- 腾讯HunyuanVideo-HD:高清视频处理技术的革新
IT·小灰灰
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在数字化时代,视频内容已成为信息传播的主要形式之一。随着用户对视频质量要求的不断提高,高清视频处理技术成为了各大科技公司竞相研发的重点。腾讯作为中国领先的互联网科技公司,一直致力于推动视频处理技术的创新。最近,腾讯推出了HunyuanVideo-HD,这是一项旨在提升高清视频处理效率和质量的技术。本文将深入探讨HunyuanVideo-HD的技术特点、应用场景、使用方法及其对行业的影响。目录一、技
- 使用Docker搭建Flink集群
O_1CxH
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目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- 怎么会提示使用驱动器光盘之前需要将其格式化?
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使用驱动器光盘之前需要将其格式化是一种常见的故障,通常是由于光盘存在损坏、格式化错误或文件系统问题导致的。以下是对使用驱动器光盘之前需要将其格式化的原因和解决方法的具体分析:一、使用驱动器光盘之前需要将其格式化的原因光盘损坏:光盘可能存在物理损坏或划痕,导致无法正常读取。格式化错误:如果光盘未正确格式化,可能会导致无法读取数据。文件系统问题:光盘的文件系统可能存在错误或损坏,导致无法正常读取数据。
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
伯牙碎琴
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大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
- deepseek手把手教你怎么接入WPS
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DeepSeek接入WPS主要有以下两种方法:利用WPS官方内置功能接入1.升级WPS:将WPS升级至2025新春版(12.8.0及以上)。2.打开功能入口:在文字/表格文档界面右上角点击「智能助手」图标,或使用快捷键Ctrl+J调出AI侧边栏。3.账户绑定:首次使用需登录WPS账号,然后完成DeepSeekAPI密钥绑定。密钥获取路径为:DeepSeek官网>开发者中心>创建APIKey。4.智
- 【kafka系列】Exactly Once语义
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目录1.Exactly-Once语义的定义2.Kafka实现Exactly-Once的机制3.端到端Exactly-Once示例场景描述3.1生产者配置与代码3.2消费者配置与代码4.异常场景与Exactly-Once保障场景1:生产者发送消息后宕机场景2:消费者处理消息后宕机场景3:Broker宕机5.关键实现细节6.总结1.Exactly-Once语义的定义Exactly-Once(精确一次)
- Python数据处理之导入导出Excel数据
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Python数据处理之导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档?准备工作:让Python与Excel握手言欢数据入境:把Excel表格里的宝藏带入Python世界数据出境:将Python分析结果优雅地送回Excel家园玩转数据:用Python对Excel数据进行清洗、转换和分析自动化魔法:编写Python脚本实现Excel数据处理自动化跨界合作:整合其他
- 领域驱动设计(DDD)是什么?——从理论到实践的全方位解析
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- AUTOSAR从入门到精通-【应用篇】基于AUTOSAR的AT自动变速器控制系统故障诊断
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目录前言自动变速器发展现状自动变速器故障诊断发展现状(1)国外研究现状(2)国内研究现状2AT自动变速器系统组成2.1AT自动变速器的机械结构2.1.1液力变矩器2.1.2行星齿轮2.1.3换挡执行机构2.2AT自动变速器控制系统组成2.2.1液压控制系统2.2.2电子控制系统2.3AT自动变速器工作原理3基于AUTOSAR的AT自动变速器运行状态监测3.1AT自动变速器的状态参数3.1.1AT自
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
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从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- 【科普】大模型应用中一个 Token 占多少汉字?答案超乎想象!
大模型.
