- 如何在PyCharm中删除虚拟环境
小白的程序空间
Python学习pycharmidepython
1、进入PythonInterpreters具体方法:Settings-->Project:自己命名的项目-->PythonInterpreters-PythonInterpreter下拉栏-->showall,具体步骤见下图。2、选择需要删除的python环境,具体下图所示。选择需要删除的环境-->点击‘-’号-->ok
- Python 机器学习:NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
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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
- Python 全局解释器锁 (Global Interpreter Lock - GIL)
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GIL是什么?全局解释器锁(GIL)是CPython解释器(官方、最常用的Python解释器)中的一个互斥锁(mutex)。它的核心作用是:在任意时刻,只允许一个线程执行Python字节码。这意味着,即使你的计算机有多个CPU核心,一个CPython进程中的多个线程也无法真正地并行执行Python代码。它们可以并发执行(即交替执行),但不能在同一瞬间并行运行。GIL为什么存在?GIL的存在主要是为
- 运维技术干货 — 不仅是 Linux 运维最佳实践
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- Python Gradio:快速搭建人脸识别应用
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PythonGradio:快速搭建人脸识别应用关键词:Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要:本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法,并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- Python基础-day8:迭代器和生成器的区别及其各自实现方式和使用场景
1.迭代器迭代器提供了一种惰性(lazyevaluation)获取数据的方法,使得我们能够逐步访问序列中的元素,而无需一次性加载所有数据。其主要优点包括节省内存、提高性能、支持自定义遍历逻辑等。1.1实现协议__iter__():返回自身。__next__():返回下一个元素;如果没有更多元素,则抛出StopIteration异常。注意:可迭代对象(Iterable)与迭代器不同:可迭代对象实现_
- 【day1】Python基础知识-pycharm版
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内容:IDLE介绍使用、建立python源文件、python程序格式(缩进和注释)、海龟绘图、对象的组成、栈内存和堆内存、标识符、变量安装PyCharm和AnacondaAnaconda是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。其包含的科学包包括:numpy,pandas,ipythonnotebook等
- 嵌入式学习-PyTorch(3)-day20
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transforms结构及用法transforms.yp是一个工具箱就是将一个特定格式的图片经过这个工具的到想要的变换Tensor数据类型一、transforms的使用(Python)fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=Summar
- Python初识-day3:复合类型里的序列类型、映射类型和集合类型
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目录1.复合类型初识1.1列表类型(list)1.1.1列表的创建1.1.2列表的运算1.1.3列表的访问1.1.4列表的具体示例1.1.5列表的常见API1.2元组类型(tuple)1.2.1元组的创建1.2.2元组的运算1.2.3元组不可变1.2.4元组的具体示例1.2.5元组的常见API1.3字典类型(dict)1.3.1字典的创建1.3.2字典的运算1.3.3字典的访问1.3.4字典的特性
- Django数据库迁移
番茄码
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在Django中进行数据库迁移的命令是`pythonmanage.pymigrate`。下面是一些常用的数据库迁移命令及其用途:1.`pythonmanage.pymakemigrations`:生成数据库迁移文件。当你修改了模型(Model)或创建了新的模型时,需要运行该命令来生成一个包含最新更改的迁移文件。2.`pythonmanage.pymigrate`:应用数据库迁移。运行该命令会将生成
- Django基础(一)———创建与启动
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前言从这篇文章开始,我将给大家介绍Python中的一个框架Django我将从基础开始一步一步带领大家深入了解Django框架并完成实战案例一、Django是什么?Django是一个免费、开源、高级的PythonWeb框架。它的核心目标是使开发复杂的、数据库驱动的网站变得快速、简单和安全。Django遵循“Don'tRepeatYourself”的设计哲学,强调代码复用和组件化。它奉行“包含电池”的
- 套数据分析模板(含 Python 代码和示例数据)
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一、销售数据分析模板(1-10套)模板1:月度销售趋势分析示例数据(sales_monthly.csv)月份,销售额,销量,客单价2023-01,120000,500,2402023-02,135000,550,245.452023-03,150000,600,250...Python代码importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#设置中文显示plt.
