- matlab按行读取txt文件数据集
地上悬河
matlab开发语言
功能:使用Matlab按行读取txt文件,按照特定符号进行分割后加入数组中fid=fopen('coordinate.txt');%首先打开文本文件coordinate.txttemp=[]while~feof(fid)%while循环表示文件指针没到达末尾,则继续%每次读取一行,str是字符串格式str=fgetl(fid);%以','作为分割数据的字符,结果为cell数组s=regexp(st
- C#中的PLINQ和LINQ的效率对比
搬砖的诗人Z
C#c#linq开发语言
PLINQ(ParallelLINQ)和LINQ(LanguageIntegratedQuery)都是.NET框架中的功能,用于对集合进行查询和操作。它们之间的主要区别在于并行处理能力。LINQ:LINQ是一种用于在.NET应用程序中进行数据查询和操作的语言集成功能。它提供了一种统一的方式来查询各种数据源,如集合、数组、XML、数据库等。LINQ是在单线程环境中执行查询操作的,因此对于大型数据集或
- [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别
FL1623863129
数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):1922分类类别数:4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数:lianghao图片数:435qingwei图片数:423yanzhong图片数:577zhongdu图片数:487重要说明
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- 自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解
咖啡加剁椒③
软件测试pytest功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
前言fixture是在测试函数运行前后,由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制,满足多变的测试需求,包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown,但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享。一、Pytestfixture1.pytestfix
- RNA-seq数据分析_未完成
子诚之
组学数据分析数据分析
目录基础分析1.质控(reads)2.比对3.质控(alignment)4.定量5.样本合并差异表达1.质控(cohort)2.差异分析3.可视化(差异)富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤,并从实践角度出发,较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外,尽管本文适用于肿瘤样本,但其中的一些
- 【HBZ分享】ES的聚合函数汇总
hbz-
elasticsearchjavalinux
聚合分类指标聚合:对数据集求最大、最小、和、平均值等指标的聚合,称为指标聚合metric格式:GET/index/_search{"size":0,"aggs":{"aggregation_name":{"aggregation_type":{"aggregation_field":"field_name"//可选参数}}//可以添加更多的聚合}}#解析-index:要执行聚合查询的索引名称。-s
- 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估
一只特立独行猪
机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时,首先要建立评估的测试数据集(测试集不能与训练集相同),然后选择合适的评估方法,实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率(确定系数)。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估,输入的测试集如表所示。面积/(m2)售价/(万元)面积/(m2)售价
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- c#IQueryable和IEnumberable的区别
彭小彭~
c#基础c#
IQueryable和IEnumerable是C#中处理集合的两个重要接口,常用于LINQ查询。它们有一些关键区别,适用于不同的场景:1.执行查询的位置IEnumerable:当你对一个IEnumerable序列使用LINQ操作时,这些操作是在本地内存中执行的。如果IEnumerable表示数据库中的数据(例如,使用EntityFramework时),那么整个数据集首先会被加载到内存中,然后再应用
- 目标检测——摩托车头盔检测数据集
钓了猫的鱼儿
目标检测数据集目标检测摩托车头盔检测数据集
一、简介首先,摩托车作为一种交通工具,具有高速、开放和稳定性差的特点,其事故发生率高,伤亡率排在机动车辆损伤的首位。因此,摩托车乘员头盔对于保护驾乘人员头部安全至关重要。在驾乘突发状况、人体受冲击时,头盔能够吸收碰撞能量,减轻伤害。研究摩托车头盔检测,能够确保头盔的质量和安全性能,从而更有效地保护驾乘人员的生命安全。其次,随着科技的发展,人们对于交通安全和生命安全的重视程度日益提高。摩托车头盔作为
- 请介绍一下大数据主要是干什么的?决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施
盛溪的猫猫
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目录请介绍一下大数据主要是干什么的?决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋(LL旋转)单左旋(RR旋转)左右旋(LR旋转)右左旋(RL旋转)请介绍一下大数据主要是干什么的?大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
- 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样
芜湖xin
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importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
- 机器学习常用框架
碧落&凡尘
机器学习人工智能
机器学习是人工智能的一个重要分支,它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域,有许多成熟的框架被广泛使用,这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架:TensorFlow:由Google开发,是一个开源的软件库,用于数据流编程,广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算,能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch:由Faceboo
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- Unity3D多线程UI之滚动框数据和模型绑定
胡强_79a4
先附上git地址https://github.com/huqiang0204/huqiang.UnitySubThreadUI首先声明一个需要反射的模型类classItem//模型UI可自行定制{publicTextElementText;}然后创建一个数据集合,可以是IList,Array和FakeArray声明一组数据,并且绑定到滚动框上ListtestData=newList();//数据的
- Hadoop简介
程序员小郭同学
hadoop
简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在,也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中,非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义,例如:研究机构Gartner给出了这样的定义:"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
- 数据库事务-如何防止幻读
小王师傅66
数据库数据库
幻读(PhantomRead)在数据库事务处理的概念中,是指在一个事务内多次执行相同的查询语句时,在不同的时间点看到了不同的行数,即出现了之前未读到的“幽灵”数据。这种现象发生在并发事务环境下,当一个事务在进行读取操作时,另一个事务提交了对数据集的插入或删除操作,导致前一个事务即使使用相同的查询条件也会看到新的行。防止幻读通常可以通过调整数据库事务的隔离级别来实现:1.可串行化(Serializa
- Redis 的 RDB 和 AOF
龙大.
Redisredis数据库
1.RDB(RedisDatabase)定义:RDB是Redis的持久化机制之一,它会在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照。工作原理:当RDB持久化被触发时,Redis会创建一个子进程来执行实际的数据保存工作,父进程则继续处理客户端请求。子进程将内存中的数据写入到一个临时RDB文件中,完成后替换旧的RDB文件。优点:快速恢复大数据集。子进程创建的方式减少了主进程的内存消耗。RDB文件是一个紧凑
- 基于ElasticSearch存储海量AIS数据-架构设计篇
iOS逆向
数据库技能elasticsearch大数据搜索引擎
文章目录引言I背景II数据集群架构选型2.1关键点2.2架构设计2.3数据迁移工具:Canal关键词:时空索引;船舶自动识别系统;轨迹压缩;数据集群引言船舶自动识别系统(AIS)数据具有海量性、时空性和小记录频繁更新等特性。面向海量AIS数据,提出了一种基于分布式集群的AIS数据存储方法。该方法对AIS数据存储索引结构进行了设计,通过对时间维按月切分,以及对空间范围聚类切分,构造了索引时空立方体,
- [数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾
FL1623863129
数据集目标检测YOLO人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):6004标注数量(xml文件个数):6004标注数量(txt文件个数):6004标注类别数:18标注类别名称:["bottle_cap","bottle","cup","unlabeled_litter","straw"
- 供应链管理优化:API接口在协调电商平台供应链中的作用
APItesterCris
数据挖掘API接口分享大数据人工智能数据分析前端
供应链管理是电商平台运营中的关键组成部分,它涉及到产品从供应商到最终消费者的所有环节。API(应用程序编程接口)在优化供应链管理中扮演着至关重要的角色,因为它提供了不同系统和平台之间的无缝连接。以下是API接口在协调电商平台供应链中的几个主要作用:1.数据集成与共享API允许电商平台与供应链中的多个参与者(如供应商、物流服务提供商、仓库管理系统等)进行数据交换。这种数据集成确保了信息的实时更新和共
- CatBoost高级教程:分布式训练与大规模数据处理
Echo_Wish
Python算法Python笔记分布式
导言CatBoost是一种高效的梯度提升算法,可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中,处理大规模数据集时,分布式训练可以大大加快模型训练的速度,并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理,并提供相应的代码示例。安装依赖首先,我们需要安装CatBoost和其他必要的依赖库。您可以使用以下命令来安装:pipinstallcatbo
- 【深度学习模型】6_3 语言模型数据集
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深度学习深度学习语言模型人工智能
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集(周杰伦专辑歌词)本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集,并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。为此,我们收集了周杰伦从第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的歌词,并在后面几节里应用循环神经网络来训练一个语言模型。当模型训练好后,我们就可以用这个模型来创作歌词。6.3.1
- 软件测试学习笔记丨数据库基础知识
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学习笔记数据库自动化测试测试开发软件测试
本文转自测试人社区,原文链接:https://ceshiren.com/t/topic/30175数据库数据库基础知识数据库简介数据库(DataBase)就是一个以某种有组织的方式存储的数据集合是存储和管理数据的仓库其本质是一个文件系统数据库管理系统(DBMS)是一款管理软件数据库分类关系型数据库(RDB:RelationshipDataBase)非关系型数据库(NoSQL)使用场景关系型数据库需
- 计算机设计大赛 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
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- 【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现
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深度学习深度学习笔记rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中,我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型,并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作。首先,我们读取周杰伦专辑歌词数据集:importtimeimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimport
- 挑战杯 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统
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文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/po
- [数据集][目标检测]光伏板太阳能版缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2400张3类别
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数据集目标检测人工智能深度学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):2400标注数量(xml文件个数):2400标注数量(txt文件个数):2400标注类别数:3标注类别名称:["crack","grid","spot"]每个类别标注的框数:crack框数=892grid框数=884sp
- 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。