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- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
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金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】
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,我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值等。同时,我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子,如成交量、市盈率、市净率等,并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程,我们进一步扩展了数据集,提高了模型的输入质量。在模型构建方面,我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能,能够捕捉数据中的长期依赖关系,这对于股票价格走势的预测至关重要
- Domain Name System
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目录一.BasicFunction&BriefHistory二.从数据库层面理解DNS2.1DomainNamespace&ResourceRecord2.2DNSserver2.3DNSresolver三.从协议层面理解DNS3.1DNSserver正确解析domainname返回IP地址的方法3.1.1递归方法解析域名3.1.2迭代方法解析域名3.2DNSserver提高域名解析效率的缓存机制
- 利用python实现小提琴图的代码
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importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn内置的鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格,可选,这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图,以'species'为分类依据,绘制'sepal_length'特征的小提琴图#可以根据实际需求更改x和
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一、现象FPGA从RAM中读取DAC数据后,出现偶尔从RAM读错数据的情形,有时候修改一些代码后又不出现该错误的二、分析根据这个现象应该是时序引起的,需要做实验定位问题是写数据有误还是读数据有误,最后通过实验分析是写数据有误。三、手撕代码发现写数据到ram中,有两个信息跨时钟且都是写信号,会出现类似“竞争与冒险”的错误,因为有个是先写另外一个是后写,但是这两个信号同时置为“1”,且跨时钟域,又时写
- 【数据序列化协议】Protocol Buffers
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一、为什么需要序列化?数据跨平台/语言交互:不同编程语言(如Java、Python、Go)的数据结构不兼容,序列化提供统一的数据表示。例如:Java的HashMap和Python的dict需转换为通用格式(如JSON、Protobuf)才能通信。网络传输优化:原始内存中的对象包含指针、元数据等冗余信息,无法直接传输。序列化后数据体积更小,减少带宽占用,提升传输效率。持久化存储:将对象转换为字节流或
- pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图
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小提琴图类似于箱形图,除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框,如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样,小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。事实上,虽然箱形图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计量,但小提琴图显示了数据的完整分布。importmatplotlib.p
- pythonmatplotlib绘图小提琴_python 箱线图和小提琴图
奥利奥东
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱形图绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。箱形图的绘制主要包含六个数据节点,需要先将数据从大到小进行排列,然后分别计算出它的上边缘,上四分位数,中位数,
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phpcmsV9版本存在SQL注入漏洞,漏洞复现如下0x00以GET方式访问如下链接,得到返回包里mvbpqw_siteid值:http://127.0.0.1/index.php?m=wap&c=index&a=init&siteid=10x01构造SQL语句,将0x00中的mvbpqw_siteid值代入下面链接,以POST方式发起请求0x02将0x01步中的json值代入下面链接中,以POS
- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
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GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- 腾讯 tRPC-Go 教学——(5)filter、context 和日志组件
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本文咱们来介绍一下在tRPC中的filter机制、context用法,以及在相关机制上可以实现的tracinglog能力。说实话,这一部份是我个人最不喜欢的tRPC的实现模式,不过这不妨碍咱们使用它——只要把它封装成让人更为舒服的模式也未尝不可。系列文章腾讯tRPC-Go教学——(1)搭建服务腾讯tRPC-Go教学——(2)trpcHTTP能力腾讯tRPC-Go教学——(3)微服务间调用腾讯tRP
- 分库分表全解析:从原理到实战,破解亿级数据存储难题
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一、为什么需要分库分表?随着业务规模的增长,单库单表逐渐暴露出性能瓶颈:数据量过大:单表存储超过1亿条数据时,查询效率显著下降。并发压力高:单一数据库的QPS(每秒查询数)难以支撑高并发场景。维护困难:备份、恢复等运维操作耗时增加,影响业务连续性。典型问题场景:电商订单表日增百万数据,单表无法支撑。用户行为日志表年增数十TB,存储成本飙升。实时风控系统要求毫秒级响应,传统架构难以满足。二、分库分表
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- 编程题-连接两字母单词得到的最长回文串(中等)
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题目:给你一个字符串数组words。words中每个元素都是一个包含两个小写英文字母的单词。请你从words中选择一些元素并按任意顺序连接它们,并得到一个尽可能长的回文串。每个元素至多只能使用一次。请你返回你能得到的最长回文串的长度。如果没办法得到任何一个回文串,请你返回0。回文串指的是从前往后和从后往前读一样的字符串。解法一(贪心+哈希表):根据回文串的定义,回文串可以由奇数或者偶数个words
- LLaMA-Factory|微调大语言模型初探索(3),qlora微调deepseek记录
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前言 上篇文章记录了使用lora微调llama-1b,微调成功,但是微调llama-8b显存爆炸,这次尝试使用qlora来尝试微调参数体量更大的大语言模型,看看64G显存的极限在哪里。1.WhyQLora?QLoRA在模型加载阶段通过4-bit量化大幅减少了模型权重的显存占用。QLoRA通过反量化到BF16进行训练,在保持计算精度的同时,进一步节省显存和提高效率。QLoRA在加载、训练、以及权重
- DeepSeek 与网络安全:AI 在网络安全领域的应用与挑战
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今数字化时代,网络安全已成为国家、企业和个人面临的重要挑战。从传统的病毒、木马攻击,到高级持续性威胁(APT)、零日漏洞和供应链攻击,网络威胁的形式日益复杂。与此同时,人工智能(AI)技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案,而DeepSeek作为AI领域的新兴力量,也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型(LLM)加强网络安
- python绘图之回归拟合图
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回归拟合图在数据分析中具有重要作用,它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系,还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值,以及用于模型比较和结果展示。importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个示例数据集#假设我们有一些鱼的重量和高度数据data={'Weight':[100,150,200,250,3
- python绘图之密集散点图
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密集散点图主要目的是生成一个可视化图表,展示insurance数据集中bmi(身体质量指数)和charges(医疗费用)之间的关系,并通过不同的维度对数据进行分组和区分,以便更清晰地观察数据的分布和特征。importseabornassns#导入Seaborn,用于绘图importmatplotlib.pyplotasplt#导入Matplotlib,用于显示图表importpandasaspd#
- 【Qt学习】| 如何使用QVariant存储自定义类型
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QVariant是Qt框架中的一个通用数据类型,可以存储多种类型的数据,主要作用是提供一种类型安全的方式来存储和传递不同类型的数据,而不需要显示地指定数据类型。QVariant提供了诸多构造函数可以非常方便地对基础数据类型(如:intdoubleboolQStringQTimeQSize)进行转换,具体可在帮助文档中查阅。那么,如何对自定义类型的数据进行转换呢?方法1:voidsetValue(c
- 第2章:如何基于LangChain4j实现聊天记忆
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本章主要介绍基于LangChain4J如何实现聊天记忆的功能,解决大模型无状态下有上下文的聊天1.聊天记忆(ChatMemory)的介绍手动管理和维护ChatMessage(聊天消息)是繁琐的。因此,LangChain4j提供了一个ChatMemory抽象概念,以及多种现成的实现方式。ChatMemory可以作为独立的低级组件使用,也可以作为高级组件(如AI服务)的一部分。ChatMemory充当
- DNS (Domain Name System) - 域名系统
dlz0836
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DNS(域名系统)是互联网中的一个关键系统,负责将人类易于记忆的域名(如www.example.com)转换为计算机能理解的IP地址(如192.168.1.1)。DNS使得我们不需要记住一长串数字的IP地址,而只需使用简洁的域名即可访问网站或网络服务。一、DNS基本概念1.域名(DomainName)域名是互联网中标识一个特定计算机或网络服务的名称,分为多个级别。最常见的顶级域名(TLD)包括.c
- 【STM32 基于PID的闭环电机控制系统】
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STM32基于PID的闭环电机控制系统目录STM32基于PID的闭环电机控制系统一、PID算法在STM32F103C8T6中的实现思路二、代码实现与解释三、PID算法的调试与优化四、总结一、PID算法在STM32F103C8T6中的实现思路基本概念•目标:通过PID算法调节电机的转速,使其保持恒定或按照给定的曲线变化。•硬件配置:○STM32F103C8T6作为主控制器。○电机驱动模块(如L298
- C#中级教程(2)——走进 C# 面向对象编程:从基础到进阶的深度探索
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一、为什么选择面向对象编程在软件开发的演进过程中,随着程序规模和复杂度的不断增加,传统的编程方式逐渐暴露出局限性。面向对象编程应运而生,它就像是一位智慧的组织者,将程序中的功能进行模块化划分。每个模块各司其职,提供特定的功能,而且这些模块相互独立。这种模块化编程极大地提升了代码的可维护性和可扩展性,为开发者带来了诸多便利。例如,在一个电商系统中,用户管理、订单处理、商品展示等功能模块可以各自独立开
- C 编程语言时使用的特定术语和概念的定义
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C程序是一系列包含声明的文本文件(通常是头文件和源文件)。它们经过翻译成为可执行程序,在操作系统调用其主函数时执行(除非它本身就是操作系统或其他独立程序,在这种情况下,入口点是由实现定义的)。C程序中的某些单词具有特殊含义,它们是关键字。其他词可以用作标识符,用来标识对象、函数、结构体、联合体或枚举标记、其成员、类型定义名称、标签或宏。每个标识符(宏除外)只在程序中称为其作用域的部分有效,并属于四
- 《A Philosophy of Software Design》(《软件设计的哲学》)适合成熟的软件开发工程师阅读,增长功力
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《APhilosophyofSoftwareDesign》(《软件设计的哲学》)由JohnOusterhout所著,该书聚焦于软件设计的核心原则与方法,旨在帮助开发者创建更易于维护和扩展的软件系统,下面从核心思想、主要内容和关键启示几方面进行总结:###核心思想软件设计的主要目标是管理复杂度,复杂的软件会使开发和维护变得困难,增加成本和风险。通过良好的设计原则和方法可以降低复杂度,提高软件的可维护
- OpenCL 函数clSetKernelArg()返回错误值CL_INVALID_ARG_SIZE分析和理解
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OpenCLSpec网址:TheOpenCL™Specification(khronos.org)根据spec中查询到函数clSetKernelArg()返回错误值CL_INVALID_ARG_SIZE定义如下,下面展开分析。1.clSetKernelArg()函数原型如下cl_intclSetKernelArg(cl_kernelkernel,cl_uintarg_index,size_targ
- fseek、ftell、rewind、feof、perror
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笔记
intfseek(FILE指针,偏移量,文件文件起始位置指针)功能:以当前位置为起点,根据偏移量来调整文件指针偏移量是字节数文件起始位置指针可以设置为:SEEK_CUR当前位置、SEEK_END末尾位置,SEEK_SET起始位置ftell(文件指针)功能:返回文件指针相对于起始位置的偏移量rewind(文件指针)功能:让文件指针回到文件的起始feof(文件指针)功能,当文件结束时判断文件是读取失败
- 泷羽sec---超文本协议与内外网划分
是山然呀
泷羽sec--红队从0到1安全
http协议HTTP协议概述HTTP(HyperTextTransferProtocol)是用于分布式、协作式和动态Web的核心通信协议。它定义了浏览器和Web服务器之间如何传输超文本或文件。HTTP是一个无状态协议,这意味着每个请求和响应都是独立的,不依赖于前后请求的状态。HTTP版本HTTP/0.9互联网发展初期,对网页的需求较为简单,主要是纯文本内容的传输。http/0.9特点:1.只支持G
- 红队-网络基础(上-超文本协议与内外网划分)
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网络
声明通过学习泷羽sec的个人空间-泷羽sec个人主页-哔哩哔哩视频,做出的文章如涉及侵权马上删除文章笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负一.http协议简介HTTP协议是HypertextTransferProtocol(也称为超文本传输协议)的缩写,是用于从万维网(www:worldwideweb)服务器传输超文本到本地浏览器
- 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
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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
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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。
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- 系统负载剧变下的管控策略
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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
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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:
$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)
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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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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。