- 线性回归理论
狂踹瘸子那条好脚
python
###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。它的应用场景非常广泛,比如在房地产市场中,参观一个房子后,我们可以通过线性回归模型来估计房子的价格,从而决定出价。线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数,使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中,线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异,常用的损失函数包
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- muzero 算法原理
战神哥
Muzero算法是一种通用的强化学习算法,它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习,并通过回报函数来评估每一步的决策。Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络,它会对游戏的状态进行预测,预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络,它会根据当前状态预测每一步的最优决策。Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络,来提高它们的准确性,从而使得机器学到了如何玩游
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
lozhyf
工作面试学习tensorflow人工智能python
一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
- 8-项目实战-信用卡数字识别
#北极星star
Opencv图像处理框架实战opencv计算机视觉人工智能
目录(1)总体流程与方法(2)代码实现(3)识别结果(1)总体流程与方法①读取模板图像:加载包含数字模板的图像,并提取每个数字的轮廓,将它们作为模板存储。②读取输入图像:加载待识别的信用卡图像,并进行预处理。③提取数字区域:通过一系列图像处理操作(如礼帽操作、梯度计算、闭操作等)提取可能包含数字的区域。④轮廓排序与筛选:找到提取区域的轮廓,并根据轮廓的宽高比和尺寸筛选出符合条件的数字区域。⑤数字识
- 训练与优化
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习pytorch人工智能
训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差,同时为反向传播提供依据,计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。参数为reduction:'none':不对损失进行任何求和或平均,返回每个元素的损失。'mean':对损失进行平均,默认选项。'sum':对所有样本的损失进行求和。importtorchinput=tor
- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
码上飞扬
CUDA
在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
是Dream呀
pythonjava数据库
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
是Dream呀
Dream的茶话会pythonbeautifulsoup学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- python中的Pillow 有哪些常用的功能?
大懒猫软件
pillow计算机视觉人工智能python
Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库,提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码:1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。示例代码Python复制fromPILimportImage#打开图像img=Image.open("example.jpg")#显示图像img.show()#保存图像img.save("output.j
- ️ 总览:TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者
金斐茉
️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
- 探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
计蕴斯Lowell
探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- 对比度调整操作
weixin_51302377
深度学习人工智能计算机视觉算法
对比度调整是一种常见的图像处理操作,用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异,使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍:原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说,增加对比度会使亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增强图像的层次感和细节;降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀,减少图像的层次感。在数学上,对比度调整通
- Python中的GIL锁详解
_Itachi__
pythonpython开发语言
Python中的GIL锁详解大家好,今天我们来聊聊Python中一个备受争议的话题——GIL锁(GlobalInterpreterLock,全局解释器锁)。GIL锁是Python解释器中的一个重要机制,但它对多线程程序的性能影响很大,尤其是在计算密集型任务(如图像处理)中。本文将从GIL锁的原理、影响以及如何在图像处理中规避GIL锁的角度,带大家彻底搞懂这个问题!1.什么是GIL锁?GIL锁是Py
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
人工智能学习
一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
CodePatentMaster
transformer深度学习人工智能AIGC架构
本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- ColD Fusion,分布式多任务微调的协同 “密码”
人工智能
ColDFusion,分布式多任务微调的协同“密码”发布时间:2025-02-19近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进,有望提升所有基于它微调的模型性能。然而,
- 【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意,本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行,请将本教程的主体放在if__name__=="__main__":代码块中。impor
- 如何用matlab进行部分式展开_[转载]用MATLAB进行部分分式展开
麦克羊
为了方便LAPLACE反变换,先对F(s)进行部分分式展开。根据F(s)分为具有不同极点的部分分式展开和具有多重极点的部分分式展开。分别讨论。不同极点的部分分式展开:F(s)=B(s)/A(s)=num/den=(b0*s^n+b1*s^(n-1)+...+bn)/(s^n+a1*s^(n-1)+...an)在matlab行向量中,num和den分别表示传递函数分子和分母的系数num=[b0b1.
- 海康SDK中NET_DVR_CapturePicture方法截图使用心得概述
Mr1Qian
springbootjavasdkman
前言鉴于实际应用需求,我们需要通过操控云台相机来捕捉其各个角度的图像。原先采用的方法NET_DVR_CaptureJPEGPicture,虽然能够成功截取图片,但所得图片格式为JPEG,这一格式由于采用了有损压缩技术,可能在后续的图像处理工作中影响图像质量。在深入研究了SDK使用手册后,我们发现了一个名为NET_DVR_CapturePicture的方法,它能够截取BMP格式的图片。相较于JPEG
- 【深度学习入门:基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法
Bin二叉
深度学习python人工智能
目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法,省去了大量的推理过程,重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
- 《第2章 位置与姿态描述》代码
神笔馬良
人工智能
最近在学习《视觉伺服/机器人学、机器视觉与控制》,发现书中的代码运行不通顺,原因可能是matlab升级后,部分函数的参数变化了。所以需要记录错误的代码和正确的代码。第一处:为了使上述推导更形象具体,下面我们将使用MATLAB工具箱展示一些具体数值化的例子。首先用函数se2创建一个齐次变换:错误代码T1=se2(1,2,30*pi/180)报错提示:错误使用matlabshared.spatialm
- PyTorch与TensorFlow的对比:哪个框架更适合你的项目?
木觞清
pytorchtensorflow人工智能
在机器学习和深度学习领域,PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点,适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架,帮助你根据项目需求选择最合适的工具。一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架,它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同,但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch:由Facebook的人工智能研究
- OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用
雪域Code
opencv人工智能计算机视觉C/C++
OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种最优估计的算法,在众多领域有着广泛的应用,如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库,也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法,主要针对线性、高斯分布的系统。
- 遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
岁月如歌,青春不败
生态遥感目标检测cnntransformer遥感遥感影像
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
- 生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析
岁月如歌,青春不败
生态遥感数据分析碳汇生态科学涡度通量大涡模拟MATLAB
1、以涡度通量塔的高频观测数据,基于MATLAB:2、涡度通量观测基本概况:观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制:通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补:结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分:计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析:绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性:时间序列相关分析、回归分析等8、
- QT Data Visualization模块(一)
淼淼763
qt6.3c++
1、.pro文件添加模块:QT+=datavisualization2、包含头文件:#include3、Q3DBars、Q3DScatter、Q3DSurface继承QWindow类。QAbstract3DGraph是Qt框架中用于实现三维图形的抽象基类,QAbstract3DGraph提供了一组通用的方法和属性。4、每一种三维图形类对应一种三维序列(在图像处理和计算机图形学中,"图形序列"是指一
- 《大模型应用开发极简入门》随记
hoypte
人工智能
术语:自然语言处理(NLP)人工智能(AI)大预言模型(LLM)机器学习(ML)深度学习(DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型(通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词),为了提升性能引入循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
- 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。