- 阿里通义千问Qwen3深夜升级:架构革新+性能碾压
俊哥V
AIAI新闻热点由AI辅助创作AI人工智能
(以下借助DeepSeek-R1&Grok3辅助整理)北京时间2025年7月22日凌晨,阿里云通义千问团队发布了Qwen3旗舰模型的最新更新——Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。这一更新不仅在性能上实现了突破,还标志着开源大模型技术架构的重大进化。本报告基于官方发布信息、社区反馈以及相关分析,全面解读该更新的技术细节、性能表现、社区反应及未来展望。一、技术架构与战
- 如何分析用户满意度?这4种常用满意度分析模型,一定要学会
spssau
说到问卷调查,满意度调查算是众多问卷调查类型中应用最广泛的。不论是大小企业,或是政府、机构都可以通过满意度问卷调查了解服务对象的满意程度。比如医院需要了解患者对医护人员服务的满意程度,企业需要了解顾客对自家产品的满意程度及需求,政府需要了解公众的的服务需求等等。本文将介绍4种常用的顾客满意度模型,以及如何使用SPSSAU进行这些模型的建立和分析。1、四分图四分图,又称为四象限图,是一种简单实用的满
- SPSS配对t检验,配对样本的相关系数和对应的显著性该怎么理解呢?
cda2024
算法
在数据分析的世界里,SPSS是一个强大的工具,它可以帮助我们更好地理解和解释数据。今天我们要聊的是一个非常实用但又容易让人困惑的话题——SPSS配对t检验中的配对样本相关系数及其显著性该如何理解?想象一下,你是一名CDA(CertifiedDataAnalyst)持证人,正在为一家公司分析员工的绩效提升情况。公司实施了一项新的培训计划,并希望了解这项培训是否有效。为了评估培训效果,你需要比较员工在
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 没有统计学基础,如何才能学好SPSS和SAS?
cda2024
学习python数据分析
在当今数据驱动的时代,掌握数据分析工具如SPSS和SAS已经成为许多职场人士的必备技能。然而,很多初学者常常会问:“我没有统计学基础,如何才能学好SPSS和SAS?”这确实是一个值得探讨的问题。本文将从多个角度为你解答这个问题,并提供一些实用的学习建议。一、理解SPSS和SAS的定位首先,让我们来了解一下SPSS和SAS这两个工具的定位和功能。SPSS(StatisticalPackagefort
- 【论文笔记】UnifiedQA:新SOTA,生成模型一统问答任务
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深度学习自然语言处理
目录引言模型介绍1.输入格式2.实验结果总结引言问答任务有多种形式,常见的有抽取式问答(EX)、摘要式问答(AB)、多选题式问答(MC)、判断式问答(YN)。一般的解决方案是针对不同形式的问答任务设计不同的模型。例如,抽取式问答、多选题式问答、判断式问答可以转化为分类任务,摘要式问答可以转换为生成任务。尽管任务形式不同,但模型所需的语义理解和推理能力是共通的,或许不需要format-special
- Brduino脑机连载(十四)基于Python实现CCA算法进行SSVEP识别及其实现效果
Brduino脑机接口技术答疑
python算法开发语言
在脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)技术的蓬勃发展中,稳态视觉诱发电位(SSVEP)作为一种重要的脑电信号范式,为实现大脑与外部设备之间的交互提供了有力途径。而典型相关分析(CanonicalCorrelationAnalysis,CCA)算法在SSVEP信号识别方面展现出了独特的优势。今天,我们就来深入探讨一下如何使用Python编程语言实现基于CCA算法的SSV
- 简述相关与回归分析的关系_相关分析与回归分析的联系与区别
白尼桑塔纳
简述相关与回归分析的关系
相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的,而回归分析两个变量位置一般不能互换。相关分析与回归分析的关系这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。相同点:他们都可以断定两组变量具有统计相关性。不同点:相关分析中两组变量的地位是平等的,不能说一个是因,另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归
- 【nowcoder】笔试强训Day6
世界级白日梦冠军
nowcoder前端java服务器
目录一、单选题二、多选题三、编程题3.1不要二3.2把字符串转成整数一、单选题1.下面哪段程序能够正确的实现了GBK编码字节流到UTF-8编码字节流的转换:Adst=String.frombytes(src,”GBK”).getbytes(“UTF-8”)Bdst=newString(src,”GBK”).getbytes(“UTF-8”)Cdst=newString(”GBK”,src,)get
- 美区电商商家境内邮寄怎么获取USPS可SCF折扣单
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以下是美区电商商家获取USPS可验资SCF折扣单的完整流程与策略:一、核心获取渠道亚马逊平台内置服务在卖家后台注册BuyShippingAPI,勾选USPSSCF服务条款,系统自动匹配平台提供的专属折扣(首重低至$0.8/单)。配置发货偏好时选择“USPSSmallPackageService”,匹配轻小件标准(重量1-10磅,尺寸≤1立方英尺)。第三方物流管理系统通过USPS2280
- Healthy LLMs? Benchmarking LLM Knowledge of UK Government Public Health Information
UnknownBody
LLMDaily人工智能语言模型
一、文章主要内容总结本文聚焦于评估大型语言模型(LLMs)对英国政府公共卫生信息的掌握情况,核心内容如下:背景与目标随着LLMs的普及,其在公共卫生领域的信息准确性至关重要,但目前缺乏针对英国政府公共卫生指南的评估。开发新基准PubHealthBench,包含超8000道多选题(MCQA)和开放式问答,用于评估LLMs对英国公共卫生指南的知识水平。数据与方法数据集:从英国政府网站收集1150份公共
- graphpad prism显著性差异分析_「SPSS数据分析」SPSS差异分析(4)配对样本T检验的操作步骤...
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graphpadprism显著性差异分析spss非线性回归分析步骤
上期我们详细讲解了独立样本T检验在SPSS中的详细操作和输出结果的解读:《SPSS差异分析(3)独立样本T检验的操作步骤及结果解读》独立样本T检验适用于两个完全独立的样本,之间没有任何相互关联,例如男性和女性;本科和专科等等。在实际研究中,有时候会遇到存在相互有关联的两组样本:例如某个指标干预前和干预后的两组值,此类样本属于自身配对样本;又例如2只特性完全一样的小鼠(性别,体重,身长等都一致),然
- 折线图标注显著性差异分析_「SPSS数据分析」SPSS非参数假设检验(3)单样本K-S检验...
冯爽妹
折线图标注显著性差异分析
单样本K-S检验是一种针对单个变量的数据分布进行的探索类别的检验方法。它不需要将数据分组,直接对原始数据的n个观测值进行检验,单样本K-S检验主要用于连续型数据。其中可检验分布类别有正态分布、平均分布、泊松分布、指数分布等。通常用到最多的就是检验是否服从正常性分布。下面,我们通过实际案例来详细讲解单样本K-S检验数据是否符合正态分布。我们搜集了472例减肥前体重数据,检验该数据整体上是否服从正态性
- 想要拿下CISP认证,这些关键信息你都清楚吗?
