- 大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁
Mr.小海
大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段（0-2年经验）：构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段（2-4年经验）：深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理：数据与任务的协同设计微调工具：参数高效适配与工程优化对齐实践：价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略：多维度协同
- Go与Python在数据管道与分析项目中的抉择：性能与灵活性的较量
真智AI
人工智能pythongo
你正在设计一个全新数据管道或启动一个分析项目，此时你或许正在思考该选择Python还是Go。五年前，这甚至不是个值得讨论的问题——你会毫不犹豫地选择Python，故事到此为止。然而，近年来Go在数据领域，尤其是在数据基础设施和实时处理方面，正逐渐被更多人采用。实际上，这两种语言都已在现代数据技术栈中找到了各自的定位。Python依然非常适合机器学习和数据分析，而Go则逐步成为高性能数据基础设施的首
- Python爬虫实战：从新浪财经爬取股票新闻的完整实现
Python爬虫项目
python爬虫开发语言数据分析php
第一部分：爬虫概述1.1什么是爬虫？爬虫是指通过程序模拟浏览器的行为，自动化地抓取网络上的数据。通过爬虫技术，能够从各种网站上提取信息，广泛应用于数据采集、数据分析、机器学习等领域。1.2新浪财经简介新浪财经是中国最大的财经信息平台之一，提供股票、基金、债券、外汇等多方面的财经新闻和数据。在股票领域，新浪财经提供了大量的股票行情、实时数据、新闻报道等信息，因此爬取新浪财经的股票新闻对于投资分析和决
- AI 智能运维，重塑大型企业软件运维：从自动化到智能化的进阶实践
AI、少年郎
人工智能运维自动化
一、引言：企业软件运维的智能化转型浪潮在数字化转型加速的背景下，大型企业软件架构日益复杂，微服务、多云环境、分布式系统的普及导致传统运维模式面临效率瓶颈。AI技术的渗透催生了智能运维（AIOps）的落地，通过机器学习、大模型、智能Agent等技术，实现从"人工救火"到"智能预防"的范式转变。本文结合头部企业实践，解析AI在运维领域的核心应用场景、技术架构及未来趋势，特别针对基础运维中流程重构、技术
- Spring AI 概述与功能简介
drebander
AI编程spring人工智能java
SpringAI是一个由Spring团队开发的开源框架，旨在为人工智能（AI）和机器学习（ML）提供一个成熟且高效的开发平台。它将Spring生态系统的设计理念应用于AI开发，尤其强调模块化、可移植性以及简洁的集成。SpringAI提供了丰富的功能，涵盖从AI模型的调用到与数据库的集成等多个方面，帮助开发者构建和管理AI驱动的应用程序。1.SpringAI背景SpringAI的背景源于Spring
- 在二分类任务中如何处理包含中文的类别特征
Dush32
分类数据挖掘人工智能机器学习数据分析
在机器学习中，处理类别特征（CategoricalFeatures）是常见的任务，特别是在中文数据中，很多类别特征如省份、城市等都是字符串类型。如何将这些类别变量转换为模型可以理解的数值格式，是每个数据科学家都必须面对的挑战。在这篇文章中，我们将探讨两种常见的类别特征编码方法：astype('category')和LabelEncoder，并比较它们在二分类任务中的效果。我们以“省份”这一类别特征
- 基于用户画像的商品推荐系统
Dush32
机器学习人工智能python推荐算法
随着人工智能和大数据技术的进步，产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据，能够为广告主提供精准的用户画像，从而更高效地推荐相关产品，提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题，目的是利用用户画像进行产品推荐，预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型，通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息，来判断用户的付费行为。项目目标：本
- AI原生应用领域多租户的技术架构剖析
AI天才研究院
AI-native架构人工智能ai
AI原生应用领域多租户技术架构深度剖析元数据框架标题：AI原生应用多租户技术架构：从隔离性到智能化的分层设计与实践关键词：AI原生应用、多租户架构、数据隔离、模型共享、云原生租户管理摘要：本文系统解析AI原生应用场景下多租户技术架构的核心设计逻辑，覆盖从数据层到模型层的全栈隔离与共享机制。通过第一性原理推导，结合云原生、机器学习生命周期管理（MLOps）等技术范式，提出包含租户上下文管理、动态资源
- Python爬虫实战：批量下载小红书笔记图片的全流程技术解析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫笔记开发语言音视频github
1.引言：为什么要爬取小红书笔记图片小红书作为新兴的生活方式分享平台，聚集了大量高质量原创笔记内容，涵盖时尚、美妆、旅游、美食等多领域。笔记中的图片往往是内容的核心，批量下载小红书笔记图片，有助于：内容归档与备份数据分析与用户行为研究图像识别与机器学习训练电商推广及内容再加工但小红书对内容保护做得较好，爬取难度较高，需要结合多技术手段突破。2.小红书平台特点与爬取难点动态加载与API接口多变：页面
- 【机器学习】必会降维算法之：独立成分分析（ICA）
Carl_奕然
机器学习算法人工智能
独立成分分析（ICA）1、引言2、独立成分分析（ICA）2.0引言2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，最近胡塞武装很哇塞啊。小鱼：你什么时候开始关注军事了？小屌丝：这…还用关注吗？都上新闻了。小鱼：嗯，那你知道胡塞武装为什么这么厉害吗？小屌丝：额…当然是光脚不怕穿鞋的。小鱼：…你可真是…小屌丝：真是啥？小鱼：一个字，自己体会
