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码农爱java
KafkaKafkaMQSpringBoot微服务中间件1024程序员节
前言:上一篇分享了Kafka的一些基本概念及应用场景,本篇我们来分享一下在SpringBoot项目中如何使用Kafka。Kafka系列文章传送门Kafka简介及核心概念讲解SpringBoot集成Kafka引入Kafka依赖在项目的pom.xml文件中引入Kafka依赖,如下:org.springframework.cloudspring-cloud-starter-stream-kafka3.1
- python日历库_Python 标准库之日期
weixin_39785858
python日历库
写在之前大家好,这是首发在我公众号「Python空间」的第68篇文章,欢迎关注,期待和你的交流。在我们的日常生活当中,「时间」这个词是比较笼统和含糊的。在物理学的概念中,「时间」是一个非常清晰的概念,在我们的Python中,时间是可以通过相关模块来实现的。今天我们先来看「时间」里的「日历」。calendar先来看一下calendar如何使用:>>>importcalendar>>>cal=cale
- PyWebIo 快速构建web应用
java全套学习资料
前端htmlnpmvue.js前端
Part1什么是PyWebIoPyWebIO提供了一系列命令式的交互函数来在浏览器上获取用户输入和进行输出,将浏览器变成了一个“富文本终端”,可以用于构建简单的Web应用或基于浏览器的GUI应用。使用PyWebIO,开发者能像编写终端脚本一样(基于input和print进行交互)来编写应用,无需具备HTML和JS的相关知识;PyWebIO还可以方便地整合进现有的Web服务。非常适合快速构建对UI要
- 基于python sanic框架,使用Nacos进行微服务管理
一醉千秋
python+银河麒麟微服务java架构
微服务软件系统构建方式,已经很普及了,通过开源的sanic进行微服务管理,便捷,技术也比较成熟,而在项目实际应用过程中,微服务类型不仅有java的,还有nodejs、python等,尤其是结合算法模型构建的python接口,需要在Nacos进行注册管理。本文内容耗时2天踏坑,亲测一切ok。参考资源Docker安装nacos(图文并茂,避免踩坑,一步到位)_docker创建nacos容器需要挂载哪些
- GcExcel
arguments_zd
spreadjs前端前端框架
GcExcel简述:GcExcelJava是一款基于Java平台,支持批量创建、编辑、打印、导入/导出Excel文件的服务端表格组件,能够高性能处理和高度兼容Excel。功能特性(图1)文档查询(图2)
- 基于单片机的智能家居电控系统(源码+万字报告+实物)
炳烛之明科技
单片机智能家居嵌入式硬件
目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1设计背景11.2国内外研究现状11.3设计的主要内容2第二章设计方案32.1设计思路32.2模块的选择42.2.1单片机模块的选择42.2.2声音传感器的选择42.2.3人体传感器介绍52.2.4OLED液晶介绍52.2.5一氧化碳采集检测模块62.2.6独立按键式模块62.2.7数模转换器62.2.8指纹识别模块72.2.9WiFi模块72.3系统
- 介绍一下常用的代码规范工具,如ESLint和Prettier
祈澈菇凉
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代码规范工具是现代软件开发中不可或缺的一部分,它们帮助开发者维持代码质量、提高可读性并确保一致性。以下是两种常用的代码规范工具:ESLint和Prettier的详细介绍。ESLint1.概述ESLint是一个用于JavaScript代码的静态代码分析工具,主要用于识别和报告代码中的问题。它可以帮助开发者发现潜在的错误、提高代码质量并保持代码风格的一致性。2.主要功能代码检查:ESLint可以检测语
- jvm的内存分配机制
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在学习jvm的内存分配的时候,看到的这篇博客,该博客对jvm的内存分配总结的很好,同时也利用jvm的内存模型解释了java程序中有关参数传递的问题。博客出处:http://www.cnblogs.com/hellocsl/p/3969768.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral看了此博客后,发现应该去深入学习下jvm的内存模型,就是去认真学习下《深
- 使用Python和OpenAI Whisper实现YouTube视频转文字及问答系统
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使用Python和OpenAIWhisper实现YouTube视频转文字及问答系统引言在当今的AI时代,从视频内容中提取有价值的信息变得越来越重要。本文将介绍如何使用Python和OpenAIWhisperAPI将YouTube视频转换为文本,并基于此构建一个简单的问答系统。这个过程不仅能帮助我们更好地理解和分析视频内容,还能为进一步的自然语言处理任务奠定基础。主要内容1.环境准备首先,我们需要安
- 【YOLO模型】(1)--YOLO是什么
