- 复合Simpson求积算法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
月白风清江有声
算法人工智能
背景复合Simpson求积算法是基于Simpson1/3法则的推广。Simpson1/3法则是一种数值积分方法,它通过将积分区间划分为多个小区间,并在每个小区间上采用一个二次多项式来逼近原函数,进而求得积分的近似值。复合Simpson求积算法则是将这种方法应用于整个积分区间,即将整个区间划分为多个小区间,并在每个小区间上分别应用Simpson1/3法则进行积分计算,最后将各小区间的积分结果相加得到
- 数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据
sz66cm
线性代数矩阵机器学习
使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集:xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德多项式拟合这些数据,并通过最小二乘法找到勒让德多项式的系数。2.勒让德多项式勒让德多项式的前几项为:P0(x)=1P_0(x)=1P0(x)=1P1(x)=xP_1(x)=xP1(x)=xP2(x)=12(3x2−1)P_2(x)=
- 数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导
sz66cm
线性代数决策树算法
勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x),我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合:f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
- 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
取个名字真难呐
算法机器学习矩阵人工智能线性代数
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
- 一个符号求导的小程序
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随笔实验
这两天写了一个符号求导的程序,没有任何化简,代码质量比较差。以后可以考虑把每个项coefficient*x^index单独提出来,把coefficient和index单独作为未知数x的属性。该程序目前只支持多项式求导。#includeusingnamespacestd;conststaticintbign=10033;enumtokenType{Openbracket=1,CloseBracket
- 01-30
姬汉斯
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用,还在熟悉其特性
- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明一、简单介绍二、分箱、离散化、线性模型与树三、交互特征与多项式特征附录一、参考文献一、简单介绍Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于
- 数学建模-插值算法原理笔记
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数学建模数学建模
文章目录目的概念分类一般插值多项式拉格朗日插值法分段线性插值分段二次插值牛顿插值法埃尔米特插值原理分段三次埃米尔特插值三次样条插值这里是根据清风数学建模视频课程记录的笔记,我不是清风本人。想系统学习数学建模的可以移步B站搜索相关视频目的比赛中常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析,而有时候现有的数据是极少的,不足以支撑分析的进行,这时就可以使用一些方法“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的
- 第四讲:拟合算法
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数学建模数学建模算法
与插值问题不同,在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线)使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。插值算法中,得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多,那么这个多项式次数过高,会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象,但是更多时候我们更倾向于得到-个确定的曲线,尽管这条曲线不能经过每一个样本点
- 有关区块链的一些数学知识储备
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1.集合集合是由不同对象组成的整体(collectionsofobjects)的数学模型,这些对象被称为集合的元素(elements)。整数(Integers)、有理数(Rationalnumbers)、实数(Realnumbers)、复数(Complexnumbers)、矩阵(Matrices)、多项式(Polynomials)、多边形(Polygons)以及其他的很多概念实质上都是集合。常用集
- python奇数平方和_平方和
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python奇数平方和
平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点,它们之间并不是相互排斥的,而是相互联系
- PAT1010 一元多项式求导
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算法pat考试java
设计函数求一元多项式的导数。(注:xn(n为整数)的一阶导数为nxn−1。)输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0,但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160个人题解
- 请编写函数fun,其功能是:计算并输出下列多项式的值,S=(1-1/2)+(1/3-1/4)+…+(1/(2n-1)-1/2n),要求n的值大于1但不大于100
Charlotte_yu
算法c语言
#includedoublefun(intn){doubler=0,x=0,sum=0;doublei;if(n>1&&n<=100){for(i=1;i<=n;i++){r=1/(2*i-1);x=1/(2*i);sum+=(r-x);}}returnsum;}main(){intn;doubles;voidNONO();printf("\nInputn:");scanf("%d",&n);s=
- 高等代数理论基础9:复系数与实系数多项式
溺于恐
复系数与实系数多项式代数基本定理定理:每个次数的复系数多项式在复数域中有一根等价叙述:每个次数的复系数多项式,在复数域上一定有一个一次因式注:由定理可知复数域上所有次数大于1的多项式全是可约的,即不可约多项式只有一次多项式复系数多项式因式分解定理定理:每个次数的复系数多项式在复数域上都可以唯一地分解成一次因式的乘积复系数多项式具有标准分解式其中是不同的复数,标准分解式说明每个n次复系数多项式恰有n
- 多项式时间和伪多项式时间
曾悦_3b69
参考自:维基百科伪多项式时间在计算机理论领域中,若一个数值算法的时间复杂度可以表示为输入数值的多项式,则称其时间复杂度为“伪多项式时间时间”,这是由于,的值是的位数的幂,故该算法的时间复杂度实际上应视为输入数值的位数的幂(,为在计算机中存储的位数)。举例在素性测试中,使用较小的整数对被测试数进行试除的算法被认为是一个伪多项式时间算法。对于给定的整数,使用从小的素数2开始,到为止的数对N进行试除,如
- 机器学习先导课《数值分析》(1)——绪论及误差分析
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数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例(多项式简化求值)计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录(博客园)机
- 在数据清洗中,如何处理缺失值?
