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zhen24
kubernetes容器云原生
一、准备工作(所有节点)在开始部署之前,我们需要对所有节点进行以下准备工作。1.1、关闭防火墙#关闭防火墙systemctlstopfirewalld#禁止防火墙开机自启systemctldisablefirewalld1.2、关闭SELinux#永久关闭SELinuxsed-i's/enforcing/disabled/'/etc/selinux/config#重启系统使更改生效reboot#临
- Java编程语言最流行的7个框架介绍
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转自:微点阅读https://www.weidianyuedu.com1,SpringMVC在中国有一种说法“生姜仍旧又辛辣”,所以虽然SpringMVC已经发布了十多年,但它仍然强大有力,并且处于领先地位,具有绝对优势。在拥抱完整的MVC框架之后,Spring已经发展并且现在是面向Internet的应用程序的综合Java框架,为软件工程师提供了一个功能强大的工具包,用于Web应用程序开发和安全项
- 基于android的备忘录_[译] 我个人的 Git 技巧备忘录
weixin_39859128
基于android的备忘录
原文地址:MyPersonalGitTricksCheatsheet原文作者:AntoninJanuska译文出自:掘金翻译计划本文永久链接:https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/my-personal-git-tricks-cheatsheet.md译者:Pingren校对者:zh1an,Badd,shixi-li我个人的Git
- Elasticsearch Date类型使用技巧
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大数据jsonjava
elasticsearch原生支持date类型。这里简单记录下使用的方法。使用date类型可以用如下两种方式:使用毫秒的时间戳,直接将毫秒值传入即可。传入格式化的字符串,默认是ISO8601标准,例如2015-02-27T00:07Z(零时区)、2015-02-27T08:07+08:00(东八区),这两个时间实际是同一个,只是时区不同。另外还可以自定义时间格式,参见es的文档。但个人不建议使用自
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模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积神经网络(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展,但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系,在多个视觉任务中展现出优异性能。然而,ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
- Kafka 到 Kafka 数据同步
简述Kafka为处理实时数据提供了一个统一、高吞吐、低延迟的平台,其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”,这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。因此实现Kafka到Kafka的数据同步也成了一项重要工作。本篇文章主要介绍如何使用CloudCanal构建一条Kafka到Kafka的数据同步链路。技术点消费者消息推送在任务创建后,CloudCanal会自
- 华为发展历程:战略转型与分析
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纵观30多年的发展历程,在创始人任正非及创业团队奋力牵引下,全体员工共同奋斗,华为实现了从“一无所有”到“三分天下”、从“积极跟随者”到“行业领先者”的跨越式发展。华为在业务战略上经历了数次变革,分别是从农村到城市,从国内市场走向全球化,从B2B市场向B2b、B2C市场及云管端一体化转型变革。另外,自2019年起,华为遭受M国不断加码的政策打压。华为的发展历程可以划分为五个阶段:一是,创业初期(1
- 分库分表实践:单 KEY 业务场景
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数据库mysql数据库架构
前言随着业务的快速增长和数据量的爆炸性增加,传统的单体数据库架构已经难以满足性能和扩展性的需求。为了解决这一问题,分库分表技术应运而生,成为支撑大规模业务的重要手段。分库分表方式中间件Cobar:阿里巴巴开发的分库分表中间件,支持自动分片和路由TDDL(TencentDatabaseLinker):腾讯开发的分库分表中间件,支持多种分片策略Atlas:由LinkedIn开发的分库分表中间件,支持自
- 【前端】包管理器:npm、Yarn 和 pnpm 的全面比较
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前端开发中的包管理器:npm、Yarn和pnpm的全面比较在现代前端开发中,包管理器是开发者必不可少的工具。它们不仅能帮我们管理项目的依赖,还能极大地提高开发效率。本文将详细介绍三种主流的前端包管理器:npm、Yarn和pnpm,探讨它们的特点、优缺点以及它们之间的关系和对比。npm(NodePackageManager)简介npm是Node.js的默认包管理器,由Node.js官方维护。自201
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XianxinMao
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注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体:自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention)注意力评分函数的类型和特点多头注意力的现代变体:MHA(Multi-HeadAttention)MQA(Multi-QueryAttention)GQA(Grouped-
- 华为架构师8年经验谈:从单体架构到微服务的服务化演进之路
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转自:http://www.58maisui.com/2016/06/28/a-327/?ref=myread本次分享的大纲如下:传统应用开发面临的挑战服务化实践服务化不是银弹服务化架构的演进方向一、传统应用开发面临的挑战挑战1–研发成本高主要体现在如下几个方面:代码重复率高在实际项目分工时,开发都是各自负责几个功能,即便开发之间存在功能重叠,往往也会选择自己实现,而不是类库共享,主要原因如下:从
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文章目录前言一、怎样的索引的数据结构是好的二、二分查找特点缺点三、二分查找树特点缺点四、自平衡二叉树特点缺点五、B树特点缺点六、B+树定义单点查询插入与删除效率范围查询总结七、MySQL的B+树InnoDB是如何存储数据的B+树是如何进行查询的聚簇索引和二级索引八、总结前言B+树是一种常用的索引数据结构,在数据库系统和文件系统中广泛应用。它相比于其他数据结构具有许多优点,下面我将一步一步介绍相关概
- Swift语言的学习路线
2501_90183952
包罗万象golang开发语言后端
Swift语言的学习路线引言在现代程序开发中,Swift语言逐渐成为了移动应用程序开发的重要工具,尤其是在iOS和macOS平台上。自2014年发布以来,Swift以其易读性和强大的功能,受到越来越多开发者的青睐。对于初学者而言,选择一条清晰的学习路线是学习Swift的关键。本文将为你提供一份详细的Swift语言学习路线图,帮助你从入门到精通,逐步掌握Swift的应用与开发技巧。1.学习Swift
- 【Python】FastAPI之SQLAlchemy、关联关系
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Pythonpythonfastapi开发语言
文章目录第四节:SQLAlchemy操作数据库一、SQLAlchemy介绍主要特性更多功能二、创建ORM映射三、增删改查操作1、建立session链接2、新增操作3、查、改和删除操作第五节:SQLAlchemy的关联一、ORM中的一对多/多对一二、自关联三、一对一关联四、多对多关联第四节:SQLAlchemy操作数据库一、SQLAlchemy介绍SQLAlchemy是一个功能强大且灵活的Pytho
- 一切皆是映射:Transformer架构全面解析
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计算大数据AI人工智能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
背景介绍自2017年,Transformer(自注意力机制)架构的问世以来,它已经成为自然语言处理(NLP)领域的主流技术之一。Transformer架构的出现,使得自然语言处理的任务变得更加简单、高效,同时也为许多其他领域提供了灵感。通过深入剖析Transformer,我们可以更好地理解其核心概念、原理和实际应用场景。这篇文章将全面解析Transformer架构,从核心概念到实际应用,帮助读者深
- C++爬楼梯——dfs、递归、动态规划、递推
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什么是动态规划:给定一个问题,我们把他拆成一个个子问题,直到子问题可以直接解决。然后把子问题的答案保存起来,以减少重复计算。再根据子问题的答案反推,得出原问题解的一种方法递归的过程:"递"的过程是分解子问题的过程;(dfs是第归的一种)“归”的过程是产生答案的过程。“递”的过程是自顶向下。“归”的过程是自底向上,“底”代表的是已知最小子问题的答案递归适用于以下情况:1.问题具有递归结构:问题可以自
- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
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背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法,充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能,还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路,推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 怎么在wps里面进行批量序号替换通配符;
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删除所有的6.1.[1-9].[1-9].[1-9]的序号?6\.1\.[1-9]\.[1-9]\.[1-9]1,ctrl+f;2,点击替换,使用通配符;3,查找内容输入:6\.1\.[1-9]\.[1-9]\.[1-9],替换内容自拟比如1.2.3.5.64,执行替换,搞定。
- Ruby语言详解
编程小郭
ruby开发语言后端
Ruby语言详解Ruby,作为一种简单快捷的面向对象脚本语言,自20世纪90年代由日本人松本行弘(YukihiroMatsumoto)开发以来,便以其独特的魅力和强大的功能赢得了全球开发者的青睐。Ruby不仅继承了Perl、Smalltalk、Eiffel、Ada以及Lisp等多种语言的优点,还发展出了自己的特色和风格。一、Ruby语言的特点面向对象:Ruby从一开始就被设计成纯粹的面向对象语言,
- Transformer入门(1)transformer及其编码器-解码器
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GoogleBERT构建和训练NLP模型berttransformer人工智能NLP自然语言处理
