- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 大模型日报2024-06-07
赛博 AI
大模型日报人工智能AIGCGPT4oOpenAIGemini
大模型日报2024-06-07大模型资讯大规模单细胞转录组学基础模型研究摘要:大型预训练模型已成为基础模型,在自然语言处理及相关领域取得突破。本文介绍了在单细胞转录组学领域应用大规模基础模型的研究进展。MMLU-Pro:评估语言理解模型的新基准摘要:MMLU-Pro是一个增强型基准,旨在评估语言理解模型在更广泛和更具挑战性的任务中的表现。最近,大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著进展,推动了这
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 开源AI图像识别:支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储
思通数科x
人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
随着数字化转型的不断深入,图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支,能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署,支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎,专注于提供自然语言处理(NLP)、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
- 基于深度学习的对抗样本生成与防御
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁,因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类:基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息,通过细微的扰动来生成对抗样本,迫
- 德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究
Encarta1993
自然语言处理自然语言处理人工智能
自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向,旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异,这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术:多语言模型的构建,开发
- pytorch NLP自然语言处理入门一:文本表示
whyte王
pytorchNLP基础pytorch自然语言处理人工智能
开始编辑:2024/2/16;最后编辑2024/2/16教程出自:https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分:https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
- 自然语言处理常用单词
ChenVast
NLP机器学习算法理论与实战单词自然语言处理NLP
AA-not-Aquestion正反问句A-over-AA-上-A原则abbreviation缩写[省略语]ablative夺格(的)abrupt突发音accent口音/{Phonetics}重音accusative受格(的)acousticphonetics声学语音学acquisition习得actionverb动作动词active主动语态activechartparser活动图句法剖析程序ac
- 【自然语言处理】第一章绪论
Ausgelebt
智能科学与技术自然语言处理人工智能
第一章绪论文章目录第一章绪论1.什么是自然语言2.自然语言处理的定义2.1自然语言处理NLP2.2计算语言学CL2.3NLP与CL3.自然语言处理的研究内容3.1研究对象3.2研究层次3.3研究问题3.4研究内容3.4.1资源建设3.4.2基础研究3.4.3应用技术研究3.4.4应用系统4.自然语言处理的流派5.自然语言处理的挑战1.什么是自然语言自然语言:通常指人类的语言是人类的思维和逻辑的载体
- 人机交互与现代战争
人机与认知实验室
人机交互
人机交互技术在现代战争中的应用越来越广泛,它可以帮助士兵更好地完成任务,提高作战效能,减少人员伤亡。人机交互与认知在军事应用方面的进展有很多,比如:(1)虚拟现实和增强现实技术:这些技术可以为士兵提供沉浸式的训练环境,模拟各种战斗场景和任务,帮助他们提高技能和决策能力。(2)语音识别和自然语言处理:通过语音识别和自然语言处理技术,士兵可以通过语音指令与武器系统、通信设备等进行交互,提高操作效率和减
- python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统
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一、引言在信息爆炸的时代,用户生成的内容(UGC)如社交媒体、博客和论坛上的评论等,已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的情感信息,从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向,如正面、负面或中性,为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态
- NLP面试题(9月4日笔记)
好好学习Py
自然语言处理自然语言处理笔记人工智能
常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程,是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词,jieba分词支持多种分词模模式:精确模式,全模式,搜索引擎模式。1)精确模式:将句子最精确的进行切分,适合文本分析,在日常工作中最为常用;2)全模式:将句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但不能消除歧义。3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
机器学习机器学习神经网络rnn
引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
- 多模态大模型:技术原理与实战 ChatGPT的诞生
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战ChatGPT的诞生作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习在NLP中的应用1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2预训练语言模型的发展1.3.3GPT系
- 深入理解ChatGPT的模型结构和训练流程
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自然语言处理在人工智能领域中越来越受到关注,其中一个尤为重要的组成部分是语言模型。近年来,基于变换器(Transformer)的语言模型已经成为了主流。ChatGPT是一种基于变换器的语言模型,由OpenAI团队提出并开源。本文将深入探讨ChatGPT的模型结构和训练流程。ChatGPT的模型结构1.变换器编码器ChatGPT的模型结构主要分为两个部分,即变换器编码器和自回归解码器。其中,变换器编
- 亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展
热爱coding的星辰
ocr自然语言处理人工智能aws
大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术,它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式,可以理解和生成自然语言的人工智能程序。在大型语言模型中,神经网络模型可以通过学习大量的语言数据,自动提取自然语言文本中的特征和模式,以实现自然语言的理解和生成。OCR技术(OpticalCharacterRecognition)是一种广泛应用的人工智能技术,在大语言模型基础上,能够从文档或图像中提取文本、手
- 【自然语言处理】第二章现代语言学基础
Ausgelebt
智能科学与技术自然语言处理人工智能
【自然语言处理】第二章现代语言学基础文章目录【自然语言处理】第二章现代语言学基础1.语言学与人类的语言1.1现代语言学的源起及学科分支概况1.2人类语言的符号性与层级性2.语言系统及其知识模型2.1语音系统2.2词汇系统2.3句法系统2.4语义系统2.5语用系统3.语言的歧义性与创造性4.语言知识资源1.语言学与人类的语言1.1现代语言学的源起及学科分支概况语言学的人文传统:文字之学、训诂之学、音
- 一文让你搞懂什么是AI大模型
码上飞扬
人工智能大模型AI
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,特别是大模型的出现,给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别,还是自动驾驶,AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么,什么是AI大模型?它们有哪些特点和应用场景?本文将带你一探究竟。目录AI大模型的定义AI大模型的发展历程AI大模型的特点AI大模型的应用场景如何训练和使用AI大模型AI大模型的挑战与未来1.AI大模型的定义AI大模型
- 13款常用AI编程工具
liyy614
ai编程人工智能AI编程
AI编程工具的选择和使用,主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型(如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)。下面是一些广泛使用的AI编程工具合集,涵盖了从开发、训练、到部署的各个环节:JupyterNotebook定义:JupyterNotebook是一个开放源代码的Web应用程序,允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。特点和优势:支持多种编程语言,如P
- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
- 自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架
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人工智能算法python深度学习自然语言处理AIGCchatgptgpt-3gptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一,表达了高层次的机器学习计
- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- 【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named datasets
云天徽上
python运行报错解决记录numpy数据库pandas机器学习
成功解决“ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets”错误的全面指南在Python编程中,遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets这样的错误通常意味着Python解释器无法找到名为datasets的模块。datasets是一个流行的Python库,常用于加载和处理大型数据集,特别是在自然语言处理(NLP)和机器学
- 【LLM大模型】24年最新大语言模型新书!这本LLM大模型黑书你一定要学(附PDF)
会AIGC的小孩
语言模型pdf人工智能大数据大模型自然语言处理ui
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)编写的关于大语言模型(LLM)权威教程基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>!Google工程总监AntonioGulli作序,这含金量不用多说,在这里给大家强烈推荐一下这本黑书,下面直接开始介绍!这本书犹如一道闪电,照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书,更是一把钥匙,为我打开了通
- Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
liuxin33445566
transformer深度学习人工智能
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(NLP)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用,并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它摆脱了传统的
- window系统运行pytorch找不到指定的模块,报错“fbgemm.dll“ or one of its dependencies.”
weixin_44598491
笔记
安装好pytorch后,importtorch报错如下:Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\work_space\01_code\BMCourse\exercises\L2_NLP_pipeline_pytorch\annotated_code\test.py",line1,inimporttorchFile"C:\Users\ZJ\AppData\Loca
- 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。