- Meta Platforms (原Facebook)计划推出新的大型语言模型以应用于人工智能
PM简读馆
技术杂谈人工智能facebook语言模型
一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能领域成为众多科技巨头激烈角逐的关键战场。MetaPlatforms作为全球社交媒体和科技行业的领军者,一直积极投身于新技术的探索与创新。近期,有消息传出MetaPlatforms计划推出新的大型语言模型以应用于人工智能领域,这一举措无疑将对行业格局产生深远影响。本报告将对MetaPlatforms在人工智能领域的发展历程、此次计划推出新模型的背景、可能带来
- 完整指南:从基础到高级使用 Semantic Kernel
江沉晚呤时
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SemanticKernel是微软推出的一款强大的开发框架,旨在帮助开发者通过语义理解和自然语言处理(NLP)构建智能应用。它为开发者提供了与OpenAI、AzureCognitiveServices等人工智能服务集成的简便接口,使得构建自然语言处理(NLP)应用变得更加直观和高效。在本文中,我们将从基础到高级全面讲解如何使用SemanticKernel,并提供详细的代码示例,帮助你快速掌握这个框
- 将excel文件各列保存为txt的实战代码
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonexceltxt实战代码
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了将excel文件各列保存为txt的实
- 智能守护者X100 - 自动化生产线智能机器人安全监控管理系统
大霸王龙
行业+领域+业务场景=定制pythonmicrosoftascii文本处理
1.产品介绍产品名称:智能守护者X100-自动化生产线智能机器人安全监控管理系统主要功能:全方位实时监控:智能守护者X100采用高清摄像头与红外夜视技术,实现对自动化生产线及智能机器人的360°无死角监控。系统能自动识别并追踪生产线上的机器人活动轨迹,确保生产安全无遗漏。智能异常检测与预警:集成先进的人工智能算法,能够实时分析视频数据,自动识别机器人操作异常(如碰撞、卡顿、偏离预定路径等),并立即
- 【实战篇】DeepSeek + Cline 编程实战:从入门到“上头”
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】DeepSeek+clineDeepSeekdeepseekclinedeepseek编程AI编程
嘿,小伙伴们!今天咱们来好好唠唠这个超火的组合——DeepSeek+Cline,看看它们在编程实战里到底能发挥多大的威力。要是你还在为写代码时的各种问题烦恼,那这篇文章绝对能帮到你!一、初识DeepSeek和ClineDeepSeek是啥?DeepSeek是杭州深度求索公司开发的一系列人工智能模型,特别擅长知识类任务。它能干的事儿可多了,像自然语言处理、代码生成、数据分析这些都不在话下。而且,De
- 智能教育:DeepSeek在个性化学习中的创新应用
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#DeepSeek快速入门系统架构设计师DeepSeek进阶开发与应用聚类数据挖掘机器学习
教育是塑造未来的基石,而个性化学习则是现代教育的重要趋势。随着人工智能技术的飞速发展,教育领域正迎来一场深刻的变革。DeepSeek作为人工智能领域的领军者,正在通过其强大的技术能力,推动个性化学习的创新应用。一、个性化学习路径:从数据到洞察个性化学习的核心在于根据学生的学习数据,生成定制化的学习路径。DeepSeek通过深度学习算法,能够从海量的学习数据中提取关键信息,生成更加精准的学习建议。f
- 【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】应用框架选型对比(MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM)
Xd聊架构
从0到1落地AI人工智能ragai知识库
文章目录前言一、MaxKB1.简介2.技术概览二、Dify1.简介2.技术概览三、FastGPT1.简介四、RagFlow1.简介2.技术概览五、Anything-LLM1.简介2.技术概览六、更多资料1.LLM框架推荐2.RAG生产落地实践架构七、总结1.综合对比2.优缺点对比3.按需选择4.社区与支持5.部署与使用便捷性结尾前言在人工智能技术加速渗透各行各业的今天,检索增强生成(Retriev
- DeepSeek + IDEA 辅助编程王炸组合
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DeepSeek+IDEA辅助编程王炸组合2025年的春节可以说是人工智能在中国史上飘红的一段历史时刻,年后上班的第一天,便马不停蹄的尝试新技能。今天的科技在飞速发展,编程领域的人工智能工具犹如雨后春笋般涌现。其中,DeepSeek则以其卓越的性能和智能化的功能,迅速在众多开发者中赢得了青睐。对于Java开发者而言,将DeepSeek集成到IDEA中,就如同为自己的编程之路配备了一位智能助手,大幅
- Lucene硬核解析专题系列(三):查询解析与执行
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Lucene的索引构建为高效搜索奠定了基础,而查询解析与执行则是将用户意图转化为实际结果的关键环节。本篇将从查询的解析开始,逐步深入到查询类型、评分模型和执行流程,揭示Lucene搜索能力的底层原理。一、查询语法与QueryParser的工作原理Lucene的查询过程始于用户输入的搜索字符串,例如“人工智能AND机器学习”。这一字符串需要被解析为Lucene能够理解的结构化对象。QueryPars
