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大富大贵7
程序员知识储备1经验分享
以下是关于**DeepSeek大模型高级提示词技巧**的详细解析,帮助您更高效地利用模型能力,解决复杂任务:---###一、**核心提示词设计原则**1.**明确目标**-**避免模糊性**:直接说明任务类型(如生成、分析、推理、创作)和期望的输出格式(如代码、列表、JSON、自然语言)。-**示例**:❌模糊提示:“帮我处理数据。”✅明确提示:“分析以下销售数据,按地区分类,总结Top3区域的增
- 《DAMA数据管理知识体系指南》第五章 数据建模和设计读书笔记总结
数据大包哥
#数据治理大数据
《DAMA数据管理知识体系指南》第五章数据建模和设计读书笔记总结在《DAMA数据管理知识体系指南》中,第五章围绕数据建模和设计展开深入探讨,数据建模和设计作为数据管理的关键环节,对组织有效理解、管理和利用数据起着基础性作用,为企业实现数据驱动的决策和运营提供了重要支撑。一、数据建模和设计的基础概念1.1定义与重要性数据建模是发现、分析和确定数据需求,并采用数据模型的精确形式表示和传递这些需求的过程
- Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问
数据大包哥
#Hive#大厂SQL面试指南hivehadoop数据仓库
Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问作为数据工程师,理解Hive排序函数的源码就像掌握汽车的发动机原理。本文通过字节跳动内部技术文档,为你揭示三大排序函数的源码级实现差异。一、分布式执行框架Hive中ROW_NUMBER、RANK和DENSE_RANK的底层实现差异主要体现在相同排序键值的处理逻辑上,其核心流程可分为两个阶段:数据分区(Shuffle阶段)根据PARTITIONBY
- 《DAMA数据管理知识体系指南》备考笔记-第一章 数据管理 (4 分)_dama8大模块(3)
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程序员运维学习面试
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获取!一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!数据管理所需技能包括:设计能力、高级技术技能、理
- 《DAMA数据管理知识体系指南》备考笔记-第一章 数据管理 (4 分)_dama8大模块
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程序员笔记大数据
数据:构成信息的基本材料。信息:数据在特定上下文中的应用。P2数据驱动的定义:依赖事件触发和分析应用以获得有价值的见解。这要求业务领导与技术专家合作,并依据专业规则对数据进行有效管理。P3数据管理的核心原则:P4-51高效数据管理需领导层承担其责任。2数据价值:A作为一个具有独特属性的资产;B可以用经济学术语表达。3数据管理的需求源自业务需求:A涉及质量管理。B需要元数据。C需要规划。D应驱动IT
- 不同类型的网站选择不同的服务器,那么应该怎么选择服务器呢?
咕噜分发企业签名-APP加固-彭于晏
服务器运维
制作网站。但做一个盈利的网站并不是那么简单。服务器的选择与网站的性质密切相关。不同类型的网站选择不同的服务器。那么什么样的服务器更适合网站呢?1、站群现在,有很多站长都是站长,因为站长是一种可以在短时间内显著提高搜索引擎优化效果的方法。一个站点集群的特点之一是需要多个独立的ip,独立的服务器可以满足这一要求。特别是对于站群的独立服务器,大部分独立IP将达到数百个。2、对外贸易各外贸网站规模大、流量
- DEMF模型赋能多模态图像融合,助力肺癌高效分类
cv君
cv君独家视角AI内幕系列深度学习PET-CT集成分类肺部图像多模态图像融合
目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中,计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)作为两种关键的影像学手段,分别提供了丰富的解剖结构信息和代谢活动信息。然而,单一模态的影像数据在诊断精准度上往往存在瓶颈,难以全面揭示病变特征。因此,如何将多模态影像数据有机融合,以提升诊断效能,已成为
- Deepseek本地部署指南:在linux服务器部署,在mac远程web-ui访问
软件技术NINI
编程工具/bug/论点服务器linuxmacos
Deepseek本地部署,特别是在Linux服务器上部署并在Mac上实现远程Web-UI访问,可以按照以下步骤进行:一、Linux服务器上部署Deepseek安装Ollama使用以下命令安装Ollama:curl-sSfLhttps://ollama.com/install.sh|sh。安装完成后,通过命令ollama--version验证Ollama是否安装成功。下载Deepseek模型使用命令
- Python Qt6快速入门-模型视图(ModelView)
视觉与物联智能
Python编程实例ui编程语言pythonpyqt6qt6
模型视图(ModelView)文章目录模型视图(ModelView)1、MVC模式介绍2、Qt的MVC模式类介绍3、视图/模型应用实例3.1UI设计3.2模型3.3逻辑功能实现3.4数据持久化Qt包含一组项目视图类,它们使用模型/视图体系结构来管理数据之间的关系及其呈现给用户的方式。这种体系结构引入的功能分离为开发人员提供了更大的灵活性来自定义项目的表示,并提供了一个标准模型接口以允许广泛的数据源
- Qt 模型视图
小卒曹阿瞒
C++/QT
Widget::Widget(QWidget*parent):QWidget(parent){QStringListdata;datasetStringList(data);listView=newQListView(this);listView->setModel(model);QHBoxLayout*btnLayout=newQHBoxLayout;QPushButton*insertBtn=
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- 测试建模(二) 输入与输出模型 IO模型
悠然的笔记本
输入与输出模型是最基本的测试模型。它将被测对象(功能、模块、系统)视为一个整理,分析并列举该对象的输入变量和输出变量。为了建立完整的IO模型,测试人员需要从多个角度考察被测对象和相关系统。对于构建IO模型,可以利用fiddler,charles等网络工具了解与服务器通信的输入输出关系。构建IO模型有助于测试人员更好的理解被测对象,更自如的操控,更全面的观察,更好的设计测试。
- Qt - 模型视图
aoaoGofei
qtqt数据库oracle
模型/视图概念模型/视图结构将数据存储和界面展示分离,分别用不同的类实现模型:存储数据视图:界面上的视图组件显示模型中的数据;在视图组件里修改的数据会被自动保存在模型中源数据内存中的一个字符串列表磁盘文件系统结构数据库的一个数据表sql查询结果视图(视图组件)视图从模型获得数据然后将其显示在界面上QListViewQTreeViewQTableView模型(数据模型)模型与源数据通信,并为视图自检
- 什么是机器学习?
CM莫问
机器学习模型机器学习人工智能算法
一、概念(维基百科)机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、主要特点机器学习的主要特点包括:1、数据驱动:机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力,所谓“Garbagein,garbag
- 深度学习之图像回归(二)
zhengyawen666
深度学习回归数据挖掘人工智能
前言这篇文章主要是在图像回归(一)的基础上对该项目进行的优化。(一)主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题->对数据进行处理(涉及多种方法)->提升模型性能数据可能存在的问题冗余信息:数据中可能存在重复的特征或高度相关
- 加速渲染:Blender与在线渲染农场的结合
Renderbus瑞云渲染农场
瑞云新闻渲染农场云渲染动画云渲染效果图云渲染
在数字艺术和三维设计的世界里,Blender软件因其强大的功能和灵活性而广受欢迎。然而,随着项目复杂性的增加,渲染时间也随之增长,成为艺术家和设计师面临的一大挑战。在线渲染农场的出现,为这一问题提供了革命性的解决方案。本文深入探讨了Blender与在线渲染农场结合的优势,如何加速创意过程,以及选择合适的在线渲染服务的关键考量。一、Blender与在线渲染农场的结合在线渲染农场利用云计算技术,提供了
- deepseek-r1系列模型私有化部署分别需要的最低硬件配置
Sophie'sCookingLab
大模型deepseek
DeepSeek-R1系列模型部署所需的最低硬件配置如下:DeepSeek-R1-1.5BCPU:最低4核(推荐多核处理器)内存:8GB+硬盘:3GB+存储空间(模型文件约1.5-2GB)显卡:非必需(纯CPU推理),若GPU加速可选4GB+显存(如GTX1650)适用场景:低资源设备部署(如树莓派、旧款笔记本)、实时文本生成(聊天机器人、简单问答)、嵌入式系统或物联网
- 多模态论文笔记——DiT(Diffusion Transformer)
好评笔记
多模态论文笔记深度学习transformerDiT人工智能机器学习aigcstablediffusion
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Transformer架构图像生成方面的应用,将Diffusion和Transformer结合起来的模型:DiT。目前DiT已经成为了AIGC时代的新宠儿,视频和图像生成不可缺少的一部分。文章目录论文定义架构与传统(U-Net)扩散模型区别架构噪声调度策略与传统扩散的相同输入图像/条件信息的Patch化(Pat
- 非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)
ww18000
r语言开发语言数据挖掘机器学习
非支配性排序遗传算法III(NSGA-III)是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。以下是对它的具体介绍1:具体完整算法请跳转:非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出,是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展,以更好地处理多目标优化问题,尤其是在
- DeepSeek爆火全网!清华团队104页教程+1000个神级提示词,手把手教你玩转AI神器
后端
标题:DeepSeek爆火全网!清华团队104页教程+1000个神级提示词,手把手教你玩转AI神器正文:一、DeepSeek最新动态:开源革命与政务应用双突破开源计划引爆开发者圈DeepSeek官方宣布将于下周启动“OpenSourceWeek”,开源5个核心代码库,涵盖在线服务基础组件、推理模型部署框架等关键技术。这些代码库已通过实战测试,支持国产硬件适配,开发者可基于此快速构建企业级AI应用。
- 初识dpdk-原理、编译
努力的CV战士
c语言dpdkdpi
目录1.什么是dpdk2.dpdk的优势2.1.传统协议栈交互模型2.2.dpdk交互模型3.dpdk基本原理4.编译dpdk4.1.源码4.2.环境准备4.3.编译4.4.打包生成动态库5.dpdk性能优化5.1.轮询驱动5.2.大页内存5.3.CPU核亲缘性和独占5.4.cache对齐5.5.NUMA5.6.内存池管理1.什么是dpdkDPDK(DataPlaneDevelopmentKit)
