- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
公众号Codewar原创作者
R数据分析
有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- 字符串重新排列
无限码力
华为OD算法刷题笔记算法开发语言笔试真题华为od华为odE卷真题数据结构
字符串重新排列真题目录:点击去查看E卷100分题型题目描述给定一个字符串s,s包括以空格分隔的若干个单词,请对s进行如下处理后输出:单词内部调整:对每个单词字母重新按字典序排序单词间顺序调整:统计每个单词出现的次数,并按次数降序排列次数相同,按单词长度升序排列次数和单词长度均相同,按字典升序排列请输出处理后的字符串,每个单词以一个空格分隔。输入描述一行字符串,每个字符取值范围:[a-zA-z0-9
- 我的ROS学习笔记(四)
zenpluck
自动驾驶c++
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档publisher程序代码学习前言一、包含消息类型声明二、创建发布者对象三、创建并填充消息对象四、发布消息五、消息发布循环1.节点是否停止工作的检查2.控制消息发布频率总结前言发布者程序包含了很多之前不懂的知识,刚开始也许只能复制粘贴代码来运行实例,但最终目的还是为了自己能够编写这些代码。因此,弄明白哪部分代码是什么意思非常有必要,不
- [论文笔记]自监督sketch-to-image生成:Self-Supervised Sketch-to-Image Synthesis
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉sketch深度学习计算机视觉
前言:2020年顶会同时出现了两篇很有意思的论文《Self-SupervisedSketch-to-ImageSynthesis》和《UnsupervisedSketch-to-PhotoSynthesis》,分别用自监督和无监督的方法做sketch-to-image生成,可以说是GANs在这一任务中表现的巅峰。目录主要贡献主要工作域转换模型TOMPS:边缘图、铅笔画图、草图sketch之间的区别
- 【论文笔记】:DuBox: No-Prior Box Objection Detection via Residual Dual Scale Detectors
Activewaste
#Anchor-free#特征层面#小目标检测DuBoxanchor-free
&Title:DuBox:No-PriorBoxObjectionDetectionviaResidualDualScaleDetectorsGithubaddrNone&Summary介绍了一种新的一阶段检测方法Dubox,它可以在没有先验框的情况下检测物体。设计的双尺度残差单元具有多尺度特性,使双尺度检测器不再独立运行。高层检测器学习低层检测器的残差。Dubox增强了启发式引导的能力,进一步使
- DELL笔记本UEFI+GPT安装Win10与CentOS双系统
wespten
LinuxSRE运维部署与监控系统性能指标故障排除centoslinux运维
在正式安装前,要知道的几个信息。电脑是uefi启动还是传统的LegacyBIOS启动开机按F2,进入bios,在boot项中,bootmode为UEFI,则为uefi启动方式。也可以通过按下win+r打开运行,输入cmd打开命令提示符,输入bcdedit/enum{current}按回车执行;如果path路径是winload.efi,则说明系统是通过UEFI模式启动。如果时winload.exe,
- SG3525的使用(含原理图及阻容值)
白粥行
嵌入式硬件单片机嵌入式硬件
1引脚说明 相同颜色的引脚表示同一功能或同一类型。 1.1脚、2脚、9脚和16脚。这四个脚主要实现反馈和补偿。 2.3脚、8脚、10脚是功能引脚。 3.4脚、5脚、6脚、7脚决定了输出PWM波形的频率。 4.12脚、13脚和15脚是电源脚和地脚。 5.11脚和14脚是输出脚。 1脚和2脚分别是芯片内部误差放大器的反相输入端和同向输入端。当1脚电压比2脚电压高时,输出的PWM占空比增加
- 搭建vue项目
LYy0
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一、VueVue是一款用于构建用户界面的JavaScript框架。它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建,并提供了一套声明式的、组件化的编程模型,帮助你高效地开发用户界面。无论是简单还是复杂的界面,Vue都可以胜任。二、环境1.nodejs环境:下载地址三、创建Vue应用创建的项目将使用基于Vite的构建设置,并允许我们使用Vue的单文件组件(SFC)。$npmcreatevue@l
- 11、智能驾驶域控的散热和结构
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智能驾驶控制器硬件介绍人工智能
域控制器作为自动驾驶系统的核心部件,其硬件结构与散热设计需满足一系列严格要求,以确保系统的稳定运行和高效性能。一、域控制器硬件结构要求满足整车布置尺寸限制:域控制器的设计需充分考虑整车的空间布局,确保尺寸紧凑、结构合理,以适应不同车型的安装需求。满足防护等级要求:域控制器需具备较高的防护等级,如IP67或更高,以抵御灰尘、水分等外部环境的侵害,确保内部电子元件的正常运行。考虑轻量化设计:在保证性能
- 类与对象中的六大默认成员函数万字详解
kk\n
c++开发语言
目录1、类的6个默认成员函数2、构造函数2.1、概念2.2、特性3、析构函数3.1、概念3.2、特性4、拷贝构造函数4.1、概念4.2、特性5、赋值运算符重载5.1、运算符重载5.2、赋值运算符重载5.3、前置++和后置++重载1、类的6个默认成员函数如果一个类中什么成员都没有,简称为空类。空类中真的什么都没有吗?并不是,任何类在什么都不写时,编译器会自动生成以下6个默认成员函数。默认成员函数:用
