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温柔彭于晏
linux渲染农场大连教程
渲染农场的工作模式:多台机器组建集群进行渲染,比如:集群中有2台渲染机器A和B,服务器会同时分配给A和B任务,A渲染第一帧,B渲染第二帧,当A完成那么服务器会继续分配第三帧,同样B服务器完成以后服务器分配第四帧,以此类推。渲染农场分服务端和节点,服务器端也可以加入集群中当做节点,当然节点也可以提交渲染任务建议:服务器端单独安装,主要插件及自定义修改内容可单独存放,当多节点接入或大批量渲染任务上传时
- P2P下载器项目
我的sun&shine
项目
1.项目介绍该项目完成一个在局域网中进行附近文件共享下载功能的工具;能够进行搜索匹配局域网中运行工具的主机;获取到局域网在线主机列表;能够获取指定主机所共享的文件信息列表(指定的共享目录下的文件信息);能够对指定主机上的指定文件进行多进程分块下载来提高传输效率。2.项目使用的技术Socket套接字编程(了解最基本线程池版本任务处理的tcp服务端程序)HTTP协议格式(了解最基本的http服务器中数
- Shell 脚本:自动化运维的利器
Waitccy
linux服务器运维
Shell脚本:自动化运维的利器一、引言在计算机的世界里,效率就是一切。当我们需要频繁执行一系列命令时,手动输入不仅繁琐,还容易出错。Shell脚本就是为解决这类问题而生的强大工具。它允许用户将一系列的命令组合在一起,形成一个可执行的脚本文件,从而实现自动化任务,提高工作效率。无论是系统管理员进行服务器维护,还是开发者进行项目部署,Shell脚本都发挥着重要的作用。本文将详细介绍Shell脚本的基
- STM32八股【2】-----ARM架构
Invinciblenuonuo
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1、架构包含哪几部分内容寄存器处理模式流水线MMU指令集中断FPU总线架构2、以STM32为例进行介绍2.1寄存器寄存器名称作用R0-R3通用寄存器用于数据传递、计算及函数参数传递;R0也用于存储函数返回值。R4-R12通用寄存器用于存储局部变量,减少频繁的内存访问。R13栈指针(SP)指向当前栈顶,负责管理栈操作。分为主栈指针(MSP)和进程栈指针(PSP):系统中断处理和普通任务可以使用不同的
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在机器学习中,top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型(如语言模型)输出质量的参数,尤其在文本生成任务中常见。然而,网上文章很多很全,但大多晦涩难懂,今天我们来用最简单的语言谈谈它们的具体作用:1.点菜式筛选法:top_k参数英文全称:top-k中文名称:前k个具体意义:top_k参数就像是你在餐厅点菜时,服务员只给你推荐菜单上前k名的招牌菜。在AI文本生成中,top_k参
- Python 应用部署云端实战指南 —— AWS、Google Cloud 与 Azure 全解析
清水白石008
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Python应用部署云端实战指南——AWS、GoogleCloud与Azure全解析在当下云计算飞速发展的时代,将Python应用部署到云平台已成为大多数开发者和企业的首选。无论是构建Web服务、API接口,还是自动化任务调度,云平台都能为我们提供高可靠性、弹性伸缩与简便管理的优势。本文将详细阐述如何将Python应用分别部署到AWS、GoogleCloud与Azure,并介绍各平台下涉及的部署工
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前言:PC平台流行的可执行文件格式(ExecutableFileFormat),主要是Windows下的PE(PortableExecutable)和Linux的ELF(ExecutableandLinkingFormat,可执行和链接格式)。他们都是COFF(CommonObjectFileFormat)的变种。ARM架构采用的也是ELF文件格式。COFF是在UnixSystemVRelease
- 《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理
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No28:使用Paramiko实现远程服务器管理摘要在现代开发与运维中,远程服务器管理是必不可少的一环。通过SSH协议,我们可以安全地连接到远程服务器并执行各种操作。Python的Paramiko模块是一个强大的工具,能够帮助我们实现自动化任务,如代码部署、批量命令执行和文件传输。本集将深入讲解Paramiko的核心功能,并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。核心概念和知识点SSH协议的基本原
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
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一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
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一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层:LLM层模型选择与适配:OpenManus允许用户替换底层LLM(如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等),通过统一接口调用模型API,实现跨模型兼容性Prompt工程设计:用户输入的自然语言指令通过精心设计的Prompt转换为结构化指令。例如,PlanningTool使用预定义的Prompt模板(如请将任务分解为可执
- 蓝桥杯2024年第十五届省赛真题-魔法巡游(Python)
罄竹_
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前言本文参考了FJ_EYoungOneC的文章思路,并且修改了该文章的某些理解上的偏差。一、题目题目来源:dotcpp题目描述在蓝桥王国中,两位魔法使者,小蓝与小桥,肩负着维护时空秩序的使命。他们每人分别持有N个符文石,这些石头被赋予了强大的力量,每一块上都刻有一个介于1到109之间的数字符号。小蓝的符文石集合标记为s1,s2,...,sN,小桥的则为t1,t2,...,tN。两位魔法使者的任务是
- 想使用dify实现docx文档的自动生成?试了一圈,感觉还是根据python-docx更靠谱
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前言:文档自动生成的需求痛点在软件开发过程中,需求文档、设计文档等材料的编写是每个开发者都绕不开的工作。最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务,尝试了目前热门的低代码工具Dify后,发现对于稍微复杂格式的文档生成需求(例如文本居中这么简单的需求),最终还是回归到基于python-docx库的解决方案。本文将分享两种技术路线的对比实践。一、Dify的踩坑经历我尝试了markdown转doc
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下面是MSE不适合分类任务的解释,包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客:大模型训练为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性,结合公式推导和分析,解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0,以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨,适合高理论水平的