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用）引言：正文：一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战：Java系统的金融炼金术四、技术前沿：Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
- 【机器学习【9】】评估算法：数据集划分与算法泛化能力评估
roman_日积跬步-终至千里
#机器学习机器学习
文章目录一、数据集划分：训练集与评估集二、K折交叉验证：提升评估可靠性1.基本原理1.1.K折交叉验证基本原理1.2.逻辑回归算法与L22.基于K折交叉验证L2算法三、弃一交叉验证（Leave-One-Out）1、基本原理2、代码实现四、ShuffleSplit交叉验证1、基本原理2、为什么能降低方差3、代码测试五、选择建议在机器学习中，评估算法的核心目标是衡量模型在“未知数据”上的表现，而不是仅
- Python day15
@浙大疏锦行Pythonday15.内容：复习日本周主要的内容是一些常见的机器学习流程以及其中的部分内容标签编码以及连续特征的处理：归一化和正态化等。图像的绘制：热力图、Shap图等的绘制超参数优化算法：网格搜索、贝叶斯以及启发式算法模拟退火、遗传算法等不平衡数据集的处理：过采样以及欠采样。
- Lecture 5：Training versus Testing
薛家掌柜的
回顾一下前四个Lecture，Lecture1讲的是找一个使得（也就是），Lecture2讲的是使得，Lecture3讲的是机器学习的分类，Lecture4讲的是让。那么，我们就有两个核心问题需要解决了。我们如何保证尽可能地靠近？我们如何使得足够小？而在这两个问题里面，假设集大小又扮演着什么样的角色？应该多大呢？如果是一个很小的，能够满足，但是可选的假设又太少了。如果是一个很大的，可选的假设很多，
- Python 生物信息学秘籍第三版（四）
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文：annas-archive.org/md5/9694cf42f7d741c69225ff1cf52b0efe译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十一章：生物信息学中的机器学习机器学习在许多不同的领域中都有应用，计算生物学也不例外。机器学习在该领域有着无数的应用，最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析（PCA）通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展，还有许多其他潜在的应
- 【机器学习&深度学习】什么是量化？
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的？二、为什么要进行量化？2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结：量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化（WeightQuantization）3.2激活量化（ActivationQuantization）3.3梯度量化（GradientQuantiz
- MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术
鱼弦
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MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节，基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法，自动识别田间杂草，为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理，包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草，实现精准施药，减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布，评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道
Python编程之道python机器学习numpyai
Python机器学习：NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词：朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要：本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理，基于NumPy实现高效的算法框架，涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战，展示如何利用向量化计算优化概率估计，解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
- 运维技术干货 — 不仅是 Linux 运维最佳实践
python算法小白
Linux
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全：书单导航页（点击右侧极客侠栈即可打开个人博客）：极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本（珍藏版)②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本（珍藏版)③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)④【Web前端】从HTML到JS到AJ
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 迁移学习让深度学习更容易
城市中迷途小书童
