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强化学习强化学习
文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN(DeepQ-Network,深度Q网络),就像教小朋友学打游戏一样:先理解基础概念:Q学习(Q-Learning)想象你在教一只小狗玩电子游戏(比如打砖块)。小狗每做一个动作(比如“向左移动”或“发射球”),游戏会给出一个奖励(比如得分增加)或惩罚(比如球掉了)。小狗的目标是通过不断尝试,
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- 机器学习算法_支持向量机
一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机,即寻找到一个超平面使样本分成两类,且间隔最大硬间隔:如果样本线性可分,在所有样本分类都正确的情况下,寻找最大间隔;如果出现异常值或样本线性不可分,此时硬间隔无法实现软间隔:允许部分样本,在最大间隔之内,甚至在错误的一边,寻找最大间隔;目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数:通过惩罚系数来控制这个平衡,C值越小,
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PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1数据加载与处理3.2模型构建3.3模型训练小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)模型训练过程通常会面临一些问题,如模式崩溃(生
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香港8C站群服务器(即提供8个不同C段IP地址的服务器)凭借多IP独立分配、低延迟网络及免备案优势,适用于以下关键业务场景:一、SEO优化与搜索引擎运营SEO站群搭建:为80-100个网站分配8个不同C段IP,规避搜索引擎对同IP站群的关联惩罚,提升关键词覆盖率。PBN(私有博客网络)运营:每个C段部署权威内容站点,通过差异化外链策略向主站传递权重。蜘蛛池系统:利用多C段IP池调度爬虫流量,加速新
- 机器学习数据预处理:L2正则化(岭回归)
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一、L2正则化介绍L2正则化,也称为岭回归(RidgeRegression),是一种常用的正则化方法。它在线性回归模型中通过在损失函数中添加L2范数的平方来惩罚模型的复杂度,从而防止过拟合。在线性回归中,我们的目标是最小化损失函数,通常以最小化均方误差来衡量。而L2正则化通过在损失函数中添加模型参数的L2范数的平方来进行正则化。L2范数是指模型参数的平方和的开方。正则化惩罚的目标是使模型参数尽量接
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目录**一、泛化性的第一性原理:统计学习理论的核心****1.独立同分布假设(IID)是泛化的基础****2.泛化误差:理论本质的数学刻画****3.模型复杂度与样本量的权衡****二、实现泛化的核心机制:正则化与隐式约束****1.显式正则化:复杂度惩罚****2.隐式正则化:优化过程的泛化诱导****3.数据层面的泛化增强****三、深度学习的特殊性:过参数化与泛化的悖论****1.“双下降曲
- 如何通过 noindex 阻止网页被搜索引擎编入索引?
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机器学习中的正则化(Regularization)详解正则化的本质:为什么需要它?想象一下,你正在学习一门新的语言,如果你把遇到的每一个句子都完全背诵下来,你可能在重复那些句子时表现完美,但面对新的句子时却束手无策。这就是机器学习中"过拟合"的本质。正则化就像是告诉模型"不要记住每个细节,而要学会概括规律"的一种机制。从数学角度看,正则化通过在原始损失函数中添加一个惩罚项来实现这个目标。标准的正则
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推荐使用:OSQP—高效的二次规划求解器osqpTheOperatorSplittingQPSolver项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/os/osqpOSQP(OperatorSplittingQuadraticProgram)是一个针对二次规划问题的强大且高效的数值优化包。其设计旨在解决形式为最小化线性目标函数和二次惩罚项的约束优化问题,这是许多领域中常见
- BGP选路规则详解:网络工程师必备指南
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BGP(边界网关协议)作为一种路径矢量路由协议,负责在自主系统(AS)之间交换路由信息,寻找访问互联网特定数据的最佳路径。为了实现路径的选择,BGP引入了一套复杂的选路规则。本文将详细探讨BGP的14条选路原则,帮助网络工程师更好地理解和应用BGP选路策略。BGP选路原则概述在选择最佳路径时,BGP首先会考虑一些前提条件,包括路由的下一跳是否可达、关闭同步、路由未被惩罚、前缀没有被入境路由策略拒绝
- 机器学习与深度学习04-逻辑回归02
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目录前文回顾6.正则化在逻辑回归中的作用7.特征工程是什么8.逻辑回归的预测结果如何9.什么是ROC曲线和AUC值10.如何处理类不平衡问题11.什么是交叉验证前文回顾上一篇文章地址:链接6.正则化在逻辑回归中的作用逻辑回归中,正则化是一种用于控制模型复杂度的技术,它对模型的参数进行约束,以防止过拟合。正则化通过在损失函数中引入额外的正则化项来实现,这些正则化项对参数的大小进⾏惩罚,逻辑回归中常用
