- 从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用
知来者逆
智能算法人工智能powerpointLLM大语言模型GPTPPT
1.概述在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作用,它正在彻底改变我们传递信息的传统模式。这篇深度博文将带您一探演示技术激动人心的未来,特别是聚焦于AI如何助力演讲者打造既具有影响力又富有吸引力的观众体验。从内容创作到演讲分析,
- 鸿蒙5.0版开发:UI界面[email protected] (componentUtils)
星星不闪包退1
ArkTS鸿蒙5.0ArkUIharmonyos华为android鸿蒙前端UI
往期鸿蒙全套实战文章必看:鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)@ohos.arkui.componentUtils(componentUtils)提供获取组件绘制区域坐标和大小的能力。说明:从APIVersion10开始支持。后续
- 最新版!“非常详细的” 鸿蒙HarmonyOS Next应用开发学习路线!(从零基础入门到精通)
不入流HarmonyOS开发
HarmonyOS鸿蒙鸿蒙学习鸿蒙开发harmonyos移动开发前端学习android
前言最新数据显示,在中国智能手机市场,鸿蒙操作系统的份额达到10%,鸿蒙开发者数量更是超过240万,鸿蒙生态已经与iOS、安卓形成了“三分天下”的格局,成为当下的风口。如今,为了抢占巨大的鸿蒙市场,Top20移动互联网公司中近半数已经启动了鸿蒙原生应用开发,其中包括支付宝、美团等各大巨头。鸿蒙的崛起,相关岗位需求迅速增长。就业市场中,鸿蒙人才紧缺,已成为炙手可热的宝贵资源。包括美团、京东、网易在内
- 鸿蒙NEXT开发【@ohos.arkui.observer (无感监听)】 UI界面API
傲慢的螺蛳粉
日志harmonyos华为鸿蒙鸿蒙系统程序员创富ui
提供UI组件行为变化的无感监听能力。说明从APIVersion11开始支持。后续版本如有新增内容,则采用上角标单独标记该内容的起始版本。导入模块import{uiObserverasobserver}from'@kit.ArkUI';NavDestinationStateNavDestination组件状态。元服务API:从APIversion12开始,该接口支持在元服务中使用。系统能力:Syst
- 鸿蒙开发接口UI界面:【@ohos.animator (动画)】
爱桥代码的程序媛
鸿蒙harmonyos鸿蒙开发鸿蒙系统OpenHarmony移动开发程序员ArkUI
动画说明:本模块首批接口从APIversion6开始支持。后续版本的新增接口,采用上角标单独标记接口的起始版本。开发前请熟悉鸿蒙开发指导文档:gitee.com/li-shizhen-skin/harmony-os/blob/master/README.md点击或者复制转到。导入模块importanimatorfrom'@ohos.animator';createAnimatorcreateAni
- 数据架构与机器学习:如何构建智能系统
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下,通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习,以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构(DataArchitecture)是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析,以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
- 【容器镜像】:获取原始 rootfs 及各系统大小对比
Talbot3的笔记
容器dockerlinux
之前一秒构建了alpine的容器镜像,甚至使用静态编译的应用不需要rootfs就可以运行,这也是golang在容器时代大流行的主要原因。如果不用科学上网,就可以从零构建基础IT设施,速度又很快,这大大增强了研发进度。下面介绍各rootfs的来源linuxcontainers,并根据images.linuxcontainers.org的镜像结构和搜索结果中提供的索引解析方法,我们可以通过以下步骤获取
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
accurater
人工智能深度学习R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案
allenjiao
Threejswebglthreejs云渲染后端渲染服务器渲染云流化三维云渲染
云渲染和流式传输共享三维模型场景1、本地无需高端GPU设备即可提供三维项目渲染云渲染和云流化媒体都可以让3D模型共享变得简单便捷。配备强大GPU的远程服务器早就可以处理密集的处理工作,而专有应用程序,用户也可以从任何个人设备查看全保真模型并与之交互。2、云流媒体实现多终端联动共享价值更高在项目应用场景中,在大屏、电脑、平板、手机和其它移动终端,可以实现多屏联动、远程协助,三维云流化让客户访问时可以
- 如何提高Flask的高并发性能
BirdMan98
FlaskPythonflaskpython后端
提高Flask的并发性能可以从多个方面入手,主要包括服务器优化、数据库优化、代码优化和使用异步技术。下面详细介绍几种方法:1.使用高性能WSGI服务器Flask自带的开发服务器(flaskrun)不适用于生产环境。建议使用高性能WSGI服务器来运行Flask:推荐的WSGI服务器Gunicorn(推荐):适用于LinuxWaitress:适用于WindowsuWSGI:适用于Linux,性能更强,
- 为什么要进行数据仓库分层?