摘要：一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响！深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室，我们
- 股票基金量化开源平台对比
Mr.小海
开源开源金融
股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下，量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式，投资者能够迅速处理海量市场数据，制定并执行复杂交易策略，其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化，2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现，推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
- 开源基金/股票量化平台调研报告
Mr.小海
金融
开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来，随着人工智能技术的持续深化，量化交易领域迎来了深刻变革。2025年，基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现，不仅在技术层面实现突破，更在实际应用中展现出强大竞争优势，推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略，量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性，已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
- Python机器学习教程
Python机器学习教程(MachineLearningwithPythonTutorial)PDFVersionQuickGuideResourcesJobSearchDiscussionPDF版本快速指南资源资源求职讨论区MachineLearning(ML)isbasicallythatfieldofcomputersciencewiththehelpofwhichcomputersyste
- 大模型核心概念 | 嵌入模型（Embedding）、向量模型（Vector Model）
一、核心概念解析1.1嵌入模型（Embedding）作为AI领域的核心基础技术，嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量，实现语义特征的深度捕捉：文本嵌入：如将语句转换为1536维向量，使"机器学习"与"深度学习"的向量余弦相似度达0.92跨模态嵌入：支持图像与文本的联合向量空间映射，如CLIP模型实现文图互搜1.2向量模型（VectorModel）作为嵌入技术的下游应用体系，主要包含两大方向
- Python实现神经网络算法指南
代码编织匠人
python神经网络算法
Python实现神经网络算法指南神经网络是一种模拟人脑神经元结构进行信息处理的机器学习算法。在深度学习领域中，神经网络是最为强大的算法之一。Python作为一门简单易学的编程语言，也成为了许多人选择实现神经网络算法的首选语言。在本篇文章中，我们将通过Python代码来实现神经网络算法。导入必要的库为了实现神经网络算法，我们需要导入一些必要的Python库，包括numpy和matplotlib。其中
- Java云原生安全矩阵：从代码到运行时的量子级防御
墨夶
Java学习资料6java云原生安全
核心架构：SpringSecurity与Envoy的“量子态防御”基于声明式安全的“波函数坍缩”API网关的“暗物质过滤”代码示例：SpringSecurity的量子态权限控制威胁检测的“超弦理论”基于行为分析的“量子隧穿”异常检测实时日志的“引力波监测”代码示例：机器学习驱动的异常行为检测加密与密钥管理的“暗能量引擎”敏感数据的“量子态加密”密钥的“黑洞事件视界”保护代码示例：BCrypt与JW
- 入门
勤学奋进小郎君
了解机器学习标签需要通过机器学习模型判断出的结果特征机器学习模型进行判断的条件（可以是很多的变量）模型机器学习判断的工具降低损失线性回归y=mx+b其中：y指的是温度（以摄氏度表示），即我们试图预测的值。m指的是直线的斜率。x指的是每分钟的鸣叫声次数，即输入特征的值。b指的是y轴截距。2018-10-31_155803.png但是这样会对一些样本有误差，而我们的目的就是得到将误差降到最低的模型降低
- 第 20 课时：GPU 管理和 Device Plugin 工作机制（车漾）
阿里云云原生
CNCFX阿里巴巴云原生技术公开课阿里云KubernetesCNCF专家团队CNCF专家团队CNCF专家团队Kubernetes
本文将主要分享以下几个方面的内容：需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年，随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起，一场名为AI的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界，所谓AI革命从此拉开了帷幕。经过三年的发展，AI有了许许多多的落地场景，包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能，并不是
- 主流编程语言全景图：从Python到Rust的深度解析
万能小贤哥
pythonrust开发语言
2024年编程语言生态报告显示，全球开发者使用的语言数量已达260+，但真正主导行业的不到20种。本文带你穿透技术迷雾，掌握8大核心语言的本质差异。一、选择编程语言的黄金标准图表代码二、八大主流语言对比解析1.Python-通用胶水语言特性：动态类型+缩进语法丰富的库生态（20万+包）GIL全局锁限制并发适用场景：python#机器学习示例（TensorFlow）importtensorflowa
- 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。
