- [特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化:知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]
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文章信息题目:LogitStandardizationinKnowledgeDistillation论文地址:paper代码地址:code年份:2024年发表于CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏(KD)中的一个关键问题:传统KD方法假设教师和学生模型共享一个全局温度参数(temperature),这导致学生模型需要精确匹配教师模型的logit范围和方差。这种假设不仅限制了学生模型的性能,
- ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog(二狮兄)的简介和目录部分免费
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ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog(二狮兄)的简介和目录部分免费适用人群ArcGIS目前的应用范围非常广泛,包括但不限于从事地理景观、生态环境、规划设计相关的人员,如教师、科研人员、学生等等。课程概述课程分为上中下三部,已全部录制完毕,全部课程120节。在线观看地址见下面目录。课程特征1,没有多余的闲话。大家观看免费试学即可发现,没有纯口头ppt干讲,全部为软件技术实操。
- 哈工大计算机系统lab7——微壳
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实验报告实验(七)题目TinyShell微壳专业计算机类学号**********班级1903003学生李*涵指导教师郑**实验地点G709实验日期2021.6.4计算机科学与技术学院目录第1章实验基本信息...-4-1.1实验目的...-4-1.2实验环境与工具...-4-1.2.1硬件环境...-4-X64CPU;1.80GHz;12GRAM;512GHDSSD;-4-1.2.2软件环境...-
- DeepSeek颠覆传统教育:揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升
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DeepSeekR1模型企业级应用人工智能
DeepSeek智能教育新突破:基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中,DeepSeek研发团队基于自研大语言模型,构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈,有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
- 高一英语拓展词汇第二版
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Jean带飞你的文化课高考笔记
文章目录高一英语拓展词汇第二版前言ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVW高一英语拓展词汇第二版前言资质证明:老师是江苏省扬州中学英语骨干教师刘老师,作者本人扬州2024届中考英语149149149分,所以想提升英语的同学可以放心食用。用途:提升阅读理解和作文水平,主要收录了老师上课讲的拓展词汇及其相关用法,摘取了《牛津高阶词典》的例句。适用人群:已经掌握课内单词的同学(仅根据给出的中文,能
- DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术
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AIGC人工智能
大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境:GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元,而工业场景往往要求响应速度<200ms。传统蒸馏技术虽能压缩模型,但普遍存在精度滑坡超过15%的问题——直到DeepSeek提出多模态渐进框架MPD,一、什么是蒸馏技术蒸馏技术定义模型蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种将大型复杂模型(教师模型,比如:DeepSeekR1671B
- AI专业知识库 | 创建
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一、前言最近ChatGPT非常受欢迎,尤其是在编写代码方面,我每天都在使用。随着时间的增长,我开始对其原理产生了一些兴趣。虽然我无法完全理解这些AI大模型的算法和模型,但我认为可以研究一下其中涉及到大模型以外的专业知识、该如何进行回答、专业领域的专属知识大模型其实是无法回答的,那么我们就需要使用一个专业知识库来辅助AI进行对话操作。举例创建幼教师角色,需要专业知识来辅导幼儿,且需要符合正确的社会主
- 商业角度看教师模型与学生模型的关系-ChatGPT4o作答
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从商业的角度来看,知识蒸馏中教师模型(TeacherModel)和学生模型(StudentModel)之间的关系,实际上类似于一种“传帮带”的过程,即一个庞大且复杂的模型将其知识传递给一个更小、更高效的模型。这个过程不仅对模型的技术优化至关重要,还与商业运作的多个层面密切相关,特别是成本控制、效率提升、市场竞争力、和可扩展性等方面。教师模型与学生模型的关系:商业运作中的表现成本效益与资源优化教师模
- DeepSeek 赋能教育教学:开启智能教育的无限可能
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摘要:本文深入探讨了DeepSeek在教育教学岗的应用。它能助力教师快速生成教学课件,整合丰富素材,简化制作流程;依据课程大纲设计在线课程内容,规划模块、设计互动;通过分析多维度学习数据,为学生提供个性化辅导建议和学习计划;利用自然语言处理等技术辅助作业批改和答疑解惑。使用时需注意数据质量与隐私保护、结合教师专业判断及持续学习探索功能。DeepSeek为教育教学带来变革,提升效率和质量,推动个性化
- Transformer大模型实战 教师 学生架构
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
- 清华大学版本deepseek最新最全资料汇总
2501_90766946
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资源链接:https://pan.quark.cn/s/fb7f75ceeee8最近深入学习了很多关于DeepSeek的资料,收获颇丰。这两天看到清华大学出品第三版的DeepSeek使用手册,觉得非常实用,特地推荐给大家看看。手册主要讲了普通人如何抓住deepseek红利,内容干货满满,不会有太多学术术语,适合各个层次的人群,特别是对新手,包括我们一线教师,非常友好。
- 算法随笔_58: 队列中可以看到的人数
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上一篇:算法随笔_57:游戏中弱角色的数量-CSDN博客=====题目描述如下:有n个人排成一个队列,从左到右编号为0到n-1。给你以一个整数数组heights,每个整数互不相同,heights[i]表示第i个人的高度。一个人能看到他右边另一个人的条件是这两人之间的所有人都比他们两人矮。更正式的,第i个人能看到第j个人的条件是imax(heights[i+1],heights[i+2],...,h
- 整理:4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代
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知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是当前机器学习研究中的一个重要方向,特别是在模型压缩和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络,以获取卓越的性能。然而,这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求,使得它们在实际应用中,尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。知识蒸馏技术致力于解决这一问题,其核心思想是通过一个“教师模型”向一个更小、更高效的“学生模型”传
