- ——当机器开始"思考",人类终于读懂了自己的大脑
人工智能机器学习
第一层突破:AI让我们看见"思维的源代码"想象一下,你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌,突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时,这不仅是算法的胜利,更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现,AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似:✅模式捕捉:像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代:用已知概念嫁接新知识(比如用"电"理解"闪电网络")✅创造性错误:AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
- AI浪潮下的数据保卫战:SSL证书为何成为企业刚需?
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随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法,还是提供个性化服务,数据的安全性和隐私保护都至关重要。然而,AI的广泛应用也带来了前所未有的安全挑战,尤其是在数据传输和存储过程中,如何防止数据泄露、篡改和窃取成为企业必须面对的问题。在这样的背景下,SSL证书作为网络安全的基础设施,正逐渐成为企业的“刚需”。1.AI时代的数据安全挑战数据量激增:AI
- python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020
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题前故事:小D最近也交了一个女朋友,但是这个女孩好像非常情绪化,喜怒无常,让小D捉摸不透,小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的,于是小D想到了SVM算法,也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候,能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类,这种情况下我们说样本是线性可
- 迈向数据科学的第一步:在Python中支持向量回归
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什么是支持向量回归?(WhatisSupportVectorRegression?)Supportvectorregressionisaspecialkindofregressionthatgivesyousomesortofbufferorflexibilitywiththeerror.Howdoesitdothat?I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
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随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT
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大模型——SpringBoot整合SpringAI实现项目接入ChatGPT随着人工智能技术的快速发展,越来越多的应用程序开始集成人工智能功能,以提供更智能、更个性化的体验。诸如ChatGPT等开放性大型语言模型的出现,使得自然语言处理和对话系统的开发变得更加容易和普及。这些技术已经在社交媒体、客户服务、教育等领域展现出巨大潜力,对于提升用户体验和提高工作效率至关重要。优势在之前,openai已经
- 深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析
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目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络(CNN)3.2长短期记忆网络(LSTM)4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口(BCI)技术的发展,SSVEP(稳态视觉诱发电位)因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来,深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
- 大语言模型引擎全解析:Transformers、vLLM、Llama.cpp等,最佳选择全攻略!
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近年来,大语言模型(LLMs)如GPT、LLaMA、BERT等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而,如何高效地运行和优化这些模型,成为了开发者和研究者面临的重要挑战。为此,一系列专为大语言模型设计的引擎应运而生。本文将带你深入了解Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX和Ollama这些引擎,帮助你找到最适合的工具,释放大语言模型的全部潜力!作为技术人员,不仅
- Python __main__的典型应用
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__main__的典型应用在Python编程中,if__name__=='__main__'结构常用于控制程序的执行流程,确保某些代码仅在脚本直接运行时执行,而在模块被导入时不执行。这种机制可以让Python代码更加模块化、可复用,并提高程序的可读性。本节将详细讲解if__name__=='__main__'的几种典型应用场景。1.作为独立程序执行主函数在Python中,通常会使用if__name
- PSPNet在图像超分辨率中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
- 基于文本特征的微博谣言检测
机器懒得学习
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随着社交媒体的普及,微博等平台成为了信息传播的重要渠道。然而,虚假信息和谣言的传播也带来了严重的社会问题。因此,自动化的谣言检测技术变得尤为重要。本文将介绍如何基于文本特征,使用深度学习模型(如LSTM、CNN)和传统机器学习模型(如SVM)来实现微博谣言检测,并对这些模型的性能进行比较。完整项目地址:基于文本特征的微博谣言检测1.项目概述本项目旨在通过分析微博文本内容,自动检测其中的谣言。系统通
