- 一、C#上位机语法篇学习笔记
飞翔的老宫本
C#上位机c#visualstudiowindows笔记学习
0、基础中的基础Write和WriteLine方法对比#region1Write和WriteLine方法对比staticvoidTest1()//方法{stringemal1="915992026@qq.com";stringuserName=emal1.Substring(0,7);Console.WriteLine(userName);//输出后换行stringuserName1=emal1.
- 使用OpenAI的API构建聊天机器人
dgay_hua
机器人python
技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一,无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐,都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人,离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程,本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,学习语言模式和上下文关联,从而能够生成
- 【个人学习日志-前端】浏览器窗口大小改变后,超出视窗部分的导航栏div标签背景色丢失问题
雲海夢
学习csshtmlvscode前端
项目场景:复刻小米商城前端html。问题描述浏览器窗口宽度改变后,导航栏div标签超出视图的部分背景色丢失。问题如图:原因分析:导航栏的宽度是基于其子元素的宽度计算的,当窗口宽度较小时,子元素可能会换行或超出视窗,导致背景色无法覆盖整个导航栏。如果导航栏的布局没有正确处理响应式设计,当窗口宽度较小时,布局可能会塌陷,导致背景色丢失。min-width属性用于设置元素的最小宽度,确保元素在窗口宽度较
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ,专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化
新加坡内哥谈技术
人工智能语言模型自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ,专门用于大型语言模型的4
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- python票务系统_python基础学习:模拟火车订票系统
一愫
python票务系统
2020-12-20str1=["车次","出发站-到达站","出发时间","到达时间","历时"]train_numbers=["T40","T298","Z158"]train_place=["长春-北京","哈尔滨-北京","青岛-北京"]train_outTime=["00:12","00:06","12:48"]train_arriveTime=["12:20","10:50","21:
- Andrej Karpathy:计算范式的变革者
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《AndrejKarpathy:计算范式的变革者》概述本文旨在全面探讨AndrejKarpathy在计算范式变革中的角色和贡献。AndrejKarpathy是一位世界级的人工智能专家,程序员,软件架构师,CTO,同时也是计算机图灵奖获得者,计算机编程和人工智能领域大师。他以其深刻的技术见解,对深度学习和自然语言处理领域的贡献,以及对计算范式的革新性思考,成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
- 人生的转折点反而迷失了方向
苏木樨
笔记
就像我老婆说的,我是抽空结了一个婚。今天是上班的第三天,不知道是出于何种原因,自己反而陷入了深深的困境,没有了斗志,原因也找不出来,白天在公司没有很大量的产出,晚上回去是想学一学,或者看看书;也静不下心来,变得浮躁,眼高手低,看上去有很多路子,但实际上又感觉无路可走;静下心来坐在电脑面前安心学习的日子一去不复返。流逝的是时间,浪费的是我为数不多的生命。经典一问,我该何去何从?创业,我做什么呢?我该
- 一杯咖啡的时间学习大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
Bug_makerACE
llamapython人工智能nlppytorch深度学习transformer
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
- 【LeetCode 刷题】单调栈(1)-下一更大元素
Bran_Liu
LeetCodeleetcode算法职场和发展python
此博客为《代码随想录》单调栈章节的学习笔记,主要内容为单调栈下一更大元素问题的相关题目解析。文章目录739.每日温度496.下一个更大元素I503.下一个更大元素II739.每日温度题目链接classSolution:defdailyTemperatures(self,temperatures:List[int])->List[int]:n=len(temperatures)res=[0]*nst
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- linux学习第六十篇:Linux监控平台介绍,zabbix监控介绍,安装zabbix,忘记Admin密码如何做_adminstartor密码
2501_90339150
linux学习zabbix
Linux监控平台介绍常见开源监控软件:cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等cacti、smokeping偏向于基础监控,成图非常漂亮cacti、nagios、zabbix服务端监控中心,需要php环境支持,其中zabbix和cacti都需要mysql作为数据存储,nagios不用存储历史数据,注重服务或者监控项的状态,zabbix会获取服务或者监
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
AI人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- 网络安全(黑客)——自学2025
网安大师兄
web安全安全网络网络安全密码学
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
- 系统架构师-软考-第一章笔记
面试2024
系统架构笔记
事件驱动架构,四个部分:时间队列,分发器,时间通道,事件处理器微核架构,又称插件架构:插件是相互独立的,插件之间的通信应用减少到最低,避免相互依赖微服务架构,服务导向架构,三种模式:RESTfulAPI模式,RESTful应用模式,集中消息模式云架构,最容易扩展的架构:处理单元和虚拟中间件虚拟中间件四个组件:消息中间件,数据中间件,处理中间件,部署中间件系统架构常用建模:结构模型,框架模型,动态模
- 【自学笔记】Vue基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记vue.js前端
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Vue重点知识点总览一、Vue基础1.Vue简介2.MVVM设计思想3.响应式数据绑定4.组件化开发二、Vue核心特性1.虚拟DOM2.模板语法3.计算属性与监听属性三、Vue高级特性1.路由管理(vue-router)2.状态管理(vuex)3.插件与指令四、Vue调试技巧1.使用debugger语句2.Vue.jsdevt
- 分发饼干(力扣455)
qy发大财
leetcode算法职场和发展
从这道题开始我们就进入贪心算法的学习了。这个算法没有固定的套路,甚至题目之间的联系也很少,基本上每一道题都要当新题来写。我们能做的只有见多识广,这样才有机会在考试中根据以往经验解决贪心的题目。贪心的本质上就是找到局部最优解,最终的答案就是全局最优解。这道题要求尽可能分到更多的小孩,那么所谓的贪心究竟贪在什么地方呢?我们可以先将胃口和饼干的数组进行从小到大的排序,让小胃口的小孩吃到尽可能小的饼干,只
- 利用gensim生成词袋模型(基于频次和基于TF-IDF)
weixin_50291342
文本表示自然语言处理python机器学习
前言参考文献:胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型,书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码,原代码就来自于这本书,我加了一些注释,方便理解代码。一、引入库fromgensim.modelsimportTfidfModelfromgensim.corporaimportDictionaryimportjieba二、
- 2019 - Web开发技术指南和趋势
编程鸭
互联网JavaScript编程语言前端前端IT编程程序员
这是一个2019年你成为前端,后端或全栈开发者的进阶指南:你不需要学习所有的技术成为一个web开发者这个指南只是通过简单分类列出了技术选项我将从我的经验和参考中给出建议首选我们会介绍通用的知识,最后介绍2019年的Web的一些趋势1.基础前端开发者1.1HTML&CSSHTML&CSS最基础的知识:语义化的HTML元素基础的CSS语法Flexbox&GridCSS变量浏览器开发者工具1.2响应式布
- 书籍-《机器学习数学基础》
机器学习深度学习数学
书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- R 语言 必备 十大资源
后端
引言R是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一,广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间,用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。如果你是R的新手或希望提升你的R技能,这里有一些核心资源可以助你一臂之力,无论是从基础学起还是提高现有水平,包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。1.R项目官网(r-project.org)R项目的官方网站是开启R学习之旅的首选,它提供免费的R软件、文档、教程和
- 运行游戏出现directx runtime问题的解决
CS_Dr.Deng
游戏windows经验分享笔记
操作系统:Windows11家庭中文电脑:笔记本电脑显卡:集成显卡(AMD)解决方案:首先去自己的显卡官网更新驱动,AMD/英伟达/英特尔/摩尔线程等,更新自己的驱动。接下来就是用这个软件,我把源文件网址放在这里,联想知识库如果网页失效,可以前往我分享的百度云地址。(免费有效)链接:https://pan.baidu.com/s/1n078BSfOPlysG_1TLF6Psw?pwd=jd4p提取
- 零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归
山海青风
#机器学习人工智能机器学习回归线性回归python
3.1线性回归的概念在现实生活中,许多事情都遵循某种线性关系,比如:房价vs面积:房子的面积越大,价格通常越高。工资vs工作经验:工作经验越多,薪资往往更高。汽车油耗vs车速:在一定范围内,车速越快,油耗可能越高。线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础的算法之一,它用于研究两个变量之间的线性关系,即一个变量(自变量)如何影响另一个变量(因变量)。3.2线性回归的数学直觉线性
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序,例如聊天机器人,模型需要直接用自然语言响应用户。然而,在某些情况下,我们需要模型以结构
- 数学到底在哪里支撑着编程
数学
在编程的世界里,数学并非只是一个学科,它实际上是支撑整个编程基础的支柱之一。数学不仅为编程提供了理论框架,它的各种理论和方法被用来提升代码效率、优化算法、设计系统架构、分析数据、以及确保程序的正确性。编程中的很多技术,从数据结构的选择到算法的设计、从性能优化到人工智能的构建,都离不开数学的支撑。在这篇文章中,我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用,包括算法设计、数据结构优化、机器学习、图
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(六)
caridle
智能体langchain学习
五、下一步行动:从学习者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目(3天实践计划)行动指南:graphTDA[第1天:选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手]C/D/E-->F[第2天:搭建基础]F-->G[第3天:添加特色功能]具体任务:基础版必做:运行课堂示例代码替换为自己的数据(如上传公司产品手册/个人学习笔记)特色功能选装:给客服助手添加
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(四)
caridle
智能体langchain学习
三、核心模块深入:像搭积木一样组装AI能力1.Models(模型层):给你的AI换个“大脑”场景需求:需要更高精度的回答?→换GPT-4数据敏感必须本地部署?→用开源模型想节省成本?→选择按量付费的模型实操演示:#使用OpenAI的GPT-4(需账户有访问权限)fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(五)
caridle
智能体langchain学习
四、项目实战:从玩具到工具的蜕变项目1:智能客服助手(1-2天)场景需求:用户咨询产品信息→自动查询数据库处理退换货请求→生成工单并邮件通知多轮对话→记住用户历史订单技术栈:产品咨询售后服务用户提问意图识别Chain类型判断数据库查询Agent工单生成Chain组织回复回复美化Transform分步实现:搭建基础问答链fromlangchain.chainsimportRetrievalQA#连接
- 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
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。