- 软件架构原理与实战:模块化和组件化设计的最佳实践
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着计算机技术的不断发展,软件系统的规模和复杂性不断增加。为了更好地组织和管理软件系统的代码和功能,软件架构设计成为了一个重要的研究领域。在这篇文章中,我们将讨论模块化和组件化设计的最佳实践,以及如何在实际项目中应用这些设计原则。模块化和组件化设计是软件架构设计的两个核心概念。模块化是指将软件系统划分为多个相互独立的模块,每个模块负责完成特定的功能。组件化是指将软件系统划分为多个可重用
- 软件架构原理与实战:解读架构师的职业发展路径
AI天才研究院
架构师必知必会系列大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录软件架构原理与实战:解读架构师的职业发展路径(1)一、软件架构的基本概念二、软件架构师的角色三、软件架构师的职业发展路径四、软件架构的原则与实战五、结语软件架构原理与实战:解读架构师的职业发展路径(2)引言软件架构的核心原理抽象化模块化封装分层服务导向架构(SOA)实战经验了解业务需求技术选型设计模式的运用性能优化安全性设计可扩展性与可维护性架构师的职业发展路径初级阶段:技术专长中级阶段:
- Python数据处理(一):处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据
solocoder222
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Python数据处理系列博客来啦!本系列将以《Python数据处理》这本书为基础,以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习Python数据处理。书中有些地方讲的不太详细,我会查阅其他资料来补充,力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。这本书主要讲了如何用Python处理各种类型的文件,如JSON、XML、CSV、Excel、PDF等。后面几章还会讲数据清洗、网页抓取、自动化和规模化等使用技能。我也是
- 最长公共前缀&C++函数的返回值在内存中的传递过程&什么是虚拟内存,为什么要使用虚拟内存,虚拟内存可能比物理内存大吗
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每日一题14.最长公共前缀classSolution{public:stringlongestCommonPrefix(vector&strs){//因为要找最长公共前缀所以一定是序列一定是连续的不会存在跳跃//所以我的思路是从头到尾比较数组中相邻的两个字符串的最长公共前缀长度//同时寻找最短的相邻公共前缀长度此为全部的字符串的最长公共前缀长度//由于此时的ans为全部字符串的最长公共前缀长度//
- 58 | 如何判断架构设计的优劣?
_Rye_
架构2架构
想要让自己进步,我们首先得知道什么是好的。所以我们今天的话题是,如何判断架构设计的优劣?架构设计的基本准则架构设计会有它的一些基本准则。比如:KISS:简单比复杂好;Modularity:着眼于模块而不是框架;Testable:保证可测试性;OrthogonalDecomposition:正交分解。KISS全称是KeepitSimple,Stupid,用最直白的话说,“简单就是美”。不增加无谓的复
- 《苍穹外卖》项目学习记录-Day10订单状态定时处理
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利用Cron表达式生成器生成Cron表达式1.处理超时订单查询订单表把超时的订单查询出来,也就是订单的状态为待付款,下单的时间已经超过了15分钟。//select*fromorderswherestatus=?andorder_timeupdateorderscancel_reason=#{cancelReason},rejection_reason=#{rejectionReason},canc
- 一文学会react+redux(模块化/同步/异步操作)
青山绿水的蓝
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本文基于npxcreate-react-app创建太久没看react,闲来无事重新捡起做一点笔记,希望对部分vue的同行想学习redux起到一些帮助1.准备工作安装1.安装项目插件2.修改`package.json`中的scripts,将`react-scripts`替换为`craco`:3.craco.config.js根目录下创建或修改`craco.config.js`来配置Less以及@别名
- python难学吗?python的就业前景到底怎么样?
荆州克莱
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明确的说,python不难,入门很快,对于几乎是零基础的人是完全可以学会的。个人主要总结一下3点。第一,Python最大的功劳就是直接拉低了编程门槛和使用难度相比于C,C#,JAVA这些早轮子语言学习Python完全就是直接开车的节奏稍微努力一下,一周就能写出像样的东西第二,Python学习越来越普及目前Python课程已发展到儿童编程领域很多中小学开设Python教学,统一考试很多国外学校,比如
- Mac 安装Mysql启动Mysql以及数据库的常规操作
荆州克莱
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Mac安装Mysql启动Mysql以及数据库的常规操作一、mysql的安装1、登录官方网站:dev.mysql.com/downloads/mysql/二、查看系统架构```uname-m```在MAC中:如果输出结果是x86_64,则表示你的系统是x86-64架构。如果输出结果是arm64,则表示你的系统是arm64架构。根据自身系统架构进行下载安装2、安装完成打开系统设置3、安全模式启动```
- 高级SQL特性
Lang_xi_
SQL必知必会sql数据库
目录1、约束(1)主键(2)外键(3)唯一约束(4)检查约束2、索引(1)什么是索引,为什么使用索引(2)创建索引3、触发器4、数据库安全1、约束关系数据库存储分解为多个表的数据,每个表存储相应的数据。利用键来建立从一个表到另一个表的引用(由此产生了术语引用完整性(referentialintegrity))。正确地进行关系数据库设计,需要一种方法保证只在表中插入合法数据。例如,如果Orders表
- redis主从[master、slave]
iteye_11540
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[size=large]主从复制:让多个slaveserver拥有和masterserver相同的数据库副本。特点1.master可以有多个slave2.除了多个slave连到相同的master外,slave也可以连接其他slave形成图状结构3.主从复制不会阻塞master。也就是说当一个或多个slave与master进行初次同步数据时,master可以继续处理client发来的请求。相反sla
- MySQL管理事务处理
Lang_xi_
SQL必知必会mysql数据库
目录1、事务处理是什么2、控制事务处理(1)事务的开始和结束(2)回滚事务(3)使用COMMIT(4)使用保留点(5)结合存储过程的完整事务例子3、小结博主用的是mysql8DBMS,附上示例资料:百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1XaWi3Y7hpXbs_uHq2cPI6Q提取码:fpnx1、事务处理是什么使用事务处理(transactionprocessing),
- OVN – OVN OpenStack(二)
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OpenStacknetworking-ovn项目为Neutron提供了一个基于ML2的OVN插件,它使用OVN组件代替了各种Neutron的Pythonagent,也不再使用RabbitMQ,而是基于OVN数据库进行通信:使用OVSDB协议来把用户的配置写在NorthboundDB里面,ovn-northd监听到NorthboundDB配置发生改变,然后把配置翻译到SouthboundDB里面,
- 跟我一起学 Python 数据处理(十二):CSV 数据的读取与处理
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跟我一起学Python数据处理(十二):CSV数据的读取与处理在数据处理的领域中,Python是一把强大的利器。我们开启这个系列的目的就是希望和大家一起在Python数据处理的道路上不断前行,共同成长。今天,我们将深入探讨Python中如何处理CSV数据,这是迈向高效数据处理的重要一步。一、CSV数据的基础知识CSV,即逗号分隔值(Comma-SeparatedValues),是一种极为常见的机器
- mysql主从复制及实现方式
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1.MySQL主从复制概念MySQL主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。MySQL默认采用异步复制方式,这样从节点不用一直访问主服务器来更新自己的数据,数据的更新可以在远程连接上进行,从节点可以复制主数据库中的所有数据库或者特定的数据库,或者特定的表。2.MySQL中复制的优点包括横向扩展解决方案-在多个从站之间分配负载以提高性能。在此环境中,所有写入和更
- 基于深度学习的视觉检测小项目(十六) 用户管理界面的组态
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基于YOLO的视觉检测小项目深度学习人工智能pythonpyqtqt
分组和权限:用户分为三个组,管理员、普通用户、访客。•管理员的权限和作业范围:添加和删除用户、更改所有用户的信息(用户名、登录密码、所在分组等)、查看和备份以及复制数据库;•普通用户的权限和作业范围:更改自己的用户名和密码、开展工作业务、查看数据库;•访客的权限和作业范围:查看数据库。用于用户管理的界面:既然用到了用户的管理,那么就必然涉及到用户列表的展示方式了。QT对于列表内容的展示方式有:QC
- 深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
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深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
- 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 和 最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model, MEMM)
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1.HMM(隐马尔可夫模型)HMM是生成式模型(GenerativeModel)HMM通过建模整个联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)来进行序列标注,其中:X=(x1,x2,...,xn)X=(x_1,x_2,...,x_n)X=(x1,x2,...,xn)是观测序列(例如一个句子中的单词)。Y=(y1,y2,...,yn)Y=(y_1,y_2,...,y_n)Y=(y1,y2,...
