- OpenCV 如何使用 XML 和 YAML 文件的文件输入和输出
愚梦者
深度学习人工智能计算机视觉c++opencv
返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......)上一篇:如何利用OpenCV4.9离散傅里叶变换下一篇:目标本文内容主要介绍:如何使用YAML或XML文件打印和读取文件和OpenCV的文本条目?如何对OpenCV数据结构做同样的事情?如何为您的数据结构执行此操作?使用OpenCV数据结构,例如cv::FileStorage,cv::FileNodeorcv::FileNodeIterato
- 通俗易懂:描述MySQL中SET和ENUM数据类型的异同。
大龄下岗程序员
mysqljavamysqlspring
MySQL中的SET和ENUM数据类型均用于限制字段可接受的值范围,但它们的设计用途和功能特性有所不同:SET类型-SET是一种集合类型,它可以存储一组预定义的离散值,并且在一个SET字段中可以同时存储多个值。-SET字段内的值是互斥的,即同一时间不会存在相同的元素两次,但可以有多个不同的元素组合。-值之间的分隔通常用逗号(,)或其他指定字符。-SET类型的字段最大可以容纳64个不同的成员值。-在
- 基础算法(一)#蓝桥杯
席万里
C/C++算法蓝桥杯c++
文章目录1、模拟1.1、DNA序列修正1.2、无尽的石头2、递归2.1、带备忘录的斐波那契数列2.2、数的计算3、进制转换3.1、进制转换模板3.2、Alice和Bob的爱恨情仇4、前缀和4.1、前缀和模板4.2、区间次方和4.3、小郑的蓝桥平衡串4.4、大石头的搬运工4.5、最大数组和4.6、四元组问题**5、差分5.1、区间更新(一维差分)5.2、肖恩的投球游戏加强版5.4、泡澡6、离散化6.
- 那些回不去的年少时光04
若逢新雪_初霁遇你
你是我的可遇不可求,可遇不可留,可遇不可有。——写给所有有关离散的年少的我们“你好呀,我叫诺诺,以后就是你的同桌啦,你叫什么名字呀?”“你好呀,我叫林凌。”还记得初一开学第一天,安排座位之后,我旁边那个安静的女孩对我温温柔柔地笑着,秀气的脸庞上挂着两个浅浅的梨涡。从那一天起,我便觉得林凌会是我最好的朋友之一。我们一起上课,一起写作业,一起为了共同的梦想努力。一起玩一起闹,一起吃零食一起睡午觉。刚步
- 随笔
酒分
人越成长,认识的人越多。离散的人,也越来越多。慢慢的,习惯了所有的聚散离合。所有的相聚,都是久别重逢,但是,重逢,也意味着分离。成年人之间的疏离是不动声色的,慢慢的,我们就不再联系,偶尔聊天,也会处在想要尽快结束的境地。图片发自App
- 主席树求区间第K小模板
Stephen_Curry___
算法c++数据结构主席树
主席树(PresidentTree)是一种用于解决区间查询和修改问题的数据结构,通常用于静态区间问题(即查询和修改操作在构建结构之后不再发生变化)。主席树可以高效地处理诸如区间和、区间最值等问题。主席树的实现原理:基本思想:主席树是一种基于分治思想的数据结构,它将原始序列按照每个位置的取值范围进行离散化,然后构建出一棵持久化线段树(PersistentSegmentTree)。持久化线段树:持久化
- 【算法随笔:HDU 3333 Turing tree】(线段树 | 离线 | 离散化 | 贪心)
XNB's Not a Beginner
算法算法哈希算法leetcodec++排序算法
https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333题目很简单,给出长度为N的数组,Q次询问,每次给出区间[x,
- 2021-09-16
冯式动力
你看多可惜,我们每个人从陌生开始故事的最后又难免变成熟悉的陌生人人生所有猝不及防的相遇都好像是蓄谋已久的离散运气都用来相遇,陪伴就成了奢侈终究要明白,并不是所有的喜欢都会有结果。其实并不复杂,遇见就已经很难得。你让我觉得,我们的关系不止这样,又只能这样
- 基础算法 - 快速排序、归并排序、二分查找、高精度模板、离散化数据
Calebbbbb
算法算法排序算法二分高精度模板离散化快速排序归并排序
文章目录前言Part1:排序一、快速排序二、归并排序Part2:二分一、二分-查找左边界二、二分-查找右边界Part3:高精度一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法Part4:离散化一、区间和前言由于本篇博客相较而言都是算法中最基础的模板,包括快速排序、归并排序、二分、高精度加减乘除法、离散化。这些基础模板多与其他算法混合考察,这些模板是许多算法的实现基础。Part1:排序快速排
- 西门子PLC1200,组态王跟Access数据库--⑥组态王变量
老王工控笔记
