- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
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面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台,隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于机器学习、人
- 什么是MVC?什么是SpringMVC?什么是三层架构?
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面试学习路线阿里巴巴mvc架构
文章目录应用分层什么是MVC?什么是SpringMVC?三层架构三层架构和MVC的关系应用分层在讲解什么是MVC之前,先来理解一下什么是应用分层。应用分层是一种软件开发设计思想,将应用程序划分成N个层次,每个层次都分别负责自己的职责,多个层次之间来协同提供完整的功能,根据项目的复杂度,将项目分成三层或四层等。举个例子:比如,一个公司创始初期,创始人要身兼数职,既要做财务,又要做人事,又要做行政,但
- 解决Mybatis-plus与springboot3.0+、spring6.0+的兼容性问题
lian潋湄
mybatis
根据mybatis-plus学习框架时,一直都会报错如下信息:当时并不知道这几个工具之间存在版本兼容性问题,就一直苦于找不到合适的解决方法,于是便上网开始了疯狂的搜索,发现改了好多地方还是不行。偶然间了解到了工具之间版本是存在兼容性问题的,一开始问ChatGPT也并没有给出正确的回答,于是我去了最最权威的官网查看,终于发现了问题所在:mybatis-plus官网给出的mybatis-plus插件依
- MIPI转换芯片、ICN6211、ICN6202、MIPI转RGB、MiPI转LVDS、分辨率最高1080P、MIPI转双路LVDS
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视频编解码音视频实时音视频桥接模式
MIPI转换芯片、ICN6211、ICN6202、MIPI转RGB、MiPI转LVDS、分辨率最高1080P、MIPI转双路LVDS1:ICN6211是一颗MIPI转RGB的桥接芯片如下图2:ICN6202是一颗MIPI转LVDS的桥接芯片如下图这两颗芯片主要应用在:手机、平板、老年机、车机等产品上。可以用在MTK、高通、RK、全志、英特尔等芯片上。发布的这两颗视频转换的芯片希望大家可以学习一下,
- 数据库字段类型和Java的对应关系
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javajava后端
1、CHAR、VARCHAR、LONGVARCHAR可映射为String或char[],但String更适合于一般用法2、BINARY、VARBINARY和LONGVARBINARY都可用同一byte数组来表示。3、BITBIT类型的Java映射的推荐类型是Java布尔型4、SMALLINTSMALLINT类型的Java映射的推荐类型是16位的Javashort类型5、INTEGERINTEGER
- Flux【Lora模型】:效率太高了,超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了
AI绘画师-海绵
uiAIGC人工智能3d平面设计计算机
在大家热心谈论黑悟空的时候,AI绘画领域也不甘落后,结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本,今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的loar模型:FLUX1-超写实逼真黑悟空模型下载地址(文末网盘地址也可获取)****触发词:aiyouxiketang下面是作者推荐的提示词:amaninarmorwithabeardanda
- Vue2 与 Vue3 中 Computed 计算属性详解
阿贾克斯的黎明
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目录Vue2与Vue3中Computed计算属性详解一、Vue2中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法二、Vue3中的Computed计算属性1.简单写法2.get和set写法三、总结在Vue开发中,计算属性(computed)是一个非常重要的特性,它可以对数据进行二次计算,为我们的开发带来了很大的便利。本文将结合Vue2和Vue3的特点,深入探讨computed计算属性,
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育中的应用与赛事分析(80)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据智能体育数据采集运动员训练赛事分析赛事预测
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能供应链中的应用与优化(76)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据智能供应链数据采集整合数据存储管理需求预测物流调度风险管理
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- React中React.PureComponent和React.Component有什么区别?
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React中React.PureComponent和React.Component有什么区别?1.React.Component2.React.PureComponent3.React.PureComponent和React.Component的区别在React中,React.Component和React.PureComponent都是用来创建组件的基类。它们之间的主要区别在于它们对待组件状态和
- vite和react有什么区别?
