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人工智能服务器处理器的全新定义两大头部品牌旗舰款的王者之争！云储存cpu_云服务器处理器_企业服务器处理器
一、旗舰处理器架构解析IntelXeon6900系列代表着英特尔在服务器处理器领域的最新成果，采用增强版Intel7制程工艺打造。该系列最高配置56个物理核心，通过超线程技术支持112个逻辑线程，在处理多线程任务时展现出卓越的性能表现。内存子系统方面，支持8通道DDR5-4800内存配置，最高可扩展至4TB容量，为内存密集型应用提供了充足带宽。特别值得一提的是其集成的AMX高级矩阵扩展指令集，这项
院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架 Allen_Lyb 医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
医疗AI：从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天，医疗人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”，医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经，医疗AI的应用多集中在某一特定环节，比如利用深度学习算法分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率，但随着医疗行业对AI技术
python--自动化的机器学习（AutoML） Q_ytsup5681 python 自动化机器学习
自动化机器学习（AutoML）是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法，旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下：1.自动化的概念：自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化，从最初的物理机械到后来的数字程序控制，再到现在的人工智能和机器学习，自动化已经渗
人人皆有神功：AI如何改变程序员的江湖地位？ nbsaas-boot 人工智能大数据
在人类的历史中，每一次技术革命都重新洗牌了社会的力量结构：工业革命带来机器力量的爆发，信息时代成就了程序员的黄金时代。而如今，随着通用人工智能（AGI）和大模型技术的突飞猛进，我们正在步入一个**“人人皆有神功”的AI江湖时代**。当AI成为每个人的智能助手，编程是否还重要？程序员将何去何从？本文将以“武林江湖”的隐喻，探索AI时代的技术平权与社会重构。一、技术平权真的来了吗？过去，程序员之所以被
大型语言模型的智能本质是什么 ZhangJiQun&MXP 教学 2021 论文 2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统，数据驱动的语言模拟系统，其价值在于高效处理文本任务（如写作、翻译、代码生成），而非真正的理解与创造大型语言模型（如GPT-4、Claude等）的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统，其核心能力源于对语言规律的深度学习，但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析：一、智能本质的核心特征统
渣土车识别漏检率高？陌讯算法实测降 90% 2501_92487936 目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中，渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示，采用传统方案时，日均漏检率高达23%，由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析：从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型（如FasterR-CNN），其核心缺陷在于：特征
复杂场景检测老翻车？陌讯算法实测提升 40% 2501_92453489 算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中，工程师常面临棘手问题：传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下，漏检率高达20%以上，泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新，正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析：从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入，在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例，其区域提议网络（RPN）
深度学习超参数优化（HPO）终极指南：从入门到前沿
摘要：在深度学习的实践中，模型性能的好坏不仅取决于算法和数据，更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化（HyperparameterOptimization,HPO）的综合性指南，旨在带领读者从最基础的概念出发，系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法，并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者，都能从中获得宝贵的见解。第一部分：夯实基础——HPO的核心概念1
工业大模型应用报告：新机遇、挑战与未来展望花生糖@ AIGC学习资料库大模型人工智能应用扩展屏应用开发 AI 机器学习
大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述：大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代，推动技术创新和应用。大模型有望成为驱动工业智能化的引擎，提高研发效率、拓展生产制造智能化应用边界、提升经营管理水平。大模型应用落地需要深度适配工业场景，解决行业知识和企业特定环境的理解问题。大模型和小模型在工业领域将长期并存小模型应用呈现倒U型分布，主要集中在生产制
AI时代的弯道超车之第十七章：黄仁勋：坚持一件事，哪怕坐足冷板凳 Hebron_Deb AI时代-弯道超车-逆袭人生人工智能
在这个AI重塑世界的时代，你还在原地观望吗？是时候弯道超车，抢占先机了！李尚龙倾力打造——《AI时代的弯道超车：用人工智能逆袭人生》专栏，带你系统掌握AI知识，从入门到实战，全方位提升认知与竞争力！内容亮点：AI基础+核心技术讲解职场赋能+创业路径揭秘打破信息差+预测行业未来第十七章：黄仁勋：坚持一件事，哪怕坐足冷板凳我们终于来到了第十七章，也是这本人物传记中该领域的最后一章。前面我们讲到了李飞飞
AI+Python赋能！长时序植被遥感动态分析全攻略：从物候提取到生态评估梦想的初衷~ 土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理，到MODIS植被产品的AI辅助质量控制，以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域，展现出传统方法难以企及的技术优势
认知革命牧羊少年的时间之旅
看完人类简史后产生了一个想法，人类经过几万年的演化从采集时代，农业社会，再到工业革命和最近的科技革命，每一次的演变升级都是对传统认知的一次革新。但是我们现在的科技发展是如此的迅速，但是认知的进步却非常缓慢。克隆人，基因设计，人工智能，生化科技，量子计算等很多领域都是传统文化所无法理解和接受的，但是这些却依然有条不紊在进行中。所以人类目前急需一次认知的革命才能追上科技的脚步，不然一定会造成认知和现实
天文图像处理：星系分类与天体定位 xcLeigh 计算机视觉CV 图像处理分类人工智能 AI 计算机视觉
天文图像处理：星系分类与天体定位一、前言二、天文图像处理基础2.1天文图像的获取2.2天文图像的格式2.3天文图像处理的基本流程三、天文图像预处理3.1去噪处理3.2平场校正3.3偏置校正四、星系分类4.1星系的分类体系4.2基于特征提取的星系分类方法4.3基于深度学习的星系分类方法五、天体定位5.1天体坐标系统5.2基于星图匹配的天体定位方法5.3基于深度学习的天体定位方法六、总结与展望致读者一
深度学习——CNN（3）飘涯
前言：前面介绍了最基本的Lenet，下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图：从图中可以看出，采用双gpu训练增加LRN归一化层：本质上，这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能 copilot ai
AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词：人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要：本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析，提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念，然后详细讲解关键技术，包括自然语言处理、代码生成算法等，接着通过实际案例展示应用效果，最后讨论
AI 人工智能与 Copilot 碰撞出的火花 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战人工智能 copilot ai
AI人工智能与Copilot碰撞出的火花关键词：AI人工智能、Copilot、代码辅助、智能编程、人机协作、软件开发、技术创新摘要：本文深入探讨了AI人工智能与Copilot碰撞所产生的一系列效应。首先介绍了相关背景，包括目的、预期读者、文档结构和术语表。接着阐述了核心概念与联系，展示了其原理和架构的示意图及流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并通过Python代码进行说明。同时给出了数
微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革 MicroTech2025 量子计算算法神经网络
