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貮叁
量化投资分析pythonpython数据分析
目录Numpy1、概述2、基础操作2.1生成一个numpy的array数组:2.2自定义一个新的数据类型:np.dtype()3、并行化思想4、量化分析应用4.1索引选取和切片选择4.2数据转换与规整4.3逻辑条件进行数据筛选4.4通用序列函数4.5文件保存与读取Pandas1、简介2、Series和DataFrame的使用2.1Series2.2DataFrame3、量化分析应用3.1形成一个p
- JavaScript快速入门笔记之二(变量、常量、数据类型)
eshineLau
前端开发javascript笔记前端
JavaScript快速入门笔记之二(变量、常量、数据类型)1、变量何时使用变量:程序中的一切数据都要保存在变量中,反复使用如何使用变量:2种情况:赋值和取值赋值:2步:1.1创建变量:——声明——创建一个新的空变量语法:var变量名;强调:仅声明,未赋值的变量,默认值是undefined命名:1.不能以数字开头2.不能用保留字。3.一般采用驼峰命名1.2赋值:将数据保存到变量中语法:变量名=数据
- 量化交易入门(十)Python开发-异常处理
量化交易学徒
量化交易入门python开发语言
在Python中,异常处理是一种处理程序在运行时可能发生的错误或异常情况的机制。通过使用try-except语句,我们可以捕获和处理异常,避免程序意外终止。下面是Python异常处理的基本语法:try:#可能引发异常的代码块exceptExceptionType:#处理异常的代码块如果try块中的代码引发了指定类型的异常,程序将跳转到对应的except块中执行异常处理代码。除了基本的try-exc
- 揭开访问者模式的神秘面纱-轻松增强对象行为
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个人主页:danci_系列专栏:《设计模式》制定明确可量化的目标,坚持默默的做事。转载自:探索设计模式的魅力:揭开访问者模式的神秘面纱-轻松增强对象行为探索设计模式的魅力:揭开访问者模式的神秘面纱轻松增强对象行为文章目录一、案例场景1.1经典的运用场景1.2一坨坨代码实现1.3痛点二、解决方案2.1定义2.2案例分析2.3访问者模式结构图及说明2.4使用访问者模式重构示例2.5重构后解决的问题一、
- 神经网络量化
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神经网络量化(NeuralNetworkQuantization)是一种技术,旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求,同时保持其性能。在深度学习中,神经网络模型通常使用高精度的参数(例如32位浮点数)来表示权重和激活值。然而,这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源,特别是在部署到资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示(例如32位浮
- 怎么样提高c/c++编程能力?
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首先、什么算你所谓的编程能力?我们对一项技能的掌握程度往往很难量化,对于编程能力的考量可能比较抽象,我们来类比比较直观的其他技能。比如说什么叫会弹吉他?我们说一个人吉他玩的好,这个人会弹吉他,是指他会弹《小星星》?还是会弹岸部真明的《timetravel》?(力荐,好听!)恐怕都不是,我们对于会弹吉他的认知,应当是随手给他一个不熟悉的谱子,你也能很快的用吉他精彩的演奏,我们才说这个人吉他玩的真6。
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目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时,可以通过多种方法来加快推理速度。以下是一些加速模型预测的常用方法,但注意有些模型直接使用下面方法会出错,大家谨慎使用:1.使用GPU加速如果您有可用的GPU资源,确保您的模型在GPU上运行,因为GPU提供了比
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3个维度,9个细节,评价一节课一堂课的评价标准应该如何构建,课堂质量如何进行评判?在本文中,程红兵老师从“听、看、说”三个维度提炼出九个课堂评判指标。明确的量化标准可以为新教师们提供一定的教学参考,也能够为有经验的教师带来反思,祝您阅读愉快。1听:学生在课堂上希望听到3种声音掌声。发自内心的掌声让课堂有意义。孩子们希望在课堂上能听到来自老师或者同学的深刻而精彩的见解,简便而有效的解题思路和解题方法
