- 曾国藩家书:劝弟谨记进德修业
云纳星辰怀自在
文言文生活
**原文:**诸位贤弟足下:十月廿七日接九弟信,知家中一切平安,甚慰甚慰。然吾读来书,觉诸弟于进德修业之事,似有疏忽之意,此大不可也。吾人读书,只有两事:一者进德之事,讲求乎诚正修齐之道,以图无忝所生;一者修业之事,操习乎记诵词章之术,以图自卫其身。进德之事,难以尽言,然吾常以“慎独”二字自勉。独处之时,尤当谨守本心,不可有一念之差,一事之恶。修业之事,则须有恒。每日读书写字,皆不可间断,积少成多
- Python爬虫:如何优雅地“偷窥”商品详情
数据小爬虫@
APIpython爬虫开发语言
在这个信息爆炸的时代,获取商品详情已经不再是简单的点击和浏览。我们需要的是速度、效率,还有一点点的...偷偷摸摸。没错,今天我们要聊的是如何使用Python爬虫来“偷窥”商品详情。别担心,我们保证一切都是合法合规的,就像在百货商场里试穿衣服一样,只是看看,不买账。一、爬虫的“伪装术”在开始我们的“偷窥”之旅前,我们需要给我们的爬虫穿上一件“隐身衣”。这是因为许多网站都有反爬虫机制,比如检查你的Us
- “AI味儿”太重怎么办?AI生成后的文章,如何手动编辑才能降低AI检测率,一篇文章教会你(文末附攻略)
降AI助手
人工智能内容运营产品运营流量运营用户运营
手动编辑炼金术:让AI生成文章逃过检测,更显人味!一、AI写作的崛起与检测难题背景介绍:很多小伙伴都问我如何降低AI检出率,降低含“AI"率~~~。痛点分析:AI生成内容面临的一个主要问题——容易被AI检测工具识别出来,可能导致SEO降权、内容质量评价降低等负面影响。解决方案:提供实用的手动编辑技巧,帮助用户提升AI生成文章的“人味”,降低被检测率,并最终提升内容价值。二、理解你的对手:AI检测工
- 前端 TypeError 错误永久消失术
作者:来自vivo互联网大前端团队-SunMaobin通过开发Babel插件,打包时自动为代码添加可选链运算符(?.),从而有效避免TypeError的发生。一、背景介绍在JS中当获取引用对象为空值的属性时,程序会立即终止运行并报错:TypeError:Cannotreadpropertiesof...在ECMAScript2020新增的可选链运算符(?.),当属性值不存在时返回undefined
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- 100.13 AI量化面试题:支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集?
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- 100.15 AI量化面试题:PPO与GPPO策略优化算法的异同点
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- 100.16 AI量化面试题:监督学习技术在量化金融中的应用方案
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- 100.17 AI量化面试题:凯利准则的核心思想是什么?如何用它来确定最佳资本配置比例?
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引言约数(Divisor)是数论中的基本概念之一,指能够整除某个数的整数。约数在数学、计算机科学和密码学中有着广泛的应用。本文将详细介绍约数的相关知识,包括试除法求约数、最大公约数算法(如辗转相除法和更相减损术),并阐明这些算法的原理和步骤。1.试除法求约数1.1算法原理试除法是一种简单直观的求约数的方法。对于一个数nnn,如果ddd是nnn的约数,则nnn能被ddd整除。通过遍历1到n\sqrt
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- Day 6 真假美猴王:AI质检的“火眼金睛”与“乌龙大赏”--美的AI质检员一夜“开除”50名老师傅!只因发现肉眼看不见的0.01mm致命气泡!
