- 什么是3D视觉无序抓取?
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d人工智能视觉检测计算机视觉c#
3D视觉无序抓取是一种结合三维视觉技术、机器人控制与智能算法的工业自动化解决方案,旨在实现机器人对散乱、无序堆放的物体进行自主识别、定位和抓取的操作。其核心是通过3D视觉系统获取物体的三维空间信息,结合路径规划与避障算法,引导机械臂完成高精度抓取任务,无需依赖预先设定的固定程序或工装夹具。以下是其关键要点:核心组成与技术原理三维视觉感知:采用3D相机(如结构光、双目视觉、ToF技术)扫描物体表面,
- 云开发微信小程序 - 最近火到爆的的MBTI十六人格测试
大明湖畔猿大头
小程序微信小程序腾讯云小程序
写在开头-什么是MBTI人格测试?迈尔斯-布里格斯类型指标(Myers–BriggsTypeIndicator,MBTI)是由美国作家伊莎贝尔·布里格斯·迈尔斯和她的母亲凯瑟琳·库克·布里格斯共同制定的一种人格类型理论模型。该指标以瑞士心理学家卡尔·荣格划分的8种心理类型为基础,从而将荣格的心理类型理论付诸实践,经过二十多年的研究后,编制成了迈尔斯-布里格斯类型指标。迈尔斯在荣格的优势功能和劣势功
- error: array has incomplete element type ‘char []‘
Sleepless_斑马
Linux学习C语言二维数组函数参数编译错误修复方法
原代码:voidexplain_input(char*,int*,chara[][]);报错:error:arrayhasincompleteelementtype'char[]'原因:可以用二维数组名作为实参或者形参,在被调用函数中对形参数组定义时可以指定所有维数的大小,也可以省略第一维的大小说明,但不可以省略第二位或更高维如:voidFunc(intarray[3][10])voidFunc(
- python-推导式
无铭-905
推导式推导式的定义:一、列表(list)推导式列表推导式的应用1、将lst中每一个元素进行平方后放入到一个新列表中2、求出lst中是奇数的值,然后放入到一个新列表中3、求列表中所有大于2的偶数进行平方计算4、将一个嵌套列表转换成一个一维列表5、现在有一列表lst=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]要求出1/4/7和1/5/9元素6、面试题二、字典推导式字典推导式的应用1、将字典中的
- 保姆级教学 uniapp绘制二维码海报并保存至相册,真机正常展示图片二维码
前端(从入门到入土)
uni-app
一、获取二维码uni.request({url:`https://api.weixin.qq.com/wxa/getwxacode?access_token=${getStorage("token")}`,responseType:"arraybuffer",method:"POST",data:{path:"/pages/index/index"},success(res){//转换为Uint8
- 《C#与Unity携手,构建沉浸式虚拟现实三维场景》
墨夶
C#学习资料1c#unityvr
随着虚拟现实(VirtualReality,VR)技术的迅猛发展,越来越多的开发者开始探索如何利用这一新兴媒介创造更加引人入胜的应用程序。在众多开发工具中,Unity以其强大的功能和易用性脱颖而出,成为了VR应用开发者的首选平台之一。而作为Unity官方支持的主要编程语言——C#,则为开发者提供了实现复杂逻辑、优化性能的强大手段。本文将详细介绍如何使用C#结合Unity来构建一个完整的虚拟现实三维
- 装配式建筑4.0:建筑业的高效、环保与智能化未来
科技在线
人工智能大数据科技
随着社会的快速发展和科技的持续进步,建筑行业正经历着一场深刻的变革。在这场变革中,装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点,引领着建筑业迈向新的发展阶段。作为建筑工业化发展的最新成果,装配式建筑4.0不仅突破了传统建筑方式的局限,还推动了整个行业的智能化升级和绿色低碳发展。装配式建筑4.0的发展历程,见证了建筑工业化的不断升级和进步。从最初的预制构件到装饰一体化构件,再到整体厨卫与三维构件的应用
- 【开源向量数据库】Milvus简介
IT古董
开源数据库milvus
Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网:https://milvus.io/1.Milvus的特点(1)高性能支持数十亿级向量数据,查询速度快。使用近似最近邻(ANN)索引算法,如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。(2)分
- PySide6 GUI 学习笔记——常用类及控件使用方法(常用类尺寸QSize)
Humbunklung
PySide6学习笔记学习笔记pythonpyqt
尺寸类之——QSizeQSize类通过整数形式定义一个二维对象的尺寸,包括宽width()和高height()。QSize官方文档方法概述def__init__()def__reduce__()def__repr__()defboundedTo()defexpandedTo()defgrownBy()defheight()defisEmpty()defisNull()defisValid()def
