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当今高速发展的商业环境中,企业数字化转型已经成为一个不可忽视的主题。然而,如何成功实现这种转型对于许多企业而言仍然充满挑战。本文将以企业如何利用和实施企业架构蓝图(EABlueprint)为核心,提供具体的路径和指导,帮助企业顺利完成数字化转型。企业架构蓝图作为企业数字化转型的核心工具,能够为企业从战略设计到执行落地提供全面的支持。本文将深入解读企业架构蓝图的理论基础、如何构建、实施步骤以及实际应
- 架构蓝图的力量:引领企业数字化转型的最佳路径
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企业数字化转型中的架构蓝图企业数字化转型不仅是一个技术升级的过程,更是企业从战略、技术到业务模式的全方位变革。在这个过程中,构建清晰的架构蓝图至关重要。架构蓝图不仅能确保技术与业务战略的一致性,还能够帮助企业在转型过程中管理复杂性,保障合规性,最终实现数字化转型的成功。本文将从企业如何利用和实施架构蓝图的角度出发,深入解析其在数字化转型中的关键作用,并提供实际操作的指导原则和最佳实践,帮助企业有效
- WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络
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1.背景与问题生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),两者通过对抗训练的方式,彼此不断改进,生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
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API(应用程序编程接口)和ABI(应用程序二进制接口)是软件开发中两个重要的概念。1、API(应用程序编程接口)API定义了软件组件之间的通信协议。它是一组规范,其中包括了函数、方法、类、数据结构等,允许不同的软件系统或组件之间进行交互。API通常用于编写应用程序,以便它们可以与外部服务、库或操作系统进行交互。通过调用API提供的函数或方法,应用程序可以访问其他软件组件的功能而无需了解其内部实现
- (详细整理!!!!)Tensorflow与Keras、Python版本对应关系!!!
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小伙伴们大家好,不知道大家有没有被tensorflow框架困扰过今天我就给大家整理一下tensorflow和keras、python版本的对应关系大家这些都可以在官网找到,下面我把官网的连接给大家放在这里:在Windows环境中从源代码构建|TensorFlow(google.cn)但是为了方便大家,我给大家列在下面啦!!!下面这个是我给大家总结的(也是为我自己整理的,嘿嘿~~~)(然后后面我也把
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在现代计算机网络中,OSI(开放系统互联)模型是一个重要的概念,它为网络通信过程提供了标准化的框架。这个模型帮助我们理解不同网络协议在通信过程中的作用,并为网络设备和系统的设计与故障排除提供了理论依据。什么是OSI模型?OSI模型(OpenSystemsInterconnectionModel,开放系统互联模型)由国际标准化组织(ISO)于1984年提出,目的是为不同厂商和不同类型的计算机网络设备
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@TOC??TheBegin??点点关注,收藏不迷路??在银河麒麟桌面操作系统V10中安装软件包时,如果遇到“软件架构与本机架构不符”的提示,可以尝试以下步骤来解决问题:1.确认架构一致性查看本机架构:打开终端,输入uname-m查看。核对软件包架构:确保下载的软件包与你的系统架构(如x86_64)相匹配。2.下载正确架构的软件包如果架构不匹配,从可靠来源下载与本机架构相同的软件包版本。3.检查并
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01概览在APP的开发中,磁盘管理已成为不可忽视的部分。随着功能的复杂化和数据量的快速增长,如何高效管理磁盘空间直接关系到用户体验和APP性能。本文将结合磁盘管理的实践经验,详细介绍iOS沙盒环境下的文件存储规范,探讨业务缓存、用户资产及系统缓存的清理策略。同时,分享自动清理与手动清理相结合的机制,展示如何在不同触发条件下合理执行磁盘清理。文章使用文心一言辅助编写。02磁盘系统介绍2.1ios沙盒
- 详细介绍:云原生技术细节(关键组成部分、优势和挑战、常用云原生工具)
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数字输出格式中的RAW与PCM在音频和视频处理领域有着显著的区别。以下是对这两种格式的详细比较:一、定义与原理RAW定义:RAW通常指的是未经任何处理或压缩的原始数据格式。在音频领域,它表示音频文件中未经过编码或压缩的纯音频数据。原理:RAW音频数据直接从音频源(如麦克风、乐器等)获取,不经过任何形式的编码或压缩处理。PCM(PulseCodeModulation,脉冲编码调制)定义:PCM是一种
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二分查找算法(BinarySearch)是一种高效的、应用广泛的查找算法。它是一种采用分治策略的算法。基本二分查找算法二分查找是针对顺序存储的有序序列的;二分查找的基本思想是:将目标元素与序列中位数比较,如果大于中位数则在右半段序列查找,反之在左半段查找。为了能够方便表示(以升序序列为例),设置两个索引值start,end表示查找范围即下图中的两个灰色箭头,设置一个标记mid表示当前范围的中间位置
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刚刚过去的这一年,对于TapData而言,因着是五周岁的生日而多了一重别样的意义。五年来,我们一直致力于为用户提供高效、稳定的实时数据集成解决方案,帮助各行各业应对数据管理的挑战。在这段旅程中,我们不仅收获了大家的信任与支持,也在技术创新和产品发展上取得了突破。从初期的大胆探索,到如今的厚积薄发、稳步前行,TapData用五年的时间讲述了一段以用户为先的初创企业蓬勃成长史,见证了实时数据技术的旺盛
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在人工智能飞速发展的当下,数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度,从电商推荐系统到金融风险预测,AI模型的精准度与泛化能力,决定了其在实际应用中的价值。然而,一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛,是指在组织内部或不同组织之间,由于系统、管理或流程的原因,数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中,彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研,在高度信息化的企
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- 培训机构中教务系统的架构设计与实现
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##一、引言随着信息化时代的发展,高校的管理方式逐渐从传统的人工管理向数字化、自动化、智能化方向转型。教务系统作为高等教育信息化建设中的重要组成部分,承担着学生信息管理、课程管理、排课、成绩评定、学籍管理等多项任务。一个高效、稳定、灵活的教务系统是提升教育教学管理水平、实现高效行政管理的关键。本文将从教务系统的架构设计、功能模块、技术选型和实现等方面进行详细探讨,旨在为实现一个高效、可扩展且稳定的
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1,前言NVIDIATensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单,也可能自己很菜,参考了别人的文档和自己摸索,写出来这个可以使用的API)2.Python-API推理step1:导入基本库(环境自行配置)#导入TensorRT库importtensorr
- NCNN推理
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1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 用Python写一个UI界面
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要用Python写一个UI界面,你可以使用一些图形用户界面(GUI)工具包,如:Tkinter,wxPython,PyQt等。Tkinter是Python内置的GUI库,是一个轻量级的工具包,适合于简单的图形界面。wxPython是一个功能强大的GUI工具包,支持跨平台,并且可以与C++代码集成。PyQt是一个商业许可的GUI工具包,也是一个功能强大且高效的选项。如果你是初学者,可以先尝试使用Tk
- openlayers添加按钮_OpenLayers系列(4)——使用控制器 | 学步园
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openlayers添加按钮
控制器可以使用在地图上,也可以使用在地图之外的元素如中。添加控制器有两种方式:1.在map对象初始化时以js数组的形式把OpenLayers控制器传入2.在map对象初始化后,调用addControl()来添加单个控制器或者addControls()传入一个控制器数组对象当一个map对象被初始化后,默认会有4种控制器:1.OpenLayers.Control.Navigation:用来控制地图与鼠
- wps2019数据分析加载项_怎样用Excel做数据分析(电商案例)
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wps2019数据分析加载项
一、数据分析步骤明确问题:知道你要研究什么问题,从而有目地的查找数据理解数据:寻找与问题相关的数据;从数据中你能得出的信息;理解字段信息数据清洗(数据预处理):选择子集;列名重命名;删除重复值;缺失值处理;一致化处理;数据排序;异常值处理数据分析或构建模型:数据透视表;在Excel安装数据分析功能(安装步骤:文件~选项~加载项~Excel加载项转到~分析工具库,注意!这是MicrosoftExce
- python openpyxl 读取excel数据
最强张宝
python封装方法pythonexcelwindows
该实现方法主要适用于存在表头的excel,自读判断excel的列数与行数,将excel中的数据以不同格式展示,使用的是openpyxl入参:filePath:excel文件的路径,只能导入xlsx的文件Type:导出数据的格式,支持输入"list"、"list_dict"、"list_list"、"dict_dict"、"dict_list"keyName:当Type为”dict_dict“、”d
- 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
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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
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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
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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。