西门子PLC1200,组态王跟Access数据库--⑥组态王变量组态王的变量设置1.0变量设置如下图所示,选择数据词典,里面是系统变量跟新建的变量,选择新建1.1如下图,从上往下依次,变量名(这个应该知道),变量类型(大类有2种内存跟I/O,内存指的是组态王内部变量,I/O指的是PLC等外部变量,离散指的是bit类型,整数字符串实数应该知道都是一般类型),描述(变量描述),下面如果选择的是内存变量
- 数据分析-Pandas数据探查初步:离散点图
Alex_StarSky
金融风控数据分析pandaspythonVisualization
数据分析-Pandas数据探查初步:离散点图数据分析和处理中,难免会遇到各种数据,那么数据呈现怎样的规律呢?不管金融数据,风控数据,营销数据等等,莫不如此。如何通过图示展示数据的规律?数据表,时间序列数据在数据分析建模中很常见,例如天气预报,空气状态监测,股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整,重塑数据表是很重要的技巧,此处选择Titanic数据,以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测NO2NO_
- 压缩感知中的稀疏基是什么?
superdont
计算机视觉入门计算机视觉人工智能pythonopencv算法
要压缩感知中,涉及到要将信号转换为稀疏形式。此时,需要用到的就是稀疏基。稀疏基可能是傅里叶基或者小波基。例如,如下参考文献提到:参考基傅里叶基和小波基是用于信号处理和图像处理中的常用数学工具,它们能够帮助我们在不同的基下表示信号,便于对信号的分析、压缩和重建。傅里叶基(FourierBasis):傅里叶基是一组复指数函数(对于连续信号)或者傅里叶级数(对于离散信号),可以用来表示周期性信号。对于任
- 深度学习笔记1:神经网络端到端学习笔记
撒哈拉土狼
深度学习
许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题(sequencetosequencelearning),如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是,1)输入和输出都是序列(如连续值语音信号/特征、离散值的字符),2)序列长度都不固定,3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此,传统的神经网络模型(DNN,CNN,RNN)不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习,
- matlab计算正交变换,图像的正交变换matlab.pdf
大Victor
matlab计算正交变换
图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名:图像的正交变换实验1院系:自动化测试与控制系班级:1201132姓名:李丹阳学号:1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程2015年12月13日一、实验原理二、实验内容三、实验结果与分析1、傅立叶变换A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。(傅里叶变换A)的实验结果B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关
- 通过傅里叶变换进行音频变声变调
码农飞飞
音视频处理音视频变声傅里叶变换变调不变速C++
文章目录常见音频变声算法使用Wav库读写音频文件使用pitchShift算法进行音频变调主文件完整代码工程下载地址常见音频变声算法在游戏或者一些特殊场景下为了提高娱乐性或者保护声音的特征,我们会对音频进行变声变调处理。常用的算法包括:1.基于傅里叶变换的频域算法,该类算法的优点是声音连续,不会产生断断续续的声音,缺点是算法复杂度高计算量相对比较大;2.基于时域的插值算法,该类算法的优点是计算简单,
- 情感计算 - 情感模型
无脑敲代码,bug漫天飞
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1基本情感论模型--离散状态1Tomkins面部表情惩罚或奖励的反馈结果八类:基本情感2Izard具有动机的特征10中基本情感状态(言语内容表情等)神经系统电化学自主,遗传决定情感面部姿势活动情感活动输出决定脑区的反馈信息情感活动输出产生3Ekman美国心理学家早期的情感模型都是他提出的面部表情中应用广泛1972年六类情感状态90年代扩充更多的维度对于计算机视觉研究起到了推动作用泛文化意义历史进化
- 离散化【学习笔记】
Simple World.
