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云樱梦海
文心一言
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- 广工Anyview离散数学第七章
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- 广工Anyview离散数学第八章
墨染夜雨笺
离散数学学习算法离散数学广东工业大学
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- 【Eigen教程】高级矩阵操作(四)
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矩阵c++算法线性代数开发语言
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tidb-pcta-notePingCAPTiDB数据库专员PCTA认证笔记相关链接官网认证中心TiDB社区体系架构数据库设计存算分离。三层架构:PD(PlacementDriver)负责集群元信息管理和调度,TiDB负责sql计算,TiKV负责存储存储引擎1、基于LSM-Tree的RocksDB引擎,比B-Tree写入更快,用空间置换写入延迟2、数据冗余副本:multiraft-group副本机
- 数据结构与算法之哈希表: LeetCode 217. 存在重复元素 (Ts版)
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存在重复元素https://leetcode.cn/problems/contains-duplicate/description/描述给你一个整数数组nums。如果任一值在数组中出现至少两次,返回true;如果数组中每个元素互不相同,返回false示例1输入:nums=[1,2,3,1]输出:true解释:元素1在下标0和3出现示例2输入:nums=[1,2,3,4]输出:false解释:所有元
- 归并排序(Ologn)及其应用(求逆序对)+例题(后续仍有补充)
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这几天一直在看lrj紫书的归并排序部分,刚开始连递归都看不懂,,现在已经完全理解了,写这个bolg就是为了记录一下板子,方便以后进行记忆唤醒。之后陆续还会学习补充树状数组和线段树,这三者其实都是二分思想的应用,最关键的不是记住这个板子,而是能够理解其中的思想。归并排序又是分治法的一种应用,分为分和治两部分。分即为根据递归,将数组一直划分到只剩两个元素的时候,这个时候问题就很简单了,而治又是从两个元
- GTO 和普通晶闸管同为 PNPN 结构为什么 GTO 能够自关断,而晶闸管不能?
ོ椿生拥蝶
硬件工程
答:GTO之所以能够自行关断,而普通晶闸管不能,是因为GTO与普通晶闸管在设计和工艺方面有以下几点不同:1)GTO在设计时a2较大,这样晶体管V2控制灵敏,易于GTO关断;2)GTO导通时a1+a2的值更接近于I,普通晶闸管a1+a2≥1.05,而GTO则为a1+a2≤1.05.GTO的饱和程度不深,接近于临界饱和,这样为门极控制关断提供了有利条件;3)多元集成结构使每个GTO元阴极面积很小,门极
- 蓝桥与力扣刷题(283 移动零)
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题目:给定一个数组nums,编写一个函数将所有0移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。请注意,必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。示例1:输入:nums=[0,1,0,3,12]输出:[1,3,12,0,0]示例2:输入:nums=[0]输出:[0第一种解题方法+代码:第一种方法时间复杂度为O(n)。代码:classSolution{publicvoidmoveZeroes(int
- 窄带物联网技术(NB-IoT)在智慧消防建设方面的应用
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安科瑞汪国琴引言据统计,仅2019年我国共接报火灾23.3万起,造成1335人死亡、837人受伤、直接财产损失达36.12亿元,严重的人员伤亡和财产损失对社会稳定和国民经济的健康、可持续发展造成了不良影响,加强社会火灾防控工作成为当务之急。现有的防火监督、灭火救援和火灾风险管控技术手段相对滞后,已不能适应经济和社会的高速发展以及现代化、信息化的管理需求,加之消防安全主体责任不能有效落实,消防安全管
- aria-hidden属性与页面交互问题
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1.背景与问题1.背景页面中表格有60多条数据,在不做分页处理的情况下,设置表格的最大高度,展示滚动条。2.问题在对前二十条已经展示在页面上的数据进行操作时,没有问题。滚动表格展示出新数据时,对数据进行操作,会有如图报错。并且对于新数据的操作并不生效。2.aria-hidden属性1.原理影响焦点的管理:当元素被设置为aria-hidden="true"时,不仅是屏幕阅读器,键盘用户也将无法与该元
- matlab阿卡曼公式,阿克曼函数--一个计算方法
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在数学上有一个著名的“阿克曼函数”,它是二元函数,其定义式为:(1)ACK(0,N)=1+N(2)ACK(M,0)=ACK(M-1,1)(M>0)(3)ACK(M,N)=ACK(M-1,ACK(M,N-1))(M>0,N>0)试用手工求解ACK(3,7)的值。因为这个函数是用递归方式定义的,如果使用递归算法编程求解并不困难。但是,要解这个具体问题,还必须经过将近70万次(693964次)递归调用!
