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- Redis分布式缓存面试题
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为什么使用分布式缓存?1.提升性能降低延迟:将数据缓存在离应用更近的地方,减少数据访问时间。减轻数据库压力:缓存频繁访问的数据,减少对后端数据库的请求,提升系统响应速度。2.扩展性水平扩展:通过增加节点,分布式缓存可以轻松扩展,处理更大规模的数据和请求。负载均衡:数据分布在不同节点上,避免单点瓶颈,提升系统整体吞吐量。3.高可用性容错能力:即使某个节点故障,其他节点仍能继续提供服务,确保系统稳定运
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导读腾讯云数据库提供了可视化的运维操作页面和自动备份的能力,降低了数据库运维的门槛。同时云数据库还支持高可用架构,对数据的安全性和服务的可靠性更有保障。另外有的云数据库厂商还提供了诸如数据库审计、慢查询分析、数据回档等能力,大大减轻了数据库运维和DBA的工作量。我司CTO和技术总监都是腾讯系的,所以我们一开始就选用腾讯云的服务。他们家的云数据库提供了可视化的运维操作页面和自动备份的能力,降低了数据
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作为AI领域的效率神器,DeepSeek凭借其强大的智能问答、文件解读和代码生成能力,已成为学习办公的必备工具。但如何让它发挥「1+1>2」的效果?我整理了8款免费软件,搭配DeepSeek让你的效率原地起飞!建议收藏⭐一、办公效率组合拳:告别加班,秒变职场达人WPSOffice推荐理由:免费+全功能办公套件,搭配DeepSeek的文档解析功能,可快速提取合同/报告重点,自动生成摘要。神级用法:用
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对于“大对象”的优化。这里的“大对象”,是一个泛化概念,它可能存放在JVM中,也可能正在网络上传输,也可能存在于数据库中。那么为什么大对象会影响我们的应用性能呢?第一,大对象占用的资源多,垃圾回收器要花一部分精力去对它进行回收;第二,大对象在不同的设备之间交换,会耗费网络流量,以及昂贵的I/O;第三,对大对象的解析和处理操作是耗时的,对象职责不聚焦,就会承担额外的性能开销。结合我们前面提到的缓存,
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Python文本处理神器:textwrap模块深度解析在Python编程中,处理文本是一项常见任务,比如自动换行、填充文本、缩短文本等。textwrap模块就像是一个贴心助手,专门用来解决这些问题。本文将带你深入了解textwrap模块的各种功能,通过丰富的示例代码和清晰的讲解,让你轻松掌握它的使用技巧,提升文本处理能力。文章目录Python文本处理神器:textwrap模块深度解析一、`text
- 详细介绍STM32(32位单片机)外设应用
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以下是关于STM32外设应用的详细介绍,结合其功能特点及实际应用场景进行分类说明:一、基本接口与数字外设GPIO(通用输入输出端口)功能:支持输入/输出模式切换,可配置为推挽、开漏、上拉/下拉等模式,驱动能力可调。应用:控制LED、蜂鸣器等简单外设;读取按键、传感器信号(需结合消抖电路或软件消抖算法);复用为其他外设功能引脚(如SPI、I2C)。代码示例://配置PA0为推挽输出(HAL库)GPI
- **模式的好处 (设计模式)
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what’sup!?这样整理下发现更容易理解设计模式了学习嘛,就是拿着rua横着rua竖着rua前面rua后面rua【’_’】目录简单工厂模式工厂模式抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式代理模式适配器模式桥梁模式装饰模式门面模式(也叫外观模式)组合模式享元模式策略模式观察者模式责任链模式模板方法模式状态模式命令模式中介者模式结语简单工厂模式的好处简单工厂模式(SimpleFactoryPatte
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字节豆包、Kimi(月之暗面)和深度求索(DeepSeek)三款AI助手的对比分析,涵盖核心技术、功能特性、优劣势及适用场景.1.核心能力对比维度豆包(字节跳动)Kimi(月之暗面)DeepSeek(深度求索)技术基础基于字节自研云雀大模型,多模态能力突出,依托抖音/头条数据生态。Moonshot自研长文本大模型,专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成,垂直领域优化。长文本处理支持
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1.类型转换1.1int(x):转化为一个整数,只能转换由纯数字组成的字符串float->int浮点型强转整形会去掉小数点后面的数,只保留整数部分a=1.2print(type(a))#b=int(a)print(type(b))#print(int(1.8))#1str->int如果字符串中有数字和正负号(在开头)以外的字符就会报错(+/-写在前面表示正负号,写在后面是加减号)a=int('12
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前言写这篇博客,主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数,也都讲得非常清楚了。但自己不动手,知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法(sklearn)和神经网络(pytorch)来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归(LinearRegression)是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型,用于建立**自变量(输入特征)与因变量(输出目标)**之间的线性关系模型。其核心思想是通
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及,人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。然而,面对这一技术带来的巨大变革,如何为用户提供更加人性化的服务,并让人工智能模型对用户输入做出智能回应,则成为了一个长期且艰难的挑战。今天,我们将讨论一些常见的人机交互相关的问题,如语言模型、对话系统、生成模型等,并从中可以窥视到人
- 基于MPDIoU与InnerMPDIoU的YOLOv8细节捕捉能力优化探讨
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你是否留意到,有人借助AI高效完成工作甚至实现盈利,然而大部分人却仅用AI获取一些无关紧要的内容。为何会出现这种差异呢?究其原因,主要在于与AI沟通技巧的不同。无论使用何种模型,提示词的编写技巧都具有通用性。接下来,本文将详细介绍如何编写prompt(提示词),从而与大模型实现更有效的沟通。一、提示词的构成首先,我们来剖析一个prompt所应包含的关键信息:任务(指令):明确需要完成的任务以及期望
