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深度求索(DeepSeek)引发的震撼,还在继续进行中。刚看了一下数字:美股盘前,英伟达跌超11%,博通跌超11%,台积电、Arm跌超10%,同时,在日本股市,英伟达的主要供应商AdvantestCorp的股价暴跌8.6%。这些科技股,真是跌惨了。这整件事,就像魔幻一下。1月20日,深度求索正式发布推理大模型DeepSeek-R1。推出后不久,R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
- Java服务端服务网关:Kong与Spring Cloud Gateway的比较
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Java服务端服务网关:Kong与SpringCloudGateway的比较大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在微服务架构中,服务网关是至关重要的组件,它负责处理服务间的入站和出站流量,提供路由、过滤、限流等功能。Kong和SpringCloudGateway是两个流行的服务网关解决方案,它们各有特点和优势。本文将对Kong和SpringCloudG
- 【TC3xx芯片】AUTOSAR架构下内部看门狗复位检测
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AUTOSAR精进之路AUTOSARWatchDog功能安全SMUTC3xx架构
目录前言正文1.背景知识1-内部看门狗2.背景知识2-SMU问题:我们在SMU中断处理程序或者NMItraphandler中怎么确定时WatchDog上报的alarm了?3.背景知识3-CSA问题1:什么是CSA?问题2:怎么知道一块CSA保存的UpperCotext还是LowerContext?问题3:CPU如果管理所有的CSA内容?问题4:CSA中的什么信息和看门狗复位最为相关?问题5:看门狗
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1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术,图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波,图像滤波是一种基于邻域的算法。通过图像滤波,可以实现图像平滑、边缘检测;图像平滑也叫图像模糊,用以去除图像中的噪声、伪影等,它是图像处理和计算机视觉的常见步骤。函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速,所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
- 江城子(密州出猎) --苏轼
三眼桥墩
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老夫聊发少年狂,左牵黄,右擎苍。锦帽貂裘、千骑卷平冈。为报倾城随太守,亲射虎,看孙郎。酒酣胸胆尚开张,鬓微霜,又何妨?持节云中、何日遣冯唐?会挽雕弓如满月,西北望,射天狼。
- Linux网络编程——TCP多客户端连接服务器
「已注销」
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1、Select函数原型#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout);函数参数:intnfds:监听的文件描述符中最大文件描述符加1,告诉内核需要检测文件描述符的个数;readfds:监听有读数据到达文件描述符集合,传入传出参数;writefds:监听
- 【微服务与分布式实践】探索 Eureka
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微服务与分布式实践eureka
服务注册中心心跳检测机制:剔除失效服务自我保护机制统计心跳失败的比例在15分钟之内是否低于85%,如果出现低于的情况,EurekaServer会将当前的实例注册信息保护起来,让这些实例不会过期。当节点在短时间内丢失过多的心跳时,那么这个节点就会进入自我保护模式,以防止因网络问题导致的服务注册失败高可用:注册中心集群模式、互相注册、服务同步AP(保证可用性,放弃数据一致性)服务注册服务心跳续约、定期
- AI智能制造软件有什么用处
雪叶雨林
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随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- 分布式光纤应变监测是一种高精度、分布式的监测技术
无锡布里渊
分布式分布式光纤测温温度监测火灾预警厘米级线型感温火灾监测分布式光纤应变
一、土木工程领域桥梁结构健康监测主跨应变监测:在大跨度桥梁的主跨部分,如悬索桥的主缆、斜拉桥的斜拉索和主梁,分布式光纤应变传感器可以沿着这些关键结构部件进行铺设。通过实时监测应变情况,能够精确捕捉到车辆荷载、风荷载、温度变化等因素引起的结构变形。例如,在强风天气下,桥梁主梁会产生较大的横向和竖向位移,光纤应变传感器可以及时检测到这种变化,评估桥梁结构的安全性。桥墩和基础应变监测:桥墩是支撑桥梁上部
- VMware ESXi 8.0U3c macOS Unlocker & OEM BIOS Dell (戴尔) 定制版
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VMwareESXi8.0U3cmacOSUnlocker&OEMBIOSDell(戴尔)定制版ESXi8.0U3c标准版,Dell(戴尔)、HPE(慧与)、Lenovo(联想)、Inspur(浪潮)、Cisco(思科)、Hitachi(日立)、Fujitsu(富士通)、NEC(日电)、Huawei(华为)、xFusion(超聚变)OEM定制版请访问原文链接:https://sysin.org/b
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SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测(SOD)在计算机视觉中仍然是一个重要的任务,其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络(FCN)的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
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人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
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微服务与分布式实践dubbo
核心组件服务注册与发现原理服务提供者启动时,会将其服务信息(如服务名、版本、所在节点的网络地址等)注册到注册中心。服务消费者则可以从注册中心发现可用的服务提供者列表,并与之通信。注册中心会存储服务的信息,并将这些信息广播给已经订阅了该服务的服务消费者。服务消费者会将获取到的服务提供者列表缓存到本地,以便后续直接访问。心跳检测机制:服务提供者会定期向注册中心发送心跳消息,注册中心根据这些心跳消息判断
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
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一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
