- python中content的用法_python中append函数用法讲解
weixin_39902085
如果在做一个地区的统计工作,可以使用列表来帮助我们。输入汉字或者其他字符,比如“01代表汉族”,那么在写民族的时候有下拉列表,就可以打01,就会自动识别为汉族。列表是用来大规模数据填报的时候使用,在python中,也有很多使用到列表的时候,那你知道如何在列表的末尾添加新的对象?今天,我们就来认识一下python中可以在列表末尾添加元素的append函数。1、append()函数用于在列表末尾添加新
- 正则表达式 命名捕获组
weixin_34326558
php
示例字符串:release-11-2-10传统的正则表达式只能进行字符串匹配,比如我们可以用这个正则表达式来匹配上面的字符串。release-\d*-\d*-\d*release-11-2-10但是当我们做一个转换的时候,比如release-11-2-10转换成11.2.10的时候,匹配就不够用了,这个时候我们可以使用命名捕获组和模板来解决这个问题。release-\d*-\d*-\d*普通正则表
- flask搜索mysql_数据库|Flask实现简单搜索功能
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数据库|Flask实现简单搜索功能2021-01-16问题描述用Flask实现简单搜索功能主要是通过form的方式传值,再到数据库中查询。下面是数据库的内容,主要是实现对content进行模糊匹配。图1数据库内容解决方案1.首先打开pycharm,构建一个最简单的flask应用。#search.pyfromflaskimportFlaskapp=Flask(__name__)@app.route(
- 基于Maven的Spring/SpringMVC/Mybatis/Mybatis-plus/Apache-Shiro基础环境配置
weixin_30685029
javajson测试
记录一下,以便不时之需。pom.xml122.534.2.5.RELEASE41.8.9563.4.071.3.089101.1.7110.1.4121.7.211314151.0.18165.1.381718191.2.22021224.122324252627javax.servlet28servlet-api29${servlet-api.version}30provided31323334
- 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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1.1对话系统的发展历程对话系统,又称聊天机器人(Chatbots),是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体,对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段:基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如,ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序,通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
- JDK7 正则表达式 捕获组命名
u010466329
正则表达式正则表达式
jdk6之前的正则表达式不支持命名捕获组功能,只能通过捕获组的索引来访问捕获组。当正则表达式比较复杂的时候,里面含有大量的捕获组和非捕获组,通过从左至右数括号来得知捕获组的计数也是一件很烦人的事情;而且这样做代码的可读性也不好,当正则表达式需要修改的时候也会改变里面捕获组的计数。解决这个问题的方法是通过给捕获组命名来解决,就像Python,PHP,.Net以及Perl这些语言里的正则表达式一样.新
- 【自动化】深度解析仓库存储UI自动化
从零开始的-CodeNinja之路
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目录一、分层测试1.1单元(Unit)测试1.2接口(Service/服务/API)测试1.3集成(UI)测试1.4分层测试总结二、UI自动化2.1UI自动化作用2.2UI自动化优点2.3UI自动化缺点三、常见的UI自动化框架分析3.1Cypress和Selenium用户量对比3.2Cypress和Selenium实现架构对比3.3Cypress和Selenium环境框架对比四、如何做好UI自动化
- GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等
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LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能RAG检索系统搜索推荐检索增强生成GraphRAGDify
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成(RAG)系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
- LLM系列(0):行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】
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LLM工业级落地实践人工智能自然语言处理promptNL2DSLNL2SQL大模型智能问答
行业大模型落地服务:在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一:有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案,可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件,是很多客户关注的重点,也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力,以及需要多少的算力才能满足落地需求?GPU算力主要消耗在两个地方,一是大
- 5个冷门Adobe软件实用技巧助你效率翻倍
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关于Edu邮箱与Adobe软件你是否还在为高昂的Adobe软件订阅费而烦恼?是否还在为破解版软件带来的不稳定和安全隐患而担忧?其实,有一个更简单、更安全的方法可以免费享用Adobe全套软件,那就是利用Edu教育邮箱。众所周知,许多高校和教育机构会为在校师生提供免费的Edu邮箱。凭借这个邮箱,你可以免费申请AdobeCreativeCloud学生版,尽情使用Photoshop、Illustrator
