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系统搭建微信小店大数据微信开放平台推客系统
在瞬息万变的商业市场中,先机往往决定成败。推客系统赋予商家快速响应市场、抢占先机的强大能力。面对新兴消费趋势或热点事件,商家可依托推客系统,在极短时间内完成产品策划与推广部署。例如,当某个热门影视IP爆火,商家迅速开发相关周边产品,并通过推客系统招募影视领域达人、粉丝社群群主等推客,以极具吸引力的佣金政策和定制化推广素材,激励推客快速将产品推向市场。推客们利用自身私域流量,在朋友圈、影视讨论群、短
- 高效资源整合与运营提效引擎
推客系统犹如一台高效的资源整合与运营提效引擎,帮助商家打破资源壁垒,优化运营流程。在资源整合方面,推客系统汇聚了海量的推广资源和人才资源。商家可以在系统内与各类优质推客建立合作,这些推客涵盖了不同领域、不同粉丝量级,拥有多样化的推广渠道和粉丝群体。商家无需耗费大量精力去逐个寻找合作对象,通过系统的智能匹配和筛选功能,就能快速找到最适合自身产品推广的推客,实现资源的精准对接。同时,系统还支持与第三方
- Facebook公共主页创建不了?解决方案在此!
跨境小新
跨境电商facebook
创建Facebook公共主页是推广业务、建立品牌或连接社群的重要一步,但不少人遇到“创建失败”、“此功能不可用”甚至毫无提示的卡死页面,这不是你一个人的问题,通常是特定原因导致的,而且绝大多数都可以解决。下面我将详细分析常见错误原因并提供一步步的解决方案。一、为什么创建不了?常见错误原因分析在解决问题之前,我们先了解“敌人”是谁。以下是导致Facebook公共主页创建失败的几大“元凶”:1、个人账
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出海日记人工智能
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- LLCC68IMLTRT:Semtech新一代LoRa®射频收发器芯片,IoT设备续航翻倍
深圳市尚想信息技术有限公司
物联网收发器收发器芯片升特半导体工业传感器
LLCC68IMLTRT(Semtech)产品解析与推广文案1.产品概述LLCC68IMLTRT是Semtech(升特半导体)推出的一款高性能、低功耗LoRa®Sub-GHz射频收发器芯片,支持远距离无线通信,适用于物联网(IoT)、智能表计、工业传感器网络等场景。2.主要功能与优势(1)远距离&低功耗通信LoRa®调制技术:通信距离>5km(城市环境),>15km(郊区)。超低功耗:接收电流仅5
- 数字人矩阵源码--基于深度学习的数字人面部表情合成
我~18339948121
数字人源码数字人矩阵源码123数字人源码矩阵深度学习线性代数人工智能flasktornadopython
AI正在席卷全球,数字人市场需求增长,用AI数字分身一天就能生产出几十条高质量短视频,你只需要上传一段视频,甚至都不用开口说话,直接复制粘贴文案,就能得到一个属于你的数字分身。深度学习数字人面部表情合成的关键技术3D面部建模与参数化建立高精度3D面部模型是表情合成的基础,常用Blendshape或面部动作编码系统(FACS)作为参数化控制方法。Blendshape通过线性组合基础表情形状生成新表情
- 【高频考点精讲】React Hooks使用指南:useEffect的依赖数组你真的用对了吗?
全栈老李技术面试
前端高频考点精讲前端javascripthtmlcss面试题reactvue
ReactHooks使用指南:useEffect的依赖数组你真的用对了吗?作者:全栈老李更新时间:2025年5月适合人群:前端初学者、进阶开发者版权:本文由全栈老李原创,转载请注明出处。大家好,我是全栈老李。今天咱们来聊聊ReactHooks中那个让人又爱又恨的useEffect,特别是它的依赖数组——这个看似简单实则暗藏玄机的部分。依赖数组是什么鬼?useEffect的第二个参数是个数组,R
- 【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”:用OpenCV量化“第一眼缘”,并用SHAP验证它的“审美”
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系列回顾:在上一篇《给AI装上“写轮眼”:用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中,我们成功地为AI装上了“透视眼镜”,看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了:它的世界里,还只有数字。它能理解“时长60秒”,却无法感受画面的震撼。它是一个强大的“盲人数学家”。计算机视觉我们没有必要为每个视频进行切帧,可以针对开头的视频或者中间关键点视频进行切帧,让计算机识别。承上启下:“现在,我们来
- 广州华锐互动:以创新科技赋能教育,开启沉浸式学习
广州华锐视点
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在教育领域,广州华锐互动致力于打破传统教学的局限性,为师生们带来全新的沉浸式学习体验。广州华锐互动通过开发VR虚拟教学课件,将抽象的知识转化为生动、逼真的虚拟场景,让学生能够身临其境地感受知识的魅力。比如在历史课上,学生可以借助VR设备穿越时空,来到古代的战场、宫殿,亲身体验历史事件的发生;在地理课上,学生可以“置身”于世界各地的名胜古迹、自然奇观,直观地了解地理环境的特点。互动学习平台也是广州华
- 亚马逊广告进阶指南:什么时候应降低曝光
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“如何判断广告曝光是否过度?“高ACOS但低转化时该怎么调整?”“新品推广应该优先保曝光还是控成本?”“自动广告跑出的词如何高效利用?”“预算有限时怎样避免广告浪费?”如果你也在纠结这些问题,今天的分享或许能给你一个新视角。曝光失控的底层逻辑亚马逊广告的核心矛盾永远是流量质量与成本的平衡。许多卖家陷入两难:盲目追求曝光可能导致ACOS飙升过度控制预算又会错失潜在订单传统人工优化的三大痛点:数据滞后
- 使用 Python 调用 Instagram API 爬取 Instagram 图片(完整指南)
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一、引言在社交媒体平台中,Instagram以其图片和视频为主的独特风格,吸引了全球数十亿用户。无论是旅行博主、美食摄影师,还是品牌推广,Instagram上的数据具有极高的商业和研究价值。为了获取Instagram的公开数据,我们需要使用官方提供的InstagramGraphAPI。通过这个API,我们可以获取以下信息:✅账户基本信息(用户ID、用户名、头像等)✅用户的图片和视频✅用户的评论、点