因上精进,果上随缘
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Vite和React在功能和定位上有明显的区别。Vite是一个基于浏览器原生ESimports的开发服务器和构建工具,旨在弥合当前和下一代Web开发之间的差距。它专注于为开发人员和现代Web项目提供更快、更高性能的体验。Vite的主要特性包括快速的冷启动、及时的热模块更新和真正的按需加载。它使用原生ESM作为模块系统,利用浏览器对ESM的支持,在开发时无需打包,从而实现了极速的启动速度和热模块替换
- Spring Batch批处理操作与实践
面朝大海,春不暖,花不开
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SpringBatch是一个强大的批处理框架,专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。它基于Spring框架构建,继承了Spring的许多优点,如依赖注入、事务管理等,同时提供了丰富的功能来简化批处理应用的开发。什么是批处理?批处理是指在后台运行的一系列操作,通常用于处理大量数据或执行长时间运行的任务。这些任务往往不需要用户交互,可以在非高峰时段运行,以减少对系统资源的影响。常见的批处理任务
- 深入解析Spring Cloud:微服务架构的利器(下)
Wells974
爪哇架构springcloud微服务
在上一篇文章中,我们介绍了SpringCloud的基本概念、核心组件以及如何在Java项目中使用SpringCloud进行服务注册与发现。本文将继续探讨SpringCloud的负载均衡、配置管理、服务熔断和API网关等高级特性。4.负载均衡4.1使用RibbonSpringCloudRibbon是一个客户端负载均衡器,与Eureka无缝集成,支持多种负载均衡策略。在服务消费者项目中,引入Ribbo
- 深入解析Spring Cloud:微服务架构的利器(上)
Wells974
爪哇架构springcloud微服务
随着互联网应用的不断发展,单体应用架构逐渐难以满足业务快速迭代和扩展的需求。微服务架构因其良好的可扩展性和灵活性,逐渐成为现代应用的主流架构。而SpringCloud作为一套微服务开发的全家桶,提供了完整的微服务解决方案。本文将详细介绍SpringCloud的基本概念、核心组件及其在微服务架构中的应用。1.SpringCloud的基本概念1.1什么是SpringCloudSpringCloud是基
- MIPI解决方案 ICN6202:MIPI DSI转LVDS转换芯片
TE13530609500
单片机嵌入式硬件
型号:ICN6202:MIPIDSITOLVDS功能:ICN6202是一颗MIPIDSI转LVDS的桥接芯片,其应用图如下:产品特征:输入:MIPIDSI支持MIPI®D-PHYVersion1.00.00和MIPI®DSIVersion1.02.00.可接收MIPIDSI18bppRGB666and24bppRGB888packets4lanedata+1laneclock4对数据线可以选择1、
- nvm切换node版本命令
在下,杨江河
JAVA开发中遇到的问题linux运维服务器
使用nvm切换Node版本的命令如下:查看已安装的Node版本:在命令行中输入nvmlist或nvmls,这将显示所有已安装的Node版本,并指示当前正在使用的版本。1查看可安装的Node版本:输入nvmlistavailable,这将显示可以安装的Node版本列表。安装指定版本的Node:使用命令nvminstall,例如nvminstall18.20.0。12切换到指定的
- 安装指定版本的pnpm
在下,杨江河
JAVA开发中遇到的问题javavue.js
要安装指定版本的pnpm,可以使用以下方法:方法1:使用pnpm安装指定版本你可以通过pnpm的add命令来安装指定版本:pnpmadd-gpnpm@例如,安装pnpm的7.0.0版本:
[email protected]方法2:使用npm安装指定版本如果你之前是通过npm安装的pnpm,可以使用npm来安装指定版本:npminstall-gpnpm@例如,安装pnpm的7.0.0版本:npmi
- conda虚拟环境的离线迁移
Lsy_0408
anaconda
假定A为能上网的需要迁移出环境的机器;B为不能上网的需要迁移入环境的机器。方法一:直接拷贝envs下的整个已有环境先下载A机中envs目录下的已有环境文件夹,并将其上传至B机上然后使用以下命令:condacreate-n[new_envs_name]--clone[pathtoenvs_names]--offline注:-n[new_envs_name]:和正常创建conda的一样,创建新的虚拟环
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- try-except 中except IndexError与 ValueError的区别
HaoChen/ChenHao
