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skywalk8163
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通过流重定向方式实现日志多路输出,设计为可扩展架构,支持动态添加多个输出目标(控制台、文件、调试窗口等)。其中C++方案更符合面向对象设计,而C方案则更轻量、更接近系统底层。C++实现(基于流缓冲区)基于标准库的std::streambuf实现流重定向通过MultiStreambuf类将数据分发到多个目标缓冲区支持控制台、文件和调试窗口(OutputDebugString)输出使用单例模式管理日志
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找了一圈尾巴
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前言作为曾借势Manus热度推出的开源项目,OpenManus常被称为“开源版Manus”,但需明确的是,其实际定位更接近Demo级实现。相比之下,Manus作为智能体领域的头部方案,不仅成为AIAgent榜单评估的标杆,更已形成成熟的商业化能力。尽管二者在产品成熟度上存在差距,但OpenManus的核心设计思想与Manus并无本质差异。对于希望理解多智能体框架构建逻辑的开发者而言,该项目的代码实
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React在移动端开发中的应用非常广泛,其独特的组件化开发模式和高效的性能使得它成为许多开发者的首选。一、React移动端开发概述React本身是一个用于构建用户界面的JavaScript库,它并不直接针对移动端或Web端,但由于其灵活性和高效性,被广泛应用于移动端开发中。特别是在结合ReactNative等框架时,React能够充分发挥其优势,为移动端应用提供接近原生的性能和体验。二、React
- python易错题
赴335
python开发语言
1.下列不属于IPO程序编写的方法是:(c)A:inputB:processC:programD:output程序的编写方法IPO指input(输入)、process(处理)、output(输出)2.下面哪个不是python的编程方式:(A)A:自然语言B:面向过程C:面向对象D:语句Python是目前最接近自然语言的编程语言,但是不属于自然语言3.关于Python2.x版本和Python3.x版
- 【华为od刷题(C++)】HJ60 查找组成一个偶数最接近的两个素数
m0_64866459
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我的代码:#include//用于输入输出操作(例如cin和cout)#include//用于动态数组操作,存储可能的质数对usingnamespacestd;//判断一个数字x是否是质数(素数)//质数是指只能被1和它本身整除的数boolisprime(intx){for(inti=2;i*i>even){//读取输入的偶数vectorvec;for(inti=2;i<=even/2;++i){
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元宇宙
专栏快接近尾声了。在之前的课程里,我们一直在用一个框架来概括元宇宙,那就是:元宇宙=立体互联网+价值互联网。这个公式可以帮助我们从宏观角度更好地理解元宇宙。当我们回归工作和生活,用更加个人化的角度来观察元宇宙时,我们可以换用另外一个等式:元宇宙=实体空间+数字空间。通过这个等式,我们可以看到,元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。这一讲的讨论分成两个部分。首先,我们来看看自己周围的数字化发展
- 【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1?
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是类别不平衡?二、为什么类别比例应接近1:1?2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡,梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题?4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景:银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果(未处理不平衡)6.4模型做了什么?6.5实际
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点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快一、什么是单元测试?单元测试是指,对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作,这里的最小可测试单元通常是指函数或者类;单元测试属于最严格的软件测试手段,是最接近代码底层实现的验证手段,可以在软件开发的早期以最小的成本保证局部代码的质量。另外,单元测试都以自动化的方式执行,所以在大量回归测试的场景下执行单元测
