- IoT嵌入式硬件--晶振
「已注销」
单片机嵌入式人工智能fpga传感器
“在很多的IoT硬件电路里面都能看到晶振的身影,各种不同频率的,不同封装的,有高精度的,也有普通的,他们都有着共同的作用,那就是为不同的MCU或者电路提供所需要的时钟频率。本文就晶振的原理以及基本应用和选型做一个详细解说”01—晶振概述每个硬件系统里基本都有晶振,全称是叫晶体振荡器,在包含MCU的硬件电路里作用非常大,它结合MCU内部的晶振起振电路,产生MCU所必须的时钟频率,MCU的一切指令的执
- 大语言模型技术专栏(三):Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃!
北海yy
大语言模型技术专栏语言模型rnntransformer
文章目录概要一、Attention机制:让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention:Transformer的核心四、代码实战:用PyTorch实现Attention五、Attention的进化:从Transformer到GPT概要大家好,我是北海yy,继续带来大语言模型技术专栏的深度解析!在上一期《RNN语言模型——让AI真正「记住」上下文的秘密武器》
- 构造一个工具(TravelSQLAgentTool),利用大语言模型(例如 Llama 模型)来完成 SQL 查询代理工具
背太阳的牧羊人
agent+langchain语言模型llamasql人工智能langchainagentlangchain工具
完整代码:fromlangchain_core.toolsimporttoolfromlangchain_community.utilitiesimportSQLDatabasefromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangcha
- 基于同态加密的隐私计算技术在基因序列演化分析场景的应用
AI研究员
隐私计算同态加密bigdata人工智能算法
一、概述数据要素的流通共享和核心价值挖掘是数据要素市场培育的核心内容、必须在保证隐私安全的前提下实现有效信息共享。然而,当前仍然有三大隐私制约数据流通与协作。一是“数据孤岛”现象普遍存在,“数据孤岛”的出现使数据共享和流通协作受到阻碍,导致数据要素在资产化过程中发生垄断;二是全球数据合规监管日趋严格,日前各个国家都才采取数据安全法,确立了数据安全保护的各项基本制度,导致企事业及个人对数据流通与协作
- LangChain —— 多模态大模型的 prompt template
Miyazaki_Hayao
LangChainlangchainprompt
文章目录一、如何直接将多模态数据传输给模型二、如何使用mutimodalprompts一、如何直接将多模态数据传输给模型 在这里,我们演示了如何将多模式输入直接传递给模型。对于其他的支持多模态输入的模型提供者,langchain在类中提供了内在逻辑来转化为期待的格式。 传入图像最常用的方法是将其作为字节字符串传入。这应该适用于大多数模型集成。importbase64importhttpximage
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- 大模型入门指南:从零开始,轻松掌握AI核心概念
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背景当前负责的业务正在大规模应用大模型,为了方便团队成员快速了解大模型相关的背景知识,我对相关内容进行了整理。经过自己日常工作中的一些沟通协作,验证了下述知识应该足以满足大部分场景下对于AI知识理解和应用的需求,如果有遗漏也欢迎大家在评论里补充。本文主要参考了抖音上文哲老师讲的AI科普课程(课程名为「文哲讲AI」,内容深入浅出,非常推荐观看),同时结合了一些科普文章和DeepSeek提供的检索知识
- 【大模型】RAG检索增强生成
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RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合了信息检索(Retrieval)和生成(Generation)模型的混合型大模型架构,旨在解决传统生成模型在处理大规模外部知识时的局限性。简单来说,RAG通过在生成过程之前引入检索步骤,使得生成模型可以利用外部文档或知识库来增强其生成能力,提升对复杂问题的回答准确性。一、RAG的工作原理:检索阶段(Retrieval):
- Python神器PyVISA:5分钟搞定仪器远程控制(附实战代码)
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0.引言:为什么你需要PyVISA?痛点:实验室手动调参数?生产线重复测试效率低?解决方案:用Python+PyVISA实现“一键自动化”,支持GPIB/USB/TCP等多种接口!行业应用:华为/大疆等企业已广泛用于硬件测试,个人开发者也能快速上手!1.PyVISA核心优势(对比LabVIEW/NI-VISA)特性PyVISALabVIEW成本免费开源商业授权(昂贵)开发效率Python语法简洁图
- 隐马尔可夫模型详解
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目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型(HMM)简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题:前向-后向算法(Forward-Backward)前向算法(Forward)后向算法(Backward)前向-后向的更多推导解码问题:维特比算法(Viterbi)学习问题:Baum-Welch算法(EM算法)隐马尔可夫模型的具体种
- 【性能优化】uni-app小程序中swiper-item图片预加载
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项目场景:在开发壁纸小程序的时候遇到这样一个场景,通过壁纸缩略图页面跳转至壁纸大图页面,需要一次载入的图片太多,这样就需要swiper里需要很多swiper-item,如此一来渲染的时候就会很消耗性能和网络带宽,渲染时会有一大段的空白时间,有时还会造成卡顿,体验非常差。问题描述classlist.vue是壁纸缩略图页面,preview.vue是壁纸大图页面。点击缩略图进行跳转时进行传参,参数为图片
