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llzwxh888
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在现代AI应用中,快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库,特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索,并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss?Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库,主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
- 深入理解 MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具
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深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
- Faiss Tips:高效向量搜索与聚类的利器
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FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- Faiss:高效相似性搜索与聚类的利器
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Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库,由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构,用于加速向量之间的相似性搜索,特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理:近似最近邻搜索:Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索,它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的,
- k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)
寻找你83497
k均值聚类算法考试例题
?算法:第一步:选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个.k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;模糊的c均值聚类算法:--------一种模糊聚类算法,是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
- 推荐算法_隐语义-梯度下降
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importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵,值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
- 2024.8.22 Python,链表两数之和,链表快速反转,二叉树的深度,二叉树前中后序遍历,N叉树递归遍历,翻转二叉树
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1.链表两数之和输入:l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例2:输入:l1=[0],l2=[0]输出:[0]示例3:输入:l1=[9,9,9,9,9,9,9],l2=[9,9,9,9]输出:[8,9,9,9,0,0,0,1]昨天的这个题,用自己的办法写的麻烦的要死,然后刚才一看chat归类的办法,感觉自己像个智障。classListNode
- 《 C++ 修炼全景指南:九 》打破编程瓶颈!掌握二叉搜索树的高效实现与技巧
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C++修炼全景指南技术指南c++算法stl
摘要本文详细探讨了二叉搜索树(BinarySearchTree,BST)的核心概念和技术细节,包括插入、查找、删除、遍历等基本操作,并结合实际代码演示了如何实现这些功能。文章深入分析了二叉搜索树的性能优势及其时间复杂度,同时介绍了前驱、后继的查找方法等高级功能。通过自定义实现的二叉搜索树类,读者能够掌握其实际应用,此外,文章还建议进一步扩展为平衡树(如AVL树、红黑树)以优化极端情况下的性能退化。
- 《 C++ 修炼全景指南:十 》自平衡的艺术:深入了解 AVL 树的核心原理与实现
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摘要本文深入探讨了AVL树(自平衡二叉搜索树)的概念、特点以及实现细节。我们首先介绍了AVL树的基本原理,并详细分析了其四种旋转操作,包括左旋、右旋、左右双旋和右左双旋,阐述了它们在保持树平衡中的重要作用。接着,本文从头到尾详细描述了AVL树的插入、删除和查找操作,配合完整的代码实现和详尽的注释,使读者能够全面理解这些操作的执行过程。此外,我们还提供了AVL树的遍历方法,包括中序、前序和后序遍历,
- matlab delsat = setdiff(1:69,unique(Eph(30,:))); 语句含义
黄卷青灯77
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这行MATLAB代码用于计算在范围1:69中不包含在Eph矩阵第30行的唯一值集合中的所有元素。具体解释如下:delsat=setdiff(1:69,unique(Eph(30,:)));解释Eph(30,:)Eph(30,:)提取矩阵Eph的第30行的所有列元素。这是一个行向量,包含了第30行的所有值。unique(Eph(30,:))unique函数返回Eph(30,:)中的唯一元素。这意味着
- 【树一线性代数】005入门
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Index本文稍后补全,推荐阅读:https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376分析实现总结本文稍后补全,推荐阅读:https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376已知非空二叉树T的结点值均为正整数,采用顺序存储方式保存,数据结构定义如下:t
