- 用bash脚本激活python虚拟环境
这个人很懒,还没有设置昵称...
bashbash
bash脚本内容:#!/bin/bashcondaactivatenamefasta=$1echo$fasta$1就是接受的用户在命令行输入的变量,echo就是打印该变量激活办法:bash-irun.sh参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/422365954if语句判断路径是否存在:result=$1if[-f"$result"];thenmkdir$resultf
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
弥树子
pythonscikit-learn分类
在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
- 2 files found with path ‘META-INF/lib_release.kotlin_module’
我不勤奋v
android编译问题kotlinandroidgradle
项目场景:记录项目开发中遇到的一个问题,防止后续再踩雷:自己封装了一个功能库,库名字叫lib,满心欢喜接入到app工程。编译打包时却报错:2filesfoundwithpath'META-INF/lib_release.kotlin_module'。问题描述>Afailureoccurredwhileexecutingcom.android.build.gradle.internal.tasks.
- android studio接口调用,Android Studio调用系统隐藏接口EthernetManager
高江Takae
androidstudio接口调用
googlesource签名文件参考:https://android.googlesource.com/platform/build/+/donut-release/target/product/security/pem转jks来实现系统签名文件:https://blog.csdn.net/cxq234843654/article/details/51557025项目需要实现以太网的管理功能,查阅
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
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
- 【C++ 动态规划】1024. 视频拼接|1746
闻缺陷则喜何志丹
c++动态规划leetcode算法视频拼接片段
本文涉及知识点C++动态规划LeetCode1024.视频拼接你将会获得一系列视频片段,这些片段来自于一项持续时长为time秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠,也可能长度不一。使用数组clips描述所有的视频片段,其中clips[i]=[starti,endi]表示:某个视频片段开始于starti并于endi结束。甚至可以对这些片段自由地再剪辑:例如,片段[0,7]可以剪切成[0,1]+[1,3]
- 开放传神(OpenCSG)手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法
OpenCSG
transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
灵封~
scikit-learn线性回归python
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
- 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合
〖是♂我〗
线性回归算法回归
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
tensorflow逻辑回归人工智能python作业
一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量,可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分:方案1:model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
- 【番外篇】鸿蒙扫雷天纪:运混沌灵智勘破雷劫天局
Xiao Xiangζั͡ޓއއ
c语言学习方法开发语言程序人生改行学it
大家好啊,我是小象٩(๑òωó๑)۶我的博客:XiaoXiangζั͡ޓއއ很高兴见到大家,希望能够和大家一起交流学习,共同进步。这一节课我们不学习新的知识,我们来做一个扫雷小游戏目录扫雷小游戏概述一、扫雷游戏分析和设计1.1扫雷游戏的功能说明1.2设计思路总结:二、扫雷游戏代码的实现game.hgame.ctest.c三、扫雷游戏的扩展四、结尾扫雷小游戏概述扫雷是一款极具趣味性和挑战性的逻辑解谜
- Docker的原理:如何理解容器技术的力量
张3蜂
开源技术选型软件安装部署dockereureka容器
在今天的软件开发和运维中,Docker已经成为了一个炙手可热的技术名词。它改变了开发者和运维人员的工作方式,使得应用的打包、分发、运行变得更加简便和高效。然而,很多人虽然在使用Docker,但对它的内部原理了解却并不深入。今天,我们将通过生动的比喻和浅显的讲解,带你揭开Docker神秘的面纱,帮助你理解Docker如何在底层运作。1.什么是Docker?简单来说,Docker是一个开源的应用容器引
- 【开发日记】记一次使用uniapp实现音视频通话打包的问题
二饭
开发日记uni-app音视频
问题描述在开发过程中使用真机调试,音视频通话都是没有问题的。问题出在打包成apk后却无法获取音视频流数据了,提示的是摄像头获取错误。问题排查之前在调试的时候用的都是uniapp官方的标准基座,所以此时manifest.json文件中的模块配置是不生效的,生效的一直只要权限部分,所以导致了这次问题。由于是在获取摄像头视频流数据时发生的错误,所以一直的排查范围也是摄像头的问题,检查了摄像头权限、摄像头
- 设计模式六大原则(2):里氏替换原则
weixin_30919919
设计模式java
里氏替换原则前言:今天是3.15,一个特殊的日子。不知道还会曝光出多少家不良企业,更不知道潜藏的未被曝光的企业数量之巨有没有超出我的想象力。每年都会爆出一些诸如“塑化剂、毒胶囊、问题奶、速成鸡”等等新的食品安全关键词,走进餐馆,走进食堂,走进超市,还真不知道什么东西敢碰。新的问题一年一年曝光,却一年比一年严重。不良商家究竟还有没有底线?说好的节操呢?设计模式系列文章设计模式六大原则(1):单一职责
- 如何轻松玩转Java函数调用:借助FuncGPT,告别繁琐调试
人工智能
作为一名开发者,你是否曾经在开源社区的广袤海洋中探寻所需的代码,却发现这些代码并不符合你的实际需求?你是否曾花费大量时间测试和调试,却收效甚微?现在,有了FuncGPT(慧函数),这些困扰将一扫而空。作为你的私人编程助手,FuncGPT能够根据你的需求,迅速提供符合要求的函数,让你轻松迈向高效开发之旅。首先,让我们了解一下传统代码搜索的困境。在传统的开发过程中,当你需要实现某个功能时,需要在开源社