- 点云基础介绍(一)——三维点云
夜幕龙
3D视觉计算机视觉
目录1.绪论1.1什么是三维点云1.2主要特点:1.3主要获取方式1.4应用场景:1.5处理方法(持续更新ing):1.6主要挑战:1.7总结2.开源工具及库2.1介绍分析2.2PCL和Open3D区别3.开源资料3.1PCL3.2Open3D1.绪论1.1什么是三维点云三维点云(3DPointCloud)是一种用于表示三维空间中对象或场景的数据结构。在最基础的形式中,它是一个包含多个三维坐标点(
- Arrays.sort(arr, (a, b) -> a - b)是对数组进行排序
chenzhuo997
Arrays.sort()Arrays.sort(arr,Comparatora-b相当于function(a,b){returna-b;}相当于Comparatora-bArrays.sort(arr,(a,b)->a-b)是对数组进行冒泡排序如果a-b>0则b在前a在后、直到有序二维数组Arrays.sort(arr,(a,b)->(a[clomun]-b[clomun]))以行为整体按指定列
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- 数据结构:图(存储结构:邻接矩阵,邻接表)
成分复杂选手
数据结构c++visualstudiocode
图的概念图是由两个集合V和E组成,记为G=(V,E),其中V是顶点的有穷非空集合,E是V中顶点偶对的有穷集合,这些顶点偶对称为边。图可分为有向图和无向图,有向图中顶点对是有序的,每条边都有起点和终点,称为从Vi到Vj的一条有向边;无向图的顶点对是无序的。图的存储结构图的存储结构有主要有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表,这里介绍邻接矩阵和邻接表两种方法。邻接矩阵表示法:邻接矩阵使用一个二维数组
- 图的存储结构:邻接矩阵和邻接表
Lee Neo
#数据结构数据结构
图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度OutDegree入度Indegree路径path邻接矩阵adjacencymatrix一、邻接矩阵存储(数组表示)借助矩阵(二维数组)表示元素(图的任意两个顶点)之间的关系用一维数组(顶点表)存
- 数据结构:图;邻接矩阵和邻接表
muxue178
数据结构算法
邻接矩阵:1.概念:邻接矩阵是图的存储结构之一,通过二维数组表示顶点间的连接关系。2.具体例子:一.无向图邻接矩阵示例:示例图(顶点:A、B、C,边:A-B、B-C):邻接矩阵:ABCA010B101C010特点:矩阵对称,主对角线为0(无自环边)。顶点B的度为2,对应第2行/列非零元素数量。非零元素总数=边数×2(无向图双向性)。二、有向图邻接矩阵示例示例图(顶点:V1→V2、V2→V3、V3→
- lua 5.1语法约定
xiejunna
java
Lua5.1参考手册由罗伯特·Ierusalimschy路易斯HenriquedeFigueiredo沃尔德蔡氏‚一个版权©2006A¢A€“2012Lua.org,银行业者。免费的根据Lua许可证。内容一个‚·指数一个‚·其他版本一个‚·英语一个‚·portuguAƒAª年代一个‚·espaAƒA±ol1A¢A€“介绍Lua是一个扩展编程语言设计的支持一般过程式编程与数据描述设施。它还提供了很好
- C++自研游戏引擎-碰撞检测组件-八叉树AABB检测算法实现
千年奇葩
三维引擎c++人工智能算法八叉树
八叉树碰撞检测是一种在三维空间中高效处理物体碰撞检测的算法,其原理可以类比为一个管理三维空间物体的智能系统。这个示例包含两个部分:八叉树部分用于宏观检测,AABB用于微观检测。AABB可以更换为均值或节点检测来提高检测精度。八叉树的构建确定根节点范围首先要为整个碰撞检测系统确定一个初始范围,这就像是为所有参与碰撞检测的物体划定一个“活动区域”。这个范围是一个能够完全容纳所有待检测物体的三维立方体空
- python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解
weixin_39785400
python画二维矩阵图
1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
- 时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解(5)
白马负金羁
机器学习之术协整cointegrationARIMA时间序列分析
在时间序列分析中最常使用的一系列模型:AR、MR、ARMA,一直到ARIMA,都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作(他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】)。乔治·博克斯被认为是二十世纪的一代统计学大师,他有一句广为人知的名言:所有的模型都是错误的,但有一些是有用的(“Allmodelsarewrong,butsomeareuseful”)。为了让统计模型发挥作用,深入理
