- 伍德里奇计量经济学第四章计算机答案,计量经济学中文答案 伍德里奇
weixin_39950470
第1章计置经济学的性质与经济数据1.1复习笔记一、计量经济学由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题,计量经济学己从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。1.非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据,以强调研宄者只是被动的数据搜集者这一事实。2.实验数据通常是在实验环境中获得的,但在社会科学中要得到这些
- Kubernetes核心组件详解:从原理到实践
ivwdcwso
运维kubernetes容器云原生k8s
引言在云原生时代,Kubernetes(简称k8s)已成为容器编排的事实标准。无论是小型创业公司还是全球性企业,都在使用它管理复杂的分布式系统。但你是否好奇过,这个强大的系统内部是如何运作的?本文将深入剖析Kubernetes的核心组件,揭示其设计哲学与协作机制,帮助开发者、运维人员及架构师真正理解其底层逻辑。©ivwdcwso(ID:u012172506)一、Kubernetes架构全景Kube
- 【深度学习】微积分
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
微积分在2500年前,古希腊人把一个多边形分成三角形,并把它们的面积相加,才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状(比如圆)的面积,古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示,内接多边形的等长边越多,就越接近圆。这个过程也被称为逼近法(methodofexhaustion)。事实上,逼近法就是积分(integralcalculus)的起源。2000多年后,微积分的另一支,微分(di
- 时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤?
sauTCc
知识图谱知识图谱人工智能
过滤设置(FilteredSetting)的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。以下详细解释为什么要进行这样的过滤:1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题:在知识图谱(KG)或时序知识图谱(TKG)的链接预测任务中,模型需要为查询(如((s,r,?,t)))生成候选答案。如果候选答案中包含了已经存在于图谱中的正确事实,模型可能会将这些正确事实的排名降低,仅仅因为它们已经存在。例子:假设图谱中
- TCP/IP四层模型
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网络tcp/ip分层
TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起,一是因为它非常经典,二是因为它是目前事实上的网络通信标准,研究它的实用价值最大。TCP/IP当初的设计者真的是非常聪明,创造性地提出了“分层”的概念,把复杂的网络通信划分出多个层次,再给每一个层次分配不同的职责,层次内只专心做自己的事情就好,用“分而治之”的思想把一个“大麻烦”拆分成了数个“小麻烦”,从而解决了网络通信的难题。你应该对TCP
- YAGO是什么?
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱yago实体
YAGO是一个基于链接数据库的开放语义知识库,由德国马普研究所与巴黎电讯科技大学于2007年联合开发,基于CreativeCommonsAttribution协议。其主要特点是从Wikipedia、WordNet和GeoNames等来源提取事实,形成了一个包含丰富语义信息的知识库。YAGO的数据规模庞大,包含约5亿个实体和20亿条事实,这些事实可以在时间和空间上进行锚定。此外,YAGO还具有预定义
- OCPP协议
学无止境2022
充电桩算法vue.jshtml
开放充电点协议(OCPP)是业界支持的充电之间通信的事实标准充电站和充电站管理系统(CSMS),旨在适应任何类型的充电技术。OCPP是一个开放的标准,没有成本或使用许可的障碍。这是OCPP2.0版本的规范。
- OpenTelemetry
da__wn
后端
OpenTelemetry简介OpenTelemetry(OTel)是一个开源的可观测性框架,旨在为分布式系统提供标准化的工具和接口,用于生成、收集和管理遥测数据(TelemetryData),包括日志(Logs)、指标(Metrics)和追踪(Traces)。它是CNCF(云原生计算基金会)的孵化项目,融合了早期的OpenTracing和OpenCensus两大标准,成为云原生领域可观测性的事实
- Linux学习笔记--shell脚本(二)
运维派C
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20.1什么是shell脚本shell脚本并不能作为正式的编程语言,因为它是在linux的shell中运行的,所以称为shell脚本。事实上,shell脚本就是一些命令的集合。假如完成某个需求需要一口气输入10条命令,对于简单的命令,我们可以直接在shell窗口中输入,但如果是比较长且复杂的命令,一次一次敲就会显得很麻烦。我们可以把这10条命令都记录到一个文档中,然后去调用文档中的命令,这样就能一
- 在 DeepSeek-R1 的本地指导下部署 DeepSeek Coder(第 1 部分)
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DeepSeekwindowsDeepSeekwindows
驱动器使用CursorAI和ClaudeSonet已经有一段时间了,这绝对是一次令人兴奋的体验。自从我将人工智能驱动的编码辅助功能纳入我的工作流程后,我的工作效率轻松提升了近50%。事实上,我发现这些人工智能工具不仅加快了琐碎的编码任务,还鼓励我探索我可能忽略的新库和框架。同时,作为一名开源爱好者,我始终有一个挥之不去的想法:“如果我能够使用开源模型获得类似的结果,同时又能完全控制我的数据,那会怎
