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一些开发常识开发语言开发常识
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- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
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一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- py之某website之music搜索接口
我不是程序员~~~~
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fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","accept-lan
- 多模态大模型常见问题
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1.视觉编码器和LLM连接时,使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好,说说各自的优缺点?Q-Former(BLIP2):优点:Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征,使得模型能够更好地处理视觉-语言任务,尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点:Q-Former结构较为复杂,计算开销较大。MLP(LLaVA):优点:MLP比较简单,计算
- 【江协STM32】11-2/3 W25Q64简介、软件SPI读写W25Q64
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1.W25Q64简介W25Qxx系列是一种低成本、小型化、使用简单的非易失性存储器,常应用于数据存储、字库存储、固件程序存储等场景存储介质:NorFlash(闪存)时钟频率:80MHz/160MHz(DualSPI)/320MHz(QuadSPI)存储容量(24位地址):W25Q40:4Mbit/512KByteW25Q80:8Mbit/1MByteW25Q16:16Mbit/2MByteW25Q
- Gradle 打包调试终极指南:全维度日志输出与问题定位
有时很滑稽
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Gradle打包调试终极指南:全维度日志输出与问题定位一、Gradle日志级别全解析1.1日志级别控制参数#按日志详细程度递增排序:./gradlewassembleDebug-q#QUIET-仅错误信息./gradlewassembleDebug#LIFECYCLE-默认级别(任务执行概览)./gradlewassembleDebug-i#INFO-显示任务输入/输出变化./gradlewass
- 位宽512bit显卡_6144 CUDA/512bit位宽 Maxwell架构曝光
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【IT168资讯】NVIDIA目前一代的显卡有GK104和GK110两大分支,它们的侧重点不同,但都是基于Kepler(开普勒,天文学家)架构的,下一代架构名为Maxwell(麦克斯韦尔,物理学家),根据之前的传闻Maxwell最快将在明年Q1季度问世,制程有可能继续使用TSMC的28nm工艺。现在网上又流传开Maxwell的架构设计了,旗舰GM100将有6144个CUDA核心,512bit位宽显
- 第三十一篇 数据仓库(DW)与商业智能(BI)架构设计与实践指南
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目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比(1)Kimball维度建模架构(2)Inmon企业工厂架构(3)混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南(1)模型选择决策树(2)ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践4.1电商用户行为分析4.2金融风控实时预警五、关键问题解析Q1
- 使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
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使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用大语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种技术,通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力,使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据,还可以处理私有数据和模
- SQL优化思想——不优化或许是最好的优化⓵哈哈,其实我几乎什么都没做
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引言熟悉我的朋友知道我擅长SQL优化,出版过近80万字的技术书籍——《收获,不止SQL优化》,十余次印刷,反响热烈,在此,感谢支持我的读者。接下来,我将站在SQL优化思想的角度,给大家做一个系列分享。首先就是要有批判性思维,我将告诉大家:不优化或许是最好的优化!故事从L老师的一次优化经历说起,希望给大家带来新的启发。⓵啥没做就搞定Q:L老师,自从您为XXX平台做了SQL优化后,运行非常顺畅,您是做
- 在QT中进行控件提升操作
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目录一、概述二、功能需求三、提升操作1)拖入标准控件2)自定义类3)提升控件一、概述QT中提供的标准控件能够满足我们大多数情况下的功能需求,但是在一些特殊应用场合,我们可能需要对控件的功能进行扩展,或者改写控件的功能实现。为满足此需求,QT提供了对标准控件的提升功能,用于重新自定义标准控件的实现。本文以QListWidget控件为例,详细介绍了控件提升的具体操作和实现。二、功能需求我们需要实现在Q
- Q&A: 设计数据备份方案时,所面临的需求痛点问题是共性问题还是个性问题
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在设计数据备份方案时,企业所面临的需求痛点和挑战既包含了行业普遍存在的共性难题,也涵盖了企业自身独特的个性化需求。在我国信息化建设快速发展的背景下,灾备行业的整体发展水平相较于信息化程度仍显不足,尤其是在灾备覆盖率和技术成熟度方面存在较大提升空间。具体而言,以下几点是行业内普遍面临的挑战:1、技术兼容性问题:不同企业的IT架构差异较大,导致备份软件在兼容性上存在一定的局限性。例如,虚拟机、操作系统
- 【Q&A】装饰模式在Qt中有哪些运用?
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在Qt框架中,装饰模式(DecoratorPattern)主要通过继承或组合的方式实现,常见于IO设备扩展和图形渲染增强场景。以下是Qt原生实现的装饰模式典型案例:一、QIODevice装饰体系(继承方式)场景为基础IO设备(如文件、缓冲区)添加数据格式解析、缓冲优化等功能。类图(Mermaid)«abstract»QIODevice+readData()+writeData()QFileQBuf
- Q&A:备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣?
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分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
- 量子化学仿真软件:ORCA_(12).ORCA与其他软件的接口
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ORCA与其他软件的接口在量子化学仿真领域,ORCA软件不仅是一个强大的独立工具,还能够与其他软件进行接口对接,以实现更复杂的功能和工作流程。本节将详细介绍ORCA如何与其他常见的量子化学软件(如Gaussian、Q-Chem等)进行接口对接,以及如何通过脚本和插件扩展ORCA的功能。1.ORCA与Gaussian的接口1.1通过文件转换实现接口ORCA与Gaussian之间最常见的接口方式是通过
- 用故事与视觉化打造“高光“统计报告:5个实战技巧
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你是否有过这样的经历?花费数小时整理的数据报告,却被同事评价为"又厚又臭"?别担心,这绝不是你的错——90%的统计报告都毁在不会讲故事。本文将带你用叙事经济学+视觉设计思维,把冷冰冰的数据变成让人欲罢不能的"数据故事会",掌握让数据开口说话的秘密。1.别让数据成了"睡美人":唤醒它的故事基因想象你正在给董事会讲一个悬疑剧:“去年Q2销售额神秘下滑(悬念),我们像福尔摩斯一样追查线索(行动),发现竟
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一个组件就是一个对象或一个方法,在对象里创建的属性。肯定属于对象的内部字段,说白了只有这个对象去记他的属性的内存地址,在这个角度上去想父子组件的传值,传的不就是地址,也就是字段的引用父组A对象,在父组件里定义一个变量a,内存上就出现了a这个变量,而且只能通过A记录了q的地址,现在有一个弹出框组件B,我们把它抽成了组件,他也就成了个对象,B里面有个b变量,A不知到b的地址,肯定不能操作b,同样,B不
- 【Q&A】QT事件处理流程是怎么样的?
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Qt事件流程详解1.事件流程概述在Qt中,事件处理是实现用户交互和系统响应的核心机制。整个事件流程从事件产生开始,经过事件队列的管理、事件分发,最终到达目标对象进行处理,若未处理还会进行事件传播。2.详细流程步骤及代码示例2.1事件产生事件可以由多种方式产生,包括用户输入、系统消息和程序主动发送自定义事件。用户输入事件示例:#include#include#includeintmain(intar
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一、背景目标Shopee(虾皮网)是东南亚电商平台,覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、泰国、越南、巴西、墨西哥、哥伦比亚、智利等十余个市场,触达超10亿消费者!2023年Shopee总订单量达82亿,23年Q4总订单数同比增长46%!分析数据样本来自某爬虫系统爬取的Shopee网从2023年4月至2023年5月期间特定产品的销售数据。任务要求任务要求:从数据中获取在2023年5月上市的产品。使用问题1
- 【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高?
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直接渲染和离屏渲染的效率取决于具体场景和实现方式,以下是详细对比分析:一、直接渲染(On-screenRendering)原理直接将图形数据绘制到屏幕缓冲区(BackBuffer),完成后通过交换缓冲区显示到屏幕。通常在paintEvent等事件中通过QPainter直接绘制。优势减少数据复制:无需额外的缓冲区传输,直接写入屏幕缓冲区。实时性高:适合需要快速更新的场景(如动画、实时数据可视化)。简
- Qt 自定义标题栏——QtWidgets
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1.去掉标题栏,实现窗体拖动(常用)以上转载方法实现窗体拖动是通过Windows事件的;但是有时候为了跨平台这种的话就得重写,比较麻烦,所以还是采用最原始的方法:通过QWidgets的鼠标事件来实现。.h文件classQRCodeDialog:publicQDialog{Q_OBJECT...protected:voidmouseMoveEvent(QMouseEvent*event)overri
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
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在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- 力扣Hot100——136. 只出现一次的数字
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难点在于时间与空间复杂度的要求,一般遇到这样的限制,就要考虑使用位运算,位运算效率最高了。异或当且仅当两个输入值不同时,异或运算输出为真(1),否则输出为假(0),即“同为0,异为1”。这是针对二进制运算的规则,整数进行异或运算,需要转换为二进制,一样遵循这个运算规则。异或的运算律:交换律:p⊕q=q⊕p结合律:p⊕(q⊕r)=(p⊕q)⊕r恒等律:p⊕0=p归零律:p⊕p=0对合运算:p⊕q⊕q
- Python获取tiktok视频数据信息 api 爬虫
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Tiktok通过ID爬取视频信息api采集页面如图:https://www.tiktok.com/@basketwithball2.0/video/7273119444522650912?q=irving&t=1706683319923请求APIhttp://api.xxxx.com/tt/video/info?video_id=7273119444522650912&token=test请求参数
- [NOIP2017 提高组] 列队 题解
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题解c++
数据结构。n=1n=1n=1的case:考虑有m+qm+qm+q个位置,每次操作队移,出队人直接插入队尾。维护位置对应的人,每次查询第kkk个人的位置ppp,输出ppp位置对应的人,并将出对者加入队尾。实现考虑维护01序列,表示位置上是/否有人,每次查前缀和为kkk的位置即可。一般情况:每次操作只会影响某一行以及最后一列。考虑将最后一列单独处理。对于查询(x,y)(x,y)(x,y):需查询第xx
- MyBatis-Plus分页查询IPage的使用方法,如何自定义分页查询功能?
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目录1.MyBatis-Plus分页插件介绍2.准备工作-创建项目配置环境2.1创建数据库表Product商品表2.2创建Maven项目,创建包,接口,类2.3添加MyBatisPlus依赖和Lombok插件2.4编写Configuration分页插件配置文件2.5编写application.properties配置文件2.6实体类代码,接口代码3.IPage分页的使用方式4.自定义分页查询5.Q
- Docker(1-常用命令)
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docker的常用命令帮助命令#查看版本信息dockerversion#查看详细信息dockerinfo#查看该命令使用信息docker命令--help镜像命令查看所有本机的镜像dockerimages*REPOSITORY镜像的仓库源*TAG镜像的标签*IMAGEID镜像的ID*CREATED镜像的创建时间*SIZE镜像的大小可选项:-a列出所有的镜像;-q只显示镜像的ID搜索镜像dockers
- 【打卡d5】快速排序 归并排序
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快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[(l+r)/2];while(ix);if(i=r)return;intmid=(l+r)>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q,mid+1,r);intk=0,i=l,j=mi
- Autoformer 架构详细解释及举例说明
six.学长
autoformer人工智能
Autoformer架构详细解释上述图片展示了Autoformer架构的工作流程,包含编码器和解码器的结构。我们来详细解析图中的各个组件及其功能:编码器部分(AutoformerEncoder)输入数据(EncoderInput):输入的是需要预测的时间序列数据。自动相关机制(Auto-Correlation):这个模块通过检测时间序列中的周期性依赖关系,生成相关矩阵(K,Q,V表示键、查询和值)
- 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。