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1.SDLC才是王道:软件开发生命周期(SDLC)对于软件开发而言,是如同基石般的关键流程,每一位开发人员都应该对其了如指掌。从最初的需求定义,到最终软件上线后的维护,SDLC的各个阶段环环相扣,共同构建起软件的完整生命周期。将测试理念融入到SDLC的每一个环节,就像是给建筑的每一层都做好了质量检测,是确保软件质量坚如磐石的重要举措。不同的组织由于自身的业务特点、技术水平和管理模式的差异,采用的S
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BLE入门到精通(基于TIcc26x2)linuxc语言mcustm32物联网嵌入式硬件iot
1、导入、编译、烧录打开之前安装的CCS,如下点击导入工程选择如下工程:simplelink_cc13xx_cc26xx_sdk_7_10_01_24\examples\rtos\CC26X2R1_LAUNCHXL\ble5stack\simple_peripheral如图常用的三个按钮2、BLE使用演示咱们详细介绍下目录:介绍完成后连接开发板点击下载,下载成功后打开串口工具,重新上电就可以看到我
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ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
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使用Shell脚本,检测/tmp/size.log文件,若存在,则显示它的内容;若不存在,则创建文件将创建时间写入#vim1.shif[-e/tmp/size.log]thenecho"文件已存在,内容如下:"echo`cat/tmp/size.log`elseecho"文件不存在,已将当前时间写入文件"echo`date+"%F%T"`>/tmp/size.logfi效果验证使用Shell脚本,
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SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器(VoiceActivityDetector),由snakers4团队开发并开源在GitHub上。该项目支持多种语言和不同领域的音频,具有灵活的采样率(8000Hz和16000Hz),并且可以在PyTorch和O
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引用说明:FSMN-VAD引用魔塔社区项目:https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary感谢阿里大佬的开源与介绍。这篇文章主要介绍两种的ASR中的VAD开源模型,第一种就是FSMN-VAD,这个是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型,用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息。
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Berlekamp-Massey算法是一种广泛应用于纠错编码中的迭代算法,我们在许多纠错编码中都能看见它的用途。BM算法最初是为了解决线性递推序列的问题而提出的,后来被广泛应用于纠错编码中,特别是用于解码如RS码(Reed-Solomon码)和BCH码等循环纠错码。这些编码方案在数据传输和存储系统中扮演着重要角色,能够纠正多个错误并检测潜在的错误,从而确保数据的完整性和可靠性。BM算法基本原理BM
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2)工具检测二:安全狗使用指南(一)安全狗的下载(二)安全狗的安装(三)安全狗绕过一:WAF基础知识(一)WAF简介WAF即Web应用程序防火墙通过过滤和监视Web应用程序与Internet之间的HTTP通信来帮助保护Web应用程序,WebApplicationFirewall(WEB应用防护系统)。WAF与传统的Firewall(防火墙)不同,WAF针对的是应用层。WAF可以用来屏蔽常见的网站漏
- Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时候,不要
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背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式,而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的,所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换,也就是目标检测importjsonimportosdefconvert_json_to_yolo(json_file_path,output_dir,class_mapping):"""将
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一、前言Flask是一个用Python编写的轻量级的Web应用框架。Flask基于WSGI(WebServerGatewayInterface)和Jinja2模板引擎,旨在帮助开发者快速、简便地创建Web应用。Flask被称为"微框架",因为它使用简单的核心,用扩展增加其他功能。1.HelloWorld以下的Flask程序会在网页输出HelloWorld:fromflaskimportFlaska
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Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像的梯度(变化率),常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分,特别是水平和垂直方向上的边缘。通过计算图像的梯度,可以获得图像中亮度变化较大的地方,这些地方通常是物体的边界。Sobel算子有两个方向的变体:SobelX:计算水平方向的梯度。SobelY:计算垂直方向的梯度。Sobel算子函数:cv2.Sobel()
- 未来趋势系列 篇三:低空经济题材解析和股票梳理
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股票技术杂谈低空经济题材解析股票梳理
文章目录系列文章低空经济题材解析空域管理设备起降设施雷达导航飞行员培训无人机直升机eVTOL(含垂直起降型飞行汽车)低空物流低空交通环境检测消防支援气象探测股票梳理系列文章未来趋势系列篇一:AI题材解析和股票梳理未来趋势系列篇二:HBM题材解析和股票梳理低空经济低空经济是政策、技术和自主可控三者共振的新晋的新质生产力代表。低空经济是指以民用有人驾驶和无人驾驶航空器为主导,涵盖载人、载货及其他作业等
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
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摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 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
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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。
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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
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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。