- 项目管理发展史 --转
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项目管理教育工作任务活动internet
项目管理通常被认为是第二次世界大战的产物(如美国研制原子弹的曼哈顿计划),事实上,项目管理历史源远流长,其发展大致经历了以下阶段:(1)古代其代表作如我国的长城、埃及的金字塔、古罗马的供水渠这样不朽的伟大工程。我国汴梁古城的复建也可称为成功项目管理的典型例子。(2)近代项目管理的萌芽在四五十年代主要应用于国防和军工项目。美国把研制第一颗原子弹的任务作为一个项目来管理,命名“曼哈顿计划”。美国退伍将
- 数据在内存中的存储逻辑(打得手累版)
Cinema KI
开发语言c语言
数据在内存中的存储这期博客咱们来讲一讲数据在内存中是如何存储的呢,这期较难,博主在理解的时候也是几近崩溃,今天给大家讲三个内容字节在存放中有大小端之分整数在内存中的存储浮点数在内存中的存储字节在内存中存放有大小端之分咱们先确定一个事实,就是:整数在内存中都是以补码的形式存储的,那么为什么呢?这里引用一下别的文献原因在于,使⽤补码,可以将符号位和数值域统⼀处理;同时,加法和减法也可以统⼀处理**(C
- Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构
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维度数据仓库设计数据仓库架构
目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域,深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统,其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构,例如Multidimensiona
- [数据结构] [C++ STL] vector使用详解
高亚奇
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一、概述vector(向量):是一种序列式容器,事实上和数组差不多,但它比数组更优越。一般来说数组不能动态拓展,因此在程序运行的时候不是浪费内存,就是造成越界。而vector正好弥补了这个缺陷,它的特征是相当于可分配拓展的数组(动态数组),它的随机访问快,在中间插入和删除慢,但在末端插入和删除快。二、定义及初始化使用之前必须加相应容器的头文件:#include//vector属于std命名域的,因
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
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概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- WPML 多语言 CMS WordPress 插件 v4.5.8
一路有你网络科技工作室
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WPML是多语言WordPress网站的事实标准。它为来自世界各地的一百多万个商业网站提供支持。WPML与几乎所有WordPress主题和主要插件兼容。WPML使运行简单的多语言网站变得容易,并为大型和复杂的网站提供高级翻译管理。WPML支持自动翻译,使用高级翻译编辑器进行手动翻译,并提供与数十种专业翻译服务的集成为什么选择WPML?市场上有很多很棒的WordPress翻译插件,但是有很多有效的理
- 后端工作 7 年,吃了很多苦头(方向篇)
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选择自己不讨厌的工作本来写的是选择自己喜欢的工作,可能要求有点高了,应该没几个人喜欢工作吧哈哈。那至少找个自己不那么厌烦的工作,就是工作完一天,内心还比较平静那种,不会有特别累、烦躁、压力、焦虑等负面情绪。网上有时说只要钱到位什么都可以,事实上工作氛围比钱重要得多,就算钱到位每天加班、焦虑、压力,持续个几年怕不没命花。具体怎么找?只有一个办法,就是不停的尝试。尝试是要付出成本的,时间、精力、金钱都
- 学会用提问的方式沟通
西部驯兽师
项目管理职场和发展产品经理
在中国文化背景下,良好的沟通确实需要注重提问的智慧。以下从提问方式、角度分类和文化适配性三个维度,为您系统梳理提问的艺术:一、提问方法论的核心要素文化适配性原则关系前置:提问前建立信任(“王总,最近您团队的项目进展顺利吗?”)间接试探:“您觉得这个方案还有哪些需要完善的地方?”(替代直接批评)面子保护:“这个问题可能我理解有偏差,能否请您再说明下?”结构化提问框架提问目标信息类型事实数据观点态度解
- 嵌入式开发:嵌入式软件开发和编程
粤嵌教育
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每天,人们都要面对和使用数十种设备,这些设备的功能依赖于微芯片和电路板,这些是带有内置软件的小工具,例如照相机、健身追踪器、咖啡机等。由于许多在生活的某些领域执行关键功能,因此在嵌入式开发中嵌入式软件仍然是一个热门话题。如果你想找到一家可靠的嵌入式系统公司,可以提供软件开发服务来实现你对智能数字设备的想法,你需要了解有关嵌入式软件编程的基本事实。介绍首先,应该注意的是,我们安装在笔记本电脑或智能手
- 借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG
爱吃牛油果的璐璐
知识图谱llamaoracle语言模型chatgpttransformer人工智能
幻觉是在处理大型语言模型(LLMs)时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本,但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源,如提供事实信息的数据库或知识图谱。矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作,知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和依赖关系。对于LLM中的幻觉问题,知识图谱是一个比向量数据库更好的解决方案。知识图谱为L
