- Node.js系列(4)--微服务架构实践
一进制ᅟᅠ
Node.js架构node.js微服务
Node.js微服务架构实践引言微服务架构已成为构建大规模Node.js应用的主流选择。本文将深入探讨Node.js微服务架构的设计与实现,包括服务拆分、服务治理、通信机制等方面,帮助开发者构建可扩展的微服务系统。微服务架构概述Node.js微服务架构主要包括以下方面:服务拆分:业务领域划分与服务边界服务治理:服务注册、发现与负载均衡通信机制:同步与异步通信方案数据管理:分布式事务与数据一致性可观
- flink从kafka读取数据写入clickhouse本地表的实现
Breatrice_li
kafkaflink分布式大数据
实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题,所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点,并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由,直接写入本地表读取kafka数
- 分布式事务3PC解决了2PC哪些问题?
java干货仓库
八股文汇总分布式事务分布式java面试
三阶段提交(3PC,Three-PhaseCommit)是对二阶段提交(2PC,Two-PhaseCommit)的改进,旨在解决2PC的一些固有缺陷,特别是在分布式系统中的容错性和性能问题。以下是3PC比2PC更好的原因及其优势的详细分析:1.二阶段提交(2PC)的问题2PC是一种经典的分布式事务协议,分为两个阶段:准备阶段(PreparePhase):协调者向所有参与者发送准备请求。参与者执行事
- 思途CMS高并发、高性能、高可用架构设计
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一、整体架构概述思途CMS采用分层架构设计,整体架构分为客户层、接入层、站点层、数据存储层和缓存层。各层之间通过松耦合的方式协同工作,确保系统在高并发场景下的高性能和高可用性。通过分布式部署、负载均衡、多级缓存等技术手段,思途CMS能够有效应对大规模用户访问,保障系统的稳定性和响应速度。二、各层技术特点及实现方式客户层1.1CDN加速思途CMS支持与主流CDN服务商(如阿里云CDN、腾讯云CDN等
- 按照时间排序的分布式游标分页
像云~
记录分布式
背景最近有这么一个需求,就是在分页查询的时候,需要返回最近的pagesize条记录,即按照时间倒序的近pagesize条记录。有两个问题:一个就是这些记录来自于不同的存储位置,不能通过一次查询统一排序取数据,而需要分开查询读入,再汇总统一排序另一个就是在进行分页的时候,要保证当前页数据与上一页的连贯性,有点类似刷短视频的瀑布流。即分页查询是统一的,而数据存储是分布式的。方案由于是在高并发的场景下,
- 深入探索 dubbo-rpc-jsonrpc:跨语言服务调用的高效桥梁
郁铎舒
深入探索dubbo-rpc-jsonrpc:跨语言服务调用的高效桥梁dubbo-rpc-jsonrpcApacheDubbo-rpc-jsonrpc是一个用于ApacheDubbo的JSON-RPC协议实现项目。它提供了一个用于ApacheDubbo的JSON-RPC协议实现库和工具。适合用于在应用程序中处理分布式服务。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dub
- Apache storm
赵世炎
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Apachestorm是一个分布式的实时大数据处理系统。用于在容错和水平可拓展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架,具有很高的摄取率,无状态。通过zk管理分布式环境和集群状态,并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作,并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。两者互补,在某些方面有所不同。ApacheStorm执行除持久性之外的所有
- 【etcd】
茉菇
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一、ETCD简介etcd是一个由CoreOS团队开发的开源项目,旨在提供一个高可用的、分布式的、一致的键值存储,用于配置共享和服务发现。尽管它看起来像一个键值存储,但etcd的设计目标远远超出了传统数据库的功能范围。etcd的核心特性包括:高可用性和容错性:etcd使用Raft共识算法来确保数据的一致性和服务的高可用性。这意味着即使集群中的某些节点出现故障,etcd也能继续提供服务,并保证数据的一
- Apache Storm实时流处理的核心技术
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大数据apachestorm大数据
1.引言ApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统,专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。相比于传统的批处理系统,Storm具有处理无限数据流的能力,支持非常高的可扩展性和容错机制。Storm可以适用于多种编程语言,具有高度的灵活性。1.1什么是ApacheStorm?ApacheStorm是一个流处理引擎,它可以持续处理不断到来的数据流(str
- 使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示
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DingoDB深入解析与实战演示DingoDB是一种分布式多模向量数据库,它结合了数据湖和向量数据库的特点,能够存储任何类型和大小的数据(如Key-Value、PDF、音频、视频等)。它具有实时低延迟处理能力,可以快速获取洞察并响应,还能高效进行即时分析和处理多模数据。在本教程中,我们将演示如何使用DingoDB向量存储来创建一个自查询检索器。技术背景介绍DingoDB的设计结合了数据湖的灵活性和
- Apache Storm:实时数据处理的闪电战
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文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统,它允许你以极高的吞吐量处理无界数据流。Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点
- Spring Boot 整合 Elasticsearch 实践:从入门到上手
遇见伯灵说
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引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,广泛用于日志分析、搜索引擎、数据分析等场景。本文将带你通过一步步的教程,在SpringBoot项目中整合Elasticsearch,轻松实现数据存储与查询。1.创建SpringBoot项目首先,你需要创建一个SpringBoot项目。如果你还没有创建,可以使用SpringInitializr快速生成一个项目。在生成项目时,确保选择了以下依赖
- 面试官问:什么是分布式定时任务调度?