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目录一、血腥开场:微波炉内胆的“隐形杀手”二、死亡案例:AI把工人影子当“缺陷”三、AI质检段位表:从“睁眼瞎”到“钛合金眼”四、乐高教学:3步训练“AI质检员”五、装逼话术实战指南六、专业名词扫盲:AI质检黑话手册1.GAN(造假大师)2.数据增强(AI的“PS术”)3.F1Score(AI的“考试成绩”)4.迁移学习(AI的“抄作业”)5.边缘计算(AI的“现场办案”)课堂小结:AI质检是什么
- Day36【AI思考】-表达式知识体系总览
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法数据库
文章目录**表达式知识体系总览**回答1:**表达式知识体系****一、三种表达式形式对比****二、表达式转换核心方法****1.中缀转后缀(重点)****2.中缀转前缀****三、表达式计算方法****1.后缀表达式计算(栈实现)****2.中缀表达式计算(双栈法)**回答2:**终极生活类比(3秒懂核心)****灵魂三问(人类本能验证法)****手动转换术(不背算法,用自然思维)****脑内
- 【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪
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AI中的数学人工智能神经网络深度学习知识蒸馏网络裁剪量化技术模型压缩
第六章:信息论-综合实例第二节:缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中,我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术,使其更加高效,适用于实际应用。尽管大规模神经网络在AI中具有强大的能力,但由于其高计算需求、内存使用和推理时间,它们在实际部署中往往面临一些限制。模型压缩和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理,同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案
- 100.5 AI量化面试题:在使用LSTM预测股票价格时,如何有效处理金融时间序列的非平稳性?
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目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.回答话术0.承前本文详细介绍使用LSTM处理金融时间序列时的关键技术点,包括数据预处理、特征工程、模型设计和验证方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组
- 第五期:智能投顾的监管套利艺术 - 基金投顾牌照下的理财破局之道
abxzq19870214
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一、牌照狩猎时代的生存法则1.1基金投顾牌照的战略纵深牌照权限解剖(证监会2024版):1.允许代客户作出投资决策(需保存完整决策日志) 2.收费模式突破:可采用按资产规模收费(0.5%-1.8%/年) 3.产品池限制:须从持牌机构白名单选取(目前涵盖136家公募基金) 监管套利边界测试(已验证可行模式):结构化存款包装术:将固定收益拆解为"80%货币基金+20%期权组合"实现存款保险覆盖+年化收
- Python函数学习记录--七十二变
lemon_caca
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目录1.术之本源--函数的定义2.灵力流转--参数与返回值2.1参数2.1.1位置参数2.1.2默认参数2.1.3关键字参数2.1.4可变参数--*args2.1.5可变参数--**kwargs2.1.6*args和**kwargs同时使用2.1.7特殊字符--/和*2.2返回值3.无尽丹田--作用域3.1global3.2nonlocal4身化万千--高阶函数4.1函数作为参数4.2函数作为返回
- 100.3 AI量化面试题:解释配对交易(Pairs Trading)的原理,并说明如何选择配对股票以及设计交易信号
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融机器学习python算法数学建模面试
目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2动态阈值方法5.风险管理5.1止损设计5.2仓位管理6.策略评估6.1回测框架6.2性能指标7.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型
- 100.1 AI量化面试题:解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用,并说明其局限性
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习大数据
目录0.承前1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案4.1替代指标4.2实践建议5.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型进化全图鉴1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法夏普比率是
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有道无术,术尚可求,有术无道,止于术。本系列SpringBoot版本3.0.3源码地址:https://gitee.com/pearl-organization/study-spring-boot3文章目录前言常用日志框架SLF4JJCLJULLog4jLogbackSpringBoot日志1.日志格式2.控制台输出3.日志级别4.打印日志5.日志分组6.日志关闭钩子7.输出到文件8.自定义日志配
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提升核心表达技巧培养简洁、准确、有感染力的表达方式学会倾听,抓住关键,找准时机提高交谈成功率避免语义含糊,保持逻辑顺序选择合适话题,保持谈话顺利进行学会化解尴尬和矛盾及时补救口误,运用自嘲和岔换话题站在对方角度,以情动人,宽容待人增强说服力掌握说服姿势、声调和技巧运用比喻、对比和激将法,激发心理潜意识职场沟通有术与上司、同事、下属保持良好沟通注意分寸,把握时机,提出建设性意见家庭和谐相处调剂夫妻感