文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型,它在2017年由Google的研究者提出,并在论文《AttentionisAllYouNeed》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力(self-attent
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五彩斑斓黑123
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介绍ArcGISforJavaScript是一种基于Web的地图开发解决方案,由ESRI公司开发。它允许开发人员在Web应用程序中嵌入交互式地图,并使用JavaScript编写地图应用程序。ArcGISforJavaScript提供了许多功能强大的API和工具,使开发人员能够创建高度定制的地图应用程序。它支持各种地图数据源,包括ESRI的ArcGISOnline服务、第三方地图服务、以及开发人员自
- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
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学习目录:深度学习理论基础(一)Python及Torch基础篇深度学习理论基础(二)深度神经网络DNN深度学习理论基础(三)封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础(四)Parser命令行参数模块深度学习理论基础(五)卷积神经网络CNN深度学习理论基础(六)Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器本文目录学习目录:前述:Transformer
- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- Docker的原理:如何理解容器技术的力量 思维导图-java架构
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要理解Docker的原理以及容器技术的力量,可以通过一个思维导图来帮助整理和展示信息。以下是一个基于文本的思维导图结构,用于说明Docker和容器技术的关键概念,特别关注于Java架构师可能会感兴趣的部分:Docker与容器技术│├───基本概念│├───容器(Container)││└───是一个轻量级、可移植、自包含的软件包│├───镜像(Image)││└───包含应用程序及其所有依赖项的只
- Python·Jupyter Notebook各种使用方法
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Python基础课程pythonjupyter开发语言
转自:Python·JupyterNotebook各种使用方法-简书一、JupyterNoteBook的安装1.1新版本Anaconda自带Jupyter目前,最新版本的Anaconda是自带JupyterNoteBook的,不需要再单独安装1.2老版本Anacodna需自己安装JupyterJupyterNotebook安装的官方网站安装JupyterNotebook的先决条件:已经安装了pyt
- Kubernetes v1.17 版本解读 | 云原生生态周报 Vol. 31
编程微思
作者|徐迪、李传云、黄珂、汪萌海、张晓宇、何淋波、陈有坤、李鹏审核|陈俊上游重要进展1.Kubernetesv1.17版本发布功能稳定性是第一要务。v1.17包含22个增强功能:14个增强功能已逐渐稳定,4个增强功能已进入beta版,4个增强功能已进入alpha版本。MajorTheme云提供商标签达到GA这个自1.2版本就引入的label,在1.17版本终于GA。之前旧的label已经被废弃掉:
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筑梦之路
Java技术linux系统运维kafka学习笔记
KRaft模式Kafka的KRaft模式是一种新的元数据管理方式,旨在去除对ZooKeeper的依赖,使Kafka成为一个完全自包含的系统。在Kafka的传统模式下,元数据管理依赖于ZooKeeper,这增加了部署和运维的复杂性。为了解决这个问题,Kafka社区引入了KRaft模式。在KRaft模式下,所有的元数据,包括主题、分区信息、副本位置等,都被存储在Kafka集群内部的特殊日志中。这个日志
- Transformer 架构对比:Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析
m0_74823683
面试学习路线阿里巴巴transformer架构深度学习
1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
- BerSoft公司收入增长分析
从以前
pythonpython
问题描述Petya是Berland公司BerSoft的公关经理,他需要制作一份关于公司自2001年以来收入增长的报告。在报告中,Petya想展示一个“完美”的线性增长模式,即每年收入比前一年增长1个亿。例如,2001年收入为1亿,2002年为2亿,以此类推。但由于真实收入数据与完美模式有所差异,Petya决定忽略一些数据,保留一个收入增长符合完美模式的最长子序列。具体要求如下:给定一个包含公司各年
- Python模块学习:glob 文件路径查找
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pythonpythonglob
文章转载自《伯乐在线》原文出处:DarkbullPython模块学习:glob文件路径查找glob模块是最简单的模块之一,内容非常少。用它可以查找符合特定规则的文件路径名。跟使用windows下的文件搜索差不多。查找文件只用到三个匹配符:”*”,“?”,“[]“。”*”匹配0个或多个字符;”?”匹配单个字符;”[]“匹配指定范围内的字符,如:[0-9]匹配数字。glob.glob返回所有匹配的文件
- 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
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。