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使用工具Python3.5,使用库numpy;opencv1.用摄像头捕获视频cv2.VideoCapture():0为默认计算机默认摄像头,1可以更换来源;~~~importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture(0)while(True):#captureframe-by-frameret,frame=cap.read()#ouroperationonth
- ARC碱金属Rydberg状态计算器软件包-2.0.1
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weixin_30677617
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CV_EXPORTS_WboolsolvePnP(InputArrayobjectPoints,-世界坐标系下的控制点的坐标,vector的数据类型在这里可以使用InputArrayimagePoints,-在图像坐标系下对应的控制点的坐标。vector在这里可以使用InputArraycameraMatrix,-相机的内参矩阵InputArraydistCoeffs,-相机的畸变系数Output
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- 【物联网初探】- 07 - ESP32 利用 wifi 进行 UDP 通信(Arduino IDE)
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【物联网初探】-07-ESP32利用wifi进行UDP通信(ArduinoIDE)文章目录1.硬件、接线、环境配置2.ESP32下的wifi基本功能(arduino)3.ESP32下UDP通信3.1TCP/UDP的极简释义3.2ESP32UDP通信小例子3.2.1准备工具3.2.2通信流程3.3UDP简单测试1.硬件、接线、环境配置【物联网初探】-01-ESP32开发环境搭建(ArduinoIDE
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思路1设置虚拟节点作为pre,第一个节点是cur,后一个是post,不断更换顺序并且更改好pre的next代码1classSolution{public:ListNode*swapPairs(ListNode*head){if(!head)returnhead;ListNode*cur=head;ListNode*post=head->next;ListNode*dummpy_head=newLi
- 医院服务总线常见架构比较:面向服务架构与事件驱动架构
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随着医疗信息化的快速发展,医院系统的集成需求日益增长。电子病历(EMR)、临床信息系统(CIS)、实验室信息系统(LIS)等各类系统之间的数据交换和协同工作,要求信息系统能够实现高效、稳定、可扩展的架构设计。在这种背景下,企业服务总线(ESB,EnterpriseServiceBus)成为关键的集成解决方案。本文将重点对比两种常见架构——面向服务架构(SOA,Service-OrientedArc
- GD32 基于 CAN 总线 IAP 升级方案
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一、引言GD32作为一款性能优异的微控制器,通过基于CAN总线的IAP(InApplicationProgramming,在应用编程)升级方案,能够实现高效、可靠的远程软件更新,为设备的持续优化和维护提供了便捷途径。二、GD32IAP升级方案概览GD32的IAP升级方案打破了传统需要现场连接编程器进行程序更新的局限。借助CAN总线的高可靠性和远距离传输能力,实现了设备在运行状态下的远程自主升级。这
- .git/hooks/post-merge 文件的作用
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.git/hooks/post-merge文件是Git版本控制系统中的一个钩子(hook)脚本,其作用是在合并(merge)操作完成后自动执行一些特定的操作。以下是关于.git/hooks/post-merge文件作用的详细解释:作用自动化任务:post-merge钩子允许开发者在合并操作完成后自动执行一些任务,例如重新构建项目、更新依赖、运行测试等。这有助于确保合并后的代码在构建和测试阶段不会出
- RAG系列(二):如何优化索引
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上篇文章总览了RAG的各个环节,这篇我们接着讲第一个环节也就是“索引”环节如何做优化。具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明,不过我对微软体系搜索优化了解的多些,看到过的一些优化方法这里没有提到,比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch里用到一些优化方法这里就没看到。知识搜索是一个可以扣出很多细节的领域,这里做个备考、补充学习过程中的一些体会并
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一、cv2.solvePnP()函数是OpenCV中的一种用于计算相机位姿的函数。它可以根据一组已知的二维坐标点和对应的三维坐标点,以及相机的内参和畸变系数,计算出相机的位姿(旋转和平移向量)。以下是cv2.solvePnP()函数的基本用法:cv2.solvePnP(objectPoints,imagePoints,cameraMatrix,distCoeffs[,rvec[,tvec]])参数
- 【性能调优】高性能实践
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缓存思想性能优化,缓存为王,所以开始先介绍一下缓存。缓存在我们的架构设计中无处不在,常规请求是浏览器发起请求,请求服务端服务,服务端服务再查询数据库中的数据,每次读取数据都至少需要两次网络I/O,性能会差一些,我们可以在整个流程中增加缓存来提升性能。异步化处理例如Redis的bgsave,bgrewriteof就是分别用来异步保存RDB跟AOF文件的命令,bgsave执行后会立刻返回成功,主线程f
- win11家庭版无法运行组策略gpedit.msc
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问题复现在Win11中,同时按下Win+R,输入【gpedit.msc】,弹窗提示找不到‘gpedit.msc’文件。解决方案新建记事本并改名(包括后缀)为"增加组策略脚本.bat",打开输入以下内容:@echooffpushd"%~dp0"dir/b%systemroot%\Windows\servicing\Packages\Microsoft-Windows-GroupPolicy-Clie
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- 推荐开源项目:Bluezone——共抗疫情的接触者追踪应用
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推荐开源项目:Bluezone——共抗疫情的接触者追踪应用bluezone-appBluezone-Bảovệmình,bảovệcộngđồng项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/bluezone-app在当前全球COVID-19大流行的情景下,Bluezone是一款开源的接触者追踪软件,旨在帮助我们更好地保护自己和社区的安全。该项目基于R
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83.删除排序链表中的重复元素给定一个已排序的链表的头head,删除所有重复的元素,使每个元素只出现一次。返回已排序的链表。#Definitionforsingly-linkedlist.#classListNode(object):#def__init__(self,val=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolution(object
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OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题,也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中,solvePnP函数就是用于解决这个问题的。solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point(PnP)问题的算法,它可以估计相机的旋转和平移向量,从而确定相机在3D空间中的位置。这对
- python2 中使用pip2 install package_name的时候报错:AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘endswith‘
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文章目录1错误说明2错误解决方式1错误说明1、在python2的环境下使用pip2install安装库包的时候报错:AttributeError:'int'objecthasnoattribute'endswith'2、具体报错信息如下(base)shl@zhihui-mint:~/tools$pip2installpyquaternionException:Traceback(mostrecen
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看到这句话的时候证明:此刻你我都在努力加油陌生人br/>个人主页:GuGuStudy专栏:用Java学习数据结构系列喜欢的一句话:常常会回顾努力的自己,所以要为自己的努力留下足迹喜欢的话可以点个赞谢谢了。作者:小闭前言好久没有更新文章了,大概断更了20天,想着今天就写一下文章吧!最近也是又温习了一下数据结构,其实之前我写过关于数据结构的一个专栏那个专栏是写了顺序表,链表,栈和队列,但是那时是用C语
- 软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要?
