- TPS62140ARGTR开关稳压器中文资料PDF数据手册引脚图功能框图参数
深圳市恒耀达电子有限公司
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TPS62140A的说明TPS6214x是一款易于使用的同步降压直流/直流转换器,此转换器针对高功率密度应用进行了优化。该器件的开关频率典型值高达2.5MHz,允许使用小型电感,利用DCS-Control拓扑技术提供快速瞬态响应。该系列器件具有3V至17V宽运行输入电压范围,非常适用于由锂离子或其他电池以及12V中间电源轨供电的系统。其输出电压为0.9V至6V,支持高达2A的持续输出电流(使用10
- MOS 管有哪几种种类型
2301_79716471
矽普单片机嵌入式硬件充电枪电源模块人工智能MOS
图3.3.1中的MOS管属于N沟道增强型。这种类型的MOS管采用P型衬底,导电沟道是N型。在vC5=0时没有导电沟道,开启电压Vcs(u)为正。工作时使用正电源,同时应将衬底接源极或者接到系统的电位上。在图3.3.1给出的符号中,用DS间断开的线段表示Vcs=0时没有导电。沟道,即MOS管为增强型。衬底B上的箭头指向MOS管内部,表示导电沟道为N型。栅极引出端画在靠近源极一侧。2.P沟道增强型图3
- 【系统分析师】-安全体系
宣晨光
系统分析师软考真题标签安全软考系统分析
考点综述(1)综合知识:包括加密密钥和公开密钥算法:计算机病毒及防治技术计算机犯罪基本概念与防范措施、入侵检测与防范、系统访问控制技术;信息删除、修改、插入和丢失;伪造与重放攻击的防止;SHA、MD5;私有信息保护。(2)案例:根据具体案例,说明在网络与分布式环境下的分布式应用系统在安全性方面需要考虑的因素。(3)论文:包括入侵检测、VPN、安全协议(IPSec、SSL、PGP、HTTPSSSL)
- 春晚观后感
平凡世界_2259
今天,到了我们盼望已久的春节,今天是大年三十,要吃团圆饭还要看春晚,虽然姐姐已经出嫁了,但每年妈妈都会给姐姐盛出一碗饺子。不用说都知道为什么。吃完团圆饭,妈妈就给了我和弟弟压岁钱,然后迫不及待地坐到电视机旁边看春晚了。一年一度的春节联欢晚会——《春节联欢晚会》,我和妈妈打开电视,把频道调到中央一台,春节晚会正好开始了。现在的晚会舞台布景真是越来越神奇了,最开始的时候,还可以随意上下变化,成为新的图
- 基于STM32设计的酒驾检测报警系统(OneNet+4G模块)(222)
DS小龙哥
智能家居与物联网项目实战stm32嵌入式硬件单片机酒驾检测酒驾监测
文章目录一、前言1.1项目介绍【1】项目背景【2】项目实现的功能【3】项目硬件模块组成1.2设计思路1.3项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【3】参考文献【4】摘要1.4开发工具的选择【1】设备端开发【2】可视化页面开发1.5系统框架图1.6系统功能总结1.7设备原理图1.8硬件实物图二、硬件选型2.1STM32开发板2.2USB下载线2.3杜邦线(2排)2.4OLED显示屏2.5Air
- 励志计划DAY85/100
春艳读书
你如何过一天,就将如何过一生。打卡周期:5月11日——8月18日(100天)2020年8月4日星期二【每日金句】人生只有走出来的精彩,没有等出来的辉煌。今日小成就:一、【学习之输入篇】1、学习微课1节。2、读书《父母就是孩子最好的玩具》第二章二、【学习之输出篇】1、思维导图1幅2、社群分享《父母就是孩子最好的玩具》第二章3、整理读书笔记1篇。三、【社群成长篇】1.晨习小组进入第65天。今天完成4个
- 大自然的女儿(214)
秭归橙子和水果
九月红这个品种橙子,比较特殊,成熟了表皮青黄不一,还有就是果肉色泽艳丽。随着成熟时间的推移,表皮黄度增多,果肉色泽也会更加艳丽。所以,没采摘发货时,我几乎都是只拍树上橙子图片。这张,算是2020九月红橙子季,拍的第一张掰开果肉图吧。再等等,果肉会更艳。九月红橙子,有的10月底就开始发货,不能说早摘,因为它10月已经成熟了。我家,一般11月下旬采摘发货,我家所有的橙子品种,都会晚一些上市。怎么说呢,
- 明天股市大盘走势预测
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明天股市大盘走势预测:今天沪深二市走出低开冲高回落窄幅震荡整理的走势,截至收盘均收出缩量小阳。盘中看,早盘上证在三十天线处获得支撑后上拉,下午在3380上方受阻回落。白酒饮料继续大涨,钢铁和农业概念涨幅居前。技术面看:沪市大盘60分钟图上的MACD指标线运行到0轴之下后没有构成大的圆弧底形态,显示大盘短线反弹暂未蓄积到持续上涨的动能;3日均线(3385点)、4日均线(3393点)和5日均线分别勾头
- 请简述Philippe Kruchten 4+1视图模型与Rational 4+1视图模型的区别和联系?