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在软件开发领域,面向对象编程(Object-OrientedProgramming,简称OOP)是一种极为重要的编程范式。它以对象为核心,通过封装、继承和多态等特性,让代码的组织和管理更加高效、灵活。Python作为一门高级编程语言,对面向对象编程提供了强大且简洁的支持。本文将深入探讨Python中面向对象编程的核心概念——类、对象和实例方法,帮助读者理解并掌握这些重要知识。一、类的概念与定义类(
- Python 线程与进程在实际项目中的问题及应对策略
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一、引言在Python编程里,线程(Thread)和进程(Process)是实现并发与并行计算的关键工具,能有效提升程序执行效率与资源利用率。然而,实际项目应用中,因二者特性及Python运行环境(如GIL,全局解释器锁)等因素,会遭遇诸多问题。本文深入剖析这些问题,并给出应对方案。二、Python线程的问题与解决(一)GIL引发的性能瓶颈Python的全局解释器锁,限制了同一进程内多个线程并行执
- Django模板——自定义过滤器
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- Django母婴商城项目实践(二)- 商城项目环境配置
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2、母婴商城项目环境配置环境配置:Python3.12解释器PycharmProfessional2025.1编辑器Django4.2(或Django5.x)MySQL8.0.28数据库1、Django框架介绍Django是一个高级的PythonWeb应用框架,可以快速开发安全和可维护的网站。由经验丰富的开发者构建,Django负责处理网站开发中麻烦的部分,可以专注于编写应用程序,而无需重新开发。
- Django母婴商城项目实践(三)- Django框架使用之电商项目配置
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3Django框架使用1、项目与应用1、创建项目操作创建项目存储目录,并切换至该路径执行创建Django项目的命令创建Django项目命令:python-mdjangostartproject项目名#切换到存储项目路径$C:\Users\blning>cdC:\ProjectManager\PythonWeb#创建Django项目$C:\ProjectManager\PythonWeb>pytho
- Python 进程间的通信:原理剖析与项目实战
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java进程通信python
在Python编程中,当涉及多进程编程时,进程间的通信(Inter-ProcessCommunication,简称IPC)是一个重要的课题。多个进程在运行过程中,常常需要交换数据、传递状态或协同工作,这就离不开进程间通信机制。本文将深入讲解Python进程间通信的原理,并结合实际项目案例,展示其在项目中的具体使用方法。一、Python进程间通信原理操作系统为进程提供了多种通信机制,Python在标
- K近邻算法【python】【sklearn】
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python近邻算法sklearn
0定义K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种基于实例的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。其核心思想是:在特征空间中,对于待预测的样本,找到与其距离最近的k个已知样本(“邻居”),根据这k个邻居的类别(分类任务)或属性值(回归任务)来决定该样本的预测结果,,常用欧氏距离公式:对于两个n维样本点xi=(xi1,xi2,...,xin)x_i=(x_{i1},x_{i2},
- python学智能算法(二十五)|SVM-拉格朗日乘数法理解
引言前序学习进程中,已经对最佳超平面的求解有了一定认识。刚好在此梳理一下:函数距离首先有函数距离F,也可以称为函数间隔F:F=mini=1...myi(w⋅xi+b)F=\min_{i=1...m}y_{i}(w\cdotx_{i}+b)F=i=1...mminyi(w⋅xi+b)几何距离然后有几何距离δ,也可以称为几何间隔δ:δ=mini=1...myi(w∥w∥⋅xi+b∥w∥)\delt
- python爬虫运行_Python爬虫杂记 - python运行js
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execjs使用有了selenium+ChromeHeadless加载页面为什么还要用execjs来运行js?selenium+ChromeHeadless必然是爬虫的一大利器,可是缺点依然存在,性能问题不可忽视。但这构不成舍弃它而不用的理由。我认为舍弃包括ChromeHeadless、PhantomJS在内的无头浏览器的原因主要有以下几点:1.页面结构改变、弹窗(一些网站的页面结构经常无规则改变
