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namelijink
深度学习人工智能
cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测
North_D
ML.NET库机器学习人工智能深度学习数据挖掘目标检测自然语言处理神经网络
文章目录ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势LightGBM分类器原理说明总结ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述本项目使用C#和ML.
- 数字化转型三大核心要素:数据、技术、人才
千千标寻
大数据云计算人工智能ai
数字化转型的三大核心要素——数据、技术和人才,是推动企业在数字经济时代取得成功的关键。数据数据是数字化转型的基础。高质量的数据能够为企业提供深刻的市场洞察和客户行为分析,帮助做出更明智的决策。通过有效管理和利用数据,企业可以优化运营流程,提升产品和服务质量,从而实现更高的效率和客户满意度。技术先进的技术支持是实现数字化转型的关键驱动力。无论是云计算、人工智能、大数据分析还是物联网,这些前沿技术的应
- python判断数据和excel中是否相等_对比Excel学习python数据分析-学习笔记4
re1key
一对一替换多对一替换多对多替换参考一列数值进行排序参照有缺失值的列排序参考多数值列排序数值排名删除列删除行删除特定列行数值计数唯一值获取数值查找区间切分插入新的行或列行列互换索引重塑长宽表转换apply()和applymap()函数1.数值替换一对一替换replace(A,B)-用B替换A;replace(A,B,inplace=True)-用B替换A,元数据也将被替换掉;replace(np.N
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
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探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- 如何学BI大数据
想做富婆
大数据相关大数据BI大数据
职业规划建议1.短期目标(1-2年)积累经验:通过实习或初级岗位(如数据分析师、商业分析师)积累经验。提升技能:深入学习SQL、Python、BI工具,掌握数据分析和可视化技能。建立作品集:完成个人项目或参与开源项目,展示数据分析能力。2.中期目标(3-5年)专业化发展:根据兴趣选择细分方向,如数据可视化、BI开发或数据运营。提升软技能:加强沟通、项目管理能力,提升商业敏感度。行业深耕:选择感兴趣
- Redis Sentinel(哨兵)模式介绍
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Redis哨兵模式:详解高可用性解决方案引言随着互联网应用的快速发展,系统对可靠性和高性能的要求越来越高。作为内存数据库的代表,Redis以其快速响应和灵活的数据结构,广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。然而,在实际生产环境中,硬件故障、网络中断等问题不可避免。为了保证Redis的高可用性(HighAvailability,HA),Redis提供了哨兵模式(SentinelMode)。本
- 微信小程序邂逅Echarts:从入门到避坑全攻略
Jiaberrr
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一、引言在当今数字化时代,数据可视化对于数据分析和展示至关重要。微信小程序作为一种轻量级应用,在各类场景中广泛应用,而在小程序中实现数据可视化,能让用户更直观地理解数据。Echarts是一款由百度开源的强大的数据可视化图表库,提供了丰富的图表类型,如折线图、柱状图、饼图、地图等,满足各种数据展示需求。将Echarts集成到微信小程序中,能为小程序增添强大的数据可视化能力,提升用户体验。无论是展示业
- # 解析Excel文件:处理Excel xlsx file not supported错误 [特殊字符]
AI航海家(Ethan)
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解析Excel文件:处理Excelxlsxfilenotsupported错误嘿,数据分析的小伙伴们!我知道在处理Excel文件的时候,很多人可能会遇到这样一个错误:Excelxlsxfilenotsupported。别担心,这篇文章会帮你理清这个错误产生的原因,并教你如何避免掉进这个坑!让我们开始吧!问题原因这个错误通常与xlrd库的版本有关。从xlrd1.2.0版本开始,这个库不再支持xlsx
- 汽车行业汽车召回数据爬虫:抓取汽车召回数据,分析产品质量和安全问题
西攻城狮北
汽车爬虫安全python实战案例
目录一、搭建开发环境1.依赖库安装2.配置虚拟环境(可选)二、目标网站分析1.网页结构分析2.动态内容识别三、编写爬虫代码1.从静态页面抓取数据1.1获取页面内容1.2解析HTML1.3完整示例2.抓取动态加载内容2.1配置Selenium和ChromeDriver2.2模拟浏览器抓取3.处理分页四、数据清洗与存储1.数据清洗2.数据存储五、数据分析与可视化1.数据分析2.数据可视化六、项目优化1