- Mybatis-Flex的魅力
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目录一、Mybatis-Flex是什么?二、Mybatis-Flex的有什么特点?三、Mybatis-Flex和同类框架对比1)功能对比2)性能对比1.测试单条数据2.测试列表(List)数据查询3.分页查询4.数据更新总结四、Mybatis-Flex支持的数据库类型五、入门案例1.创建数据库2.创建SpringBoot项目,并添加Maven依赖3.对SpringBoot项目进行配置4.编写实体类
- python列表append()函数
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python列表append()函数list-append()函数
python列表语法大全链接append()函数描述:在列表ls最后(末尾)添加一个元素object语法:ls.append(object)->None无返回值object——要添加的元素。可以添加列表,字典,元组,集合,字符串等。程序示例:ls1=[1,2,3,4,5,6]ls2=[1,2,3,4,5,6]ls1.append(12) #可以添加列表,字典,元组,集合,字符串等ls2.appen
- Kafka 深入客户端 — 事务
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Kafka事务确保了数据在写入Kafka时的原子性和一致性。1幂等幂等就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的。Kafka生产者在进行重试的时候可能会写入重复的消息,开启幂等性功能后就可以避免这种情况。将生产者客户端参数enable.idempotence设置为true即可。1.1实现原理Kafka引入了producerid(简称PID)和序列号(sequencenumber)这两个概念
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很多时候需要使用按钮、手势等操作交互,生成游戏物体,一般使用Instantiate函数,用prefab预制体生成物体一个简单的例子,事先在Inspector界面中绑定好预制体publicClassPlayerManager:MonoBehaviour{publicGameObjectPlayer;publicTransformpos;//位置voidCreatePlayer(){instantia
- 上市公司内部薪酬差距数据(2000-2023年)
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上市公司内部薪酬差距是指企业内部不同职位或层级员工之间的薪酬差异。这种差距通常体现在高管与普通员工、不同层级管理人员之间的薪酬水平上。一、上市公司内部薪酬差距数据的介绍信息不对称和代理冲突等问题均会导致内部薪酬结构不断偏离合理水平,加剧企业内部收入分配不平等。基于此,特对上市公司薪酬数据进行收集并分享,以帮助研究者分析管理层与普通员工的薪酬差距,并探索其中的原因和影响因素。本分享数据涵盖2000年
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内容概要在当今数字营销的环境中,网站流量的获取是一项至关重要的任务。随着搜索引擎优化(SEO)技术的发展,长尾关键词逐渐被越来越多的网站管理员和内容创作者所重视。长尾关键词一般指的是那些较长且具体的搜索词组,虽然搜索量相对较少,但通常具有更高的转化率和更低的竞争度。因此,理解和利用长尾关键词,将为提升网站流量提供了有效手段。“要想在竞争激烈的网络环境中脱颖而出,主动挖掘和应用长尾关键词,将为您带来
- 利用AI优化SEO策略提升关键词排名的方法
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内容概要在当今数字营销的新时代,利用AI技术来优化SEO策略已成为企业提升关键词排名的重要手段。AI不仅能够自动化处理海量数据,还能够通过智能分析为市场中的关键词选择提供更为精准的建议。这一过程中,企业可以利用AI进行关键词研究,以发现那些能够驱动流量的高效关键词。以下是利用AI技术优化SEO策略的一些基本知识及方法:方法描述关键词研究使用AI工具分析用户搜索行为,识别热门与相关关键词。内容结构优
- mybatis(134/134)完结
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一级缓存(默认情况下开启)同一个sqlsession中执行相同的查询语句走一级缓存二级缓存:同一个sqlsessionfactory,sqlsession关闭了才会将一级缓存提交到二级缓存中外部编写的缓存PageHelper插件:方便进行分页,同时前端可以容易拿到对于分页相关的所有数据调用getXXX方法12天最终完结mybatis,后续找机会手敲一下源码加深了解。
- 基于JAVA开发APISIX插件
kiranet
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网关知识介绍什么是网关网关是一种能够在不同网络或协议之间进行数据交换的设备或服务器。网关可以实现不同网络之间的互联互通,也可以实现不同协议之间的转换和适配。网关可以根据不同的功能和层次进行分类。网关可以提供多种服务,例如路由、安全、负载均衡、缓存、压缩、加密、认证、授权、过滤、转码等。南北流量、东西流量南北流量客户端和服务器之间的流量被称为南北流量。东西流量不同服务器之间的流量与数据中心或不同数据
- 【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成:融合检索信息,生成精准答案
kakaZhui
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今天,我们将深入RAG流程的最后一步,也是至关重要的一步:回答生成(AnswerGeneration)。在这一步,LLM将融合用户问题和检索到的文档片段,生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接,更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合,才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括:准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题,并
