- 十年磨一剑，笔耕不辍：我的创作之路与质量工程情怀
blues_C
创作纪念日
十年磨一剑，笔耕不辍：我的创作之路与质量工程情怀前言机缘：从实战沉淀到知识共享收获：从数字增长到精神富足日常：创作，已是生活的一部分憧憬：深耕质量，智创未来前言时光荏苒，转眼间我的技术博客也迎来了又一个重要的里程碑。回首这些年与代码、与测试、与技术文字为伴的日子，心中充满了感慨与感恩。感谢CSDN这个平台，也感谢每一位阅读、点赞、评论和支持我的读者朋友。正是这份互动与认可，让我在这条创作之路上乐此
- UI前端与大数据的深度融合：打造智慧应用的新生态
前端开发与ui设计的老司机
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hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!在数字化转型的浪潮中，UI前端与大数据正逐渐成为推动智慧应用发展的核心力量。UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面，负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验；而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力，为应用程序
- 探索双11商业奇迹：基于天猫销售数据的可视化之旅
丁思锨
探索双11商业奇迹：基于天猫销售数据的可视化之旅【下载地址】天猫双11销售数据可视化资源文件天猫双11销售数据可视化资源文件项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/4e377在数字时代的大潮下，数据可视化已成为揭示商业秘密的强大武器。今天，我们特别推荐一个开源项目——“天猫双11销售数据可视化资源”，它如同一把钥匙，为你解锁双十一消费狂欢的深层洞见
- ✨【CosyVoice2-0.5B 实战】Segmentation fault (core dumped) 终极解决方案 （保姆级教程）
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【CosyVoice2-0.5B实战】Segmentationfault(coredumped)终极解决方案|torchaudio.save崩溃全流程排查与替代方案（保姆级教程）“运行没报错就是胜利，结果没崩溃就是奇迹。”——每一位搞TTS的开发者内心独白本文聚焦使用CosyVoice2-0.5B进行TTS推理过程中，常见的torchaudio.save()崩溃问题——Segmentationfa
- 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中，资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节，旨在通过调整资源的使用方案，使资源消耗在整个工期内尽可能平稳，避免
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题，本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像，并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 算法导论第十六章 van Emde Boas树：对数对数的奇迹
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算法导论数据结构与算法算法数据结构c语言性能优化全文检索数据库
第十六章vanEmdeBoas树：对数对数的奇迹“在数据结构的宇宙中，有些星星的光芒需要特殊工具才能看见。”vanEmdeBoas树（vEB树）是计算机科学中最优雅的数据结构之一，它将整数集合操作的时间复杂度从O(logn)降到了惊人的O(loglogU)。本章将揭开这种神奇结构的面纱，展示它如何在小整数集合处理中实现近乎即时的操作。16.1vEB树的诞生：解决整数集合的瓶颈16.1.1整数集合操
- 泰勒展开：用多项式雕刻万物
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想象你是一位宇宙飞船的导航员。飞船突然故障，所有精密仪器失灵，只剩下一台最基础的计算器。此刻，你必须仅凭**飞船当前位置**（坐标、速度）这一瞬间信息，**预测未来轨迹**！这听起来像天方夜谭？但数学中确有一把神奇钥匙能实现这个奇迹——它就是**泰勒展开（TaylorExpansion）**。今天，就让我们一起揭开它的奥秘，看它如何用简单的“多项式积木”，搭建起理解复杂函数的通天之塔，让我们得以*
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- QwenLong-L1横空出世：强化学习让大模型“长记性”，长文档推理新王者？
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各位AI圈的老铁们，今天咱们来聊点硬核又不失风趣的话题——长上下文推理大模型的新晋王者：QwenLong-L1。别急着划走，这不是广告，而是一次技术圈的“吃瓜”现场，瓜保熟，技术干货管够！一、长上下文推理？你以为是“大力出奇迹”？在AI大模型的江湖里，“上下文长度”一直是个绕不开的坎。你让ChatGPT、Claude、Qwen这帮大佬们聊个千八百字的短文，那是小菜一碟。但真要让它们啃下几万字的财报
- 图论500题 慢慢写
