- 量子计算机可以破解比特币吗
weixin_49526058
量子计算区块链智能合约信任链去中心化分布式账本web3
量子计算机可能会对当前的加密算法(包括比特币使用的椭圆曲线加密)带来极大的挑战,尤其是因为它能够使用Shor算法高效地解决离散对数问题。然而,具体到量子计算机破解比特币私钥的情况,需要从以下几个方面深入理解:1.Shor算法与离散对数问题Shor算法是由数学家彼得·肖(PeterShor)在1994年提出的一种量子算法,它可以在多项式时间内解决两类经典计算机难以处理的问题:整数分解问题:这涉及RS
- 什么是3D视觉无序抓取?
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d人工智能视觉检测计算机视觉c#
3D视觉无序抓取是一种结合三维视觉技术、机器人控制与智能算法的工业自动化解决方案,旨在实现机器人对散乱、无序堆放的物体进行自主识别、定位和抓取的操作。其核心是通过3D视觉系统获取物体的三维空间信息,结合路径规划与避障算法,引导机械臂完成高精度抓取任务,无需依赖预先设定的固定程序或工装夹具。以下是其关键要点:核心组成与技术原理三维视觉感知:采用3D相机(如结构光、双目视觉、ToF技术)扫描物体表面,
- Matlab 机器人 雅可比矩阵
CodingAlgo
算法
===工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记(用心总结一文全会)(四)——雅可比矩阵_staubli机器人正逆向运动学实例验证matlab-CSDN博客===matlab求雅可比矩阵_六轴机械臂矢量积法求解雅可比矩阵-CSDN博客===(63封私信/80条消息)MATLAB机器人工具箱中机器人逆解是如何求出来的?-知乎===https://zhuanlan.zhihu.com/p/638
- 计算机视觉如何快速入门?
Frunze软件开发
日常问题回答开发语言计算机视觉工业异常检测论文
目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉(ComputerVision)是一个复杂且广泛的领域,尤其是工业异常检测这种特定方向,需要结合理论知识和实践技能。以下是一些具体的、可操作的建议,也是个人实际路径的一个总结,希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
- 【信息学奥赛一本通 C++题解】1286:怪盗基德的滑翔翼
信奥大黄
信息学奥赛一本通c++算法
信息学奥赛一本通(C++版)在线评测系统基础算法第一节动态规划的基本模型1286:怪盗基德的滑翔翼1.理解题意同学们,我们一起来看怪盗基德遇到的这个有趣问题哦。怪盗基德成功偷到了钻石,可倒霉的是他的滑翔翼动力装置被柯南破坏了。现在他在一个城市里,这个城市有一排建筑,一共有N幢,而且每幢建筑的高度都不一样呢。基德可以从这一排建筑中的任意一幢的顶部开始他的逃跑旅程哦。不过他有两个限制条件:一是他只能朝
- 图论- 经典最小生成树算法
左灯右行的爱情
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最小生成树算法什么是最小生成树Kruskal算法关键代码实现Prim最小生成树算法Kruskal和Prim算法的区别为什么Prim算法不需要判断成环,但Kruskal需要什么是最小生成树在图中找一棵包含图中所有节点的树,且权重和最小的那棵树就叫最小生成树.如下:右侧生成树的权重和显然比左侧生成树的权重和要小。(但是它并不是最小的,这里只是比较一下不同的树)Kruskal算法最小生成树是若干条边的集
- 基于C语言的单向链表按“索引”插入或者删除某节点实现
張三600
c语言链表数据结构
正文在学习学堂在线西安科技大学的数据结构与算法课程后,我基于课程的伪代码实现了单向链表的插入和删除操作。以下代码展示了如何建立一个带有一个空数据头结点和五个数据节点的单向链表,以及如何在链表的指定索引位置插入和删除节点。以下是完整的代码实现:#include#include//结构体声明typedefstructLNode{intdata;//链表节点数据域structLNode*next;//链
- 【开源向量数据库】Milvus简介
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Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网:https://milvus.io/1.Milvus的特点(1)高性能支持数十亿级向量数据,查询速度快。使用近似最近邻(ANN)索引算法,如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。(2)分