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
星辰@Sea
人工智能其他人工智能
引言在过去的几十年中,人工智能(AI)技术经历了翻天覆地的变化,从最初的符号主义到连接主义,再到现在的深度学习,每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中,DeepSeek作为一股不可忽视的力量,正在引领AI范式的转变,并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中,我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变,以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势,
- 非线性动力学笔记C2.1-2.2 一维流动中的不动点和稳定性
阿北Ben
笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言C2一维流动(flowonaline)引言2.1几何思考方式2.不动点(fixedpoint)与稳定性(stability)Appendix1前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.Strogatz本节重点Note第二章内容的引言的1-2小节,
- 最新2024.5.7版威盾IP-guard V4.84全向文档加密 桌面安全管理系统8000用户破解
heike_沧海
tcp/ip安全网络协议系统安全数据库前端web安全
最新2024.5.7版威盾IP-guardV4.84全向文档加密桌面安全管理系统8000用户破解,可注册用户数V4.84.112(New)功能改进:日志查询的时间范围增加了时分秒的设置远程维护进程信息增加了进程树和加载模块等信息客户端增加了扫描企业微信、钉钉二维码登录验证增加了管控企业微信登录的组织的功能涉敏信息全盘扫描任务增加了备份副本的功能涉敏信息外传策略中增加了应用程序条件增加了复制到剪切板
- 电子电气架构 -- 智能汽车电子电气架构开发关键技术
车载诊断技术
电子电器架构开发流程车载电子电气架构车载通信架构架构汽车电子电器架构网络SOA
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:所有人的看法和评价都是暂时的,只有自己的经历是伴随一生的,几乎所有的担忧和畏惧,都是来源于自己的想象,只有你真的去做了,才会发现有多快乐。人就应该满脑子都是前途,不再在意别人的看法不再害怕别人讨厌自己,不再畏手畏脚忧心忡忡也不会在睡前反回忆白天的行为,是否让对方产生误解用你那精神内耗
- 代码随想录算法训练营第一天:二分查找,移除元素,有序数组的平方
坚持不懈的猫喵
算法
一.数组1.要点:数组下标都是从0开始的。数组内存空间的地址是连续的数组的元素是不能删的,只能覆盖。C++中二维数组在地址空间上是连续的。(java就不是了)二.二分查找二分查找有两种方法1.target在左闭右闭[left,right]while(lefttarget)target偏小,在left与middle的左侧,right要赋值为middle-1,left不用改变,因为当前这个nums[m
- 电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展
车载诊断技术
汽车行业车辆信息安全机器学习人工智能电子电器框架网络架构汽车
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- QRCode二维码相关资料
程序员琛琛
java面试java
QRCode二维码相关资料链接:https://pan.baidu.com/s/1GBphCLeiz4u4cv-668d-FA提取码:gcep
- 扫描线/矩形面积并
一条大祥脚
android算法
扫描线的思想很早就会了,所以一直以为这个板子自己会了,但实际上并没有,这题还是不简单。首先,扫描线的思想很简单,就是当我们要处理多维的问题时,我们可以对其中一个维度进行排序,然后用数据结构维护剩下的维度,这样可以问题降低一个来考虑。当然实际上我们没有凭空吃掉一个维度,降低的维度实际上是被我们放到时间维上了。比如我们如果要求一个不规则形状的二维图像的面积,我们可以对x轴维度排序,然后y轴在任意时刻都
- Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
- 《Python与C#:虚拟机与元宇宙的次元战争》
虫洞没有虫
科技资讯\好文分享c#开发语言
一、运行时拓扑的「克莱因瓶」C#的CLR是三维环面结构的完美体现,IL代码在JIT编译时经历时空折叠。Unity引擎中,值类型在栈内存构建莫比乌斯环,使得800万顶点模型渲染保持16ms的帧同步。但当尝试将ECS架构推至理论极限时,发现GC的标记-清除算法会破坏拓扑结构,必须切换到UnityDOTS的Burst编译器实现量子退火优化。Python的PyPy则是四维超球面,JIT编译器在跟踪热点时创
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 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。