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一、什么是YOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格,每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外,YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
- LineageOS的代码下载、编译及真机运行
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最近给电脑换了块硬盘,重装完系统重新下载代码时,发现很多细节都忘记了,尤其是环境搭建这种只做一次的工作,因此有必要把步骤记录一下,以便后续查阅。LineageOS是一个开源的Android系统,代码基本与AOSP相同,LineageOS支持更多的设备,门槛更低。官网地址:https://wiki.lineageos.org前期准备:LineageOS的代码环境要求与AOSP类似,首先安装curl以
- Lineageos 22.1 aosp15 定制学习专栏介绍
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一.前言学习了一段时间的rom开发,需求也大概做了一些,但是一直没有记录下来总结,这个专栏开始会基于如下平台开始尝试做一些常见模块的需求定制,记录学习,如果有错误欢迎指正,大家一起学习!至于pixel编译刷机大家可自行查看官方文档。https://wiki.lineageos.org/devices/blueline/二.平台介绍设备:GooglePixel3Lineageos:22.1基于aos
- LLM 参数解析:使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南(含示例)
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当你使用大语言模型(LLM)时,可能会注意到,即使提交相同的请求,多次运行后仍然会得到不同的回应。这是因为LLM具有概率性,它们的输出基于所学到的模式和概率,而不是固定规则。幸运的是,你可以通过调整特定的参数来控制LLM的行为,就像微调收音机的旋钮来调整到想要的电台一样。理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出,使其更具可预测性或创造性,具体取决于你的需求。在本文中,我们将探讨多个关键参数,这
- ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案
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在企业日常运营中,对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步,OCR(光学字符识别)智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案,不仅简化了财务流程,还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统?OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术,能够自动从各类票据中提取关键信息,并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
- 【Excel笔记_6】条件格式和自定义格式设置表中数值超过100保留1位,超过1000保留0位,低于100为默认
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方法一:自定义格式选中需要设置格式的单元格区域。右键选择设置单元格格式,或者在工具栏中选择开始->数字->自定义格式。在类型框中输入以下自定义格式:[>1000]0;[>100]0.0;G/通用格式解释:[>1000]0:大于1000时,保留0位小数。[>100]0.0:大于100且小于等于1000时,保留1位小数。G/通用格式:其余情况下(即小于等于100),显示为默认格式(即一般的数字格式)。
- 在linux 中搭建deepseek 做微调,硬件配置要求说明
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搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站:DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目,旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。如果你想在Linux系统上搭建DeepSeek,你可以遵循以下步骤。这里我将提供一个基本的指导,帮助你从零开始搭建一个基础的DeepSeek环境。1.安装依赖首先,确保你的Linux系统上安装了Python和pip。DeepSeek主
- 科技云报到:从大模型到云端,“AI+云计算”还能讲出什么新故事
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科技云报到原创。2024年的大模型产业,注定将是会被反复提起的一页。这一年,被按下加速键的市场刚刚过半,就已经显示出冰火两重天的格局。算法的单模态扩展到多模态,趋势如燎原之火,让全球陷入对世界模型畅想的狂欢中;一级市场逐渐走向冷静,投资人开始频频向企业要收入,百模齐发迅速被简化为几家独角兽之间的资本与技术持久战。云服务巨头则以一种标准制定者,以及顶级大模型团队背后力量的角色出现,成为市场中隐形的力
- 企业如何构建 “有韧性”的防反勒索制度体系?
