- 【脚本】Linux磁盘目录挂载脚本(不分区)
锅锅来了
Linux运维进阶必备【案例分享】linux网络运维
以下是一个不带分区,直接挂载整个磁盘到指定目录的脚本。该脚本会检查磁盘是否已挂载,自动创建文件系统(可选),并配置开机自动挂载:#!/bin/bash#磁盘直接挂载脚本(不分区)#使用方法:sudo./mount_disk_raw.sh/dev/sdb/mnt/dataext4[format]#参数检查if[$#-lt2];thenecho"用法:$0[文件系统类型=ext4][是否格式化=yes
- Golang领域GOROOT的配置与使用技巧
Golang编程笔记
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Golang领域GOROOT的配置与使用技巧关键词:Golang,GOROOT,配置,使用技巧,环境变量摘要:本文详细介绍了Golang领域中GOROOT的相关知识。首先阐述了GOROOT的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着深入解析了GOROOT的核心概念及与其他关键元素的联系,并通过Mermaid流程图展示其架构。之后详细讲解了GOROOT配置的核心算法原理及具体操作步骤,配以
- AWS OIDC 详解:告别长期密钥,拥抱安全高效的云身份验证
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想象一下:你的CI/CD流水线每次部署时,不再需要保管那些令人提心吊胆的AWS长期访问密钥。取而代之的是一种自动、安全且基于信任的身份验证方式——这就是AWSOIDC带来的变革。一、什么是AWSOIDC?身份验证的“信任传递”OIDC(OpenIDConnect)是建立在OAuth2.0之上的现代身份认证协议。AWSOIDC的核心是允许你信任外部身份提供商(如GitHub,GitLab,Googl
- Python XPath语法完全指南:从基础到高级应用
红皮西瓜绿了心
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PythonXPath语法完全指南:从基础到高级应用XPath(XMLPathLanguage)是一种用于在XML和HTML文档中查找信息的语言,广泛应用于网页抓取、数据提取和自动化测试等领域。本文将全面介绍XPath的核心语法和高级用法,帮助您掌握这一强大的数据定位工具。一、XPath基础语法1.1节点选择XPath提供了多种节点选择方式:/:从根节点开始的绝对路径(如/html/body/di
- Spring框架-IOC
五月茶
springjava后端
1.Spring框架的介绍Spring框架是一个开源的JavaEE应用程序主要核心是IOC和AOP两大技术IOC:InversionofControl,控制反转。它是通过将控制权从应用程序中移出,使得对象的创建和管理由框架来完成,从而降低系统间的耦合度。DI:DependencyInjection,依赖注入。它是一种设计模式,属于控制反转的一部分。其基本思想是将对象的依赖(即它所需要的其他对象)通
- python安装apk到手机_Python3 UI 自动化通过线程解决安装 apk 时的权限弹窗 (一)
张云雷宝宝
python安装apk到手机
#-*-coding:utf-8-*-#@author:xiaoxiao#@date:2019/4/6importthreadingimportosimportuiautomator2asu2driver=u2.connect("882QADT9UWT")classusb_install_thread(threading.Thread):#安装确认def__init__(self):threadi
- 自动化时候的坑:adb install时如何处理可恶的风险管控弹窗或者未知来源应用弹窗!
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各位在自动化通过adbinstall或者pminstall的时候,有没有遇到过华为或者小米或者一加手机的各种安装弹窗呢,除了手动设置,该如何解决呢?目前自动化主流框架,pythonuiautomator2或者appuim等在执行测试的时候会自动给手机安装atx或者appuim引擎,但是如果不手动的点击允许,那么会导致测试失败,这种情况改如果处理呢?下面提供一种多线程的解决方案,亲测可行1个线程执行
- kotlin协程的使用详解
一、协程是什么协程基于线程,它是轻量级线程。Kotlin协程是一种基于挂起函数(suspendfunctions)和结构化并发(structuredconcurrency)的轻量级并发编程模型,允许开发者以接近同步代码的简洁方式编写异步、非阻塞的逻辑。其核心是通过协作式任务调度(而非抢占式线程切换),在单线程或多线程环境中高效管理并发任务,避免传统线程的资源消耗和复杂性,同时提供直观的错误处理和生
- JVM——垃圾回收
五月茶
JVMjvm
在Java开发中,JVM不仅负责运行Java字节码,还通过自动内存管理机制帮助开发者避免手动内存管理的复杂性。1.JVM内存模型JVM的内存模型主要包括以下几个部分:方法区(JDK8之后叫元空间):存储类信息,常量池,静态变量堆:所有线程共享的一块内存区域,存放对象实例栈:线程私有程序计数器:线程私有,记录当前线程执行的字节码行号本地方法栈:为Native方法服务2.Java堆的划分年轻代Surv
- ADB 安装 APK 及处理安装弹窗的方法
要站在顶端
APP自动化adb
ADB安装APK及处理安装弹窗的方法总结✅背景说明在自动化测试或CI流程中(如JenkinsPipeline),我们经常需要通过ADB安装APK。但在某些设备上,安装过程会弹出“继续安装”按钮或其他确认界面,导致安装命令阻塞,无法继续执行后续操作。为此,我们需要:避免安装卡住自动点击安装按钮(如果必须)保证脚本兼容性(尤其适配Windows+Jenkins)方法一:使用adbinstall-r--
- Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架:迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块(核心公式实现)2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
- HarmonyOS应用开发进阶:ArkTS高效开发模式与工程实践
一键难忘
harmonyosHarmonyOS应用开发者
文章目录HarmonyOS应用开发进阶:ArkTS高效开发模式与工程实践一、高级组件开发模式1.1自定义组合式组件二、网络通信与数据缓存2.1智能请求管理三、动态交互与动画引擎3.1手势驱动动画四、模块化工程架构4.1分层架构设计4.2动态模块加载五、多设备适配策略5.1响应式布局系统六、性能监测与优化6.1渲染性能分析七、测试与质量保障7.1自动化测试框架八、持续集成与部署8.1自动化构建流程结
- 深入理解HashMap:从数据结构到高并发战场
达利源
java面试题哈希算法散列表算法
以下是我在财税业务中的自我体会:一、核心矛盾与设计哲学想象一个存放千万级纳税人信息的仓库(Map)。你需要:极速存取:输入ID,瞬间定位到对象。动态扩容:纳税人数量激增时,仓库能自动变大。空间高效:避免仓库大部分区域空置。线程安全(可选):多窗口(线程)同时办理业务不混乱。HashMap的答卷:核心武器:数组+链表/红黑树灵魂算法:哈希函数(HashFunction)扩容策略:负载因子(LoadF
- spring 面试题
爆爆凯
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一、Spring基础概念什么是Spring框架?Spring是一个开源的Java应用程序框架,它提供了一种轻量级的、非侵入式的方式来构建企业级应用。Spring的核心功能包括依赖注入(DependencyInjection,DI)、面向切面编程(Aspect-OrientedProgramming,AOP)、事务管理、数据访问等,旨在简化企业级Java开发,提高开发效率和代码的可维护性。Sprin
- UI前端与大数据的深度融合:打造智慧应用的新生态
前端开发与ui设计的老司机
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hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!在数字化转型的浪潮中,UI前端与大数据正逐渐成为推动智慧应用发展的核心力量。UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面,负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验;而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力,为应用程序
- 鸿蒙应用发布全解析:应用模块化的实践
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鸿蒙应用发布全解析:应用模块化的实践关键词:鸿蒙系统、应用模块化、分布式能力、原子化服务、应用发布、HarmonyOS、开发实践摘要:本文全面解析鸿蒙(HarmonyOS)应用发布的核心机制,重点探讨应用模块化设计在鸿蒙生态中的实践。文章从鸿蒙系统架构出发,深入分析模块化应用的设计原理、开发流程和发布策略,结合实际案例展示如何利用鸿蒙的分布式能力和原子化服务特性构建高效、灵活的应用架构。同时,本文
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
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【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- 数字孪生:未来城市管理的革命性技术
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一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术,实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型,该模型能够实时反映物理实体的状态,并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域,数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统,涉及基础设施、交通
- 企业架构与IT架构关系的探讨
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一、企业架构在实践中,企业架构往往是偏业务层面的,甚至可以说完全是基于业务层面的,设计企业架构是需要设计者根据外部的政治、经济、法律、市场、文化等因素,结合自身的资金、技术、人才、原材料等进行企业架构设计,是以客户为导向的。企业架构的业务本质企业架构在实践中是偏业务层面的,甚至可以说完全是基于业务层面的。这与很多人可能误解的“企业架构就是IT架构”有本质区别。企业架构的核心目标是:将企业的战略愿景
- Spring Cloud Gateway高并发限流——基于Redis实现方案解析
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本文是一个基于SpringCloudGateway的分布式限流方案,使用Redis+Lua实现高并发场景下的精准流量控制。该方案支持动态配置、多维度限流(API路径/IP/用户),并包含完整的代码实现和性能优化建议。一、架构设计限流过滤器动态推送放行拦截客户端SpringCloudGatewayRedis集群限流规则配置中心微服务返回429状态码二、核心代码实现自定义限流过滤器@Component
- 一封邮件读懂准确率、精准率、召回率、F1 Score
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文章目录场景设定核心目标定义样本类别模拟评估结果四大核心指标详解①准确率(Accuracy)②精准率(Precision)③召回率(Recall)④F1Score如何选对指标?总结场景设定场景:公司开发了一个AI邮箱垃圾邮件(Spam)过滤器。我要评估这款AI垃圾邮件过滤器,判断它是否“合格”。核心目标核心目标:我们希望它能尽可能识别出所有垃圾邮件(别放过坏人);尽量不误伤正常邮件(不冤枉好人)。
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ADAS方案精讲图像处理人工智能
一张图全懂TDA4VM汽车感知中枢!从架构到踩坑,干货分析+选型建议写在前面:一块“脑子清醒”的车规芯片,是怎么思考的?别看这张图密密麻麻,其实它就是TI为车载/工业应用打磨多年的“感知-处理-输出”三段式架构,在这块Jacinto7J721ESOM评估板上体现得淋漓尽致:一句话总结:这不是开发板,这是把整个智能汽车的“中控大脑”装进了一个PCB。模块一:中央处理器区域(SOM板核心)=车脑J72
- 智能之火,重塑创造:大模型如何点燃新一代开发引擎?