- python3 pyv8 linux,Python3.5安装PyV8
左瑶
python3pyv8linux
Python3.5安装PyV8时,报错,PyV8版本:PyV8-0.5。错误如下:C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython35Libsite-packages>pipinstallPyV8CollectingPyV8Usingcachedhttps://files.pythonhosted.or...683f439e7bdd67f95
- python 安装PyV8 和 lxml
近来在玩python爬虫,需要使用PyV8模块和lxml模块。但是执行pipinstallxx或者easy_installxx指令都会提示一些错误。这些错误有些是提示pip版本过低或者缺少vc++9.0环境,再或者一些头文件无法引用等等。我也懒得找错误解决方法。就直接下载Pyv8模块的安装包和lxml的安装包。Pyv8的安装包链接:1.针对win32+python2.7的安装包PyV8-1.0-p
- 力扣25.7.15每日一题——有效单词
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LeetCodeleetcode算法职场和发展
Description应该都能看懂吧……Solution一道简单的模拟题。按照题意枚举字符串,判断元/辅音;判断合法即可。也不知道今天的题为什么怎么淼Code(C++、Python3)C++classSolution{public:boolisValid(stringword){if(word.size()bool:iflen(word)<3:returnFalsee=f=Falseforcinw
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文章目录前言一、什么是OpenCV?二、环境准备与安装1.Python虚拟环境2.安装OpenCV3.验证安装三、读取与显示图像四、常见图像处理操作1.色彩空间转换2.图像平滑(模糊)3.边缘检测(Canny算法)4.在图像上绘制图形与文字五、视频与摄像头操作六、推荐学习路线七、参考资料前言在计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)凭借其开源、
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:PythonPyV8是一个在Python环境中执行JavaScript代码的库,基于Google的V8JavaScript引擎,实现Python与JavaScript之间的互操作性。本文将详细讨论PyV8的安装方法,包括通过pip安装和自行编译安装特定版本的步骤,以及如何在Python程序中使用PyV8执行JavaScript代码。1.PythonPyV8库介
- Pycharm开发Djnago项目部署详细教程(2021更新)
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项目部署:这里用的是非常干净的ubuntu16.04系统环境,没有使用任何云服务器,原因是因为不同的云服务器环境都不一样。我们就从零开始来完成部署。在开发机上的准备工作:确认项目没有bug。用pipfreeze>requirements.txt将当前环境的包导出到requirements.txt文件中,方便部署的时候安装。把dysms_python文件准备好。因为短信验证码的这个包必须通过将项目上
- 医疗AI与融合数据库的整合:挑战、架构与未来展望(上)
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计算机学科论文创新点机器学习facebook课程设计经验分享
在医疗AI爆发式增长的今天,单一数据库已无法满足多模态医疗数据的处理需求。本文将揭秘医疗融合数据库的核心架构,通过真实代码示例展示如何破解医疗数据整合的世纪难题。###一、医疗数据的"四维挑战"####1.多模态数据洪流```python#典型患者数据组成patient_data={"时序数据":"ECG/EEG波形(1000Hz采样)","影像数据":"CT/MRI(单次扫描2GB+)","文本
- pyQT学习笔记——Qt常用组件与绘图类的使用指南
tt555555555555
Qtpyqt学习笔记
Qt常用组件与绘图类的使用指南一、大小策略(SizePolicy)1.1大小策略概述1.2具体参数1.3其他常见策略1.4伸展值的作用二、常用组件的使用2.1QSpinBox和QComboBox示例代码2.2QDialog示例代码2.3QTableView示例代码三、QPainter类介绍3.1QPainter的使用示例代码3.2QPainter的功能一、大小策略(SizePolicy)1.1大小
- 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
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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。