- leetcode-617. 合并二叉树
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题目描述给你两棵二叉树:root1和root2。想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为null的节点将直接作为新二叉树的节点。返回合并后的二叉树。注意:合并过程必须从两个树的根节点开始。示例1:输入:root1=[1,3,2,
- 交错时光的爱恋【第五章】
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第二天上马车,幻儿教无瑕认识几个简单的字,一早上就在写字中度过。下午幻儿就与无忌共乘一匹马。因为在她的缠功之下,使得石无忌只好点头答应。列出一长串三年以来北方上门求亲的名单。幻儿发现,举凡世家公子多为纨挎子弟不成材者!商人子弟尤为流气。她可要小心注意了,石家财大业大,生下的后代可别也成了那般!教育绝对不可缺,她背靠在丈夫怀中念着:“高大平,擅长调戏下女、上妓院。方天恩,好赌成性、挥霍无度。就只有这
- leetcode刷题day19|二叉树Part07(235. 二叉搜索树的最近公共祖先、701.二叉搜索树中的插入操作、450.删除二叉搜索树中的节点)
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235.二叉搜索树的最近公共祖先思路:二叉搜索树首先考虑中序遍历。根据二叉搜索树的特性,如果p,q分别在中间节点的左右两边,该中间节点一定是最近公共祖先,如果在同一侧,则递归这一侧即可。递归三部曲:1、传入参数:根节点,p,q,返回节点。2、终止条件:因为p,q一定存在,所以不会遍历到树的最底层,因此可以不写终止条件3、递归逻辑:如果p,q均小于root的值,递归调用左子树;如果p,q均大于roo
- 《论语》日日谈 34期
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《论语》日日谈第34期本章为《论语》:公冶长篇第八章【原文】孟武伯问:“子路仁乎?”子曰:“不知也。”又问。子曰:“由也,千乘之国,可使治其赋也。不知其仁也。”“求也何如?”子曰:“求也,千室之邑,百乘之家,可使为之宰也①,不知其仁也。、赤也何如②?”子曰:“赤也,束带立于朝,可使与宾客言也。不知其仁也。”【注释】①宰:古代县、邑一级的行政长官。卿大夫的家臣也叫宰。②赤:公西赤,字子华,孔子的学生
- 让你过得越来越好的几点建议
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越拼的人因为身边的人很拼或者很优秀,所以,一定要挤进优秀的圈子越长大,我们感觉与人的差距越大,于是就狠下心来,报名各种培训班来学习,或者买各种励志成长的书来看再懒的人都有上进的时候,与其未来我们学不动的时候学,还不如乘现在逼自己一把,努力的去学习提升自己10年,20年后,你就能在优秀的圈子里混的顺风顺水这是永久不变的规律!!!不是鸡汤,社会在进步,你不去学习,不进步你会被淘汰的养成主动学习习惯,逼
- leetcode刷题day13|二叉树Part01(递归遍历、迭代遍历、统一迭代、层序遍历)
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递归遍历思路:使用递归的方式比较简单。1、递归函数的传参:因为最后输出一个数组,所以需要传入根节点和一个容器,本来想写数组,但发现长度不能确定,所以选择list。2、终止条件:当访问的节点为空时,return3、递归函数的逻辑:先访问一个节点,递归访问其他节点144.二叉树的前序遍历代码如下:classSolution{publicListpreorderTraversal(TreeNoderoo
- FlagEmbedding
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FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(NLP)中的各种任务。嵌入(embeddings)是将文本表示为连续向量,能够捕捉语义上的相似性,常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接:FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
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神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说,input为向量,最简化情况下,可以假设input的各个维度,a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因,在于通过足够复杂的非线性函数,来模拟任何的分布。所以,神经网络必须要用非线性函数。
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记录2016年6.15我攥着700块,拎着箱子,就到了西安。和朋友一起找工作,找了几家,都不收暑假工,就这样被多次拒绝,多少次鼓起勇气去问,最后一家砂锅店女老板愿意让我去,我很庆幸。姐姐得知我找的是饭店,不愿让我去。一天后,姐姐带我去一家公司应聘,月薪1800块转证后2600块,暂住在高新区,公司在新长安广场的写字楼里。每天八个小时,下午六点半班,周末放假双休。每天上班需要乘15分钟的公交,再步行
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机器人建模和控制——马克·斯庞A.x10=x1∙x0x^0_1=x_1\bulletx_0x10=x1∙x0,其实就是:1)x1x_1x1轴向量在O0O_0O0系下的坐标2)在x0x_0x0轴上的投影3)坐标变换矩阵的R10R_1^0R10的第一个元素B.点p在o1x1y1z1o_1x_1y_1z_1o1x1y1z1系下的坐标p1p^1p1可以表示为:p=ux1+vy1+wz1p=ux_1+vy_
- MATLAB语言基础教程、 小项目1:简单的计算器、 小项目2:有页面的计算器、使用App Designer创建GUI计算器
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MATLABMATLAB语言基础教程1.MATLAB简介2.基本语法变量与赋值向量与矩阵矩阵运算数学函数控制流3.函数4.绘图案例:简单方程求解小项目1:简单的科学计算器功能代码项目说明小项目2:有页面的计算器使用AppDesigner创建GUI计算器主要步骤:完整代码(使用MATLAB编写)说明:如何运行:小项目总结MATLAB语言基础教程1.MATLAB简介MATLAB(矩阵实验室)是一种用于
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李问寸
原文:重为轻根,静为躁君,是以君子终日行,不离辎重;虽有荣观燕处,超然。奈何以万乘之主,而以身轻天下?轻则失本,躁则失君。译文:厚重是轻率的根本,静定是躁动的主宰。因此君子终日行走,不离开载装行李的车辆。虽然有美食胜景吸引着他,却能安然处之。为什么大国的君主,还要轻率躁动以治天下呢?轻率就会失去根本;急躁就会丧失主导。此章宣讲根的教法,道法自然就是归根,复性就是道法自然。什么是根呢?对于树来讲,根
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题目描述输入N个互不相同的二维整数坐标,求这N个坐标可以构成的正方形数量。[内积为零的的两个向量垂直]输入描述第一行输入为N,N代表坐标数量,N为正整数。N<=100之后的N行输入为坐标xy以空格分隔,x,y为整数,-10<=x,y<=10输出描述输出可以构成的正方形数量。用例1输入3132431输出0用例2输入40012312-1输出1N=int(input())coords=[input()f
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机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
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今日内容大纲介绍自定义代码-模拟链表删除节点查找节点算法入门-排序类的冒泡排序选择排序插入排序快速排序算法入门-查找类的二分查找-递归版二分查找-非递归版分线性结构-树介绍基本概述特点和分类自定义代码-模拟二叉树1.自定义代码-模拟链表完整版"""案例:自定义代码,模拟链表.背景: 顺序表在存储数据的时候,需要使用到连续的空间,如果空间不够,就会导致扩容失败,针对于这种情况,我们可以通过链表实现
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文章目录01:与指定数字相同的数的个数02:陶陶摘苹果03:计算书费04:数组逆序重放05:年龄与疾病06:校门外的树07:有趣的跳跃08:石头剪刀布09:向量点积计算10:大整数加法11:大整数减法12:计算2的N次方13:大整数的因子14:求10000以内n的阶乘15:阶乘和01:与指定数字相同的数的个数总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述输出一个整数序列中与指定数字相同的数的
- seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗,他们是一会事情吗
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seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念,不等不会报错。seq_len:序列长度,表示在处理数据时,每个批次(batch)中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算1。hidden_size:隐藏层中隐藏神经元的个数,也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度12。在RNN的训练过程中,seq_len和hidden_si
- 上海十大必去景点—我们一起出发吧!
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上海十大必去景点介绍上海,作为中国最早与外界接触的城市,一直是中国繁华都市的代表,素有东方“魔都”之称。我们今天分享的景点是上海的城市精华,非常适合初次来上海打卡和周边游的小伙伴们。上海的公共交通十分便捷,下载Metro大都会app,乘地铁就可以轻松往来于城区内的各处景点。我们以外滩沿线为中心,可依次游览外滩、南京路步行街、城隍庙等上海代表景点。迪士尼乐园距离市区较远,客流量较大,最好单放一天游玩
- java封装继承多态等
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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
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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
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原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
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例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
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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
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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
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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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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
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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)
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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
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。
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。