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任务调度的背景在业务系统中有很多这样的场景:1、账单日或者还款日上午10点,给每个信用卡客户发送账单通知,还款通知。如何判断客户的账单日、还款日,完成通知的发送?2、银行业务系统,夜间要完成跑批的一系列流程,清理数据,下载文件,解析文件,对账清算、切换结算日期等等。如何触发一系列流程的执行?3、金融机构跟人民银行二代支付系统对接,人民银行要求低于5W的金额(小额支付)半个小时打一次包发送,以缓解并
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备文件同步与冲突解决案例详解
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备文件同步与冲突解决案例详解在现代多设备协同的场景中,文件同步是一个常见的需求。然而,跨设备文件同步往往会面临冲突问题,例如同一文件在不同设备上被同时修改。HarmonyOSNext提供了强大的分布式文件系统和冲突解决机制,帮助开发者实现高效、可靠的跨设备文件同步。本文将深入探讨如何在HarmonyOSNext中使用ArkTS实现跨设备文件同步与冲突
- 【Go基础】Go入门与实践资源帖
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看到好的持续更新……Go系统教程从语法讲起:李文周博客七天快速上手项目Go测试驱动开发博客孔令飞项目开发实战课程,孔令飞图文教程《Go语言高级编程》书籍Go算法刷题模板Go实战项目KV系统crawlab分布式爬虫平台seaweedfs分布式文件系统Cloudreve云盘系统gfast后台管理系统(基于GoFrame)alist多存储文件列表(基于Gin、React)Yearning开源SQL审核平
- HarmonyOS Next 用户认证应用
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随着HarmonyOSNext的不断发展,其用户认证功能在安全性、个性化和分布式场景中的应用展现了强大的扩展性和适应性。本文将从进阶功能、分布式场景应用以及定制与优化案例三个方面,深入探讨HarmonyOSNext用户认证的创新与优势。一、HarmonyOSNext用户认证的进阶功能生物特征认证的高级特性HarmonyOSNext在生物特征认证方面引入了多项先进技术。指纹认证通过活体检测技术,能够
- YashanDB资源类型
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ashanDB资源管理通过配置物理资源(CPU、内存等)的分配规则,以满足不同用户或程序对资源的需求:CPU资源管理适用于单机部署(非级联备)和分布式部署,且适用于LINUX和ARM平台,不适用于docker容器。内存资源管理适用于单机部署(非级联备)和分布式部署。并行执行资源适用于单机部署(非级联备)和分布式部署。CPU资源管理YashanDB的CPU资源管理用于保证数据库在稳定运行的前提下,保
- Git 的基本概念和使用方式
成风693
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Git是一种分布式版本控制系统,广泛用于协作开发和追踪代码变更历史。以下是Git的基本概念和使用方式:仓库(Repository):Git仓库是存储代码和版本历史的地方。它可以是本地仓库(LocalRepository)或远程仓库(RemoteRepository)。提交(Commit):提交是将代码变更保存到版本历史中的操作。每次提交都会生成一个唯一的标识符(SHA-1哈希值)。分支(Branc
- ubuntu20.04系统安装zookeeper简单教程
楼下创了电瓶车
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Ubuntu系统中安装和配置Zookeeper的完整指南ApacheZookeeper是一个开源的分布式协调服务,广泛用于分布式应用程序中管理配置、提供命名服务、分布式同步以及组服务等。在本教程中,我们将详细介绍如何在Ubuntu系统中安装Zookeeper,并进行相关配置,使其能够正常运行。环境准备在开始之前,请确保你的Ubuntu系统版本为18.04或更高版本。此外,Zookeeper依赖于J
- 彻底解决分布式环境下Redisson消息队列监听重复执行问题
renkai721
JAVA分布式redissonredis数据重复微服务springboot
问题现象:测试环境单台部署,没有问题,生产环境多台部署订单都是2条重复数据。问题描述:我们把每个服务都部署了2台,订单产生后,有redisson的mq发布,如果MQListener监听到就会执行后面的业务逻辑。现实的问题是2台MQListener都会监听到,会重复处理我们的逻辑,插入数据库或修改数据库或写入ES等都会执行2遍。本文的DEMO中使用的是redisson的mq来测试的,同时Rabbit
- 三分钟让你搞懂云计算中的CDN是什么?