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字符串的模糊匹配方法介绍目录字符串的模糊匹配方法介绍一、编辑距离(LevenshteinDistance)复杂度分析二、Jaro-Winkler距离复杂度分析三、最长公共子序列(LCS)复杂度分析四、模糊搜索(FuzzySearch)复杂度分析五、正则表达式复杂度分析六、第三方库复杂度分析总结在日常开发和数据处理中,我们经常会遇到需要判断两个字符串是否“相似”或“接近”的场景,这时就需要用到字符串
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十一假期,本来想找一本书读一读。机缘巧合就找到了这本《交易时间》。这本书主要讲了上海证券交易系统在技术管理、架构设计、应用调优、切换部署、运行维护等方面的经验和教训。成书的时间大概是在2010年,交易系统的上线时间大概在2008年,聚现在已经接近十年了,但是书中介绍的很多开发时候的原则和思路放在今天来看也有很大的价值可以学习。同时,这也是一本介绍大型系统开发的简要过程的参考书目。本书涉及了不少的证
- window显示驱动开发—从 BGR8888 转换为 XR_BIAS
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windows图形显示驱动开发xr
例如,从BGR8888类型格式的转换(,DXGI_FORMAT_B8G8R8A8_UNORM)到XR_BIAS是无损的。显式选择比例因子510,用于在BGR8888类型格式与XR_BIAS之间提供完全不可逆的转换,而不会导致比例系数511所暗示的非线性跳跃接近0.5。核心设计原理无损转换条件BGR8888是8位/通道的归一化格式(值范围[0,1],步长1/255)。XR_BIAS的10位精度(范围
- Boltz-2:革命性生物分子模型,加速药物发现的新引擎
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在药物研发领域,预测蛋白质与其他分子间的结合强度(BindingAffinity)始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法(FEP)虽然精确,但计算成本极高,难以大规模应用。如今,Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型,其结合强度预测准确度接近FEP方法,却将速度提升了1000倍,成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
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斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
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A1153LLHLX-T(Allegro)产品解析与推广文案一、产品定位A1153LLHLX-T是AllegroMicroSystems推出的高灵敏度全极性霍尔效应开关,采用超薄SOT-23W封装(1mm厚度),专为低功耗位置检测和接近传感设计。其1.6V超低工作电压和1μA待机电流特性,使其成为电池供电物联网设备的理想选择。二、核心功能与参数特性参数/性能工作电压1.6V~3.5V(全球最低电压
- SharePlex for Oracle应用系统高可用和容灾方案
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第1章前言在企业信息化进程不断加快的今天,保持业务的连续性是企业用户进行数据存储时必须考虑的重要方面。灾难的出现可能导致生产停顿、客户满意度降低,减少企业的竞争力。如何安全、可靠、完整地保存数据,实现系统的灾难恢复是市场竞争的需要,更是进一步提高服务水平和改善服务质量、提升业务支撑能力的重要技术手段。“911”事件使大家更加谨慎地审视自己的应用系统。据有关数据表明,接近50%的公司需要关键业务24
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冒泡算法快速排序时间复杂度O(n^2)最坏/平均O(nlogn)平均,O(n^2)最坏空间复杂度O(1)O(logn)最好/O(n)最坏稳定性很稳定(元素顺序不变)不稳定(元素顺序可能改变)适用场景小规模数据或接近有序的数据大规模数据核心思想重复遍历,每轮都会把最大的元素移至末尾选择基准值,比基准值小的元素放左边,大的放右边代码实现对比1.冒泡排序publicstaticvoidbubbleSor
- SurveyForge:AI自动撰写综述论文的革命性工具,助力科研效率跃升
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在学术研究领域,综述论文(SurveyPaper)的撰写是一项耗时且复杂的任务,通常需要数周甚至数月的文献调研与内容整合。如今,上海人工智能实验室、复旦大学与上海交通大学联合开源的SurveyForge,通过创新的AI技术,将这一过程压缩至10分钟内,且生成质量接近人工水平,成为科研人员的得力助手。项目简介SurveyForge是一款基于大语言模型(LLM)的自动综述论文生成工具,专为计算机科学领
- 国产替代4644系列电源模块势登场
在全球供应链波动加剧及成本效益诉求提升的背景下,市场对高性能国产替代电源模块的需求持续攀升。当前,上海宸屿电子推出了GC4644N/GC4644T电源模块解决方案,该方案在性能参数上接近甚至超越进口4644系列产品,并在成本控制、供应链稳定性及本地化服务方面展现出显著优势。GC4644N/GC4644T是一款四通道独立4A降压型DC/DC微模块电源,专为嵌入式大电流场景设计。GC4644N采用BG