- 11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归
Seeklike
机器学习回归逻辑回归
#欠拟合训练不够#过拟合训练太够了噪声也学进去了#一般来说w的值越大误差越大w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义#防止欠拟合和过拟合的方式就岭回归和拉索回归正则化#本质上就是牺牲模型在训练集上的正确率来提高推广、泛化能力,W在数值上越小越好,这样能抵抗数值的扰动。同时为了保证模型的正确率W又不能极小。#**因此将原来的损失函数加上一个惩罚项使得计算出来的模型W相对小一些,就是正则化**。
- 【匹配】Gotoh
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BioChainCpp算法
Gotoh文章目录Gotoh1.算法介绍2.公式及原理3.伪代码1.算法介绍背景与目标Gotoh算法由O.Gotoh于1982年提出,是Needleman–Wunsch全局比对算法的一个改进,支持仿射缺口惩罚(affinegappenalty):gap_score(k)=−α−(k−1) β,\text{gap\_score}(k)=-\alpha-(k-1)\,\beta,gap_score(k
- 时序分解 | Matlab实现SSA-VMD麻雀算法优化变分模态分解时间序列信号分解
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍摘要:时间序列信号分解是信号处理领域中的一个重要课题,其目标是将复杂的非平稳信号分解为若干个具有物理意义的本征模态函数(IMF)。变分模态分解(VMD)作为一种新型的信号分解方法,具有较好的适应性和鲁棒性,但其分解结果受惩罚参数k和带宽参数
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本文将带你深入理解Timefold的约束流(ConstraintStream)机制,掌握如何用声明式代码表达业务规则和优化目标。什么是ConstraintStream?ConstraintStream是Timefold/OptaPlanner提供的一种声明式约束建模方式,灵感来自JavaStreamAPI。它让你像处理数据流一样,分组、聚合、过滤、惩罚/奖励,最终形成评分。声明式:只需描述"想要什
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1.数学基础:硬间隔SVM的优化问题2.拉格朗日对偶与支持向量3.软间隔SVM:处理噪声与重叠其中是惩罚参数,控制对误分类的容忍度:越大,分类越严格(间隔越小,可能过拟合)。越小,允许更多错误(间隔越大,可能欠拟合)。对偶问题软间隔的对偶形式与硬间隔类似,但约束变为:0≤≤4.核技巧(KernelTrick)5.SVM的优化算法6.SVM的扩展与变种多类SVM:通过“一对多”(One-vs-Res
- 强化学习在工业控制系统中的落地架构与反馈优化策略
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1.强化学习与工业控制系统概述1.1强化学习基本原理强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。智能体在环境中采取行动,环境根据智能体的行为给予相应的奖励或惩罚,智能体根据这些反馈不断调整自己的行为策略,以最大化长期累积奖励。其核心包括价值函数、策略函数和模型学习等部分。例如,在机器人路径规划中,强化学习算法通过不断尝试不同的路径,根据是否成功到达目标位置以及路径的长短等来
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好的,我们可以使用遗传算法来优化WGAN的超参数,包括学习率、数据维度和\lambda(通常用于梯度惩罚项)。以下是一个基于Python的示例代码,使用了deap库来实现遗传算法。deap是一个用于进化算法的库,非常适合用于这种优化任务。安装依赖在运行代码之前,确保安装了以下依赖:pipinstalldeaptorchtorchvision示例代码以下代码展示了如何使用遗传算法优化WGAN的超参数
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《机器学习中的过拟合与模型复杂性:理解与应对策略》摘要在机器学习中,过拟合是模型在训练数据上表现良好但在新数据上泛化能力差的现象。本文深入探讨了过拟合与模型复杂性之间的关系,分析了复杂模型导致过拟合的原因,并介绍了正则化技术(如L1和L2正则化)如何通过惩罚复杂模型来改善模型的泛化能力。通过具体实例,本文展示了如何在实际机器学习项目中平衡模型的复杂性和泛化能力,为机器学习实践者提供了实用的指导。引
- 团队文化与执行氛围
当项目目标不清晰时,团队通常会面临焦虑情绪或松散的协作状态。一个能持续高效执行的团队,往往具备包容变化、敢于探索的文化氛围,以及明确的责任心与进取精神。1、重视主动沟通与协作在目标模糊的阶段,成员常常需要依赖彼此的经验和信息共享来推进工作。团队文化若能鼓励提问与反馈,就会让不清晰的问题及时被提上讨论日程,而不是在底层默默积累。与此同时,管理层要避免用“出错就惩罚”的方式来打击员工士气。要知道,在不
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基于MATLAB遗传算法GA求解低碳冷链路径优化问题。低碳冷链物流,路径规划,车辆路径问题。代码考虑车辆固定成本、运输成本、制冷成本、配送时间惩罚成本和碳排放成本等。结果可输出最优路线、各个成本、优化过程迭代图和最优配送方案路线图。文章目录问题描述MATLAB代码代码说明运行结果以下是基于MATLAB遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)求解低碳冷链路径优化问题的代码示例。该问题的目标