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导言:普罗米修斯之火再现在科技演进的长河中,每一次生产力的跃迁都伴随着工具的质变。从蒸汽机轰鸣到电力普及,再到信息高速公路的铺就,人类驾驭能量的能力不断突破。今天,我们站在一个崭新的临界点上:大语言模型(LLM)正将人工智能的“普罗米修斯之火”引入软件开发的核心腹地。这不再仅仅是效率的优化,更是对开发者角色、开发流程乃至软件本质的深度重塑。GitHubCEOThomasDohmke曾断言:“Cop
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
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产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- AI:微调框架 LLaMA-Factory(Large Language Model Factory)
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LLaMA-Factory(LargeLanguageModelFactory)是由北航团队开源的高效大语言模型(LLM)微调框架,旨在简化大型语言模型的定制化训练流程,支持超过100种主流模型和多种先进微调技术。以下从核心功能、安装部署、微调流程和应用场景四个方面详细介绍:一、核心功能与特点广泛的模型支持支持LLaMA3、Mistral、Qwen、ChatGLM、Gemma、Phi、Yi、Bai
- Excel+VBA+FFmpeg全能图片处理利器:批量选择、调整尺寸、压缩质量、图片合并,水平垂直合并一键搞定!
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Excel+VBA+FFmpeg全能图片处理利器本文介绍的VBA脚本主要实现以下功能:为什么选择Excel结合VBA与FFmpeg处理图片?1.多功能集成,一站式解决方案集成图片的批量选择、调整尺寸、压缩质量以及合并功能,满足在不同场景下的多样化需求,无需切换多个软件工具。2.自动化操作,省时省力通过双击Excel中的指定单元格,即可自动执行复杂的图片处理任务,减少手动操作,提升工作效率。3.灵活
- 【SpringBoot从入门到精通】一、快速入门与核心概念
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导读:作为SpringBoot系列的第一篇文章,本文将带你快速入门SpringBoot,了解其核心概念和基本原理,并通过一个实例演示如何创建你的第一个SpringBoot应用。一、SpringBoot是什么?SpringBoot是Spring团队推出的一个用于简化Spring应用开发的框架。它消除了传统Spring应用中繁琐的配置,提供了一种快速创建可独立运行、生产级别Spring应用的方式。Sp
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
xiaolyuh123
MySQL哈希算法mysql算法
MySQL的BTree索引和Hash索引的区别一、定义类型定义说明时间复杂度BTree索引使用B+树结构组织索引数据,适用于范围查询、有序遍历等O(logn)Hash索引使用哈希表结构组织索引,仅适用于等值查找操作O(1)二、使用引擎存储引擎索引类型InnoDB默认使用BTree索引Memory默认使用Hash索引,可手动改为BTree三、核心区别对比维度BTree索引Hash索引数据结构B+树结
- 记忆力锻炼方法
穗余
记忆力计算机视觉人工智能深度学习
记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式,可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持,并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。一、科学记忆方法重复训练与间隔复习大脑通过重复强化神经连接,但机械重复效率低。建议采用间隔重复法,例如学习新知识后,在1天、3天、1周等间隔复习,利用“遗忘曲线”规律巩固记忆。关联记忆法将新信息与已知内容关联,
- FastGPT与MCP:解锁AI新时代的技术密码
挑战者666888
AI模型应用实战迁移学习集成学习文心一言
一、AI浪潮中的新星:FastGPT与MCP登场在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。从智能语音助手到复杂的图像识别系统,AI的应用无处不在,而其中的关键技术——语言模型和集成平台,更是备受关注。FastGPT和MCP(Multi-ComponentPlatform)作为这一领域的新兴代表,正逐渐崭露头角,为AI的发展注入新的活力。FastGPT,以其高效的推理
- 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
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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。