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- 基于文本特征的微博谣言检测
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随着社交媒体的普及,微博等平台成为了信息传播的重要渠道。然而,虚假信息和谣言的传播也带来了严重的社会问题。因此,自动化的谣言检测技术变得尤为重要。本文将介绍如何基于文本特征,使用深度学习模型(如LSTM、CNN)和传统机器学习模型(如SVM)来实现微博谣言检测,并对这些模型的性能进行比较。完整项目地址:基于文本特征的微博谣言检测1.项目概述本项目旨在通过分析微博文本内容,自动检测其中的谣言。系统通
- 【电影洗钱核心手段与产业链重构】
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电影产业的资本洗钱现象是金融操控与艺术创作交织的复杂产物,其运作机制往往隐藏在票房繁荣与制作成本的迷雾之下。结合多部影片案例及行业分析,这一资本游戏的深层逻辑可拆解如下:一、洗钱核心手段与产业链重构虚增制作成本与阴阳合同洗钱者通过夸大电影制作成本(如特效、演员片酬、场地租赁等非透明支出),将非法资金转化为合法收入。例如,实际投资1000万的电影虚报为1亿,差额部分通过虚假合同转移至境外账户。演员天
- css伪类选择器第二章
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一、css伪类选择器选中特殊状态元素,这个状态不是我们自己手动定义的css或者id等等,是我们看不到的。一般使用格式为元素:(冒号)属性方式如何理解“伪”?—虚假的,不是真的。如何理解“伪类”?—像类(class),但不是类,是元素的一种特殊状态。1.1伪类基本概念代码示例a标签伪类基本概念/*选中的是没有访问过的a元素的颜色*/a:link{color:green;}/*访问过的a元素展示的颜色
- GPT-4.5震撼登场,AI世界再掀波澜!(3)
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GPT-4.5震撼登场,AI世界再掀波澜!GPT-4.5震撼登场,AI世界再掀波澜!(2)(一)伦理困境:如何抉择GPT-4.5的强大功能在为我们带来诸多便利的同时,也引发了一系列深刻的伦理问题,这些问题犹如高悬的达摩克利斯之剑,时刻警示着我们在追求技术进步的道路上要保持清醒的头脑和谨慎的态度。虚假信息传播是GPT-4.5面临的一大严峻挑战。由于其强大的语言生成能力,它能够以假乱真地生成各类虚假新
- 短剧APP遭遇DDoS攻击的解决方法
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随着短剧应用的普及和用户量的激增,网络安全问题也逐渐成为焦点。DDoS(分布式拒绝服务)攻击是一种常见的网络攻击形式,旨在通过大量虚假流量使目标服务瘫痪。对于短剧APP来说,遭遇DDoS攻击可能导致服务中断、用户流失和品牌信誉受损。以下是应对DDoS攻击的有效解决方法:使用DDoS防护服务最直接和有效的方式是借助专业的DDoS防护服务。这些服务提供商通过分布式的防御系统能够快速检测并拦截恶意流量,
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近年来深度合成技术迅猛发展的背后,“真实”和“虚假”的界限愈发难以分辨,技术滥用和恶意应用已经引发了一系列风险。随着技术的快速发展,党和国家高度重视深度合成技术的治理工作,先后发布了《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》,旨在加强互联网信息服务深度合成管理,促进深度合成服务健康发展,防范相关安全风险。中国信息通信研究院持续跟进深度合成技术及其应用的发展态势,自201
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分类目录:《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章:基础知识快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatMod
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- 复杂脑网络之图论参数计算(BCT工具包)
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以下内容一定漏洞百出[求饶.jpg]...作为渣渣小白,一点一点摸索怎么使用BCT工具包,目前只会计算几个参数,原理神马的也没太明白呢。接下来的任务就是从原理公式入手,再对逐个参数的计算代码进行理解...所以内容会不断改进和补充。有错误请尽管指出,感谢~一、计算聚类系数、特征路径长度、小世界参数大概思路:功能连接矩阵--->去除虚假连接的矩阵--->加权矩阵--->计算图论参数1.功能连接矩阵--
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一、AI生成内容带来的核心挑战信息真实性危机斯坦福研究显示,AI生成虚假信息的速度是人类创作的6倍,如近期AI伪造的"拜登紧急状态"语音导致金融市场波动医疗领域已出现AI生成的伪科学内容,某健康论坛中23%的"患者经验分享"被证实为AI虚构数据质量劣化Google索引数据显示,2023年新网页中38%为AI生成,其中重复率高达57%学术领域发现,arXiv预印本平台AI代写论文占比已达12%,引发
- 多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221
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多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221采用Level2逐笔成交与逐笔委托的详细记录,这种毫秒级别的数据能揭露众多关键信息,如庄家意图、虚假交易,使所有交易行为透明化。这对交易大师分析主力习性大有裨益,对人工智能进行机器学习也非常合适,数据量大且精确。以下是今日根据Level2逐笔成交与委托数据观察到的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载链接:https:
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a股股票高频行情数据逐笔分析历史数据下载20250221基于Level2的逐笔成交和逐笔委托数据,这种毫秒级别的记录能分析出许多关键信息,如庄家意图、虚假动作,使所有交易行为暴露在阳光下。这对交易大师分析主力习性非常有帮助,对人工智能的学习也极具意义,数据量大且精准。以下是今日Level2逐笔成交与委托数据分析的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载链接:https://pan.bai
- 提高百度权重有什么用?百度真的也有PR值
shin168688
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广州网站优化Highallxy给大家讲述提高百度权重有什么用,百度到底有没有PR值吗?虚假的网站权重?怎么说起呢?其实网站权重可以说是一个实际存在但是根本没有量化的一个数据指标。因为很容易做出虚假权重,另外做一个假的网站权重对网站至少在交换链接方面的话可以起到一定的帮助。如果要说网站权重,就要先从Google上面说起。Google的PageRank,以前是每三个月更新一次,不过这个PageRank
- 网络安全-攻击流程-传输层
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传输层攻击主要针对OSI模型的第四层,涉及TCP和UDP协议的安全漏洞。以下是常见攻击类型及其流程,以及防御措施:1.SYN洪水攻击(TCP半连接攻击)攻击流程:目标选择:确定目标服务器的IP地址和开放端口。伪造请求:攻击者伪造大量虚假源IP地址,向目标发送TCPSYN包。资源消耗:服务器为每个SYN分配资源(如连接表条目),并回复SYN-ACK包到伪造IP。连接未完成:因伪造IP无响应,服务器持
- 基于PyTorch的生成对抗网络入门(5)——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络(CGAN)超详解
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目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6测试生成器的生成效果一、案例描述本文介绍利用条件生成对抗网络(CGAN)进行手写数字生成。比如说,要求生成不同的,但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集
- 今日AI和商界事件(2025-02-07)
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今日AI领域的相关事件包括但不限于以下几个方面:一、政策与监管美国众议员推动禁止政府设备使用中国AI应用DeepSeek:美国众议院两名来自两党的议员提议立法,禁止联邦政府设备使用中国人工智能应用DeepSeek,理由是中国政府可能利用该应用进行监视和散布虚假信息。这一事件反映了地缘政治紧张背景下,各国在关键技术领域对自主性和安全性的重视。二、行业动态与发展OpenAI推进“星际之门”项目:Ope
- a股股票高频行情数据逐笔分析历史数据下载20250205
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a股股票高频行情数据逐笔分析历史数据下载20250205基于Level2的逐笔成交和逐笔委托数据,这种毫秒级别的记录能分析出许多关键信息,如庄家意图、虚假动作,使所有交易行为暴露在阳光下。这对交易大师分析主力习性非常有帮助,对人工智能的学习也极具意义,数据量大且精准。以下是今日Level2逐笔成交与委托数据分析的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载链接:https://pan.bai
- Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载:20250127
银河金融数据库
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Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载采用Level2逐笔成交与逐笔委托的详细记录,这种毫秒级别的数据能揭露众多关键信息,如庄家意图、虚假交易,使所有交易行为透明化。这对交易大师分析主力习性大有裨益,对人工智能进行机器学习也非常合适,数据量大且精确。以下是今日根据Level2逐笔成交与委托数据观察到的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载https://pan.baidu.com/s
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- 区块链技术:Facebook 重塑社交媒体信任的新篇章
ClonBrowser
Facebook区块链facebook媒体
在这个信息爆炸的时代,社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。然而,随着社交平台的快速发展,隐私泄露、数据滥用和虚假信息等问题也日益凸显。这些问题的核心在于传统社交媒体依赖于中心化服务器存储和管理用户数据,这种模式使得平台拥有对用户信息的完全控制权,难以建立真正公平、透明的信任机制。为了解决这些问题,Facebook(现更名为Meta)等科技巨头开始探索区块链技术,以期重新定义社交媒体的信任机