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引入小丁:小智,你不觉得我们小区旁边的树木太多太挤了吗?小智:确实。要不我们把一些树移走?小区对面的学校旁可正缺树呢!小丁:不过我们又不能自己把树移走,得找人帮忙。小智:嗯。要不我们就在树旁边标记一下,让园林工人移植一下吧。小丁和小智开始了自己的活儿……小丁从左往右,每数120棵便标记一棵树。小智从左往右,每数422棵便标记一棵树。小智:我们最好算算需要移走多少棵树,好让园林工人校对。小丁:我怎么
- 蛙跳算法例子
依然风yrlf
算法python
蛙跳算法(JumpingFrogAlgorithm,简称JFA)是一种仿生优化算法,模拟了青蛙在搜索食物时的跳跃行为。该算法通过模拟青蛙的跳跃过程来寻找最优解,适用于连续优化、离散优化和多目标优化等问题。下面是一个详细的蛙跳算法示例,用于解决一维连续优化问题:importnumpyasnp#定义目标函数defobjective_function(x):return(x-2)**2-1#定义蛙跳算法
- C++ 离散化 算法 (详解)+ 例题
喝可乐的布偶猫
算法学习笔记算法c++数据结构
1、性质把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的空间效率。通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的压缩。适用范围:数的跨度很大,用的数很稀疏例如:值域:1~10^9,个数:10^5,值域很大,但是用到个数相对很少,这个时候就可以离散化比如:将a[i]:13100200050000//这里需要注意可以离散化的前提是数组元素必须是有序的 i:01 2 3
- 为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图(Violin Plot)会出现负值部分?
叶庭云
装库报错异常解决等Python数据可视化小提琴图seabornmatplotlib
CSDN叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/小提琴图(ViolinPlot)是一种用于展示和比较数据分布的可视化工具。它结合了箱形图(BoxPlot)和密度图(KernelDensityPlot)的特点:中间有箱形图表示四分位数和中位数,外围是密度估计曲线,显示数据分布的密度。这种设计旨在提供关于数据分布形状、峰度和离散性的直观信息。小提琴图(ViolinPlo
- 中原焦点团队中29讲14周秋月坚持分享251天
661cb705b9c8
《数据特点》教育与心理研究中的数据具有随机性、变异性、离散性、规律性。1、随机性与变异性。随机性即在相同的实验条件下,或同一个人对同一刺激的反应事先无法确定,有偶然性,是随机波动的。由于受到各种随机因素影响,数据会在一定范围内变化,表现出变异性。2、离散性教育与心理研究中的每一个观测数据都是离散的,是以一个个分散的数字形式存在的。3、规律性心理与教育科学研究中的数据虽然具有一定的随机性和变异性,但
- 算法——图论——最短路径——Floyd / 传递闭包
戏拈秃笔
数据结构与算法(java版)算法
目录Floyd-Warshall(弗洛伊德)算法传递闭包一、试题算法训练盾神与离散老师2Floyd-Warshall(弗洛伊德)算法求所有顶点到所有顶点的最短路径问题弗洛伊德算法(Floyd-Warshallalgorithm)是一种用于寻找图中所有顶点对之间最短路径的动态规划算法。该算法可以处理带有负权边但不含负权环的加权有向图或无向图。弗洛伊德算法的核心思想是利用三重循环遍历所有顶点,逐步更新
- 2018-02-16 神经网络基础(一)
瑶瑶_2930
二分分类(BinaryClassfication)用途:结果是离散值,如0和1例子:输入图像(x),判断是否为猫图像是如何储存在计算机里的?-RGB(red,green,blue)分别对应三个矩阵,矩阵大小同像素-色彩亮度值组成特征向量,如图屏幕快照2018-02-16下午8.34.47.png屏幕快照2018-02-16下午8.34.56.png标记(Notation)(x,y),x是n维列向量