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一、引言:DeepSeek为何成为产业智能化首选?作为国产大模型的标杆产品,DeepSeek凭借其万亿级参数规模、MoE混合专家架构和多模态交互能力,正在重构产业智能化升级的技术路径。本文基于官方技术文档与行业实践案例,深入剖析DeepSeek在六大核心领域的应用突破与商业价值实现二、技术底座:支撑多领域落地的三大创新架构1.Transformer-XL增强架构通过引入Multi-HeadLate
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
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第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 软件供应链安全工具链研究系列—RASP自适应威胁免疫平台(下篇)
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在“软件供应链安全工具链研究系列—RASP自适应威胁免疫平台-上篇”中我们提到了RASP工具的基本能力、原理以及工具的应用场景,了解到了RASP工具在各场景下发挥的价值。那么在当今高强度攻防对抗的大场景下,RASP作为最后一道防线,不论是从高危漏洞修复还是应对高级攻击技术,都有着更高的要求。1.工具应具备的能力建议1.1技术能力方面建议1.1.1虚拟补丁技术RASP在为应用系统赋予威胁免疫能力的同
- 深入拆解Nightingale(一)
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夜莺运维github开源软件golang
前言了解了一段时间的开源项目夜莺,虽说看了一些官方提供了文档和还有视频,并且有幸参加快猫的黄埔营培训,算是新手入门水平。还是存在很多问题不懂,我想关键应该其中细节并没有很了解,另一方面也听大佬说‘阅读优秀的源代码是软件工程师提高自己编程能力和学习开源框架的最佳手段之一’,所有我打算写一系列关于夜莺监控在源码级别的分析,希望能做到深入拆解的地步并且深入浅出的表达出来,哈哈哈。ps夜莺是源于滴滴,目前
- 大语言模型:数据分析报告自动化的未来趋势
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目录写在开头1.数据分析报告的传统挑战时间消耗技术壁垒错误风险可扩展性问题更新频率限制用户交互和定制化不足整合新技术的挑战2.大语言模型在报告生成中的作用自动化文本生成增强准确性和丰富性实时数据处理能力提高可访问性和用户交互3.一种实现的思路3.1.明确目标与设定任务3.2.数据准备3.3.使用大语言模型生成初步内容3.4.内容整合与优化3.5.数据可视化3.6.报告完善与发布3.7实际应用中的关
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DeepSeek应用(AI绘图篇)DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一,其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域,本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。(文末附多款可以免费使用的AI绘图工具)一、DeepSeek&AI绘图作为语言模型,DeepSeek本身没有直接绘图的能力,换个思路,让DeepSeek按照我们的想法去创造绘图提示词,我们再讲提示词提供给AI绘图工具就可以了。操
- LangChain入门:使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人
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前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)驱动的应用程序的框架。它提供了一个灵活的框架,使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序,这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。LangChain库:Python和JavaScript库。包含了各种组件的接口和集成,一个基本的运行时,用于将这些组件组合
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优秀的商业分析师需要具备的能力数据分析能力逻辑思维能力赢得结果能力一、数据分析能力扩展:工具链生态与进阶场景1.数据获取技术升级企业级数据源管理:数据湖架构(AWSS3/阿里云OSS)与数据仓库(Snowflake/Redshift)权限管理API自动化采集(Postman+PythonRequests模块)反爬虫策略突破(IP代理池/Selenium模拟登录)新兴数据源拓展:社交舆情数据(Twi
- 智算中心的核心硬件是什么?
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本文来源:游方AI智算中心,作为人工智能时代的关键基础设施,其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述:一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件,能够与各种AI算法协同工作,满足对算力的极高需求。当前主流的AI加速计算芯片包括:1、GPU(图形处理器)GPU是智算中心的算力担当,其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
- 2025,AI变现有哪些机遇与挑战?
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大模型的能力边界在不断拓宽,主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上,也不再局限于算力堆叠,而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且,投入更小、更垂直的小模型涌现,为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时,我国大模型领域仍然存在多方面痛点,例如:云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等,仍是市场
- 哪个分账系统好一些
多语言电商系统
电商分账系统支付分账系统
根据当前市场主流方案和行业实践,不同规模及业务场景下的分账系统推荐如下:一、按企业规模选择中小型电商/初创企业支付宝分账系统:依托超12亿用户生态,支持跨境分账能力,适合基础分账场景微信支付分账:无缝对接社交电商场景,支持多维度分账规则配置商淘云基础版:提供合规资金存管方案,规避"二清"风险中大型平台企业商淘云旗舰版:支持动态分账比例和自动结算,满足复杂业务需求微众银行分账通:通过
- Spark之PySpark
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大数据SparkPythonPySpark
PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
- 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。