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cisp认证CISP认证信息安全职业资格备考指南网络安全
一、考试基本信息认证名称:注册信息安全专业人员(CertifiedInformationSecurityProfessional,CISP)发证机构:中国信息安全测评中心适合人群:信息安全从业人员、企业安全管理人员、IT技术人员证书价值:国内权威信息安全认证,企业招标/岗位晋升加分项二、考试题型与评分规则(核心关注!)1.题型结构纯单选题:共100题,每题1分,总分100分无多选题/判断题:仅考察
- Dunn’s test和Bonferroni校正的spss界面操作
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好的,用户现在问的是Dunn’stest和Bonferroni校正的SPSS界面操作。首先,我需要确认用户的需求。他们可能是在进行多重比较,比如在Kruskal-Wallis检验之后需要成对比较,而Dunn’stest正是用于这种情况的非参数方法。Bonferroni校正是用来控制多重比较的误差,避免假阳性结果。接下来,用户可能已经完成了Kruskal-Wallis检验,得到了显著的结果,现在需要
- 小样本百分比的统计检验
一只土卜皿
spssspss学习
当样本量小于40且需要比较占比(比例)的统计学差异时,需根据具体场景选择适当的方法。以下是针对小样本量的推荐方法和操作步骤:1.核心方法选择(1)两组占比比较(如A组20%vsB组40%)Fisher精确检验(Fisher’sExactTest)适用条件:样本量<40,或任一格期望频数<5。适用于2×2列联表(如两组+二分类结局)。SPSS操作:Analyze→DescriptiveStatist
- 【密码分析学 笔记】ch3 3.1 差分分析
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ch3分组密码的差分分析和相关分析方法3.1差分分析评估分组密码安全性通用方法可用于杂凑函数和流密码安全性预备知识:迭代性分组密码(分组密码一般结构)简化版本mini-AESCipherFour算法3.1.1差分分析原理现象:密钥在异或运算过程中被抵消→直接从明文对异或值得到密文对异或值(绕过密钥)【不随机现象】差分值:X和X’是两个长度为n的二进制比特串,ΔX=X⊕X′{ΔX=X\oplusX'
- 泰迪智能科技考试管理系统产品特色说明
泰迪智能科技01
人工智能科技
考试系统是面向高校考试业务的一站式平台,主要服务于实训课程考试场景,平台包含了考试科目管理、题库管理、题目管理、排考管理、正式考试、实训环境管理、阅卷管理和成绩管理等相关功能模块。平台支持常见的题型,如单选题、多选题、填空题、判断题和简答题。同时,还可以通过搭配实训环境创建编程题目,为考生营造统一且稳定的考试环境,降低考场的维护成本,便捷高效。图1考试管理系统2.功能简介3.产品特色1.自由创建题
- 2021年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题(第二阶段)依巴谷星表中的毕星团求解全过程文档及程序
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数学建模认证杯数据分析数学建模认证杯数学建模数据分析
2021年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题依巴谷星表中的毕星团原题再现: 依巴谷卫星(HighPrecisionParallaxCollectingSatellite,缩写为Hip-parcos),全称为“依巴谷高精度视差测量卫星”,是欧洲空间局发射的一颗天体测量卫星,用以精确测量恒星的视差和自行。通过视差可以推断出恒星距地球的距离。 毕星团位于金牛座,是离地球最近的疏散星团。其成员星在30
- 【大数据、数据开发与数据分析面试题汇总(含答案)】
花架ギ
数分数开数据分析数据挖掘数据开发面试试题
在大数据、数据开发与数据分析领域的面试中,扎实掌握各类知识点至关重要。以下是精心整理的面试题,涵盖单选题和多选题,助你备考一臂之力。试题目录大数据、数据开发与数据分析高频面试题解析1.数据仓库分层架构设计2.维度建模与范式建模的区别3.MapReduce的Shuffle阶段详解4.Hive数据倾斜的优化方法5.Spark比MapReduce快的核心原因6.Flink的Watermark机制7.SQ
- 2025认证杯数学建模第二阶段C题完整论文(代码齐全)化工厂生产流程的预测和控制
灿灿数模分号
数学建模
2025认证杯数学建模第二阶段C题完整论文(代码齐全)化工厂生产流程的预测和控制,详细信息见文末名片第二阶段问题1分析在第二阶段问题1中,由于在真实反应流程中输入反应物的量改变后,输出产物会有一定延时,所以需要对这个延时进行估计,以更准确地描述生产过程。此问题的关键影响因素是输入输出数据的相关性和系统的动态特性,多输入多输出系统的延时情况复杂,可能存在耦合延时。基于互相关分析、Granger因果检
- 决策树 连续变量_决策树在spss中的实现
DataStax
决策树连续变量
问题:spss关于决策树方法有哪些?回答:在SPSS中,关于决策树的方法介绍了四种,分别是CHAID、穷举CHAID、CRT、QUEST这四种。CHAID,就是卡方自动交互检验。顾名思义就是以卡方检验为判定准则。该方法要求解释变量和被解释变量都是分类变量,如果有连续变量,系统会将连续变量转化为分类变量;穷举CHAID,就是穷举卡方自动交互检验,是CHAID方法的“改进升级版”。CHAID在进行树的
