- 给普通人看的深度学习说明书:用快递系统理解AI如何思考
嵌入式Jerry
PythonAI人工智能深度学习
第一章:理解AI的思维方式(快递版)1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站:传统方法:手动制定规则(比如根据邮编分拣)机器学习:观察老员工的分拣记录,总结规律深度学习:搭建自动分拣流水线,自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带(输入层):接收包裹信息(图片像素/文字等)#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人(隐藏层):每个工
- 简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用
无级程序员
机器学习人工智能
在机器学习中,top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型(如语言模型)输出质量的参数,尤其在文本生成任务中常见。然而,网上文章很多很全,但大多晦涩难懂,今天我们来用最简单的语言谈谈它们的具体作用:1.点菜式筛选法:top_k参数英文全称:top-k中文名称:前k个具体意义:top_k参数就像是你在餐厅点菜时,服务员只给你推荐菜单上前k名的招牌菜。在AI文本生成中,top_k参
- Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件
定星照空
python
Pyttsx3库介绍pyttsx3库是一个功能强大且使用方便的Python本地文本转语音库。它不仅能在离线下将文本转换为语音MP3格式文件,也能在Windows、MacOS和Linux等多个操作系统上实现语音播报。同时,还可以调整语音播报的语速、音量和音色。安装与基本使用安装:cmd命令行中执行pipinstallpyttsx3。基本使用示例:importpyttsx3#初始化语音引擎engine
- 使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇
DASA13
pytorchtransformer神经网络
1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
- 解析大模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
秋声studio
口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域,特别是在处理大型神经网络模型时,归一化(Normalization)是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说,归一化有以下几个关键作用:提高训练稳定性:在神经网
- Windows 和 MacOS 上安装配置ADB(安卓调试桥)
网络安全苏柒
windowsmacosadb网络安全pythonweb安全数据库
一、Android调试桥(ADB)Android调试桥(ADB)是一款多功能命令行工具,它让你能够更便捷地访问和管理Android设备。使用ADB命令,你可以轻松执行以下操作网络安全重磅福利:入门&进阶全套282G学习资源包免费分享!在设备上安装、复制和删除文件;安装应用程序;录制设备屏幕或截图;对设备进行调试,以便排查问题;检查手机上的日志文件;更新应用程序和系统组件的固件;完整地访问有关操作系
- PyTorch数据归一化处理:transforms
2401_87555420
pytorch人工智能python
##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- ARM:ELF bin Hex axf
守正待
ARMSoCRTOSarm
前言:PC平台流行的可执行文件格式(ExecutableFileFormat),主要是Windows下的PE(PortableExecutable)和Linux的ELF(ExecutableandLinkingFormat,可执行和链接格式)。他们都是COFF(CommonObjectFileFormat)的变种。ARM架构采用的也是ELF文件格式。COFF是在UnixSystemVRelease
- 小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录
川川菜鸟
数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容?第一周:数学建模基础与工具第二周:高级数学建模技巧与应用第三周:机器学习基础与数据处理第四周:监督学习与无监督学习算法第五周:神经网络二、学完本专辑能收获到什么?三、适合什么样的人群学习?四、如何学习本专辑?课程目录第1周:数学建模基础与工具第1天:数学建模入门介绍第2天:数学建模工具介绍第3天:线性回归与曲线拟合第4天:线性规划第5天:动态规划第2周:高级数学
- 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
古月居GYH
深度学习人工智能
一、引言:模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中,欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计,工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践,系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案,并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- 使用Ollama部署开源大模型
好好学习 666
开源
Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS,Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- OpenHarmony 开源硬件学习全指南:从入门到实战
琢磨先生David
开源harmonyos
OpenHarmony开源硬件学习全指南:从入门到实战随着万物互联时代的到来,OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统,正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案,为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。一、构建开发环境:混合平台的智慧选择OpenHarmony采用Windows与Linux混合开发
- 【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置
m0_74825074
面试学习路线阿里巴巴rabbitmqwindows分布式
RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件,广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议,易于扩展,功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ,包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ?安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
几道之旅
人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
weixin_贾
防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- anythingLLM 使用教程
惟贤箬溪
穷玩AiAIGC人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
- 创建软链接(symbolic link)
yangtom249
Linux
Linuxln命令是一个非常重要命令,它的功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个同步的链接。类似windows下的快捷方式。Linux文件系统中,有所谓的链接(link),我们可以将其视为档案的别名,而链接又可分为两种:硬链接(hardlink)与软链接(symboliclink),硬链接的意思是一个档案可以有多个名称,而软链接的方式则是产生一个特殊的档案,该档案的内容是指向另一个档案的位置。硬
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代,深度学习技术已经渗透到各个行业,从图像识别到自然语言处理,从推荐系统到智能客服,其应用无处不在。然而,深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
- Python基础知识点总结
豆芽819
tippython开发语言
1Python简介Python特点:解释型语言:无需编译,逐行执行。动态类型:变量类型在运行时确定。简洁易读:语法接近自然语言,代码简洁。跨平台支持:Windows/Linux/macOS均可运行。应用领域:Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。开发环境:推荐使用IDLE、PyCharm、VSCode或JupyterNotebook。2Python数值运算基本运算符:算术:+,-,*,/,
- Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类
小白的高手之路
深度学习(DL)Pytorch实战深度学习pythonpytorch
1、使用方法fromtorch.utils.dataimportDataset2、torch.utils.data.Dataset类的定义classDataset(Generic[_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou
- 人脸识别的一些代码
饿了就干饭
CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、(详解)opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图(这个看着写的挺好的)6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
- 在Ubuntu20.04上交叉编译能在Windows上运行的Qt5应用
daqinzl
linuxqtC++Ubuntu20.04Qt5交叉编译Windows应用
参考链接:https://blog.csdn.net/Interview_TC/article/details/146050419https://bugreports.qt.io/browse/QTBUG-82592重要设置sudoupdate-alternatives--configx86_64-w64-mingw32-g++选择后缀带posix的,(/usr/bin/x86_64-w64-mi
- Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记
老马啸西风
neo4jneo4j笔记数据库图数据结构算法
neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilterNeo4
- Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库
老马啸西风
neo4jneo4j数据库算法图数据库开源
neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilter详细介绍
- 笔记本装机系统选择指南
mmoo_python
windows
笔记本装机系统选择指南在众多笔记本用户中,选择一款合适的装机系统始终是一个热门话题。不同的系统不仅影响着电脑的性能,还关乎用户的使用体验和安全性。那么,在众多装机系统中,哪款最适合你的笔记本呢?本文将为你推荐几款热门的笔记本装机系统,帮助你做出明智的选择。一、游戏本专用:Windows1064位性能优化专业版对于游戏爱好者来说,一款高性能的游戏本是必不可少的装备。而为了充分发挥游戏本的潜力,一个专
- 电脑分区c盘放多大最好,合理规划建议
惊鸿一梦q
电脑
电脑分区时C盘(系统盘)的大小设置是一个相对灵活的问题,它取决于多个因素,包括硬盘容量、操作系统类型、个人使用习惯以及未来可能的扩展需求等。以下是一些关于C盘大小设置的建议:操作系统需求:对于Windows操作系统,通常建议为系统盘预留至少50GB的空间。这是为了确保操作系统有足够的空间进行日常更新、临时文件存储以及系统缓存等操作。如果计划安装多个大型软件或游戏,或者需要存储大量的系统备份和恢复点
- Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]
私人珍藏库
whisperWindowsfasterwhisper人声分离声音转文本
WindowsfasterwhisperGUI链接:https://pan.xunlei.com/s/VOLwhsGJ1Rt5b24AhoPL8wvKA1?pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载,然后加载模型用就好了,实在不会的
- 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。