- 华为与思科路由器静态路由配置
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网络协议栈网络设备5G物联网网络工具开发华为
一、静态路由简介静态路由路由项(routingentry)由手动配置,而非动态决定。与动态路由不同,静态路由是固定的,不会改变,即使网络状况已经改变或是重新被组态。一般来说,静态路由是由网络管理员逐项加入路由表。优点:使用静态路由的另一个好处为网络安全保密性高。动态路由因为需要路由器之间频繁地交换各自的路由表,而对路由表的分析可以揭示网络的拓扑结构和网络地址等信息。因此,网络出于安全方面的考虑也可
- 使用服务器搭建无门槛ChatGPT WEB应用LobeChat
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一、服务器实例配置实例选型推荐配置:2核4GB内存,保障AI推理和并发访问的流畅性67。操作系统:选择Ubuntu22.04LTS,适配Docker环境与LobeChat依赖库23。安全组规则:开放以下端口:3210(LobeChat默认Web端口)SSH(22)(用于远程管理)25。二、Docker环境与LobeChat部署安装Docker与Compose
- 基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现
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以下是一个基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现,适合作为课程作业或项目开发。我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。总体思路数据准备:选择现有的恶意软件数据集(如Kaggle的恶意软件数据集)或构造模拟数据集。数据集中包含文件的特征(如二进制特征、字符串特征、API调用特征等)和标签("恶意"或"正常")。特征提取:提取文件的静态特征(如文件大小、字
- TCP服务端和客户端实例代码
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1、TCP服务器#include#include#include#include#include#includevoiderror_handling(char*message){fputs(message,stderr);fputc('\n',stderr);exit(1);}intmain(intargc,char*argv[]){intserv_sock;intclnt_sock;struct
- 基于深度学习的恶意软件检测系统:设计与实现
机器懒得学习
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引言随着信息技术的飞速发展,恶意软件(如病毒、木马、勒索软件等)对全球网络安全构成了严重威胁。传统的恶意软件检测方法(如特征码匹配、行为分析等)在面对新型恶意软件变种时往往力不从心。近年来,深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效,为恶意软件检测领域带来了新的机遇。本文将详细介绍一个基于深度学习的恶意软件检测系统的开发过程,该系统利用长短期记忆网络(LSTM)对Windows可执行程序的A
- Chapter 4-8. Troubleshooting Congestion in Fibre Channel Fabrics
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Utilizingtheshowtech-supportslowdrainCommandTheshowtech-supportslowdrainisasinglecommandonCiscoMDSswitchesthataggregatesalltheothercommandsnormallynecessaryfortroubleshootingcongestionintoasingleoutpu
- 反内卷,大疆强制21点下班;网易数智回应“关闭公有云”传闻;ChatGPT成为全球职场最受欢迎AI工具 | 极客头条
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「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!反内卷,消息称大疆开始实施的“强制9点下班”政策网易数智回应“关闭公有云”传闻:公司业务正常运营,蜂巢只是其中一个模块国家超算互联网平台QwQ-32BAPI接口服务上线,免费提供100万Tokens西湖大学
- 信息安全基石:深入解析CIA三元组(机密性、完整性、可用性)
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网络安全入门及实战人工智能外包转型网络
1.什么是CIA三元组?**CIA三元组(CIATriad)**是信息安全领域的核心模型,定义了信息保护的三大核心目标:Confidentiality(机密性)Integrity(完整性)Availability(可用性)该模型被广泛应用于网络安全架构设计、风险评估和合规性建设中(如ISO27001、GDPR等)。2.核心要素详解2.1机密性(Confidentiality)定义:确保信息仅被授权
- LangChain 核心概念简介
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2.1ComponentsandChainsComponents(组件)和Chains(链)是LangChain的基础构建块,用于创建复杂的语言模型应用程序。组件(Components):定义:模块化的构建块,如语言模型、工具、记忆模块等。作用:单独使用或组合以实现特定功能,提升应用的灵活性和可扩展性。链(Chains):定义:由一系列组件或其他链按特定顺序组合而成的工作流。作用:完成特定任务,如
- 悠星运维团队的 GenAI 技术实践:Claude 3-Powered Code Reviewer
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AmazonBedrock和Claude3模型AmazonBedrock是一个完全托管的服务,通过单一API为头部AI公司如AI21Labs、Anthropic、Cohere、Meta、StabilityAI提供高性能的基础模型选择,以及构建具有安全性、隐私性和负责任AI的生成式AI应用程序所需的广泛功能。Claude3模型基于Anthropic公司对于创建可靠、可解释和可控制的AI系统的研究。C
- Claude更新王炸功能:一键生成、评估、优化提示词!
