- Apache storm
赵世炎
stormhadoop
Apachestorm是一个分布式的实时大数据处理系统。用于在容错和水平可拓展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架,具有很高的摄取率,无状态。通过zk管理分布式环境和集群状态,并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作,并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。两者互补,在某些方面有所不同。ApacheStorm执行除持久性之外的所有
- 芯片:CPU和GPU有什么区别?
InnoLink_1024
AGI人工智能人工智能aiagigpu算力
CPU(中央处理器)和GPU(图形处理单元)是计算机系统中两种非常重要的处理器,它们各自有不同的设计理念、架构特点以及应用领域。下面是它们之间的一些主要差异:1.设计目的与应用领域CPU:设计目的是为了处理广泛的计算任务,包括操作系统管理、应用程序运行和基本的输入输出处理等。它处理的是复杂的、通用的计算任务,通常包括控制逻辑、内存管理等。GPU:设计目的是为了处理图形和并行计算任务。最初是为图形渲
- Promise.all() 和 Promise.allSettled()的区别
风无雨
#JavaScript前端javascript开发语言
特性Promise.all()Promise.allSettled()失败时行为任意一个Promise失败后立即终止,返回第一个错误等待所有Promise完成(无论成功或失败)返回值成功时返回结果数组;失败时返回第一个错误始终返回对象数组,每个对象包含status(状态)和value(成功值)或reason(错误)适用场景需要所有Promise必须成功(如并行请求依赖全部结果的场景)需要记录所有P
- YashanDB资源类型
数据库
ashanDB资源管理通过配置物理资源(CPU、内存等)的分配规则,以满足不同用户或程序对资源的需求:CPU资源管理适用于单机部署(非级联备)和分布式部署,且适用于LINUX和ARM平台,不适用于docker容器。内存资源管理适用于单机部署(非级联备)和分布式部署。并行执行资源适用于单机部署(非级联备)和分布式部署。CPU资源管理YashanDB的CPU资源管理用于保证数据库在稳定运行的前提下,保
- Java Stream 流的介绍
吱屋猪_
java
介绍在Java8中,引入了StreamAPI,它为处理集合(如List、Set等)提供了一种更简洁、声明式的方式。Stream流的设计目标是支持对数据集合的高效操作,尤其是能够进行链式操作、并行处理等,极大地提升了代码的可读性和可维护性。本文将介绍JavaStream流的基础概念、常用操作以及如何利用Stream进行集合数据处理。1.什么是Stream流Stream是Java8引入的一个新的类,它
- Selenium 中并行测试的重要性
测试大大怪
selenium测试工具单元测试测试用例压力测试jmeter功能测试
随着技术的进步,测试解决方案变得更具可扩展性,加速了团队从手动测试到Selenium测试自动化的转型。但是成年人的世界,没有什么是容易的。对于许多团队来说,并行运行多个测试仍然是不可扩展的。他们倾向于遵循传统的顺序执行测试方法,但是这需要大量时间、精力。这时候,就需要一种更加高效的测试方法,来解决这些问题。并行测试并行测试是指在多个计算机或处理器上同时运行测试用例,以提高测试效率和准确性的测试方法
- Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么
强化学习曾小健
人工智能
核心异同点并行策略Megatron-LM核心:以张量并行(TensorParallelism)和流水线并行(PipelineParallelism)为主,结合数据并行。张量并行通过切分模型层(如注意力头、MLP块)到不同设备,利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备,通过P2P通信协调。DeepSpeed核心:ZeRO优化技术(ZeroRedundancyOptimize
- AI人工智能深度学习算法:在量子计算中的应用
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
1.背景介绍随着科技的不断发展,人工智能和量子计算成为了当今世界的热门话题。人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果,而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。将人工智能与量子计算相结合,为解决一些具有挑战性的问题提供了新的思路和方法。本文将探讨人工智能深度学习算法在量子计算中的应用,包括其背景、意义和应用场景。2.核心概念与联系在人工智能中,深度学习是一
- 深入GPU渲染流水管线:从顶点到像素的微观世界
晴空了无痕
图形学GPU渲染管线
现代图形硬件的架构解密与优化实践一、渲染流水线全景解析1.经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性:NVIDIASM(StreamingMultiprocessor)vsAMDCU(ComputeUnit)硬件管线并行度:顶点着色器:32线程/Warp像素着色器:8x8像素/Quad延迟渲染革命:Tile-BasedDeferre
- 关于屏幕接口类型集锦(MCU,RGB,MIPI,LVDS,HDMI)
谢工碎碎念
单片机嵌入式硬件
一、内部接口(板载接口,用于嵌入式系统)1.并行接口(1)MCU接口MCU接口(微控制器接口)的标准术语是Intel提出的8080总线标准,因此在多数文档中直接称为I8080接口或8080接口。其命名源于早期主要应用于单片机(MCU)领域,如嵌入式系统、中低端手机等。MCU接口的两种模式MCU接口包含两种时序模式:8080模式(Intel标准):控制信号为CS、RS、RD、WR,通过并行数据线传输
- PyTorch 深度学习实战(17):Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法,并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出,通过异步并行的多个智能体(Worker)与环境交互
- 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
佛渡红尘
apache
ApacheSpark是一个开源的集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架,Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括:弹性分布式数据集(RDD):是Spark中基本的数据抽象,是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换(Transform
- 以下功能模块助力企业实现流程智能化、降本增效:
牛油果爱编程
云计算开源软件开源
1⃣智能流程设计器拖拽式建模:可视化搭建流程节点,支持条件分支、并行任务等复杂逻辑。AI辅助优化:自动检测流程瓶颈,推荐优化路径(2024版新增AI引擎)。模板库:预置财务审批、采购管理等行业模板,开箱即用。2⃣自动化触发与执行事件驱动:支持数据库变更、API调用、表单提交等触发条件。机器人流程自动化(RPA):无缝集成外部系统操作(如自动填表、数据抓取)。动态分配规
- Golang学习笔记_49——解释器模式
LuckyLay
