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短视频矩阵开发矩阵算法架构
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- Leetcode 160 Intersection of Two Linked Lists
xxxmmc
leetcode算法双指针
题意给定两个链表,找这两个链表第一个公共节点,如果没有返回nullptr题目链接https://leetcode.com/problems/intersection-of-two-linked-lists/description/题解两个指针分别从两个链表(记录为表A,表B)的表头出发,并且记录到表尾移动的步数,得到两个指针移动的步数之差xxx。步数之差为正数,那么把表A的指针移动xxx步,否则移
- golang jwt挖坑
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golang个人笔记golangjwt
golangjwt使用golangjwt使用中遇到的一个坑,特此记录。具体描述:因为公司需要,现有架构jwt生成token的代码是java实现的,然后现在在golang中需要对此token进行解析。java用到的jar包:io.jsonwebtoken.jjwt0.9.0golang用到的库:github.com/dgrijalva/jwt-gojava生成token测试代码如下:publicst
- 【今日EDA行业分析】2025年3月21日
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智算时代EDA行业新变局:技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变:技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中,EDA工具宛如数字时代的“工业母机”,其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。据SEMI数据显示,2023年全球EDA市场规模成功突破200亿美元大关,中国本土市场增速更是达到了18%。然而,Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
- VSCode python 遇到的问题:vscode can't open file '': [Errno 2] No such file or dire...
weixin_33984032
python开发工具json
代码很简单,就两行:importpandasaspdimportnetCDF4asncdataset=nc.Dataset('20150101.nc')环境:在VSCode中左下角把原环境的Python3.6.532-bit切换为Anaconda中的Python3.6.564-bit('base':conda)过程中有两种错误:(忘记截图了,都是历史记录中的google网页搜索栏找到的搜索记录)1
- DeepSeek关键RL算法GRPO,有人从头跑通了,贡献完整代码
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DeepSeek关键RL算法GRPO,有人从头跑通了,贡献完整代码机器之心2025年03月02日11:54北京选自GitHub作者:AndriyBurkov机器之心编译GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)是DeepSeek-R1成功的基础技术之一,我们之前也多次报道过该技术,比如《DeepSeek用的GRPO占用大量内存?有人给出了些破解方法》。简单来说,GR
- C语言-排序
<三木>
C/C++杂碎的知识点c语言算法数据结构
C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较,大的放后面。每比较一轮,记录交换的次数。当交换的次数为零时,则表示排序完成。chara[10]={9,5,1,2,4,7,6,8,3,0};9大于5交换59124768309大于1交换51924768309大于2交换51294768309大于4交换51249768309大于7交换51247968309大于6交换51247698309大于8交换51247
- 直面失能危机,众托帮守护家庭防线
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根据中国保险行业协会发布的《中国中老年人风险保障研究》,人生不同阶段面临的风险复杂多变。45-55岁人群主要担忧重疾与高额医疗支出,而步入60岁后,失能风险一跃成为老年人心中的头等大事,与医疗、重疾风险共同构成晚年生活的挑战。中国老龄科学研究中心数据显示,截至2024年末,我国60岁及以上老年人中,失能、半失能群体已达约4400万人,且这一数字正急剧攀升。预计到2050年,失能、半失能老人数量将飙
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Hive面试100篇hivehadoop数据仓库
一、为什么需要分区?在Hive数据仓库中,表数据通常以**分区(Partition)**形式组织。想象一个存储了10年电商订单的表,如果没有分区,所有数据会集中在一个目录下:/user/hive/warehouse/orders/├──part-00000├──part-00001└──...(百万个文件)这种情况下,即使执行WHEREdt='2023-12-31'的查询,Hive也需要扫描全表数
- 前端开发:这就是终点吗?