- 26版SPSS操作教程(高级教程第一章)
Continue(延续)
大数据数据分析概率论
前言#经过20多天的坚持学习,本人也终于开启SPSS高级教程的副本了,茫茫长征路,需要我们一起共同去征服;#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务,因此想来平台和大家一起交流下学习经验,这期推送内容接上一次初级教程最后一期推送的学习笔记,希望能得到一些指正和帮助~粉丝及官方意见说明#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下:1、操作演示的数据全部由我本人随意假设输进去的,
- 2022年塔式起重机司机考试试题及答案
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题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序2022塔式起重机司机复训题库系塔式起重机司机国家题库全真模拟题!2022年塔式起重机司机考试试题及答案依据塔式起重机司机新考试大纲。塔式起重机司机复审模拟考试随时根据安全生产模拟考试一点通上查找答案。1、【多选题】《中华人民共和国特种设备安全法》规定,下列()设备应报废,并向原登记机关注销。(CD)A、出现过多次事故的B、超过检验周期的C、存在严重事故
- 【阿里云大模型高级工程师ACP习题集】3 总结与展望
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学习笔记阿里云云计算人工智能大模型ACP认证习题集
练习题这是最后一章节的练习题了,祝您考试顺利!【单选题】在大模型应用开发中,与业务领域专家建立客观评测方法和高效评测机制的主要目的是()A.加快开发速度B.降低开发成本C.取得更好的应用效果D.简化开发流程【多选题】以下哪些属于优化大模型应用效果的方法?()A.优化提示词B.使用RAGC.添加工具D.微调【单选题】关于多智能体系统与大模型的关系,说法正确的是()A.多智能体系统一定比大模型效率低B
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学习笔记阿里云云计算人工智能大模型ACP认证模拟题
练习题【单选题】在大模型应用备案中,根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》,已上架但未完成合规手续的应用应如何处理?()A.继续运营,同时补办手续B.下架处理C.暂停部分功能,直至完成合规手续D.无需处理,等待监管部门通知【多选题】在应用服务安全的应用部署平台安全方面,以下哪些属于权限控制的措施?()A.遵循最小权限原则分配权限B.配置云防火墙规则C.强制管理员账户启用多因素认证D.限制API调用
- 【答案】阿里云大模型ACP认证模拟考试(一)
Charles茶总
模拟题阿里云人工智能大模型ACP认证模拟题
答案单选题答案CCCCCBDCDBCCCCBCBCCCDCBCBCBBCCBCABCBCCCBBBDCCBCDCBCCCCDDBCDBCCBBBCBDCB多选题答案ADFBCFCDFABCDABCDEBCDFABCDEABCABCDEABDBDBCACDABCDEACEACDABCDEABCABDBCDEABCFACEFABDFABDEABCDABCDFABCEFABCBCDFABCDEF
- 【阿里云大模型高级工程师ACP习题集】2.4 自动化评测答疑机器人的表现(⭐️⭐️⭐️ 重点章节!!!)
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学习笔记阿里云人工智能大模型ACP认证模拟题
习题集:【单选题】在使用Ragas评估RAG应用时,AnswerCorrectness指标计算中,语义相似度是通过以下哪种方式得到的?()A.大模型直接判断B.计算文本向量的余弦相似度C.对比文本词汇重合度D.统计文本字数差异【多选题】当Contextrecall指标得分较低时,可采取的优化措施有()。A.检查知识库内容是否完备B.更换性能更强的大模型C.更换embedding模型D.改写quer
- 科学计算与matlab语言期末答案,科学计算与MATLAB语言答案
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【单选题】用于定义按钮被单击的响应的属性是()。【判断题】调用fplot3函数绘制空间曲线时,需要先计算曲线上各点的坐标。【单选题】当实验或测试所获得的样本数据有误差时,适合用来估算数据的方法是()。【单选题】利用MATLAB的符号计算功能求微分方程初值问题的解析解时,所用到的函数是()。【多选题】在一个图形窗口同时绘制[0,2π]的正弦曲线、余弦曲线,可以使用命令()。【单选题】求矩阵A的范数的
- 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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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
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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
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。