- 为什么Django能有效防御CSRF攻击?
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在当今这个互联网高度发达的时代,Web安全问题层出不穷,其中跨站请求伪造(CSRF,Cross-SiteRequestForgery)就是一个比较常见的威胁。攻击者利用用户的身份信息,发送恶意请求,改变用户的属性或执行用户不想要的操作,这就会造成很大的损失。Django作为一个流行的Web框架,内置了一些机制来安全地防御这种攻击。今天,就让我们深入了解一下Django是如何抵御CSRF攻击的,尤其
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
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#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- 企业本地化部署实战:基于Websoft9构建私有化生产力平台
开源
在数字化转型的浪潮中,企业越来越重视对数据主权和应用灵活性的掌控。而本地化部署(On-Premises)正成为许多组织的首选方案——它不仅能够满足数据合规需求,还能深度定制功能,适配企业独特的工作流程。本文将探讨如何通过Websoft9面板的本地部署,结合EPP、AI工具与知识库等应用,构建一个高效、安全的企业生产力平台。一、为什么选择本地部署?数据主权与合规性企业核心数据(如客户信息、财务记录)
- 以下功能模块助力企业实现流程智能化、降本增效:
牛油果爱编程
云计算开源软件开源
1⃣智能流程设计器拖拽式建模:可视化搭建流程节点,支持条件分支、并行任务等复杂逻辑。AI辅助优化:自动检测流程瓶颈,推荐优化路径(2024版新增AI引擎)。模板库:预置财务审批、采购管理等行业模板,开箱即用。2⃣自动化触发与执行事件驱动:支持数据库变更、API调用、表单提交等触发条件。机器人流程自动化(RPA):无缝集成外部系统操作(如自动填表、数据抓取)。动态分配规
- SQL注入漏洞:原理、危害及其防御策略
.@M.
sql网络安全mysql数据库网络安全
摘要:本文聚焦于SQL注入漏洞这一网络安全威胁,详细阐述其概念、原理、潜在危害,并探讨有效的防御手段。SQL注入攻击通过恶意构造输入数据,诱使目标系统执行未经预期的SQL查询,从而篡改、泄露甚至完全控制数据库信息。此类漏洞严重威胁数据隐私与业务安全,可能导致财务损失、用户隐私泄露乃至系统瘫痪。针对SQL注入攻击,本文提出了一系列防御措施,包括严格的数据验证、预编译语句的使用、最小权限原则的应用以及
- 知识蒸馏 vs RLHF:目标函数与收敛分析
从零开始学习人工智能
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1.知识蒸馏(KnowledgeDistillation)知识蒸馏是一种模型压缩技术,旨在将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到较小的模型(学生模型)中,以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成:分类损失(StudentLoss):学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失,表示为:[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil
- XGBoost算法的相关知识
VariableX
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文章目录背景定义损失函数(1)原始目标函数Obj(2)原始目标函数Obj的泰勒展开(3)具体化目标函数的泰勒展开细节(4)求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样EarlyStopping缺失值处理优缺点总结背景讲XGBoost之前,先引入一个实际问题,即预测一家人每个人玩游戏的意愿值:如果我们用XGBoost解决这个问题,
- 9种Python数据可视化方案,让财务数据焕发生命力
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想象一下:你即将向董事会展示季度财务报告,面对的是一群已经看过无数PPT的高管。你是选择用普通的柱状图和折线图,还是用能够直观展示收入、支出、利润动态关系的交互式仪表板?本文将通过一个完整的Python财务数据可视化案例,展示如何将枯燥的财务数据转变为直观、动态且富有洞察力的可视化作品。场景:财务分析的可视化挑战李总是一家快速成长的科技公司CFO,每月需要向董事会汇报公司的财务状况。尽管他精通Ex
- 【程序人生】中年技术女性,什么是生活的重点?