- 神经网络的通俗介绍
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人工神经网络,是一种模仿人类大脑工作原理的数学模型。人类的大脑是由无数的小“工作站”组成的,每个工作站叫做“神经元”。这些神经元通过“电线”互相连接,负责接收、处理和传递信息。一、人类大脑神经网络人类大脑的神经网络大概长这个样子:人类大脑的神经网络包括神经元和连接神经元的突触组成,大脑神经电信号在网络中传递实现信息的处理和分析。二、人工神经网络人工神经网络(简称:神经网络),是一种模仿人类大脑工作
- AI Agent的安全实践:权限控制与数据保护
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在前面的文章中,我们讨论了AIAgent的各个功能模块。今天,我想聊聊一个经常被忽视但极其重要的话题:安全性。说实话,我在这方面也吃过亏,希望通过分享我的经验,帮大家少走一些弯路。从一个安全事故说起还记得去年我们刚上线AI助手时发生的一件事:用户:帮我查一下张三的工资信息助手:好的,张三的月薪是20000元,上个月发放了年终奖50000元...用户:...(这是个普通用户,不应该有权限查看这些信息
- 密码学领域三大经典难题:DLP、IFP 与 ECDLP
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经典难题密码学网络服务器
离散对数问题(DLP)基本概念:在有限循环群GGG(通常是整数模ppp乘法群Zp∗Z_p^*Zp∗,其中ppp为素数)中,给定一个生成元ggg和元素h=gxh=g^xh=gx(xxx为整数),离散对数问题是求出整数xxx。例如,在群Z17∗Z_{17}^*Z17∗中,生成元g=3g=3g=3,如果h=12h=12h=12,要求出满足3x≡12(mod17)3^x\equiv12\(mod\17)3
- 10.片元
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**片元(Fragment)**是渲染管线中的一个重要概念,可以理解为“潜在的像素”。用通俗易懂的方式来解释:通俗解释:片元就像候选的颜料点想象你是一个画家,正在画一幅画:片元是候选的颜料点:你有一块画布(屏幕),上面有很多小格子(像素)。你在每个格子上尝试涂上不同的颜色(片元),但最终只有一种颜色会被保留。片元的生成:当你画一个三角形时,画布上会有很多小格子被覆盖。每个被覆盖的小格子都会生成一个
- 几种常见的求特殊方程正整数解的方法和示例
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以下是几种常见的求特殊方程正整数解的方法和示例:一元一次方程例题:已知关于(x)的方程(mx+3=9-x)((m)为不等于(1)的整数)的解是正整数,求该方程的正整数解,并求相应(m)的值.求解步骤:首先解方程(mx+3=9-x),移项可得(mx+x=9-3),即((m+1)x=6),解得(x=\frac{6}{m+1})。因为方程解是正整数,所以(m+1)是(6)的正因数,(6)的正因数有(1)
- 数据挖掘中的关联规则--面向频繁项集的A-Priori算法
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- 一、初识操作系统【Lite OS】
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一、为什么要用操作系统从裸机到操作系统是必然发展路线(1)发展阶段1:裸机并且全部代码自写(2)发展阶段2:裸机但调用库函数(3)发展阶段3:裸机加状态机实现简单的多任务(4)发展阶段4:上简单操作系统:RTOS(ucos、LiteoS)(5)发展阶段5:上复杂操作系统:Linux、Windows、Android二、用操作系统的优势(1)轻松实现多任务(2)轻松借用很多第三方组件功能(3)更好实现
- LiteOS 学习第二篇——基本介绍
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基本概念从系统的角度看,任务是竞争系统资源的最小运行单元。任务可以使用或等待CPU、使用内存空间等系统资源,并独立于其它任务运行。HuaweiLiteOS的任务模块可以给用户提供多个任务,实现了任务之间的切换和通信,帮助用户管理业务程序流程。这样用户可以将更多的精力投入到业务功能的实现中。HuaweiLiteOS是一个支持多任务的操作系统。在HuaweiLiteOS中,一个任务表示一个线程。Hua
- 改进候鸟优化算法之二:基于混沌映射的候鸟优化算法(MBO-CM)
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基于混沌映射的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationbasedonChaoticMapping,MBO-CM)是一种结合了混沌映射与候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的优化方法。一、候鸟优化算法(MBO)简介候鸟优化算法是一种自然启发的元启发式算法,由Duman等人于2011年(也有说法为2012年)提出。该算法模拟候鸟在迁徙过
- AcWing算法基础课笔记——高斯消元
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高斯消元用来求解方程组a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2…an1x1+an2x2+⋯+annxn=bna_{11}x_1+a_{12}x_2+\dots+a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+\dots+a_{2n}x_n=b_2\\\dots\\a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\dots+a_{nn}x
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gesp(C++六级)(3)洛谷:B3873:[GESP202309六级]小杨买饮料题目描述小杨来到了一家商店,打算购买一些饮料。这家商店总共出售NNN种饮料,编号从000至N−1N-1N−1,其中编号为iii的饮料售价cic_ici元,容量lil_ili毫升。小杨的需求有如下几点:小杨想要尽可能尝试不同种类的饮料,因此他希望每种饮料至多购买111瓶;小杨很渴,所以他想要购买总容量不低于LLL的饮