- 小数据量在paddleocrv4/5训练精度不高的原因探讨
问题:训练集有69张,验证集有48张,每张图的尺寸为2592*1396或接近这个尺寸,每张图约有50到60个目标,且每张图有较多的密集小目标,这些目标区域分别是一些文字或字母或数字。电脑配置显卡是2080ti,运行内存是32g,cpu是9700k。以上条件下,在pp-ocrv3上采用ch_pp_ocrv3_det_student.yml配置并采用ch_pp_ocrv3_det_distill_tr
- 规则书在自动驾驶中的作用
初学大模型
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我们应该知道自动驾驶的重要性,它对车辆的控制牵扯到车内人员安全,车外的人的安全(车外哪里的人都不安全,有人会问车能上树?现在车真能上树,车能进屋,哎车真能进屋)所以责任重大,而大模型不具备边界清晰的控制,所以我们必须用规则库来做最后的底线。规则库在plc中还在应用,来实现精准控制机器生产产品,使合格率很高,正因为有清晰的边界,致使机器操作精准,虽然自动辅助驾驶用大模型可以更接近人类的操作,但大模型
- 遗传算法的原理与实现示例
遗传算法是一种受生物进化理论启发的随机优化算法,其核心思想是模拟自然界中“物竞天择、适者生存”的进化过程,通过对候选解的迭代优化,找到问题的最优解。一、核心思想 遗传算法将优化问题的候选解视为生物群体中的“个体”,每个个体的“基因”对应解的参数。通过模拟生物进化中的选择、交叉、变异等过程,让群体中“适应性强”(即更接近最优解)的个体保留并繁衍,“适应性弱”的个体被淘汰,最终使群体逐渐逼近最优
- KNN(K-近邻算法)(上)--day05
扫把星133
机器学习python人工智能近邻算法算法
KNN(K-NearestNeighbors,K近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释:非参数化方法是指在统计学和机器学习中,不对数据分布做出严格假设(这些假设通常包括
- 《ORANGE’S:一个操作系统的实现》读书笔记(三十八)尾声(二)
这篇文章是尾声的第二部分,记录如何将Orange’S安装到硬盘上,并实现从硬盘启动。目录从硬盘引导编写硬盘引导扇区和硬盘版loader“安装”hdboot.bin和hdldr.bingrub小结从硬盘引导虽然我们的硬盘上已经有不少内容了,但到目前为止,我们的系统始终是从软盘启动的。下面我们要做的事情就是将Orange’S安装到硬盘上,并实现硬盘启动。我们先回忆一下从软盘启动的过程:BIOS将引导扇
- 小红书自动化操作:使用本地Chrome和User Data实现高效反检测
龙潜月七
自动化chromepython
小红书自动化操作:使用本地Chrome和UserData实现高效反检测在自动化操作社交媒体平台时,如何绕过反爬虫机制一直是个挑战。本文将介绍如何配置Selenium驱动本地Chrome浏览器,并利用UserData目录保留浏览器指纹,实现更接近真实用户的操作行为。为什么使用本地Chrome和UserData?传统的无头浏览器或默认配置的Selenium容易被网站识别为机器人,主要原因在于:浏览器指
- 强人工智能是否会诞生于现在的AI之中
一花·一叶
人工智能语言模型
为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
- 思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式
司南锤
LLM人工智能
引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答,到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现,再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT),AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架,不仅继承了链式思维的优势,更通过树状结构的探索和回溯机制,实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
- 2024年Python最全人脸检测实战高级:使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测
2401_84691757
程序员pythonopencv开发语言
然而,一旦人眨眼(右上),眼睛的纵横比就会急剧下降,接近于零。下图绘制了视频剪辑的眼睛纵横比随时间变化的图表。正如我们所看到的,眼睛纵横比是恒定的,然后迅速下降到接近零,然后再次增加,表明发生了一次眨眼。在下一节中,我们将学习如何使用面部标志、OpenCV、Python和dlib实现眨眼检测的眼睛纵横比。使用面部标志和OpenCV检测眨眼==============================
- 3516cv610的aiisp效果
张海森_168820
音视频
3516cv610的aiisp效果1.图像增强(AI+ISP协同)亮点:动态范围提升(AIHDR):比纯ISP的线性HDR更自然,减少鬼影;智能降噪(AINR):在低照/夜间噪点压制更干净,纹理保留好;颜色还原:色彩更接近人眼感知,尤其在人脸区域处理更出色;AI自动曝光/白平衡:识别场景特征(如人脸、车牌)优先调整曝光区域,实际效果更“智能”;适用场景:人脸识别入口、夜视监控、强背光场景示例提升前
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite