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-指短琴长-
Linuxlinuxc++运维
Linux从0到1——线程自定义封装1.Thread.hpp2.main.cc1.Thread.hpp#pragmaonce#include#include#includetemplateusingfunc_t=std::function;templateclassThread{public:Thread(func_tfunc,conststd::string&threadname,Tdata):
- springboot + redis 实现多数据源
小橘快跑
redisspringbootredisjava
1、引用pom依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redisredis.clientsjedis2、application.yml配置文件spring:redis:timeout:20000cluster:nodes:127.0.0.1:6379,127.0.0.1:6380maxRedirects:3pool:max-active
- gd32 exmc 连接 mcu 8080TFT 驱动(8pin/16pin)ST7789,40帧每秒240*320;
qq_24158561
c++算法c语言驱动开发stm32
#include"gd32e50x.h"#if0//RS~A2316根数据线#defineBANK0_LCD_D((uint32_t)0x61000000)//LCDdataaddress,RS~A2316线2^23*2=0x1000000#defineBANK0_LCD_C((uint32_t)0x60000000)//LCDregisteraddressAlternate2:EXMC_NE0=
- 小白也能懂的 Python 入门指南(1)——Python 的前世今生
荆州克莱
面试题汇总与解析springcloudspringbootspring技术css3
Lifeisshort.YouneedPython.——BruceEckel上边这句话是Python社区的名言,翻译过来就是“人生苦短,我用Python”,由此可见,Python在很多人心中已成为最中意的编程语言。在人工智能、机器学习日趋火热的时代,Python又赶上了一波AI的热潮,即使你没系统的学习过它,相信你也一定听说过吧,如果你也对Python产生了浓厚的兴趣,跟我一起来了解下它的前世今生
- AI大模型
荆州克莱
面试题汇总与解析技术css3springcloudspringbootspring
系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型,通常指的是在人工智能领域中,特别是机器学习和深度学习范畴内,具有巨大参数量和复杂结构的模型。这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练,能够学习到数据中的复杂模式和特征,从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括:参数量大:AI大模型的参数数量往往达到
- 迎接2025年:人工智能引领的新时代变革
海森大数据
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随着科技的飞速发展,我们正站在新时代的门槛上,准备迎接由人工智能(AI)驱动的深刻变革。美国《福布斯》杂志的一篇文章《人人都必须为2025年的十大人工智能趋势做好准备》为我们描绘了未来几年AI领域的壮丽图景。这些趋势不仅预示着技术的革新,更反映了我们如何适应和塑造这个由AI主导的新世界。一、到2025年,人工智能将不再是威胁人类工作的“冷面杀手”,而是成为增强人类能力的得力助手。通过与AI的紧密合
- AI代理的分类体系与发展路径:从概念重构到基础设施升级
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目前AI代理的定义过于宽泛,需要更详细的分类以促进研究和应用的发展当前定义的宽泛性AI代理(AIAgents)作为人工智能领域的重要概念,涵盖了从简单的自动化工具到复杂的自主决策系统的广泛范围。然而,这种宽泛的定义带来了诸多问题:概念模糊:不同研究者和开发者对AI代理的理解存在差异,缺乏统一标准,导致交流和合作困难。研究方向不明确:宽泛的定义使得研究人员难以聚焦具体问题,影响研究的深度和效率。应用
- # 边缘计算的未来:推动实时智能化应用的关键技术 随着物联网(IoT)、5G和人工智能(AI)的发展,边缘计算正在成为推动智能化应用的重要技术之一。通过在设备本地或网络边缘进行数据处理,边缘计算能够
小zzzzzzzz
人工智能边缘计算物联网
边缘计算的未来:推动实时智能化应用的关键技术随着物联网(IoT)、5G和人工智能(AI)的发展,边缘计算正在成为推动智能化应用的重要技术之一。通过在设备本地或网络边缘进行数据处理,边缘计算能够减少延迟、降低带宽消耗,并在需要快速决策的场景中提供实时响应能力。与云计算相比,边缘计算能够在网络的“边缘”进行更多的智能处理,从而优化整体系统的效率和可靠性。本文将探讨边缘计算的核心概念、应用场景、未来发展
- oracle同步数据adg_oracle11g ADG主备切换
weixin_39536630
Oracle数据库主备切换日志实时应用备库切换状态
1、主库操作将主库切换成备库点击(此处)折叠或打开selectopen_mode,database_role,protection_mode,protection_level,switchover_statusfromv$database;altersystemswitchlogfile;altersystemarchivelogcurrent;alterdatabasecommittoswitc
- 智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统
大霸王龙
python音视频矩阵服务器python大数据大模型
