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- 浪潮退去，程序员们该如何适应？
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程序人生程序人生职场和发展
大概从2010年开始，忽如一夜春风来，千树万树梨花开，移动互联网开始蓬勃发展，程序员们迎来了春天。在过去的十多年里，程序员这个群体无疑是幸运的，享受了时代的红利，成为了高薪行业的代表。然而在最近的一年里，整体环境变得越来越差，互联网行业也是寒意肆虐。“裁员”和“失业”成了大家茶余饭后的高频词汇。有人说“当浪潮退去，才知道谁在裸泳”。我非常不认可这种说法，在当前的环境下，这无疑是将罪责强加于受害者身
- AI与SDN结合：智能网络的未来之路
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一、引言“网络正在从‘被动响应’走向‘主动思考’。”随着云计算、5G和物联网的爆发式增长，传统网络架构面临灵活性不足、运维成本高等挑战。SDN（软件定义网络）通过控制与转发分离革新了网络管理方式，而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN？传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式，实时优化策略故障定位耗时（如网络
- SDN技术解码：架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论
不想加班的码小牛
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一、引言：SDN如何重塑网络价值体系？在数字化浪潮下，传统网络架构的僵化性已成为制约业务创新的瓶颈。SDN（软件定义网络）通过解耦控制与转发平面，将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”，为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。例如，某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度，业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构：控制-转发-应用的协同生态•控制层
- MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心”
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在现代电子设备中，MCU（MicrocontrollerUnit，微控制器）扮演着至关重要的角色。从智能家居到工业控制，从汽车电子到医疗设备，MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点，成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。MCU的功能：嵌入式系统的“全能选手”MCU是一种集成了处理器、存储器和外设接口的微型计算机系统，其核心功能包括：1.数据处理·算术与逻辑运算：MCU
- NPU的应用场景：从云端到边缘
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NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
- NPU的工作原理：神经网络计算的流水线
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NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构，依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任
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DPU的架构设计注重模块化和可扩展性，以下是其典型架构：1.网络接口模块支持高速网络接口，例如100GbE、200GbE，甚至更高带宽的接口。2.处理核心模块包括多个ARM核心和专用加速核心，用于处理控制平面和数据平面任务。3.硬件加速模块包括网络加速引擎、存储加速引擎、加密引擎等，用于加速特定任务。4.内存与缓存集成高速内存和缓存，用于存储临时数据和指令。5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高
- DPU的未来：技术趋势与挑战
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随着数据中心的不断发展，DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战：1.更高性能·支持更高的网络带宽（如400GbE、800GbE）和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域，DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及，将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时，进一步降低功耗，满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
- 计算机体系结构的五大流派，你知道几个？
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在计算机的世界里，架构设计是决定性能和应用场景的关键。从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构，每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构：现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础，几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。它的核心特点是程序和数据共享同一存储空间，通过一条总线进行传
- 解锁数字世界的多样力量
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数字科技蓬勃发展，芯片作为现代电子设备的核心驱动力，正以其多样化的类型和独特的功能，塑造着我们生活中的每一个角落。从智能手机的高效运作，到超级计算机的超强算力，芯片无处不在，默默推动着科技的进步与革新。绿算技术致力于数据“智慧加载、安全存取”的信息技术创新，自主研发多类芯片产品。今天，就让我们一同走进芯片的世界，揭开那些鲜为人知却至关重要的芯片类型，感受它们背后的科技魅力。功能视角下的芯片分类1.
- LINUX下的tcp协议
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TCP1.面向数据流（流式套接字）2.建立连接3.安全可靠的传输协议应用场景：HTTP,MQTT,FTP三次握手：TCP建立连接时，需要进行三次握手，确保收发数据前，双方都已准备就绪。四次挥手：TCP断开连接时，需要进行四次挥手，从而确保通信双发都已收发数据结束。C/S模型：ssize_trecv(intsockfd,void*buf,size_tlen,intflags);功能：从tcp套接字接
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线程的概念。1.线程轻量级的进程2.线程的创建线程由某个进程创建，从属于某个进程内存：由所在进程为其分配独立的栈区空间（默认8M）与其他线程和所在的进程共用堆区，数据区，文本去。内核存储线程控制块。线程是cpu任务调度的最小单位进程是操作系统资源分配的最小单位进程和线程的区别：1.线程是cpu任务调度的最小单位进程是操作系统资源分配的最小单位2.线程是一个轻量级的进程，所在进程为其分配独立的栈区空
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JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查线上系统突然变慢，CPU飙升，内存告警，业务超时……面对这些危机时刻，你是束手无策还是胸有成竹？本文将带你掌握JVM性能调优的核心方法，从理论到实战，解决真实环境中的性能难题。为什么大多数JVM调优都失败了？某电商平台的"双11"大促活动，系统突然响应缓慢，交易量锐减。运维团队紧急扩容，开发团队调整GC参数，架构师建议重启服务……一系列"标准操作"后，系统性
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TCP粘包1.TCP在接收数据时，多包数据粘在了一起2.原因：1.TCP发送数据时，没有及时发走，会根据缓冲区数据的情况进行重新组包；2.TCP接收方，没有及时读走缓冲区数据，导致缓冲区大量数据缓存。3.如何解决TCP粘包：1.发指定大小字节(结构体）structdata{intid;floattmp;xxx；}；指定在相同平台上使用，注意结构体对其齐问题。2.发送具有指定分隔符的数据"hello
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以下是150道MyBatis相关的面试题及详细答案：MyBatis基础1.MyBatis是什么？MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持自定义SQL语句、存储过程以及高级映射，避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果的操作。2.MyBatis的优缺点是什么？优点：•提高开发效率，减少重复的JDBC代码。•提供XML和注解两种方式编写SQL，灵活方便。•支持动态SQL，可以根据不同
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截至2024年，中国UWB（超宽带）领域的企业在技术研发、市场应用和行业影响力方面表现突出。以下是一个基于技术实力、市场份额和行业影响力的国内UWB企业排行榜，供参考：1.品铂科技（Pinpoint）核心优势：专注于UWB高精度定位技术，定位精度可达厘米级。在工业、电厂、司法、监狱管理等领域有丰富的应用经验。应用领域：智慧工业、矿山、物流、司法监狱管理、智慧化工等。提供完整的UWB解决方案，涵盖硬
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第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，如ID是无界的，age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal（标称）Examples:IDnum
- ROS实践（五）机器人自动导航（robot_navigation）
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- c++调用python代码，使用gpu
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c++调用python，使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi，查看电脑可以支持的最高cuda版本。如果nvidia-smi报错，那么需要去配置一下环境，网上有类似案例。或者通过NVIDIA控制面板/系统信息/组件里查看cuda_xxxx.dll，上面有版本号。2、保证安装的cuda版本要小于电脑支持的版本号。我电脑最大支持cuda11，但是安装
- 基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码
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以下是基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码：1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。在6自由度搬运机器人中，每个关节通常由伺服电机驱动，通过反馈传感器（如编码器）获取关节的实际位置，然后控制器根据期望位置与实际位置的误差来调整电机的输出，以实现精确控制。2.硬件准备6自由度搬运机器人：包含6个可独立运动的关节，每个关节由伺服电机驱
- 必看！一文读懂知识蒸馏技术
小天才学习机打游戏
人工智能知识图谱神经网络langchainwindows
导读最近，DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域，大型模型（如DeepSeek）通常具有强大的性能，但它们的计算量和参数量都非常庞大，这使得它们难以在资源受限的设备（如移动设备或嵌入式设备）上部署。例如，GPT-3在570G
- 从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究
- 数组中最长递增子序列问题的深入研究
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目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现（Python）4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域，寻找最长递增子序列是一个经典且具有广泛应用的问题
- 外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南
ai_vx_3307623172
WX_3307623172AI机器人外呼中心人工智能机器人云计算语音识别服务器开源软件
随着运营商对电话卡管控日趋严格，某金融科技公司曾因单日外呼超限导致80%号码被封——这一案例暴露出AI电销机器人在效率与合规间的矛盾。但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线，这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定
- 思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集
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2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10
- BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕 树立显示产业绿色转型新标杆
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2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。通过实地观摩与技术交流,BOE(京东方)全方位展示了其在绿色制造领域的突破性成果——从100%可再生能源覆盖到全流程碳足迹管理,从技术创新驱动减排到低碳模式行业复制,见证了公司多年来在可持续发展领域的持续投入与引领作
- 焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程
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以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程，包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容，结合工业应用场景进行系统化总结。一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成：线激光视觉传感器：用于发射线激光并采集焊缝图像（如英莱科技PF系列传感器，支持4K视频监控与微间隙焊缝检测）。机器人本体与焊枪：需支持外部轴控制，传感器通过夹具安装
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播
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仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播#Transformer编码器模块
- 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。