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前言当你学会"套娃式思考",老板都怕你写代码!各位在代码江湖摸爬滚打的少侠们,今天我们要解锁一个堪比"左右互搏术"的神奇技能——递归!它能让你的代码像俄罗斯套娃一样优雅,也能让你的电脑内存像双十一购物车一样爆炸。有人说递归是程序员的"盗梦空间",每一层递归都是新的梦境;也有人说递归就是程序员的"鬼打墙",走着走着发现又回到了原点。别慌,且听我慢慢道来...想象一下这个场景:你在公司茶水间想接咖啡,
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《从CV工程师到CtrlCV架构师:PromptCoder如何让前端搬砖变成乐高拼装》各位在座的代码艺术家、CSS炼金术师、React吟游诗人,今天我们要聊一个能让原型图自动「现出原形」的黑魔法——是的,我说的不是Figma切图插件,而是能让你的Ctrl+C/V进化成量子纠缠的PromptCoder。官网:PromptCoder当截图遇见AI:前端复刻的「降维打击」还记得那些年我们对着设计图手动敲
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本文要点要点今天讨论“当代符号学的正则表达式:StringProcessor”。StringProcessor被视为当代符号学的正则表达式,表达的是思维的纯粹形式(逻辑表示无关,语言表达无关,程序实现无关)。StringProcessor自带投影规则-关注空性中心(符号学立场),它内嵌转换规则-隐藏共性内核(建筑术视角)和外挂映射规则-悬置个性外壳(诠释学观点)。正则表达式的三方智能合约:字母转换
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倚天服务器里怎么修改装备
倚天私服完整GM命令本文出处:网游动力作者:本站发布时间:2009-07-26阅读次数:save命令/saveXXX手动保存玩家数据./saveall手动保存当前地图所有玩家数据.a命令/aymir999调整ymir等级为999set命令/setskillymir魔箭252就是把你的小冰调到大师级/setskillymir狂暴术252就是把你的狂暴调到大师级setskill可以缩写sets/set
- C#面试题(初级篇),详细讲解,帮助你深刻理解,拒绝背话术!
Dr.勿忘
C#游戏开发面试c#游戏引擎unity面试开发语言
拒绝背话术,帮助你深刻理解其原理,真正做到实战时游刃有余!适用于Unity游戏开发、C#语言相关面试等相关学习。此为C#初级篇,不久将更新后续篇目。1.const和readonly有什么区别?1、初始化位置不同。const必须在声明的同时赋值;readonly即可以在声明处赋值,也可以构造⽅法⾥赋值。2、修饰对象不同。const可以修饰类的字段,也可以修饰局部变量;readonly只能修饰类的字段
- 二进制 GCD 学习笔记
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前言欧几里得算法可以在log的时间复杂度内求出个数的GCD,但是这还是太慢了。在一些题目中,欧几里得算法就会TLE。欧几里得算法理论:gcd(a,b)=gcd(b,a mod b)\gcd(a,b)=\gcd(b,a\bmodb)gcd(a,b)=gcd(b,amodb)二进制GCD更相减损术已知两个数aaa,bbb,求gcd(a,b)\gcd(a,b)gcd(a,b)。设a≥ba\geba
- 超分辨率体积重建实现术前前列腺MRI和大病理切片组织病理学图像的3D配准
CVer儿
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摘要:磁共振成像(MRI)在前列腺癌诊断和治疗中的应用正在迅速增加。然而,在MRI上识别癌症的存在和范围仍然具有挑战性,导致即使是专家放射科医生在检测结果上也存在高度变异性。提高MRI上的癌症检测能力对于减少这种变异性并最大化MRI的临床效用至关重要。迄今为止,这种改进受到缺乏准确标注的MRI数据集的限制。通过接受根治性前列腺切除术的患者数据,可以将切除前列腺的数字化组织病理学图像与术前MRI进行
- 【AI量金术师:简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战
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高深金融术语私厨人工智能金融python
目录1.马科维茨资产组合模型简介1.1模型的起源与发展1.2核心概念2.模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例:实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵4.4随机生成投资组合4.5绘制有效前沿4.6优化求解最优投资组合5.结论与展望1.马科维茨资产组合模型简介
- 围术期脑卒中风险因子及应对策略研究报告
LCG元
围术期vue.js人工智能信息系统
一、引言1.1研究背景与意义围术期脑卒中是手术患者面临的严重并发症之一,可导致患者残疾甚至死亡,显著增加患者的医疗负担和社会成本。随着手术技术的不断进步,手术适应证逐渐拓宽,接受手术的患者数量日益增多,围术期脑卒中的问题愈发凸显。据相关研究统计,围术期脑卒中的发生率虽相对较低,但在某些特定手术人群中,如心血管手术、神经外科手术等,其发生率显著升高。一旦发生围术期脑卒中,患者的死亡率和致残率极高,严
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
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android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
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云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
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通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
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- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite