- 基于YOLOv5的无人超市商品检测:食品、饮料、零食与家居用品
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪深度学习人工智能ui
引言随着人工智能技术的快速发展,尤其是计算机视觉的提升,无人超市的概念逐渐成为现实。在无人超市中,商品的智能化管理和检测是其顺利运行的关键。商品检测不仅要实现高效、准确的物品识别,还要支持多种商品类别的实时检测,以保证购物体验的顺畅与安全。在此背景下,深度学习与目标检测算法,如YOLOv5,成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一,其应用范围广泛,包括人脸检
- 【数据挖掘】Matplotlib
dundunmm
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Matplotlib是Python最常用的数据可视化库之一,在数据挖掘过程中,主要用于数据探索(EDA)、趋势分析、模式识别和结果展示。1.Matplotlib基础1.1安装&导入#如果未安装Matplotlib,请先安装#pipinstallmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp1.2基本绘图x=np.linspace(0,10
- STM32实战开发(166):智能体育器材管理系统:基于STM32和LSTM技术的实现方案
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1.引言随着物联网、人工智能技术的不断发展,智能体育器材管理系统逐渐成为体育行业的热点。传统的体育器材管理方式往往依赖人工统计、人工管理,容易导致数据失真和管理不及时等问题。因此,基于STM32微控制器和LSTM(长短期记忆网络)模型的智能体育器材管理系统应运而生,结合物联网技术、传感器技术、数据分析算法等,能够为体育器材的管理提供更加高效、智能的解决方案。2.STM32微控制器概述STM32是一
- Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读
青铜锁00
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AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化(GHR)框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权(AIR)求解器算法设计复杂度分析3.实验设计与结果验证3.1仿真实验实验设置关键结果3.2实际数据验证4.未来研究方
- Angular Superresolution of Real Aperture Radar Using Online Detect-Before-Reconstruct Framework 论文阅读
青铜锁00
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AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与公式分析(重点)2.1核心创新点2.2关键公式与模型2.2.1信号模型2.2.2稀疏正则化优化问题2.2.3坐标循环最小化2.2.4
- 《AI大模型开发笔记》DeepSeek技术创新点
Richard Chijq
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一、DeepSeek横空出世DeepSeekV3以颠覆性技术架构创新强势破局!革命性的上下文处理机制实现长文本推理成本断崖式下降,综合算力需求锐减90%,开启高效AI新纪元!最新开源的DeepSeekV3模型不仅以顶尖基准测试成绩比肩业界SOTA模型,更以惊人的训练效率引发行业震动——仅耗费280万H800GPU小时(对应4e24FLOP@40%MFU)即达成巅峰性能。对比同级别Llama3-40
- 【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总_大模型在代码缺陷检测领域的应用实践(1)
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程序员AIGC论文阅读笔记
欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文,还包含了24篇深度论文阅读笔记,全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向,深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时,本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据
- STM32实战开发(172):智能体育训练记录系统
嵌入式开发项目
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引言随着人们对健康和运动的关注,体育训练记录系统变得越来越重要。智能体育训练记录系统能够帮助运动员记录、分析并优化他们的训练数据。通过STM32微控制器结合多种传感器和数据存储模块,本文将介绍如何设计和实现一个智能体育训练记录系统。该系统能够实时采集运动员的训练数据,存储数据并通过分析生成训练报告,帮助运动员优化训练方法。项目目标本项目的目标是实现一个智能体育训练记录系统,能够实时记录运动员在训练
- STM32实战开发(179):智能体育训练计划反馈系统
嵌入式开发项目
stm32嵌入式硬件单片机深度学习人工智能
引言随着现代科技的不断发展,运动科学领域也在不断取得突破,尤其是在体育训练中,科技的应用越来越普及。从专业运动员到普通健身爱好者,都开始使用智能设备来优化训练计划,提高训练效率。在这个过程中,智能体育训练计划反馈系统作为一种新型的辅助工具,越来越受到关注。智能体育训练计划反馈系统的主要目标是通过实时监测运动员在训练中的生理和运动状态,提供科学的训练反馈,帮助运动员及时调整训练策略,避免过度训练或者
- LangChain解锁LLM大语言模型的结构化输出能力:调用 with_structured_output() 方法
晨欣
langchain语言模型人工智能
什么是LLM的结构化输出能力?在一些工业级LLM应用或比较复杂的LLM应用编排环节,我们需要用LLM的输出作为下一环节的输入,而这个过程往往对LLM输出的格式有一定要求,比如JSON、XML、YAML、CSV、Markdown表格和HTML等比较常见的格式。因此我们需要通过各种方式手段让LLM具备符合我们期望的结构化输出能力,即模型能够按照用户指定的格式或规则生成内容(而不仅仅是自由形式的文本)的