- JUC并发编程 常用锁 三个辅助类的使用
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JUC并发编程就是多线程的进阶版,所以很多多线程没写到的会在这里写到目录并发和并行的区别Lock锁公平锁和非公平锁Lock锁使用复习synchronized锁和lock锁区别防止虚假唤醒的方法conditioncondition实现生产者消费者condition实现指定唤醒Callable的简单调用常用的三个辅助类CountDownLatch(减法计数器)CyclicBarrier(加法计数器)S
- 机器学习算法-逻辑回归
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机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法(略)2.线性回归(略)3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的练习。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2逻辑回归的原理2.1输入$$h(w)=w_
- 给你三妙计,有效防范开户滥用
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我们有关开户滥用的文章已经写到第三篇了。在第一篇里,我们介绍了开户滥用是什么,讨论了它在六个行业中的不同表现形式,并探讨了这些账户如何在更广泛的欺诈计划中被重复使用;第二篇,则解释了欺诈者在具体的实施方面是如何滥用开户服务的。本篇作为最后的收尾,将介绍企业该如何防御并保护自己免受此类攻击。开户滥用到底是什么?开户滥用是一种类型的攻击,网络犯罪分子借此通过创建虚假账户或档案来实施金融欺诈、身份盗用或
- Causal Inference for Leveraging Image-TextMatching Bias in Multi-Modal Fake NewsDetection
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https://ieeexplore.ieee.org/document/9996587https://ieeexplore.ieee.org/document/99965871.概述社交媒体的快速发展为虚假新闻的产生和传播提供了便捷渠道,并带来了诸多不良后果。为了减轻虚假新闻的负面影响,自动化的虚假新闻检测变得尤为重要。随着多媒体技术的发展,社交媒体上的新闻不仅限于文本内容,还逐步转变为包含图像
- 因果关系推断与机器学习
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因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因,即因果关系X→Y存在,当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况:X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况,我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
- DeepSeek 公开新的模型权重
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DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- Level2逐笔成交逐笔委托毫秒记录:今日分享优质股票数据20250122
2401_89140926
python金融数据库大数据
逐笔委托逐笔成交下载链接:https://pan.baidu.com/s/1WP6eGLip3gAbt7yFKg4XqA?pwd=7qtx提取码:7qtxLevel2逐笔成交逐笔委托数据分享下载通过Level2逐笔成交和逐笔委托这种每一笔的毫秒级别的数据可以分析出很多有用的点,包括主力意图,虚假动作,让任何操作无所遁形。适合交易大师来分析主力规律,也适合人工智能领域的机器学习,数据量大且精准。以下
- 作为一名Flutter开发,我骗老板我会前端,她竟然要给我升职加薪
星释
FlutterWeb实战前端flutter
起始那天,办公室的气氛突然凝固,老板把我叫进她的办公室,眼中带着期待,问:“你会前端吗?”这句话简单,但我知道背后暗藏玄机。我愣了一下,脑海一片空白,内心像是被投进了一颗巨石,掀起层层涟漪。我呢喃了一声:“会一点。”然而,这话对我来说却显得虚假。毕竟,我只是一个App开发,至于前端,我完全不知。老板的眼睛立刻亮了起来,笑容灿烂:“那太好了!公司现在缺前端,你顶上吧!”她笑着拍了拍我的肩膀,转身离开
- 郑轻oj题解1061——1070
H-Jasmine
算法数据结构c语言
hello啊大家!!让我们继续快乐地刷题吧!!!加油!!!分享给大家一句我喜欢的话【因为瑕疵鲜活好过虚假完美】1061——顺序输出各位数字#includeintmain(){intn;inth;scanf("%d",&n);h=1;while(n/(h*10)>0){h*=10;}while(h>0){printf("%d",n/h);n=n%h;h=h/10;}return0;}1062——最大
- 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
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
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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。
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。