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ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读让我们重新回到2021年后远程办公风潮兴起的日子,那时候,程序员岗位炙手可热。机会遍地都是,你甚至只需参加少量培训,通过面试后便能轻松收获年薪超15万的工作,还有余暇拍摄一段《程序员的一天》上传网络。经过短短一年左右的培训,你便踏上了年薪六位数的职业道路——那时候,当程序员似乎是一个人人羡慕的理想职业。然而
- SpringBoot接口防抖(防重复提交),接口幂等性,轻松搞定
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啥是防抖?所谓防抖,一是防用户手抖,二是防网络抖动。在Web系统中,表单提交是一个非常常见的功能,如果不加控制,容易因为用户的误操作或网络延迟导致同一请求被发送多次,进而生成重复的数据记录。要针对用户的误操作,前端通常会实现按钮的loading状态,阻止用户进行多次点击。而对于网络波动造成的请求重发问题,仅靠前端是不行的。为此,后端也应实施相应的防抖逻辑,确保在网络波动的情况下不会接收并处理同一请
- 从“制造”到“智造”,看中集“灯塔”生产线与永洪“数据技术”的紧密融合
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“灯塔”工厂,这一由世界经济论坛提出的概念,已成为制造业领域的一个新的标杆,它代表着制造业的最高智能化水平。作为全球领先的制造企业,中集集团一直致力于提升生产效率和产品质量,以满足全球贸易的不断增长需求。永洪科技与中集集团的合作,正是围绕打造制造业的“灯塔”生产线而展开的。中集集团成立于1980年,总部位于深圳,是中国制造业的领军企业之一,业务涵盖物流、能源、化工等领域。近年来,随着全球经济的复苏
- 大佬都在用的桑基图到底怎么做?告诉你个最简单的方法
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桑基图,即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。因1898年MatthewHenryPhineasRiallSankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。桑基图常被用于能源损耗情况、材料成分分析、金融数据可视化;追踪用户状态;追踪跑票、变动、迁移;追踪人口流动情况等等业务场景,表现分配、归类、变化、流动情况。桑基图好在哪?它是一种特定类型的流图,图中延伸的分支的宽度
- IDC权威认证!永洪科技入选 IDC「GBI图谱」,点亮生成式 BI 价值灯塔
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大数据市场正在稳步前进,生成式AI已成为厂商服务的重点方向,其发展离不开数据底座建设和数据工程管理,反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示,在生成式AI的驱动下,未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日,国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》,在这一领域,永洪科技以其创新前沿的
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上市公司-企业勒纳指数、行业勒纳指数、相对勒纳指数(2000-2022年)-社科数据https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90027759https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90027759勒纳指数(LernerIndex)是一种衡量市场垄断程度的经济指标。它通过计算产
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mysql日志分析错误日志日志默认开启,查询showvariableslike“%error_log%”,日志存在于/var/log/mysqld.log二进制日志日志默认开启,记录所有的DDL(Create等)和DML(insert等),但不包括数据查询(SELECT、SHOW)语句作用:灾难时的数据恢复mysql的主从复制查询showvariableslike“%log_bin%”,日志存在于
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初识Python温馨提示:2018年创建这个仓库的时候,关于Python语言基础这个部分的内容写得相对是比较粗糙,对粗学者可能不是那么友好。如果你正好是一名初学者,建议你移步到我的另一个仓库Python-for-Freshmen-2023,这个仓库对初学者更加友好,对应的内容,大家也可以在我的知乎专栏“从零开始学Python”中找到,点击进入传送门。Python简介Python的历史1989年圣诞
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环境:客服机器人问题描述:客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?解决方案:客服机器人要精准回答用户问题,需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤:1.精准理解用户意图自然语言处理(NLP)技术分词与实体识别:提取关键词(如“订单号”“退货”)和实体(如时间、地点)。意图分类:通过机器学习模型(如BERT、Transformer)将问题归类(如“售后”“支付”)。上下文理解记录对
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从7月1日起,上海市正式实施《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定,个人混合投放垃圾今后可最高罚200元,单位混装混运,最高可罚至5万元,而且违规还将会列入征信,堪称“史上最严垃圾分类措施”。相信最近一段时间大家已经被上海的小伙伴们因为垃圾分类的困扰而刷屏了,就在大家还在一片“与我无瓜”中暗自庆幸时,现实给了我们一击:该来的总要来,谁都逃不过去。其实,在我国垃圾分类的举措要从2000年开始,但效果并
- 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层
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数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据(进行了数据清洗),包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。(原始数据
- C#入门学习记录(五)轻松掌握条件分支与循环语句
FAREWELL00075
c#学习前端