Golang学习笔记golang学习笔记解释器模式设计模式
Golang学习笔记_46——状态模式Golang学习笔记_47——访问者模式Golang学习笔记_48——中介者模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.金融公式引擎2.智能合约解析3.业务规则引擎四、Go语言实现示例完整实现代码执行结果五、高级应用1.表达式缓存优化2.并行解释器六、与其他模式对比七、实现建议八、典型应用一、核心概念1.定义解
- 基于MapReduce的气候数据分析
赵谨言
论文毕业设计经验分享
标题:基于MapReduce的气候数据分析内容:1.摘要本文聚焦于基于MapReduce的气候数据分析。背景在于随着全球气候变化问题日益严峻,海量气候数据的高效处理和分析成为关键。目的是利用MapReduce技术对气候数据进行有效挖掘,以揭示气候变化规律和趋势。方法上,采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理,通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明,运用该技术能显著提高
- 探索未来计算的新篇章:量子++(Quantum++)
傅尉艺Maggie
探索未来计算的新篇章:量子++(Quantum++)qppModernC++quantumcomputinglibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qpp/qpp项目简介Quantum++是一个现代化的C++通用量子计算库,专注于模板头文件的设计。这个库采用C++17标准编写,依赖性极低,仅依赖于高效能的线性代数库Eigen3和可选的OpenMP并行处
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障(二)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发windows
同步图形处理器旨在并行执行尽可能多的工作。任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。在执行屏障之前,屏障必须等待所有前面的命令SyncBefore范围完成。同样,屏障必须阻止所有后续的SyncAfter范围,直到屏障完成。D3D12DDI_BARRIER_SYNC指定GPU工作相对于屏障的同
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介(1)为什么使用GPU加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而GPU拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务,GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。(2)Matlab的GPU支持功能依赖:需安装ParallelComputingToolbox(并行计算工具箱)。硬件要求:支持CUDA的NVIDIAGPU(如Tesla、GeForc
- pytorch中的DataLoader
朋也透william
pytorch人工智能python
在PyTorch中,DataLoader是一个工具类,用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作,是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本,并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用:Dataset:定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader:负责从D
- 智能体平台架构深度剖析:从底层到应用的全链路解析
人工智能
在当今人工智能飞速发展的时代,智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施,其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构,能够高效整合各类资源,实现智能体的灵活构建与稳定运行,为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基:基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中,GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑,确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS(对象存储服务)则如同智能体的“
- 【APM】Loki日志多行显示
运维归一
DevOpsAPMloki日志并行
上一篇文章我们搭建了Alertmanager和Loki,接下来我们来实现日志并行显示专栏:https://blog.csdn.net/zhanremo3062/category_12552674.html我们只需要修改Promtail服务的配置文件即可multiline:#RE2正则表达式,如果匹配将开始一个新的多行日志块#这个表达式必须被提供firstline:#解析的最大等待时间(Godura
- 当大模型训练遇上“双向飙车”:DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
来自于狂人
人工智能gpu算力算法系统架构
前言在大模型训练中,传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制,导致GPU利用率不足60%,成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构,通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计,将前向与反向传播拆解为“对称轨道”,使GPU可“边读边写、边算边传”,将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术,其显存占用仅为传统方法的1/8,GPU利用率提升至92%,单epoch训练时
- 前端数据模拟利器 Mock.js 深度解析
2501_91133317
前端javascript开发语言
写在前面:宝,我手里有个长期项目,考虑接私活的可以看看我GitHub!https://github.com/ccy-233/coder2retire前端数据模拟利器Mock.js深度解析一、Mock.js核心价值1.1为何需要数据模拟前后端并行开发加速接口文档驱动开发异常场景模拟测试演示环境数据构造1.2Mock.js核心能力//典型数据生成示例Mock.mock('/api/user',{"us
- 【31】单片机编程核心技巧:Switch驱动多任务跑马灯
智木芯语
【编程技巧】单片机嵌入式硬件#STC8#STM32
【31】单片机编程核心技巧:Switch驱动多任务跑马灯七律·双驱Switch双驱控双灯,状态分治显神通。步骤变量定乾坤,定时中断显锋芒。电光石火随心转,程序逻辑自分明。单片机中真王者,一招一式定乾坤。摘要本文以STC8H单片机为例,通过Switch语句实现两路独立的跑马灯控制,系统阐述其多任务并行机制、步骤变量管理及代码实现。Switch语句通过独立的步骤变量(run_step1和run_ste
- ICC2 高效进阶:set_host_options 命令精解,数字后端设计必备!
