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动物判别系统由于明天的实验时间较为紧张,所以本人提前完成实验,将代码呈现如下(有些许参考):由于明天的实验时间较为紧张,所以本人提前完成实验,将代码呈现如下(有些许参考):#判断有无重复元素defjudge_repeat(value,list=[]):foriinrange(0,len(list)):if(list[i]==value):return1else:if(i!=len(list)-1)
- 动物产生式识别系统(人工智能实验)
不爱编程的程序媛
人工智能数据结构算法
1.实验原理首先,定义两个整数数组`base`和`temp`,分别用于存储特征值和临时存储输入的特征值。输出特征值代表的信息,包括每个特征值对应的动物类型。提示输入特征值的总数,并使用`Scanner`类从控制台读取输入。使用循环遍历输入的特征值,将其存储在`temp`数组中,并在`base`数组中将对应特征值的位置设为1。根据输入的特征值,设置`base`数组中其他位置的值。例如,如果输入的特征
- 大模型应用:探索AI大模型的50个应用场景:让科技改变生活。
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随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型在各个领域的应用日益广泛。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2024年世界人工智能大会上表示,目前AI技术发展路线发生了方向性改变,已从过去辨别式人工智能转向了未来生成式人工智能。他更是呼吁:“大家不要卷模型,要卷应用!”本文将为大家盘点AI大模型的50个应用场景,并按应用频率从高到低进行排列,带您了解AI如何深刻改变我们的工作与生活。1.自然语言处理(N
- 2024 LLM年度事件回顾:价格全面下跌、本地运行大模型、多模态能力爆发……
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2025年伊始,Django的作者之一SimonWillison,带我们回顾了2024年AI的重磅进展,堪称大模型的“里程碑”盘点。快来看看有哪些突破,刷新了我们对AI的认知!原文很长,下面给大家列几个关键点:1、GPT-4壁垒被突破从前,GPT-4被视为无人能及的高度智能“天花板”,现在,ChatbotArea排行榜上已经有近70个模型,超过了2023年3月版本的GPT-4。谷歌的Gemini1
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在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- 盘点50个AI大模型企业和典型产品
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OpenAI:-ChatGPT:是OpenAI推出的非常具有影响力的聊天机器人程序,能够进行自然流畅的对话、文本创作、问题解答等,不断迭代升级,引发了全球对大模型的广泛关注。-GPT-4O:OpenAI的新一代AI模型,在语言理解和生成能力上有进一步提升,能够感知用户的情绪,并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。-Sora:文生视频大模型,可根据文本指令生成复杂且具有一定时长的视频,具有多个镜头
- 从模型到实际:人工智能项目落地的关键要素
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引言近年来,人工智能技术从实验室走向实际应用,其潜力在各行各业得到了初步的验证。然而,AI技术的落地并非一蹴而就,许多企业在尝试部署AI项目时,却发现自己陷入了“模型很好看,应用却难做”的困境。无论是数据准备不足、算法与场景的不匹配,还是缺乏持续优化的机制,这些问题都可能导致项目停滞,甚至功亏一篑。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!对于企业来说,人工智能的价值不仅在于模型的高精度
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deepseek大模型上热搜啦!咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧!整个操作流程非常简单方便,只需要2步,先安装Ollama,然后执行大模型即可。支持的deepseek-r1模型deepseek-r1DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bollamarundeepseek-r1:1.5bDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bollamarundeeps
- AI大模型项目实战:智能校园的秘密——深度剖析AI数字校园架构与解决方案
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在这篇文章中,我们将详细解读一幅关于AI数字校园架构的图示,深入剖析其各个功能模块和层级的解决方案,探讨AI技术如何在校园环境中落地实施,以提升教育、管理和决策的智能化水平。文章将逐层分析从用户交互到技术基础设施的架构内容,并针对每个模块给出详细的解决方案,帮助理解该架构如何通过AI技术为师生及管理者提供智能化的服务。一、用户层:多角色智能化交互用户层是AI数字校园的表层,它将直接服务于三类核心用
- 大模型产品架构全景解读:从应用场景到技术支持的完整路径
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前言随着人工智能技术的迅猛发展,大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据,进行复杂任务的自动化,还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图,详细解读每一个组成模块,帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径,洞察大模型如何在实际业务中落地。一、落地场景:赋能业务的智能化解决方案大模型的实际价值首先体现在各个业务场景的落地应用中。在架
- A7. Jenkins Pipeline自动化构建过程,可灵活配置多项目、多模块服务实战
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服务容器化构建的环境配置构建前需要解决什么下面我们带着问题分析构建的过程:1.如何解决jenkins执行环境与shell脚本执行环境不一致问题?2.构建之前动态修改项目的环境变量3.在通过容器打包时避免不了会产生比较多的不可用的镜像资源,这些资源要是不及时删除掉时会导致服务器磁盘暴满,导致资源浪费。此时我们在构建之前也要执行不可用的镜像清除操作;4.本地LLama大模型服务地址,如何以容器部署时作
- AI时代,自媒体人如何“人机共生”破局?这3个案例告诉你答案
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导语:凌晨3点,剪辑完最后一条视频的小林瘫在椅子上——这已是本周第5次熬夜。他的账号数据忽高忽低,评论区开始出现“内容同质化”的差评。这不是个例,而是600万自媒体创作者的生存缩影。但另一组数据更值得注意:某三农博主用AI工具将日更效率提升300%,单月涨粉15万;财经大V“X博士”的数字人分身每天自动解读行情,直播GMV反超真人;跨境博主@Eva通过AI翻译矩阵,单条视频覆盖6国市场...当行业
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发
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文章目录【大模型应用开发动手做AIAgent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系LlamaIndexRAG联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述LlamaIndexRAG3.2算法步骤详解LlamaIndexRAG3.3算法优缺点LlamaIndexRAG3.4算法应用领域4.数学模型和公
- 2022年最新【Java八股文背诵版面试题】面试必备,查漏补缺;多线程+spring+JVM调优+分布式+redis+算法
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前言春招,秋招,社招,我们Java程序员的面试之路,是挺难的,过了HR,还得被技术面,小刀在去各个厂面试的时候,经常是通宵睡不着觉,头发都脱了一大把,还好最终侥幸能够入职一个独角兽公司,安稳从事喜欢的工作至今...近期也算是抽取出大部分休息的时间,为大家准备了一份通往大厂面试的小捷径,准备了一整套Java复习面试的刷题以及答案,我知道很多同学不知道怎么复习,不知道学习过程中哪些才是重点,其实,你们
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想象一下拥有一种超能力,让你能够对任何问题或提示生成类似人类的回答,同时还能够利用庞大的外部知识库确保准确性和相关性。这不是科幻小说,这就是检索增强生成(RAG)的力量。在本文中,我们将介绍五大遥遥领先的RAG工具或库:LangChain、LlamaIndex、Haystack、RAGatouille和EmbedChain。LangChainLangChain是一个全面的开源框架,用于开发大型语言
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深度求索(DeepSeek)引发的震撼,还在继续进行中。刚看了一下数字:美股盘前,英伟达跌超11%,博通跌超11%,台积电、Arm跌超10%,同时,在日本股市,英伟达的主要供应商AdvantestCorp的股价暴跌8.6%。这些科技股,真是跌惨了。这整件事,就像魔幻一下。1月20日,深度求索正式发布推理大模型DeepSeek-R1。推出后不久,R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
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在Ollama的世界里,环境变量如同神秘的符文,它们是控制和定制这个强大工具的关键。通过精心设置这些环境变量,我们可以让Ollama更好地适应我们的需求,就像调整一把精密的乐器,使其奏出最和谐的旋律。以下是一些可以设置的环境变量,它们将帮助我们驾驭Ollama,让它成为我们探索数据海洋的得力助手。Llama3.1是Meta(Facebook的母公司)发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama3
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个人主页:羽晨同学个人格言:“成为自己未来的主人~”beautifulSoup4是一个用于从HTML或XML文件中提取数据的Python模块。使用BeautifulSoup模块,你可以提取到需要的任何信息。BeautifulSoup4是BeautifulSoup系列模块的第四个大版本。在使用这个模块之前,先要确保我们拿到了网页的源代码,怎么拿到网页的源代码,我们在上一篇文章中有说到,不会的同学可以
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53.最大子数组和给你一个整数数组nums,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。示例:输入:nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出:6解释:连续子数组[4,-1,2,1]的和最大,为6。法一:双指针初始化:res用来存储当前的最大和,初始值为负无穷大。left是子数组的左边界,但它并不在实际计算中起作用,因
- 数码管扫描显示verilog_如何开始Xilinx FPGA开发之旅 第二课 EGO1数码管与键盘
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庚子年,我们的EGO1在疫情当中作为口袋实验平台成为了众多高校的复课利器。其中的成功案例更是得到了新华社网媒与CCTV教育频道的报道。借此东风,为了让更多的老师与学生熟悉了解Xilinx,更好的入门学习FPGA知识,我们的师资培训直播已开设EGO1专题直播,欢迎新老朋友跟踪关注。第二课----EGO1数码管与键盘本周的直播我们将介绍EGO1的外设使用案例,介绍数码管扫描的原理和PS/2协议。并教大
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AI&地理AI大语言模型在地理中的应用主要体现在以下几个方面:一、地理信息检索与查询AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询,包括地名、地理位置、地理特征等,从而提供更加精准的地理信息检索服务。例如,用户可以通过自然语言输入查询某个地点的详细信息,模型能够返回包括地理位置、周边设施、交通状况等在内的全面信息。AI与地理信息检索与查询的结合为地理信息的获取和利用带来了革命性的变化。以下是对AI在地理
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目录前言一、Spring简介二、Spring八大模块三、Spring特点总结前言在现代软件开发中,选择合适的框架和技术栈对于项目的成功至关重要。Spring框架作为Java生态系统中最受欢迎的框架之一,因其灵活性、模块化设计以及对多种编程范式的支持而被广泛采用。无论是构建小型应用还是大型企业级系统,Spring都能提供强大的功能和工具来简化开发过程,提高代码质量和可维护性。本文将介绍Spring框
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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!classConcert:def__init__(
- 分布式光纤应变监测是一种高精度、分布式的监测技术
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一、土木工程领域桥梁结构健康监测主跨应变监测:在大跨度桥梁的主跨部分,如悬索桥的主缆、斜拉桥的斜拉索和主梁,分布式光纤应变传感器可以沿着这些关键结构部件进行铺设。通过实时监测应变情况,能够精确捕捉到车辆荷载、风荷载、温度变化等因素引起的结构变形。例如,在强风天气下,桥梁主梁会产生较大的横向和竖向位移,光纤应变传感器可以及时检测到这种变化,评估桥梁结构的安全性。桥墩和基础应变监测:桥墩是支撑桥梁上部
- LNMP 和 LAMP 对比 (仅供参考)
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Nginx性能稳定、功能丰富、运维简单、处理静态文件速度快且消耗系统资源极少。Apache是LAMP架构最核心的WebServer,开源、稳定、模块丰富是Apache的优势。但Apache的缺点是有些臃肿,内存和CPU开销大,性能上有损耗,不如一些轻量级的Web服务器至于安装哪个好呢?要省内存的话LNMP是最好的选择,但似乎不太稳定,有时会比较常50静态的多用LNMP还是不错的动态内容多的话,LA
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在数字营销的海洋中,如何有效地吸引粉丝、提升品牌影响力,成为每个内容创作者和企业关注的重点。今天,我们要探讨的是一个高效获客的策略——利用快手平台进行自动私信推广,这一策略能让你的粉丝数量实现飞跃式的增长。快手作为一个短视频与直播平台,汇聚了海量的用户群体。其强大的用户粘性和社交属性让众多品牌和个体看到了巨大的市场潜力。而私信功能则是连接用户与内容创作者的桥梁,通过精准的自动私信,可以有效触达潜在
- python的优劣势-Python语言的优缺点是什么呢?
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Python目前是比较流行的语言,深受广大程序员的喜爱,不仅仅是因为其语言本身突出的优势,也是由目前Python的语言地位决定的,很多人可能已经了解过Python是什么?但是并不清楚Python语言的优缺点是什么?今天我们就一起来探讨一下这个问题,希望各位小伙伴能清楚的了解Python语言的优缺点。Python这门语言的魅力和影响力已经远超Java、C、C++等编程语言前辈,2018年主流的十大编
- unix&linux大学教程的学习之旅
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1、unix&linux第一章、第二章第一章主要是作者讲解unix的发展历史第二章前部分讲解unix发展中的重要历史事件和对unix,linux做出重大推进的人物unix=unix内核+实用工具内核:操作系统核心单内核:一个独立大的程序,能够独立完成所有任务。微内核:规模较小,是一个非常小的程序,只能执行最基本的任务。为了执行其他功能,微内核要调用其他程序,这些程序称为服务器。unix、linux
- 多智能体系统的构建
三月七꧁ ꧂
LLM语言模型langchain人工智能chatgpt1024程序员节llamagpt
文章目录多智能体系统的构建方法多智能体系统的通讯协同机制大语言模型智能体的典型应用待解决的关键技术问题 与单智能体系统的独立工作模式不同,多智能体系统着重强调智能体间的协同合作,以发挥集体智慧的优势。在多智能体系统中,可以从相同或不同类型的大语言模型中实例化出多个智能体,每个智能体均扮演特定角色并承担着对应功能。通过智能体间的交互与协作,智能体系统的灵活性和适应性得到显著增强,能够完成相较于
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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。
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译为:最终的
&
- F5与集群的区别
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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
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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
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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
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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
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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);
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- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
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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
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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
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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
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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。