- Rpm安装Docker
星光落入你灰蒙蒙的眼
Dockerdockerlinux运维容器kubernetes
如果您不能使用Docker的存储库来安装Docker,您可以下载.rpm文件并手动安装。每次要升级Docker引擎时,都需要下载一个新文件。官方文档1、登录https://download.docker.com/linux/centos/并选择您的CentOS版本。然后浏览到x86_64/stable/Packages/,下载您想要安装的Docker版本的.rpm文件#已Centos7.9为例mk
- centos 8 安装docker(RPM离线)——k8s和docker系列
名栩
#容器dockerlinuxcentos
如果无法使用Docker的存储库来安装Docker,可以下载.rpm版本的文件并手动安装。每次要升级DockerEngine时都需要下载一个新文件。前往https://download.docker.com/linux/centos/并选择CentOS版本。然后浏览x86_64/stable/Packages/并下载.rpm要安装的Docker版本的文件。笔记要安装每晚或测试(预发布)包,stab
- Stable Diffusion API /sdapi/v1/txt2img的完整参数列表及其说明
aerror
stablediffusion
基本参数{"prompt":"高质量,精细的恐龙",//主提示词"negative_prompt":"模糊,低质量",//负面提示词"styles":["photorealistic","detailed"],//应用的风格预设"seed":42,//随机种子,-1为随机"subseed":-1,//次级种子"subseed_strength":0.3,//次级种子影响强度(0-1)"seed_r
- 关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
回天一梦
stablediffusionpython经验分享
在学校Arc中部署loratraining,一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda(官网上也有教程):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
- SD教程 : Stable Diffusion WebUI 云端部署
AI想象家
stablediffusiongptAI作画AIGC人工智能
StableDiffusionWebUI云端部署对于电脑配置无法满足StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们,不用担心,我们可以租用GPU进行部署,在对比使用了多个云平台(矩池云/AutoDL/青椒云)之后,我强烈推荐揽睿星舟云平台,原因如下:•新用户注册即送无门槛3.8元优惠券,可免费白嫖2小时3090显卡。(用完重新注册一个号继续白嫖[呲牙])•价格合理,NVIDIA3090搭
- Stable Diffusion 模型具体如何设置参数?
壁纸样机神器
stablediffusion人工智能计算机视觉
基础参数设置随机种子(seed):设置一个固定的随机种子值,可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1,则每次生成的图像都是随机的。num_inference_steps:控制模型推理的步数。步数越多,生成的图像质量通常越高,但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步,如果需要更快的结果可以减少步数,而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale:用于调整生成图像对
- torch.logical_and()方法
CodeWang_NC
pytorch深度学习python
torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。零被视为False,非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and(input,other,*,out=None)→返回张量input(张量)–
- 利用python 执行统计模型:
渔好学
python
利用python执行统计模型:http://www.statsmodels.org/stable/index.html
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
stablediffusion
StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- 【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model,个人入门学习路线+优质学习博客资料
Leafing_
DiffusionModel扩散模型人工智能深度学习AIGC扩散模型AI视频生成算法人工智能深度学习
文章目录零、写在前面一、扩散理论缘起DDPM再见,马尔科夫!高视角DDIMLevelup!更高视角SDE、ScoreMatching、ODE走直线!RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT:StableDiffusion3/Flux三、加速采样多走一步,再比较ConsistencyModel/LCM半白箱采
- Diffusion Transformer与Differential Transformer:技术创新与应用前景
AI大模型learner
深度学习人工智能机器学习
引言Transformer架构已成为自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的主流技术。随着技术的不断发展,DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现,为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
- Stable Diffusion 模型的概念、类型、下载、安装、使用
水滴技术
AI绘画从入门到精通stablediffusionAI作画AIGCpython