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文章目录⭐前言⭐一、明确“成功”的定义:先破后立警惕社会规训:价值观排序工具:⭐二、怎职业发展:聚焦长板,打造不可替代性30岁职场破局策略:职场可见度提升:⭐三、人际关系:构建支持系统关系断舍离:亲密关系选择:⭐四、身心健康:可持续成功的根基身体管理:情绪调节:⭐五、财务安全:抵御风险的核心防线30岁财务健康标准:投资优先级:⭐六、财务安长期主义:制定“3年跃迁计划”目标锚定法:复盘与迭代:⭐关键
- 网络安全突发事件应急预案
廾匸0705
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1.总则1.1编制目的建立健全网络安全突发事件应急组织体系和工作机制,提高网络安全突发事件综合应对能力,确保及时有效地控制、减轻和消除网络安全突发事件造成的社会危害和损失,保证持续稳定运行和数据安全。1.2编制依据《中华人民共和国突发事件应对法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国电信条例》等法律法规和《国家突发公共事件总体应急预案》《国家网络安全事件应急预案》
- java实现卷积神经网络CNN(附带源码)
Katie。
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Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
- C#请求队列后台服务
~请叫我小祸害~
.NET/C#c#jvm开发语言
队列执行1、首先需要一个公共类里面有我们的队列需要执行的方法这个方法最好是一个单独的不受别的控制器影响的class。因为你如果声明错位置的话一不小心就会把我们的队列重置。导致队列内容丢失造成损失。大家如果有某些方法运行时间太长但又需要快速给出结果,就可以利用队列,我们这边直接给她结果。然后具体操作我们在内部慢慢执行。//比如说我这里新建一个Class专门用来存放这个方法和队列内容容器publicc
- 网络空间安全(31)安全巡检
IT 青年
网安知识库网络空间安全
一、定义与目的定义:安全巡检是指由专业人员或特定部门负责,对各类设施、设备、环境等进行全面或重点检查,及时发现潜在的安全隐患或问题。目的:预防事故发生:通过定期的安全巡检,及时发现并解决潜在的安全隐患,从而预防事故的发生,减少不必要的损失。提高安全意识:安全巡检不仅是对设施和环境的检查,也是对员工安全意识的提醒和强化,有助于提高整体的安全意识。确保合规性:安全巡检可以确保设施和设备的运行符合相关法
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与金融理财类APP开发指南
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引言随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的推出,越来越多的开发者开始关注并投入到这一新生态系统的开发中。本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT上搭建开发环境,并通过一个金融理财类财务记账APP的示例,展示如何进行应用程序的技术开发。开发环境搭建首先,开发者需要准备一台运行Windows或macOS的计算机,并确保安装了最新版本的JavaDevelopmentKit(JDK)。接下
- 财务管理核心知识深度剖析
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目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算:企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法:企业成本管控的核心策略三、财务分析方法:解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中,第二章财务管理核心知识是重中之重,它涵盖了从基础指标计算到复杂分析方法、预算管理、资金与投资决策以及风险把控等多方面内容,对企业的财务运营和决策起着关键作用。深入理解这些知识,不仅有助于在笔试中取得优异成绩,更能为实际的财务
- 如何用deepseek炒股
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使用DeepSeek进行炒股的核心思路是利用其强大的数据处理和预测能力,辅助投资决策。以下是具体的应用方法和步骤:一、数据收集与处理获取市场数据股票数据:通过API(如Tushare、YahooFinance)获取历史股价、成交量、财务数据等。新闻与舆情:使用DeepSeek的NLP能力分析新闻、社交媒体和公告,提取市场情绪和事件影响。宏观经济数据:收集GDP、利率、通胀等数据,分析其对股市的影响
- 浩方erp工厂制造业数字化的核心-erp生产管理系统-
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工厂制造业数字化的核心在于通过先进的企业ERP(EnterpriseResourcePlanning)生产管理系统实现全面的资源优化和流程自动化。浩方动力科技-haofangsoftware的工厂ERP系统,制造业行业管理erp系统,生产管理系统,能帮助各行业工厂、制造业实现采购、销售、生产、物控、库存、客户、供应商、财务、人力资源、设备等全方位的数字化管理,提高工厂生产效率,降低成本,并配合ME
- 【DuodooTEKr】 基于Python+OCR+DeepSeek的英国购物小票识别系统开发实战
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作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年3月11日本方案从甲方信息化负责人视角,分析梳理现状,并给出代码开发案例。一、行业现状与痛点分析1.英国零售业数字化现状根据英国零售协会(BRC)2023年度报告显示:英国年均纸质小票签发量达78亿张87%的企业仍采用人工录入方式处理小票数据零售业每年因小票管理产生的直接成本超12亿英镑2.传统小票管理痛点数据孤岛问题:门店POS系统、财务系
- openharmony5.0中HDF驱动框架源码梳理-服务管理接口
咸鱼过江
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要想大概了解一个公司,我们可能只需要知道它的运行逻辑即可,例如我们只需要知道它有财务有研发有运营等,财务报销、研发负责产品等即可,但是如果想深入具体的了解的话我们就要了解都有什么部门(对象)、各部门都包含哪些职责(对象方法)以及各部门都包含哪些关键人员(子对象)以及他们的职责(子对象方法),根据这个逻辑我大概整理了openharmony5.0的HDF框架中包含的关键对象以及对应的方法,便于更深的理
- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
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在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- 利用A、G、DL、P策略来管理网络资源访问权限
lyuharvey
问题描述:如现在某个企业是通过域来管理的。在域中,有三台打印机,其中,销售部门只能够访问打印机A;管理部门只能够使用打印机B;财务部门可以访问打印机C,当打印机C不能够使用时,则可以使用打印机B。在域中,还有三个共享文件夹,其中文件夹甲是销售部门专用文件夹,只有销售员工以及销售总监与财务总监可以访问;文件夹乙是财务专用文件夹,只有财务部门以及财务总监帐户可以访问;文件夹丙是一个公共文件夹,任何部门
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据
m0_71334485
数据#银行#上市公司上市商业银行常用变量
2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据1、时间:2007-2023年2、来源:银行年报、社会责任报告、wind3、指标:基本情况:证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况:贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率、单一最大客户贷款比例、存贷款比率、不良贷款率、不良贷款余额、不良贷款拨备覆盖率、净息差
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- 【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
pythonjava开发语言股票api股票数据股票数据接口
在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
- Excel表格模板9000套公司行政管理财务销售计划可视化图表
希希分享
软希网58soho_cnexcelExcel表格模板9000套
9000套Excel表格模板下载:办公常用表格财务会计表格行政人事表格公司管理表格人力资源表格加工与生产表格销售库存表格学生教师表格财务记账表格日周月报表格进销存系列表格库房销售表格超市市场表格家庭个人自用表格可视化图表表格
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数:计算 log(softmax),用于多分类任务
彬彬侠
PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数,通常用于多分类任务和计算交叉熵损失,可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX,softmax计算如下:softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 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。