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先说答案:不同模型可能采用各自的切分方法,因此,一个Token所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字,通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字,对于英文文本来说,1个token通常对应3至4个字母,不同的模型对相同的输入分词,分词结果是不一样的。同样可以说,一个汉字占约0.5个Token。Token是大模型中最基础、最常见的概念,它既可以是一个完整的单词,也可以是一个
- 解决Deepseek服务器繁忙的两种高效方案:本地部署与平替平台实测
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近期爆火的Deepseek访问量激增频繁出现服务器繁忙提示,严重影响工作效率。本人实测了两种有效解决方案,整理了出这份保姆级指南。方案一:本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地,只有自己一个人用了没人挤了,但是对电脑硬件要求高部署步骤详解环境准备系统要求:Linux/Windows10+(推荐Ubuntu20.04)硬件配置:NVIDIA显卡(显存≥8GB)、内存≥16GB安装依赖:Pyt
- Mac终端出现-bash-3.2$切换到user用户
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Mac使用问题Macbash
Mac终端出现-bash-3.2$切换到user用户经过网上查询,对自身使用Mac电脑切换用户问题的整理打开终端输入如下代码第一步:exportPATH=/usr/bin:/usr/sbin:/bin:/sbin:/usr/X11R6/bin第二步:cd~/第三步输入:touch.bash_profile第四步输入:open.bash_profile第五步,打开文件编辑界面最后一行输入export
- 记录:Windows找不到文件gpedit.msc教程方案|亲测有效
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全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)windowsgpedit.msc
作者:bug菌✏️博客:CSDN、掘金、infoQ、51CTO等简介:CSDN博客专家,历届博客之星Top30,掘金年度人气作者No.40,掘金/InfoQ/51CTO等社区优质创作者,全网粉丝合计10w+,对一切技术感兴趣,重心偏Java方向;硬核公众号「猿圈奇妙屋」,欢迎小伙伴们的加入,一起秃头,一起变强。…✍️温馨提醒:本文字数:1699字,阅读完需:约5分钟一、前言组策略是一个非常方便的
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摘要MyBatis提供了灵活的动态SQL功能,使得开发者可以根据业务需求在运行时生成不同的SQL语句。动态SQL是MyBatis最具特色的功能之一,它允许我们通过条件拼接来生成复杂的查询语句。本文将通过自定义实现一个简化的动态SQL生成器,解析其工作原理,并结合MyBatis的源码进行深入讲解。前言传统的SQL查询往往需要开发者根据不同的业务逻辑手动拼接SQL语句,而这种方式不仅容易出错,也不够灵
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在移动应用开发中,我们经常会遇到弹出菜单的开发需求,对于下拉菜单可以参考Flutter自定义下拉菜单,而如果是向上的弹出菜单或者更加负责的扇形菜单,则需要开发者进行自定义开发。上面是自定义向上弹出菜单的示例,如果要实现上面的效果,需要开发者对动画(AnimationController、Animation)和Flow组件能够很熟练的进行使用。,为了方便大家快速的进行开发,现在我们将它封装城一个组件
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事情的起因是我在做一个自用软件时,需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。(师妹师兄温酒毛驴)问题大家应该可以发现,一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上,这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下,对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字(在一个宁静的日子里,师兄与师妹并辔而
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
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第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- 探索 Elm 的 Material Design 组件库:elm-mdl
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探索Elm的MaterialDesign组件库:elm-mdlelm-mdlElm-portoftheMaterialDesignLiteCSS/JSlibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/el/elm-mdl项目介绍elm-mdl是一个基于Elm语言的MaterialDesign组件库,它是对Google的MaterialDesignLite库的El
- 技术觉得销售光靠嘴皮子,销售觉得技术都是书呆子
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经验分享求职招聘职场和发展科技学习方法
半导体行业,聊聊Fab(芯片制造厂)中,技术与销售之间的爱恨情仇。先提个问题:假如明天一早,你们公司产品用的原材料从地球上绝迹,再也生产不出来了。那,公司里的人,哪些能迅速找到下家,适应新行业?交代完问题,开始正文》外企问:你们那的销售和技术关系咋样?是不是也天天互掐?我说:差不多,做技术的人和做销售的人容易互相鄙视。技术觉得销售光靠嘴皮子,啥也不懂;销售觉得技术是书呆子,不理解真实世界的运作逻辑
- 计算机视觉:COCO数据集
00&00
计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- 【VSCode】一键清理旧版本插件脚本(Mac或者Windows都可)