本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。大家好,我是水滴~~我们在《StableDiffusionWebUI界面介绍》时,第一个就讲到了StableDiffusion模型,那么这个模型是什么?该从哪儿下载?下载后放到哪儿?该怎么使用呢?本篇文章将围绕着这几个问题来逐一讲述。文章目录一、什么是模型二、大模型的类型2.1基础模型(BaseModel)2.2文件类型三、大模型在哪儿下
- Stable Diffusion游戏底模推荐
Liudef06
从零开始设计游戏stablediffusion游戏
一、基础通用型底模SDXLbase官方原版底模,支持1024x1024高清出图,适用于各类游戏场景和角色的基础生成,建议作为微调训练的基准模型。来源:相关搜索结果写实风格搭配推荐搭配9realisticSDXL或麻袋realistic_XL,增强光影真实感和皮肤细节表现。来源:相关搜索结果二、二次元/动漫风格animagineXLV3_v30专为二次元优化的底模,适合日系动漫角色设计,支持高精度面
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法计算机视觉深度学习扩散模型VAE生成式模型技术分析
1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
- 【Pandas】pandas Series repeat
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PandasSeriespandas
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.argsort([axis,kind,order,stable])用于返回Series中元素排序后的索引位置的方法Series.argmin([axis,skipna])用于返回Series中最小值索引位置的方法Series.argmax([axis,skipna])用于返回Series中最
- (十)Ubuntu 20.04+akiaaa大神 Stable Diffusion整合包 AI绘画教程-外挂VAE模型等快捷设置教程
浪淘沙jkp
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一、说明我们在运行Stable-Diffusion-webuiclip时初始快捷设置为如图所示我们需要显示“外挂VAE模型”以及“clip终止层数”的快捷设置,我们需要在设置中设置参数二、参数设置依次点击设置---》用户界面---》快捷设置列表然后再下拉菜单中选择这两部居然不行,没有出现想要的效果,后来我后天bashwebui.sh-f了一下下,就可以了看下图
- 【CSDN首发】Stable Diffusion从零到精通学习路线分享
SD入门学习
stablediffusion学习人工智能AIGCmidjourneyAI作画
前言:StableDiffusion(简称SD)作为当前最热门的AI绘画工具之一,凭借其开源免费、可本地部署、功能强大等优势,吸引了大量开发者和艺术创作者的关注。然而,由于其技术门槛较高,许多初学者在入门时常常感到无从下手。本文将为你梳理一条从零基础到精通StableDiffusion的学习路线,帮助你快速掌握这一强大工具。一、StableDiffusion简介与核心原理StableDiffusi
- 本地大模型-使用Open WebUI页面关联Ollama和Stable Diffusion可视化问答及画图/Ollama常用命令
瑶山
AI学习指南pythonOllama本地大模型
目录下载地址安装关联Ollama关联StableDiffusion效果下载地址GitHub-open-webui/open-webui:User-friendlyAIInterface(SupportsOllama,OpenAIAPI,...)安装可以使用docker,安装更方便dockerrun-d-p3450:8080--add-host=host.docker.internal:host-g
- libevent交叉编译
qsqya
c++
libevent交叉编译正常编译解压tarzxvflibevent-2.0.10-stable.tar.gz进入目录cdlibevent-2.0.10-stable设置安装路径./configure--prefix=/usr编译make安装makeinstall坑:默认是安装到/usr/local下的,程序执行时找不到包,可在CmakeLists.txt中修改三方包的路径交叉编译解压tarzxvf
- 基于AI大模型api实现的ChatGPT服务
大牛撸码
人工智能chatgpt
项目简介该项目基于AI大模型api实现的自建后端Chat服务,支出同步响应及流式响应,完美呈现打印机效果。支持一键切换ChatGPT(3.5、4.0)模型、文心一言(支持Stable-Diffusion-XL作图)、通义千问、讯飞星火、智谱清言(ChatGLM)等主流模型,后续模型持续对接中。项目包含java服务端、网页端、移动端及管理后台配置。基于AI大模型api实现的ChatGPT服务,支持一
- CentOS7 yum安装nginx-1.26.1
koseureka
nginx运维
#创建编辑vi/etc/yum.repos.d/nginx.repo#内容[nginx-stable]name=nginxstablerepobaseurl=http://nginx.org/packages/centos/$releasever/$basearch/gpgcheck=1enabled=1gpgkey=https://nginx.org/keys/nginx_signing.key
- 百变背景:万相实验室AIGC电商图片可控生成技术
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✍本文作者:云芑、因尘、岁星、也鹿1.背景随着AI生成内容(AIGC)技术如Diffusion的飞速进展,现如今,大家已能够轻易地使用StableDiffusion(SD)[1]等文生图的模型或工具,将心中所想仅凭语言描述(prompt)即转化为具体图像。基于此,我们不禁思考:是否有可能进一步发展该技术,允许用户通过描述来为商品定制特定背景,从而协助商家快速且轻松地打造理想的商品图像?例如,为一个