ShiTuanWang
大数据数据挖掘数据分析
在数据清洗中,处理缺失值的有效方法主要有以下几种:1.删除缺失值:这种方法适用于缺失值数量较少或者对分析任务影响较小的情况。通过删除含有缺失值的记录,可以确保分析的数据是完整的。不过,这种方法可能会导致信息的丢失,尤其是当缺失不是随机发生时,删除可能会引入偏差。2.插值法:插值法适用于连续型数据的缺失值填充,它通过已知数据点的信息来估计未知点的值。例如,可以使用线性插值、多项式插值或更复杂的统计模
- 牛客竞赛数据结构专题班树状数组、线段树练习题
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#线段树数据结构算法
牛客竞赛_ACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC算法编程高难度练习赛_牛客竞赛OJG智乃酱的平方数列(线段树,等差数列,多项式)题目描述想必你一定会用线段树维护等差数列吧?让我们来看看它的升级版。请你维护一个长度为5×10^5的数组,一开始数组中每个元素都为0,要求支持以下两个操作:1、区间[l,r]加自然数的平方数组,即al+=1,al+1+=4,al+2+=9,al+3+=16...ar+
- 【Python】使用高斯一勒让德求积(Gauss-Legendre)积分公式进行数值积分
穿着帆布鞋也能走猫步
课程设计成品python
本设计实现了使用Gauss-Legendre积分公式进行数值积分的功能。它通过计算勒让德多项式的零点和权重,并结合被积函数的取值来进行积分的近似计算。通过调整积分节点数n,可以得到更准确的积分近似值。最后,将计算得到的近似值与精确值进行比较,以评估数值积分的准确性。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义勒让德多项式deflegendre_pol
- 《模式识别与机器学习》第一章
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C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 数据结构与算法题目集|7-2 一元多项式的乘法与加法运算 c++满分题解
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pta数据结构与算法题目集c++算法开发语言
设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。输入格式:输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。输出格式:输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。零多项式应输出00。输入样例:434-5261-203520-7431输出样例
- 【吴恩达·机器学习】第二章:多变量线性回归模型(选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归)
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机器学习线性回归人工智能
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
- 中学数学解题05
opcc
有日子没解题了,一直也没人问题,昨天有个学生问了几道题,我们来看一下。是不是有种高大上的赶脚,英语不好的我先默默地补习下单词,有些单词在数学中的意思还是学生在给我讲题的过程中解释的,然而这位同学中文又不好,于是有那么一点点小障碍,还好都是聪明人。polynomial多项式quotient商,商数remainder余数divide除highestpower最高次幂其他单词就不一一解释了。下面我们来看
- C#,阶乘(Factorials)的递归、非递归、斯特林近似及高效算法与源代码
深度混淆
C#算法演义AlgorithmRecipes算法线性代数阶乘C#
ChristianKramp1阶乘的算法阶乘是基斯顿·卡曼(ChristianKramp,1760~1826)于1808年发明的运算符号,是数学术语。一个正整数的阶乘(factorial)是所有小于及等于该数的正整数的积,并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!。亦即n!=1×2×3×...×(n-1)×n。阶乘亦可以递归方式定义:0!=1,n!=(n-1)!×n。在多项式、插值等等很多的额计算机
- 洛谷 B2146 Hermite 多项式
126wkw2024
算法c++
-->如果n=0,输出1;如果n=1,输出2x;如果n>1,输出一大串-->输入nx,输出Hermite函数值.
- 基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
- Easy
优化python数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包,为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度,polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
- Cayley-Hamilton定理(凯莱-哈密顿定理)
啵啵啵啵哲
数学笔记线性代数
1.定义(1)符号定义单位矩阵为III,矩阵AAA的行列式记作det(A)\det\left(A\right)det(A),伴随矩阵记作adj(A)\mathrm{adj}\left(A\right)adj(A).(2)特征多项式矩阵AAA的特征多项式定义为:χA(s)≜det(sI−A)=sn+d1sn−1+⋯+dn,\chi_A\left(s\right)\triangleq\det\le
- 21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
张九日zx
朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn,它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)和伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)。自然界的现象比较适合用高斯朴素贝叶斯来处理,而文本分类是使用多项式朴素贝叶斯或者伯努利朴
- C#,计算几何,贝塞耳插值(Bessel‘s interpolation)的算法与源代码
深度混淆
C#算法演义AlgorithmRecipesC#计算几何GraphicsRecipes算法几何学c#插值
FriedrichWilhelmBessel1贝塞耳插值(Bessel'sinterpolation)首先要区别于另外一个读音接近的插值算法:贝塞尔插值(Bézier)。(1)读音接近,但不是一个人;(2)一个是多项式(整体)插值,一个是分段插值;(3)一个已经很少用,一个还是应用主力;贝塞耳插值(Bessel'sinterpolation)是一种等距节点插值方法,适用于被插值节点z位于插值区间中
- 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
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。