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MyBatis配置多数据源在做项目的过程中,有时候一个数据源是不够,那么就需要配置多个数据源。本例介绍mybatis多数据源配置。前言一般项目单数据源,使用流程如下:单个数据源绑定给sessionFactory,再在Dao层操作,若多个数据源的话,那不是就成了下图可见,sessionFactory都写死在了Dao层,若我再添加个数据源的话,则又得添加一个sessionFactory。所以比较好的做
- 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
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以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
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探索SakuraLLM:轻小说与Galgame翻译的新纪元SakuraLLM适配轻小说/Galgame的日中翻译大模型项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SakuraLLM在人工智能的浪潮中,SakuraLLM以其独特的魅力和强大的功能,成为了日中翻译领域的一颗璀璨明星。本文将深入介绍SakuraLLM项目,分析其技术特点,探讨其应用场景,并揭示其与众不同
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编写声明文件编写ts的声明文件源文件是ts文件,可以自动生成生命文件tsconfig.json:{"compilerOptions":{"target":"es2016","module":"commonjs","declaration":true,"outDir":"./dist","declarationDir":"./dist/types","esModuleInterop":true,"f
- Python 包管理之 poetry
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poetry是一个Python虚拟环境和依赖管理的工具。poetry和pipenv类似,另外还提供了打包和发布的功能。官方文档:python-poetry.org/docs/python项目部署:poetry管理本地环境,上线用dockerpoetry安装poetry提供多种安装方式,个人推荐从以下2种方式中选择:方式一:(推荐)$curl-sSLhttps://raw.githubusercon
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Kafka是一个开源的分布式流式处理平台,在这个平台上可以发布、订阅以及处理数据流,具有强大的吞吐能力,让Kafka成为了一个高性能的发布与订阅消息系统一:概念理解Broker部署Kafka进程的服务被称之为Broker,Broker会接收Producer的消息,持久化到本地,然后Comsumer通Pull的形式进行消息拉取,通常使用集群的形式进行部署Producer生产者,即发送消息的一方,往B
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kafka中的消息,是以主题进行归类的,每个主题分为一个或多个分区,主题和分区是逻辑上的概念。消息在发送时,会按照规则追加到其中一个分区中。分区里的每一条消息,都会被分配一个唯一的序列号,也就是偏移量(offset)分区是逻辑上的概念,往分区追加消息时,其实是写到日志(Log)中,为了防止日志过大,kafka还有日志分段(LogSegment)的概念,Log在物理上是以文件夹的形式存储,每个Log
- mybatis/mybatis-plus模糊查询语句特殊字符转义拦截器的实现
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在开发中,我们通常会遇到这样的情况。用户在录入信息是录入了‘%’,而在查询时无法精确匹配‘%’。究其原因,‘%’是MySQL的关键字,如果我们想要精确匹配‘%’,那么需要对其进行转义,本文就详细的介绍一下目录1.使用mybatis提供的拦截器拦截所有的查询请求。2.定义SQL语句转义模板,分别对Map和Object对象进行处理mybatis/mybatis-plus模糊查询语句特殊字符转义拦截器在
- 关于RSS订阅功能的实现与初步认识
Running__Bird
RSSXMLjava实现RSS订阅功能RSS订阅XMLjavaweb
起初会有各种的规范,也就是要实现一个符合rss规范的xml文档,这个文档会在火狐、QQ浏览器上自动解析成一个文章列表,大概就是这个意思,好像还有个rss阅读器什么的,反正这个RSS订阅功能在2000年初的时候好像流行了一段时间,但是后来就不火了,所以网上可供参考的内容也不多吧。。。少说废话,直接code吧。这是规范。。。。好了,以上就是我当初拿到的规范和要实现的内容模板,直接看code。我是用的w
- [疯狂Java]正则表达式:捕获组、反向引用、捕获组命名
Lirx_Tech
疯狂Java笔记疯狂Java正则表达式捕获组反向引用捕获组命名
1.捕获组及其编号:1)捕获组之前讲过,就是匹配到的内容,按照()子表达式划分成若干组;2)例如正则表达式:(ab)(cd(ef))就有三个捕获组,没出现一对()就是一个捕获组3)捕获组编号规则:i.引擎会对捕获组进行编号,编号规则是左括号(从左到右出现的顺序,从1开始编号;ii.例如:2.反向引用:1)捕获组的作用就是为了可以在正则表达式内部或者外部(Java方法)引用它;2)如何引用?当然是通
- 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
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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
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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
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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
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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。