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 单链表基本操作(C语言版)
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数据结构数据结构ptac语言开发语言数据结构算法链表
7-1单链表基本操作分数45作者朱允刚单位吉林大学请编写程序实现单链表插入、删除结点等基本算法。给定一个单链表和一系列插入、删除结点的操作序列,输出实施上述操作后的链表。单链表数据域值为整数。输入格式:输入第1行为1个正整数n,表示当前单链表长度;第2行为n个空格间隔的整数,为该链表n个元素的数据域值。第3行为1个正整数m,表示对该链表施加的操作数量;接下来m行,每行表示一个操作,为2个或3个整数
- 图论- Dijkstra算法
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Dijkstra算法前言概念BFS基础模版DijkstraDijkstra函数签名State类distTo记录最短路径伪代码模版第一个问题解答第二个问题解答第三个问题解答前言学习这个算法之间,必须要对BFS遍历比较熟悉,它的本质就是一个特殊改造过的BFS算法.概念Dijkstra算法是一种计算图中单源最短路径算法,本质上是一个经过特殊改造的BFS算法,改造点有两个:使用优先队列,而不是普通队列进行
- 图论 - 一些经典小算法思想(无题目例子)
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经典小算法前言拓扑结构名流问题暴力解法优化解法二分图二分图判定思路前言主要介绍一些有意思的小算法拓扑结构简单来说,把一幅图拉平,而且这个拉平的图里面,所有的箭头方向都是一致的.比如下图所有的箭头都是朝右的.注意:如果是一副有向图存在环,无法进行拓扑排序,因为肯定做不到所有箭头方向一致;那图的拓扑结构如何实现呢?这个特别简单,首先你要先确认好建图时对边的定义!如果有向边定义为[依赖]关系:比如节点2
- 计算机网络之路由算法(层次路由算法)
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一、基本思想层次路由算法的基本思想是将大规模网络划分为多个层次或区域,每个区域内部的路由器运行相同的路由协议,并维护该区域内的路由信息。区域之间的路由器则负责将数据包从一个区域转发到另一个区域,而无需了解整个网络的拓扑结构。这种分层结构可以降低路由器的路由表大小,提高路由算法的效率和可扩展性。二、工作原理区域划分:将整个网络划分为多个区域(或自治系统AS),每个区域内部包含一组路由器。区域之间的路
- 图论---最小生成树
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树是一种特殊的图,具有很多特殊的性质。生成树问题研究的是将图中的所有顶点保留,但只选择图中的部分边,得到一棵树(也就是图的生成树)的问题。最小生成树则是在这些生成树中,边权之和最小的生成树。可以使用prime算法或者kruskal算法求解最小生成树。生成树相关概念1、生成树定义在一个V个点的无向连通图中,取其中V-1条边,并连接所有的顶点,所得到的子图称为原图的一棵生成树2、树的属性树是图的一种特
- 探索Python数组工具类 ArrayUtils:功能强大的数组操作助手
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引言在Python编程的世界里,数组(通常以列表list形式呈现)是一种极为常用的数据结构。无论是数据处理、算法实现还是日常的编程任务,对数组进行高效且便捷的操作都是必不可少的。然而,Python内置的数组操作方法虽然丰富,但在实际开发中,我们可能需要将一些常用的操作封装起来,以提高代码的复用性和可维护性。今天,我们就来详细介绍一个自定义的Python数组工具类ArrayUtils,它将众多实用的
- YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进
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YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法自2016年首次发布以来,凭借其高效的实时检测能力,迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程,分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1:开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑,
- 【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源?
