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- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
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目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- Lua语言的自动化测试
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Lua语言的自动化测试随着软件开发的迅猛发展和不断变化的需求,自动化测试逐渐成为确保软件质量的重要环节。自动化测试不仅可以大幅度提高测试效率,还能减少人工测试的误差,从而提升产品的稳定性和可靠性。在众多编程语言中,Lua以其简洁、灵活和高效的特性,逐渐成为自动化测试领域的一个有力工具。本文将深入探讨Lua语言在自动化测试中的应用,包括其基本特性、优势、常用框架以及实践中的最佳实践。一、Lua语言简
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10万并发量的应用如何选择阿里云服务器配置?首先要选择云服务器ECS实例规格,因为是10万并发量需要配置负载均衡,而且还要使用缓存技术,阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com从阿里云官网整理的关于阿里云10万并发量服务器配置和案例分享:10万人服务器云服务器ECS实例规格选择要满足10w并发量的阿里云服务器,首先需要选择适合的云服务器ECS实例规格。阿里云提供了多种不同的实例类型,包括通用
- k8s系统学习路径
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学习Kubernetes(K8s)需要循序渐进,结合理论知识和实践操作。以下是学习Kubernetes的推荐步骤:1.先决条件•掌握容器基础:先学习Docker,理解容器化概念(镜像、容器、仓库)、Dockerfile编写和容器生命周期管理。•熟悉Linux基础:了解Linux命令行操作、网络、文件系统等。•了解云计算概念:如虚拟化、负载均衡、服务发现、分布式系统等。2.Kubernetes核心概
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旨在进行学习使用过程中的问题记录。esp已经把vscode插件做的不错了,可以直接进行编译调试。使用的是esp32S3内置的usb/jtag主要参考:https://blog.csdn.net/weixin_50993868/article/details/136498570https://blog.csdn.net/weixin_43842462/article/details/12329584
- 10 个极其有用的 Python 自动化脚本
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在现代职场中,重复性和耗时的任务常常占据大量时间,影响工作效率。Python作为一种高效、易用的编程语言,提供了丰富的库和工具,能够帮助打工人自动化处理日常任务,提升工作效率。以下是十个必备的Python自动化脚本:一、文件批量重命名脚本在日常工作中,可能需要对大量文件进行重命名操作。手动操作既耗时又容易出错。使用Python脚本,可以实现文件的批量重命名,提高效率。importosdefbatc
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
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AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- Python第二十三课:自监督学习 | 无标注数据的觉醒
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本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习(ContrastiveLearning)框架实现图像掩码自编码器(MaskedAutoencoder)开发实战项目:亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础(AI的拼图游戏)1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏(根据碎片
- 1.2 Vscode 搭建ESP-IDF 环境
无来去
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1,安装简体中文语言包插件2,安装ESP-IDF插件3,打开命令行(Ctrl+Shift+P),输入esp-idfextension,选择ESP-IDF:configureESP-IDFextension4,选EXPRESS快速安装,选下载服务器Espressif,其它选项如下图,点击“Install”安装5,安装过程出现
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(三)需求工程
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【从零开始学习计算机科学】软件工程(三)需求工程需求工程好的需求应具备的特征:需求工程(RequirementEngineering,RE)起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时,如果软件解决的问题不对,那么再精巧的软件也满足不了任何人的要求。理解问题的需求是软件工程师所面对的最困难的任务之一。困难的原因有二:客户不
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(五)软件设计
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【从零开始学习计算机科学】软件工程(五)软件设计软件设计概述良好的设计具有三大特性设计主要包含的方面设计中的一些概念设计的方法与策略体系结构设计体系结构设计的基本问题:体系结构的设计模式体系结构设计的过程构建级设计面向对象构件设计用户接口设计用户接口设计原则:用户接口分析的目标:设计的评审软件设计概述软件的分析偏重于问题域,描述软件要做什么,而设计则偏重于解决方案,描述软件究竟要如何做。设计创建了
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简单工厂模式工厂方法模式抽象工厂模式
工厂模式架构设计原则开闭原则:是指一个软件实体(如类、模块和函数)应该对扩展开放,对修改关闭。依赖倒置原则:是指设计代码结构时,高层模块不应该依赖低层模块,二者都应该依赖其抽象。抽象不应该依赖细节,细节应该依赖抽象。单一职责:是指一个类只负责一个主要任务,避免因一个类负责两个以上任务时,修改其中一个任务代码导致另一个任务代码受到连带影响。接口隔离原则:是指用多个专门的接口,而不使用单一的总接口,客
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【从零开始学习计算机科学】软件工程(一)软件工程中的过程模型软件与软件工程软件工程具有以下核心要素软件工程中的过程模型惯用过程模型瀑布模型V模型增量过程模型演化过程模型原型模型螺旋模型协同开发模型喷泉模型专用过程模型构件组装模型统一过程模型(RUP)统一过程模型的起源与发展面向对象UMLRUP有9个工作流:敏捷模型敏捷开发的立场极限编程工业级极限编程(IXP)ScrumScrum中有三种角色:Sc
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- 【从零开始学习计算机科学】设计模式(四)责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、空对象模式、策略模式、模板模式、访问者模式
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【从零开始学习计算机科学】设计模式(四)责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、空对象模式、策略模式、模板模式、访问者模式责任链模式主要特点工作原理适用场景优点缺点命令模式主要特点工作原理适用场景优点缺点解释器模式主要特点工作原理:适用场景优点缺点迭代器模式主要特点工作原理适用场景优点缺点中介者模式主要特点工作原理适用场景优点缺点备忘录模式主要特