- 《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022
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《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- 买卖防线指标-通达信炒股软件指标-炒股技术分享-图文案例
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如上图,副图指标【买卖防线指标】,两条线,两种柱线,中间一条上色变化的虚线构成。青色线在上红柱出现做多,开始出现时是最佳进场点,中间的虚线出现紫色时参考区间持股,绿柱出现减仓或卖出,红线在零轴上时空仓或只做超短线(15分钟或30分钟级别行情)。(1)做多信号-短线上穿零轴如上图所示,在短线上穿零轴时出现红柱,进场做多。零轴时多空的分界线,然后跟踪短线的走势,上穿做多,下穿做空或空仓持币。(2)持股
- MCP架构全解析:从核心原理到企业级实践
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欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:「stormsha的主页」,「stormsha的知识库」持续学习,不断总结,共同进步,为了踏实,做好当下事儿~非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。✨✨欢迎订阅本专栏✨✨TheStart点点关注,收藏不迷路文章目录1.M
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摘要人类生活的水平不断提高是因为依靠着不断发展变革的信息化科技,从头到尾没有一件事情是可以脱离现代化的发展。科技改变了生活,同时也造就了多种多样的生活方式,有了“美团”我们可以足不出户吃便天下美食;有了“京东”我们可以享受到各种各样电子科技产品第一时间带来的快感;有了“淘宝”每逢四季我们可以第一时间感受到潮流的服装,这些都是科技的力量,也是科技给我们的生活带来的一种方式。中药销售一直是我们社会大家
- 镜子练习模板Day2
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让镜子成为你的好朋友,我们学习的仔细的看自己并超越旧的信念。看待镜中的自己的眼睛的时候,说这一句肯定句:[(自己的名字),我爱你,我真的、真的爱你]这一句话说多两遍,但这一句话很多人都不敢对自己说。因为每个人做事情对待自己的时候,都不是真正的爱自己。书上说至少给自己说100次/天,你没有看错,一天100次。这种做法叫做洗一下你的内心的潜意识,那一句讨厌自己的话语,慢慢的你就会爱自己了。我觉得自己讨
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在流量为王的时代,推客系统作为高效的营销裂变工具,正成为企业数字化转型的关键抓手。本文将结合实战案例,深度拆解推客系统小程序从0到1的开发全流程,涵盖需求分析、技术选型、核心功能实现及性能优化方案,为技术人提供可复用的开发思路。一、项目背景与需求剖析推客系统小程序旨在构建一个“用户推广-佣金结算-数据追踪”的闭环生态。某电商平台的实际需求中,需要实现多级分销机制、实时订单同步、智能佣金计算、可视化
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在社交电商蓬勃发展的今天,微信推客小程序成为商家快速引流、裂变获客的利器。如果你正计划开发这样一套系统,基于成熟源码进行二次开发是高效且经济的选择。下面分享核心开发思路与功能模块:一、系统核心功能模块1.用户裂变体系-多级分销:灵活配置1-3级分销关系(符合微信规范),通过parent_id字段记录上下级关系树-专属推广码:自动生成用户小程序码(调用wxacode.getUnlimited接口),
- 基于机器学习的超音速流场实时控制——Python/C++混合编程实战
莱歌数字
数字化转型#职场经验#结构热设计机器学习pythonc++
作者简介:科技自媒体优质创作者个人主页:莱歌数字-CSDN博客公众号:莱歌数字个人微信:yanshanYH211、985硕士,职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作,涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务,带领团队进行多个0-1的产品开发,并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
- 多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界
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多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界,从来不是只靠单一感官:眼睛看到画面,耳朵听到声音,皮肤感受到温度,嘴巴尝到味道,甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入,构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习(MultimodalLearning),正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天,我想跟大家聊聊:多模态学习为何重要?当前有哪些创新模型?如何
- 模拟多维物理过程与基于云的数值分析-AI云计算数值分析和代码验证
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高维输运与扩散方程,涵盖了严格的扩散极限、多维扩散理论、先进的数值和基于粒子的模拟方法,以及分数阶/电报式推广,为广泛的科学和工程领域中复杂输运现象的建模、分析和模拟提供了强大的工具。高维输运和扩散方程涵盖了输运方程的严格扩散极限、结合随机和偏微分方程工具的多维扩散理论、先进的数值和基于粒子的模拟方法、分数阶和电报式输运的推广,以及在地球物理和工程系统中的应用。这些框架为建模、分析和模拟许多科学和
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“为什么广告点击率高但转化率低""如何避免为竞品做嫁衣的无效流量""新品推广怎样快速找到高转化关键词""预算有限情况下如何精准分配广告支出""竞品ASIN投放到底该不该做"这些问题背后都指向同一个核心矛盾——你的广告流量正在被竞品截胡。本文将揭示这一现象的本质原因,并分享我们团队通过DeepBI实现ACOS大幅下降的实战经验。流量被劫持的背后是数据失焦在亚马逊这个封闭的生态系统中,广告投放本质上是
- 推客系统赋能商家:智能分佣 + 多级裂变 + 数据驱动的增长新范式
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在当下电商市场,流量获取成本日益攀升,竞争愈发激烈,商家们都在探寻更高效、更具性价比的运营模式。推客系统的出现,为商家带来了诸多变革,成为众多商家实现业务突破的有力助手。一、智能分佣,精准激励传统的营销推广方式,商家往往难以精准衡量投入产出比,大量资金可能耗费在无效曝光上。而推客系统的智能分佣模式,让商家的每一分投入都花在刀刃上。商家可以根据不同商品的利润空间、市场定位以及推广难度,灵活设置佣金比
- FlatBuffers(概念、原理及优势、在TS中的使用)
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TodoList100个小知识FlatBuffersJSON序列化反序列化
个人简介个人主页:前端杂货铺♂️学习方向:主攻前端方向,正逐渐往全干发展个人状态:研发工程师,现效力于中国工业软件事业人生格言:积跬步至千里,积小流成江海推荐学习:前端面试宝典100个小功能Vue2Vue3Vue2/3项目实战Node.js实战Three.js个人推广:每篇文章最下方都有加入方式,旨在交流学习&资源分享,快加入进来吧文章目录介绍在Vue中使用FlatBuffersFlatBuff
- 无铅压电陶瓷研究进展:技术突破与产业升级路径
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作者简介:科技自媒体优质创作者个人主页:莱歌数字-CSDN博客公众号:莱歌数字个人微信:yanshanYH211、985硕士,职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作,涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务,带领团队进行多个0-1的产品开发,并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
- “据《企业数字化转型白皮书》2024”),“行业调研显示”。 :文控版本混乱每年吞掉多少利润?
Ru_fang
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一、当文档成为“变形金刚”:版本混乱正在拖垮多少企业?在某科技公司的项目群里,一份名为“产品需求v3.0”的文档突然引发争议:开发部按“v3.0”推进功能,市场部却拿着“v2.5修订版”规划推广,而法务部存档的竟是“v2.0最终版”。一场因版本混乱引发的协作事故,让项目延期3周,直接损失超20万元——这并非个例。据调研数据显示,83%的企业曾因文控版本混乱导致:决策失误:依赖过时数据导致战略偏差;
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- 设计大佬都在用的5个Adobe神仙技巧,悄悄帮你重塑工作流
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哈喽,大家好!最近有机会深度体验了一下奥地利Blueskyy艺术学院的Adobe教育版全家桶,在研究和使用过程中,发现了不少有意思的东西,觉得非常有价值,忍不住想和大家分享一下。先简单聊聊这个订阅的感受吧:Firefly积分:这应该是我见过最慷慨的版本了,每周有1500点积分,对于我们这种经常需要AI辅助创作的设计师来说,简直是“无限弹药”。设备数量:官方支持4台设备激活。我个人设备没那么多(钱包
- 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
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?
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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
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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
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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
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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。
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- 系统负载剧变下的管控策略
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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。
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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
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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)
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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。