- huggingface/pytorch-image-models
GarryLau
ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析
科技互联人生
科技数码人工智能人工智能gpu算力硬件架构
智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析 自ChatGPT发布,科技界大模型竞赛如火如荼。数据成新生产要素,算力成新基础能源,大模型成新生产工具,“AI+”转型势不可挡。模型参数量突破万亿,对算力需求升级,超万卡集群成基建竞赛标配。超万卡集群缩短训练时间,加速迭代,助力市场趋势应对。在超万卡集群中,高效稳定地训练大模型面临双重挑战:确保集群算力最大化、网
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
pytorch人工智能python
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 如何训练LLM“思考”(像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析
果冻人工智能
AI员工人工智能chatgpt深度学习
2024年9月,OpenAI发布了它的o1模型,该模型基于大规模强化学习训练,赋予了它“高级推理”能力。不幸的是,他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而,今天,DeepSeek(一个AI研究实验室)成功复现了这种推理行为,并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中,我将讨论这一创新背后的关键思想,并描述它们在底层是如何运作的。一台会思考的笔记本电脑OpenAI的o1模型标志着训练大语言模
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- Python 算法交易秘籍(五)
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原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
- 2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行
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gpt大模型语言模型人工智能python
视频链接(1)3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(上)_哔哩哔哩_bilibili在本课程中,我们将带你下载并本地运行一个大模型,进行模型的微调训练等,视频播放量525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介,相关视频:3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(下),6.租赁GPU服务器并
- 解剖DeepSeek四把刀,一场深到源码,大到行业,细到人心盛宴
leluckys
AI大模型AI编程
在拆解DeepSeek源码后,会发现几个颠覆行业认知的真相。这个号称“用十分之一算力吊打GPT-4”的国产大模型,藏着令人拍案叫绝的工程智慧,却也暗藏致命软肋。第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸引开发者构建生态,又
- CSDN C知道接入DeepSeek-R1满血版,赋能开发者高效智能编程与问题解决
CSDN资讯
人工智能
CSDN宣布旗下C知道产品将接入深度求索(DeepSeek)人工智能大模型,通过植入“深度思考模式”,全面升级用户的AI搜索体验,重新定义智能编程场景。“CSDN积极整合行业顶尖技术能力,现已引入以DeepSeek为代表的推理大模型,并与C知道AI搜索产品深度融合,致力于为开发者提供更高效、更智能的技术解决方案与学习辅助工具,助力开发者提升效率、解决技术难题。”CSDN技术负责人表示,持续升级的A
- SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别
钟小宇
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SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别STF(SupervisedFine-Tuning)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是两种不同的模型训练方法,分别用于不同的阶段和目的。以下是它们的主要区别:1.方法概述STF(监督微调):定义:STF是指在已经预训练好的模型基础上,使用标注好的数据进一步训练模型,使其在特定任务上
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
默默科研仔
粉丝福利机器学习人工智能
标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- DeepSeek为什么超越了OpenAI
deepseek
DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
- DeepSeek的训练与优化流程
程序猿000001号
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DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构:实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB,支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线:基于大模型的语义去重算法,重复数据识别准确率99.6%创新应用对抗网络生成噪声数据,增强模型鲁棒性专利级数据质量评估体系(DQAS3.0)包含87个质量维度2.知识增强处理结
- 机器学习基本篇
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1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
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慧香一格
AI学习deepseek服务器AI
在本地部署大模型后,进行微调和训练以实现智能对话,通常需要按照以下步骤操作。以下是详细的指导内容:1.准备数据集在微调大模型之前,需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求:格式:通常使用JSONL(JSONLines)格式,每行包含一个训练样本。内容:数据应包含对话的上下文和目标输出,例如:{"context":"你好!今天天气不错。","response":"是的,天气很好,适合出去走走。
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
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监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 大模型AI应用安全与合规测试实战指南-模型层
测试匠心:技能精进·职场跃迁·面试赢家
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——如何为生成式AI构筑“防火墙”与“红绿灯”一、当大模型落地时,我们在担忧什么?2023年,某金融公司上线智能客服,因未过滤用户隐私数据,导致信用卡号泄露;某医疗AI在诊断建议中生成错误药物剂量,引发监管审查……大模型在释放巨大商业价值的同时,安全与合规问题已成悬顶之剑。核心痛点直击:黑盒失控:生成内容不可预测,传统规则引擎失效数据深渊:训练数据含敏感信息,清洗难度指数级上升合规迷宫:全球AI监
- AI赋能教育:深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】
和老莫一起学AI
人工智能语言模型产品经理ai自然语言处理大模型程序员
随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型的崛起,教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化,大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中,我们将基于一张完整的应用设计架构图,从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据,全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破,真正实现“AI赋能教育,重塑未来”。一、应用场景:从传统教育到
- 算法训练Day01 Leetcode704.二分查找
weixin_47284299
代码随想录训练营算法面试职场和发展python
0.学习资料来源题目链接:力扣https://leetcode.cn/problems/binary-search/文章讲解:代码随想录代码随想录PDF,代码随想录百度网盘,代码随想录知识星球,代码随想录八股文PDF,代码随想录刷题路线,代码随想录知识星球八股文https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE.