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通俗地说,人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,它专注于使机器“智能化”。所谓智能,就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此,人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应,然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能(AI)在大多数领域的应用仍处于早期阶段,想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能(AI)技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。接下来,让我们讨论软件测
- 【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架
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摘要:虚拟电影制作涉及复杂的决策过程,包括剧本编写、虚拟摄影以及演员的精确定位和动作设计。受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发,本文提出了FilmAgent,这是一个新颖的、基于大型语言模型(LLM)的多智能体协作框架,旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。FilmAgent模拟了各种剧组成员角色,包括导演、编剧、演员和摄影师,并涵盖了电影制作工作流程的关键阶段:(
- BlueZone:实现六边形架构的停车支付应用
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BlueZone:实现六边形架构的停车支付应用bluezoneAnexampleapplicationimplementingHexagonalArchitecture项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/blu/bluezone项目介绍BlueZone是一个基于六边形架构(HexagonalArchitecture)的示例应用,旨在为城市中的汽车驾驶员提供远程停
- 一篇带你搞懂 为什么Vue3比Vue2效率更高!
一朵好运莲
前端javascriptvue.jshtml5css前端框架
众所周知,vue3比vue2效率有很大的提升,渲染效率提升了1.3~2倍,SSR效率提升了2~3倍。那么vue3是如何提升效率的呢?目录一、静态提升二、预字符串化三、缓存事件处理函数四、BlockTree五、PatchFlag一、静态提升Vue3中的静态提升(StaticTreeHoisting)是一种编译阶段的优化技术,它能够提高组件的渲染性能。具体来说,静态提升通过以下方式工作:1、提升静态节
- GitLab/GitHub上传项目时忽略文件规则
满眼清香
#Git#Windows操作系统gitWindows
平时使用idea或者eclipse时总会有一些自动生成的文件,比如日志文件、编译文件,但是项目上传的时候这些文件是不需要的,而且浪费空间导致项目非常大,所以这些没有用的文件上传的时候需要通过.ignore过滤掉,接下来说一下过滤规则。git对于.ignore配置文件是按行从上到下进行规则匹配的,意味着如果前面的规则匹配的范围更大,则后面的规则将不会生效;以斜杠“/”开头表示目录;以星号“*”通配多
- 通过linux收集多台交换机设备日志,配置rsyslog服务器收集Cisco交换机日志信息操作指引...
翻译奥莉姐
cisco交换机通过rsyslog收集日志信息配置操作指引登陆交换机,进入全局配置模式SWITCH>enPassword:SWITCH#SWITCH#configtEnterconfigurationcommands,oneperline.EndwithCNTL/Z.SWITCH(config)#rsyslog配置SWITCH(config)#loggingonSWITCH(config)#log
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题
司南锤
深度学习遥感笔记深度学习
1.生成对抗数据增强(Copy-PasteAugmentation)原理:将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中,低成本生成平衡数据。适用场景:小目标(如车辆、船只)或极端稀疏类别(如灾害损毁区域)。PyTorch实现:importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
- note: This error originates from a subprocess,and is likely not a problem with pip异常
嚯呀怪怪怪
pip后端python运维pycharm服务器
note:Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip异常这个错误提示表明问题可能源自pip所调用的子进程,而不是pip本身的问题。可能的原因包括:环境问题:Python环境(如虚拟环境)没有正确配置。库或Python版本之间的冲突。权限问题,导致pip无法执行子进程。系统问题:系统依赖或工具(如gcc、make)
- 06-机器学习-数据预处理
不会打代码呜呜呜呜
机器学习机器学习人工智能
数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤,旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分,为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例:一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空(NaN)模型无法处理缺失值,导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁,房价=-100万扭曲统计指标(如均值),降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合,降低
- 日志收集Day008
ccnnlxc
java开发语言
1.zk集群优化修改zookeeper的堆内存大小,一般情况下,生产环境给到2G足以,如果规模较大可以适当调大到4G。(1)配置ZK的堆内存vim/app/softwares/zk/conf/java.envexportJAVA_HOME=/sortwares/jdk1.8.0_291exportJVMFLAGS="-Xms256m-Xmx256m$JVMFLAGS"EOF(2)同步文件到其他节点
- 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。