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说私域
人工智能小程序游戏
摘要:本文聚焦社群游戏定制领域,深入探讨以社群文化和用户偏好为导向的定制策略。通过分析互动游戏活动、社群文化塑造等关键要素,结合定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的技术特性,提出针对性游戏定制方案。研究旨在提升社群用户参与度与游戏体验,为社群游戏发展提供理论支持与实践指导。关键词:社群游戏定制;定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序;社群文化;用户偏好一、引言在数字化社交蓬勃发展的
- 冒泡、选择、插入排序:三大基础排序算法深度解析(C语言实现)
xienda
算法排序算法数据结构
在算法学习道路上,排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法,通过C语言代码实现和对比分析,帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序(BubbleSort)工作原理:通过重复比较相邻元素,将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
- 高效批量单词翻译工具的设计与应用
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- 嵌入式系统LCD显示模块编程实践
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档提供了一个具有800x480分辨率的3.5英寸液晶显示模块LW350AC9001的驱动程序代码,以及嵌入式系统中使用C/C++语言进行硬件编程的实践指南。该模块的2mm厚度使其适用于空间受限的便携式设备。内容包括驱动程序源代码、硬件控制接口使用方法,以及如何在嵌入式系统中进行图形处理、电源管理与性能优化。1.嵌入式系统原理1.1嵌入式系统概念嵌入式系统是
- Python多版本管理与pip升级全攻略:解决冲突与高效实践
码界奇点
Pythonpythonpip开发语言python3.11源代码管理虚拟现实依赖倒置原则
引言Python作为最流行的编程语言之一,其版本迭代速度与生态碎片化给开发者带来了巨大挑战。据统计,超过60%的Python开发者需要同时维护基于Python3.6+和Python2.7的项目。本文将系统解决以下核心痛点:如何安全地在同一台机器上管理多个Python版本pip依赖冲突的根治方案符合PEP标准的生产环境最佳实践第一部分:Python多版本管理核心方案1.1系统级多版本共存方案Wind
- ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音,为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载
昨日之日2006
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ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型,它能够让AI像专业“音效师”一样,根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作,为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效;服务于游戏开发领域,实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效;同时可以无障碍视频生产,为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
- 《Java前端开发全栈指南:从Servlet到现代框架实战》
前言在当今Web开发领域,Java依然是后端开发的主力语言,而随着前后端分离架构的普及,Java开发者也需要掌握前端技术栈。本文将全面介绍JavaWeb前端开发的核心技术,包括传统Servlet/JSP体系、现代前端框架集成方案,以及全栈开发的最佳实践。通过本文,您将了解如何构建现代化的JavaWeb应用前端界面。一、JavaWeb前端技术演进1.1传统技术栈Servlet:JavaWeb基础,处
- 【unity编辑器开发与拓展EditorGUILayoyt和GUILayoyt】
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EditorGUILayout与GUILayout的核心区别及使用场景详解一、对比表特性GUILayoutEditorGUILayout命名空间UnityEngineUnityEditor使用场景运行时UI+编辑器扩展仅限编辑器扩展控件风格基础游戏风格(无编辑器优化)原生Unity编辑器风格布局复杂度基础流式布局高级自动布局(带标签对齐/间距优化)序列化支持❌不支持✅直接支持SerializedP
- 传奇修改map地图教程_传奇技能第三祭:NPC的增加、隐藏和脚本修改
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技能献祭,Get新技能:传奇技能——NPC功能与实现跟航家学技能,用干货带你飞,现学现用,底部有配套学习资源本篇内容简介:通过对游戏内NPC的控制,可以让NPC出现在地图中的任意位置,还可以控制外观显示、自定义命名,新增与隐藏以及脚本功能的实现。一、NPC总控制文本所在路径:D:MirServerMir200EnvirEnvir目录下,找到NPC总控制文本:Merchant,游戏内的所有NPC都在
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
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教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 深度学习模型表征提取全解析
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模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
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LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- Java Web 之 Session 详解
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- 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43(题目+回答)
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在当今数字化浪潮中,Java作为一门成熟且广泛应用的编程语言,支撑着无数企业级应用和互联网服务的稳定运行。而在JavaWeb开发领域,Tomcat无疑是一个举足轻重的存在,它宛如一位默默耕耘的幕后英雄,为众多Web应用提供了可靠的运行环境。Tomcat的起源与发展Tomcat的故事始于1999年,当时SunMicrosystems(后被Oracle收购)与Apache软件基金会合作,旨在为Java
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如何用数据表来储存,位置坐标(XYZ):决定了对象在世界中的摆放资源ID/图片URL:决定了使用什么模型或贴图事件ID/特效:是否触发某些事件(例如点击、交互)逻辑索引(GridIndex):用于程序检索和映射用途这在策略类、模拟类、RPG游戏中非常常见,例如建筑布局、怪物摆放、地图资源点等。这个表格决定的是玩家事件,使用了的图片名称URL,格子的出入口设置,格子的类型,是否为检察点,场景id,副
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S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制资源介绍本仓库提供了一个资源文件,标题为:S7-1200PLC使用SCL语言编程实现数控G代码指令编程控制(附上源程序).pdf。该资源文件详细介绍了如何使用S7-1200PLC的SCL(StructuredControlLanguage)语言进行编程,以实现数控G代码指令的编程控制。资源中不仅包含了详细的理论说明,还附带了完整的源程
- AI MCP教程之 什么是 MCP?利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具
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介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效,让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中,会怎么样呢?在本指南中,我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
- 使用 Deepseek Zero Coding Experience 创建类似飞扬的小鸟游戏
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简介Flappybird在苹果商店推出后,每天大约能赚5000美元,但后来被苹果故意下架。现在我正尝试使用Deepseek制作这样一款游戏。技术在不断变化,编码知识也在不断变化,只需修改代码即可获得结果。让我们在Deepseek上试试这款游戏:推荐文章《如何在本地电脑上安装和使用DeepSeekR-1》权重1,DeepSeek《Nvidia系列之使用NVIDIAIsaacSim和ROS2的命令行控
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
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简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 构建强大的 RAG 系统。了解开发智能 AI 解决方案的设置过程、最佳实践和技巧。
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介DeepSeekR1和Ollama提供了用于构建检索增强生成(RAG)系统的强大工具。本指南介绍了使用这些技术开发RAG应用程序的设置、实施和最佳实践。为什么RAG系统会改变游戏规则检索增强生成(RAG)系统结合了搜索和生成AI的优点,可实现精确且准确的情境感知响应。借助DeepSeekR1和Ollama等工具,创建RAG系统不再令人生畏。无论您是构建聊天机器人、知识助手还是AI驱动的搜索引擎
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术:使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域,集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中,我们将探讨如何在ROS2(机器人操作系统2)环境中利用BLIP(引导语言图像预训练)模型进行实时图像字幕制作,并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点,该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作,并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- C++中NULL等于啥
奇妙之二进制
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文章目录**一、`NULL`的标准定义****二、常见实现方式**1.**定义为整数`0`**2.**定义为`0L`或`(void*)0`**(较少见)**三、与C语言的关键区别****四、`NULL`在C++中的问题**1.**重载函数匹配歧义**2.**模板参数推导错误****五、C++11+的替代方案:`nullptr`****六、最佳实践****七、总结**在C++中,NULL的定义与行为
- C语言手写一个简易 DNS 客户端
(Charon)
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本文聚焦讲解如何通过C语言构造并发送一个最小化的DNS请求,特别以dns_client_commit()函数为主线,带你一步步理解DNS请求的构造过程。为什么要学习DNS报文构造?我们平时在浏览器里输入一个网址(比如www.baidu.com),浏览器其实背后会通过操作系统的DNS模块发送一个查询请求,将域名解析为IP地址。而如果我们手动用C语言自己构造DNS请求,我们可以更深刻地理解底层网络通信
- C语言手写简易 DNS 客户端(接收部分)
(Charon)
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本文通过纯C语言手动构造DNS请求报文,使用UDP协议发送到公共DNS服务器,并接收响应,完整演示DNS请求流程。主流程:dns_client_commit()这是整个流程的核心函数,下面我们按顺序拆解每一步的逻辑,尤其突出发送sendto与接收recvfrom的设计思路和实现。第一步:创建UDP套接字intsockfd=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM,0);if(sockfd
- 【C语言网络编程】HTTP 客户端请求(域名解析过程)
在做C语言网络编程或模拟HTTP客户端时,第一步就离不开“把域名解析为IP地址”这一步。很多人可能直接复制粘贴一段gethostbyname的代码,但未必真正理解它的原理。本篇博客将围绕一个经典函数:char*host_to_ip(constchar*hostname)深入剖析DNS解析过程、IP地址转换机制,并进一步带你了解HTTP请求是如何基于TCP通信进行的。一、核心函数:host_to_i
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- Unity物理系统由浅入深第二节:物理系统高级特性与优化
吉良吉影NeKoSuKi
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本次我们将简单讲解Unity物理系统的一些高级特性,例如物理层、各种关节、布料系统和车辆物理等,这些能够帮助我们理解复杂的物理模拟原理。同时,我们也会探讨物理系统的性能开销,并提供优化策略,确保我们的游戏在拥有丰富物理效果的同时,也能保持良好的帧率。1.物理层(PhysicsLayers):精细控制碰撞行为在大型或复杂的场景中,你可能不希望所有物体都相互碰撞。例如,玩家的子弹应该能击中敌人,但不应
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 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
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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 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。