不开心不写代码!
笔记
请简述PhilippeKruchten4+1视图模型与Rational4+1视图模型的区别和联系?Kruchten4+1视图模型包括逻辑视图物理视图场景视图开发视图与标准模型的对应关系:与UML的对应关系:逻辑视图对应功能模型(静态:类图对象图动态:活动图状态图交互图)物理视图对应框架模型(静态:部署图动态:活动图状态图交互图)场景视图对应结构模型(静态:用例图动态:活动图状态图交互图)开发视图对
- 大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
我爱学AI
transformer人工智能自然语言处理深度学习大模型训练转行大模型LLM
在当今大模型迅猛发展的环境下,人工智能的应用越来越广泛。然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此,在这个AI迅猛发展的时代,掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工
- 大模型算法岗,面试百问百答,7天3个offer拿到手!
爱喝白开水a
算法面试职场和发展ai大模型大语言模型LLM大模型面试
导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型,这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点,希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点,持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
- 绘本训练营【48期】12/21阅读原创《那只深蓝色的鸟是我爸爸》
吉林48013
48013张文苹《那只深蓝色的鸟是我爸爸》文/魏捷图/何耘之我是第一次读这个故事,读前半部分时,以为故事只是为了在写浓浓的父子情。全部读完后真的很吃惊,这真的是一个好故事呀。爸爸每天每次不厌其烦的变做大鸟在飞,原来是在教自己的孩子做数学题。这样写关于辅导孩子作业的故事的想法真的太有创意了。故事中的爸爸辅导孩子,没有大喊大叫,而是细声细语。一次不明白再飞一次,今天没看清,没关系,明天再飞一次。始终是
- CentOS 7系统双网卡配置动态链路聚合(bond4)
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centoslinux运维网络shell服务器
一、应用场景在机房建设时,服务器的网卡需要配置成bond4,可以使用我下面的配置文件和脚本来进行配置,简化配置流程。bond4,即动态链路聚合,它可以将服务器上的两个物理网卡聚合为一个,两个网口逻辑成一个网口,配置一个ip地址,其中一个网口故障down掉,另一个网口仍然可以正常工作,起到一个冗余的作用,本文章只讲配置过程,大家可以搜索一下,深入学习一下链路聚合的知识。服务器操作系统为:CentOS
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 【OS】L17信号量临界区保护
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靠临界区来保护信号量,靠信号量来实现进程间的同步;同步就是进程间的走走停停;“ANDNEVERREMOVETHISEMPTYLOOOP!!!”临界区保护的三种解法面包店算法//Peterson算法:标记+轮转的结合(针对两个进程)flag[i]=true;turn=j;while(flag[i]&&turn==j);临界区flag[i]=false;剩余区//面包店算法:标记+轮转的结合(针对多个
- C语言-数据结构 无向图迪杰斯特拉算法(Dijkstra)邻接矩阵存储
Happy鱿鱼
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在迪杰斯特拉中,相比普利姆算法,是从顶点出发的一条路径不断的寻找最短路径,在实现的时候需要创建三个辅助数组,记录算法的关键操作,分别是Visited[MAXVEX]记录顶点是否被访问,教材上写的final数组但作用是一样的,然后第二个数组是TmpDistance[MAXVEX],教材使用的D数组,命名语义化较弱不太好理解,实际用途与TmpDistance一样的,用于记录算法过程中,当前顶点到达邻接
- XPER: 揭示预测性能的驱动力
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人工智能玩游戏chatgpt
敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型,或者至少理解其预测结果的能力。为了揭示不透明的AI应用,今天普遍使用了可解释AI(XAI)方法,如事后解释工具(例如SHAP,LIME),而其输出的洞察现在已被广泛理解。除了个别预测之外,我们在本文中展示了如何使用可解释性能(XPER)方法识别任何分类或回归模型的性能指标(例如AUC,R2)的驱动因素。能够识别预测模型在统计或经济性能
- 7+纯生信,单细胞识别细胞marker+100种机器学习组合建模,机器学习组合建模取代单独lasso回归势在必行!
