- Python中global的用法
叉选手
pythonpython
global是python中的一个关键字,作用在变量上,该关键字通常放在函数块中,用来声明该变量为全局变量。例如下面变量a,定义在函数外面的是全局变量a,定义在fun函数里面的a是另一个a,是局部变量a,两者没有任何关系。好比这个地区有个叫张三的人,公办室里有个另一个叫张三的人。他们是两个不同的人。a=10deffun():a=2fun()print(a)#输出10如果想要函数里面的那个a就代表外
- 基于Python实现读取嵌套压缩包下的文件
袁袁袁袁满
Python实用技巧大全python嵌套压缩包下文件读取Python实现嵌套压缩包压缩包zipfileBytesIO
文章目录前言思路完整代码代码优化前言工作中遇到的问题,需要用Python实现嵌套压缩包下文件读取,这里记录下方法,希望能帮助到更多的人。思路打开外层zip压缩包并遍历文件:使用withzipfile.ZipFile(outer_zip_path,'r')asouter_zip语句以读取模式'r'打开用户输入的外层zip压缩包对应的文件,这样在代码块结束后会自动关闭该文件,避免资源泄露。通过oute
- grafana数据库从sqlit3迁移至mysql(tidb)
mark.meng
监控系统数据库grafanamysql
背景grafana默认采用的是sqlite3,由于sqlite3不支持同时写,sqlite的锁是文件锁,作用的是整个DB文件,同一时间可以有多个读事务,但是同一时间最多只能有一个写事务。容易锁库导致grafana报错,现决定将grafana默认sqlite3db文件迁移至mysql(tidb)中。报错信息:Error:databaseislocked迁移步骤1.下载迁移工具镜像dockerpull
- Pytorch 三小时极限入门教程
power-辰南
人工智能深度学习pytorch人工智能
一、引言在当今的人工智能领域,深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,以其简洁、灵活的特性,吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构,还是工程师将深度学习技术落地到实际项目,Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始,一步步深入了解Pytorch的核心知识,助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
- 【Azure Redis 缓存】Azure Cache for Redis 是否记录具体读/写(Get/Set)或删除(Del)了哪些key呢?
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析课程设计springbootlayui毕业设计spring
问题描述在AzureRedis的门户活动日志中,可以查看到的是对于Redis资源本身的操作。但是对于客户端连接到Redis服务后,对服务所做出的读写,或删除操作,是否有日志可以查看到呢?Noalttextprovidedforthisimage问题回答Redis服务的日志中并不会记录客户端对于Redis服务本身所进行的每一次读写操作的日志,但是它会通过指标的形式来显示这一段时间Get/Set的统计
- LLMs,即大型语言模型
maopig
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 动态规划算法----回文串问题
阿_北
算法动态规划c++
引言在算法的世界里,回文串问题一直是一个经典且富有挑战性的题目。而动态规划作为一种强大的算法思想,为解决这类问题提供了高效且优雅的解决方案。本文将深入探讨如何运用动态规划算法来解决回文串相关问题,从问题描述、动态规划思路,到代码实现与复杂度分析,全面剖析这一过程。回文串问题描述回文串是指一个字符串从左到右读和从右到左读是完全一样的,例如“level”、“madam”等。常见的回文串问题有:给定一个
- 设计模式-生成器模式(建造者模式)-(Builder)
树懒_Zz
设计模式建造者模式
生成器模式是一种创建型设计模式,使你能够分步骤创建复杂对象。该模式允许你使用相同的创建代码生成不同类型和形式的对象。就像流水线的组装机器人一样,一件产品组装分成好几部,每一个工位组装不同的内容。问题:譬如你开了一家公司,专门承接私人建房,建房有的人要求:自带车库的房子、带游泳池的房子、装饰豪华的房子和带花园的房子等等。如果你基于这些创建了一个构造函数:House(windows,doors,roo
- 做SOL交易机器人拆解步骤,其实没有那么复杂。
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web3区块链SOL机器人智能合约Solana
做SOL交易机器人拆解步骤,其实并没有那么复杂,对于有一定技术基础的人来说,完全可以按部就班地进行。在踏入这个领域之前,许多人可能会因为听到“机器人拆解”这样的词汇而感到心生畏惧,担心其中涉及的技术门槛过高,难以逾越。然而,事实并非如此。只要我们掌握了正确的方法和步骤,就能够逐步揭开SOL交易机器人的神秘面纱,了解其内在的工作原理和构造。接下来,本文将为大家详细介绍SOL交易机器人的拆解步骤,帮助
- 我爱读书
antd
分享自己对读书的热爱。读书能让我走进一个个奇妙的世界,与古今中外的名人对话。读《西游记》,我仿佛跟随唐僧师徒四人历经九九八十一难,去往西天取经;读《海底两万里》,又如同潜入神秘的海底世界,探索未知的奥秘。读书还能让我学到知识,开阔视野,让我在知识的海洋里畅游,感受学习的乐趣。
- Node的基本模块
ma_no_lo
node前端javascript大数据htmlnode.js
一,fs模块1.读fs用于文件,文件夹读写,以下是一些基本的api使用实例constfs=require("fs");首先,我们引入fs模块,这里用的是commonjs,也可以使用import,但是捣鼓费劲。引入模块后,对于读写,fs提供三种方式:第一种,同步,或者叫阻塞。在这种模式下,代码会阻塞在读取文件这一行代码上,直至完成任务后,程序才会继续。constres=fs.readFileSync
- 让创意在幻觉中肆虐: 认识Illusion Diffusion AI
程序员
人工智能新境界在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注IllusionDiffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。AI算法的魔力所在IllusionDiffusion的核心是借助先进的AI模型,包括StableDiffusion和ControlNet,来解读用户输入的文本提示,并生成相应的
- TCP连接中TCP_NODELAY,Socket中SO_REUSEADDR、SO_REUSEPORT
qq_18145605
TCP/IP协议tcp/ip
目录TCP连接中TCP_NODELAYSocket中SO_REUSEADDRSocket中SO_REUSEPORTTCP连接中TCP_NODELAYTCP/IP协议中针对TCP默认开启了Nagle算法。Nagle算法通过减少需要传输的数据包,来优化网络。在内核实现中,数据包的发送和接受会先做缓存,分别对应于写缓存和读缓存。在c/c++中启动的方式intnodelay=1;intret=setsoc
- [Linux性能调优] 磁盘I/O队列调度策略
Linux小凯
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傻瓜化说明简单地说,对于磁盘I/O,Linux提供了cfq,deadline和noop三种调度策略cfq:这个名字是CompleteFairnessQueueing的缩写,它是一个复杂的调度策略,按进程创建多个队列,试图保持对多个进程的公平(这就没考虑读操作和写操作的不同耗时)deadline:这个策略比较简单,只分了读和写两个队列(这显然会加速读取量比较大的系统),叫这个名字是内核为每个I/O操
- JavaScript语言基础教程笔记
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JavaScript语言基础教程笔记下面是一个全面的JavaScript教程,适合初学者和有一定编程经验的人士。JavaScript是一种广泛用于网页开发的脚本语言,支持事件驱动、函数式以及基于原型的编程风格。要想深入了解请参考:javascript脚本语言教程。JavaScript入门教程1.简介定义:JavaScript(简称JS)是一种高级编程语言,主要用于网页浏览器中实现复杂的交互功能。用
