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诺亚凹凸曼
算法及数据结构算法数据结构java
系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法算法及数据结构系列-动态规划算法及数据结构系列-双指针算法及数据结构系列-回溯算法算法及数据结构系列-树文章目录滑动窗口框架思路经典题型76.最小覆盖子串567.字符串的排列438.找到字符串中所有字母异位词3.无重复字符的最长子串滑动窗口框架思路/*滑动窗口算法框架*/voidslidingWindow(strings,str
- java选择语句
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java
Java选择结构深度解析一、if结构体系1.单条件判断//基础if结构intscore=85;if(score>=60){System.out.println("考试通过");}//判断空值(防御性编程)Stringtext=null;if(text!=null&&!text.isEmpty()){System.out.println(text.length());}执行流程:truefalse条
- 7种数据结构
就很对
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7种数据结构顺序表sqlite.hseqlite.c单链表linklist.clinklist.h双链表doulinklist.cdoulinklist.h链式栈linkstack.clinkstack.h队列SeqQueue.cSeqQueue.h树tree.c哈希表hash.c顺序表sqlite.h#ifndef__SEQLIST_H__#define__SEQLIST_H__typedefs
- 解决Centos使用yum命令报错“Cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_64”问题
牛奶咖啡13
运维/测试centoslinux解决Centos仓库源失效InfluxDB作服务失败问题[Errno256]HTTPSError404
一、问题描述我们在使用Centos7.9使用【sudoyuminstallinfluxdb2】命令安装influxDB数据库的时候提示“LoadingmirrorspeedsfromcachedhostfileCouldnotretrievemirrorlisthttp://mirrorlist.centos.org/release=7&arch=x86_64&repo=os&infra=stoc
- 【如何打包docker大镜像】
青柚~
docker容器运维
项目场景:需要将容器服务部署到离线服务器上;方案:本机的镜像进行打包,然后拷贝到服务器上部署问题描述提示:这里描述项目中遇到的问题:docker中镜像太大,以至于打包时电脑卡死解决方案:压缩打包dockersavemmyolo:v8|gzip>mmyolo.tar.gz拷贝到服务器上后先解压再加载#解压缩gunzipmmyolo.tar.gz#加载dockerload-immyolo.tar
- Docker-部署ES和Kibana
相逢太短,莫等茶凉
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资料kibana和elasticserch兼容性表https://www.elastic.co/cn/support/matrix#matrix_compatibilityMac系统安装需要版本支持linux/arm64,需要两个都要支持有arm64,有些es支持,kibana不支持。ps:dockerpullelasticsearch出现elasticsearch:latestnotfound,
- 【Rust日报】 2020-02-17 WASM向量图形 --wasm_svg_graphics 0.3.0
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WASM向量图形--wasm_svg_graphics0.3.0一个用于通过WASM渲染SVG图形的Rust库它提供了快速有效的方法,可以使用WebAssembly与SVG进行交互。它能够:声明形状和样式以用于这些形状使用SVG标签将这些形状渲染到DOM自动检测两个形状是否相同,因此只有一个SVG将添加到DOM中声明已命名的项目/容器,以便以后进行例如隐藏,重新显示和重新放置之类的调整。声明开发团
- A800核心加速技术深度剖析
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内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表,A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块,构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构,解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示,在典型AI训练场景下,A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升,同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
- H200架构升级与实战解析
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内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体,H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发,剖析其多维度升级路径:首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升,阐释内存子系统的带宽优化策略;继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制,以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现,系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
- AI模型技术演进与行业应用图谱
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内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- H800能效架构实战解析
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内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- 模型优化驱动产业应用创新
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内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
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内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析
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内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡,RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计,在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。本文将通过多维度实测数据,系统解析其核心性能:首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现,结合DLSS3.0技术的动态对比,揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑;随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与AI运算中的效率边界,同步验证显存
- 第8章:Docker数据持久化与卷管理
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第8章:Docker数据持久化与卷管理作者:DogDog_Shuai阅读时间:约25分钟难度:中级目录1.引言2.Docker数据持久化概述3.Docker卷管理4.数据卷容器5.绑定挂载6.临时文件系统
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- docker 将本地镜像打tag并推送到dockerhub
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给本地打镜像打tagdockertag:/::是你的本地镜像名称和标签,是你的DockerHub用户名,:是你要推送的镜像在DockerHub上的仓库名称和标签。dockerpush/:示例如下:dockertaglanxing/php74-swoole:4.8.11893687090/php74-swoole:4.8.11dockertaglanxing/php82-swoole:5.1.189
- centos 7 安装docker-compose
