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Blue17 :: Hack3rX
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- 停止过度提示:为什么简短的 AI 提示比长prompt更胜一筹
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当下如何与AI高效互动成为众多用户关注的焦点,而提示词(prompt)的运用则是其中的关键。提示词作为与AI沟通的桥梁,其长度和内容的详略在很大程度上影响着AI的回应效果以及用户体验。近年来,“过度提示”现象逐渐引发热议,与之相对的,短提示词的优势开始受到更多关注。本文将深入探讨为何短AI提示词比长提示词更具优势。长提示词的困境信息过载与AI处理难题在与AI交互的过程中,许多人试图通过提供详尽的长
- [前端面试场景题]虚拟列表
GISer_Jinger
前端面试
嗯,用户问的是“前端虚拟列表详解”,我需要详细回答这个问题。首先,我得先理解虚拟列表的概念和用途。根据搜索结果,虚拟列表主要用于优化长列表的渲染性能,特别是在处理大量数据时。用户可能想知道它的核心原理、实现方法以及实际应用场景。看网页1提到虚拟列表的定义和关键点,只渲染视口内的数据项,减少DOM节点。网页2和网页4都给出了具体的Vue和原生JS实现案例,比如动态计算起始和结束索引,使用transf
- matlab两矩阵相似性,两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序.docx
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matlab两矩阵相似性
两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序摘要:使用Matlab语言设计出实现两个复矩阵同时相似对角化的计算机程序。关键词:同时相似对角化;Matlab;程序矩阵对角化是重要的数学方法,但因其计算过程繁琐,人们往往望之生畏,尤其是多个矩阵同时对角化问题,因此本文设计出判断及计算两个复矩阵能否同时相似对角化的Matlab程序,用此能够方便地解决两个复矩阵同时相似对角化问题。1.理论基础定义[1]:设A、
- OpenCV ML 模块使用指南
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一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
- JavaScript的函数拦截技术详解
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引言在JavaScript的世界里,函数是一等公民。它们可以被赋值给变量,作为参数传递,甚至可以被动态修改。函数拦截(FunctionInterception)是一种强大的技术,允许开发者在不修改原始函数代码的情况下,拦截、监控和修改函数的行为。本文将深入探讨JavaScript函数拦截的各种技术、应用场景以及最佳实践。什么是函数拦截?函数拦截是指在函数执行前、执行中或执行后插入自定义逻辑的过程。
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- 【001安卓开发方案调研】之Java+Gradle+XML 原生安卓开发
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基于2025年国内安卓开发领域的最新动态,结合Java+Gradle+XML技术组合的生态发展,以下是综合分析:一、技术成熟度评估1.核心架构稳定性Java语言基础作为安卓开发官方支持语言,Java在国内拥有超过15年的技术积累,字节码编译机制与安卓ART虚拟机的深度适配,使其在内存管理、多线程处理等场景表现稳定。主流应用如微信、支付宝均保留Java核心模块。Gradle构建体系Gradle8.5
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在MySQL数据库中,LENGTH()函数是一个非常常用的字符串函数,用于计算字符串的字节长度。理解并掌握LENGTH()函数的用法,对于处理字符串数据、优化查询以及进行数据验证都非常有帮助。本文将详细介绍LENGTH()函数的用法,并通过实例演示其在实际中的应用。1.LENGTH()函数的基本语法LENGTH()函数的基本语法如下:LENGTH(str)str:要计算长度的字符串或字段。可以是字
- Linux进程间通信:消息队列与msgget函数使用详解
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文深入介绍了Linux消息队列的创建和操作方法,包括msgget()、msgsnd()和msgrcv()三个核心函数。介绍了通过消息队列实现进程间通信的基础实验步骤和关键要点,如键值计算、消息发送和接收,以及进程间通信时常见的权限控制、消息顺序、类型匹配和同步问题。通过学习这些内容,开发者能够更好地理解和掌握如何在项目中实现高效的进程间通信。1.Linux消
- 【区块链】跨链技术详解
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跨链技术详解:打通区块链孤岛一、跨链技术概述1.定义与必要性跨链技术是指实现不同区块链网络之间价值和信息互操作的解决方案。随着区块链生态系统的扩张,解决"区块链孤岛"问题变得至关重要。跨链技术解决的核心问题:不同区块链间的资产流动跨链数据和状态共享多链智能合约调用统一的用户体验2.跨链技术的基本挑战一致性保障:确保跨链交易的原子性验证复杂性:如何在一条链上验证另一条链的状态安全保证:防止双花攻击和
- 【python】11. 输入输出
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11.输入输出Python两种输出值的方式:表达式语句和print()函数。第三种方式是使用文件对象的write()方法,标准输出文件可以用sys.stdout引用。如果你希望输出的形式更加多样,可以使用str.format()函数来格式化输出值。如果你希望将输出的值转成字符串,可以使用repr()或str()函数来实现。str():函数返回一个用户易读的表达形式。repr():产生一个解释器易读
- Linux信号处理详解:从基本概念到高级应用