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文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com
- 图像算法实习生--面经1
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系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- ES6基础知识点
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ES6入门笔记ES6中的变量和常量ES6新增了两个关键词用来声明变量和常量声明变量使用let关键词声明常量使用const关键词let:let:用于声明变量,代替var关键词特点︰有块级作用域;不存在变量提升﹔暂时性死区块级作用域在es6中才有,一对大括号就是一个块级作用域在大括号中使用let声明的变量出了大括号就无效了在循环、分支结构中使用let声明的变量也就会无效变量提升:console.log
- 你只是忽略了这些用光基础
洞脑摄影客
肖像用光本质上是用光来表现一个人的个性和面部特征。这一点是大多数摄影师所忽略的,在批量化生产照片的时代减少了观察以及灯光变化这一环节,不同的人不同的脸型不同的性格也用同样的灯光,从不考虑拍摄对象是否适合。很多人就是将固定好的光布置在那里,然后引导被摄者看向相机,咔嚓一声就结束了拍摄,其实这很大一部分原因就是并不是真的完全理解和能运用灯光照明的基础知识。真正理解用光意味着就像运用光圈和快门的关系那样
- 2019-8-10晨间日记
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今天是周六August.10起床:6:00就寝:23:40天气:第一场秋雨心情:清爽任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:学习人生算法:模糊,量化范围比精确数字更重要;查阅有关“合作”话题的材料;听武侠:奇侠十八兄。习惯养成:背诵100个考研英语单词督促雅淇练习汉字专注读书30分钟学习·信息·阅读今天全世界最看好的三种技术:AI,大数据,云计算。这其实是谷歌提出的技术哲学,还存在其他的演进路径。
- 读书‖用词汇、数字、联结来加强文章的意境
常清净
《写作吧!你值得被看见》day6阅读内容:16篇《词汇力》、17篇《字辩力》、18篇《量化力》、19篇《联结力》。(75——93页)阅读主题:如何运用词汇、数字、联接来丰富我们的文字。三个问题:1、语言从文化而来,请举出一个体现中国文化特色的词汇例子、并说明体现了什么?比如“怒”字,一个生气的人,就是“心的奴隶”;心的奴隶就是一个生气的人。“仙”字:住在山上的人就是神仙;“俗”字:住在山谷的人就是
- 【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结
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自动驾驶人工智能
自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- 论文阅读:2020GhostNet华为轻量化网络
A_my_*
论文阅读人工智能计算机视觉深度学习
创新:(1)对卷积进行改进(2)加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取,进行通道的压缩,获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图(Ghost)。在获得特征浓缩之后,利用深度可分离卷积进行逐层卷积,进行跨特征点的特征提取,获得额外的特征图,也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
- 我从来不觉得追星有什么不好,有一个优秀的榜样带动自己,我觉得是很幸福的事情。偶像通过自己的努力,真的会给我们带来很多的力量。
嘉忆2018
学习笔记2021.3.26日更第2天一、时间就是金钱前段时间我看了段视频,上面说:如果你有86400元,弄丢了400元,你肯定不会把剩下的86000元扔掉,而一天有86400秒,如果有400秒让你不开心了,多数人会剩下的86000秒也过不好。其中正是因为大多数人没有认识到时间就是金钱的道理,没有量化思维的概念,也是当你情绪纠结内耗时,值得多读几遍的文字。二、掌控生活中的10%是由发生在你身上的事情
- 什么是服务级别协议(SLA)?