开头先配两张ER图一张不带字段,一张带字段,剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称:智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能:智能视频分析与识别功能介绍:该系统集成先进的人工智能大模型,能够实时对视频流进行深度分析,自动识别场景中的人物、车辆、异常行为(如入侵、徘徊、遗留物等)及特定事件(如火灾、烟雾等)。通过精准识别与分类,有效减少误报率,提升安全监控效率。使用方式:用户可通过直观的操作界面
- Oracle DataGuard 主备正常切换 (Switchover)
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OracleDataGuardoracle数据库
前言众所周知,DataGuard的切换分为两种情况:系统正常情况下的切换:这种方式称为switchover,是无损切换,不会丢失数据。灾难情况下的切换:这种情况下一般主库已经启动不起来了,称为failover,有可能会丢失数据,并且切换后原主库不再是该DataGuard配置的一部分。OracleDataGuard主备切换可以使用传统的手动命令切换,也可以使用dgmgr切换,本文将重点介绍在正常情况
- DeepSeek Artifacts:前端开发的新利器
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DeepSeekArtifacts:前端开发的新利器人工智能领域创新不断,DeepSeekV3便是其中备受瞩目的工具之一。这款轻量级模型凭借在大语言模型(LLM)排行榜上的优异表现,以及亲民的价格和卓越的性能,在人工智能社区中广受关注。然而,它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。在本文中,我们将深入探究DeepSeekArtifacts。这是HuggingFa
- Vue 开发者的 React 实战指南:表单处理篇
作为Vue开发者,在迁移到React开发时,表单处理的差异是一个重要的适应点。本文将从Vue开发者熟悉的角度出发,详细介绍React中的表单处理方式和最佳实践。基础表单处理对比Vue的表单处理在Vue中,我们习惯使用v-model进行双向绑定:用户名:密码:记住我:登录exportdefault{data(){return{form:{username:'',password:'',remembe
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《计算机组成及汇编语言原理》学习第15天,p200-p240总结,总计40页。一、技术总结1.derivedtype(1)定义Arepresentationfordatabuiltupbycombiningbasictypes.Forexample,afractiontypecouldbederivedfromtwointegers,thenumeratorandthedenominator.(2
- Zabbix 组件
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Zabbix监控系统包含四个主要组件:ZabbixServer、Zabbixproxy、ZabbixDatabase和ZabbixGUI。每个组件都有自己的特点和要求:ZabbixServer:核心引擎,负责收集和接收来自被监控设备的数据,用来与ZabbixAgents、Zabbixproxy和ZabbixDatabase进行通信。它是最重要的组件,管理着所有的规则,包括收集监控数据、触发器、告警
- ADG主备切换switchover
小紫稣
数据库oracle
1.检查主、备convert参数showparameterdb_file_name_convertshowparameterlog_file_name_convert核对主备库DB_NAME、DB_UNIQUE_NAME,并设置:altersystemsetdb_file_name_convert='+DATADG/{备库DB_UNIQUE_NAME}','+DATA/{DB_NAME}'scop
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在科技发展的浪潮中,量子计算与人工智能无疑是两颗璀璨的明星,二者的融合正引领着一场深刻的科技变革.量子计算的独特之处在于其利用量子比特的叠加和纠缠特性,能够实现并行计算,从而在处理复杂问题时展现出超越传统计算的巨大潜力.这种强大的计算能力为人工智能的发展带来了诸多积极影响。加速机器学习训练机器学习,尤其是深度学习,通常需要处理海量数据和复杂的模型训练,耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
- 如何配置高效稳定的爬虫代理服务器
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在网络数据采集与爬虫开发的征途中,配置一个高效稳定的爬虫代理服务器,犹如为探险家配备了一副精准的导航仪。它不仅能够帮助我们巧妙地轮换和隐藏IP地址,有效规避反爬虫机制的追踪,还能大幅提升数据抓取的效率与安全性。通过这一智慧之举,我们得以在浩瀚的网络海洋中自由航行,收集宝贵的数据资源,为决策提供有力的支持。掌握爬虫代理服务器的配置技巧,无疑是在网络数据探索领域迈出的重要一步。选择合适的代理服务器在配
- 鸿蒙数据可视化系列之使用McCharts框架代码bug记录
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1.目前发现在折线图里面series的data数据类型定义有bug,应该是data:Array,代码位置oh_modules/.ohpm/
[email protected]/oh_modules/@mcui/mccharts/src/main/ets/utils/chartInterface.ts//数据层的特征接口interfaceSeriesInterface{name:string,color?