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题目来源https://blog.csdn.net/ffq5050139/article/details/7832991这篇博客用来记录自己刷的图论题先占个坑所有题目都来自上面的链接会慢慢更新基础一点的题会记录一下表示ac了好题会单独写一篇博客知识点题目名称，oj和题号并查集1.HowManyTablesHDU-1213（简单模板题）并查集2.小希的迷宫HDU-1272(毒瘤输入wa了一年最后发现
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清言神力，创作奇迹。接受福利，做篇笔记。参考资料[0]概率论中均值、方差、标准差介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现.https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/73323475.[4]C++中的随机数及其在算法竞赛中的使用-博客园.https://www.cnblogs.com/cmy-blog/p/random.html.[
- 【AI大模型】Transformer架构到底是什么？
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引言——想象一台能瞬间读懂整本《战争与和平》、精准翻译俳句中的禅意、甚至为你的设计草图生成前端代码的机器——这一切并非科幻，而是过去七年AI领域最震撼的技术革命：Transformer架构创造的奇迹。当谷歌在2017年揭开Transformer的神秘面纱时，它用“自注意力”这把钥匙，一举击碎了困扰AI数十年的长序列处理魔咒。从此，循环神经网络（RNN）的缓慢串行成为历史，卷积神经网络（CNN）的局
- 中央处理器（CPU）深度解剖：从晶体管到指令执行的魔法之旅
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CPU是计算机的“大脑”，每秒执行数十亿次运算却只需几瓦电力——本文将揭示这近乎神迹的工程奇迹。通过数据通路、控制单元、流水线三大核心拆解CPU工作原理，附Verilog代码和现代处理器黑科技。一、CPU核心架构全景图CPU运算单元控制单元寄存器文件高速缓存总线接口ALUFPU向量单元指令译码器时序发生器微操作生成通用寄存器PC计数器状态寄存器二、数据通路：信息的高速公路网1.经典单总线结构程序计
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出现问题下午1点左右，我们开始陆续收到业务部门的反馈，说订单系统中有些订单状态卡在"处理中"无法继续流转。刚开始以为是偶发的网络问题，但投诉越来越多，我们立即开始排查。开始排查首先查看了订单服务的错误日志，发现大量数据库报错：ERROR1213(40001):Deadlockfoundwhentryingtogetlock;tryrestartingtransaction查看Prometheus监
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【开篇：芯片——现代文明的“炼金术”】当您滑动手机屏幕、驾驶新能源汽车、甚至用AI生成一幅画时，是否想过这些科技奇迹都始于一粒沙子？芯片，这个边长不足2厘米的黑色薄片，正是通过将砂砾提纯为高纯度硅锭，再经光刻、蚀刻等3000余道工序，最终成为驱动数字时代的“魔法石”。系列导览作为《芯片生态链深度解析》系列开篇，本文将聚焦这个万亿级产业链的“地基”——基础材料。后续篇章将逐层解构设备、设计、制造、封
- 左移 (＜＜) / 右移 (＞＞)注意细节
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大规模语言模型（Large-ScaleLanguageModels,LLMs）是人工智能领域的璀璨明珠，深刻重塑了自然语言处理（NLP）并推动多模态应用的蓬勃发展。从BERT的语义洞察到GPT系列的生成奇迹，再到Grok、LLaMA等模型的跨界创新，LLMs在智能对话、代码生成、科学探索等领域展现出近乎人类的水准，本文以清晰的逻辑和优雅的笔触，深入剖析LLMs的架构、训练与优化机制，融合截至202
- 大学之大：浦项科技大学2025.5.25
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浦项科技大学：从钢铁之城到顶尖研究型大学的崛起之路一、前身历史与发展进程：产业巨头的教育使命1.钢铁之城的学术火种（1986年）浦项科技大学（POSTECH）的诞生与韩国经济奇迹紧密相连。1968年，浦项制铁创始人朴泰俊提出“教育立国”构想，决定将企业利润反哺高等教育。1986年，浦项制铁捐赠2.5亿美元，在浦项市建成亚洲首个由企业创办的研究型大学，首任校长为诺贝尔化学奖得主格伦·西奥多·西博格（
- AI编程学员分享：先问AI，再看AI的理解范围，再次优化提问方式。各种手段用于清晰描述问题（什么条件，在哪里，发生了什么）
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真心感谢薛老师和Shadow这两天的分享！这次的收获真的太丰富了，有种"醍醐灌顶"的感觉！特别感恩能通过两位老师的"上帝视角"，第一次体验到怎么从科学工程化的角度设计产品原型，又见识到AI工具如何把传统编程中那些头疼的问题变得如此高效流畅。最大的感悟是：现在遇到任何问题，第一反应都可以先问问AI它真的能帮你打开思路、找到方向。这也让我意识到，我们过去的学习和思考方式确实需要调整了——关键是学会提出
- 云计算为什么是AI的“底座”？一文看懂AI训练和部署背后的云支撑