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
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1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- Python:检查CPU型号并弹出警告信息
蜡笔小新星
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文章目录教程目标方法一所需库步骤一:安装所需库步骤二:编写Python程序步骤三:运行程序注意事项方法二(Windows平台)导入必要的模块定义获取CPU型号的函数定义检查CPU型号并显示警告的函数定义显示警告窗口的函数运行程序执行脚本注意事项教程目标本教程将指导你如何编写一个Python程序,该程序能够在启动时检查计算机的CPU型号。如果检测到CPU型号包含“I3”,则会弹出一个警告窗口,提示用
- 【GO实战课】第三讲:电子商务网站(3)——架构和路由
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1.简介本课程将探讨电子商务网站的架构和路由,以及使用GO语言实现。在本课程中,我们将介绍如何设计一个可扩展、可靠和高性能的电子商务网站架构,并演示如何使用GO语言编写路由代码。本课程的目标是帮助学生理解电子商务网站的架构,并提供一个实际的项目,以便他们可以在实践中应用所学知识。通过完成本课程,学员将能够:理解电子商务网站的架构设计原则;掌握使用RESTfulAPI构建电子商务网站的基本知识;学习
- Python PyQt5 QMessageBox 教程
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文章目录前言导入必要的模块基本用法显示信息框显示警告框显示错误框显示询问框显示关于框自定义QMessageBox自定义按钮和图标完整示例前言在PyQt5中,QMessageBox是一个常用的对话框类,用于向用户显示信息、警告、询问、错误等消息,并允许用户通过点击按钮来响应。本教程将详细介绍QMessageBox的基本用法,并提供丰富的案例示例。导入必要的模块首先,我们需要从PyQt5.QtWidg
- 说下 Oracle 中有哪几种文件?思维导图 代码示例(java 架构)
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在Oracle数据库中,存在多种类型的文件来支持其正常运作和数据管理。这些文件对于确保数据库的性能、安全性和可靠性至关重要。以下是Oracle数据库中常见的几种文件类型及其用途。Oracle数据库中的文件类型数据文件(DataFiles)用于存储表空间中的实际用户数据。重做日志文件(RedoLogFiles)记录所有对数据库所做的更改,以确保在故障发生时可以恢复数据。控制文件(ControlFil
- 深度学习之线性代数
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深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习,那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。如果你曾经用钱买个茶叶蛋,或者在付过打车费,那么你已经知道如何做一些基本的事情,比如在数字间相加或相乘。例如,上海的温度现在为13摄氏度。严格来说,我们称仅包含一个数值的叫标量(scalar)。在数学表示法,其中标量变量由普通小写字母表示(例如,x、y和z)。我们用R表示所有(连续)实数标量的空
- SpringBoot+LogBack实现不同业务输出到不同日志文件
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1、配置appender${LOG_HOME}/${appNameTwo}.log${LOG_HOME}/${appNameTwo}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log100MB303GB${FILE_LOG_PATTERN}2、配置logger3、打印日志importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;Loggertl1Log=L
- 关于pygame窗口输入法状态异常切换现象的分析报告
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一、问题描述1.1需求说明我们准备使用Pygame开发一个键盘输入测试程序,需要确保输入时窗口始终处于英文输入模式,也就是禁止中文输入;1.2现象描述控制台种显示,程序在初始化时,会有两次IMM状态切换操作,相关信息如下:pygame2.6.1(SDL2.28.4,Python3.13.0)Hellofromthepygamecommunity.https://www.pygame.org/con
- 一、深度学习与线性代数
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一、深度学习与线性代数在计算机的内存或硬盘中,数据通常是以字符集编码成0和1的形式进行存储的,读取时再以相同字符集进行解码进行显示的。然而在深度学习中,数据在内存或显存中的表示都是以向量的形式表示的。1、字符在计算机中的表示在我们所接触到的手机、电脑、电视所呈现的字符,其原理大概:就是存储在内存、硬盘中的0和1的数字被解码成字符再去映射到屏幕上。目前最常见的编码格式有:ASCII:初代计算机采用的
- 深度学习——线性代数
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文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
- 深度学习的应用场景及常用技术
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深度学习
深度学习作为机器学习的一个重要分支,在众多领域都有广泛的应用,以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述:对图像中的内容进行分类,识别出图像中物体所属的类别。例如,在安防领域,通过对监控摄像头拍摄的图像进行分类,判断是否有可疑人员或物品出现;在电商领域,对商品图片进行分类,方便用户搜索和筛选商品。示例:识别图片中的动物是猫还是狗,或者判断一张图片是风景照还是人物照。
- 超市销售管理系统需求分析及功能
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需求分析
超市销售管理系统超市销售管理系统是一个用于管理超市日常运营的系统,包括商品管理、顾客管理、订单管理、供应商管理、员工管理、库存记录管理6个模块。需求分析商品管理:管理超市的商品信息,包括商品名称、描述、类别、价格和库存量。顾客管理:记录顾客信息,包括姓名、性别、电话号码。订单管理:创建和管理销售订单,包括订单日期、顾客ID和总金额。供应商管理:增、删、查、改供应商基本信息,包括供应商名字、电话、地
- 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
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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
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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。
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
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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 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。