- 虚拟现实与增强现实:DeepSeek在沉浸式体验中的创新应用
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在科技飞速发展的今天,虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术正在深刻改变我们的生活方式和交互体验。某知名科技评论家张华曾指出:"VR和AR的潜力远未被完全挖掘,尤其是在与人工智能结合后,它们将带来前所未有的沉浸式体验。"DeepSeek作为人工智能领域的先锋,正在通过其强大的技术能力,推动VR和AR技术在沉浸式体验中的创新应用。一、VR与AR的技术融合VR和AR的核心在于为用户提供沉浸式的交互体验
- 微软官宣!Skype将在2025年5月5日正式退役,全面押注Teams
新加坡内哥谈技术
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/23年传奇落幕,Skype正式告别历史舞台!微软宣布,这款曾经引领互联网通话革命的应用将
- 大数据经典技术解析:Hadoop+Spark大数据分析原理与实践
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介大数据时代已经来临。随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的出现,海量数据开始涌现。而在这些海量数据的基础上进行有效的处理,成为迫切需要解决的问题之一。ApacheHadoop和ApacheSpark是目前主流开源大数据框架。由于其易于部署、高容错性、并行计算能力强、适应数据量大、可编程、社区支持广泛等特点,大大提升了大数据应用的效率和效果。本文通过对Hado
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NLP(自然语言处理)是人工智能领域的一个重要分支,它专注于使计算机能够理解和生成人类语言。文本处理是NLP中的基础且核心的部分,涉及多个步骤和技术,以确保原始文本数据能够被有效地转换、分析和利用。以下是对文本处理基本方法的详细探讨,包括文本预处理、文本表示、以及常见的NLP任务等。一、文本预处理文本预处理是NLP中的第一步,也是至关重要的一步。它主要包括以下几个子步骤:文本清洗:去除特殊字符:移
- 自然语言处理:文本表示
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介绍大家好,博主又来给大家分享知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本表示。在当今数字化信息爆炸的时代,自然语言处理作为人工智能领域的重要分支,发挥着越来越关键的作用。而文本表示,则是自然语言处理的基石之一,它就像是一把神奇的钥匙,能够将人类丰富多样、充满语义的自然语言,转化为计算机可以理解和处理的形式。话不多说,我们直接进入正题。文本表示概念阐述在自然语言处理(NLP)中,文本表示是将
- python读取redis大数据_大数据系列——Redis学习笔记
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- GPT-5倒计时:2025年AI海啸来袭,机器与人类对话临近
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在当今数字化时代,人工智能(AI)的浪潮正以前所未有的速度席卷各个领域,数据分析作为众多行业决策的关键支撑,也不可避免地受到AI技术发展的深刻影响。近期,AI话题持续火热,不少企业老板要求员工学习AI并将其应用纳入考核。在此背景下,本文作者“紫苜”(原“蒋公子”)对频繁登上热搜的DeepSeek展开了探索,深入研究它在数据分析领域的能力、应用方式以及与其他工具的比较。DeepSeek在数据分析方面
- 英伟达DeepStream学习笔记30——kafka和AMQP的区别
翟羽嚄
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作为消息队列来说,企业中选择mq的还是多数,因为像Rabbit,Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品,性能一般但可靠性较强,而kafka原本设计的初衷是日志统计分析,现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计,而redis的主要场景是内存数据库,作为消息队列来说可靠性太差,而且速度太依赖网络IO,在服务器本机上的速度较快,且容易出现数据堆积的问题,在比较轻量的场合下能够适用。Rabbi
- DeepSeek-R1:重新定义推理性能的开源人工智能
知识小报童
DeepSeek前言内容整理开源人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理语言模型
目录重新定义卓越的基准变革性应用案例技术创新后训练优化冷启动数据以提高可用性可扩展性蒸馏模型API集成:为开发者而生竞争定价:可及的高级人工智能开源优势DeepSeek代表的引用推动开放人工智能的边界推动边界意味着什么?挑战与未来方向影响与愿景2025年1月20日–DeepSeek推出了DeepSeek-R1,这是一款突破性的开源人工智能推理模型,旨在与OpenAI的o1等专有对手竞争。该模型在M
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无人系统(UnmannedSystems)是指在不依赖人类直接干预的情况下,通过自主或远程控制方式完成任务的系统。随着科技的不断进步,特别是在人工智能、机器人学、传感技术、通信技术等领域的突破,无人系统在各行各业中得到了广泛的应用,逐渐改变着传统的生产、服务和管理模式。无人系统的典型代表包括无人驾驶汽车、无人机(UAV)、无人船(USV)、无人地面车辆(UGV)等。一、无人系统的定义与类型无人系统
