- 手机游戏《银河历险记2》：一场奇幻的星际解谜之旅
2501_90238385
游戏
《银河历险记2》是一款经典的解谜冒险游戏，故事发生在一个只有男孩和一只狗的星球上。一天，小狗被外星人抓走了，于是男孩踏上了营救小狗的冒险之旅。游戏的画面风格独特，采用了复古的像素艺术，营造出一种静谧而神秘的异星世界。游戏特色：奇幻与解谜的完美结合1.独特的像素艺术风格游戏的画面虽然简洁，但细节丰富，每个星球都有独特的风景和风格，从荒凉的沙漠到神秘的森林，让玩家仿佛置身于一个真实的异星世界。2.丰富
- AI图像技术：真实与虚假的博弈
XianxinMao
人工智能人工智能计算机视觉深度学习
标题：AI图像技术：真实与虚假的博弈文章信息摘要：随着AI生成图像技术的快速发展，虚假信息的传播风险急剧增加，引发了社会对信息真实性的广泛担忧。AI生成的图像几乎与真实照片无法区分，可能被用于制造虚假新闻、恶意攻击和商业欺诈，导致社会信任危机。为应对这一挑战，Meta开发了StableSignature技术，通过在AI生成图像中嵌入不可见且防篡改的水印，有效识别和追踪图像来源。这项技术具有鲁棒性、
- LLM(7)：文本分词 token 化
CS创新实验室
大模型人工智能深度学习LLM
下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视
- RSA加密算法
不会搬砖的淡水鱼
网络服务器安全
RSA加密算法：数学魔术背后的安全守护者RSA加密算法（Rivest-Shamir-Adleman）是一种广泛使用的公钥加密算法，它在信息安全领域具有重要作用。RSA是由罗纳德·李维斯特（RonRivest）、阿迪·萨莫尔（AdiShamir）和伦纳德·阿德曼（LeonardAdleman）在1977年一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。RS
- 95% 向量资源节省，火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
字节跳动云原生计算
火山引擎搜索引擎算法
采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年，大模型惊艳了世界。2024年，RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下，获得必要的上下文信息，从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入，人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案，以满足实际业务需求。
- 3DXML 与 SOLIDWORKS 格式转换：技术协同及迪威模型方案
3D小将
迪威模型联讯软件SolidWorks模型UG模型Rhino模型SketchUp模型catia模型stl模型stp模型
一、引言在产品设计的前沿领域，3DXML与SOLIDWORKS作为主流格式，虽各有所长，但因格式差异，常成为数据流通与协作的阻碍。对于技术人员和学生党而言，掌握二者间的转换技术，不仅能提升设计效率，更是参与复杂项目协作的必备技能。迪威模型在线转换功能，凭借其先进技术，为这一转换难题提供了高效解决方案。二、3DXML与SOLIDWORKS格式基础（一）3DXML3DXML由达索系统精心打造，其核心压
- 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- BioDeepAV：一个多模态基准数据集，包含超过1600个深度伪造视频，用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。
数据集
2024-11-29,由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集，它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力，这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。一、研究背景：随着生成模型的快速发展，深度伪造内容的逼真度不断提高，人们越来越难以在线检测出被操纵的媒体内容，从而容易受到各种诈骗的欺骗。这不仅对个人隐私构成威胁，也对社会信任和民主构成挑战。目前遇
- 迪威模型发布系统为客户提供优质的建站平台
3D小将
迪威模型联讯软件3d建造者模式
迪威模型发布系统确实可以为客户提供优质的建站平台，以下从几个方面来分析：丰富的模型展示功能多格式支持：能够支持多种3D模型格式，如的SolidWorks、SketchUp、Catia、PROE等，这使得客户在构建网站时，可以轻松上传和展示各种来源的3D模型，满足不同行业、不同项目的需求。无论是建筑设计公司展示建筑模型，还是机械制造企业展示产品模型，都能完美适配。交互性强：提供模型旋转、多角度浏览、
- 迪威 3D 模型发布系统：制造业产品展示革新利器
3D小将
联讯软件迪威模型3d3d模型发布系统建站系统制造业
在竞争激烈的制造业领域，如何将产品全方位、直观地呈现给客户，成为企业脱颖而出的关键。传统的产品展示方式往往受限于平面资料或有限的实物展示，难以让客户深入了解产品的复杂结构与精妙细节。迪威3D模型发布系统的问世，为制造业企业带来了革命性的产品展示解决方案，开启了高效、立体的产品推广新篇章。一、沉浸式3D模型展示，让产品细节纤毫毕现制造业产品通常具有复杂的构造与精密的工艺，这些关键信息在传统展示中极易
- java实现卷积神经网络CNN（附带源码）
Katie。
Java实战项目java
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
- 3月16日中场五大联赛+德乙赛果预测与临场策略部分公推
weixin_66725336
后端
【007前进之鹰vs威廉二世】前进之鹰主场强势全取三分【阵容动态】前进之鹰21岁前锋米兰·斯梅茨连续两轮首发出战，上轮贡献关键进球扩大比分，本场将继续担任锋线主力。进攻核心安治文状态爆棚，近两轮打入3球成为队内头号得分手，需重点盯防。威廉二世虽迎回伤愈中卫汤米·雅各布改踢三中卫体系，但防守仍漏洞百出。预计左翼卫施古德松将回撤担任左后卫强化边路防守。【伤停名单】前进之鹰：坦斯迪治（中场）、斯图卡斯（
- Fastjson反序列化漏洞分析：挖掘思维与研究方法
恩师小迪
json安全网络
致谢首先，感谢我的小迪老师的指导与启发，让我有机会深入学习这个经典漏洞案例理解前辈们的安全研究思路。引言当分析一个广泛使用的库时，我们应该思考：为什么一个JSON解析库需要这么多特殊功能？大多数JSON库只做一件事：把JSON字符串转成对象，或者反过来。但Fastjson不同，它实现了更多功能。作为学习者，我们需要理解那些发现Fastjson漏洞的前辈们的研究方法。下面我们一起分析这个经典漏洞的发
- 期权：短期交易日内波动为主 静待市场情绪拐点
qiquan2021
今天，我们继续来看看在期权交易中，困扰了大多数投资者的问题都是怎样的，它们的解决方法是什么？先收藏，再学习哦~１、当方向看好后如何使用合适的策略进行买卖？当方向看好了，是否知道会立即涨跌或不知何时会涨跌？若不知道则可使用卖方为主的策略，赚钱方向收益的同时也获取时间价值收益，若知道短期会涨，则以买方为主，或可用垂差策略，减少权利金中时间价值的损失。大多都不知何时涨，通常卖方为佳。２、期权波动率的百分
- LLM Weekly（2025.03.03-03.09）
UnknownBody
LLMDailyLLMWeekly语言模型人工智能
网络新闻QwQ-32B：拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。**人工智能领域的先驱安德鲁·巴托（AndrewBarto）和理查德·萨顿（RichardSutton）因对强化学习的开创
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族（1）YOLO发展史（2）YOLOX（3）YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（JosephRedmon）和阿里-法哈迪（AliFarhadi）开发。YOLO于2015
- Catia 转 StL：打通数字化设计与制造的关键纽带
3D小将
迪威模型联讯软件3d格式转换模型格式转换科技
一、引言在数字化制造与3D模型应用领域，常常需要在不同的文件格式间进行转换。Catia作为一款强大的CAD/CAM/CAE一体化软件，其创建的模型在工业设计、航空航天等行业广泛应用。而StL格式则是3D打印领域的标准文件格式之一。实现Catia模型到StL格式的转换，对于将设计成果进行快速原型制造等后续应用至关重要。迪威在线平台提供了便捷的文件格式转换功能，其中就涵盖了Catia转StL，在一定程
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面（抑制噪声）
大鱼BIGFISH
点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发（Matlab点云最小二乘法拟合平面（剔除噪声）），我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面，而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点，双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性，并拟合出合适的平面，具体过程如下所示：1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 智能焊机监测系统：打造工业安全的数字化盾牌
迪格特
安全
在现代工业生产中，焊机作为核心设备之一，其稳定性和安全性直接关系到生产效率和产品质量。德州迪格特科技有限公司推出的智能焊机监测系统，通过先进的技术手段，为工业生产构筑了一道坚固的安全防线。智能监测，保障焊机稳定运行焊机在汽车制造、金属加工、机械生产等多个领域发挥着重要作用。然而，由于焊机种类繁多，工作条件和寿命各异，传统的监测手段难以全面覆盖其焊接参数。德州云软物联的智能焊机监测系统通过A/D转换
- 【愚公系列】2023年10月 WPF控件专题 Path控件详解
愚公搬代码
wpf
作者简介，愚公搬代码《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，阿里云专家博主，腾讯云优秀博主，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《近期荣誉》：2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人
- 仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】
aikelele
人工智能
一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机，其作业方式受到限制，鲁棒性比较差，一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时，堆垛机立体仓库的可协调性比较差，企业的产品有旺季、淡季之分，在旺季时可能满足正常的出入库需求；在淡季时，可能会出现
- 搜广推校招面经四十四
Y1nhl
搜广推面经python机器学习人工智能pytorch开发语言
快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么（Front-DoorCriterion）前门准则是因果推断中的一个重要概念，用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔（JudeaPearl）提出，是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况：存在一个中介变量MMM，它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析！
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**：在动态背景（如人群、森林）或光照变化（逆光、夜间）下，算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据
- 目前使用ORACLE EBS的公司列表
又是两个大汉堡
(相关文章:目前使用SAP的公司列表)1摩托罗拉2LG电子3济南钢铁4长安福特5百度6伊利7亚信8佳通9移动10电信11湘钢12韶钢13三角轮胎14广州铁道车辆厂15美的集团16青岛啤酒17珠江啤酒18德赛集团19大唐电力20云南白药21白沙集团22万家乐集团23华为24松下电工25华润涂料26广西柳工机械股份有限公司27天津中新药业集团28浦东机场29涟源钢铁集团30衡阳钢管厂31顺达电脑，32
- 池化的定义与核心思想
code 旭
AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性：对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合：通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化（MaxPooling）取池化窗口内的最大值：yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- 针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的
爱写BUG的长歌
人工智能计算机视觉算法
在AF（自动对焦）调试中，PD多窗机制（PhaseDetectionMulti-Window）是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术，其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口，分别计算各窗口的相位差（PhaseDifference）并进行综合评分，最终选择最优对焦位置。以下是其打分机制的核心逻辑和调试要点：1.多窗口布局与权重分配窗口划分根据Sensor的PDAF像素分布，将画面划分为多个区域（例如
- 深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础数据增强深度学习torchvisiontransforms
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作，我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。本文将介绍18种常用的图像数据增强策略，并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor
- 在MATLAB环境中，对矩阵拼接（Matrix Concatenation）的测试
蚂蚁质量
软件测试matlab矩阵
在MATLAB环境中，对矩阵拼接（MatrixConcatenation）的正确性与鲁棒性开展测试时，需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例，全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。以下是详尽的测试方法与具体示例：基础功能测试(1)水平拼接（[A,B]或horzcat）测试目的：确认在列方向进行拼接后，所得矩阵的尺寸是否准确无误，以及数据排列顺序是否符合预期。测试代码：matl
- 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。
