- 【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归:深入理解反向传播与梯度下降
ShuQiHere
代码武士的机器学习秘传逻辑回归算法机器学习
【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法,尽管它的名字中带有“回归”,但它的主要用途是处理二分类问题。逻辑回归通过一个逻辑函数(Sigmoid函数)将输入特征映射到一个概率值上,然后根据这个概率值进行分类。本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归,并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数,能够将输入特征映射到一个(0,1)之
- 【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN:用股票价格预测一步步理解神经网络的演化
ShuQiHere
神经网络rnn人工智能
【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色,但当面对时间序列数据时,例如预测股票价格,它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题,循环神经网络(RNN)被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测,我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
- 机器学习:DBSCAN算法(内有精彩动图)
吃什么芹菜卷
机器学习机器学习算法人工智能
目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网络)2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网
- 深度学习系列70:模型部署torchserve
IE06
深度学习系列深度学习人工智能
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
- 因果的数学推断对人工智能演进路径的影响
奔跑的阿牛
「为什么」读后感这本书属于跟热点的盲买,这涉及到读书的选择误区问题,除了针对相关主题的针对性阅读以及根据个人偏爱挑选相关领域的书,随机热点的选择图书,对避免喜爱偏见颇有助益,当然这个过程也有选择,不是泥沙俱下的照单全收,分寸把握自己掌握。想当然的认为这是一本关于哲学四辩的通俗读物,日常对话中难免会问几个为什么,读完,却未免慨叹,因果问题的量化,用数学公式表达出来,在诸多实践领域的应用竟然力量如此惊
- Redis多线程特性
知知之之
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Redis6.0版本之前是用单线程模型,6.0版本为什么使用多线程?Redis几乎不存在CPU成为性能瓶颈的情况,主要受限于内存和网络IO内存优化内存淘汰策略增加内存硬件网络IO优化Redis在处理客户端的请求时,包括获取(socket读)、解析、执行、内容返回(socket写)等都由一个顺序串行的主线程处理。随着硬件性能提升,Redis的性能瓶颈可能出现网络IO的读写,也就是:单个线程处理网络读
- Facebook开发的机器人:技术创新与应用实践
啊取名真困难
facebook机器人人机交互运维新媒体运营
引言在数字化时代,FacebookMessenger已成为企业与客户沟通的重要渠道。聊天机器人的引入,不仅提升了客户服务的效率,也为企业带来了新的互动方式。一、聊天机器人的兴起1.1客户需求的变化随着消费者对即时服务的需求日益增长,聊天机器人提供了一个快速响应的解决方案。1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展,让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器
- AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- ChatGPT的原理
wfx0002
人工智能人工智能
ChatGPT,美国OpenAI[1]研发的聊天机器人程序[12],于2022年11月30日发布[2-3]。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文[21]等任务。[2]发展历程编辑播报ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI
- Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
herosunly
大模型RAGlangchain-chat本地部署解决方案
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册
老童聊AI
明哥陪你学Pythonchatgpt
ChatGPT3.5/4.0是一种先进的人工智能聊天机器人,能够理解和生成自然语言文本,为用户提供信息检索、问题解答、语言翻译等服务。系统要求操作系统:无特定要求,支持主流操作系统。网络连接:需要稳定的网络连接来使用在线服务。安装与注册访问ChatGPT官方网站或下载相应的应用程序。创建账户:根据网站或应用程序的指示完成注册流程。登录:使用注册的账户信息登录。备注:因为国内环境原因,所以我们不得以
- python 数据挖掘与机器学习
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近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- 大模型是如何炼成的:揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧
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深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
引言:近年来,人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT,这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么,这些大模型是如何训练出来的呢?本文将通过具体案例,带你走进深度学习训练的世界,一探究竟,并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集:大模型的训练需要海量的数据。例如,GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本,而BERT则使用了维基百科
- java批量导入和批量删除_Hibernate批处理操作优化 (批量插入、更新与删除)
林落年
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问题描述我开发的网站加了个新功能:需要在线上处理表数据的批量合并和更新,昨天下午发布上线,执行该功能后,服务器的load突然增高,变化曲线异常,SA教育了我一番,让我尽快处理,将CPU负载降低。工作所需,我经常要写些程序批量处理数据,每次执行几十万数据处理的时候,我机子的CPU都会飙高,而且数据处理速度会越来越慢。比如第一个1W条要5分钟,第二个1W条就要10分钟,要干其他事情的时候机子也卡的不行
- Spring 单例问题
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1.为什么是spring使用单例2.为什么默认是单例3.单例的优缺点4.什么时候用单例,什么时候用多例首先,1.单例:因为没必要每次请求都新建一个新的对象,这样子即可以减少CPU和内存的浪费。多例:为了防止并发问题(发起请求会对对象的状态进行改变,而这个对象的状态已改变对另外的请求会进行错误的处理)或者(就是一个请求改变了对象的状态,此时对象又处理另一个请求,而之前请求对对象状态的改变导致了对象对
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提高并发-小试牛刀如何提高并发增加用户数量:为了充分利用目标系统,需要增加同时在线的用户数量,尤其是在每个请求耗时较长的情况下。检查系统资源利用情况:当响应时间出乎意料地高或随用户数量增加时上升,可能是系统达到饱和。此时需要检查以下方面:资源利用率(如CPU、内存、网络等,在Locust端也要检查这些指标)。配置情况(如Web服务器的最大线程数)。后端响应时间(如数据库响应时间)。客户端的DNS性
