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目录学习链接开发环境开发工具GVM-GO多版本部署GOPATH与go.modgo常用命令环境初始化编译与运行GDB--GNU调试器基本语法与字符类型关键字与标识符格式化占位符基本语法初始值&零值&默认值变量声明与赋值_下划线的用法字符类型const常量字符串类型转换与判断指针值类型和引用类型复杂数据类型数组:一个由固定长度的特定类型元素组成的序列切片(Slice):动态序列链表(list):没有元
- SSL 证书是 SSL 协议实现安全通信的必要组成部分
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SSL证书和SSL/TLS协议有着密切的关系,但它们本质上是不同的概念。下面是两者的区别和它们之间的关系的表格:属性SSL/TLS协议SSL证书英文全称SSL(SecureSocketsLayer),TLS(TransportLayerSecurity)SecureSocketsLayerCertificate中文全称SSL(安全套接层协议)和TLS(传输层安全性协议)安全套接层证书定义SSL/T
- 【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标
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杂谈机器学习pythonsklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC?通俗介绍:学术解释:2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中,评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率,还需要使用一些更
- 月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法,对行业有哪些影响?
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互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- 电脑开机无显示的故障原因
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硬件问题电源故障电源供应不足:电源功率无法满足电脑硬件的需求,可能导致硬件无法正常启动,尤其是在电脑配置较高且电源功率较低的情况下容易出现。电源损坏:电源内部的电路元件可能出现故障,如电容爆浆、短路等,导致无法正常输出电力,电脑无法开机。主板故障主板电路故障:主板上的电路出现断路、短路等问题,会影响到硬件之间的通信和电力供应,导致开机无显示。BIOS故障:BIOS芯片损坏、BIOS设置错误或BIO
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深入理解Python的asyncio库Python的asyncio库是一个强大的异步I/O框架,用于处理并发和异步编程。它提供了一种基于协程的方式来处理异步任务,使得编写异步代码更加简单和直观。1.什么是asyncio?asyncio是Python3.4引入的标准库,用于编写协程和异步代码。它基于事件循环(EventLoop)的概念,通过异步任务(coroutines)和Future对象来实现非阻
- leetcode 006 Z 子型变换 - medium
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1题目:Z子型变换将一个给定字符串s根据给定的行数numRows,以从上往下、从左到右进行Z字形排列。比如输入字符串为“PAYPALISHIRING”行数为3时,排列如下:PAHNAPLSIIGYIR之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:“PAHNAPLSIIGYIR”。请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数:stringconvert(strings,intnumR
- Processing 009 一个复杂点的例子,OOP实现屏幕碰撞小球
SuperCandyXu
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Processing009一个复杂点的例子,OOP实现屏幕碰撞小球1processing中的面向对象编程基本上和java的语法一致,例如classCar{Stringname;intprice;publicCar(Stringname,intprice){this.name=name;this.price=price;}publicvoidprintInfo(){println("name:"+t
- 非关系型数据库和关系型数据库的区别
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数据库nosql
非关系型数据库(NoSQL)和关系型数据库(SQL)的主要区别体现在以下几个方面:数据模型:关系型数据库(SQL):数据以表格形式存储,数据行和列组成,每个表都有固定的模式(Schema)。常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL、Oracle等。非关系型数据库(NoSQL):数据没有固定的模式,存储方式更加灵活。可以是键值对、文档、列族、图等形式。常见的非关系型数据库有MongoDB
- tarjan算法——求无向图的割点和桥
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强连通分量tarjan割点和桥
一.基本概念1.桥:是存在于无向图中的这样的一条边,如果去掉这一条边,那么整张无向图会分为两部分,这样的一条边称为桥无向连通图中,如果删除某边后,图变成不连通,则称该边为桥。2.割点:无向连通图中,如果删除某点后,图变成不连通,则称该点为割点。二:tarjan算法在求桥和割点中的应用1.割点:1)当前节点为树根的时候,条件是“要有多余一棵子树”(如果这有一颗子树,去掉这个点也没有影响,如果有两颗子