随着量子计算和机器学习的迅猛发展，企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下，微算法科技（NASDAQ:MLGO）成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法，突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、
微算法科技研究量子视觉计算，利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而，随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升，传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ：MLGO)研究量子视觉计算，探索量子计算与经典卷
图机器学习（13）——图相似性检测
图机器学习（13）——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务，其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是，由于这类方法在设计上具有通用性，同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上，这是网络分析的重要步骤，同时也
推荐算法召回：架构理解 Jay Kay c++推荐算法推荐算法架构算法
一、召回服务的定位与挑战召回层是推荐系统的第一道漏斗，负责从亿级候选集中筛选出千级别的相关项，其效果直接决定推荐效果的天花板。核心挑战包括：低延迟约束：需在50ms内完成海量候选检索；高召回率要求：98%的召回率需覆盖用户多样化兴趣；数据漂移应对：实时用户行为分布变化需动态适应；误杀控制：避免优质内容被过度过滤引发用户投诉。⚙️二、召回服务核心架构1.多路召回并行召回策略实现方式适用场景规则召回基
vLLM快速入门：开启高效推理与部署之旅
在如今这个人工智能飞速发展的时代，语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面，从智能聊天机器人到文本生成工具，都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目，正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案，让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM：背景与意义vLLM（VeryLargeLanguageModelInference）是一个专注于大型语言模型推
深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代，大型语言模型（LLM）的推理和部署面临着诸多挑战，尤其是当模型规模日益庞大时，如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具，为分布式推理和部署提供了多种策略，本文将详细探讨其相关技术和应用场景，希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前，明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理：如果模型能够在单个
英伟达Triton 推理服务详解 leo0308 基础知识机器人 Triton 人工智能
1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer（简称Triton，原名NVIDIATensorRTInferenceServer）是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器，专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台，能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化，即将训练好的模型通过
Java NLP炼金术：从词袋到深度学习，构建AI时代的语言魔方墨夶 Java学习资料人工智能 java 自然语言处理
一、JavaNLP的“三剑客”：框架与工具链1.1ApacheOpenNLP：传统NLP的“瑞士军刀”目标：用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战：文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器（基于词袋模型）importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在信息技术飞速发展的今天，批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力，大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件，并运行翻译程序，即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎，利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译，并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解
PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）阿牛的药铺算法移植部署 pytorch tensorflow fpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
算法学习笔记：17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域，蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithm）以其独特的随机抽样思想，成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估，从物理模拟到人工智能，蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路，结合实际应用场景与Java代码实现，并融入考研408的相关考点，穿插图片辅助理解，帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1 weixin_45677320 python 开发语言数据挖掘爬虫
基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步：加载库加载本文需要的库，如下代码所示。若库未安装，请按照python如何安装各种库（保姆级教程）_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命 lauo 人工智能 AIGC 开源前端机器人
AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命引言：AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中，人工智能生成内容（AIGC）正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示，全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元，年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后，是AI音乐技术正在打破传
盲超分的核心概念小冷爱读书数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等）盲超分的核心问题：在未知、、的情况下，从估计。2.为什么传统超分方法会失效？传统方法（如SRCNN、EDSR）假设退化是固定的（如双三次下采
java封装继承多态等麦田的设计者 java eclipse jvm c encapsulatopn
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 Math LeetCode Algorithm
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 mybatis spring 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 crawler header
@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 java spring
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 java spring
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 Google AdSense 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
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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 nohup nohup
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
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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
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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 TO Date String IE
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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。

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