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在AIGC（生成式人工智能）浪潮席卷全球的今天，我们一次次被AI大模型的能力震撼：它会写文章、画图、生成代码，甚至能与人类对话。但很少有人意识到，这些智能“奇迹”的背后，其实依赖着一整套庞大而复杂的底层基础设施，而云计算正是这套系统的核心底座。从“千问”、通义千问、文心一言，到GPT-4、Claude，这些AI模型的诞生与迭代，几乎都离不开云计算的支持。本文将以通俗方式讲透AI训练与部署背后的“云
- AI时代的关键洞察：10位专家与3个组织观点汇总
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MorganHousel（《金钱心理学》作者）的观点AI成本正在快速下降：每天只需1美元就能让AI为我造一个软件。技术奇迹的悖论：历史上每次技术奇迹都被低估了影响力，却高估了普通人能从中赚钱的能力。长期思维：在变化剧烈的时代，越要耐心构筑自己的长期理解结构。消费观：很多关于"必须买"的选择，其实不是为了现在的我们，而是为了"弥补过去的我们"。红杉资本AI峰会观点价值定位变革："下一轮AI，卖的不是
- Alembic迁移脚本冲突的智能检测与优雅合并之道
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- MIT天才Michael Truell：25岁创90亿AI奇迹
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在科技创业史上，MIT似乎总能孕育出改变世界的天才。从Dropbox的DrewHouston到Stripe的Collison兄弟，再到今天我们要讲述的主角——25岁的MichaelTruell，他用AI编程工具Cursor在短短三年内创造了一个价值90亿美金的科技奇迹。从MIT神童到AI创业先锋MichaelTruell的成长轨迹堪称标准的天才模板：年龄里程碑事件14岁开发广受欢迎的编程游戏16岁
- 用Python优雅的送上母亲节祝福
weixin_34174132
python
作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师今天是母亲节！作为儿女，当然要送上满满的祝福。人活着就需要感恩。但是，并不是所有的母亲都在自己身边，那么除了说一句：“妈妈，祝您节日快乐”之外，还有什么样的祝福呢？今天我要用Python来实现对母亲节节日的祝福。我在这里祝自己的母亲和关注我的朋友们还有所有人的母亲们节日快乐！最后，cmdline比心！获取代码，公众号后台
- 母亲节祝福的代码词云图
2401_86416747
echartsscipy
网上的代码有些过时了,scipy的一些用法也是过时,抄袭的,这里用pyecharts来生成词云图,并加入全图覆盖.frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportWordCloud#基础的母亲节祝福词频数据base_data=[("妈妈辛苦了!",100),("母亲",90),("感恩",80),("爱",75),("健康",70
- NLP双雄争霸：GPT与BERT的生成-理解博弈——从技术分野到产业融合的深度解码
灏瀚星空
浩瀚星空的AI筑梦工作站自然语言处理gptbert深度学习机器学习人工智能
NLP双雄争霸：GPT与BERT的生成-理解博弈——从技术分野到产业融合的深度解码前言：在自然语言处理（NLP）的版图上，GPT与BERT如双子星般照亮了智能时代的语言星空。一个是凭借千亿参数横扫生成任务的“文本造物主”，从ChatGPT的对话奇迹到GitHubCopilot的代码魔法，用自回归的笔触书写着人机交互的新可能；另一个是扎根语义理解的“语言解剖学家”，从谷歌搜索的精准排序到智能客服的意
- 【登月计划】DAY5：《从“数据打架”到“无缝协作”！揭秘家电巨头如何用ERP+MES上演排产奇迹》--ERP生产执行（PP-PI）模块深度拆解
泛泛不谈
0-2岁智能制造工程师启蒙算法需求分析经验分享制造
目录一、模块全景定位二、核心功能模块拆解1.工单管理（车间“作战指令”）2.生产报工（车间“数据哨兵”）3.在制品追踪（WIP监控）三、PP-PI与MES的协同作战1.数据流全景图2.协同场景案例：美的空调紧急插单四、避坑指南（家电行业版）五、核心术语扫盲六、课后实战任务任务1：创建紧急工单任务2：处理报工异常一、模块全景定位PP-PI（生产执行模块）是SAPERP中承接计划（PP）与车间执行（M
- 继续复制：元胞自动机中的自我复制
无水先生
数学建模人工智能综合人工智能数学建模
兰顿循环。一、说明任何观察生物体的人都非常清楚，它们可以产生像自己一样的其他生物体。这是它们的正常功能，如果他们不这样做，它们就不会存在，而且这很可能是它们在世界上比比皆是的原因。换句话说，生物体是基本部分的非常复杂的集合体，根据任何合理的概率理论或热力学，都极不可能。它们竟然出现在世界上，这是第一级的奇迹;唯一能消除或减轻这个奇迹的是它们自我繁殖。因此，如果由于任何特殊的偶然事件而应该有一个，那
- 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
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
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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。