- 深度解析:大模型开源的真与假
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#AI大模型大模型开源闭源对比开源闭源区别
目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了AIG
- 使用 Microsoft OneDrive 加载文档的指南
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技术背景介绍MicrosoftOneDrive(以前称为SkyDrive)是由微软运营的文件托管服务。通过OneDrive,你可以在云端存储和共享文档、照片、视频等数据。本文将介绍如何从OneDrive加载文档,目前支持的文件格式包括docx、doc和pdf。核心原理解析为了能够从OneDrive加载文档,需要进行以下几个步骤:注册应用程序以获取客户端ID和密钥。获取OneDrive的DriveI
- 开源界的5 大开源许可协议
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越来越多的开发者与设计者希望将自己的产品开源,以便其他人可以在他们的代码基础上做更多事,开源社区也因此充满生机。在我们所能想到的应用领域,都有开源软件存在(象WordPress,Drupal这些开源CMS)。然而很多人对开源许可并不了解,本文介绍开源领域常用的几种许可协议以及它们之间的区别。什么是许可协议?什么是许可,当你为你的产品签发许可,你是在出让自己的权利,不过,你仍然拥有版权和专利(如果申
- HDMI规范-第十六章 HDR(高动态范围)技术规范详解及运用场景
好多渔鱼好多
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引言随着显示技术的不断发展,用户对图像质量和视觉体验的要求越来越高。传统的SDR(StandardDynamicRange,标准动态范围)技术已经无法满足现代显示设备的需求。为此,HDR(HighDynamicRange,高动态范围)技术应运而生。HDR通过提供更广泛的亮度范围和更丰富的色彩深度,显著提升了图像的质量和视觉效果。本文将全面介绍HDR技术的规范,包括其工作原理、数据传输流程、标准和格
- 【Python】7天-python实现缓存-day01
qq_40375355
Python-7天小项目pythonpython缓存开发语言
使用Python实现类似redis的缓存,原文是使用go实现的,本文使用python实现,用来比较两者的区别,方便从python转go的开发者比较二者的不同。PS:原文链接是:https://geektutu.com/post/geecache-day1.htmlPS:预计在完成前还会对本文多次修改仅作参考PS:测试代码也会在后续补充一、LRU和LRU-K原文使用的是LRU算法,这里改成LRU-K
- 别再 pip install 了!一个绝佳的包管理器:pipx
西坡不是东坡
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在Python开发过程中,我们常常需要安装各种各样的工具库。有些库是项目级别的,比如Django或者Flask,而有些库是我们在整个系统中都可能用到的命令行工具,比如black、flake8、httpie等。对于后者,传统的pip安装方式可能会引发一些版本冲突或者环境污染的问题。这时,pipx就成了我们的救星。什么是pipx?pipx是一个用于安装和管理Python命令行工具的工具。它的主要优势在
- Django模板系统深入
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Django模板系统深入模板继承和重用Block标签在Django模板中,{%block%}标签允许你定义一个“块”,这个块可以在子模板中被重写或填充。{%blocktitle%}MySite{%endblock%}Welcometomysite{%blockcontent%}{%endblock%}{%extends"base.html"%}{%blocktitle%}MyChildPage{%
- 纤维束追踪效果评估 checklist
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一些基于解剖学经验的纤维束追踪效果checklist,帮助比较不同追踪参数(例如-minlength,-maxlength,-select)对不同脑区之间纤维束形状、密度、长度和分布的影响本checklist基于纤维密度图进行视觉检查,适用于不确定追踪结果是否正确或者想要比较不同参数追踪效果的研究者1.整体评估纤维束的完整性和连通性:检查追踪结果中的纤维是否连续,没有出现过多断裂或不连贯的区域。注
- python爬虫项目(一百九十八):电商平台用户行为数据分析与推荐系统、爬取电商平台用户行为数据
人工智能_SYBH
爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫数据分析开发语言信息可视化okhttp
在现代电商平台中,用户的行为数据对于优化用户体验、提升销量以及个性化推荐至关重要。通过抓取和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据,电商平台能够更好地了解用户的偏好,从而推荐相关产品,增加用户的黏性和购买意愿。本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据,并结合数据分析和推荐算法,构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
- 爬虫学习第六篇轻松搞定网络请求
笨鸟笃行
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嘿,小伙伴们!今天咱们来聊聊用Python进行网络请求,这是爬虫学习的敲门砖哦。别怕,跟着我一步步来,保证让你轻松上手!(一)安装requests模块首先,得把requests模块装上。看过上一篇的小伙伴应该都搞定了吧,这玩意儿超好用,能帮我们轻松发起网络请求。如果没搞定的,跟着我重新安装一遍,在vscode的终端里输入pipinstallrequests,回车,搞定!就像给手机装了个APP一样简