- 2.4 自动化评测答疑机器人的表现-大模型ACP模拟题-真题
admin皮卡
阿里云大模型ACP-考试回忆人工智能前端机器学习
真题真题1:哪些是生成阶段的评估指标?哪些是召回阶段的评估指标?整体回答质量的评估:AnswerCorrectness,用于评估RAG应用生成答案的准确度。生成环节的评估:AnswerRelevancy,用于评估RAG应用生成的答案是否与问题相关。Faithfulness,用于评估RAG应用生成的答案和检索到的参考资料的事实一致性。召回阶段的评估:ContextPrecision,用于评估cont
- 清华大学《DeepSeek与AI幻觉》(无套路免费分享)
xiecoding.cn
人工智能deepseekdeepseek教程deepseek与AI幻觉deepseek清华教程
随着人工智能技术的飞速发展,以DeepSeek为代表的国产大模型正逐渐成为各行各业的重要工具。然而,AI在生成内容时常常会出现“幻觉”——即生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合推出的这篇教程《DeepSeek与AI幻觉》,系统性地讲解了AI幻觉的成因、评测方法及应对策略,旨在帮助用户更好地理解和使用AI工具。《DeepSeek与AI幻觉》:https
- DeepSeek掘金——DeepSeek R1架构和训练过程图解
不二人生
DeepSeek掘金指南人工智能大模型
DeepSeek掘金——DeepSeekR1架构和训练过程图解为了让一切变得简单,我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。如果你对AI感兴趣,可能听说过DeepSeekR1。它目前在LLM领域很流行,并且表现优于开源和闭源模型。为了让一切变得简单,我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。事实上,我们将在整个博客
- 蓝桥杯备赛-精卫填海-DP
小赵起名困难户
蓝桥杯练习蓝桥杯动态规划c++
精卫终于快把东海填平了!只剩下了最后的一小片区域了。同时,西山上的木石也已经不多了。精卫能把东海填平吗?事实上,东海未填平的区域还需要至少体积为v的木石才可以填平,而西山上的木石还剩下n块,每块的体积和把它衔到东海需要的体力分别为k和m。精卫已经填海填了这么长时间了,她也很累了,她还剩下的体力为c。输入格式输入文件的第一行是三个整数:v,n,c。从第二行到第n+1行分别为每块木石的体积和把它衔到东
- 【演化-如何理解现代婚姻 关键字摘要】
严文文-Chris
科学思维修炼科学思维
婚姻制度的生物基础首先,我们定义一下什么是现代婚姻。现代婚姻,就是生物属性上的一男和一女形成稳定夫妻关系来养育子女的婚配模式。这个定义就排除了一夫多妻、一夫一妻多妾,或者女性家长共同抚养的模式。尽管有些地区事实上存在其他形式,但法律层面上并不认可这种婚姻。而现代婚姻,只是人类婚配模式发展到中途的一个节点。从源头上说,婚姻最初来自于人类DNA的限制。这个限制就是智力发育时间太长了。人类幼儿需要至少长
- pip 加速
少爷想养猫
pythonpip
修改~/.pip/pip.conf文件没有就通过命令创建touchpip.conf[global]index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[install]trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn即可添加清华源,事实上,conda暂时的清华源被停用了,所以最好还是用pip安装较为方便,另外据我实验发现p
- python与C系列语言的差异总结(4)
yyc_audio
pythonc语言前端
如果具有传统编译型语言的经验,大家可能会对是否使用字典而犹豫不决,担心字典的效率比列表或数组低。事实上Python字典的执行速度已经相当快了。Python语言的许多内部特性都依赖于字典,为提高字典的效率已经投入了大量的心血。Python的所有数据结构都经过了高度优化,因此不应该花太多时间去考虑哪个更快,哪个效率更高。pass语句也可在Python中需要语句的其他任何地方使用。pass语句用作语句的
- 最全数仓实践:总线矩阵设计_数仓总线矩阵(2)
2401_84170391
程序员矩阵大数据spark
所以,总线矩阵和一致性维度、一致性事实共同组成了Kimball的多维体系结构基础。在这种多维体系结构(MD)的数据仓库架构中,主导的思想便是分步建立数据仓库,并由数据集市组合成企业的数据仓库。但是,在建立第一个数据集市前,架构师首先要做的就是设计出在整个企业内具有统一解释的标准化的维度和事实,即一致性维度和一致性事实,而开发团队必须严格的按照这个体系结构来进行数据集市的迭代开发。如果我们在建立数据
- 算力100问☞第59问:如何评估大模型的性能?
正儿八经的数字经
算力经济人工智能机器学习大模型
目录1、评估指标2、评估方法3、相关案例评估大模型的性能可以从多个维度进行,包括准确性、效率、鲁棒性、公平性等。以下是详细的评估指标、评估方法和案例示意:1、评估指标(1)准确性(Accuracy)事实正确性:衡量模型生成内容与真实事实的一致性,通常使用BLEU、ROUGE、BERTScore等指标。生成质量:评估生成内容的语义、逻辑和流畅性,常用的指标包括METEOR、PRISM等。(2)效率(
- 数据仓库面试题集锦(附答案和数仓知识体系),面试必过
m0_60635001
2024年程序员学习数据仓库面试spark
3、如何构建数据仓库?数据仓库模型的选择是灵活的,不局限与某种模型方法;数据仓库数据是灵活的,以实际需求场景为导向;数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本1)调研:业务调研、需求调研、数据调研2)划分主题域:通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3)构建总线矩阵、维度建模总线矩阵:把总线架构列表形成矩阵形式,行表示业务处理过程,即事实,列表示一致性的维度,在交叉点上打上
- 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
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。