- 【GMT-学习4】比例尺背景透明度设置
科熊小猪
GMT学习
比例尺背景透明度设置通过修改-F+gwhite参数为-F+gwhite@50,可以将地图的白色填充设置为50%的透明度。可以根据需要调整透明度值(例如@30表示30%透明度,@80表示80%透明度)。
- awesome python 中文版 相见恨晚!(pythonNB的第三方资源库)
weixin_30788731
AwesomePython中文版来啦!原文链接:Python资源大全内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单
- 【机器学习】决策树 ( Decision Tree )
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART:最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
- 超实用计算机网络面试题,快来学习一下
优人ovo
计算机网络学习
引言计算机网络作为程序员的内功,不仅要做到深入理解,面试题也要详细掌握,跟着作者的节奏好好复盘一下吧1.OSI模型和TCP/IP模型的区别是什么?各层的主要功能是什么?考察点:网络分层架构、协议栈理解答案方向:OSI分为7层(物理层→数据链路层→网络层→传输层→会话层→表示层→应用层),TCP/IP简化为4层(网络接口层→网络层→传输层→应用层)。关键区别:OSI是理论模型,TCP/IP是实际工业
- 机器学习-随机森林解析
Mr终游
机器学习机器学习随机森林人工智能
目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优(以scikit-learn为例)波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器(决策树)形成一个学习器2.多样性增强:每颗决策树通
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 象牙塔中的“智者”:DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元
海棠AI实验室
“智教之光“-探索AI教育新范式人工智能RAGDeepSeek
目录高校问答智体的“前世今生”:痛点与机遇DeepSeekR1:开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”:场景、架构与实践3.1场景一:智能学术助手3.2场景二:个性化学习导航3.3场景三:科研数据分析3.4系统架构设计3.5实践案例分享技术进阶:让问答智体更“聪明”4.1知识图谱融合4.2持续学习与反馈4.3多模态融合挑战与展望:迈向更广阔的未来1.高校问答智体的“前世今生”:痛点与
- 人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现
accurater
人工智能深度学习科技机器人
引言人工智能(AI)与深度学习(DeepLearning)作为21世纪最具变革性的技术之一,已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程,显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度,系统解析其实际应用,并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络(DNN),其核心在于通过多层非线
- 零基础入门Jetson Nano——踩坑系统烧入,软件安装部署
Agmage
人工智能边缘计算视觉检测计算机视觉嵌入式硬件算法
一、简介本文章主要讲述作为小白的我,在零基础入手国产JetsonNano套件,踩坑系统烧入,环境部署,下面是我在最初学习路上遇到的问题,做一个总结,以便来帮助更多的nano小白少走弯路。二、问题汇总及解决方法问题点描述解决问题点时长/H解决问题点方法解决过程说明电源无匹配上对应设备要求1H选用设备所需电源5V,4A刚开始选用不匹配电源线,导致设备无法启动,误以为是设备坏了,拿了万用表测量。在使用到
- 深度学习笔记——基础部分
肆——
深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
深度学习是一种机器学习的方式,通过模仿人脑吃力信息的方式,使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别:在机器学习中,特征提取通常需要人工设计和选择,依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中,特征提取是自动进行的,通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征,减少了对人工干预的依赖,使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