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要想挖掘一座金矿,你得先学会使用铲子。类似地,要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务,你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙,相同的任务目标,不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程,我已经写了很多,感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么?生成。既然是这样,那么为什么不让AI自己根据我们的任务需
- 【DuodooTEKr】Odoo 18设备管理双剑客:Maintenance设备模块与IOT模块的深度解析与实践
邹工转型手札
Duodoo开源Odoo18开源风吟九宵人工智能物联网制造开源python
作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年3月9日作为拥有16年制造业信息化实战经验的从业者,我见证过企业从传统设备管理向数字化转型的全过程。在Odoo生态中,设备模块(Maintenance)与IOT模块(InternetofThings)堪称制造业数字化的"任督二脉"。本文将通过三组对比、四维差异、六大场景带您掌握这两个核心模块的应用精髓。一、模块定位的"一体两面"(1)设备模块
- 快速入门Anthropic Chat模型的使用
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在这篇文章中,我们将深入探讨如何开始使用Anthropic的Chat模型。你将学习如何通过AWSBedrock和GoogleVertexAI来访问这些模型。此外,我们还将介绍如何安装和使用langchain-anthropic包来集成Anthropic的聊天功能。技术背景介绍Anthropic提供了一系列强大的聊天模型,这些模型可以通过不同的平台访问,如AWSBedrock和GoogleVerte
- AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步1.2.3知识图谱和语义理解的发展1.3AIAgent的概念与意
- Pyhton网络编程_UDP_TCP(IP地址--端口--socket编程)
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Python高级语法——网络编程——进阶学习笔记项目中案例参考:https://github.com/FangbaiZhang/Python_advanced_learning/tree/master/03_Python_network_programming1网络通信使用网络能够把多方链接在一起,然后可以进行数据传递所谓的网络编程就是,让在不同的电脑上的软件能够进行数据传递,即进程之间的通信1.
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今天实践了VPClink的使用:先看一下架构:(如果没有apigateway,那么就是domain->SLB,有了apigateway就是:domain->apigateway)1:创建vpclink:2:先看创建的netloadbvalancer:3:注意上面的oadbalancer的scheme是internal,所以说这个是不能公网访问的。注意上面的type是network的loadbala
- 面试必备:Kafka高频面试题及答案解析
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本文,已收录于,我的技术网站aijiangsir.com,有大厂完整面经,工作技术,架构师成长之路,等经验分享Kafka中的ProducerAPI是如何工作的?Kafka中的ProducerAPI允许应用程序发布一流的数据到一个或多个Kafka主题。它的工作原理包括:1、创建Producer实例:通过配置Producer的各种属性(如服务器地址、序列化方式等)来创建Producer实例。2、发送消
- 探索Python Web开发的全新范式:从代码生成到自动化部署
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE探索PythonWeb开发的全新范式:从代码生成到自动化部署在当今快速发展的科技领域,Web应用开发的需求与日俱增。Python作为一种简洁、高效的编程语言,凭借其丰富的库和框架,在Web开发中占据了重要地位。然而,对于许多初学者和中小型团队来说,传统的Web开发过程仍然充满了挑战。本文将探讨如何通过智能化工具简化Pyth
- 基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习
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首先,给出一个数组x,然后基于表达式y=3x2+2,加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后,构建一个机器学习模型,学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x,y的数据为训练数据。最后,采用梯度梯度下降法,通过多次迭代,学习到w、b的值。以下为具体步骤:1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas
- 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
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
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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。