- P10289 [GESP样题 八级] 小杨的旅游
pystraf
洛谷题解算法图论c++数据结构
Description给定一棵nnn个点的树,每条边权值均为111,树上有kkk个关键点,关键点们在000的时间内相互可达,qqq次询问,求s→ts\tots→t的最短路。Analysis考虑暴力建图,则图上共有(n−1+n(n−1)2)(n-1+\frac{n(n-1)}{2})(n−1+2n(n−1))条边,在n,kn,kn,k均为最大的情况下,图上共有大约2×10102\times10^{1
- 影刀 不同模块module间的变量交互 调用类方法
sc0_joker
python
最近在探索如何调用API大模型时,我遇到了一个有趣的问题。通常情况下,我们会创建一个文件,并在其中定义一个类方法。然后,在另一个文件中调用这个类方法。一开始我以为影刀也是同样的方法进行操作,然而,当我尝试将代码应用到影刀(Yingdao)时,程序运行出错,让我困惑不已。经过查阅大量文档和在论坛上提问,我终于找到了问题的症结所在。原来,由于影刀的Python环境与PyCharm不同,要使代码正确运行
- 探索 LangChain: 架构、组件和应用
田猿笔记
LangChainlangchain人工智能
介绍每个组件及其用途:1.ModelModel组件是LangChain的核心,它抽象并提供了大语言模型(LLM)的接口。LLM模型用途:提供与多种LLM供应商的接口,如OpenAI、GooglePaLM2、Ollama等。OpenAI示例:fromlangchain.llmsimportOpenAIopenai_llm=OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")respo
- 大数据最全大模型入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文本分割器
2401_84182507
程序员langchain
分类目录:《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章:基础知识快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatMod
- 企业 AI 之痛:使用DeepSeek 碰壁,Folib 制品库 “救场”
deepseek
概述在科技飞速发展的当下,以DeepSeek为代表的开源大模型为企业的智能化转型带来了无限可能,然而,其在应用过程中所暴露出的诸多问题,如网络安全隐患、数据与模型管理难题以及协作效率低下等,也让企业在拥抱新技术时面临着严峻挑战。博云牧品Folib制品库的出现,犹如一场及时雨,精准地解决了企业在使用开源大模型时的痛点。它不仅实现了Ollama私有化仓库部署,确保数据不出域,满足金融级合规要求,更在数
- 大模型入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文本分割器(2)
2301_78399616
程序员langchain
快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatModel响应和跟踪tokens使用情况聊天模型(ChatModels)基础知识
- PLM项目管理工具盘点:2025年TOP 10,如何选择最适合的工具?
为什么PLM工具是企业成败的关键?在2025年,全球78%的企业项目因管理工具不当导致超支或延期。PLM(产品生命周期管理)系统作为覆盖项目全周期的"数字大脑",已成为企业竞争力的核心要素。本文将从实战视角,结合制造业、IT、建筑等行业的典型案例,解析如何选择适配业务特性的PLM工具。一、PLM工具的核心价值矩阵通过交叉分析20+行业案例(图1),我们发现优秀PLM工具需满足四大维度:维度功能要求
- 新一年,从这 5 个方面让网站 “脱胎换骨”
网站优化seo网站搭建
新年伊始,万象更新。在这个充满希望的时刻,人们往往会制定新计划,为生活注入新活力。而新的一年,不仅是个人生活革新的契机,更是企业与机构审视自身网站,进行优化与升级的黄金时期。若你的网站已许久未清理和更新,当下正是最佳时机。以下为大家详细阐述在新的一年中,值得重点关注和优化的五大方面。一、提升网站响应速度网站的加载速度是用户体验的关键指标。在信息爆炸的时代,用户期望能够迅速、便捷地获取所需内容。若网
- LangChain:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。MaxKB
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力教学langchain人工智能自然语言处理语言模型神经网络
LangChain:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents在LangChain框架中,Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents是六大核心抽象概念,它们各自承担独特功能,相互协作以助力开发者基于大语言模型构建高效智能应用。Models(模型):指代各类大语言模型(LLM),是提供语言处理和生成能力的基础。如
- 如果我有100w想存进银行,什么样的存储方式才是收益最大化的
I-NullMoneyException
程序人生程序员创富
根据2025年最新的银行利率环境和市场趋势,100万元存款实现收益最大化的策略需结合安全性、流动性、利率水平和市场动态综合设计。以下是具体建议:一、选择高息存款产品与银行优先考虑中小银行的大额存单国有银行三年期大额存单利率约为3.8%(100万年利息38,000元),而地方性小银行(如农村信用社、城商行)的同期限大额存单利率可达4.26%以上(年利息42,600元)。部分小银行为吸引大额资金,可能
- 大语言模型原理与工程实践:Transformer 大语言模型预训练
AI天才研究院
计算ChatGPTtransformer
大语言模型原理与工程实践:Transformer大语言模型预训练关键词:大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践:Transformer大语言模型预训练1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)2.2预训练(Pre-tr
- 【总结分析篇】DeepSeek 百问百答:你想知道的关于 DeepSeek 的一切,都在这里!