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随着企业数字化转型步伐的加快,勒索攻击与数据采集等黑灰产活动日益呈现出专业化的新趋势。勒索攻击不再是千篇一律的病毒攻击,而是逐渐走向APT化、定制化,如供应链攻击、社会工程攻击以及AI驱动的新型攻击等,其攻击路径愈发复杂且多变,给网络安全带来了前所未有的挑战。在此背景下,传统的防御策略已显得力不从心。因此,企业应与时俱进,转变防御思维,不仅要构建坚实的预防体系,更要具备反勒索的主动出击能力。深耕网
- 深度学习下的图像分割
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在之前写的文章[图像分割演进之路]中,讲述了图像分割的发展历程,从传统图像分割算法到人工智能,分割算法百花齐放,但最终的佼佼者当属人工智能,但即使是人工智能领域,图像分割也五花八门,今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络,经典的深度神经网络分为如下几种:2.1卷积神经网络CNN:卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络,其权值共享,局部连接等特性
- m1处理器macbook使用qemu模拟运行RT-Thread
想学rtos的带土
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最近准备深入学习一下RTOS,好巧不巧的是在前几天换了m1的macbookair,于是想要在电脑上配置一下RT-Thread的开发环境,网上搜了一大堆,没有看到符合需求的相关教程(真的很少很少,哭了,给我整崩溃!)。不过在几天的东平西凑后,成功在我的电脑上完成了RT-Thread的编译与运行。现在分享出来,有需要的可以参考一下。1.工具python3.11.5.我这里应该是用的苹果自带的,这里不用
- Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型
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Docker下使用llama.cpp部署带Functioncalling和JsonMode功能的Mistral7B模型说明:首次发表日期:2024-08-27参考:https://www.markhneedham.com/blog/2024/06/23/mistral-7b-function-calling-llama-cpp/https://github.com/abetlen/llama-cp
- mac m1通过qemu和grub制作操作系统引导盘
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深入学习操作系统macos数据库
文章目录前言grub安装引导盘FAQ参考附录qemu安装ubuntuGRUB安装到回环设备吧啦吧啦...前言我电脑是macm1芯片的,做了如下尝试,最终在第4种方式下成功:开始用了parallelsdesktop安装了ubuntu22版本的,因为本机是arm64芯片,所以只能安装arm64的ubuntu,然后在运行grub-install/dev/loop0时报错:grub-install:err
- SpringCloud面试题----eureka和zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能,请说说两个的区别
指尖下的技术
Java面试题springcloudeurekazookeeper
dEureka和Zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能,它们的区别主要体现在以下几个方面:设计理念Eureka:是基于RESTful风格设计的,强调简单、轻量级,旨在为微服务架构提供一种易于使用的服务发现解决方案,注重服务的可用性和灵活性。Zookeeper:最初是为分布式协调而设计的,提供了一种通用的分布式数据管理和协调服务,其功能更侧重于分布式系统中的数据一致性、节点选举、配置管理等
- M1 Mac双系统搭建qemu riscv linux仿真
灰灰h
操作系统经验分享linuxrisc-vmacos
前言实验需要riscv仿真,网上没有针对m1的配置教程,故在此整理下。本人用的m1macbookpro,系统12.3。参考到的链接:https://github.com/AsahiLinuxhttps://risc-v-getting-started-guide.readthedocs.io/en/latest/linux-qemu.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p
- Windows Docker Desktop部署MaxKB详细教程
Roc-xb
docker容器运维MaxKB
MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,旨在帮助企业、教育机构及研究组织高效管理知识并提供智能问答服务。一、前期准备工作首先,你需要再你的Windows电脑上安装DockerDesktop。本章教程,不介绍如何安装Docker。二、搜索镜像dockersearchmaxkb
- 推荐系统Day2笔记
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机器学习人工智能
协同过滤(CollaborativeFiltering)推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。基本思想是:根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品。基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向,并预测用户可能喜好的产品进行推荐。一般是仅仅基于用户的行为数据(评价、购买、下载等),而不依赖于项的任何附加信息(物品自身特征)或者用户的任何附加信息(年龄,性别等)。目前应用比较广泛
- Python字符模糊匹配指南 RapidFuzz | python小知识
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跟我学pythonpython服务器linux
Python字符模糊匹配指南RapidFuzz|python小知识最近在看一个rag评估的框架中,看一个字符模糊匹配的库RapidFuzz,在这里介绍给大家。1.RapidFuzz简介RapidFuzz是一个用于Python的快速模糊字符串匹配库,它基于Levenshtein距离和其他相似度度量方法,能够高效地进行字符串比较和匹配。RapidFuzz旨在提供一个快速、准确、易用的模糊匹配工具,特别
- VB.NET基于WEB房地产评估系统(源代码+文档)
csdn663648
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资料介绍:--------------摘要--------------房地产评估系统是典型的信息管理系统(MIS),其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立起数据一致性和完整性强、数据安全性好的库。而对于后者则要求应用程序功能完备,易使用等特点。本系统特有的房屋基本情况、专业评估人员、估价方法等。经过分析,我们使用MICROSOFT公司的VISUALBA
- 本地部署【DeepSeek-R1】,搭建自己的【知识库】
行者无疆xcc
AIai
使用deepseek+ollama+anythingLLM搭建简易知识库ollamadeepseekchatboxanythingLLM一、本地部署Ollama1.简要说明ollama可以看成是大模型的宿主平台管理用户的输入和大模型的输出注:如果运行不起来,可能跟硬件配置有关2.基本操作ollama:下载&安装:https://ollama.com/验证是否安装成功:命令行下输入ollama-vd
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 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
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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
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。