- 全网刷屏的AI大模型进阶地图:3个月构建核心能力,淘汰90%同行
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23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要!由于AI大模型应用技术比较新,业界也没什么参照标准,打造AI大模型技术的学习路线并非一件容易的事,我和团队花费了6个多月时间,边整理、边摸索、边实践打造了业界首份AI大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线,都
- C# 牵手DeepSeek:打造本地AI超能力
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一、引言在人工智能飞速发展的当下,大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮,为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升,以及对模型部署灵活性的追求,本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言,将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中,不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势,还能实现高度定制化的人工智能应用,
- DeepSeek 开源狂欢周(四)DualPipe与EPLB双弹齐发,训练效率的“双引擎”加速器!
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在DeepSeek开源周的第四天,DualPipe和EPLB这两项全新技术一同亮相,它们不仅为DeepSeek的低成本、高效训练大模型提供了强大支持,还为全球AI爱好者和从业者送上了两份“技术大礼包”。这些创新技术展示了DeepSeek如何以600万美元成本,训练出能与GPT-4o、Claude3.5Sonnet等先进模型一较高下的顶级AI模型。DualPipe:管道气泡的“终结者”训练大模型时,
- 一个Spring框架笔记
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Spring框架基于JavaEE的轻量级框架,使用spring可以降低模块的耦合度,提高开发效率。Spring框架的两大核心技术:IOCIOC:控制反转DI:依赖注入AOP面向切面编程Spring的模块划分:SpringIOCSpringAOPSpringJDBC(Spring+MyBatis)Spring事务Spring作用Dao层(数据访问层)数据库的JDBC操作对应的框架:MyBatis或H
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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获取!一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!******1、**简述ETCD及其特点?etc
- 2W8000字 LLM架构文章阅读指北
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大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。完整的专栏内容欢迎订阅:LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理(NLP)之建模3、LLM大模型架构之词嵌入(Part1)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part2)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part3)4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络(R
- 2025年,微服务架构和大模型能“玩出”什么新花样?
2025年开年,DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮,并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下,微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务,每个服务运行在自己的进程中,负责特定的业务功能。与单体架构相比,微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性,这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而,随着企业应用规模和复
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- 【登月计划】DAY 4 中期 --《排产“阿尔法狗”大揭秘!美的如何用APS算法碾压对手》
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0-2岁智能制造工程师启蒙制造经验分享需求分析
目录四、乐高教学:APS系统核心模块与排产算法1.APS系统定位与价值2.APS核心模块拆解模块1:产能建模引擎(排产的“地基”)模块2:排产算法库(排产的“大脑”)模块3:动态响应模块(排产的“应急部队”)3.家电行业典型排产规则规则1:交货期优先(DueDateFirst)规则2:最小化换型时间(SMED优化)规则3:瓶颈资源最大化利用4.APS系统数据流(家电行业协同网络)5.APS实施避坑
- 使用Semantic Kernel:对DeepSeek添加自定义插件
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SemanticKernel介绍SemanticKernel是一个SDK,它将OpenAI、AzureOpenAI等大型语言模型与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。SemanticKernel通过允许您定义插件来实现这一点。为什么需要添加插件?大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力,但它们通常是基于预训练的模型,其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件