数字后端物理设计知识库
icc2命令每日精要后端性能优化
在数字后端物理设计的战场中,效率就是生命,而ICC2的set_host_options命令就是助力各位工程师和学子们快速提升效率的神器!今天就带大家深入探索这个命令的奥秘,让复杂的配置变得轻松简单。一、set_host_options的核心价值这个命令专注于多核处理的灵活配置,无论是多线程、分布式处理还是并行任务执行,它都能轻松驾驭。通过精准定义主机资源、核心数以及提交协议等关键参数,工程师们可以
- SOVD-Service Oriented Vehicle Diagnostic
诊断协议那些事儿
诊断协议那些事儿经验分享车载系统
文章目录前言一、SOVD是什么二、SOVD的设计目的三、应用场景四、SOVD架构前言随着自动驾驶技术的发展,车辆配置变得越来越复杂,车载软件也在迅速增长:基于HPC(高性能计算机)、异构操作系统、大量并行进程及其依赖关系的新架构也给诊断工作带来了重大挑战。诊断的重点从识别硬件错误逐渐扩展到分析软件问题,因此带来了巨大的挑战。因为车辆的内容是动态变化的,同时当诊断通信被用于控制车辆复杂的更新过程时,
- Webpack 前端性能优化全攻略
北辰alk
前端vue前端webpack性能优化
文章目录1.性能优化全景图1.1优化维度概览1.2优化效果指标2.构建速度优化2.1缓存策略2.2并行处理2.3减少构建范围3.输出质量优化3.1代码分割3.2TreeShaking3.3压缩优化4.运行时性能优化4.1懒加载4.2预加载4.3资源优化5.高级优化策略5.1持久化缓存5.2模块联邦5.3性能分析6.优化效果验证6.1构建速度分析6.2性能监控7.最佳实践总结7.1优化策略7.2持续
- DeepSeek 发布开源第二弹!让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】
碣石潇湘无限路
开源架构llamaai
摘要:本文将针对DeepEP项目进行深入浅出的功能解析与设计分析,并在此基础上提出一些潜在的优化思路。本报告分为三个主要部分:功能解析、创新设计点、可能的优化方案。为了便于理解,文中会适度引用部分代码片段或函数接口说明。一、功能解析DeepEP旨在为MoE(MixtureofExperts)及其专家并行(Expert-Parallel)场景提供高效的通信库,核心功能包括:分发(Dispatch):
- php openssl tls1.2,openssl建立tls1连接过程(s->state的变化过程)
开源故事
phpopenssltls1.2
以下是调用openssl建立tls1连接过程中,openssl内部对握手阶段的处理过程,可以对照抓包观察以下服务端和客户端是并行进行的,只是需要接收对端消息时才会进入等待状态.为方面理解,所以将客户端和服务端的处理按顺序排好.具体的状态转换代码请见:server端/ssl/s3_srvr.c的ssl3_accept方法client端/ssl/s3_clnt.c的ssl3_connect方法clie
- 从图形处理到通用计算的进化之路
绿算技术
GPU架构介绍科技gpu算力
图形处理单元,作为现代计算机中不可或缺的一部分,已经从最初的图形渲染专用处理器,发展成为强大的并行计算引擎,广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。本文将深入探讨GPU架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。GPU架构的演变:从固定功能到可编程流水线早期的GPU采用固定功能流水线架构,专为图形渲染任务而设计。这种架构将图形渲染流程划分为一系列固定的阶段,例如顶点处理、光栅化、纹
- 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。