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】deepSeekDeepSeekAIAI编程AI写作人工智能
DeepSeek作为一款强大的AI工具,最近可是火得不行!你是不是也对它充满好奇,想一探究竟?别急,这篇博客就为你准备了100个关于DeepSeek的问题和解答,从基本功能到使用技巧,从应用场景到未来展望,一次性满足你的所有好奇心产品基础1.DeepSeek是什么?它是一款融合深度思考与联网搜索的智能工具,能帮你快速处理信息、解决问题。2.谁开发的DeepSeek?由专业的研发团队打造,致力于为用
- FPGA三大串行通信接口之UART
ritian73
FPGAuartfpga开发
UART是一种通用串行数据总线,用于异步通信。该总线双向通信,可以实现全双工传输和接收。在嵌入式设计中,UART用于主机与辅助设备通信,如汽车音响与外接AP之间的通信,与PC机通信包括与监控调试器和其它器件,如EEPROM通信。UART通信在使用前需要做多项设置,最常见的设置包括数据位数、波特率大小、奇偶校验类型和停止位数。数据位(Databits):该参数定义单个UART数据传输在开始到停止期间
- 说话人识别系统原理
醉心编码
人工智能基础编程基础技术类人工智能说话人识别语音识别
在当今数字化和智能化飞速发展的时代,说话人识别系统作为一项关键的生物识别技术,正逐渐融入我们生活的方方面面。简单来说,说话人识别系统就像是一位“语音侦探”,能够通过分析语音中的独特特征,精准地判断出说话者的身份。它与指纹识别、人脸识别等技术一样,都属于生物识别技术的范畴,但有着独特的优势——仅通过声音即可实现身份识别,无需额外的物理接触或视觉捕捉。与语音识别不同,语音识别关注的是语音内容的转写,比
- 大模型核心技术原理: Transformer架构详解!
大模型猫叔
transformer架构深度学习人工智能学习机器学习算法
在大模型发展历程中,有两个比较重要点:第一,Transformer架构。它是模型的底座,但Transformer不等于大模型,但大模型的架构可以基于Transformer;第二,GPT。严格意义上讲,GPT可能不算是一个模型,更像是一种预训练范式,它本身模型架构是基于Transformer,但GPT引入了“预测下一个词”的任务,即不断通过前文内容预测下一个词。之后,在大量的数据上进行学习才达到大模
- 防火墙各项指标代表什么意思
kangsf1989
渗透安全安全网络安全
防火墙常见指标配置及其含义解析1.源地址对象(SourceAddress)含义:流量的来源IP地址或IP地址范围。作用:定义哪些IP地址或网络段的流量可以被允许或拒绝。示例:单个IP:192.168.1.1IP范围:192.168.1.1-192.168.1.100CIDR格式:192.168.1.0/242.目的地址对象(DestinationAddress)含义:流量的目标IP地址或IP地址范
- 大模型最新面试题系列:深度学习基础(二)
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全AI编程人工智能pytorchpython面试
21.解释模型容量与过拟合的关系,如何在理论上平衡两者?模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力,通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时,模型可能无法学习到数据中的复杂模式,导致欠拟合,即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加,模型能够学习到更复杂的模式,在训练集上的表现
- 【C语言实战项目】猜数字游戏
修修修也
游戏c语言学习算法笔记开发语言
个人主页:修修修也所属专栏:C语言⚙️操作环境:VisualStudio2022目录一.游戏功能描述二.对功能的实现的分析:三.完整程序代码总结一.游戏功能描述首先简介我们想实现的功能描述:1.程序为用户提供一个菜单,供其选择是否开始游戏2.开始游戏后程序生成一个1~100之间的随机数3.玩家猜数字:1>.猜小了,程序会告诉你猜小了,并且告诉你下次猜的范围2>.猜大了,程序会告诉你猜大了,并且告诉
- 为什么企业必须拥有SAP内部顾问?10大核心价值深度解析
EasyStudios
SAP实施知识SAP内部顾问企业数字化转型ERP系统运维IT与业务融合
引言:一个价值百万的抉择"当企业投入百万级资金建设SAP系统后,持续运维成本中最大的隐性开支是什么?——是外部顾问高昂的服务费,还是内部沟通的损耗成本?"本文将通过10个真实场景,揭示SAP内部顾问如何成为企业数字化进程中的战略性资产。一、破解沟通困局:从网状结构到单点枢纽1.多对多沟通VS单点对接外部顾问模式:复制业务部门A↔顾问团队X业务部门B↔顾问团队Y业务部门C↔顾问团队Z内部顾问模式:复
- 超硬核!DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师,实操干货大放送
AI_DL_CODE
fpga开发DeepSeek人工智能深度学习AI大语言模型
摘要:本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境,实现与模型交互,助力FPGA工程师多方面工作。涵盖代码编写与优化,如生成代码框架、获取优化建议;技术文档理解与撰写,像解读复杂文档、辅助撰写报告;问题排查与解决,提供故障诊断思路和解决方案;以及学习与知识拓展,定制学习路径、追踪前沿技术。虽存在挑战,但实操展示了其巨大潜力,为FPGA工程师提供高效工作
- 新建住宅小区电动汽车充电桩配置
syt910
物联网