- 1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
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影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达
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图像浮雕图像浮雕(Embossing)是一种图像处理技术,通过模仿浮雕效果,将二维图像转换为具有三维质感的图像。浮雕效果通常会使图像看起来像是雕刻在某种材质上的图案,具有突出的边缘和阴影,增强了图像的立体感。图像浮雕特效实现的基本原理实现图像浮雕特效的算法很多,这里介绍一种计算简单,处理效果还不错的一种算法。遍历整幅灰度图像,每个点的像素值使用相邻像素值之差来替代,以获得图像的边缘特征,再加上固定
- Java人证合一接口原理、身份证识别、人工智能
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人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人证合一接口,一般是指人脸与身份证识别接口的相结合,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人
- AI中的核心概念解读:深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
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人工智能AIGC算法人工智能深度学习机器学习
人工智能(AI)是一个涵盖广泛领域的技术词汇,近年来受到了越来越多的关注和应用。然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念,厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能(AI)首先,人工智能(AI)是一个广泛的领域,包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
- 机器学习:svm算法原理的优缺点和适应场景
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支持向量机算法机器学习
1、概述:基本原理:间隔(Margin):SVM试图找到一个超平面,这个超平面不仅能够区分不同的类别,而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量(SupportVectors):这些是距离超平面最近的数据点,它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机(SVM)是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型,它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
- 昇思25天学习打卡
十分钟ll
昇思25天学习打卡pythonpytorch视觉检测图像处理
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)及更高维的数组。张量基本用法(mindspore)data=[1,0,1,0]x_data=Tensor(data)print(x_data,x_data.shape,x_data.dt
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CPU资源监控(-u,或-PALL)例如,每10秒采样一次,连续采样3次,观察CPU的使用情况,并将采样结果以二进制形式存入当前目录下的文件test中,需键入如下命令:sar-u-otest103屏幕显示如下:17:06:16CPU%user%nice%system%iowait%steal%idle17:06:26all0.000.000.200.000.0099.8017:06:36all0.
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文章目录1.上电2.BIOS自检2.1硬件自检2.2查找引导设备3.系统引导4.操作系统初始化参考当用户按下开机按钮后,再到操作系统初始化完毕大概可以分为4个步骤1.上电比如按下电脑上的电源按钮,这个过程就是’上电’.上电后,CPU的RESET引脚会产生一个逻辑值来复位CPU,CPU唤醒后,CPU将在0xfffffff0处执行一条长跳转指令,直接跳到固化在ROM中的启动代码处(即BIOS),然后执
- 总融资超8700万美元,日均互动超30次,ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动,重塑养老格局?
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人工智能机器人银发产业热点
干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人,深度集成了生成式人工智能技术,为老年用户提供个性化、贴心的陪伴服务,深受用户喜爱。2.该公司新一轮融资金额高达2500万美元,将用于进一步加强AI技术研发、扩大生产规模并加速市场推广,以满足全球范围内老年人对智能陪伴的迫切需求。3.ElliQ及其他陪伴式机器人在满足老年人情感需求、提升生活质量方面具有显著优势,其市场潜
- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
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Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能开发语言
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
- Lianwei 安全周报|2024.07.15
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新的一周又开始了,以下是本周「Lianwei周报」,我们总结推荐了本周的政策/标准/指南最新动态、热点资讯和安全事件,保证大家不错过本周的每一个重点!政策/标准/指南最新动态01《人工智能全球治理上海宣言》发布我们强调共同促进人工智能技术发展和应用的必要性,同时确保其发展过程中的安全性、可靠性、可控性和公平性,促进人工智能技术赋能人类社会发展。我们相信,只有在全球范围内的合作与努力下,我们才能充分
- Python编码—掌握Python与Kubernetes:构建高效微服务架构
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- 统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性
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n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的
- 读书笔记 || 探索人工智能社会治理的中国方案
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读书笔记||探索人工智能社会治理的中国方案微信公众号-城市清凉地2020/03/3014:34:381.作为引领未来的战略性技术,人工智能的迅猛发展将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,给全球经济发展、国家治理、社会建设和人民生活带来重大而深远的影响,推动人类迈入以科技进步与产业革新为基础的智能社会。2.科技进步使得生产力得以飞速发展,为人们的生产和生活都带来了极大的便利。但科技创新带
- 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
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。