测距离变化。当角色由本地玩家控制时,状态条会自动隐藏。代码采用服务器-客户端初始化架构,并包含碰撞设置、组件创建等基础角色配置。Source/Crunch/Public/Character/CCharacter.h:变量://计时器频率UPROPERTY(EditDefaul
- 突破性能瓶颈,几个高性能Python网络框架,高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来,高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言,在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架,分析它们各自的优势和适用场景,帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利,如果你正在学习Python或者有计划学习Python,想要突破自我,对未来十分迷茫的,可以点击这里获取最新的Python
- Python面试题:Python中的异步编程:详细讲解asyncio库的使用
超哥同学
Python系列python开发语言面试编程
Python的异步编程是实现高效并发处理的一种方法,它使得程序能够在等待I/O操作时继续执行其他任务。在Python中,asyncio库是实现异步编程的主要工具。asyncio提供了一种机制来编写可以在单线程内并发执行的代码,适用于I/O密集型任务。以下是对asyncio库的详细讲解,包括基本概念、用法、示例以及注意事项。1.基本概念1.1协程(Coroutines)协程是一个特殊的函数,它可以被
- Python 爬虫实战:如何搭建高效的分布式爬虫架构,突破数据抓取极限
程序员威哥
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随着互联网数据量的飞速增长,单一爬虫在抓取大量数据时的效率和稳定性往往无法满足需求。在这种情况下,分布式爬虫架构应运而生。分布式爬虫通过多节点并行工作,可以大大提高数据抓取的速度,同时减少单点故障的风险。本文将深入探讨如何使用Python构建一个高效的分布式爬虫架构,从架构设计到技术实现,帮助你突破数据抓取的极限。一、什么是分布式爬虫?分布式爬虫系统将爬虫任务拆分为多个子任务,分布到不同的服务器或
- jenkins 自动化部署之后,不允许在工具上查看源代码
小疯仔
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先来展示一下最终的效果在没有如何操作之前的时候,这个Jenkins部署完成之后会在工具上留有源代码,能点击进去,部署到甲方的服务器上的时候会被看到,这样就会造成源码泄露解决方案可以在Jenkinsfile文件中加入以下代码pipeline{agentanytools{nodejs'nodejs16.20.2'}//步骤stages{}//新增post阶段:在流水线结束后清理工作区post{alwa
- python程序基本架构_Python 程序基本架构
尤尔小喵喵
python程序基本架构
Python的一般程序基本架构为:输入,处理,输出,这三块。输入:包括两个内容,变量赋值与输入语句处理:包括算术运算,逻辑运算,算法处理这三方面输出:包括打印输出,写入文件,写入数据库这三块下面举两个例子具体了解一下Python的程序基本架构1输入:变量赋值处理:算术运算输出:打印输出x=12#变量赋值x=12y=13#变量赋值y=13z=x+y#算术运算print(z)#打印输出252输入:输入
- Hanbit便携式GIS局部放电检测仪中PRPD图的绘制方法研究
Hanbit便携式GIS局部放电检测仪中PRPD图的绘制方法研究摘要本报告详细阐述了韩国HanbitPoDAS便携式GIS局部放电检测仪软件中相分辨局部放电(PRPD)图的生成方法。报告旨在阐明其技术原理、数据采集、信号处理以及分析功能,这些功能共同实现了对气体绝缘开关设备(GIS)绝缘状态的精确评估。HanbitPoDAS系统利用超高频(UHF)传感器和智能软件算法来捕获、处理并显示PRPD模式
- 如何让AI真正理解你的意图(自适应Prompt实战指南)
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目前的LLM模型,在理解用户意图方面,正在使用自适应Prompt技术,来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言:为什么你的AI总是"答非所问"?相信很多人都遇到过这样的情况:你问:“帮我写一个Python爬虫”AI答:给你一堆理论知识和完整教程(你只想要简单代码)你问:“推荐一部电影”AI答:推荐了《教父》(你想看轻松喜剧)你问:“解释一下机器学习”A
- 如何创建Python工程目录
九月恒心
Pythonpython自动测试
如何创建一个简单但是比较规范的python工程目录,本文是学习了LearnPythontheHardWay相关内容后做的一些笔记。安装python第三方包1.pipfromhttp://pypi.python.org/pypi/pip用于安装python第三方包的工具2.distributefromhttp://pypi.python.org/pypi/distribute已被弃用,是SetupT
- 从单体脚本到模块化设计:Python工程师的架构思维跃迁
引言:从“一团乱麻”到“乐高积木”你是否曾经打开一个Python脚本,里面密密麻麻挤着上千行代码?函数相互缠绕,全局变量随处可见,想改一个小功能却心惊胆战,生怕牵一发而动全身?这就是典型的“单体脚本”(MonolithicScript)困境。作为过来人,我深知这种痛苦。本文将手把手带你跳出这个泥潭,掌握模块化设计的核心思想,并初步建立宝贵的架构设计思维,让你的代码从“勉强运行”跃迁到“优雅可维护”
- MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)
CATTLECODE
人工智能自动化运维
以下是针对MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)的具体Demo实现方案及技术解析,结合真实案例和代码示例说明:️1.实时数据查询:调用气象API返回天气数据场景描述用户通过自然语言提问(如“北京今天天气如何?”),大模型自动调用气象API获取实时数据,无需手动输入或切换界面。Demo实现(基于FastMCP框架)fromfastmcpimportFastM
