- 深入剖析ipywidgets-7.0.0b1:Python交互式前端库的新进展
多行不易
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ipywidgets是一个用于创建交互式用户界面的Python库,广泛应用于数据可视化和科学计算。最新版本7.0.0b1带来了新特性、性能优化、API改进和兼容性增强。本详细解析包括ipywidgets的核心概述、主要功能、版本新特性以及其在教育、数据探索和应用原型开发等场景中的应用。1.ipywidgets核心概念介绍在当今数据科学和机器学习领域,交互式可视
- 【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制(2024): 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点;包含二次创新
算法conv_er
YOLOv11目标检测改进YOLO深度学习人工智能目标检测计算机视觉机器学习
YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址:YOLOv11目标检测改进专栏,包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等;本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加SCSA注意力机制,助力有效涨点。作者提出了一种新的空间与通道协同注意模块(SCSA),该模块涉及在多个语义层面上对空间注意力和通道注意力之间协同关系的研究。SCSA由两部分组成:可共
- 【计算机视觉】目标跟踪应用
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉目标跟踪人工智能
一、简介目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:1.实时性问题频繁检测开销大:目标检测通常需要对每一帧的整个图像
- 提示词设计流程 ——《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景为例
由数入道
提示词工程提示词工程人工智能
《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景提示词设计流程是否识别改进点分析评估结果根据反馈调整提示词细化内容要求增强专业术语调整约束条件验证专业性检查内容准确性评估逻辑连贯性上下文提供角色设定指令描述输入问题设计约束条件设定输出格式定义示例参考提供开始明确目标与需求确定任务类型定义预期结果识别关键问题结构化提示词设计生成初始提示词使用AI生成内容评估生成内容内容是否满意?完成提示词提
- 2017年下半年试题一:论软件系统建模方法及其应用
银帅18335030971
论文笔记系统架构
论文库链接:系统架构设计师论文论文题目软件系统建模(SoftwareSystemModeling)是软件开发中的重要环节,通过构件软件系统模型可以帮助系统开发人员理解系统、抽取业务过程和管理系统的复杂性,也可以方便各类人员之间的交流。软件系统建模是在系统需求分析和系统实现之间架起的一座桥梁,系统开发人员按照软件系统模型开发出符合设计目标的软件系统,并基于该模型进行软件的维护和改进。请围绕“论软件系
- Lustre v6 语法 - 时序表达式
fdtsaid
Lustrev6语言教程LustreScadeMBSE
概述Lustrev6语法中,与时序表达式有关的运算,包括->(followedby),pre(previous),fby,current,when,merge。其中,除merge运算是Lustrev6中新引入的外,其余在LustreCore语法中已有定义。与时序表达式有关的文法定义如下Expression::=preExpression|currentExpression|Expressionwh
- 大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用
大模型柳儿
llama服务器人工智能web安全linux安全
1.大模型部署工具llama.cpp大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。llama.cpp(https://github.com/ggerganov/llama.cpp)主要解决的是推理过程中的性能问题。主要有两点优化:llama.cp
- deepin-UEFI 引导:从入门到重装
慵懒的猫mi
linuxdeepin运维
在现代计算机中,UEFI(统一可扩展固件接口)已成为主流的启动方式,逐渐取代了传统的BIOS。UEFI提供了许多改进,如更灵活的启动管理、更大的分区支持以及更快的启动速度。然而,对于许多Linux用户来说,UEFI的复杂性可能会带来一些挑战,尤其是在多系统环境中。本文将详细介绍如何在Linux下使用UEFI引导系统,以及如何在出现问题时进行修复和重装。1.UEFI的基本原理UEFI是一种替代传统B
- 【EI复现】【基于改进粒子群算法求解】一种建筑集成光储系统规划运行综合优化方法(Matlab代码实现)
宇哥预测优化代码学习
算法matlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文档讲解1概述文献来源:摘要:容量优化配置与能量调度是建筑集成光储系统(buildingintegratedphotovoltaic,BIPV)规划和运行阶段的核心问题,合理的容量配置及能量调度能够有效提升系统的经济
- YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 (附网络详解和完整配置步骤)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文记录的是将ConvNeXtV2应用到YOLOv8中的改进方法研究。本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8,一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习,减少模型对大规模标注数据的依赖;另一方面,通过全局响应归一化层增强特征竞争,缓解特征坍塌问题,提高特征多样性。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中convnextv2_atto,convnextv2_femto,co
- 华为OD机试 - 最长的指定瑕疵度的元音子串(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述开头和结尾都是元音字母(aeiouAEIO
- Python 中 ssl 模块所使用的 OpenSSL 版本(1.0.2k-fips)和系统中 openssl 命令所使用的 OpenSSL 版本(1.1.1u)不一致(已解决)
Future_yzx
pythonssl开发语言