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主备库切换一、Switchover方式切换一般SWITCHOVER切换都是计划中的切换,特点是在切换后,不会丢失任何的数据,而且这个过程是可逆的,整个DATAGUARD环境不会被破坏,原来DATAGUARD环境中的所有物理和逻辑STANDBY都可以继续工作。在进行DATAGUARD的物理STANDBY切换前需要注意:1)确认主库和从库间网络连接通畅;2)确认没有活动的会话连接在数据库中;3)PRI
- 探秘6-DoF GraspNet:面向对象操纵的变分抓取生成
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探秘6-DoFGraspNet:面向对象操纵的变分抓取生成项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_6dof-graspnet在人工智能和机器人领域,我们正逐步接近让机器模拟人类的手部动作,实现精准的六自由度(6-DoF)物体抓取。6-DoFGraspNet是一项革新性的技术,现在,这个强大的工具已有了PyTorch实现。本文将详细介绍这一开源项
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PY-SQLite3Note:XLY23333RAWVideo:checkPythonVersion:3.11SQL基础操作可参考文章:[CSDN]SQLBasicVERSION1[CSDN]SQLBasicVERSION2DataBase基础概念关系型数据库常见操作即SQL(StructuredQueryLanguage)语法创建/删除/修改表CREATE/DROP/ALTERTABLE新增/删
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《2024年微软数字防御报告》揭示了一个复杂的全球网络安全格局,每天发生超过6亿次网络攻击。报告强调了勒索软件、网络钓鱼和身份泄露事件的增加,以及网络犯罪团伙和国家行为者之间的合作。它强调了人工智能在攻击和防御中的重要作用,敦促组织采取主动的、多层次的策略来应对这些不断演变的威胁。核心观点每天有6亿次网络攻击针对微软客户。勒索软件攻击比去年增加了2.75倍。技术诈骗激增400%,每天发生超过10万
- AI如何帮助电商企业进行数据分析
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电商数据分析,人工智能,机器学习,深度学习,推荐系统,预测模型,客户画像1.背景介绍在当今数字化时代,电商行业蓬勃发展,数据成为企业最重要的资产。电商企业每天都会产生海量的数据,包括用户行为、商品信息、交易记录等。如何有效地分析这些数据,挖掘其中的价值,对于电商企业的运营、营销和发展至关重要。传统的数据分析方法往往难以应对海量数据的处理和复杂分析需求,而人工智能(AI)技术的出现为电商数据分析带来
- HDFS 在上传文件的时候,如果其中一个 DataNode 突然挂掉了怎么办? 思维导图 代码示例(java 架构)
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当在HDFS中上传文件时,如果其中一个DataNode突然挂掉,HDFS有内置的机制来确保数据的完整性和可靠性。以下是详细的处理流程、Java架构代码示例以及创建思维导图的建议。HDFS上传文件时遇到DataNode故障的处理1.检测DataNode故障心跳机制:每个DataNode定期向NameNode发送心跳信号。如果NameNode在一段时间内没有收到某个DataNode的心跳,它会将该节点
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本系列文章主要介绍基于SpringDataElasticsearch实现商品搜索的后端代码,介绍代码逻辑和代码实现。主要实现功能:根据搜索关键字查询、条件筛选、规格过滤、价格区间搜索、搜索查询分页、搜索查询排序、高亮查询。主要应用技术:canal,Eureka,微服务架构(MicroservicesArchitecture),SpringDataElasticsearch一、搜索分页1分页分析基于
- Data Mesh:《华为数据之道》中的数据治理和**Data Mesh**架构的理念差异
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《华为数据之道》中的数据治理和DataMesh架构的理念有一定的差异,尽管两者都强调如何有效管理和利用数据,但它们的侧重点、方法论和适用场景有所不同。以下是它们的异同、优劣势及适用场景的详细比较:1.数据治理与DataMesh的定义数据治理(《华为数据之道》中的数据治理)数据治理是一个全面的过程,旨在通过规范化、标准化、系统化的数据管理,使数据成为企业的核心资产。书中提出了数据治理的五化模型(标准
- 【HarmonyOS NEXT应用开发】案例65:Fabric 自定义组件开发指导
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c语言c++开发语言华为harmonyos华为云华为od
1.编写RN调用Fabric组件的代码编写MarqueeViewNativeComponent.tsx,注意,如果要使用Codegen,文件必须以NativeComponent命名。在文件中使用codegenNativeComponent创建MarqueeView组件,其中MarqueeViewProps里声明了src属性和onStop事件:typeOnStopEventData=Readonly
- 当下是否入行AI ? 一场关于未来的赌注与机遇
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当下是否入行AI:一场关于未来的赌注与机遇在科技的浪潮中,人工智能(AI)无疑是最为汹涌的一波。它不仅改变了我们与机器互动的方式,还重塑了各行各业的面貌。面对这样的变革,许多人站在十字路口犹豫不决——现在进入AI领域还来得及吗?这个问题的答案,并非简单的“是”或“否”。今天,让我们一起深入探讨这个话题,看看对于想要投身AI的人来说,当下是不是一个好的时机。AI行业的现状与发展2024年,AI已经从
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 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
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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
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
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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。