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OFD功能说明实现OFD文件的打印,详细参见属性列表属性列表属性名类型默认值说明nameString“”打印项的名称,在打印任务内应该唯一。labelString“”打印项的标题,打印设计或维护时,可以更好的了解打印项代表的含义。xString0左边缘相对于打印区域的位置,默认单位毫米(mm),可用单位:毫米-mm,如:“10mm”厘米-cm,如:“1cm”点-pt,如:“16pt”英寸-in,如
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第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
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引言老马是某大公司的资深DBA,某天公司忽然通知裁员,他和徒弟阿牛双双被解雇。半年过去,老马仍未找到工作,而阿牛虽说找到新东家,却只能接受薪资减半的现实。阿牛的同学大黄,同为DBA,虽未经历裁员风波,却因繁重的工作任务倍感压力,老板不但不肯再招人,还对他的表现颇有不满。新人小羊,则因在工作中频频犯错,被公司以低绩效为由辞退。他们都对自己的未来感到迷茫、慌张。⓵不幸的DBA各有各的不幸老马:我现在真
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引言随着AI研究代理(AIresearchagents)的兴起,越来越多的工具能够帮助用户快速获取信息、整理研究报告。OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表,它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。然而,DeepResearch并非唯一的选择,开源社区也提供了多个优秀的替代方案。如果你希望使用开源方案、获得更强的可定制性,或者避免依赖OpenAI,那么本文介
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cmakemakefilecmakelists.txt的区别和联系理解CMake、Makefile和CMakeLists.txt的区别和联系,可以帮助我们更好地管理和构建C/C++项目。Makefile(GNUMake):定义与作用:Makefile是一种文本文件,通常用于指定如何编译和链接源代码以生成可执行文件或库文件。它包含了一系列规则(rules),每个规则指定了如何生成一个或多个目标文件(
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進擊的L酱
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CMake、CMakeLists.txt、Makefile、Make、GNU、gcc、g++CMakeCMakeLists.txtMakefileMakeGNUGCC(GNUCompilerCollection)gcc/g++CMakeCMake(crossplatfrommake)是一个跨平台的编译工具,可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。它能够输出各种各样的makefile或者proje
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- 文章去除AI味的指令
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去AI味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家。你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章,去除机械化和公式化的痕迹,增加文章的可读性和亲和力
- anythingLLM 使用教程
惟贤箬溪
穷玩AiAIGC人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
- GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
惟贤箬溪
穷玩Aigithub爬虫
以下是一些基于大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介:这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具,利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- Mysql中的mysqlbinlog_MySQL程序只mysqlbinlog详解
Fly蒋
mysqlbinlog命令详解mysqlbinlog用于处理二进制的日志文件,如果想要查看这些日志文件的文本内容,就需要使用mysqlbinlog工具用法:mysqlbinlog[options]log-files参数详解:-?,--help#显示帮助信息并退出--base64-output=name#binlog输出语句的base64解码分为三类:默认是值auto,仅打印base64编码的需要的
- 纪念品分组
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题目描述元旦快到了,校学生会让乐乐负责新年晚会的纪念品发放工作。为使得参加晚会的同学所获得的纪念品价值相对均衡,他要把购来的纪念品根据价格进行分组,但每组最多只能包括两件纪念品,并且每组纪念品的价格之和不能超过一个给定的整数。为了保证在尽量短的时间内发完所有纪念品,乐乐希望分组的数目最少。你的任务是写一个程序,找出所有分组方案中分组数最少的一种,输出最少的分组数目。输入描述输入文件名:gift.i
- [每周一更]-(第137期):Go + Gin 实战:Docker Compose + Apache 反向代理全流程
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每周一更容器Gogolanggindocker
文章目录**1.Go代码示例(`main.go`)****2.`Dockerfile`多段构建**3.构建Docker镜像**4.`docker-compose.yml`直接拉取镜像****5.运行容器****6.测试API**7、配置域名访问**DNS解析:将域名转换为IP地址****DNS寻址示例**8.错误记录访问路径ip+端口:端口可以了,但是小程序中不支持该格式,还需要配置nginx代理
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深度学习框架PyTorchpytorch深度学习人工智能机器学习回归
importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
- LLM-Agent方法评估与效果分析
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1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
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一.如何实现消息可靠性1.发送到MQ失败,重试策略2.生产者确认机制Confirm机制每个消息都有自己的一个Confirm机制消息正确到达交换机,返回ack。未到达交换机,返回nack。Return机制消息未正确到达队列,此时会通过PublisherConfirm返回ack,会通过PublisherReturn回调方法返回异常信息。全局只有一个失败后把消息写入数据库表,后期通过定时任务扫描,再次发
- 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。
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
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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。