- 复现:latent diffusion(LDM)stable diffusion
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GenerationModelsstablediffusion人工智能深度学习生成模型
复现LDM已解决所有报错下载项目https://github.com/CompVis/latent-diffusion然后运行环境配置:condaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivateldm下载预先训练的权重:下载官方权重文件:mkdir-pmodels/ldm/text2img-large/wget-Omodels/ldm/text2img-large/
- Stable Diffusion绘画 | 文生图-高分辨率修复-放大算法使用推荐
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放大算法分类image-20240719065510664使用推荐优先选择4x-UltraSharp需要下载后,放到SD安装目录\models\ESRGAN中,重载UI后选择使用下载地址:https://civitai.com/models/116225/4x-ultrasharp想生成一眼惊艳的锐度的画面,选择R-ESRGAN4x+不想过于锐化,最大限度保留画面细节,选择Lanczos二次元漫画
- llama_deploy
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#文档翻译llamallama_deployllamaindex
本文于240924翻译整理自:https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/workflow/deployment/文章目录一、关于`llama_deploy`为什么使用`llama_deploy`?等等,`llama-agents`在哪里?二、入门1、安装2、高级部署3、部署核心系统4、部署工作流5、与部署交互6、部署嵌套工作流三、一个`l
- 【踩坑日记23】UserWarning: Plan failed with a cudnnException: CUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPTOR
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问题描述/mnt/lab/XXX/anaconda3/envs/diffusion_ddpo/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py:456:UserWarning:PlanfailedwithacudnnException:CUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPTOR:cudnnFinalize
- 【踩坑日记15】safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: HeaderTooLarge
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开发语言后端
问题描述加载stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0模型时,出现问题。Errorwhiledeserializingheader:HeaderTooLargeFile"/home/XXX/code/dreambooth_lora/train_dreambooth_lora_sdxl_advanced.py",line1278,inmaintext_encod
- Stable Diffusion模型采样方法与参数配置详解(含步数及画风适配表)
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StableDiffusion模型采样方法与参数配置详解(含步数及画风适配表)以下为当前主流采样方法的性能对比及参数配置建议,结合显存占用、生成速度、适用场景等维度分类总结:一、采样方法对比表采样方法推荐步数显存占用生成速度适用画风/场景核心特点DPM++2MKarras20-30高较慢通用型(2D/3D、写实/动漫)细节最优,综合性能强[1]Eulera15-25低快动漫、快速迭代速度快,易崩图
- Stable Diffusion模型Pony系列模型深度解析
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StableDiffusion人工智能人工智能作画stablediffusionAI作画
StableDiffusion模型Pony系列模型深度解析一、技术架构与核心特性基于SDXL的深度优化Pony系列模型以SDXL为基础框架,通过针对二次元/动漫风格的微调,强化了在该领域的生成能力,同时保留了对写实场景的兼容性。其训练数据特别侧重于人物结构、动态姿势和风格化渲染,尤其在处理复杂肢体动作(如手部细节)方面表现出色。训练策略:采用混合精度训练(fp16/bf16)和分层权重调整技术
- vscode远程连接服务器离线安装
qq_张文
vscode服务器ide
需要安装两个文件,两个文件的下载地址如下:x86:https://vscode.download.prss.microsoft.com/dbazure/download/stable/${commit_id}/vscode-server-linux-x64.tar.gzhttps://vscode.download.prss.microsoft.com/dbazure/download/stabl
- 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
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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。