- Linux 详细了解
ytdbc
linux
1.Linux命令行a.Linux命令行是Linux系统的一个核心组件,允许用户通过键盘输入命令来管理和操作系统,必须学习和掌握常用的Linux命令,才可以高效地使用Linux系统。b.打开终端:在大多数Linux发行版中,你可以通过应用程序菜单或快捷键(如Ctrl+Alt+T)来打开终端。c.输入命令:在命令提示符后面输入你想要的命令,然后按Enter键执行。使用Tab键自动补全:输
- 机器学习基础(4)
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- vlookup反向查询_XLOOKUP函数与VLOOKUP函数用法比较
weixin_39968820
vlookup反向查询
1、XLOOKUP基础语法在学习任何一个函数之前,需要了解这个函数的基础语法,从微软官方的帮助文档里找到了这个函数的参数语法,共计有5个参数,跟LOOKUP的参数非常接近,但是使用起来会更加简单了一些。其中第1~3个参数跟LOOKUP的参数非常接近,都是将「查找区域」和「结果区域」全部独立出来了,跟VLOOKUP的「选择区域」就有所差异,拆分出来会让函数更加灵活。第4个参数match_mode表示
- 计算机硬件全面测试工具,电脑硬件全面检测工具 HWiNFO32 2.30
weixin_39757893
计算机硬件全面测试工具
电脑硬件全面检测工具HWiNFO322.302008年10月10日10:55作者:陈涛编辑:陈涛文章出处:泡泡网原创分享HWiNFO32是电脑硬件检测专业软件。它可以显示出电脑所有主要硬件配置,包括处理器、主板芯片组、PCMCIA接口、BIOS版本、内存等信息,另外HWiNFO32还提供了对处理器、硬盘以及CD-ROM的性能测试功能。因为现在电脑硬件更新换代非常迅速,HWiNFO32当然也要紧跟脚
- linux 系统硬件信息检测工具,在Linux上查找系统hwinfo硬件信息工具
苹果姐姐 郑辰雨
linux系统硬件信息检测工具
hwinfo是一种硬件信息工具,可用于分析计算机上的硬件并以人类可读的格式显示有关各种硬件组件的详细信息。它报告有关CPU,RAM,键盘,鼠标,图形卡,声音,存储,网络接口,磁盘,分区,BIOS和网桥等的信息。该工具可以显示详细信息,例如lshw,dmidecode,inxi和其他工具。hwinfolibhd库用于libhd.so收集系统上的硬件信息。该工具是专门为openSUSE系统设计的,但是
- 深入理解 Java 中的 Lambda 表达式与函数式编程
庞胖
javaspringbootjdk
引言Java8引入的StreamAPI是处理集合数据的强大工具,结合Lambda表达式,可以极大地简化集合操作。本文将全面介绍StreamAPI的常用操作,涵盖实体类Map互转、生成新List、取内层嵌套的Map组成List、循环、过滤、根据多个属性过滤、分组、去重、根据条件筛选数据等常见场景。通过学习本文,你将掌握StreamAPI的95%常用操作,提升代码的简洁性和效率。1.实体类Map互转场
- CentOS 7中安装Dify
laolitou_1024
CentOSDockerAIcentos运维人工智能
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。尤其是我们本地部署DeepSeek等大模型时,会需要用到Dify来帮我们快捷的开发和应用。大家可以参考学习它的中文文档:https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md一、系统要求在安装D
- uniapp学习笔记之知识点大总结
Qiuxuntao
uniappuni-app学习前端
文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call
- 【前端知识】Web Components开发框架quarkC介绍
问道飞鱼
前端开发技术前端javascript开发语言webcomponents
文章目录概述**QuarkC简介****核心特性****QuarkC的使用方法****1.安装QuarkC****2.创建一个简单的QuarkC组件****3.使用组件****QuarkC的优势****1.更低的学习成本****2.更好的开发体验****3.跨框架兼容性****4.性能优化****5.社区支持与生态****6.开放性和灵活性****QuarkC的适用场景****总结**构建复杂We
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
漂亮_大男孩
机器学习决策树人工智能
如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- MySQL主从同步延迟全场景解决方案手册