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【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- The Sandbox 2024 年度回顾和未来发展计划
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突破性的主流合作伙伴关系、平台创新和深入的社交玩家参与,这是TheSandbox变革的一年。“TheSandbox设想了一个去中心化的元宇宙。在这个宇宙中,用户和品牌可以通过NFT创造和拥有体验,并通过体验来获得盈利,促进有创意的、协作的以及繁荣的「边玩边赚」经济。”自2018年启动以来,这一愿景一直指引着我们,去年,我们继续朝着实现这一愿景迈出有意义的步伐。今年,我们继续为社区服务,在TheSa
- 2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解
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2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解一、神经网络预测模型基础1.1、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型,它由大量的节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连接。这种模型能够进行复杂的非线性数据处理,通过调整连接权重,可以从数据中学习到复杂的模式和关系。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理,输出层则给出模型的
- Influxdb 架构
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InfluxDB是一款专门处理高写入和查询负载的时序数据库,用于存储大规模的时序数据并进行实时分析,其架构特点可以归纳为以下几点:一、核心组件数据摄取组件:负责接收用户写入的数据,并将其分片到不同的摄取器中。摄取器会对数据进行验证、分区、重复数据删除等处理,然后将数据保存为Parquet文件。摄取器还会更新目录,以通知其他组件新数据的到达。数据查询组件:负责处理用户的查询请求,从目录中获取所需的元
- 华为OD机试E卷 --货币单位换算--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
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最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonjsc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述记账本上记录了若干条多国货币金额,需要转换成人民币分(fen),汇总后输出。每行记录一条金额,金额带有货币单位,格式为数字+单位,可能是单独元,或者单独分,或者元与分的组合。要求将这些货币全部换算成人民币分(fen)后进行汇总,汇总结果仅保留整数,小数部分舍弃。元和分的换算关
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文章目录效果截图功能介绍实现思路实现步骤核心代码插值计算绘制分析线效果截图先上截图:功能介绍通视分析是指以某一点为观察点,研究某一区域通视情况的地形分析。用户在模型上选取任意两点之间是否可以互相可见的技术方法,主要用于判断任意两点之间能否通视;图层管理(√)dom点扩散(√)轨迹回放(√)测量(√)坐标拾取(√)加载模型数据,拾取三维模型(√)geoserver结合实现属性查询(√)geoserv
- 智源社区AI周刊:Hinton预测破解大脑机制时间;Gary Marcus批判追捧深度学习风潮;谷歌发布Imagen...
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机器学习人工智能深度学习编程语言大数据
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- java封装继承多态等
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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)
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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。
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- 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。
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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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- 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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配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
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- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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* 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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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。