- 共享设备管理难?MDM助力Kiosk模式一键部署
EasyControl移动设备管理
MDM功能介绍kiosk霸屏模式移动设备管理运维
目录1.简化设备部署与配置:实现一键式部署2.自动化应用更新与内容推送:确保设备始终保持最新状态3.权限控制与设备安全:防止滥用与数据泄露4.远程管理与故障诊断:保障设备长期稳定运行5.数据分析与报告:优化设备管理决策6.降低管理成本,提高运营效率随着零售行业和餐饮行业自助服务模式的普及,Kiosk模式(自助终端、单一应用模式)逐渐成为提升客户体验和运营效率的关键工具。无论是零售店的自助结账机、餐
- 64个数据分析常用术语详解【数分必备干货】
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目录一、基础统计指标1.绝对数2.相对数3.百分比和百分点百分比百分点4.频数和频率频数频率5.比例与比率比例比率6.倍数和番数倍数番数7.同比和环比同比环比二、变量相关概念1.变量2.连续变量3.离散变量4.定性变量三、数据集中趋势与离散程度指标1.均值2.中位数3.缺失值4.异常值5.方差6.标准差7.皮尔森相关系数四、网站分析指标1.PV(PageView)页面浏览量2.UV(UniqueV
- Python爬虫技术:挖掘淘宝店铺详情
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在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。对于电商平台,尤其是淘宝这样的大型电商平台,店铺详情数据的获取和分析对于商家来说至关重要。它不仅可以帮助商家了解市场趋势,还可以优化营销策略,提升销售业绩。本文将介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝店铺详情,并进行初步的数据分析。一、Python爬虫技术简介Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库支持,使其在爬虫领域备受青睐。通过Pytho
- 利用 Python 爬虫获取按关键字搜索淘宝商品的完整指南
数据小小爬虫
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在电商数据分析和市场研究中,获取商品的详细信息是至关重要的一步。淘宝作为中国最大的电商平台之一,提供了丰富的商品数据。通过Python爬虫技术,我们可以高效地获取按关键字搜索的淘宝商品信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝商品信息,并提供详细的代码示例。一、项目背景与目标淘宝平台上的商品信息对于商家、市场研究人员以及消费者都具有重要价值。通过分析这些数据,可以了解市场趋势、消费者
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- 江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案
邹工转型手札
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引言:工业设备维护的数字化转型挑战纺织机械行业面临高湿度、高粉尘、连续运行等严苛工况,传统定期维护模式存在效率低、成本高、故障响应滞后等问题。预测性维护(PdM)通过实时数据分析与AI模型预测设备健康状态,成为行业降本增效的关键路径。然而,如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合,仍是技术落地的难点。本文将结合SKFIMAX-8边缘计算盒子与开源DuodooBMS(基于Odoo的设备数采方案)
- 江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护
邹工转型手札
Duodoo开源企业信息化开源开源人工智能制造
引言在电子制造行业中,设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修,存在响应滞后、成本高昂等问题。预测性维护(PredictiveMaintenance,PdM)通过实时数据分析和AI算法,能够提前识别设备潜在故障,大幅降低停机风险。然而,实现这一目标需要解决设备数据采集、边缘实时计算、平台深度融合等关键问题。本文将结合SKFIMAX-8
- 先进制造aps专题二十九 基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计
lijianhua_9712
apsai智能体仿真引擎
上文中,我们说,通常的做法是,可以先通过排产仿真引擎产生生产计划,再在工厂仿真引擎里仿真执行,这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划,仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做,从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真/工厂生产仿真框架,在强化学习框架的准备函数里启动排产仿真引擎获得生产计划,并导入到工厂仿真引擎里执行
- TikTok 广告如何提高 ROI?