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影响因子:7.3研究概述:皮肤黑色素瘤(SKCM)是所有皮肤恶性肿瘤中最具侵袭性的类型。本研究从GEO数据库下载单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集,根据原始研究中定义的细胞标记重新注释各种免疫细胞,以确定其特异性标志。接着通过计算免疫细胞通信网络,结合对通信网络的大量分析和通信模式的识别,对所有网络进行了定量表征和比较。最后基于bulkRNA测序数据,使用机器学习训练了枢纽通讯细胞的特定
- 那些一眼就让人惊艳的情话句子
七巷九三
图微信公众号【九三情话】01.不是在撩你,是真的想和你在一起,也不是一点点喜欢你,是好喜欢好喜欢你。02.我真的是不太会表达的人,如果你感觉到我喜欢你,再乘个二十倍,就是我真正喜欢你的程度。03.余光中先生说:月色与雪色之间,你是第三种绝色。于我而言,日月星辉之间,你是第四种难得。04.世界是个巨大的娃娃机,我隔着玻璃只想要你。05.哪有什么四季,遇见你,四季如春。06.我有三件特别重要的事,它们
- 代码随想录算法训练营第八天| 344.反转字符串 541. 反转字符串II 剑指Offer 05.替换空格 151.翻转字符串里的单词 剑指Offer58-II.左旋转字符串
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代码随想录训练营算法leetcode
Leetcode344.反转字符串思路分析:反转字符串直观思路是对称交换两端的字符,即双指针法。代码实现:classSolution{public:voidreverseString(vector&s){inti=0,j=s.size()-1;while(istr:return"".join(reversed(s.split()))Leetcode剑指Offer58-II.左旋转字符串思路分析:直
- C#排序算法新境界:深度剖析与高效实现基数排序
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算法排序算法c#算法
基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数进行比较。具体来说,基数排序有两种方法:最低位优先(LSD,LeastSignificantDigitfirst):从最低位开始,向最高位进行排序。最高位优先(MSD,MostSignificantDigitfirst):通常用于字符串的排序,从最高位开始,向最低位进行排序,且常使用递归实
- 【leetcode】最长连续序列
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数据结构与算法leetcode算法数据结构
一、题目描述给定一个未排序的整数数组nums,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:nums=[100,4,200,1,3,2]输出:4解释:最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2:输入:nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出:9二、代码思路首先,题目说没有排序的数组而且
- mysql雪花算法主键_分布式主键 SNOWFLAKE (雪花算法)
ag獭
mysql雪花算法主键
SNOWFLAKE雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法,它能够保证不同进程主键的不重复性,以及相同进程主键的有序性。在同一个进程中,它首先是通过时间位保证不重复,如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间位是单调递增的,且各个服务器如果大体做了时间同步,那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体有序的,这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如MySQL的Innodb存储引擎的主键。使
- 13.Spark Core-Spark中广播变量和累加器
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一、前述Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量。累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计。二、具体原理1、广播变量广播变量理解图image注意事项1、能不能将一个RDD使用广播变量广播出去?不能,因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。2、广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor
- 穴位贴遇水后也会黑,面对质疑我们来做个实验
有空一起玩手机
有些人质疑,你们的穴位贴遇水后也会黑,面对质疑我们来做个实验吧,让事实说话!看下面9图,不管是冷水浸泡,还是热水浸泡,都不会比一晚足底贴敷黏和黑,水里拿出来也不会有油脂,因为身体的湿气不只是水,还有混合毒素的粘稠物质,实验证明穴位贴确实有排毒去湿的效果!
- 毕设项目 基于特征熵值分析的网站分类系统实现(源码+论文)
iuidfds
毕业设计毕设
文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4各模块介绍4.1爬虫模块功能与技术4.2网页处理模块功能与技术4.3特征提取与文本特征表示模块功能与技术4.4分类器模块功能与技术5项目源码6论文目录7最后0项目说明基于特征熵值分析的网站分类系统实现提示:适合用于课程设计或毕业设计,工作量达标,源码开放1研究目的本设计对KNN算法的缺陷产生原因进行详细地分析,并针对缺陷对算法进行了引入属性熵值等一
- 机器学习和深度学习区别
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机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 嗨咯大家好
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嗨咯大家好,初来驾到,多多关照中国原油期货上线一张图给你讲明白期货是什么;5G时代新机会要来了一场颠覆性巨变将被引爆;铁总去年利润18亿5年新高收入首破万亿;滴滴顺风车再爆审核漏洞整改成效几何?;吉林松原军分区已集结官兵和职工;四川侦破特大制贩毒案摧毁跨省制贩毒通道;奥凯航空成功接收波音第9999架737飞机(图);辽宁越狱事件调查:部分监狱管理人员非在编干警;被曝“踩脑袋”执法城管队长有啥底气号
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- 精美的朝鲜画赏析
老成画里画外
图2,《月耀鸿运来》,金麟權,已故功勋艺术家、留苏画家,尺寸:34-101厘米,1995年创作。图2,韩庆宝,图2,《月耀鸿运来》,金麟權,已故功勋艺术家、留苏画家,尺寸:34-101厘米,1995年创作。图3,《香远益清》,金林权,已故功勋艺术家、留苏画家,原万寿台创作社社长,尺寸:34-51厘米,1989年创作。图1,《海天旭日》,图4,《紫阳正照》,金成德,尺寸:14-42厘米,2014年创
- 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
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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
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。