- 【网络】负载均衡
109702008
网络编程#linux内核负载均衡运维
OSI模型每一层的负载均衡在OSI模型中,每一层的负载均衡具体如下:1.第二层(数据链路层):数据链路层的负载均衡通常涉及对MAC地址的操作。在这一层,可以使用虚拟MAC地址技术,外部设备对虚拟MAC地址发出请求,负载均衡器接收到请求后将其分配给后端的实际MAC地址进行响应。2.第三层(网络层):在网络层,负载均衡主要处理的是IP地址。这一层的负载均衡器可能采用虚拟IP地址的方式工作,即外部请求到
- CTA策略【量化理论】
补三补四
量化交易区块链人工智能数据分析金融
CTA策略演变史全称:CommodityTradingAdvisor(商品交易顾问)CTA最开始是指通过为客户提供期权、期货方面的交易建议,或者直接通过受管理的期货账户参与实际交易,来获得收益的机构或个人。随着市场的发展,市场对CTA的理解普遍发生了改变,它已不再是商品期货,而是基于量价的趋势跟踪策略——无论是商品期货、金融期货,还是股票、外汇,只要是有历史公开量价的二级市场,都可以成为CTA策略
- 大白话React第一章基础入门
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大白话React第一章基础入门1.环境准备咱要学React开发,就好比要开一家蛋糕店,首先得把开店要用的工具和场地准备好。安装Node.js和npm:Node.js就像是蛋糕店的烤箱,有了它,咱们写的代码才能像蛋糕一样“烤”出结果,能在电脑上跑起来。npm呢,就像是一个超级大的原料仓库管理员,它能帮咱们快速找到并引进各种做蛋糕需要的原料(也就是代码库)。你到Node.js的官网(https://n
- Ubuntu 配置备忘录
weixin_30262255
开发工具gitjava
OS:Ubuntu12.04(win7的virtualbox)试了好多版本,virtualbox安装不能全屏,VB4.0.20+Ubuntu12.04各种妥源配置:通过修改/etc/apt/source.list实现,源的话不同版本的Ubuntu不一样,网上搜索的时候注意下,一搜一大把(上海,搜狐的源挺好使)代理配置:使用公司网络需要加代理设置,不然使用browser和apt-get都会出问题ap
- 《论系统自动化测试及其应用》写作心得 - 系统分析师
程序员古德
软考(高级)蓝皮书系统自动化测试SeleniumTestNG持续集成应用效果
系统自动化测试及其应用一、软件项目概述及我的角色在我参与的一项大型企业级软件项目中,我们致力于开发一套面向金融行业的综合管理系统。该系统集成了客户信息管理、交易处理、风险控制及报表生成等多个模块,旨在提升金融机构的运营效率和风险管理能力。作为项目测试组的负责人,我主导了软件测试计划的制定与执行,特别是在系统自动化测试方面发挥了关键作用。我的职责包括但不限于设计自动化测试框架、编写测试用例脚本、管理
- VGG 改进:加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习cnn神经网络人工智能
目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention(GlobalAttentionMechanism)是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制。它通过引入全局上下文信息,帮助模型更好地理解输入数据
- Vgg 改进:添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习
听风吹等浪起
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目录1.EMAAttention模块2.vgg改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA(ExponentialMovingAverage,指数移动平均)注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型,旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果。它常用于处理序列数据(如自然语言处理、时间序列
- 3.Part 2 第二章 如何融入团队
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第二章主要探讨了Google的团队合作文化以及工程师在团队中高效协作的方法和原则。以下是本章的要点团队合作的核心原则1.软件工程是团队活动软件工程本质上是一个团队协作的过程,而不是个人的单打独斗。Google强调团队合作的重要性,认为团队成员之间的协作是项目成功的关键。2.三大核心价值观谦逊(Humility):保持开放的心态,愿意接受他人的意见和建议,认识到自己总有提升的空间。尊重(Respec
- 什么是事务?并发事务引发的问题?什么是MVCC?
万里code
数据库
文章目录什么是事务?并发事务引发的问题?什么是MVCC?1.事务的四大特性2.并发事务下产生的问题:脏读、不可重复读、幻读3.如何应对并发事务引发的问题?4.什么是MVCC?5.可见性规则?参考资料什么是事务?并发事务引发的问题?什么是MVCC?1.事务的四大特性原子性是指事务中的所有操作要么全部执行成功,要么全部执行失败。一致性是指在事务执行前后,数据库的状态必须一致。隔离性是指数据库允许多个并
- 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
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。