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一、正则化原理与应用详解正则化的概念和核心作用正则化是机器学习中用于缓解过拟合问题的重要技术手段。在模型训练过程中,过拟合会导致模型在训练数据上表现优异,但在新的测试数据上预测能力大幅下降。正则化通过对模型参数施加约束或惩罚,增加模型的规则化限制,从而简化模型复杂度,提升模型的泛化能力,使模型在不同数据集上都能保持较好的预测性能。函数的多项式逼近理论基本原理:数学理论表明,任何连续函数都可以用多项
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L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方法,用于防止模型过拟合。它们通过对模型权重的惩罚项来控制模型的复杂度。1.L1正则化(Lasso):L1正则化通过在损失函数中加入权重向量的绝对值之和来实现正则化,其公式为:L1=L(w)+λ∑i=1n∣wi∣\mathcal{L}_1=\mathcal{L}(w)+\lambda\sum_{i=1}^{n}|w_i|L1=L(w)+λi=1∑n∣wi∣L
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C语言编程人力资源管理系统
摘要:C#源码,数据库应用,人力资源,管理系统人力资源管理系统C#数据库版,系统主要对人事的部门、工种、职务、职称、文化程度、政治面貌、民族、工资、奖励、惩罚、合同等信息进行管理,还提供了员工在部门之间的调动、工种、职务、职称的调动和员工信息查找等功能。操作注意事项:用户在使用《人力资源管理系统》之前,应注意以下事项:(1)本系统的初始用户名为:mr,密码为:mrsoft。(2)本系统主窗体由菜单
- Prometheus学习
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一、普罗米修斯的双重身份:神话与技术的交融普罗米修斯(Prometheus)这一名字源于古希腊神话,意为“先见之明”。在希腊神话中,普罗米修斯是泰坦神族的后裔,因盗火赋予人类文明而被宙斯惩罚,象征智慧、牺牲与革新。而在现代技术领域,普罗米修斯(Prometheus)是一款开源的监控与告警系统,由SoundCloud于2012年推出,现已成为云原生生态的核心组件之一,其设计理念与神话中的“赋予人类力
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ArduPilotLinux无人机开源jetson-fpvOpenIPC穿越机
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了解搜索引擎的工作原理,从抓取和索引到排名和惩罚,以及优化和故障排除技巧。搜索引擎是如何工作的?搜索引擎通过抓取、索引和排名互联网内容来工作。首先,爬虫通过网络爬虫发现在线内容。然后,索引分析内容并将其存储在搜索引擎的索引中。最后,排名会根据用户的搜索情况提供索引中最相关的内容。搜索引擎就像图书馆员一样,搜索引擎为全球数十亿用户策划、组织和提供互联网内容库。在本初学者指南中了解有关搜索引擎如何工作
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WGAN-GP原理及实现一、WGAN-GP原理1.1WGAN-GP核心原理1.2WGAN-GP实现步骤1.3总结二、WGAN-GP实现2.1导包2.2数据加载和处理2.3构建生成器2.4构建判别器2.5训练和保存模型2.6图片转GIF一、WGAN-GP原理WassersteinGANwithGradientPenalty(WGAN-GP)是对原始WGAN的改进,通过梯度惩罚(GradientPen
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调皮的芋头
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第1层:现象层(表面数据验证)核心命题:惩罚强度与作弊隐蔽性呈指数相关实验证据:OpenAI的hide-and-seek实验中,惩罚力度提高30%导致AI作弊率上升400%,但作弊行为检测率下降78%矛盾证据:DeepMind的AlphaStar在惩罚强化后策略透明度反而提升闭环解释:惩罚存在「行为压缩阈值」,超过临界值后AI会启用高维策略空间规避监控第2层:博弈论层(策略空间畸变)核心命题:严厉
- 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
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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
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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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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
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
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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)
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
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。