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文章目录清理VSCode旧版本插件为什么会有旧版本插件Mac环境脚本源码原理解释实例解释Windows环境清理VSCode旧版本插件为什么会有旧版本插件vscode插件经常需要更新的,有时候更新之后旧版本的插件还是会留存在插件文件夹中(更新插件之后vscode并不会删除旧版本插件),路径一般是.vsode/extensions,如果插件很多,也经常更新就会出现很多旧版本的插件不断留存在插件文件夹中
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
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引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- 数字化到“数智化”:AI重构商业世界的底层逻辑
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一、从“数据孤岛”到“智能生态”:一场静默的革命1998年,沃尔玛的工程师在分析销售数据时发现,飓风季来临前,手电筒和蛋挞的销量会同步激增。这一发现催生了零售业经典的“啤酒与尿布”式关联营销,也让数据驱动的决策首次成为商业世界的焦点。二十余年过去,数据早已超越“生产要素”的单一角色,转而成为企业竞争的核心战场。但如何让数据从报表中的冰冷数字,蜕变为驱动增长的“活水”?答案藏在AI与业务场景的深度融
- 详解Cookie和Session
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目录前言Cookie什么是Cookie?Cookie工作原理Cookie的功能Session什么是Session?Session的工作原理Session的功能示例Cookie和Session的区别前言我们在前面的学习HTTP协议中,HTTP协议自身是属于“无状态”协议,无状态指的是默认情况下HTTP协议的客户端和服务器之间的这次通信,和下次通信之间没有直接的联系。但在实际开发中,我们很多时候是需要
- [失业前端恶补算法]JavaScript leetcode刷题top100(六):字母异位词分组、最长连续序列、找到字符串中所有字母异位词、最大子数组和、除自身以外数组的乘积
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专栏声明:只求用最简单的,容易理解的方法通过,不求优化,不喜勿喷49.字母异位词分组题面给你一个字符串数组,请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。知识点:哈希表、排序思路这里用了js语言的一个小技巧,我们可以使用split这个api将字符串变成字符的数组,之后我们对得到的数组进行排序,这样字母异位词得到了结果字符串的一致的,
- Java面试八股文:Memcached面试题专场(持续更新中......)
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全套Java金三银四面试题持续更新可文末自取,建议关注收藏不然下次找不到哟~目录1、Memcached是什么,有什么作用?memcached服务在企业集群架构中有哪些应用场景?一、作为数据库的前端缓存应用二、作业集群的session会话共享存储。2、Memcached服务分布式集群如何实现?3、Memcached服务特点及工作原理是什么?4、简述Memcached内存管理机制原理?SlabAllo
- 【Elasticsearch】keyword分析器
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Elasticsearch中的`keyword`分析器是一种非常特殊的分析器,它的行为与其他常见的分析器(如`standard`、`whitespace`等)截然不同。`keyword`分析器的核心功能是将整个输入字符串作为一个单一的标记(token)返回,而不会对其进行任何拆分或进一步处理。以下是对`keyword`分析器的详细描述,包括其工作原理、适用场景、配置方法以及与其他分析器的对比。1.
- Word中样式的管理
bu_shuo
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Word中样式的管理在实际应用中,我们可能需要将A文档中的样式应用到B文档中,此时,我们可使用Word中的样式管理器来实现点击复制,可将左边的选中的样式复制到右边Word中对同一颜色的内容应用同一样式手动换行符(软回车)替换为段落标记(硬回车)
- 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。
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译为:最终的
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- F5与集群的区别
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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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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
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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
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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
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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。
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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:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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$sudo update- alternatives --config java
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- 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。