云上的阿七
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随着互联网的快速发展,网站的访问速度和稳定性越来越受到重视。而在众多提升网站性能的技术中,CDN(内容分发网络)无疑是一个非常重要的工具。今天,我们就来聊聊云计算中的CDN是什么,以及它是如何为网站带来显著好处的。CDN是什么?CDN,全称ContentDeliveryNetwork,翻译过来就是“内容分发网络”。它是一种分布式的网络架构,通过将网站的静态资源(如图片、视频、JavaScript文
- 5G时代新基建:边缘节点如何将云计算响应速度提升300%“
云上的阿七
5G云计算
随着5G技术的普及,云计算正在迈向一个全新的阶段。传统云计算模式虽然提供了强大的算力和存储能力,但由于数据中心与用户终端的物理距离,网络时延问题始终是一个挑战。为了解决这一问题,边缘计算应运而生,并成为5G时代新基建的重要组成部分。本文将探讨边缘节点如何结合5G技术,将云计算响应速度提升300%,为企业和用户带来更流畅的数字体验。边缘计算的核心优势边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
需求分析前端javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- Flink实践:通过Flink SQL进行SFTP文件的读写操作
kkk1622245
flinksql大数据
在大数据处理领域,ApacheFlink出类拔萃,它是一个高性能、易扩展、用于处理有界和无界数据流的分布式处理引擎。FlinkSQL是ApacheFlink提供的一种声明式API,允许开发者以SQL的形式,轻松实现复杂的数据流和批处理分析。本文将重点探讨如何通过FlinkSQL来实现对SFTP文件的读写操作,这是在实际应用中经常遇到的一种场景。Flink与SFTP文件的读写在很多实际应用场景中,数
- 算力技术创新驱动多场景应用演进
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内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心,系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径,重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块,算法在保持数据本地化处理的同时,实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标(如F1值、召
- 算力未来演进与多场景创新
智能计算研究中心
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内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- 如何实现一个分布式单例对象?什么场景需要分布式单例?
空说
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单例模式确保一个类在同一个进程中只有一个实例,并提供一个全局访问点。这意味着无论在哪里调用该类的实例化方法,返回的都是同一个对象实例。在分布式系统中,无论是单台机器多个实例,还是多台机器多个实例,每个实例通常运行在独立的进程中,分布式单例是在这些多进程环境中,确保某个类的实例对象在整个分布式系统中是唯一的,即所有进程访问的都是同一个对象实例。按照这个思路,需要确保在任意时刻,只有一个进程能够访问和
- Seata:分布式事务的终极解决方案
斗-匕
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在微服务架构中,事务一致性是开发者面临的核心挑战之一。当一个业务操作需要跨多个服务完成时(如电商系统的下单、扣库存、扣积分),如何保证所有服务要么全部成功,要么全部回滚?Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)作为阿里巴巴开源的分布式事务解决方案,提供了优雅的解决思路。本文将深入剖析其核心原理、事务模式及实战应用。一、Seat
- 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
dalan_123
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
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
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。