- 【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
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人工智能(AI)是现代科技的重要领域,其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法,包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归(LinearRegression)模型原理线性回归用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
- 如何利用OpenCV和yolo实现人脸检测
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在之前的blog里面,我们有介绍OpenCV和yolo的区别,本文就人脸检测为例,分别介绍下OpenCV和yolo的实现方式。OpenCV实现人脸检测一、安装OpenCV首先确保你已经安装了OpenCV库。可以通过以下方式安装:使用包管理工具安装:在Python环境中,可以使用pip安装:pipinstallopencv-python。二、加载预训练的人脸检测模型OpenCV提供了基于Haar特征
- Cursor
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一、什么是Cursor官网:Cursor|BuildFastCursor是一个开源的AI编程编辑器。开源地址https://github.com/pricing目前在国内是可以不需要其他东西,可以直接访问的。而且目「下面是官方的介绍:」Cursor是一个为AI编程而做的编辑器。它还处于早期阶段,但现在Cursor可以帮助你做一些事情。编写:使用Copilot更聪明的人工智能生成10-100行代码比
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
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引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 基于深度学习的人脸表情识别系统(YOLOv10+UI界面+数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中,我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成:YOLOv10(深度学习模型)进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解,最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- Modbus协议的测试重点和用例设计
蚂蚁质量
网络
Modbus协议的测试重点连接测试建立连接:验证主站和从站能否成功建立连接。例如在TCP连接中,检查是否能正确连接到指定的IP地址和端口。连接稳定性:测试在长时间通信或高频率通信的情况下,连接是否稳定,是否会断开或出现异常。功能码测试标准功能码:对Modbus协议中定义的标准功能码进行测试,如读线圈状态(功能码01)、读保持寄存器(功能码03)、写单个寄存器(功能码06)等,确保每个功能码都能正确
- 《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》
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在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成,成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务,如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务,无需从头开始研发。例如,在开发一款阅读类应用时,可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能,
- 面对 this 指向丢失,尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的
写于2021-08-02,同步于segmentfault。1.前言大家好,我是若川,欢迎follow我的github。我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。另外,想学源码,极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》,目前是掘金关注人数(5.7k+人)第一的专栏,写有20余篇源码文章。好久以前我有写过《面试官问系列
- 每次启动项目的服务,电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器,100行源码揭秘!
写于2021-11-04,现在同步到segmentfalut。1.前言大家好,我是若川,欢迎follow我的github。我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。另外,想学源码,极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》,目前是掘金关注人数(5.7k+人)第一的专栏,写有20余篇源码文章。本文仓库open-anal
- Taro 源码揭秘:4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序,build 编译打包是如何实现的?
1.前言大家好,我是若川,欢迎关注我的公众号:若川视野。我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。另外,想学源码,极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》,目前是掘金关注人数(6k+人)第一的专栏,写有几十篇源码文章。截至目前(2024-08-16),taro4.0正式版已经发布,目前最新是4.0.4,官方4.0正
- AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书解读
百度_开发者中心
人工智能大模型数据库自然语言处理
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型成为推动生产、生活方式变革,助推产业智能化转型升级,驱动数字经济高质量发展等社会经济发展方面的新引擎。为了全面展示AI大模型的发展全貌,为各界提供新思路,本文将对AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书进行解读。一、AI大模型应用架构(ALLMA)的内涵AI大模型应用架构(ALLMA)是一种基于深度学习的人工智能应用架构,旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
- 多级缓存一致性如何保证?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
缓存java架构
保证多级缓存的一致性是一个复杂的问题,它涉及到如何在多个不同级别的缓存之间同步数据,确保所有层级的数据都是一致且最新的。以下是关于多级缓存一致性保障的思维导图结构和一个简化的Java架构代码示例。思维导图结构多级缓存一致性设计原则最小化更新频率数据分片策略缓存粒度优化一致性模型强一致性同步更新两阶段提交最终一致性异步更新时间窗口弱一致性读修复版本控制缓存更新策略写直达(WriteThrough)写
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
- 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
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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。
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