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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 接入DeepSeek后,智慧园区安全调度系统的全面提升
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随着人工智能技术的快速发展,智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案,为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek,智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升,进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控:从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面,容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后,智慧
- 使用Arcgis API for android加载OpenStreetMap底图并完成定位
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为了完成这个应用功能花了三天,代码倒不多就是比较坑!环境:AndroidSDKAPI22,AndroidStudio1.2.2,arcgisandroidSDK10.2.7如何基于ArcgisAPIforandroid在AndroidStudio新建一个项目就不再赘述了,大家可以参考以下网址:使用AndroidStudio与ArcgisandroidSDK的开发环境部署和HelloWorld:ht
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
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面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
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在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
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最近听朋友介绍,国内有个团队开发了一个全功能的AI聚合平台,包含主流的GPT和绘画功能,以及一些其他的衍生功能,几乎应有尽有。于是,对AI很感兴趣的我,便也来瞧瞧这是个什么样的存在,以下便是我的真实使用感受。除此以外,作为一个程序员,我还使用了该平台提供的API接口,开发了一个简单的小程序。文章的末尾,我将提供免费的AI机器人,以及小程序体验地址,记得查收哦~官方网站:https://302.ai
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在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
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- 最新版AndroidStudio踩坑(新建项目无法正常运行)
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2023.7.20日雨今天花了六个小时才搞定新版AS创建app应用并可以运行,所以记录一下as版本是:AndroidStudioFlamingo|2022.2.1Patch2新建一个app应用,结果gradle一直下载不下来,提示connectrefuse,如果你配置了代理,建议设置为无代理同时要记得把.gradle/gradle.properties里面相关的代理设置给清除了,如果设置了代理的话
- Flutter一直停在 flutter pub get 的解决方法
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设置用户变量FLUTTER_STORAGE_BASE_URL:https://storage.flutter-io.cnPUB_HOSTED_URL:https://pub.flutter-io.cn重启androidstudio亲测有效
- 【Python系列】Python 解释器的站点配置
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,M
- 鸢尾花分类项目 GUI
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1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
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最近在写一个网络客户端下载程序,用于下载服务器上的数据。有些数据(如文本,office文档)如果直接传输的话,将会增加通信的数据量,使下载时间变长。服务器在传输这些数据之前先对其进行压缩,客户端接收到数据之后进行解压,这样可以减小网通传输数据的通信量,缩短下载的时间,从而增加客户体验。以前用C#做类似应用程序的时候,我会用SharpZipLib这个开源组件,现在用Python做类似的工作,只要使用
- Spring框架在Java企业级应用中的应用分析
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Java在移动应用开发中的优势与挑战Java作为一门历史悠久且功能强大的编程语言,在移动应用开发中一直占据着重要地位,尤其是在安卓平台的应用开发上,Java是主要的开发语言。随着技术的发展,尤其是Kotlin的崛起,Java在移动应用中的角色发生了一些变化,但它依旧具有许多独特的优势,尤其是在企业级应用和维护现有项目中。本文将从多个角度探讨Java在移动应用开发中的优势与挑战,并提供相关的代码示例
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1.摘要简述系统目标、技术选型(C#+Access)、核心功能及数据库设计亮点。关键词:学生信息管理系统;数据库原理;C#;Access;事务处理。2.引言背景与意义:信息化管理需求、数据库技术在教育领域的应用价值。设计目标:实现学生信息的高效管理,体现数据库规范化、安全性等原理。技术路线:C#(WinForm)、Access数据库、ADO.NET数据访问技术。3.需求分析3.1功能需求:1.学生
- idea error invoking main method (亲测有效)
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一、前言我的idea是IntelliJIDEA2021.3.2版本,前一天测试javagc回收,把idea的堆内存调成了28m和56m,导致今天idea无法启动,提示errorinvokingmainmethod二、解决方案把配置文件中的配置调整正常,问题解决-Xms128m最小堆内存-Xmx750m最大堆内存-Xms最小堆内存-Xmx最大堆内存其它问题导致的无法启动解决方案:管理员模式下面cmd
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
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#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 图像识别与应用
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- Mamba超绝创新!搭上异常检测准确率99%+!一区秒了!
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今天给大家推荐一个创新Max,且不卷的idea:基于Mamba做异常检测!以往的异常检测方法,以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难,Transformer虽然表现出色,但由于其自注意力机制,计算复杂度较高。而Mamba,则完美弥补了这两者的缺陷,在有效处理长距离依赖性同时,具有线性复杂度,计算资源需求少!在提高模型检测精度和速度方面,一骑绝尘!比如模型A
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
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一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 一张图搞定(2020版)IDEA中集成Maven插件【图文】详细
一个长不胖的程序YUAN
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1、首先你得先确保一下你的电脑上是有成功配置好的Maven工具。配置成功之后的演示:黑窗口中输入mvn-v,出现以上情况就是配置成功的,要是你没有配置好,请查看这篇Maven配置文章。建议配置阿里云镜像,以此让下载依赖更快,配置阿里云镜像。2、最好先在本地创建一个jar包本地仓库,以便之后直接配置时好指定你本地仓库的路径。为了让这篇文章只是出现IDEA集成Maven插件,我就把创建本地仓库的做法放
- 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题: “人工智能是否应当具备自主决策能力?”
海宁不掉头发
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探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目,旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的,来一道适合深度学习的辩论题:辩论题:“人工智能是否应当具备自主决策能力?”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用,可以从以下几个方面展开辩论:支持方:认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步,
- C#多线程
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目前C#多线程大部分大部分都是清一色的Task,这里就先主要讲一下Task本文主要讲解线程的启动,延迟执行,线程等待,线程的异常捕获及线程的取消1.线程的启动:主要有三种方式方式一Tasktask=newTask(()=>{System.Diagnostics.Debug.WriteLine($"Task开启了一个线程,TheadId:{Thread.CurrentThread.ManagedTh
- [附源码]计算机毕业设计基于SpringBoot的小说阅读系统
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项目运行环境配置:Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.ID
- GenAI 平台,3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent
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DigitalOcean云服务在前不久发布了GenAI平台——一个让任何团队都能在几分钟内构建和部署AI代理的平台。DigitalOcean的GenAI平台持续扩展,让人工智能驱动的开发变得更加易用、灵活且强大。近日,Digitalocean宣布将Anthropic的Claude模型和DeepSeekR1引入Digitalocean的生态系统,为你提供更多构建和部署AI应用的选择。通过Anthro
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智享AI直播三代系统,马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek!在科技飞速发展的当下,人工智能正以前所未有的态势重塑着各个行业的格局。直播领域,作为信息传播与商业交互的前沿阵地,也在AI技术的赋能下迎来了颠覆性的变革。其中,马斯克旗下的智享AI直播三代系统宛如一颗璀璨的新星,横空出世,以其卓越的性能和创新的理念,迅速在竞争激烈的直播市场中崭露头角,甚至被业界誉为可媲美DeepSeek的
- DeepSeek与ChatGPT:会取代搜索引擎和人工客服的人工智能革命
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云边有个稻草人-CSDN博客在众多创新技术中,DeepSeek和ChatGPT无疑是最为引人注目的。它们通过强大的搜索和对话生成能力,能够改变我们与计算机交互的方式,帮助我们高效地获取信息,增强智能服务。本文将深入探讨这两项技术如何结合使用,为用户提供更精准、更流畅的对话和搜索体验。目录一、介绍1.1什么是DeepSeek?1.2什么是ChatGPT?1.3DeepSeek与ChatGPT的结合:
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- XML的介绍及使用DOM,DOM4J解析xml文件
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1XML简介XML(可扩展标记语言,ExtensibleMarkupLanguage)是一种用于定义文档结构和数据存储的标记语言。它主要用于在不同的系统之间传输和存储数据。作用:数据交互配置应用程序和网站Ajax基石特点XML与操作系统、编程语言的开发平台无关实现不同系统之间的数据交换2XML文档结构王珊.NET高级编程包含C#框架和网络编程等李明明XML基础编程包含XML基础概念和基本作用2.1
- Python中LLM的知识图谱构建:动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱(KnowledgeGraph,KG)作为一种结构化的知识表示方法
- 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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"
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- java-打印不大于N的质数
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public class PrimeNumber {
/**
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public static void main(String[] args) {
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PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
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- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
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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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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
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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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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
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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)
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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。
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- 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
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- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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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
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java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
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- 【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
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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。
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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。