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程序媛西米
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一、网络安全的重要性:从‘不学会被黑’到‘学会保护别人’网络安全的概念现在不再是技术圈的独立话题,它已经渗透到社会的各个领域。从个人的隐私保护、企业的数据安全,到国家的信息防护,网络安全几乎影响了每一个人的生活。无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露,还是国家间的信息战,网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以,首先要明白学习网络安全的重要性:你不仅是在学习技术,更多的是在为自己和他人的安全“筑城
- Python异步编程:从基础到高级
CarlowZJ
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前言在现代软件开发中,异步编程已经成为一种必不可少的技能。Python的异步编程模型(基于asyncio)为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务,而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能,还能简化并发代码的复杂性。本文将带你从异步编程的基础概念出发,逐步深入到高级应用,帮助你掌握Python异步编程的核心技能。一、异步编程的基础概念1.1什么是异步编程?异步编程是一种编程范式
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一只小H呀の
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代码实现自动化相关理论代码编写脚本和工具实现脚本区别是啥?代码:优点:代码灵活方便缺点:学习成本高工具:优点:易上手缺点:灵活度低,有局限性。总结:功能脚本:工具自动化脚本:代码代码接口自动化怎么做的?第一步:python+request+unittest;具体描述?第二步:封装、调用、数据驱动、日志、报告;详细举例:第三步:api\scripts\data\log\report\until…脚本
- 探索Python中的集成方法:Stacking
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在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
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我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- 跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL
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03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类DDL:数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库,表,字段)DML:数据操作语言,用来对数据库表中的数据进行增删改DQL:数据查询语言,用来查询数据库中表的记录DCL:数据控制语
- minimind2学习:(1)训练
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1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- 使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图(Violin Plot)是一种常见的数据可视化方法
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使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图(ViolinPlot)是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征,并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令在Python中安装Seaborn:pipinstallseabo
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
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Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- 使用Seaborn绘制水平小提琴图
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使用Seaborn绘制水平小提琴图水平小提琴图是一种常用的数据可视化工具,可以用于展示不同类别之间的分布情况。在Python中,我们可以使用Seaborn库的catplot函数来轻松地绘制水平小提琴图。本文将介绍如何使用Seaborn绘制水平小提琴图,并附带相应的源代码示例。首先,确保你已经安装了Seaborn库。如果没有安装,可以使用以下命令在命令行中安装:pipinstallseaborn安装
- Python文件与格式化:编程世界的“读写之道“(技术深挖版)
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一、文件操作:Python的"读写之眼"1.1文件基础哲学在计算机世界中,文件就像一本本等待翻阅的典籍。Python的open()函数如同手持放大镜,让我们能精确控制阅读和书写:#经典打开模式组合withopen("data.txt","r+",encoding="utf-8")asf:#r+模式:可读可写,文件指针初始位置在开头content=f.read(10)#读取前10个字节f.seek(
- 使用Seaborn绘制小提琴图
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使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
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1.自动化文件整理importosimportshutildeforganize_downloads_folder():download_path="/Users/YourName/Downloads"#修改为你的下载路径file_types={"Images":[".jpg",".png",".gif"],"Documents":[".pdf",".docx",".txt"],"Videos":
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在《用Python模拟2018世界杯夺冠之路》一文中,我选择从公开的足球网站用爬虫抓取数据,从而建模并模拟比赛,但是略过了爬虫的实施细节。虽然爬虫并不难做,但希望可以让更多感兴趣的朋友自己动手抓数据下来玩,提供便利,今天就把我抓取球探网的方法和Python源码拿出来分享给大家,不超过100行代码。希望球友们能快速get爬虫的技能。#-*-coding:utf-8-*-from__future__i
- 从入门到进阶:Python数据可视化实战技巧
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在数据分析和数据科学领域,数据可视化是将复杂数据以直观图形展示的重要手段。Python作为数据科学领域的首选语言之一,提供了强大的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。本文将从入门到进阶,逐步介绍Python数据可视化的实战技巧,帮助读者快速提升数据可视化能力。一、入门:Matplotlib基础Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。它