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TikTok作为全球热门的短视频平台,广告投放已成为品牌和卖家获取流量的重要渠道。然而,如何提高广告的投资回报率(ROI),让预算花得更值,是广告投放者必须掌握的关键技巧。本文将从目标受众、创意优化、出价策略和数据分析等方面,详细解析TikTok广告投放的优化策略,帮助你最大化广告收益。1.明确广告目标,精准锁定受众在投放广告前,首先要确定营销目标,例如:品牌曝光:适用于新品推广,提高品牌知名度引
- oltp olap的区别
薛定谔的猫1982
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OLTP(联机事务处理)和OLAP(联机分析处理)有以下多方面的区别:应用场景OLTP:用于处理企业的日常业务交易,比如银行的存取款业务、电商网站的订单生成、酒店的客房预订等,侧重于对业务流程的支持,确保事务的快速处理和数据的即时更新。OLAP:主要用于企业的决策支持和数据分析场景,如市场趋势分析、销售业绩评估、财务状况分析等,帮助管理层从宏观角度理解业务数据,为决策提供依据。数据特点OLTP数据
- 从选品到售后!5个AI工具打通电商全链路自动化
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AI时代下,电商人必备的实用工具大盘点在AI技术日新月异的当下,电商行业迎来了前所未有的变革,各类AI赋能的实用工具如雨后春笋般涌现,为电商从业者带来了极大的便利。今天,就为大家详细盘点几款超实用的电商工具,助力各位在电商领域一路披荆斩棘。[]()智能选品工具选品对于电商从业者来说,是决定业务成败的关键一环,直接关乎后续的销量与利润。像JungleScout这类智能选品工具,深度运用AI大数据分析
- 探索序列数据的奥秘:LSTM Python代码资源库全面解析
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探索序列数据的奥秘:LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中,长短期记忆网络(LSTM)犹如一颗璀璨的明星,以其独特魅力照亮了序列数据分析之路。今天,我们带你深入了解一个专注于LSTM在Python环境中实现的开源项目—
- 探索未来数据之门:AkShare - 全面开源的数据接口库
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探索未来数据之门:AkShare-全面开源的数据接口库项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ak/akshare是一个强大的Python库,它提供了广泛的数据接口,让你能够轻松地获取金融、经济、社会和科技等多个领域的数据。无论你是研究人员、数据分析师还是开发者,AkShare都可以成为你的得力助手,帮助你迅速地收集、处理并分析所需数据。技术分析设计理念AkShar
- 1章5节:学会数据分析基础和流程,开始人工智能数据分析师之路(更新20250214)
DAT|R科学
用R探索医药数据科学信息可视化数据分析数据挖掘
在数字化时代浪潮的推动下,数据分析师已然成为各行业不可或缺的关键角色。作为借助先进技术和分析工具,对数据进行收集与分析的专业人才,数据分析师的重要性与日俱增。有报告显示,数据分析师领域的就业增长率预计可达36%,远远超过多数职业的平均水平,这充分彰显了该职业广阔的发展前景。特别随着人工智能技术的飞速发展,像ChatGPT和DeepSeek这样的AI工具逐渐走入数据分析师的工作流程。ChatGPT以
- Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用
腾讯云大数据
数据库大数据javapython数据分析
作者:腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。教程链接:Flink实践教程-入门(10):Python作业的使用-云+社区-
- 连锁收银系统的核心架构与技术选型
连锁收银系统
收银系统连锁收银系统架构连锁收银系统
在连锁门店的日常运营里,连锁收银系统扮演着极为重要的角色,它不仅承担着交易结算的基础任务,还关联着库存管理、会员服务、数据分析等多个关键环节。一套设计精良的核心架构与合理的技术选型,是保障收银系统高效、稳定运行的基础。一、核心架构分层架构设计:通常采用经典的三层架构,即表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层负责与用户交互,比如收银员操作界面、顾客支付界面等,需要设计得简洁直观,操作便捷,以提高收银
- 高效利用Python爬虫开发批量获取商品信息
数据小小爬虫
python爬虫开发语言
在当今电商行业竞争激烈的环境下,精准且高效地获取商品信息对于商家和数据分析师来说至关重要。无论是进行市场调研、优化商品布局,还是制定竞争策略,商品信息的全面掌握都是关键。Python爬虫技术以其强大的功能和灵活性,成为批量获取商品信息的理想选择。本文将详细介绍如何高效利用Python爬虫开发批量获取商品信息,助力电商从业者在市场中脱颖而出。一、Python爬虫技术的优势Python作为一种广泛使用
- R 语言 必备 十大资源
后端
引言R是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一,广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间,用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。如果你是R的新手或希望提升你的R技能,这里有一些核心资源可以助你一臂之力,无论是从基础学起还是提高现有水平,包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。1.R项目官网(r-project.org)R项目的官方网站是开启R学习之旅的首选,它提供免费的R软件、文档、教程和
- 数据分析的 10 个最佳 Python 库
程序员
引言Python因其简洁、灵活以及功能强大的库,在数据分析界备受青睐,这些库使得Python成为了处理数据、制作图表和进行复杂分析的利器。无论你是数据分析的新手,还是想要丰富你的技能库,掌握合适的Python库都能让你在使用Python时事半功倍。本文将介绍每位数据分析师都应掌握的10个Python库,并用简单的语言和实例说明如何利用它们来解决数据分析中的难题。1.Pandas—简化数据处理Pan
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(一)
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智能体langchain学习数据库
以下是针对初学者的LangChain基础学习提纲,从理论到实践逐步深入,帮助你系统掌握核心概念与应用:一、基础认知(1-2天)什么是LangChain?定义:基于语言模型(LLM)构建应用程序的框架。核心功能:连接LLM与外部数据/工具、管理对话流程、自动化复杂任务。典型应用场景:聊天机器人、文档问答、数据分析助手、自动化工作流。与普通LLM应用的区别:支持多步骤任务、记忆管理、外部工具集成。核心
- 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
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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
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。