- C++输入输出语句
sir___sir6
c++开发语言
在C++中,常用的输入输出语句主要是通过iostream库提供的cin和cout。这些语句用于从控制台获取输入和向控制台输出内容cin:cin用于从控制台获取输入,通常与提供的变量结合使用。示例:intnum;cin>>num;//从控制台读取一个整数并存储在变量num中输出语句:cout:cout用于向控制台输出内容,可以输出变量的值、文本等。示例:intage=25;coutusingname
- 基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统:猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析
深度学习&目标检测实战项目
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1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统,再到野生动物保护和生态监测,目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其高效性和实时性,已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控,包括猫、狗
- 基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景
Python程序员罗宾
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一、Dify大模型可以搭建多种业务应用场景前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!主要应用场景包括:1.智能客服系统自动响应:利用大模型的自然语言处理能力,实现24/7的自动客户服务。问题分类与分配:准确识别用户问题类型,并将其路由到相应的服务团队。知识库构建:自动生成和维护企业级的知识库。2.个性化推荐引擎用户画像分析:深度挖掘用户的兴趣爱好和行为习惯。精准推荐:根据用户特征提供定制
- 【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新
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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文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览1.大数据概述定义:大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。特征:4V(Volume、Velocity、Variety、Veracity)描述了大数据的主
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
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《解锁万相2.1大模型:开启视频创作新世界》:此文为AI自动生成万相2.1大模型初印象在人工智能飞速发展的当下,大模型领域的每一次突破都备受瞩目。2025年2月25日晚间,阿里巴巴带来了一个令人振奋的消息:阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)正式开源。这一消息瞬间在AI圈引发了广泛关注,也让众多开发者和视频创作爱好者们对万相2.1充满了期待。万相2.1作为阿里云通义系列AI模型的重要成员,自发
- 快速上手 Unstructured:安装、Docker部署及PDF文档解析示例
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1.核心概念1.1Unstructured简介Unstructured是一个强大的Python库,专注于从非结构化数据中提取和预处理文本信息,广泛应用于PDF、Word文档、HTML等多种格式的文件处理。其核心功能包括分区、清理、暂存和分块,能够将复杂的非结构化文档转换为结构化输出,为后续的自然语言处理任务提供高质量的数据支持。分区功能:Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素
- Java爬虫——jsoup
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JSoup是一个用于处理HTML的Java库,它提供了一个非常方便类似于使用DOM,CSS和jquery的方法的API来提取和操作数据。Jsoup能做什么?从URL、文件或字符串中抓取和解析HTML(爬虫)使用DOM遍历或CSS选择器查找和提取数据操作HTML元素、属性和文本根据安全列表清理用户提交的内容,以防止XSS攻击输出整洁的网页Jsoup相关概念Document:文档对象。每份HTML页面
- 【AI大模型】Transformers大模型库(九):大模型微调之计算微调参数占比
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目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。Transformers提供了数以千计的预训练模型,支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的NLP技术人人
- 大数据处理实践探索 ---- 笔试面试题:ElasticSearch
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大数据机器学习实践探索笔试面试题elasticsearch
ES中的倒排索引是什么?传统的检索方式是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置。倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,也称倒排表,这种词典+映射表即为倒排索引。其中词典中存储词元,倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。有了倒排索引,就能实现O(1)时间复杂度的效率检索文章了,极大的提高了检索效率。加分项:倒排索引的底层实现是基于:FST(FiniteStateTransducer
- 电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