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个人主页:chian-ocean文章专栏-Linux前言:在Linux系统中,信号(Signal)是操作系统用来通知进程发生某些事件的一种机制。信号是一种软件中断机制,可以被进程用来响应特定的事件,如终止进程、暂停进程、重新加载配置等。信号机制是Unix及其衍生系统的核心功能之一什么是信号生活中的信号也可以理解为一种通过特定方式传递信息、指令或警告的方式。在日常生活中,信号无处不在,帮助我们理解周
- Excel-to-JSON 2.1.0: Your Privacy-First Excel Add-in for JSON Conversion
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- MySQL 的多版本并发控制
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MySQL的多版本并发控制(MVCC)详解1.什么是MVCC?MVCC(Multi-VersionConcurrencyControl,多版本并发控制)是MySQLInnoDB引擎的一种并发控制机制,通过保存数据的多个版本,允许不同事务读取不同的数据版本,从而减少锁冲突,提高并发性能。2.MVCC主要用于哪种隔离级别?支持REPEATABLEREAD(可重复读)和READCOMMITTED(读已提
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需求:voidDataFormatPipline::DataFormatPipline(QMapdata,QStringListtarger){}data中保存元素数据,类似Fe-1.2,Cu-2.4,Mn3.5,QStringList中的为Fe/Cu,Fe/Cu-Mn,Fe*Cu+Mn,如何利用解释器或者其它简单的方法完成这个需求?解决方案:现在项目中添加scriptQT+=corescript
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Spring自动配置(Auto-Configuration)原理详解SpringBoot的自动配置是其核心特性之一,旨在根据应用的依赖和配置环境,自动完成Bean的创建与配置,减少开发者的手动配置工作。其核心思想是“约定优于配置”,通过智能化的默认行为简化开发流程。1.自动配置的核心机制a.条件化配置(Conditional)SpringBoot通过@Conditional系列注解判断是否满足条件
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SpringBoot中的@ConditionalOnBean注解详解1.前言2.`@ConditionalOnBean`作用与基本用法2.1`@ConditionalOnBean`的作用2.2基本用法示例:当`DataSource`Bean存在时,才创建`MyService`Bean3.`@ConditionalOnBean`详解3.1`value`和`type`属性(指定Bean类型)3.2`n
- 学习记录之游标翻页实现
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游标翻页本方案参考mallchat实现一.深翻页问题普通翻页前端一般会有个分页条。能够指定一页的条数,以及任意选择查看第几页,假设我们想查询第11页的内容传递过来的参数为:pageNo=11,pageSize=10对应的sql查询为:select*fromtablelimit100,10其中100代表需要跳过的条数,10代表跳过指定条数后,往后需要再取的条数。假设翻页到1w条,那我们要先扫描到这1
- 基于偏移量、游标分页的详解
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前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页,因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。又比如在网页中我们常常会看到一页一页的数据,当然我们自己开发的时候也少不了做分页展示的需求。基于偏移量进行分页对于分页我们相较于使用游标进行分页更熟悉、见得更多的是基于偏移量进行分页。例如这样一个Get请求:brownjay.com/api/v1/book
- Vision mamba(mamba_ssm)安装踩坑指南
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在这篇博客中,我将分享我在linux环境安装和使用VisionMamba(mamba_ssm)过程中遇到的一些问题和解决方法。前置检查:PyTorch和Python版本在安装mamba_ssm前,请确保你的PyTorch和Python环境版本正确。以下代码可用来检查环境信息:importtorchprint("PyTorchVersion:{}".format(torch.__version__)
- Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装
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Mamba的论文:https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github:https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的,不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda
- 分页优化之——游标分页
PhilipJ0303
Java面试java数据库优化游标分页分页查询
游标分页(Cursor-basedPagination)是一种高效的分页方式,特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页(如page=1&size=10)不同,游标分页通过一个唯一的游标(通常是时间戳或唯一ID)来标记分页的位置,避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式:1.游标分页的核心概念游标(Cursor):游标是一个唯一标识符,通常是数据
- Flink Cdc TiDB详解
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1.什么是FlinkTiDBCDC?简单说就是用Flink实时抓取TiDB数据库的数据变化(比如新增、修改、删除),并将这些变化数据以流的形式处理,用于实时分析、同步到其他系统等场景。TiDB本身是分布式数据库,而Flink是流处理引擎,两者的结合适合需要高吞吐、低延迟的大规模数据处理场景[7][8]。2.底层原理TiDB侧:通过TiCDC组件(TiDB的变更数据捕获工具)捕获数据变更,类似MyS
- DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略
一个处女座的程序猿
资深文章(前沿/经验/创新)DataScienceML数据科学数据科学的生命周期机器学习
DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读:本文章是博主在数据科学和机器学习领域,先后实战过几百个应用案例之后的精心总结,应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时,因为涉及到博主出书中出版社要求在
- JVM常用概念之编译器黑洞
剑海风云
JDK(JavaDevelopmentKit)jvm编译器编译器黑洞
问题JMH如何避免微小基准测试中的不会运行的代码的消除工作?是否有隐式或显式编译器支持?基础知识优化编译器擅长优化简单的东西。例如,如果存在任何人都无法观察到的计算,则可以将其视为“不会运行的代码”并将其删除。这通常是一件好事,直到你运行基准测试。在那里,你想要计算,但你不需要结果。本质上,你观察基准测试所占用的“资源”,但没有简单的方法可以与编译器争论这一点。比如下面的测试用例,该方法中只涉及到
- 人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型
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一、核心项目概览1.Manus(闭源通用AIAgent)定位:全球首个全流程自动化通用AIAgent,GAIA基准测试SOTA水平。核心能力:全流程自动化:从任务规划(如撰写报告)到执行(代码生成、表格制作)的端到端处理。智能纠错机制:基于沙箱环境的实时错误反思与调整(类似CodeAct技术)。云端依赖:需联网运行,集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性:闭源且采用邀请制,二手市场邀请码溢价至数万
- C语言【文件操作】详解下
Run_Teenage
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引言详细介绍了文件的随机读写函数和文件读取结束的判定看这篇博文前,希望您先仔细看一下这篇博文,理解一下文件指针和流的概念:C语言【文件操作】详解上-CSDN博客一、文件的随机读写函数1.fseek函数根据文件指针的位置和偏移量来定位文件指针(文件内容的光标)。函数原型:intfseek(FILE*stream,longintoffset,intorigin);作用:重新定位流位置指示器参数:str
- 一切皆是映射:实现神经网络的硬件加速技术:GPU、ASIC(专用集成电路)和FPGA(现场可编程门阵列)
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AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
文章目录一切皆是映射:实现神经网络的硬件加速技术:GPU、ASIC(专用集成电路)和FPGA(现场可编程门阵列)1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过
- 平衡二叉树(AVL树):数据结构特性与自平衡技术详解
One Key Variable
课程设计
摘要平衡二叉树,尤其是AVL树,在追求高效数据存储与检索的场景中占据重要地位。本文深入剖析AVL树的数据结构特性,详细解读其自平衡技术原理与实现,帮助读者理解AVL树如何在动态数据操作中维持高效性能。一、引言在数据处理过程中,二叉搜索树虽能实现快速查找,但在频繁插入和删除节点时,可能因结构失衡导致查找效率大幅下降。AVL树作为一种自平衡二叉搜索树,通过严格的平衡条件和自平衡技术,确保树在动态操作下
- java封装继承多态等
麦田的设计者
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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
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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
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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
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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
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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。
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:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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$sudo update- alternatives --config java
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- 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。