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
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统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
- python画画加粗_Matplotlib'粗体'字体 - python
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跟随thisexample:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()fori,labelinenumerate(('A','B','C','D')):ax=fig.add_subplot(2,2,i+1)ax.text(0.05,0.95,label,transform=ax.transAxes,fontsize=16,
- matplotlib使用大字体,粗线
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>matplotlib在绘图时缺省的字体和线条都有些细,所以需要加粗一下importmatplotlib.pyplotaspltdefuseLargeSize(axis,marker_lines=None,fontsize='xx-large',fontproperties=None):'''将X,Y坐标轴的标签、刻度以及legend都使用大字体
- 六种方法教你将Python源代码打包成exe
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将Python源代码打包成可执行文件(exe)是一种常见的需求,它可以使我们的程序在没有安装Python解释器的环境中运行。在本文中,我们将介绍六种常用的方法来实现这个目标,并详细说明每种方法的使用过程。cx_Freezecx_Freeze是一个用于将Python脚本打包成可执行文件的工具。它可以将Python代码和依赖的库文件一起打包,并生成一个独立的可执行文件。使用cx_Freeze的步骤如下
- Python Excel操作新玩法:从零到高手掌握openpyxl
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openpyxl是Python中一个强大的第三方库,用于操作Excel文件,它可以读取、写入和修改Excel文件,并且支持Excel文件中的样式、图表等元素。openpyxl使得在Python中处理Excel文件变得非常简单和高效。本文将从入门到精通地介绍openpyxl的使用方法,带你掌握在Python中处理Excel文件的技巧。目录安装和导入创建和保存Excel文件读取Excel文件写入Exc
- CentOS7下安装python3.8
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查看系统版本#查看系统版本cat/etc/centos-release>CentOSLinuxrelease7.2.1511(Core)uname-a>Linuxlocalhost.localdomain3.10.0-327.el7.x86_64#1SMPThuNov1922:10:57UTC2015x86_64x86_64x86_64GNU/Linux#查看python版本python-V>Py
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- Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化
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文章目录一环境准备与连接方法1.安装核心依赖库2.连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略1.StarRocks服务端优化2.Python客户端优化3.混合计算策略五完整业务场景示例1:用户转化漏斗业务场景实现代码公用表表达式(
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换个网名有点难
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在处理白名单内的多个Apps的URL链接时,可以采用以下几种方法来简化白名单的配置:1.使用reverse动态获取URL如果你在urls.py中为每个App的URL定义了名称(name参数),可以使用reverse函数动态获取这些URL,而不是硬编码路径。这样可以避免手动维护大量的路径字符串。Python复制fromdjango.urlsimportreverseclassLoginRequire
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MySQLConnector/Python允许Python程序使用符合Python数据库API规范v2.0(PEP249)的API访问MySQL数据库。MySQLConnector/Python包括对以下内容的支持:几乎所有MySQLServer提供的功能都包括MySQLServer版本5.7。Connector/Python8.0也支持XDevAPI。有关使用XDevAPI的MySQLConne
- 基于交替方向乘法(ADMM)的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载1概述上一次介绍的是用Python代码编程的,这次用Matlab代码实现。回顾见:基于交替方向乘法(ADMM)的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究(Python代码实现)摘要本文研究了峰值平均功率比(
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目录安装mysql-connector-python基本使用示例1.连接到数据库2.插入数据3.更新数据4.删除数据进阶功能1.使用事务2.批量插入数据3.使用字典游标错误处理总结mysql-connector-python是一个用于Python的MySQL数据库驱动程序,它允许Python应用程序与MySQL数据库进行交互。这个驱动程序提供了高级别的API,支持多种Python版本,并且兼容多种
- 机器臂运动控制算法工程师面试
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大厂的经验总结:一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念,并分别说明其用途。正解:已知机器臂各关节的角度(或位移),通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值,预测末端的实际位置,用于运动仿真、路径验证等,比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解:已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态,求解出各关节应处
- 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
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
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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
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
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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。