- 提升个人时间管理与工作效率的实用技巧
时间管理工作效率个人时间管理
时间管理和工作效率是现代职场成功的关键。无论是在繁忙的工作中,还是在个人生活的平衡中,能够有效地管理时间和提高工作效率,都能显著提升个人的生产力和成就感。提升个人时间管理和工作效率的方法包括:制定明确的目标和优先级、合理规划日常时间、利用高效工具、避免拖延、保持专注、以及定期反思与调整工作方式。本文将深入探讨这些策略,并提供具体的实施方法,帮助你提升个人工作效率,并在有限的时间内达成更多的任务。一
- 学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读
gwpscut
3DGaussianSplatting(3DGS)3DGS深度学习三维重建计算机视觉3d
最近对一系列基于3DGaussianSplatting(3DGS)SLAM的工作的源码进行了测试与解读。为此写下本博客mark一下所有的源码解读以及对应的代码配置与测试记录~其中工作1~5的原理解读见博客:学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3dgaussiansplattingslam-CSDN博客文章浏览阅读5.3k次,点赞53次,收藏92
- 【MotionCap】DROID-SLAM 1 :介绍及安装
等风来不如迎风去
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DROID-SLAM:DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocularDROID-SLAM:适用于单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAMStereo,andRGB-DCamerashttps://arxiv.org/abs/2108.10869DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocular,Stereo,andRGB-DCamerasfi
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引言架构设计对应用有关键性的影响,不仅决定应用的整体品质,还直接影响开发、维护和扩展的难易度。卓越的架构设计不仅能够确保系统的稳定性、高效性和可扩展性,还能大幅提升研发效能,同时显著降低维护成本。在快速变化的技术环境中,架构师们面临业务需求快速迭代、数据量急剧膨胀以及系统复杂性不断提升等挑战。随着云计算、大数据、人工智能等前沿技术的蓬勃发展,一系列创新解决方案如微服务架构、AI大模型、自动化运维工
- Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用
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在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- CRM客户管理系统有什么缺点
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CRM(客户关系管理)系统是现代企业管理中至关重要的一部分,它能够帮助企业有效地管理客户数据、提升客户满意度和忠诚度。然而,尽管CRM系统在提升企业运营效率方面有着显著的优势,但它并非没有缺点。CRM系统的主要缺点包括高昂的实施成本、复杂的系统集成难度、用户适应性差、数据安全隐患等问题。在这些缺点中,“高昂的实施成本”通常是许多中小企业不愿意或无法采纳CRM系统的主要原因。详细来说,CRM系统的高
- 支持selenium的chromedriver更新到122.0.6261.69和122.0.6261.94
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最近chrome连续释放了两个版本:122.0.6261.69和122.0.6261.94如果运行selenium自动化测试出现以下问题是,是需要升级chromedriver才可以解决的。selenium.common.exceptions.SessionNotCreatedException:Message:sessionnotcreated:ThisversionofChromeDrivero
- 项目管理遇到资源不足怎么办
项目管理
在项目管理中,资源不足是一个常见且严峻的挑战。无论是人力资源、物资资源,还是时间资源的短缺,都可能导致项目进度受阻、质量下降,甚至最终无法按时交付。面对资源不足的情况,项目经理需要采取合理的策略和有效的方法,如优先级排序、资源重组、合理分配和工具支持等,以确保项目能够顺利推进并完成。在此过程中,选择合适的项目管理工具能够极大地提高资源利用率,帮助团队更高效地解决资源不足问题。一、明确资源短缺的根本
- 告别拖延,走向高效:GTD时间管理法
时间管理
你是否常常感到时间不够用,任务堆积如山,却总是无法按时完成?你是否因为拖延而经常熬夜赶工,导致效率低下、压力倍增?你是否觉得工作安排混乱,难以集中精力处理重要事项?如果你的答案是“是”,那么这篇文章将为你带来一种全新的时间管理方法——GTD(GettingThingsDone),帮助你轻松应对这些挑战,提升工作效率和生活质量。什么是GTD?GTD的核心理念可以概括为一句话:“大脑是用来思考的,而不
- 认识包管理工具: npm、yarn和pnpm
前端npm工程化
包管理工具的发展2010年1月,一款名为npm的包管理器诞生。它确立了包管理器工作的核心原则。npm的发布诞生了一场革命,在此之前,项目依赖项都是手动下载和管理的。npm引入了文件和元数据字段,将依赖项列表存储在package.json文件中,并且将下载的文件保存到node_modules文件夹中。后来因为npm的缺陷或者旧版本的不足,又出现了一个个替代npm来进行包管理的轮子,例如:yarn,y
- 基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)