- 小而伟大的智慧
看,是大狗
笔记
如果说科技是一片浩瀚的宇宙,那么嵌入式技术就是其中那些细小却闪耀的恒星。它们虽小,却以精准的轨迹运行,赋予每一个设备以智慧的灵魂。从工业设备到消费电子,嵌入式系统让冰冷的机器拥有了“思考”的能力。一个智能控制器,隐藏在机器内部,却能用感知、分析与决策改变外部世界。它既是一个观察者,也是一个行动者,用最少的资源实现最高效的运作。嵌入式的美,在于它的无声胜有声。它并不需要张扬自己的存在,却能用每一行代
- xgboost-spark-scala
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今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
- 海浪波高预测(背景调研)
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文章解读python机器学习人工智能
#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- AI与药学 |AI数字药师:药品说明书构建AI药学知识库
明哲AI
AI与医疗人工智能大模型AI药学数智药学药师AI数字药师
在信息爆炸的时代,我们获取知识的方式正在经历深刻的变革。尤其是在医疗健康领域,快速、准确地获取可靠的药品信息至关重要。药品说明书作为药品信息的权威来源,却常常因为其专业术语和冗长篇幅,让使用者感到困惑。如何让药品说明书不再“晦涩难懂”,成为我们智能用药的得力助手?(关注公众号“赛文AI药学”,获取更多AI与药学的内容)本文将深入探讨如何利用检索增强生成(Retrieval-AugmentedGen
- 10023 - Square root
moyan_min
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描述:这道题虽然是开方题,可是数据量却相当的大,可达1000位,不得不用大数来做#include#includeintn,m,flag,t;chars[1010],v[1010];intsum[1010],p[1010];intl_sum,l_p;boolcom(){for(inti=0;ip[i])return0;elseif(sum[i]=0;--i){if(p[i]>=sum[len])p[
- 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C:奥运奖牌榜模型 详细解析和代码(持续更新中,2025美赛)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模开发语言2025年数学建模美赛2025美赛C题奥运奖牌榜模型
目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降?7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
- 2025美赛数学建模C题 奥运奖牌模型保姆级教程讲解|模型讲解
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2025美赛数学建模开发语言美赛美国大学生数学建模数学建模比赛美赛C题
2025美赛C题保姆级教程思路分析C题题目:奥运奖牌榜模型今年的C题是一道典型的数据处理、预测类题目,题目背景设定简单易懂,对小白非常友好,整体难度不大,注意各个题目之间的联系。本题整体属于体育数据分析与预测类型,涉及利用历史奥运会奖牌数据进行数学建模,预测未来的奖牌分布,同时分析国家间的表现差异及潜在的影响因素。美赛的特点就是发散性强,相对其他比赛而言重创新。1总体分析1.1问题背景:除了观看2
- 《ClickHouse企业级应用:入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
大数据AI人工智能clickhouse大数据hadoop
近年来,ClickHouse发展势头迅猛,社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么,ClickHouse到底是何方神圣?为什么如此受青睐?各位看官,欲知ClickHouse为何方神圣,且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse,内容包括ClickHouse是什么,它具有哪些特性,适用哪些应用场景等。1.1ClickHouse概述本节介绍ClickHouse
- 【Python】Linux/CentOS安装Python3
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Pythonpython
不到100买了个1年的X里云服务器后,欲安装Python3练手。但网络上安装方法五花八门,经我实践,此法最妥,特记于此。1.说明1.1系统自带Python2的处理CentOS7自带Python2,不要轻易卸载和删除,很多其它软件依赖自带的python2。此方法较为稳妥,将安装后的python3做了软链接,方便使用,也不影响python2的存在。只是以后使用Python3时,命令是python3yo
- 一种高胜率的交易系统:均值回归交易策略
比特币web3程序员
引言在量化交易领域,均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法。这种策略的核心思想是,当资产的价格偏离其长期均值或历史平均水平太远时,存在一种趋势,即价格将回归到其均值或平均水平。均值回归的方程定义在量化交易和统计学中,均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会,并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况,来预测价格可能的回调方向,从而捕捉交易机会。这种策略
- 简述kafka生产者ack确认机制
技匠三石弟弟
数据开发kafka
一、总结该章节主要探讨造成数据丢失问题生产者ack确认机制(目的是要有多少个分区副本收到消息,生产者才认为该消息写入成功;acks参数对数据是否丢失起重要的作用)(1)ack=0,就是表示生产者不会和broker确认消息是否写入成功。这就有可能造成服务器broker因出现问题,导致没有接收到生产者的消息,而生产者却无从得知。这也就造成数据的丢失。--较低延迟和高吞吐量,但是以消息丢失的高风险为代价
- 【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】
Matlab领域
matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类(进阶版)②付费专栏Matlab智能算法神经网络预
- 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
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。