前言编程就像给计算机写一份"烹饪指南",而条件分支和循环就是这份指南中的关键指令。想象你要教机器人做蛋糕:条件分支:"如果没有鸡蛋了,就去超市买"(做决定)循环:"重复搅拌面糊100次"(重复动作)本文会用简单易懂的语言和比喻,带你掌握C#中这两个核心概念。新手友好,放心食用!一、条件分支:让程序学会"做选择"1.if-else语句(基础版选择器)if(今天下雨){Console.WriteLin
- 人工智能与网络信息技术的深度融合
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在当今时代,人工智能(AI)和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能(AGI)到具身智能的普及,AI不仅实现了技术上的飞跃,也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代,我们迎来了许多创新应用,例如AI在电子信息技术中的应用,通过算法优化与升级,显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明,网络将支撑万亿级、人机物、全时
- 统一的视频动作模型
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25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义,其中视频为动作预测提供丰富的场景信息,而动作为视频预测提供动态信息。然而,有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性,当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距,引入统一的视频动作模型(UVA),它联合优化视频和动作预
- Temu跨境新风口:2025年开店必知的账号安全指南
香菜9527
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近年来,Temu凭借其强大的供货链体系与超低价策略,成为跨境电商行业的新风口,吸引众多卖家入驻。随着平台竞争加剧,账号安全问题逐渐成为卖家面临的核心挑战。账号被封、资金冻结、违规操作等问题频发,轻则影响销量,重则导致店铺损失惨重。因此,了解并遵循安全运营规则,是每位卖家成功的关键。本文将为你详细解析Temu开店过程中必须掌握的账号安全知识,并提供实操建议,助你稳健运营。1.Temu账号安全为何重要
- 如何避免Bug跟踪系统混乱
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流程规范化、工具集成化、沟通透明化。其中流程规范化通过明确每个环节的责任分工、标准化Bug报告和处理流程,有效减少混乱和重复劳动,确保Bug跟踪系统高效运转。企业通过数据分析发现,采用标准化流程后Bug处理效率可提升30%以上,这为软件质量控制提供了坚实保障。一、BUG跟踪系统的基本概念与重要性Bug跟踪系统是一种用于记录、管理和解决软件缺陷的工具和流程。它通过集中存储Bug报告、分类处理问题,并
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乙巳年二月廿四零时醒梦思奈何奈何真奈何,秦汉一统天下制,长城黄河多安居。史话不知春秋多,街巷俚语那年曲。要么要么假要么,唐宋九州世间戏,长江五岳少欢愉。
- 【001安卓开发方案调研】之Java+Gradle+XML 原生安卓开发
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基于2025年国内安卓开发领域的最新动态,结合Java+Gradle+XML技术组合的生态发展,以下是综合分析:一、技术成熟度评估1.核心架构稳定性Java语言基础作为安卓开发官方支持语言,Java在国内拥有超过15年的技术积累,字节码编译机制与安卓ART虚拟机的深度适配,使其在内存管理、多线程处理等场景表现稳定。主流应用如微信、支付宝均保留Java核心模块。Gradle构建体系Gradle8.5
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- C++和标准库速成(十一)——简单雇员系统
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目录1.雇员记录系统2.Employee类2.1Employee模块接口文件2.1.1实现细节2.1.2完整代码2.2Employ模块实现文件2.2.1实现细节2.2.2完整代码2.3Employee测试文件3.Database类3.1Database模块接口文件3.1.1实现细节3.1.2完整代码3.2Database模块实现文件3.2.1实现细节3.2.2完整代码3.3Database测试文件
- 在华为鲲鹏服务器银河麒麟V10操作系统中安装docker及docker-pose
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服务器dockereureka
背景最近客户寄来几台为鲲鹏服务器,需要在上面安装docker及docker-compose以便运行我们的程序,跟常规的X86架构下安装docker和docker-compose稍微有些区别,特此记录。操作步骤0.系统版本查看[root@localhostcrcs-compile]#cat/etc/kylin-releaseKylinLinuxAdvancedServerreleaseV10(Lan
- 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
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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
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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
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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();
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- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
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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?
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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
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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
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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。