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Anitalin00
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- 深入了解国外代理IP地址和端口的应用与优势
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国外代理IP地址和端口是用于在网络上隐藏真实身份的重要工具。它们通过中转服务器来实现数据传输,从而使用户能够在浏览网页时保持匿名。使用国外代理IP地址和端口,不仅可以保护个人隐私,还能访问一些特定地区的内容,这在某些情况下尤为重要。这种技术的广泛应用,使得许多用户在日常生活中都能享受到更为安全和便捷的网络体验。什么是国外代理IP地址和端口?简单来说,国外代理IP地址就是一个位于其他国家的服务器的网
- 2025年网络安全(黑客技术)三个月自学手册
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
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flutter环境搭建mac版Flutter中文网Flutter原理及美团的实践背景Flutter的目标是使同一套代码同时运行在Android和iOS系统上,并且拥有媲美原生应用的性能,Flutter甚至提供了两套控件来适配Android和iOS(滚动效果、字体和控件图标等等),为了让App在细节处看起来更像原生应用。在Flutter诞生之前,已经有许多跨平台UI框架的方案,比如基于WebView
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项目总结本教程带大家一起实现了一个TodoList程序,包含基础的增删改查功能,和用户登录认证。这也是Web开发中最常见的需求。我画了一张思维导图,帮助你从宏观的角度来概览TodoList程序,加深你对Web开发的理解。TodoList项目整体思路参考MVC设计模式。有意设计utils/目录专门用来存储一些工具方法,这些工具方法通常比较独立,尽量不从外部模块导入依赖,其他模块需要某个工具方法时从u
- 如何训练LLM“思考”(像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析
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2024年9月,OpenAI发布了它的o1模型,该模型基于大规模强化学习训练,赋予了它“高级推理”能力。不幸的是,他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而,今天,DeepSeek(一个AI研究实验室)成功复现了这种推理行为,并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中,我将讨论这一创新背后的关键思想,并描述它们在底层是如何运作的。一台会思考的笔记本电脑OpenAI的o1模型标志着训练大语言模
- 使用Python编写你的第一个算法交易程序
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背景Background最近想学习一下量化金融,总算在盈透投资者教育(IBKRCampus)板块找到一篇比较好的算法交易入门教程。我在记录实践过程后,翻译成中文写成此csdn博客,分享给大家。如果你的英语好可以直接看原文。原文在数据准备阶段,采用了pandas_datareader.data读取网络数据,实际中出现了很多问题,我换成了yfinance。可以参考文末完整代码。参考资料:https:/
- 用 Python 撸一个 Web 服务器-第7章:重构——更好的组织代码
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通过前几章的学习,我们完成了TodoList程序的todo管理部分,实现了对todo的增、删、改、查基本操作,这也是几乎所有Web程序都具备的功能。我们当然可以按照目前的思路继续来实现用户管理部分,在models.py中编写用户相关的模型,在templates/目录下新建用户相关HTML,在controllers.py中编写用户相关的视图函数。但是,随着新功能的加入,把不同功能的代码都写在相同的文
- Docker技术学习指南:从入门到实践
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引言Docker是一款开源的应用容器引擎,起源于2013年,基于Go语言开发,并遵循Apache2.0协议进行开源发布。它的出现是为了解决软件交付过程中的“环境一致性”问题,通过将应用及其依赖打包成可移植、轻量级的容器(Container),确保应用在任何地方运行都能得到一致的行为和性能。一、Docker基础概念与安装:Docker基础概念1.镜像(Image)镜像是Docker容器的构建块,它是
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
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自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
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HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
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在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- 常见Linux命令
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第八章常见Linux命令学习目标1熟练文件目录类命令2熟悉用户管理命令3熟悉组管理命令4熟练文件权限命令5熟悉搜索查找类命令6熟练压缩和解压缩命令7熟练进程线程类命令8了解磁盘分区类命令第一节文件目录类命令(1)pwd打印当前目录的绝对路径(printworkingdirectory)基本语法pwd(功能描述:显示当前工作目录的绝对路径)案例实操显示当前工作目录的绝对路径[root@hadoop1
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MICMIC-IV查询策略(实际查询SQL例子注释)说明通过注释学习MIMIC官方的查询语句,总结MIMIC数据库的结构和查询特点。内容:SQL语言和mimic-iv数据库的结构目的:通过学习mimic数据库的数据格式,方便查询mimic数据库;学习mimic数据库的组织形式,也能够建立并查询自己的数据库概念和特点:本文的许多概念和对mimic数据库的认识来源于:[1]WangS,Mcdermot
- AI 诊疗是经验医学还是循证医学?