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文章目录数学建模基础训练-1:概念解析问题一:如何找到“概念”?问题二:如何全面理解概念的基础含义?问题三:如何深刻理解概念并作出创新点发掘?实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先,找到“概念”:其次,认识基础概念:第三,对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二:研究并给出
- InspireMusic - 阿里通义实验室开源音乐生成框架 支持音乐、歌曲、音频生成 本地一键整合包下载
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InspireMusic是阿里通义实验室开源的一个用于音乐生成的统一框架,旨在打造一个集音乐、歌曲及音频生成能力于一体的开源工具包,为研究者、开发者及音乐爱好者提供一个全面的创作平台。InspireMusic不仅为研究者和开发者提供了丰富的音乐/歌曲/音频生成模型的训练和调优工具,还为他们配备了高效的模型,以便优化生成效果。同时,这款工具包也大大降低了音乐创作的门槛,使得音乐爱好者能够通过简单的文
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果儿妈
闲杂iherb婴幼儿保健品营养补充DHA感冒
首先要提醒妈妈们要理性选择婴幼儿营养保健品/营养补充剂,根据需求合理补充,切勿为了补充而补充,过量反而不好。关键还是适量。说明产品名字最后面的括号是起止年龄段。W是周,M是月,T是岁,NB表示新生儿。没有明确结束年龄的用?表示。下面分常规类和顺势疗法类分别介绍。常规类(分6个月以下;6个月以上和两岁以上分别介绍适合营养补充剂)(一)6个月以下1、CarlsonLabs维生素D3滴剂(所有婴幼儿)(
- 驾培行业转战无人机飞手执照培训的优缺点分析及技术详解
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无人机技术无人机
驾培行业转战无人机飞手执照培训的优缺点分析及技术详解如下:优点1.行业经验丰富:驾培行业拥有丰富的教学和运营经验,能够迅速适应无人机飞手培训的市场需求。熟悉学员招收、管理和市场推广等环节,有助于快速开展无人机飞手培训业务。2.场地与设施优势:驾培场地通常较为宽敞,且部分场地可改造为无人机飞行训练场地,节省场地租赁成本。可利用现有设施进行无人机组装、调试和维修等实操培训。3.人力资源利用:驾培行业的
- Python:基于Scapy的深度包分析与网络攻击防御方案
Lethehong
Python在手bug溜走!码农的快乐你不懂~pythonscapysyndns
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI感谢这位博主提出的问题,如果在以后的文章中,大家有其他相关的问题,也可以积极的在评论区评论出来,博主我会的,我会积极的收纳问题,并及时的做出回应!目录1.环境准备2.基础流量捕获3.深度协议解析4.异常流量检测逻辑4.1SYNFlood检测4.2DNS放大攻击检测5.高级分析技术5.
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芝士AI吃鱼
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DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告一、技术范式的突破:从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括:低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练,DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10,同时保持性能可比甚至超越。例如,其训练成本仅558万美元,而OpenA
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
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>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**我的环境:语言环境:Python3.8编译器:JupyterLab深度学习环境:torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
- 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
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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
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。