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GRPO,一种新的强化学习方法,是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章,笔者会从零开始,层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)。如果你是第一次听说这个概念,也不必慌张,笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起,一步步剖析其来龙去脉,然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
- 基于FastAPI使用JWT技术实现的OAuth2用户认证接口
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文章目录关于OAuth2关于JWT安装依赖准备用户数据库关于**user_dict处理用户密码和token/令牌关于hash/哈希实现登录和获取用户信息接口关于OAuth2PasswordRequestForm启动程序测试效果身份验证获取当前登录用户信息用未激活用户测试总结查看完整代码本文阐述了如何基于FastAPI框架实现OAuth2用户认证,其中使用哈希算法对密码进行了加密,使用JWT持有令牌
- 聚焦大模型!隐语技术团队研究成果被 ICASSP 与 ICLR 两大顶会收录
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“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow导语:2023年,「大模型」走到了聚光灯下,技术圈的“头部玩家”们纷纷入场,其潜能和价值正在被不断挖掘与释放。与此同时,大模型相关的隐私安全问题也
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- 计算机学习建议
qincjun
学习
对于现代得计算机开发者而言;最快的是要见到成效;这是一个功利性的社会;对于99%的人来说,先保证自己可以在社会上活下去才是最重要的;而不是追求梦想;一、职业Web前端:HTML、CSS、JavaScript、Vue3框架、React框架等;客户端:C#后端:(C语言、C++)或者Java数据库:MySQL之类的数据库操作;算法工程师:算法相关书籍;架构师:Linux相关;并做过前后端请一定要想好去
- DeepSeek的崛起之路:从技术突破到行业变革
诚信爱国敬业友善
心得人工智能aiDeepSeek
一、DeepSeek的进化历程初创与奠基(2023-2024)作为幻方量化子公司,DeepSeek于2023年在杭州成立,专注于大语言模型研发。其首代模型通过量化投资的算法积累实现推理效率突破,为后续发展奠定基础。技术爆发(2024-2025)2024年末:发布DeepSeek-V3(671B参数),性能超越多数开源模型,逼近GPT-4等闭源标杆。2025年1月:推出R1系列(660B参数),通过
- 《六月集训》(第二十三天)——字典树
EchoRouRou
leetcodec++leetcoe字典树
文章目录前言一、练习题目二、算法思路三、源码剖析前言欢迎大家积极在评论区留言发表自己的看法,知无不言,言无不尽,养成每天刷题的习惯,也可以自己发布优质的解题报告,供社区一同鉴赏,吸引一波自己的核心粉丝。今天是六月集训第二十三天:字典树一、练习题目472.连接词面试题17.15.最长单词二、算法思路1、472.连接词:题目有点难。还在从基础看起,2、面试题17.15.最长单词:三、源码剖析//472
- 算法竞赛备赛——【背包DP】多重背包
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法动态规划c++数据结构蓝桥杯
多重背包基础模型有一个体积为V的背包,商店有n种物品,每种物品有一个价值v和体积w,每种物品有s个,问能够装下物品的最大价值。这里每一种物品只有s+1种状态即“拿0个、1个、2个…s个”在基础版模型中,多重背包就是将每种物品的s个摊开,变为s种相同的物品,从而退化成01背包处理只需要在01背包的基础上稍加改动,对每一个物品循环更新s次即可时间复杂度为O(nsV)例题小明的背包3蓝桥知识点:DP——
- leetcode盛水最多的容器c++深度剖析【双指针篇】
重铸自身根基
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盛水最多的容器前言对于程序员来说,必不可少的就是一定的算法能力,可以跟着小编一起学习题目的做题思路,培养算法能力,这里的双指针抽象为一种数组下标,更像是一种做题思路文章目录盛水最多的容器前言题目解读算法思路编写代码总结题目解读查看原题请点击&height){intleft=0,right=height.size()-1,ret=0;while(leftheight[right])right--;e
- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
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计算机视觉图像处理人工智能
图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- 0基础Deepseek-AI编程课程
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AI编程人工智能
这个0基础Deepseek-AI编程班课程,专门为没有编程经验的学员设计,涵盖了AI编程的基础知识,并深入讲解算法类工具的设计思维,让学员掌握AI编程的核心技能,最终能够独立开发AI工具。课程亮点✅从零开始:即使是0基础的小白,也能快速入门AI编程,掌握核心概念。✅实战驱动:课程不仅仅讲解理论,更会带领学员动手实操,设计属于自己的AI工具。✅深入AI算法:掌握AI编程的逻辑,理解如何构建和优化AI
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- tar 压缩算法对比与实践指南
tar压缩效率linux建议
在Linux系统管理和开发过程中,文件压缩打包是一项常见的需求。tar作为最常用的归档工具,支持多种压缩算法,不同算法之间在压缩比、压缩速度和解压速度等方面各有特点。本文将深入分析各种压缩算法的性能特征,并提供实用的选择建议。压缩算法性能对比我们选择了五种常用的压缩方式进行测试,包括:原始tar(无压缩)gzip压缩(tar.gz)xz压缩(tar.xz)zstd压缩(tar.zst)lz4压缩(
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
Ash Butterfield
nlp分类数据挖掘人工智能
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- 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
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。
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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。
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