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随着deepseek的爆火,以及AI诊疗个案的肯定,似乎医生和患者都已经接受了AI在医学诊疗上的应用。人类诊疗模式存在经验医学和循证医学两种,那AI的诊疗是经验医学还是循证医学呢?一、AI诊疗经验医学还是循证医学?AI进行诊疗与经验医学、循证医学都有一定关联。经验医学角度经验医学主要依靠医生个人的临床经验来进行疾病的诊断和治疗决策。AI在一定程度上可以模拟经验医学。通过对大量医疗数据的学习,这些数
- 2.17 滴滴后两道笔试题目分析
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第一题和第二题比较简单,这里不做分享第三题相当于是一个特殊的等比数列,对这个等比数列求一下求和公式,然后当n趋于无穷时可以化掉一些项数,然后求和即可第四题通过差分可以求出每个房子需要经过的次数,然后比较是要买这个房子还是交租金即可。关注我,不定时更新各类笔试题目,有任何其他笔试题目辅助需要的可以私我~
- JAVA基础知识总结(2025速通)三
剑走偏锋o.O
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文章目录前言final关键字1、修饰属性或者局部变量【掌握】2、方法【掌握】3、类【掌握】4、应用场景【理解】1、常量2、修饰属性3、修饰局部变量4、修饰方法5、修饰类Object类详解1、常用方法【掌握】2、了解的方法【了解】3、学习反射之后要掌握的方法【了解】4、学习线程之后要掌握的方法【了解】字符串处理类1、java.lang.String类的使用【掌握】2、正则表达式【了解】3、Strin
- 1分钟彻底搞懂“高内聚,低耦合”
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目录1.高内聚低耦合:2.生活类比理解耦合与内聚2.1高内聚情况2.2高耦合情况2.3低耦合情况3.程序开发中耦合的影响3.1高内聚示例3.2低耦合示例1.高内聚低耦合:一句话说明,每个模块只管自己的事,并且尽量不依赖其他模块。两句话说明,具体一点:高内聚:一个模块集中做好一件事,所有相关的代码都在一起。低耦合:不同模块之间的联系尽量少,修改一个模块不会影响其他模块。2.生活类比理解耦合与内聚我们
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- AWS Solutions Architect Associate 备考大纲
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脑子一热决定学个AWS的证书。以下是Lynda.com的培训课程给出的学习大纲,我参考了一下别的学习资料,感觉靠谱,于是整理出来贴在这里。太长不看版:AWS最主要的4个服务类别是Storage,Compute,Database和Network。其中Storage和Compute的各项服务是SolutionsArchitect考试的重中之重。EC2和IAM估计是考的最多的。下面给出各个服务类别的考试
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基础效果:前端安装并引入canvas-confetti包如有问题请使用满血版DeepSeek/国内直连GPT/Claude解答1.安装npminstall--savecanvas-confetti2.在前端代码中引用importconfettifrom'canvas-confetti';2.在前端代码中使用把下面这个直接放到你的函数里面,调用即可,调用时机由自己控制,比如成功状态或者其他时机con
- DeepSeek的无限可能:探索前沿AI技术在多领域的应用
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引言2023年,全球人工智能产业规模突破万亿美元大关,一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。在这场变革的浪潮中,中国AI企业深度求索(DeepSeek)以其独特的“问题驱动型”技术路径,悄然构建起覆盖科研、医疗、金融、教育等领域的智能生态系统。第一章技术底座:重构AI核心范式1.1MoE架构的颠覆性创新传统Transformer模型面临参数爆炸与能耗困境,Deep
- 0.1 量海航行:量化因子列表汇总(持续更新)
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量海航行:从技术指标到因子库目录量海航行:从技术指标到因子库1.专栏描述2.因子列表1.专栏描述一个开源的量化因子项目,通过Python实现和标准化处理,将各类技术指标转化为可用因子。不止于因子计算,后续更有因子评估、优化与集成,助您构建专业量化交易系统。持续更新中,让我们一起探索量化交易的无限可能!2.因子列表点击以下名称可直接跳转指定因子文章,若无法跳转则尚未发布。因子名称因子简述重叠因子用于
- DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全:全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例
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DeepSeekR1模型企业级应用AIGC安全
DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查:技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构(此处展开约1500字的技术原理说明,涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件)二、核心实施步骤与代码实现1.文本内容预处理模块importrefromdeepseek_nlpimportTextCleanerdeftext_preprocessing(text):#特殊字符过滤cleaner
- 【Elasticsearch】`nested`字段
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Elasticsearch的`nested`字段是一种强大的数据类型,用于处理嵌套对象数组,允许将每个对象独立索引和查询。以下是关于`nested`字段的详细说明:1.`nested`字段的定义`nested`字段是`object`数据类型的特殊版本,允许将对象数组索引为独立的隐藏文档。这使得每个嵌套对象可以独立于其他对象进行查询。例如:```jsonPUT/blog-posts{"mapping
- 机器学习基本库之Pandas
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Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库,遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息,下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
- 架构设计之服务分级
你一身傲骨怎能输
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架构设计之服务分级具体游戏案例详细分析过程架构设计之服务分级具体游戏案例详细分析过程在游戏开发中,架构设计和服务分级是确保游戏稳定性、可用性和用户体验的关键因素。以下是一个具体的游戏案例分析过程,展示如何进行服务分级和架构设计。案例背景假设我们正在开发一款大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG),该游戏包含多个模块和服务,如用户认证、游戏逻辑、实时聊天、支付系统和数据存储等。为了确保游戏的高可用性
- 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
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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
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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();
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- 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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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
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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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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)
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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。
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
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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。
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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:
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待安装完毕后选择默认Java.
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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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/**
* 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。