一、硬件与网络层优化(10分钟见效)1.1磁盘IO优化方案#使用iostat诊断磁盘性能(重点关注%util和await)iostat-dx1/dev/sdb#优化措施:1.主库binlog与从库relaylog分离磁盘2.使用NVMeSSD替换SATA盘(IOPS提升5-10倍)3.调整RAID卡写策略:MegaCli-SetCachedWrite-0-aAll#禁用写缓存(安全优先)MegaC
- Manus学习手册合集【建议收藏】
周师姐
学习pdf人工智能
这两天,一款通用AI智能体Manus还没发布就火了,因为还在内测中,用户需要邀请码才能够体验,这就导致原本免费的邀请码在二手平台最高被炒到8万8。相比于之前爆火的DeepSeek和ChatGPT这类AI对话工具,Manus是全球首款真正意义上的通用人工智能!没错,就是科幻电影里面能够独立思考,自主运行的人工智能!!manus学习资料:https://pan.xunlei.com/s/VOKk8Cq
- iOS安全和逆向系列教程 第16篇:Frida入门与高级应用
自学不成才
iOS安全和逆向系列教程cocoamacosobjective-c
iOS逆向工程专栏第16篇:Frida入门与高级应用前言欢迎来到iOS逆向工程专栏的第16篇文章!在上一篇中,我们探讨了Cycript这一强大的逆向分析工具。今天,我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。Frida作为现代iOS逆向工程中最受欢迎的工具之一,其强大的跨平台能力和灵活的JavaScript引擎使得我们能够轻松地分析和修改iOS应用的运行时行为。无论是逆向分析
- iOS安全和逆向系列教程 第17篇:探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术
自学不成才
iOS安全和逆向系列教程ios安全架构
iOS安全和逆向系列教程第17篇:探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术前言欢迎来到iOS安全和逆向系列教程的第17篇。在前面的文章中,我们已经学习了iOS逆向工程的基础知识,以及各种分析工具的使用方法。今天,我们将深入探讨ARM64架构以及Swift语言的逆向分析技术,这两者对于现代iOS应用的逆向工程至关重要。随着Apple全面迁移到ARM64架构和Swift语言的广泛应用,掌握这些技术已
- 学习prompt
artificiali
prompt
1解释概念中文指令:请借助费曼学习法,以简单的语言解释[特定概念]是什么,并提供一个例子来说明它如何应用。Prompt:PleaseusetheFeynmanLearningTechniquetoexplain[specificconcept]insimplelanguage,andprovideanexampletoillustratehowitapplies.2帕累托法则帮你找到最重要、最具挑
- 人工智能学习大纲
互联网搬砖老肖
AI原力计划工具使用人工智能学习
前言人工智能正以惊人的速度发展,其潜力既令人兴奋,也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望,也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势,科幻电影中的某些场景或许将成为现实。我对人工智能的研究越深入,就越能感受到它的强大力量。我所担忧的不仅仅是它对就业市场的冲击,更是它可能对人类社会结构带来的深远影响。未来,对人工智能的理解可能像今天对电脑操作的掌握一样重要。掌握人工智能技术
- STM32与C51简述
THIRT13N
嵌入式编程语言stm32
STM32与C51简述嵌入式开发心得1.关于C51与STM32的说明C51是最早一批进入中国市场的可开发操作的板子/芯片,在早期有着较好的发展方向学习浪潮,早期也有着发达的社区可供交流。随着电子科技的蓬勃发展,STM32逐渐走进了人们的视野。STM32下的几块开发板以其精准得控制,完美得性能,与时俱进的外接设备受到了无数开发者的青睐,至今仍在电子科技的基础产业中起着极其重要的作用,并且发达的社区提
- 初识操作系统
曳渔
#JavaEEjava-eejava
目录一、操作系统的认识1、常见的操作系统:2、操作系统的两个基本功能:二、进程1、什么是进程(Process):2、进程的组成:3、进程的并发和并行执行:三、总结:一、操作系统的认识操作系统是⼀组做计算机资源管理的软件的统称。1、常见的操作系统:目前常见的操作系统有Windows系列、Unix系列、Linux系列、OSX系列、Android系列、iOS系列、鸿蒙等。·Windows是常见的个人电脑
- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 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。