- 爬虫学习第一篇(认识爬虫流程和使用工具)
笨鸟笃行
python学习爬虫学习
认识爬虫什么是爬虫?爬虫听着好像是一个什么虫子的名字,其实爬虫是一个自动化请求网站并提取数据的程序,简单理解即是一个自动化爬取数据的脚本例如以下就是一个十分简单的爬虫代码(不过这个代码不适用于所有网页,只能爬取一些没有限制的网站)importrequests#导入请求库url=""#输入爬取内容的地址res=requests.get(url)#发送请求到url这个地址print(res.statu
- 使用Python或R语言重新拟合模型
pk_xz123456
python算法pythonr语言开发语言
以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码,假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据,并且要拟合一个线性回归模型。Python实现importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#生成示例数据data={'subject':np.repeat(range(1,11),5),'condition':np.tile
- 【云原生】Docker搭建知识库文档协作平台Confluence
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运维ConfluenceConfluence搭建Confluence使用Confluence搭建与使用Confluence使用详解
目录一、前言二、企业级知识库文档工具部署形式2.1开源工具平台2.1.1开源工具优点2.1.2开源工具缺点2.2私有化部署2.3混合部署三、如何选择合适的知识库平台工具3.1明确目标和需求3.2选择合适的知识库平台工具四、Confluence介绍4.2confluence特点4.3Confluence中的几个概念4.3.1空间(Space)4.3.2Dashboard4.3.3页面(Page)4.
- 小巧免费的笔记本电池检测工具
ITdgr
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BatteryInfoView是一款免费的笔记本电池检测软件,适用于笔记本电脑和上网本。该软件能够提供电池的详细信息,包括电池名称、制造商名称、序列号、制造日期、电源状态(充电/放电)、当前电池容量、完全充电容量、设计容量、充电放电比率以及电池温度等。用户可以通过BatteryInfoView全面了解自己笔记本电池的状态,例如电池的健康度、损耗度等信息,这些数据对于电池管理和维护非常有帮助。此外,
- 【华为OD-E卷 - 120 分割数组的最大差值 100分(python、java、c++、js、c)】
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算法题华为od(A+B+C+D+E卷)收录分享华为odpythonjavac++javascript
【华为OD-E卷-分割数组的最大差值100分(python、java、c++、js、c)】题目给定一个由若干整数组成的数组nums,可以在数组内的任意位置进行分割,将该数组分割成两个非空子数组(即左数组和右数组),分别对子数组求和得到两个值,计算这两个值的差值,请输出所有分割方案中,差值最大的值输入描述第一行输入数组中元素个数n,10?prefixSum[i-1]:0);}longtotalSum
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一、图论问题Ⅴ今天学习最小生成树算法–prim算法和kruskal算法。最小生成树是所有节点的最小连通子图,有n个节点则必有n-1条边将所有节点连接起来。如何选取n-1条边使得图中所有节点连接到一起,并且边的权值和最小,这就是最小生成树问题。1、prim算法–寻宝问题prim算法的思想是每次寻找距离最小生成树最近的节点,并加入到最小生成树中。prim主要有三步:1、选距离生成树最近节点;2、最近节
- OpenCV开源机器视觉软件
视觉人机器视觉
杂说opencv开源人工智能
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析
♢.*
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亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!引言在企业级应用开发中,数据的一致性和
- 5分钟用 Python 写一个软件,快速入门 PySimpleGUI
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大家好,很多人都想写一个自己的桌面程序,那么PySimpleGUI是一个非常好的选择,它旨在简化GUI(图形用户界面)的创建过程。它基于几种流行的PythonGUI库,如tkinter、Qt、WxPython和Remi,但提供了一个更简单直观的接口。通过PySimpleGUI,即使是没有图形界面开发经验的开发者也可以快速创建漂亮、功能丰富的窗口应用。为什么选择PySimpleGUI?易用性:PyS
- 《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.js算法数据结构
《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
- 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
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
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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。