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【从零开始学习计算机科学】设计模式(五)MVC模式、业务代表模式、组合实体模式、数据访问对象模式、前端控制器模式、拦截过滤器模式、服务定位器模式、传输对象模式MVC模式主要组件工作原理优点缺点适用场景总结业务代表模式主要特点组成部分工作原理优点缺点适用场景总结组合实体模式主要特点组成部分工作原理适用场景优点缺点总结数据访问对象模式主要特点组成部分工作原理适用场景优点缺点总结前端控制器模式主要特点组
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【从零开始学习计算机科学】设计模式(一)设计模式概述设计模式简介设计模式与软件架构设计模式的分类1.创建型模式(CreationalPatterns)2.结构型模式(StructuralPatterns)3.行为型模式(BehavioralPatterns)4.J2EE模式(J2EEPatterns)设计模式的实际应用设计模式简介设计模式在现代软件开发中扮演着至关重要的角色。它们是开发者在长期实践
- 【从零开始学习计算机科学】设计模式(二)工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模型、原型模式
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学习设计模式抽象工厂模式工厂模式单例模式原型模式建造者模式
【从零开始学习计算机科学】设计模式(二)工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模型、原型模式工厂模式主要特点类型适用场景抽象工厂模式主要特点工作原理适用场景举例优点缺点总结单例模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结建造者模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结原型模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结工厂模式工厂模式(FactoryPattern)是一种常用的创建型设计模式,目的是通过工厂方
- 【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(二)数字逻辑电路
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学习数字逻辑逻辑电路EDACAD集成电路电路设计
【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(二)数字逻辑电路数字逻辑电路数字逻辑电路的类型数字逻辑电路的研究方法电子设计自动化(EDA)数字逻辑电路用来处理数字信号的电子线路称为数字电路。由于数字电路的各种功能是通过逻辑运算和逻辑判断来实现的,所以数字电路又称为数字逻辑电路或者逻辑电路。数字逻辑电路具有如下特点:电路的基本工作信号是二值信号。它表现为电路中电压的“高”或“低”、开关的“接通”或“断开”、晶
- 【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(四)数字系统设计
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学习数字逻辑verilog数字系统HDL数字电路FPGA
【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(四)数字系统设计数字系统设计硬件描述语言HDL(HardwareDescriptionLanguage)VerilogHDL的起源与发展HDL软核、固核和硬核的重用HDL的应用数字系统设计实现数字系统设计一个数字集成电路的可以从不同的层次(系统级、算法级、寄存器传输级、门级、开关级)以及不同的领域(行为领域、结构领域、物理领域)进行描述。三个领域主要含义如下:行
- 【从零开始学习计算机科学】硬件设计与FPGA原理
贫苦游商
【从零开始学习计算机】硬件设计fpga开发学习数字逻辑verilogHDL硬件设计硬件工程
硬件设计硬件设计流程在设计硬件电路之前,首先要把大的框架和架构要搞清楚,这要求我们搞清楚要实现什么功能,然后找找有否能实现同样或相似功能的参考电路板(要懂得尽量利用他人的成果,越是有经验的工程师越会懂得借鉴他人的成果)。如果你找到了的参考设计,最好还是先看懂并理解,这一方面能提高我们的电路理解能力,而且能避免设计中的错误。在开始做硬件设计前,根据自己的项目需求,可以去找能够满足硬件功能设计的,有很
- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
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机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础(变量、循环、函数)、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放(标准化/归一化)、数据可视化(Matplotlib/Seaborn)。二、渐进式学习
- 新手村:数据预处理-特征缩放
嘉羽很烦
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新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- 面向实战的 nftables 防火墙配置指南:从入门到高级
小白也有IT梦
LinuxLinux防火墙nftables
目录初步准备:基础概念与常见命令场景一:基础服务器防火墙(过滤规则)场景二:NAT网关(SNAT/MASQUERADE/DNAT/端口转发)场景三:黑名单/白名单/大量IP的批量管理场景四:记录日志与限速(log/limit/meter)场景五:仅允许特定网卡或特定连接状态(iif/oif/ctstate)场景六:桥接防火墙、VLAN与ingress过滤(bridge/vlan/ingress)场
- 遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集,模拟了自然界中所观察到的自然过程,例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一,还有很多其他形式的模拟,可以更好地建模各种过程,但它们都源于康威
- 在Python中如何检测和解决内存泄漏问题
python资深爱好者
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在Python中,内存泄漏通常不是像在一些低级语言(如C或C++)中那样常见,因为Python的内存管理(包括自动垃圾回收)相对高级且自动化。然而,在长时间运行的应用程序中,特别是在使用大量循环、大型数据结构或外部库时,仍然可能出现内存泄漏。以下是在Python中检测和解决内存泄漏的一些方法:1.使用内存分析工具a.objgraphobjgraph是一个用于分析Python对象图的库,可以帮助你识
- MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议 理论篇1 - 架构
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MCP(ModelContextProtocol)架构ai人工智能MCP
核心架构理解MCP如何连接客户端、服务器和LLM模型上下文协议(MCP)建立在灵活、可扩展的架构之上,能够实现LLM应用程序和集成之间的无缝通信。本文档涵盖了核心架构组件和概念。概述MCP采用客户端-服务器架构,其中:主机(Hosts)是发起连接的LLM应用程序(例如DesktopApp或IDE)。客户端(Clients)在主机应用程序内部与服务器保持1对1的连接。服务器(Servers)为客户端
- 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
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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
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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。