grugoo
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在数字化时代,企业和服务提供商之间的关系变得越来越复杂,而服务级别协议(SLA)则在这个复杂网络中发挥着至关重要的作用。本文将深入介绍SLA,从它的定义、应用场景到监测方法,全方位解析这一法律桥梁如何确保服务质量和客户满意度。1.什么是SLA?服务级别协议(SLA)是服务提供商和其客户之间的正式契约,旨在明确和量化提供的服务质量。这个协议详细规定了服务的各个方面,包括性能、可用性、支持和处罚条款等
- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- 神经网络量化
掉毛学渣
神经网络
最近在做神经网络的端侧部署,在做端侧部署的时候,为了减少内存压力和加快推理速度,会将单精度(fp32)模型量化成int8或者fp16。量化计算原理以线性非对称量化为例,浮点数量化为有符号定点数的计算原理如下:xint=clamp([xs]+z;−2b−1,2b−1−1)x_{int}=clamp([\frac{x}{s}]+z;-2^{b-1},2^{b-1}-1)xint=clamp([sx]+
- R语言编程-Tidyverse 书籍-第二章(1)
Hello育种
本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维,应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力:数据连接、数据重塑(长宽变换/拆分合并列)、筛选行、排序行、选择列、修改列、分组汇总接受数据分解的操作思维1管道操作magrittr包引入了管道操作,能够通过管道将数据从一个函数传给另一个函数,从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。例如x%>%f()%>%g
- 互联网加竞赛 机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 互联网加竞赛
Mr.D学长
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- 【深入了解PyTorch】模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用
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Python实战教程人工智能与机器学习教程pytorch人工智能python
【深入了解PyTorch】模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用模型剪枝(ModelPruning)模型量化(ModelQuantization)混合精度训练(MixedPrecisionTraining)总结模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用在机器学习和深度学习领域,模型的性能和效率一直是研究和应用的重要关注点。随着模型越来
- 七五班第十一周工作总结
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虽然本周二要进行期中考试,但是常规管理不能松懈,因此,周一早上公布上周量化考核,针对上周卫生问题,对本周卫生进行规范。晚上放学前并进行诚信考试动员会!周二周三考试,合理利用考试后的时间进行复习!周三下午考完试,对学生进行收心教育,以免觉得考完就得放松!周五下午班会以创建优秀班集体为主题,为下步班级文化建设打下基础!下周打造班级文化建设!
- 通信原理教程chapter4
今日你学左米啊
通信原理教程chapter4感冒+繁忙著教材用的是《通信原理教程》(第三版)--樊昌信著第四章模拟信号的数字化@[toc]模拟信号的数字化(AD转换)模电里面也说过,AD转换包括三个基本步骤:抽样,量化,编码,前两个在模电和信号与系统里面其实已经讲得7788了,这章的重点在于基带信号的编码.还有一些就是带通信号的抽样频率,抽样信号的非均匀量化这两个新一点的东西.这里我们顺便帮大家复习一下信号的分类
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
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目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 运营:公众号文章、朋友圈文案、社群文案怎么写更好?
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关于公众号相关的推广文案,究竟该如何写才更有吸引力?其实推广文案,并没有那么复杂,主要注意以下几个方面的写作技巧!公众号推广文章如何撰写才会更有吸引力?接下来我们就从几个方面来讲!1、标题吸引人给出以下几个关于标题写作的建议:●具体化:不要用大词、模糊的词、含义不确切的词,不要让人摸不着头脑。●数字化,量化更有吸引力。例子:《给年轻人的三条建议》《2万3千个年轻人的选择》《十大生活妙招大揭秘》●情
- 大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
吃果冻不吐果冻皮
动手学大模型人工智能
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
- 同道决策|莫祖泉:数据量化管理责任到位,才知道尽责任的乐趣
同道决策莫祖泉
梁启超先生曾说过:“人生须知责任的苦处,才知道尽责任的乐趣。”回到我们的企业经营实践中,若数据量化工作做得好,每个人都清楚地知道靶心在哪,知道该如何瞄准射击,经营业绩一定能够持续改善!相反,经营业绩极容易潮起潮落,很难保持较高水平,更难实现不断向上突破!经营管理部是数据量化工作的统筹者、责任承担者和管理协调者,业务链上的各个环节及各个部门提供的数据必须保证真实、及时、客观、系统、全面。由此可见,经
- 想要自己的专属 AI 猫娘助理?教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现
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GPT-4人工智能
今天介绍的ChatGLM-6B是一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于GLM架构,具有62亿参数。关键的是结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练(全量仅需14GB显存,INT4量化级别下最低只需6GB显存)虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型,但是ChatGLM-6B是个在部署后可以完全本地运行,可以自己随意调参,几乎没有任
- 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
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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
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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。
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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。
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。