- python json 反序列化-V1
CATTLECODE
pythonjson开发语言
在编程中,反序列化函数用于将序列化后的数据(如JSON、XML等格式)重新转换为程序可操作的对象或数据结构。以下是不同语言和场景下的实现方式及特点:1.Python中的反序列化(1)标准库json模块json.loads():将JSON字符串反序列化为Python对象(如字典、列表)。importjsonjson_str='{"name":"Alice","age":25}'dat
- 【AI大模型前沿】OmniAudio:阿里通义实验室的空间音频生成模型,开启沉浸式体验新时代
寻道AI小兵
AI大模型-前沿技术追踪人工智能音视频开源AIGC语言模型
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破4【AI大模型前沿】阿里QwQ-32B:320亿参数推理大模型,性能比肩DeepSeek-R1,免费开源5【AI大模型前沿】TRELLI
- 为什么HashMap选择红黑树而非AVL树?揭秘JDK的深度权衡
今天你慧了码码码码码码码码码码
JavaSE基础java开发语言
当你为HashMap的链表转红黑树机制赞叹时,是否曾疑惑:为什么是红黑树而不是更“平衡”的AVL树?这个看似简单的选择背后,是JDK开发团队在数据结构领域数十年的经验结晶。本文将用真实场景数据,彻底解析这个高频面试题的底层逻辑。一、痛点直击:链表性能崩溃的噩梦想象一个极端场景:恶意攻击者精心构造大量哈希冲突的key,使HashMap退化成超长链表。此时查询效率从O(1)暴跌至O(n)!JDK8的解
- #TypeScript高频面试题总结(2025版)
沈大大520
typescript前端面试
本文将分享TypeScript高频面试题的一些面试点以及相应的示列作者:沈大大更新时间:2025-03-11前言TypeScript作为JavaScript的超集,已经成为前端开发中不可或缺的技术。本文整理了最常见的TypeScript面试题,从基础到高级,帮助你全面准备技术面试。基础概念篇1.TypeScript与JavaScript的区别是什么?TypeScript是JavaScript的超集
- AI人工智能与机器学习的大数据融合应用
AI智能探索者
人工智能机器学习大数据ai
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词:AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要:本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构,对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系,给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理,并通过Python源代码进行说明
- day49-ansible初体验
朱包林
linuxpython运维服务器云计算
1.选型工具说明缺点xshell不适应机器过多场景,需要连接后才能用for+ssh/scp+密钥认证密钥认证,免密码登录scp传输文本/脚本ssh远程执行命令或脚本串行saltstack需要安装客户端ansible无客户端(密钥认证)批量部署环境需要新python版本,被红帽收购了Terraform关注基础设施(云环境),一键创建100台云服务器,一键创建负载均衡,数据库产品2.ansible架构
- 深入解读 Qwen3 技术报告(一):引言
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重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言:迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能(AI
- 批量百度移动下拉词和相关搜索词挖掘
打开百度移动网页,会发现我们输入的关键词,然后会出现下拉词已经进入搜索页后会出现相关搜索词,这两部分的关键词也是非常有用的。下面就简单的介绍一下打开百度移动首页,输入关键词后,会自动出来下拉词,这部分下拉词就是需要获取的,打开f12调试工具,可以很简单的看到这是异步加载的关键词,拿到请求地址,在代码进行请求代入参数,就会获得同样的关键词结果了。这部分下拉词抓取还是比较简单的。第二部分是相关词的抓取
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究(续)
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目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- Agentic AI与Gen AI区别
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AgenticAI上班族的摸鱼神器我最近一年都在用AI,非但没有感觉AI成了我的助理,却感觉我好像再给AI打工。因为我总是需要不断去喂提示词,要不断调整模型的输出,我就像一个保姆一样要守在ChatGPT旁边,其实此时此刻,人类点亮的科技树,已经够我们用AI去自动化60%-70%的工作时长了,但这个实际进度还在个位数,ni知道问题所在吗。这问题在于,我们还处在generatedAI的阶段,我们和AI
- 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
dalan_123
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。
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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
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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。