1.背景介绍随着电子商务的蓬勃发展,图书行业也迎来了线上销售的黄金时代。然而,海量的图书种类、复杂的读者需求,使得用户在选购图书时常常面临选择困难。传统的搜索和推荐方式往往无法精准匹配用户的个性化需求,导致用户体验不佳,转化率低。为了解决这一痛点,AI导购Agent系统应运而生。该系统利用人工智能技术,模拟专业的图书导购员,为用户提供个性化的图书推荐和导购服务。通过深度学习、自然语言处理等技术,A
- C++左值引用与右值引用区别
taoyong001
c++
左值与右值是具体的值,引用是引用具体的值C++的值语义还带GC的语言中,变量大都是引用语义,内存管理是交由机器来管理的而C++可以通过值引用非常方便变量的生命周期,也就是可以通过RAII来管理资源RAII:resourceAcquisitionIsInitialization,资源获取即初始化。它是一种编程技术,主要用于管理资源(如内存、文件句柄、网络连接等)的生命周期,确保资源在使用完毕后能够被
- 基于SSM框架的校园订餐小程序设计与实现
源码空间站11
课程设计点餐系统微信小程序小程序开发毕业设计
内容概要:该文章介绍了使用SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架及Java开发语言和MySQL数据库,设计并实现了一款名为“校园订餐”的小程序。文中从系统需求出发,阐述了系统背景意义与国内外研究现状发展趋势,明确了需求并分析了系统可行性。随后详细讲解了系统的功能模块、数据库设计方案、微信小程序前端和后台管理的具体实现过程,包括登录注册、餐厅信息管理、美食信息管理和订单管理等
- 大模型技术:重塑未来的力量
每天五分钟玩转人工智能
人工智能机器学习深度学习大模型
大模型技术之所以成为当今科技领域的热点,是因为它拥有改变游戏规则的能力。以ChatGPT为例,这款由OpenAI开发的大型语言模型,首次实现了基于语言的智能涌现,推动了通用人工智能的技术飞跃和快速进化。大模型通过强大的数据处理能力和广泛的适用性,极大地提升了生产力,改变了生产要素的构成。它不仅加速了信息处理的速度和精度,使得数据成为新的生产资料,提高了知识创造和应用的效率;还通过促进跨领域知识融合
- .Net Core HttpClient处理响应压缩
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pythonjava编程语言springhttp
前言在上篇文章[ASP.NETCore中的响应压缩]中我们谈到了在ASP.NETCore服务端处理关于响应压缩的请求,服务端的主要工作就是根据Content-Encoding头信息判断采用哪种方式压缩并返回。之前在群里有人问道过,现在的网络带宽这么高了还有必要在服务端针对请求进行压缩吗?确实,如今分布式和负载均衡技术这么成熟,很多需要处理高并发大数据的场景都可以通过增加服务器节点来进行。但是,在资
- 破解高并发难题:百万到亿级系统架构实战指南
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架构数据结构软件需求软件工程微服务软件构建
参考书籍《架构真意-企业级应用架构设计方法论与实践》作者范刚孙玄机械工业出版社本书通过架构设计方法论、分布式架构设计与实践和大数据架构设计三部分内容,系统阐述了在软件开发的时候,如何设计软件架构,并且对1000万级、5000万级、亿级等不同量级流量的系统平台给出了不同的技术架构方案。书籍对于想快速熟悉软件架构构建思想和理念的从业者,有较大的帮助。第一部分架构设计方法论架构设计按照“5视图法”分为逻
- 清华大学Deepseek第六版AIGC发展研究3.0(共186页,附PDF下载)
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AIGCdeepseek大模型deepseek清华大学deepseekdeepseek使用指南deepseek怎么用pdf
人工智能生成内容(AIGC)正以前所未有的速度改变我们的生活。2024年底,清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合发布了《AIGC发展研究3.0版》,这份报告系统梳理了AIGC技术的突破性进展、应用场景及社会影响,并展望了未来的发展方向。《AIGC发展研究3.0版》PDF:https://pan.quark.cn/s/78f21d6c6b70本文将以通俗易懂的方式,带您了解这份报告的核心内容。一
- 计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)
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计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)摘要:本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理,基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署,包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解,手把手教你打造高精度智能质检系统!关键词:YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检?1.1工业质检的三大痛点人工成本高:传
- 1、密码学
三九笔墨
一密码安全密码学网络安全
目录密码学简介一、密码学分类二、密码安全及分析方法三、相关学习研究方向四、密码学应用密码学密码:密码是一种用来混淆的技术,使用者将可识别的信息转变为无法识别的信息。但这种无法识别的信息部分是可以再加工并恢复和破解的。密码在中文里是”口令”(password)的通称。但是咱们输入的某些静态口令严格意义上并不算使用了密码技术,需要具体问题具体分析。密码学:密码编制学+密码分析学密码编制学:研究密码编制
- 【人工智能】Embodied AI 技术解释:具身人工智能
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ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型人工智能
目录【人工智能】EmbodiedAI技术解释:具身人工智能WhatembodiedAIis?HowembodiedAIworks?BenefitsofembodiedAIWhat’snextforembodiedAI?【人工智能】EmbodiedAI技术解释:具身人工智能EquippingmobilesystemswithAIisdeliveringrobotsthatcanlearnmoreli
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite