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单片机嵌入式硬件汽车
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这个懒人
开源RT-threadRTOS
一、背景与起源RT-Thread诞生于2006年,由中国开发者熊谱翔发起,是全球领先的开源实时操作系统(RTOS)之一。随着物联网(IoT)和智能硬件市场的爆发式增长,RT-Thread凭借其轻量、高可定制化的特性,迅速成为嵌入式开发领域的明星项目。截至2023年,其GitHubStar数已突破10k,累计装机量超过20亿台设备,广泛应用于智能家居、工业控制、可穿戴设备等领域。二、核心概念解析1.
- 〖程序员的自我修养 - 精炼面试篇⑬〗- HR面试避坑指南 - 如何应对人事提出的进攻类问题
哈哥撩编程
程序员:职场效能必修宝典职场和发展精炼面试HR面试避坑指南如何面对HR的进攻型提问程序员的自我修养
人之所以会觉得迷茫,本质上是欠缺对自己的一个控制力、识别庞杂信息、去伪存真的独立思考与认知能力。说明:该文属于程序员的自我修养专栏,购买任意白宝书体系化专栏可加入易编程社区,早鸟价订阅模式除外。福利:加入社区的小伙伴们,除了可以获取博主所有付费专栏的阅读权限之外,还可加入星荐官共赢计划,详情请戳我。作者:
- 数据集 VisDrone-Dataset 无人机检测跟踪数据集 >> DataBall
Xian-HHappy
DataBall数据集合(计算机视觉)-数据也可如此美好无人机
开源数据集VisDrone-Dataset无人机检测跟踪数据集-机器视觉目标跟踪人工智能深度学习无人机或通用无人驾驶飞行器(UAV)配备相机后,已被迅速部署到包括农业、航拍、快速递送和监视在内的广泛应用中。因此,自动理解从这些平台收集的视觉数据变得非常迫切,这使得计算机视觉与无人机的联系越来越紧密。我们很高兴地推出一个大规模的基准测试,为各种重要的计算机视觉任务提供精心注释的真实数据,名为VisD
- 第7章 - 多无人机系统的协同控制 --> 无人机模型分析
Zhao-Jichao
多智能体机器人系统控制及其应用无人机
第7章-多无人机系统的协同控制-->无人机飞行原理回到目录第7章-多无人机系统的协同控制-->多无人机系统建模文章目录7.2无人机模型分析7.2.1动力学模型7.2.2运动学模型7.2无人机模型分析7.2.1动力学模型无人机的动力产生如图7.6所示,由主控制器产生PWM信号,PWM信号带动电机和螺旋桨转动,从而产生向上的升力。实际情况中,螺旋桨产生的升力与电机转速的平方、螺旋桨桨叶的长度和宽度、大
- 大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐
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计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
大语言模型原理基础与前沿基于相似性搜索的多模态对齐1.背景介绍近年来,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识和生成能力,在许多NLP任务上表现出色,如问答、摘要、翻译等。然而,LLMs目前主要局限于单一模态,即文本。
- 面向对象设计模式的基本概念、分类、作用方式、优缺点——系统地学习面向对象设计模式,提升软件质量
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的普及,越来越多的应用被部署在云端,并受到用户需求的驱动。云计算平台带来的高弹性、可伸缩性、按需付费等优势使得云端服务的开发和运维变得更加复杂。传统软件开发模式下,程序员需要花费大量的时间和精力来解决软件的结构化和可维护性问题,而面向对象的设计模式则可以很好地帮助程序员解决这些问题。面向对象设计模式是一种抽象的、形式化的解
- 使用 LM Studio 实现 DeepSeek 本地部署
爆爆凯
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一、环境与工具准备1.操作系统要求Windows:Windows10及以上版本,确保系统为64位。Mac:macOS10.15及以上版本。Linux:常见的发行版如Ubuntu20.04及以上、CentOS8及以上。2.硬件要求CPU:多核处理器,如IntelCorei7及以上或AMDRyzen7及以上,以保证基本的计算能力。GPU:若要进行高效推理,建议配备NVIDIAGPU(如NVIDIAGe
- 【AIGC】DeepSeek本地部署方法详解:基于Ollama与LM-Studio
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DeepSeek本地部署方法详解:基于Ollama与LM-Studio一、工具概述:Ollama与LM-Studio1.Ollama(推荐)2.LM-Studio二、安装与下载大模型的关键步骤使用Ollama部署DeepSeek使用LM-Studio部署DeepSeek三、DeepSeek常用版本说明四、Ollama设置允许外部访问的方法本文主要介绍如何使用两种大模型部署工具——Ollama和LM
- arl-高级红队助手
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2023年了,外边的代码还是那么的飘逸…各家的poc是各家的poc…为了统一规范,花了一点时间写了下arl的poc,抛砖引玉,希望各位师傅能一起来开发pocPOC相关灯塔的POC有点少添加一下,找到POC的添加,然后进入!dockerexec-it407edbf4b35b/bin/bash这里直接找POC的所在位置,官方已经给出相关说明https://github.com/1c3z/ARL-NPo
- [langchain教程]langchain01——用langchain调用大模型
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什么是LangChainLangChain是一个开源框架,旨在简化基于大型语言模型(LLMs)的应用程序开发。通过模块化组件和链式结构将语言模型与外部数据源、工具和任务流程集成,构建复杂且功能强大的应用程序。核心概念组件(Components):LangChain提供了多种模块化的构建块,如提示模板、索引、代理等,用于处理不同任务。这些组件可以动态组合,以适应不同的应用场景。链(Chains):L
- 【华为OD机试真题 2025A卷】588、处理器问题 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)(A卷复用)
KJ.JK
OJ+最新OD机试(C++JavaPy)华为odc++java华为od机试真题华为OD机试真题2025A卷
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者:KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限专栏介绍:2025年最新的华为OD机试题目总结,使用C++、Java、Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,支持在线OJ评测刷题!!!!订阅后获取权限,新增图解思路,问题解疑,多样
- 无人机数据链技术详解,无人机图传数传技术,无人机数据传输技术原理
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无人机技术无人机
以下是对无人机数据链技术、无人机图传数传技术以及无人机数据传输技术原理的详细解释:无人机数据链技术无人机数据链是任务机、地面控制站之间,以及任务机与中继机、武器系统或其它操作平台之间,按照约定的通信协议和信息传输方式,进行指令交互、信息传递的无线通信链路,是保证无人机准确完成任务的重要途径。无人机数据链包括上行链路、下行链路和中继链路:上行链路:信息由地面站传递至飞行器,用于地面控制站对飞行器控制
- 猿大师办公助手对比其他WebOffice在线编辑Office插件有什么优势
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网页内嵌微软Office网页内嵌WPSOffice猿大师办公助手chromeword前端
1.原生Office功能完整嵌入,排版一致性保障猿大师办公助手直接调用本地安装的微软Office、金山WPS或永中Office,支持所有原生功能(如复杂公式、VBA宏等),确保网页编辑与本地打开的文档排版完全一致。提供OLE嵌入和完整嵌入两种模式,后者支持文档对比、全功能操作及更流畅的加载体验。2.无浏览器插件依赖,长期兼容性优势猿大师办公助手基于专利内嵌技术(专利号ZL201911323165.
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一、无刷电机的工作原理1.基本结构定子(Stator):由多组铜线圈绕组组成,固定在电机外壳上,通电后产生旋转磁场。转子(Rotor):由永磁体(如钕铁硼)构成,安装在电机中心轴上,通过磁场相互作用旋转。电子调速器(ESC):负责将直流电转换为三相交流电,并控制电流的相位和频率,驱动电机转动。2.工作方式三相交流驱动:ESC将电池的直流电转换为三相(U/V/W)交流电,按特定顺序通入定子线圈,形成
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SpringSecuritySpringSecurity是一个功能强大且高度可定制的身份验证和访问控制框架。它实际上是保护基于spring的应用程序的标准。SpringSecurity是一个框架,侧重于为Java应用程序提供身份验证和授权。与所有Spring项目一样,Spring安全性的真正强大之处在于它可以轻松地扩展以满足定制需求从官网的介绍中可以知道这是一个权限框架。想我们之前做项目是没有使用
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目录一、通配符技术背景与核心价值二、Python通配符技术矩阵对比三、四大核心模块深度解析1.fnmatch精准模式匹配2.glob文件系统实战3.pathlib面向对象操作4.正则表达式增强版通配符四、六大工业级应用案例案例1:智能日志归档系统案例2:自动化图片分类器案例3:敏感文件检测系统五、性能优化与安全实践1.性能对比测试(10万次匹配)2.安全防护要点六、总结与扩展应用1.技术选型指南
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- C++:多态与虚函数
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- 解锁C++黑魔法:虚函数与多态的奇幻冒险
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目录一、C++编程世界的困惑二、虚函数:神秘的钥匙(一)初窥虚函数(二)虚函数的独特规则(三)虚函数的底层秘密三、多态:编程世界的变形术(一)多态的概念(二)多态的分类(三)多态的构成条件(四)多态的实际应用1、图形绘制系统2、游戏开发中的角色行为控制四、常见问题与注意事项(一)构造函数与虚函数(二)析构函数与虚函数(三)其他注意事项五、总结与展望一、C++编程世界的困惑在C++的编程世界里,你是
- 7.4考研408数据结构B树与B+树专题深度解析
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考研408数据结构B树与B+树专题深度解析一、B树(B-Tree)1.1定义与性质定义:B树是一种平衡多路查找树,满足以下条件:阶数:每个结点最多有mmm个子树(m≥3m\geq3m≥3),称为mmm阶B树关键字数量:根结点:1≤n≤m−11\leqn\leqm-11≤n≤m−1非根非叶结点:⌈m/2⌉−1≤n≤m−1\lceilm/2\rceil-1\leqn\leqm-1⌈m/2⌉−1≤n≤m
- Linux 4.9.227 内核启动流程解析:kernel_init函数详解
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背景kernel_init是Linux内核启动过程中从内核空间切换到用户空间的核心函数,负责完成内核初始化并启动用户空间的第一个进程(如/sbin/init)。以下针对Linux4.9.227版本,详细梳理其流程及实现逻辑一、函数位置与调用关系代码文件:init/main.c调用路径:start_kernel()//内核启动入口,初始化核心子系统→rest_init()//创建内核线
- 深入理解 C# 中的命令模式(Command Pattern)
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命令模式(CommandPattern)是一种行为型设计模式,它通过将请求封装成对象,从而使得请求的调用者与接收者解耦。命令模式允许你将请求参数化、排队执行,并支持撤销操作。在复杂的应用程序中,命令模式非常有用,特别是当涉及到对对象状态的操作和多个请求时。本文将详细讲解命令模式的基本概念、实现步骤以及在C#中的应用。1.什么是命令模式?命令模式(CommandPattern)旨在将请求封装为对象,
- 全排列:递归与回溯的艺术,深度解析与实战
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全排列:递归与回溯的艺术,深度解析与实战【引言】大家好,我是Echo_Wish,今天我们来聊聊一个经典又常考的算法问题——全排列(Permutation)。很多初学者在第一次遇到全排列问题时,都会下意识地想着暴力遍历所有情况,然后就被时间复杂度炸得怀疑人生。而高手呢?他们一看到这个问题,就知道要用递归+回溯,像庖丁解牛一样游刃有余。那么,今天我们就深入探讨全排列,从递归到回溯,从思维方式到代码实现
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区块链技术在投票系统中的应用:安全、透明与去中心化【引言】近年来,电子投票系统因其便捷性受到广泛关注,但随之而来的安全问题也屡见不鲜,如选票篡改、重复投票、数据泄露等。如何确保投票的公平性、透明度和安全性?区块链技术或许是解决方案之一!区块链的去中心化、不可篡改、透明等特性,使其在投票系统中具有天然优势。那么,我们如何利用区块链技术来构建一个安全透明的投票系统呢?今天,我们将深入探讨区块链投票系统
- DeepSeek-R2模型传闻解析:技术突破与官方辟谣背后的AI竞赛
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2025年3月,人工智能领域因一则传闻掀起波澜:中国AI公司深度求索(DeepSeek)或将于3月17日提前发布下一代模型DeepSeek-R2。尽管官方已紧急辟谣,但技术细节和市场反应仍值得深入探讨。一、传闻中的技术突破多家媒体报道称,DeepSeek-R2在以下领域实现显著提升:编程能力:可高效生成高质量代码,支持算法优化与复杂软件开发,降低开发者负担。多语言推理:突破英语限制,支持跨语言复杂
- MD5:数据的 “数字指纹” 与 “安全卫士”
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在数字世界里,我们经常需要对数据进行验证,确保它的完整性和真实性。这时候,MD5就像是一位“安全卫士”,为我们的数据把关。它能够快速地为任意长度的数据生成一个独一无二的“数字指纹”,让我们可以轻松地检查数据是否被篡改。一、MD5是什么?MD5,全称是MD5消息摘要算法(MD5Message-DigestAlgorithm),它是一种哈希算法,也被称为散列算法。它的主要功能是把任意长度的数据转换成一
- DeepSeek V3可用的15种精美知识卡片提示词
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视觉风格模板库尺寸规格基准尺寸:宽度400px,高度不少于1280px。比例关系:遵循3:10的垂直长卡片比例,保持竖版布局。显示方式:卡片自左向右平铺展示,保持一致的顶部对齐。响应适配:主体内容在固定宽度内,确保在不同设备上保持竖版体验。具体风格介绍01|孟菲斯解构主义(MemphisDeconstructed)设计哲学:打破常规秩序,创造有意识的视觉冲突与趣味张力。色彩系统:高饱和不协调组合(
- k8s最佳实践:部分业务POD内存持续泄露问题
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K8S部分业务POD内存持续泄露问题1.前言线上K8S集群有极少量的PHP业务,它们的POD内存持续走高直到OOM,相信与特殊代码场景有关,需要展开分析。我从POD的内存监控原理入手,分析到底内存用到了哪些地方。2.分析过程第一步:分析pod的内存限制原理容器化依赖Cgroup限制内存资源,Docker采集容器的内存使用量也是基于Cgroup技术实际上,Cgroup标准做法是把每个子系统作为一棵树
- 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?
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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
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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
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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
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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。