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OpenAIAPI是由OpenAI公司开发,为LLM开发人员提供的一个简单接口。通过此API能在应用程序中方便地调用OpenAI提供的大模型基础能力。OpenAI的API协议已成为LLM领域的标准。本文将首先介绍OpenAIAPI基础知识和模型,然后以ChatCompletionsAPI和EmbeddingAPI为例子介绍OpenAIAPI的用法。最后使用Embedding模型构建一个网站智能问答
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今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 本地部署DeepSeek-R1大模型
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本地部署DeepSeek-R1大模型的方法主要分为两种:自动部署(懒人专用)和手动部署(适合开发者)。以下是详细指南:一、自动部署(推荐新手)下载安装DS大模型安装助手访问链接:https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28315_st.exe下载后运行安装程序,按提示完成安装。选择模型并部署打开软件,根据推荐选择适配的模型
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D3FEND简介背景介绍2021年6月22日(美国时间),美国MITRE公司正式发布了D3FEND——一个网络安全对策知识图谱。该项目由美国国家安全局(NSA)资助,并由MITRE的国家安全工程中心(NSEC)负责管理和发布,目前版本为0.9.2-BETA-3。作为广为人知的ATT&CK框架的补充,ATT&CK聚焦于攻击者的战术和技术知识库,而长期以来,网络安全领域一直缺乏一个专门针对防御对策的系
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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Git基础知识点总览引言Git基础知识概览1.Git安装与配置2.初始化Git仓库3.添加文件到Git仓库4.提交更改5.查看提交历史6.创建与合并分支7.远程仓库操作8.冲突解决示例:完整的Git工作流程总结Git基础知识点总览引言Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于有效、高速地处理从小到大的项目版本管理。本文将概述G
- 【设计模式】工厂方法模式
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❓首先什么是设计模式?相信刚上大学的你和我一样,在学习这门课的时候根本不了解这些设计原则和模式有什么用处,反而不如隔壁的C++更有意思,至少还能弹出一个小黑框,给我个helloworld。✨如何你和我一样也是这么想,那接下来咱们以贴合生活实际的方式来看看设计模式到底有什么神奇的地方?更多有趣的设计模式讲解都在设计模式专栏,欢迎来看看。【设计模式】工厂方法模式前言工厂方法模式六大原则分析现实工作中的
- 大模型时代的DeepSeek突围之路:从模型部署到场景落地全解析
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引言在GPT-4、Claude3等通用大模型激烈角逐的战场中,DeepSeek凭借独特的MoE、MLA、MTP等架构技术崭露头角。上期文章“趋势洞察|DeepSeek:AI浪潮中的璀璨之星”带我们认识了这颗AI新星,然而当我们去官网使用时,经常会提示“服务器繁忙,请稍后再试”。面对这种情况,目前开发者们可以通过官网API或者私有化部署的方法来解决。本期将手把手教你从模型部署到场景落地,搭建完整的D
- 《中国载人登月新征程:“望宇” 与 “探索”,开启星辰大海的浪漫!》
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家人们,这事儿简直太燃了!就在前几日,中国载人航天工程办公室官宣了一则重磅消息,直接把国人的航天热情点燃到沸点!中国载人月球探测任务设备命名正式确定,登月服叫“望宇”,载人月球车名为“探索”。这不是简单的名字确定,而是标志着我国载人登月计划踏入了全新阶段,离我们“摘星揽月”的梦想又近了一大步!一、名字背后的浪漫与雄心从名字来看,“望宇”寓意着遥望宇宙、探索未知,和咱们空间站的“飞天”舱外服相呼应,
- 【弹性计算】虚拟机云服务器
G皮T
#云计算云计算弹性计算云服务器阿里云计算虚拟化虚拟机云服务器
虚拟机云服务器1.云计算技术概述2.虚拟机云服务器2.1功能特点2.2适用场景“计算”位居弹性计算的三大件之首,也是弹性计算的主题词。在公共云上,计算产品不仅有既基础又重要的虚拟机云服务器,而且包含了近年来为了满足用户的多样化需求而开发出来的裸金属服务器、异构计算云服务器、超级计算集群、容器服务、函数计算等丰富的产品。这些产品面向不同的用户场景,在功能上各有千秋,但本质上都是对计算力的包装。支持这
- 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。
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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
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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。
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
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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 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。