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案例1:try-except-ValueErrorw="我叫陈浩,毕业于谢菲尔德大学"try:w4=w.index("陈浩是最好的学生")print(w4)#输出结果:ValueError:substringnotfound,因为这里报错了,所以原字符串里面并没有这个字符串“陈浩是最好的学生”exceptValueError:print("ValueError:substringnotfound"
- 数据库MySQL 8.0.32安装包网盘资源下载(附教程)
听风说雨的人儿
数据库mysql百度云
如大家所熟悉的,MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统(RDBMS)。它使用SQL(结构化查询语言)来管理数据,允许用户定义表、字段、索引和关系,并通过SQL语句来查询、更新和管理数据。MySQL支持多种操作系统,包括Windows、Linux和MacOS等,并且广泛用于各种应用程序中,如Web应用程序、数据仓库和电子商务系统等。MySQL的优势:成本效益与开源特性作为一个开源数据库,MySQ
- 数据结构:利用邻接矩阵构造图及图的输出c++
Belieber53
c++数据结构算法
输入:请输入顶点数及弧数请按照(顶点,顶点,权值)格式输入各边依附的顶点及权值输出:图的结构如下,用邻接矩阵输出#include#include#include#defineINFINITYINT_MAX//最大值#defineMAX_VERTEX_NUM20//最大顶点个数#defineFALSE0#defineTRUE1#defineOK1#defineERROR-2#defineOVERFL
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- Java基础面试题day02——数据类型
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1.八种基本的数据类型?Java支持的数据类型分为两类:基本数据类型和引用数据类型基本数据类型:数值型:整数类型byte、short、int、long浮点类型float、double字符型:char布尔型:boolean2.long和int可以互转吗?可以;由于long类型的范围比int类型大,因此将int转换为long是安全的,而将long转换为int可能会导致数据丢失或者溢出。将int转换为l
- Java中JWT(JSON Web Token)的运用
华农第一蒟蒻
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目录1.JWT的结构2.JWT的优点3.JWT的流转过程4.具体案例一、项目结构二、依赖配置三、用户模型四、JWT工具类五、JWT请求过滤器六、安全配置七、身份验证控制器八、测试JWTJWT(JSONWebToken)是一种开放标准(RFC7519),用于在网络应用环境间以紧凑的方式安全地传递信息。JWT可以被用作身份验证和信息交换的手段,特别适合用于前后端分离的应用程序。1.JWT的结构JWT由
- springboot中的配置类Configuration
华农第一蒟蒻
java修炼springboot后端java
一、配置类的定义和作用配置类是用来配置Spring应用程序上下文的Java类。它通过使用特定的注解和方法,为应用程序提供各种配置信息,使得Spring容器能够正确地初始化和管理应用程序的各个组件。主要作用替代传统XML配置在传统的Spring应用中,通常使用XML文件来配置bean、数据源、事务管理等。而在SpringBoot中,配置类可以替代大部分的XML配置,使得配置更加简洁、易读和易于维护。
- 使用Python构建论坛爬虫:抓取论坛主题、标签和讨论量
Python爬虫项目
python爬虫开发语言信息可视化金融
引言随着互联网的发展,论坛作为一个信息交流的地方,承载了大量的讨论内容、主题和标签。通过抓取论坛的数据,用户可以了解最热的话题、讨论量大的主题以及与特定标签相关的内容。本篇博客将介绍如何使用Python构建一个论坛数据抓取爬虫,从论坛网站上抓取主题、标签和讨论量,并对数据进行存储和分析。目标与背景我们的目标是从多个论坛网站抓取以下内容:论坛主题:讨论的主要内容或话题。标签:与主题相关的分类信息。讨
- 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?
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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
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
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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。