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亲爱的同学们,转眼间我们已经迎来了大四,这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证,或是寻找实习机会,同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计,很多同学可能会感到陌生,不知道从何下手,也不确定自己适合哪些方向的课题。为此,我整理了一个毕业设计选题专栏,希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问,欢迎随时来问我哦!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的
- 算法随笔_57 : 游戏中弱角色的数量
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上一篇:算法随笔_56:好子数组的最大分数-CSDN博客=====题目描述如下:你正在参加一个多角色游戏,每个角色都有两个主要属性:攻击和防御。给你一个二维整数数组properties,其中properties[i]=[attacki,defensei]表示游戏中第i个角色的属性。如果存在一个其他角色的攻击和防御等级都严格高于该角色的攻击和防御等级,则认为该角色为弱角色。更正式地,如果认为角色i弱
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
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1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
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面试题一:用自己的话说一下什么是三范式?为什么要遵循三范式?实际开发中一定要严格遵循三范式吗?为什么?三范式是关系型数据库中的一种规范,包括第一范式、第二范式和第三范式:假设我们有一个学生选课表,包含以下字段:学号、姓名、课程名称、教师姓名。这个表可能如下:学号姓名课程名称教师姓名001张三数学李老师001张三英语王老师002李四数学李老师002李四英语王老师第一范式(1NF):每一列都是不可分割
- 构建未来课堂——C#教育技术下的学习管理系统(LMS)深度解析与实现
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在信息技术飞速发展的今天,传统的教育模式正经历着前所未有的变革。在线教育平台、移动学习应用以及智能化教学工具层出不穷,为广大学生和教师提供了更加便捷的学习途径。其中,学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)作为连接师生之间的桥梁,扮演着至关重要的角色。本文将聚焦于如何使用C#编程语言结合最新的.NET框架和技术栈来开发一个功能完备且易于扩展的LMS系统,带领读者一同
- HUSTOJ随笔4-建立分布式判题系统
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HUSTOJ支持一台数据库服务器,多台web服务器和多台判题服务器,以承担较高的访问负荷。首先,需要创建用于从远程连接数据库的帐号。GRANTALLPRIVILEGESONjol.*TO'judge'@'%'IDENTIFIEDBY'judge_pass'WITHOUTGRANTOPTION;flushprivileges复制代码其中jol为数据库,judge为帐号,judge_pass为密码。注
- 【ATU 随笔记】整车网路系统架构之探讨 ( 一 )
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NXP产线大大通笔记经验分享CAN汽车车载系统
一、前言在现今的车辆设计中,通讯架构扮演着至关重要的角色,以确保车内各个电子控制单元(ElectronicControlUnit,ECU)能够快速且可靠地交换资讯。车用通讯协议的选择多样且具备不同的应用特性,其中包括CAN(ControllerAreaNetwork)、LIN(LocalInterconnectNetwork)、Ethernet和FlexRay等。每一种通讯协议皆有其特定的应用范畴
- 模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化
NLP的小Y
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一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练,通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识,最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中,由训练好的教师模型在相同的数据下,通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标,指导学生模型学习,这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
- 基于SSM的实验室管理系统设计与实现 JAVA MYSQL
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10175_基于SSM的实验室管理系统技术:SSM工具:eclipse+tomcat+mysql+jdk功能详情介绍:管理员界面:用户管理、实验室管理、设备管理、耗材管理、统计管理教师界面:个人信息管理、实验室管理、设备管理、耗材管理
- 50道题快速复习MySQL之准备篇
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文章目录1.创建数据库表2.创建表数据本文旨在帮助大家快速复习MySQL,共有4张表,50道题.本篇文章在做讲解50道题目之前,先将数据库表以及表中的数据创建好。1.创建数据库表建表语句如下,分别是学生表,课程表,教师表和成绩表。#–1.学生表#Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex)–学生编号,学生姓名,出生年月,学生性别CREATETABLE`Student`(`s
- 看板软件赋能教培机构,驱动高效教学与运营
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教培机构在数字化转型过程中,看板软件作为一种高效的管理工具,发挥着至关重要的作用。以下是对教培机构数字化转型中看板软件应用的详细分析:一、教培机构面临的挑战●课程与教学管理复杂:教培机构往往需要开设多个课程,涉及不同的教师、学员以及教学资源的协调。如何确保每个课程的正常开展、及时调整教学内容和进度,成为管理中的一大难题。●学员信息和进度管理难度大:学员的学习情况和需求差异较大,如何精确跟踪每位学员
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- 第十八篇
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- 信息安全专业毕业设计题目汇总:网络安全
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毕设选题信息安全毕业设计算法
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- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- linux 内核回调,Linux 内核通知链随笔【下】
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linux内核回调
书接上回,闲话不表。话说,女神无论是在土豪或者屌丝那里都找不到归属感,冥冥之中天上掉下来一个王子(PS:又名高富帅),既可以满足女神的物质需求还可以满足女神的精神需求:点击(此处)折叠或打开/*GFS.c*/#include#include#include#include#include#include#include#includeMODULE_LICENSE("GPL");/**注册通知链*/
- 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?
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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
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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
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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
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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
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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。