1.下载docker-compose#官方推荐(太慢)curl-L"https://github.com/docker/compose/releases/download/1.26.2/docker-compose-$(uname-s)-$(uname-m)"-o/usr/local/bin/docker-compose#国内(更快)curl-Lhttps://get.daocloud.io/do
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一、定时器PLL锁相环:作用是倍频prescale:降频2440芯片定时器配置2.代码:t&=~((0xff<<12)|(0x3f<<4)|(3<<0));t|=(127<<12);t|=(2<<4);t|=(1<<0);CLKDIVN|=(2<<1)|(1<<0);二、PWM定时器控制寄存器单稳态:执行一次后关闭间隙模式:反复执行
- 【Rust基础】使用Rust和WASM开发的图片压缩工具
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rustwasm开发语言图片压缩
图片压缩工具使用rust+wasm开发了一个简易版的图片压缩工具,支持JPG、PNG、GIF、WEBP等图片格式,不限制大小,无需上传图片,完全在浏览器中执行。工具地址:https://eai.coderbox.cn/image-compression实现方式JPEG对原图进行量化,通过指定质量参数,控制压缩质量。PNG同样的进行量化,并重新将rgba颜色(如果原图是rgba)调整为8位索引颜色,
- 颠倒二进制位
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颠倒给定的32位无符号整数的二进制位。样例样例1:输入:00000010100101000001111010011100输出:00111001011110000010100101000000解释:输入的二进制串00000010100101000001111010011100表示无符号整数43261596,因此返回964176192,其二进制表示形式为001110010111100000101001
- 【赵渝强老师】达梦数据库的数据库对象
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达梦数据库中包含各种数据库对象,主要分为两大类型:基本数据库对象和复杂数据库对象。下面分别进行介绍。视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1HwffYXEu5/?aid=113888909595...一、基本数据库对象常见的基本数据库对象有:表、索引、视图、序列、同义词等。之所以叫做基本数据库对象是因为这些对象直接使用一条DDL(DataDefinitio
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p460-p4470
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《OperatingSystemConcepts》学习第36天,p460-p4470总结,总计11页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:3)1.lifespan(1)lifespan:life+span("theperiodoftimethatsthexistsorhappens")c.也写作life-span,thelengthoftimeforwhichathingexists(寿命)。(2
- 使用Docker部署MySQL8.0.29
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第一步:拉取镜像dockerpullmysql:8.0.29作用:从DockerHub拉取MySQL8.0.29官方镜像。第二步:启动容器dockerrun--nameshare_mysql\--restart=always\-vmysql-data:/var/lib/mysql\-p3306:3306\-eMYSQL_ROOT_PASSWORD=root\-dmysql:8.0.29参数说明:-
- DeepSeek R1 本地部署指南 (3) - 更换本地部署模型 Windows/macOS 通用
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0.准备完成Windows或macOS安装:DeepSeekR1本地部署指南(1)-Windows本地部署-CSDN博客DeepSeekR1本地部署指南(2)-macOS本地部署-CSDN博客以下内容Windows和macOS命令执行相同:Windows管理员启动:命令提示符CMDmacOS启动:Terminal1.查看已安装模型ollamalist如图,已安装1.5b版本:ollamarunde
- facefusion AI换脸软件的本地部署过程记录
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- Python中的进制转换
棉猴
#Python数据类型Python进制转化二进制八进制十六进制binoct
常用的进制有二进制、八进制、十进制和十六进制。1四种进制简介最常用的十进制基本原理是“逢十进一”,因此十进制包括的数字是“0-9”;同理,二进制的基本原理是“逢二进一”,包含的数字是“0-1”;八进制是“逢八进一”,包含的数字是“0-7”;十六进制是“逢十六进一”,包含的数字是“0-15”,其中用“A、B、C、D、E、F”分别表示“10-15”这五个数。2四种进制数的表示对于一个数字“11”,可能
- Flutter 用户电话号码 中间显示*
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StringmaskPhoneNumber(StringphoneNumber){if(phoneNumber.length=3&&i<7){maskedNumber.write('*');}else{maskedNumber.write(phoneNumber[i]);}}returnmaskedNumber.toString();}voidmain(){Stringphone='1380013
- 关于pytorch3d的安装
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更新1:2025_2_04今天发现,原来的pytorch3d不见了,在我的aaa1环境中。重新安装,我发现最好用的还是去github下载最新的pytorch3d的zip,unzip之后,进去pipinstall-e.然后安装成功!1、参考文章1:windows安装PyTorch3D详细指南-哔哩哔哩(bilibili.com)这篇文章巨好2、参考文章2:pytorch3d/INSTALL.mdat
- Vs code搭建uniapp-vue项目
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uni-app
安装vue环境npminstall-g@vue/clinode版本建议18或者18以上vuecreate-pdcloudio/uni-preset-vue项目名称----正式版vuecreate-pdcloudio/uni-preset-vue#alpha项目名称----alpha版Vue3/Vite版npxdegitdcloudio/uni-preset-vue#vite项目名称---js-正式
- 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
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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
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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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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
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java工作ubuntu
配置命令:
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再运行如下命令:
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待安装完毕后选择默认Java.
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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)
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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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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 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。