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测试者家园
人工智能软件测试质量效能软件测试人工智能测试覆盖率自动化测试CI/CD质量效能IT行业
用ChatGPT做软件测试在现代软件开发中,自动化测试已经成为保证软件质量的重要手段。然而,在实践中,自动化测试的覆盖率和效率常常受到限制,导致潜在缺陷未能及时发现或测试资源浪费。因此,提升自动化测试的覆盖率和效率是每个测试团队的重要目标。本文将详细探讨如何通过合理的策略、技术和工具提高自动化测试的覆盖率和效率,并结合具体案例阐述最佳实践。一、自动化测试覆盖率的定义与重要性1.覆盖率的概念测试覆盖
- 渗透测试之webshell 蚁剑 流量分析 特性分析 抓包分析
浩浩测试一下
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目录蚁剑是什么特性简介:蚁剑流量特征两大特征流量分析分析UserAgent数据内容解码分析总结蚁剑是什么蚁剑(AntSword)是一款开源的跨平台WebShell管理工具特性简介:AntSword(蚁剑)是一款开源的网络安全工具,常用于网络渗透测试和攻击。它可以远程连接并控制被攻击计算机,执行命令、上传下载文件等操作。蚁剑与网站进行数据交互的过程中发送的数据是经过编码器编码后再发送支持的编码方式有
- STM32的USART串口通讯
我 淦
嵌入式stm32
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- java快速入门之判断与循环
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一、流程控制语句在一个程序执行的过程中,各条语句的执行顺序对程序的结果是有直接影响的。所以,我们必须清楚每条语句的执行流程。而且,很多时候要通过控制语句的执行顺序来实现我们想要的功能。1.1流程控制语句分顺序结构判断和选择结构(if,switch)循环结构(for,while,do…while)二、判断语句:if语句2.1if语句格式1格式1:if(关系表达式){语句体;}执行流程:①首先计算关系
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- Vue.js 的组合式 API 与状态管理
随着现代前端开发的不断发展,Vue.js作为一个渐进式JavaScript框架,已经成为开发动态和交互式用户界面的流行选择之一。Vue.js的设计旨在通过简洁的语法和强大的功能来提升开发者的生产力。在Vue3中引入的组合式API(CompositionAPI)及其状态管理功能,为开发者提供了一种灵活且可扩展的方式来构建复杂的应用程序。本文将深入探讨Vue.js的组合式API,并结合状态管理的概念,
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
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2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- 软件安全工程:AI代码生成的风险评估与防御
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随着软件开发需求的日益增长,提高开发效率成为重中之重。AI写代码工具的出现为软件开发带来了前所未有的机遇,它能够显著提高代码编写速度,降低开发成本。许多工具,例如ScriptEcho(轻微提及,避免过度广告),已经开始在软件开发领域发挥作用。然而,AI代码生成技术也带来了新的安全挑战,我们需要对这些风险进行全面的评估和防御,确保软件的安全性。本文将深入探讨AI代码生成的安全风险,并提出相应的防御策
- 小红书成立应用算法部:平衡生态与变现的战略之举
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小红书近期将商业化、社区、电商算法部门整合,成立了全新的“应用算法部”,这一举动引发了业界广泛关注。这不仅体现了小红书对算法驱动增长的高度重视,也标志着其在平衡内容生态和商业变现之间迈出了关键一步。本文将深入探讨小红书成立应用算法部的战略意义及其对未来发展的影响,并分析其扁平化管理模式在其中的作用。作为一款以内容创作和分享为核心的平台,小红书对高效的AI写代码工具的需求日益增长,而算法的优化则成为
- 淘宝店铺详情API接口的开发、应用与收益
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淘宝作为中国最大的电商平台之一,拥有海量的商品和店铺数据。为了更好地利用这些数据,淘宝开放平台提供了丰富的API接口,允许开发者通过调用接口获取淘宝平台上的商品和店铺信息。本文将深入探讨淘宝店铺详情API接口的开发、应用及其带来的收益,并提供示例代码以供参考。一、淘宝店铺详情API接口的开发1.注册淘宝开放平台账号首先,开发者需要在淘宝开放平台注册一个开发者账号。注册过程涉及填写个人信息或企业信息
- 精通爬虫技术:从入门到入狱——网络数据爬虫的合法性与法律边界
了解数据爬虫的原理、用途、法律风险与合规性。本文深入解析网络爬虫的工作机制,探讨其在数据采集、搜索引擎等领域的应用。同时,重点关注Robots协议、反爬虫技术、开放数据等合规性问题,并分析相关法律案例,助您合法安全地使用爬虫技术。文章目录什么是网络数据爬虫?数据爬虫的工作原理数据爬虫的应用与影响数据爬虫的广泛用途数据爬虫带来的负面影响和潜在风险数据爬虫的合规性问题开放数据与非开放数据Robots协
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随着Vue3.5的发布,开发者们迎来了许多新特性和改进。其中,useId是一个备受关注的工具函数,它为开发者提供了一种简单而高效的方式来生成唯一的ID。本文将深入解析useId的实现原理、使用场景以及在实际项目中的应用实践。一、什么是useId?useId是Vue3.5中引入的一个CompositionAPI函数,用于生成唯一的ID。它的主要用途是为组件或DOM元素分配唯一的标识符,避免在SSR(
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日前,「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓,OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。作为专业的人工智能媒体与产业服务平台,机器之心于2017年发布了AI榜单「SyncedMachineIntelligenceAwards」,在随后的时间里,伴随AI的跨越式发展,机器之心的年度评选也逐渐成为了产业风向标之一,覆盖的领域、范围更加广泛,维度更加细化。机器之心20
- 2025 年 Java 最新学习资料与学习路线——从零基础到高手的成长之路
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2025年Java最新学习资料与学习路线——从零基础到高手的成长之路大家好,欢迎来到我的频道!今天我们要聊聊Java——这门陪伴了很多程序员成长的编程语言。无论你是编程新手,还是已经走了一段编程路,但还不确定如何深入学习Java,这篇文章一定能帮到你!我会为你们梳理出一条清晰的Java学习路线,并分享一些学习资料,帮助你从零基础,到逐步成为一名熟练的Java开发者。不管你是想从事后端开发、Andr
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React作为最受欢迎的JavaScript库之一,不断推出新版本以应对日益复杂的应用需求。React19作为最新的版本,引入了一系列令人兴奋的新特性和改进,旨在进一步提升应用的性能、开发效率和用户体验。本文将深入探讨React19的新特性,包括异步操作管理、文档元数据和样式表支持、ServerComponents与服务器端渲染等,帮助开发者更好地理解和利用这些新特性来构建更强大、更高效的Reac
- 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
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YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNNs)由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性,但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块,
- 探索AI API版本管理与流式传输实现
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在现代软件开发中,API版本管理是一个关键的主题,尤其是在涉及到AIAPI的场景。API版本的变更会影响到服务的稳定性和功能的兼容性。因此,理解API版本管理的基本原理和具体实现,对于开发者来说至关重要。技术背景介绍API版本管理涉及到如何在不破坏现有客户端代码的情况下,逐步引入新的功能和改进。这对于AI服务尤为重要,因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则,并
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前端
引言在一个大型项目中,随着功能不断扩展、需求不断变化、人员不断更替,代码的质量和可维护性可能会逐渐恶化,最终演变成所谓的“代码屎山”。你一定对代码屎山的形成和后果有深刻的体会。那么,究竟是什么原因导致了代码屎山的形成?如何在开发过程中避免掉进这一陷阱?本文将从多个角度剖析这一问题,并提出一些解决方案,希望能帮助大家减少开发中的痛苦,提升代码质量。第一章:什么是“代码屎山”?在正式探讨代码屎山的形成
- 弹性云在业务环境中的实际应用和优势有什么
服务器
在当今这个瞬息万变的商业时代,企业面临着前所未有的挑战与机遇。为了保持竞争力并实现持续增长,企业不仅需要创新的产品和服务,还需要一个灵活、高效且成本可控的IT基础设施来支撑其业务运营。正是在这样的背景下,弹性云作为云计算技术的核心优势之一,正逐步成为企业业务环境中的关键组成部分。一、弹性云的实际应用弹性云的最大特点在于其能够根据业务需求的实时变化,动态地调整计算资源、存储资源和网络资源。这种高度灵
- 深入剖析Vue的provide与inject:如何实现跨层级数据共享
后端
引言在Vue开发中,provide与inject是两个非常有用的特性,它们常用于父子组件关系之外的跨层级数据传递。相比于props和$emit的传统方式,provide和inject可以更轻松地在多个组件之间传递数据,尤其是在深层嵌套的组件树中。它们在Vue2.2版本首次引入,Vue3中也得到了进一步的优化。尽管provide和inject的使用看起来非常简单,但其背后隐藏了复杂的实现原理。在这篇
- 优秀的服务器性能要看哪些方面
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服务器性能指标主要看的是速度和稳定性,服务器的性能要求是什么?服务器的多处理器特性、内存容量、磁盘性能及可扩展性是选择服务器要考虑的主要因素。互联网时代的发展服务器的种类也越来越多。服务器的性能要求是什么?运行服务器软件的计算机通常也称为服务器。它是一种高性能计算机,作为网络的结点,存储、处理网络上80%的数据、信息。因此,服务器也被称为网络的灵魂。服务器的构成与微机基本相似,有处理器、硬盘、内存
- Vue项目打包部署与路由配置深度解析
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- 未来前端发展方向:深度探索与技术前瞻
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未来前端发展方向:深度探索与技术前瞻在数字化浪潮席卷全球的今天,前端开发作为连接用户与数字世界的桥梁,其重要性不言而喻。随着技术的不断进步和市场的不断变化,前端开发领域正经历着前所未有的变革。今天,我们将深入探讨未来前端发展的几个关键方向,为前端开发者们提供有价值的参考。一、性能优化与用户体验性能优化一直是前端开发的核心议题之一。在未来,随着用户对于应用响应速度和流畅性的要求越来越高,性能优化将变
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导读:StarRocksLakehouse快速入门旨在帮助大家快速了解湖仓相关技术,内容涵盖关键特性介绍、独特的优势、使用场景和如何与StarRocks快速构建一套解决方案。最后大家也可以通过用户真实的使用场景来了解StarRocksLakehouse的最佳实践!ApacheIceberg介绍ApacheIceberg是一种为大规模、复杂数据集设计的开源表格式,这些数据集跨越了PB级别的数据。最初
- 云原生主键模型:高效、弹性,省钱又省心
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作者简介:罗一鑫,StarRocksCommitter,主要负责存储引擎相关的工作。导读:在StarRocks3.3.1版本中,我们推出了云原生持久化索引,旨在解决本地磁盘持久化索引的关键问题。本文将详细探讨其优势,并对比云原生与本地磁盘持久化索引在大批量导入、小批实时导入以及弹性调度等场景中的表现。尤其在弹性调度场景中,云原生架构使延迟性能提升至本地磁盘的10倍。主键模型是StarRocks全新
- 企业落地大模型的路径选择:微调、RAG、提示词工程
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一、大模型的特点1)不确定性与传统应用不同,模型的输出是不确定的,即使多次问它一样的问题,给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK,但是如果要在企业内用来处理具体业务问题,就必须提高这个稳定性,否则影响生产经营,例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数,如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。2)静态性模型一旦训练好,就无法再补充数据,因此模型不会了解你自己组织内部的年
- Mybatis源码-加载映射文件与动态代理
大家好,我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实,最严谨的方式分享给大家,共同进步写作不易,期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言本篇文章将分析Mybatis在配置文件加载的过程中,如何解析映射文件中的SQL语句以及每条SQL语句如何与映射接口的方法进行关联。在看该部分源码之前,需要具备JDK动态代理的相关知识,如果该部分不是很了解,可以先看
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ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理(NLP)和图像生成的技术,这种综合能力依赖于预训练模型(如GPT-4)和图像生成模型(如DALL-E)之间的紧密协作。ChatGPT本质上是一个大规模的语言模型,但通过与图像生成模型集成,它得以执行基于描述生成图像的任务。接下来,我们将从模型架构、训练方法、推理机制和一些技术挑战等方面,详细讨论ChatGPT进行绘图的工作原理。
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
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双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
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- 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
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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
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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。