心之飞翼
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基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题,它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE(PartialDifferentialEquation)的图像去雨算法,并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下:导入图像首先,我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
- npm publish 发布一个 Angular 库的时候报错以及解决方法
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别
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PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别,也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR),是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同,手
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目录cookie免登录通过接口获取cookie启用浏览器绕过登录添加token使用登录可以减去每次登录的重复操作,直接操作系统登录后的菜单页面,也可以减少安全验证登录,如图像验证登录的操作。注意:cookie和token都有有效期。cookie免登录直接从开发者工具中获取cookie进行添加,下图为网页中多个站点的cookie,挑选需要的进行添加即可。fromseleniumimportwebdr
- Linux-Ubuntu入门笔记
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一.linux操作系统概述1.常见操作系统-服务端操作系统:linux、unix、windowsserver-单机操作系统:windows(dos、ucdos、win95、win98、win2000、xp、vista、win7、win8)MAC、linux(ubuntu)-移动操作系统Android、IOS、Windowsphone2.linux操作系统介绍-为什么要学习linux操作系统1.大部
- 算法中的时间复杂度和空间复杂度
CM莫问
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一、背景随着人工智能的纵深发展,我们会发现现在做算法很多时候都是通过掉包来解决问题了。Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量,而且在张量运算、反向传播等环节,这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度,从而不需要我们额外进行过多的干预。如果不是科班读计算机相关专业的,相信不少朋友第一次听说时间复杂度和空间复杂度的概念是在找工作刷lee
- 【玩转全栈】----基于ModelForm完成用户管理页面
Edward-tan
全栈开发djangomysqlpython
目录大致效果添加用户代码引入ModelFormModelForm与一般表单的区别:ModelForm与传统Form的区别:使用ModelForm制作用户管理新建用户编辑用户:删除数据完整代码在学完前面的部门管理案例后,自己独立写出个用户管理应该不难,基本逻辑和大致代码都和前面一样,大家可以自己试试。大致效果基于ModelForm用户管理系统添加用户代码但是,按照之前的方式写的话,在表单方面还是会有
- 归并排序(Python)
编程可可西里
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1.算法步骤首先考虑一个问题:两个有序列表如何合并成一个列表A=[1,3,5,6,7,12]B=[6.7.9.11]1.构建一个result=[]2.当A非空且B非空:比较A[0]和B[0]result添加较小的那个元素,并从原始数组弹出3.如果A非空,把A添加到result末尾4.如果B非空,把B添加到result末尾1.先把数组分成两部分2.每部分递归处理变成有序3.将两个有序列表合并起来2.
- React 路由导航与传参详解
疯狂小料
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随着单页面应用(SPA)已经成为主流。React作为最流行的前端框架之一,提供了强大的路由管理工具react-router-dom,帮助开发者轻松实现页面导航和传参。本文将详细介绍如何使用react-router-dom构建路由导航、传参以及嵌套路由的实现。1.构建路由导航1.1创建路由实例在React项目中,通常会在src目录下创建一个router文件夹来管理路由。我们可以使用react-rou
- Anthropic 正计划为其聊天机器人 Claude 推出“双向语音模式”和一个新的记忆功能
新加坡内哥谈技术
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/Anthropic正计划为其聊天机器人Claude推出“双向语音模式”和一个新的记忆功能
- 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
dalan_123
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
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。