BenBen尔
#建模方法spark大数据分布式
对数据仓库进行分层(如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次)是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。以下是分层的主要目的和优势:1、职责分离,逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型,实现了逻辑解耦。有以下好处:减少重复开发,提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。减少了冗余计算,高频查询或者高频开发无需使用原始数据,直接使用公共的数据模型查询或者开发即可,减少了对计算资源
- GC 频率和触发条件
百里自来卷
jvm
在Java中,垃圾回收(GC)的频率和触发条件取决于GC算法、堆内存分配、对象生命周期以及JVM参数的配置。下面详细介绍这些影响因素:1.GC触发条件GC主要触发的情况如下:(1)年轻代GC(MinorGC/YoungGC)触发条件:Eden区满了:当新对象分配到Eden区,如果Eden区没有足够的空间分配新对象,就会触发MinorGC。Survivor空间不足:当存活对象从Eden复制到Surv
- springboot新手入门搭建项目
stayhungerstayflush
springboot后端java
SpringBoot新手入门指南:从原理到实践一、SpringBoot简介SpringBoot是基于Spring框架的快速开发脚手架,通过约定优于配置的设计理念,简化了Spring应用的初始化搭建和开发过程。主要优势包括:内嵌Web服务器(Tomcat/Jetty)自动配置Spring和第三方库提供生产级监控端点无需XML配置二、核心概念解析1.自动配置(Auto-Configuration)@S
- 【忍者算法】从找朋友到找变位词:一道趣味字符串问题的深入解析|LeetCode 438 找到字符串中所有字母异位词
忍者算法
忍者算法LeetCode题解秘籍leetcode算法职场和发展面试跳槽
LeetCode438找到字符串中所有字母异位词点此看全部题解LeetCode必刷100题:一份来自面试官的算法地图(题解持续更新中)生活中的算法还记得小时候玩的"找朋友"游戏吗?每个人都有一个字母牌,需要找到拥有相同字母组合的伙伴。比如,拿着"ate"的同学要找到拿着"eat"或"tea"的同学。这其实就是在寻找字母异位词!在实际应用中,字母异位词的检测有着广泛的用途。比如在密码学中检测可能的密
- 短视频时代,普通人如何保护个人隐私?——从SSL证书看数据安全
安全
在短视频时代,每天数以亿计的用户上传内容、互动评论、甚至进行直播购物。然而,这些行为背后潜藏着隐私泄露的风险:账号密码被盗、支付信息被窃取、个人数据遭篡改……如何在这些场景中保护隐私?SSL证书作为互联网安全的基石,正扮演着关键角色。本文将从技术原理到实践建议,为你揭开SSL证书如何成为隐私保护的“隐形盾牌”。一、SSL证书:隐私保护的第一道防线SSL(SecureSocketsLayer)证书是
- 千问大模型携手超算互联网:算力驱动下的安全新征程
安全
一、技术革命的新纪元:从“火种”到“燎原”2025年3月,中国国家超算互联网平台宣布接入阿里巴巴“千问QwQ-32B”大模型。这一事件,标志着人类算力资源整合迈入新阶段——超算中心不再仅是巨型计算机的集合,而是演化为承载智能的“数字大脑”。用户可通过平台免费调用百万级Token的计算资源,如同古希腊神话中普罗米修斯盗火予人,超算互联网正将“智能之火”播撒至科研、工业乃至普通开发者手中。然而,火种既
- 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
奥德彪123
嵌入式AI人工智能嵌入式
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用,模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限,传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此,模型压缩和加速技术应运而生,旨在减少计算量、降低存储需求,同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
- 5、STL中priority_queue的使用方法
周Echo周
STLc++开发语言笔记c语言算法数据结构leetcode
一、了解priority_queue用于实现优先队列(堆)。它基于std::vector(默认使用vector)或std::deque实现,默认情况下是一个最大堆(即队首元素是最大的元素)。对于异常处理,空队列一般自定义,但是priority_queue会使用std::out_of_range异常。时间复杂度插入操作:O(logn)删除操作:O(logn)访问队首元素:O(1)常见问题1、如何从给
- 信息检索系统评估指标的层级分析:从单点精确度到整体性能度量
人工智能深度学习llm检索系统
在构建搜索引擎系统时,有效的评估机制是保证系统质量的关键环节。当用户输入查询词如"machinelearningtutorialspython",系统返回结果列表后,如何客观评估这些结果的相关性和有效性?这正是信息检索评估指标的核心价值所在。分析用户与搜索引擎的交互模式,我们可以观察到以下行为特征:用户主要关注结果列表的前几项对顶部结果的关注度显著高于底部结果用户基于多次搜索体验形成对搜索系统整体
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备3D游戏开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备3D游戏开发引言随着移动设备和智能终端的普及,3D游戏开发已成为开发者关注的热点领域。HarmonyNext作为新一代操作系统,提供了强大的分布式能力和高效的图形渲染支持,结合ArkTS语言的灵活性和性能优势,为开发跨设备3D游戏提供了全新的可能性。本文将详细讲解如何基于HarmonyNext和ArkTS开发一款跨设备的3D游戏,涵盖从项目搭建到核
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能区块链应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能区块链应用开发引言区块链技术作为一种去中心化、安全可信的分布式账本技术,正在各个领域得到广泛应用。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言在HarmonyNext平台上开发一个高性能的区块链应用,涵盖从区块链基础概念到智能合约开发的完整流程。我们将通过一个实际的案例——去中心化投票系统,来展示如何在HarmonyNext上实现区块链技术的落地应用。1.
- C语言编译与链接详解
夜晟洛
c语言开发语言
C语言是一种强大且广泛使用的编程语言。理解其编译和链接过程对于编写高效和可靠的代码至关重要。本文将详细探讨C语言的编译和链接过程,帮助你更好地理解代码从源文件到可执行文件的转变过程。目录一、编译过程概述1.预处理2.编译3.汇编4.链接二、编译与链接示例三、常见问题与最佳实践1.头文件保护2.模块化编程3.静态库和动态库静态库动态库四、总结一、编译过程概述编译过程将C语言源代码转换为机器码,可以分
- Python 科学计算与机器学习入门:NumPy + Scikit-Learn 实战指南
吴师兄大模型
pythonnumpyscikit-learn人工智能开发语言机器学习编程
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- Java Stream 流从零到一全指南
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1.什么是JavaStream?JavaStream是Java8引入的一种用于处理数据集合的API,提供了声明式的方式进行数据处理。它能够支持函数式编程风格,极大地简化了集合操作,提高了代码的可读性和可维护性。Stream的核心特性链式操作:流操作可以串联在一起,避免了传统迭代方式的冗余代码。惰性求值:只有在终端操作时,流的计算才会执行。内部迭代:相比于for循环的外部迭代,Stream采用内部迭
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
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大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- 基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具(OmniParser)
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应用软件GUI
OmniParser是一款开源工具,可通过解析用户界面截图生成结构化数据,助力打造视觉驱动的GUI自动化代理,赋能跨平台交互。一、技术原理1.数据集构建:从流行网页和应用中提取数据,构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集,为模型训练提供基础。2.检测模型:使用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调,能够识别和定位用户界面中的可交互区域,如按钮、图标等。3.描述模型:利用BLIP-v2模
- cv君独家视角 | AI内幕系列七:EfficientViT模型:基于多尺度线性注意力模块,实现高效的高分辨率密集预测
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cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题,旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱,展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章,我们将带您深入了解AI的各个领域,从计算机视觉到文本语音等多模态领域,从基础理论到前沿技术,从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家,还是对这一领域充满好奇的读者,这个系列都将为您提供高价值的见解和启发,为您带来横
- Docker 入门指南:如何在 Ubuntu 上安装和使用 Docker
天青色等烟雨°
linuxdockerubuntu
Docker入门指南:如何在Ubuntu上安装和使用Docker安装Dockerdocker的配置安装k8s安装Docker官方Ubuntu存储库中提供的Docker安装软件包可能不是最新版本。Ubuntu官方的版本库中并不一定是Docker最新的安装包,为了保证是最新版,我们从Docker官方库来安装。首先,更新现有的软件包列表:$sudoaptupdate注意:如果无法更新,可能是你的软件源指
- Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算
此星光明
GEE教程训练sentinel人工智能geendvi归一化植被指数波段运算遥感
目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数NDVI锻炼本实验的目的是介绍GoogleEarthEngine处理环境。在本练习结束时,您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中,我们将重点关注
- Python 爬虫实战:艺术品市场趋势分析与交易平台数据抓取
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言在当今数字化时代,艺术品市场正经历着前所未有的变革。随着互联网技术的飞速发展,越来越多的艺术品交易转移到了线上平台,这为我们提供了海量的数据资源。通过Python爬虫技术,我们可以抓取艺术品交易平台上的数据,进而分析艺术品市场的趋势,为投资者、收藏家以及艺术爱好者提供有价值的参考。本文将带领读者深入探索Python爬虫在艺术品市场的应用。从爬虫的基本原理到实际代码实现,再到数据的清洗、分析
- 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。