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-XLNet:超越BERT的新星1.背景介绍1.1自然语言处理的重要性自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言。随着大数据时代的到来,海量的自然语言数据不断涌现,对NLP技术的需求与日俱增。NLP技术已广泛应用于机器翻译、智能问答、信息检索、情感分析等诸多领域,为人类生产和生活带来了巨大便利。1.2预
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Hadoop是一个开源软件框架,用于存储和处理大规模数据集。它是Apache软件基金会下的一个项目,灵感来源于Google的两篇论文:一篇关于Google文件系统(GFS),另一篇关于MapReduce。Hadoop设计用于从单台服务器扩展到数千台机器,每台机器提供局部计算和存储。而不仅仅是处理大数据,Hadoop的真正价值在于其对于数据的高容错性、可扩展性以及相对低成本的存储和处理能力。以下是探
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Svelte开发AI应用:高效轻量级前端框架的AI集成探索1.引言人工智能(AI)与Web应用的结合已经成为前端开发的重要趋势。传统上,Vue、React等框架常用于AI前端交互,而Svelte作为一款编译时优化的前端框架,以轻量级、高性能、无运行时的特点,成为AI应用开发的新选择。本文将探讨如何利用Svelte构建高效的AI应用,包括AIAPI集成、前端推理优化、可视化分析、Web组件开发等关键
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引言Java,作为一门跨平台的高级编程语言,自1995年由SunMicrosystems推出以来,凭借其“一次编写,到处运行”的特性,迅速在全球范围内获得了广泛的认可和应用。无论是企业级应用、移动应用开发,还是大数据处理、云计算平台,Java都扮演着举足轻重的角色。本篇文章旨在为初学者提供一条清晰的学习路径,同时也为有一定基础的开发者提供进阶的指导,帮助大家从入门走向精通。一、Java基础篇:搭建
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深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例随着人工智能和数据科学领域的迅速发展,机器学习成为了当下最炙手可热的技术之一。而在机器学习领域,Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言,拥有庞大的生态系统和丰富的机器学习库。其中,Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库,包含了许多常用的机器学习算法和工具,可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。
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Hadoop相关HDFS分布式文件系统MR(MapReduce)离线数据处理MR-图解YARN集群资源管理ZooKeeperZooKeeper分布式协调框架Hive相关Hive-01之数仓、架构、数据类型、DDL、内外部表Hive-02之分桶表、数据导入导出、静动态分区、查询、排序、hiveserver2Hive-03之传参、常用函数、explode、lateralview、行专列、列转行、UDF
- 基于YOLOv5的无人超市商品检测:食品、饮料、零食与家居用品
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引言随着人工智能技术的快速发展,尤其是计算机视觉的提升,无人超市的概念逐渐成为现实。在无人超市中,商品的智能化管理和检测是其顺利运行的关键。商品检测不仅要实现高效、准确的物品识别,还要支持多种商品类别的实时检测,以保证购物体验的顺畅与安全。在此背景下,深度学习与目标检测算法,如YOLOv5,成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一,其应用范围广泛,包括人脸检
- STM32实战开发(166):智能体育器材管理系统:基于STM32和LSTM技术的实现方案
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1.引言随着物联网、人工智能技术的不断发展,智能体育器材管理系统逐渐成为体育行业的热点。传统的体育器材管理方式往往依赖人工统计、人工管理,容易导致数据失真和管理不及时等问题。因此,基于STM32微控制器和LSTM(长短期记忆网络)模型的智能体育器材管理系统应运而生,结合物联网技术、传感器技术、数据分析算法等,能够为体育器材的管理提供更加高效、智能的解决方案。2.STM32微控制器概述STM32是一
- 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
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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
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
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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。