苏月婷江苏安科瑞电气制造有限公司0引言 电动汽车作为一种新能源交通工具,零排放、低噪声、使用维护简单、运行维护费用低等优点,是在全球能源危机和环境危机严重的大背景下发展前景广阔的绿色交通工具。国家对新能源电动汽车推广的同时也配套推出了购置补贴政策,使得新能源电动汽车的推广普及非常迅速,越来越多的家庭愿意选择新能源电动汽车。充电桩作为电动汽车重要配套基础充电设施,普及速度也异常迅猛。1充电桩配建标
- leetcode 41. 缺失的第一个正数
萌の鱼
leetcode算法c++数据结构
题目如下数据范围观察数据范围n方复杂度的算法铁定不行了。但是我们可以另辟蹊径:若一个数组长度为n且这个数组的数都是正常的(例如n=3[1,2,3])这样即返回答案最大为n+1若出现不正常数(例如n=3[1,2,5][1,1,2])那么显然答案应该是3是小于n+1的所以我们不妨这样推断如果这个数组正常那么每个数必然能刚好对应一个位置就像上面的正常数组1在02在13在2即出现nums[i]==i+1。
- 深入解析内容分发网络(CDN):现代互联网的加速引擎
斯~内克
网络网络
一、CDN的核心价值与演进历程1.1互联网流量爆发的时代挑战全球互联网流量以每年30%的速度增长,视频流量占比超过80%。传统中心化服务器架构面临三大瓶颈:地理延迟:纽约到悉尼的理论延迟约160ms带宽成本:视频流量导致带宽开支增加300%单点故障:集中式架构的可用性难以突破99.9%1.2CDN的技术演进路线代际时间范围核心技术典型带宽节点密度第一代1998-2005静态缓存+DNS轮询100M
- 十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用
IT时代周刊
2019年5月大数据程序员编程语言hadoop
其中主要工作环节包括:♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取
- 机器学习数学基础:32.复本信度
@心都
机器学习算法人工智能
复本信度(Parallel-FormsReliability)深度详解教程专为小白打造,零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度,也被称为“平行测验信度”,其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本,对同一批受测者进行多次测量,然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲,它是衡量测验稳定性的重要指标,能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应,进而影响测验结果真实
- 记一次pytorch训练loss异常的问题
lyyiangang
pytorch人工智能python
记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
- 机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化
喜-喜
人工智能机器学习人工智能
在机器学习的世界里,过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题,而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。一、过拟合与欠拟合(一)过拟合 定义:过拟合指的是模型在训练数据上表现得非常好,几乎能完美地拟合训练数据中的每一个细节,但在测试数据或新数据上却表现很差,泛化能力极低。简单来说,就是模型过度学习了训练数据中的噪声和细节,而忽略了数据背后的真实
- 如何选择AI外呼产品?技术人必看的五大核心指标
MARS_AI_
人工智能自然语言处理语音识别信息与通信nlp
随着AI技术的快速发展,AI外呼产品逐渐成为企业客户沟通与业务拓展的利器。然而,面对市场上琳琅满目的解决方案,如何选择一款真正适合自身业务的AI外呼产品?本文从技术视角出发,结合实际应用场景,总结出五大核心评估指标,助你科学决策。一、技术核心:从算法到落地的关键AI外呼产品的核心能力取决于其底层技术架构,尤其是自然语言处理(NLP)与大模型技术的应用水平。以下是不同技术方案的对比:技术选型建议:•
- 优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者
港澳粤生活网
人工智能
定制线束生产源头供应商-力可欣:新能源储能线束领域的先行者在新能源储能产业蓬勃发展的时代浪潮中,力可欣电子以卓越的技术实力和创新精神以及高瞻远瞩的战略布局,成为新能源汽车、便携式家庭储能、工商业储能、大储领域高压线束的先行者。力可欣电子深耕汽车线束领域二十四载,锤炼锻造厚积薄发,是汽车线束、新能源储能线束、高压线束定制生产源头厂家。公司拥有标准线束生产车间,拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产
- 汽车4S行业的信息化特点与BI建设挑战
派可数据
数据要素数据仓库商业智能人工智能大数据商业智能BI数据分析汽车
汽车行业也是一个非常大的行业,上下游非常广,像主机厂,上游的零配件,下游的汽车流通,汽车流通之后的汽车后市场,整个链条比较长。今天主要讲的是汽车流通,汽车4S集团。一个汽车4S集团下面授权代理了不同主机厂的汽车品牌,小的集团十来家4S门店,大的集团上百家、几百家门店。那这个行业的信息化有什么样的特点呢?他的BI项目又面临什么样的挑战呢?下面我们来具体看一下。一、汽车4S行业信息化特点第一,业务成熟
- 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。