- 「 2023-年度总结 」2023关于三掌柜的每个值得记录的时刻
目录前言顺利转正被任命为项目经理印象深刻的实战经历:项目重大版本上线系统学习新技术的心得体会获得腾讯云开发者社区优秀作者奖想要安利给所有人的开发工具技术大会招募线下沙龙圆桌主持新书发布上市受邀直播探会接受采访组织1024程序员节活动获得1024超级个体受邀参加特训营分享NPCon大会主持人成为开源讲师参加鸿蒙生态学堂·创新实训营北京站的培训番外篇番外的番外篇我的最大收获与成长2024新年Flag彩
- Multisim14.0详细安装教程图文
万里黄沙
硬件硬件工程嵌入式硬件
Multisim有强大的电路仿真和分析功能,包括电路的瞬态分析、稳态分析、时域分析、频域分析、噪声分析、失真分析和离散傅里叶分析等多种工具,在项目开发过程中,对某个电路模块进行初步分析和仿真,能节省不少时间。软件包下载链接:关注公众号:嵌入式与酒,后台回复:Multisim获取,最后面有软件包下载链接,下面是Multisim14.0的安装教程:1-下载并解压:2-在解压后的文件里,右键点击NI_C
- CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.表示类型连续场景表示(NeRF类):将场景隐式定义为一个连续场,允许在任意点查询。离散场景表示:使用显式3D结构,例如体素或点云。混合表示:结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码:直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码:分层结构允许在不同细节级别进行表示,有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解:将特征组织成结构化张量,而不是简单的
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 6.stm32的ADC模数转换,单通道,多通道采集实验
m0_61659911
二.stm32F407学习stm32单片机嵌入式硬件
STM32-ADC模数转换概述STM32-单通道采集实例STM32-多通道采集实例一.ADC转换的概述1.ADC的概念Analog-to-DigitalConverter的缩写。指模/数转换器或者模拟/数字转换器。是指将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。2.ADC的作用采集传感器的数据,测量输入电压,检查电池电量剩余,监测温湿度等。典型的模拟数字转换器将模拟信号转换为表示一定比例电压值
- 读懂易经读懂中华文化(117)涣卦
有庆也
《易经》第五十九卦涣风水涣巽上坎下卦象结构:巽上坎下卦名:涣卦风水涣涣,本义:流散、离散。《说文解字》:“涣,流散也。”《诗经.郑风》:“方涣涣兮。”水盛貌。《后汉书》“涣烂兮其溢目也。”同焕。涣烂,光明灿烂。卦象自然属性看,巽上坎下,巽为风,坎为水,风行水上,“风吹水面层层浪”,水波荡漾、涣散开来。风起微澜,风水涣。巽上坎下,坎为陷、为险,在人则为忧、为心病。清风徐来,将内心的忧愁吹散,涣卦,有
- 「Java开发指南」MyEclipse如何支持Spring Scaffolding?(三)
界面开发小八哥
javamyeclipsespring
在上文中(点击这里回顾>>),主要为大家介绍了CRUDScaffolding,本文将继续介绍应用程序的分层、代码助手等。MyEclipsev2023.1.2离线版下载3.应用程序的分层应用程序分层是应用程序开发领域中非常常见的体系结构方法,应用程序分层包括将应用程序代码划分为在应用程序中具有不同职责的离散层,并且每个层都与其他层隔离。下图显示了web应用程序中最常见的应用层:Spring框架支持构
- 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。