在使用Linux中配置yolov5环境时遇到问题:[root@iZ2ze9bdu1sca12rizazfkZqcby-project]#python3-c"importssl;print(ssl.OPENSSL_VERSION)"OpenSSL1.0.2k-fips 26Jan2017[root@iZ2ze9bdu1sca12rizazfkZqcby-project]#opensslversion
- deepseek R1的确不错,特别是深度思考模式
jackyrongvip
deepseekr1
deepseekR1的确不错,特别是深度思考模式,每次都能自我反省改进。比如我让它写文案:【赛博朋克版程序员新春密码——2025我们来破局】亲爱的代码骑士们:当Ctrl+S的肌肉记忆遇上抢票插件,当SpringBoot的启动动画撞上春运倒计时,我们知道——该给2024的Jira画上最后一个燃尽点了。今年最动人的commitmessage是什么?是算法组在ICU病房陪护时写的"优化父亲化疗方案路径规
- 智安护航:基于人工智能与物联网的智能车祸报警系统设计与实现
IT源码大师
人工智能物联网科技opencv计算机视觉
详细描述:1.引言:智能车祸报警器的背景与意义交通事故是全球范围内导致伤亡和财产损失的主要原因之一。在车祸发生后,及时的报警和救援可以显著降低伤亡率和损失程度。然而,传统的车祸报警方式依赖于目击者或驾驶员的主动报警,存在延迟性和不可靠性。特别是在驾驶员受伤或昏迷的情况下,报警可能无法及时发出,导致救援延误。“智安护航”是一款基于人工智能(AI)与物联网(IoT)技术的智能车祸报警器,旨在通过实时监
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】蘑菇繁殖优化算法(MRO)(附MATLAB代码实现)
林聪木
matlab开发语言
目录前言算法原理算法思想算法步骤优缺点带模糊需求的开放式选址路径问题的混合离散蘑菇繁殖算法1OLRP⁃FD模型1.1可信度理论1.2问题描述1.3模型2求解OLRP⁃FD的混合离散蘑菇繁殖算法2.2初始化2.3改进蘑菇繁殖算法2.4随机模拟程序2.5HDMRO算法流程基于改进蘑菇繁殖算法的机器人路径规划机器人路径规划方法研究现状路径规划方法传统路径规划方法智能路径规划方法机器人群体系统结构分布式结
- 单目测距(yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距)
计算机C9硕士_算法工程师
YOLO目标检测深度学习
YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是,首先确定某个物体的实际尺寸,然后根据该物体在图像中的像素大小计算其距离。这个方法可以应用于各种
- 数据挖掘常用算法模型简介
大乔乔布斯
数据挖掘线性回归决策树
以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
- 13软考高项,项目资源管理
LeonNo11
管理软考运维
团队章程:价值观,沟通指南,决策标准和过程,冲突处理过程,会议指南和团队共识!资源管理计划:识别资源,获取资源,角色,组织图,培训,团队建设,资源控制,认可计划张贴进度计划场所!增进沟通和集体感的设施。团队建设!团队建设有效性:1、技能提升;2、能力改进;3、离职率降低;4、凝聚力加强,公开学习和经验问题解决:识别问题,明确问题;问题拆解定义问题,调查,分析,解决,检查解决方案成功团队的特征:(1
- python3+TensorFlow 2.x(四)反向传播
刀客123
python学习tensorflow人工智能python
目录反向传播算法反向传播算法基本步骤:反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法(Backpropagation)是训练人工神经网络时使用的一个重要算法,它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差。反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法,通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤:前向传播:将输入数据传递通过神经网络的各层,计算每一层的输出。计算损失
- Java开发神器——MyEclipse CI 2019.4.0 全新发布(附下载)
chushi6862
开发工具javaui
MyEclipse线上特惠,在线立享专属折扣!火热开启中>>MyEclipse2019的升级版本中,推出对Java11的支持、性能改进及新的连接器等。【MyEclipseCI2019.4.0安装包下载】增强Java功能Java11MyEclipse附带了一个集成的OpenJDK11版本,因此它不仅可以在Java11上运行,而且还完全支持Java11开发。如果要使用Java11功能,可以使用快速修复
- 深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理
荆州克莱
面试题汇总与解析springcloudspringbootspring技术css3
深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理响应式系统的基本原理作为一个热门的JavaScript框架,Vue在3.x版本中引入了基于Proxy的响应式系统。这个系统的核心思想是利用Proxy对象拦截对数据的访问和修改,从而实现数据的自动更新。当我们改变一个被代理的对象时,相关的视图会自动更新,无需手动干预。这一创新的设计让Vue3在性能和开发体验上都有了大幅度的改进。如何实现
- Qt调用FFmpeg库实时播放UDP组播视频流
daqinzl
qtffmpeg流媒体qtffmpegudp组播流
基于以下参考链接,通过改进实现实时播放UDP组播视频流https://blog.csdn.net/u012532263/article/details/102736700源码在windows(qt-opensource-windows-x86-5.12.9.exe)、ubuntu20.04.6(x64)(qt-opensource-linux-x64-5.12.12.run)、以及针对arm64的
- 强化学习很多ac架构的算法比如ppo,为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?|状态价值网络的优势与挑战|Actor-Critic|状态价值|强化学习
concisedistinct
人工智能算法人工智能架构
目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络?3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展,其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
- 技术速递|.NET 9 Preview 6 现已推出!
微软Reactor
.netc#
作者:.NETTeam排版:AlanWang现在是了解最新.NET9预览版的好时机!我们刚刚发布了第六个预览版,在之前预览版的基础上添加了一些很棒的功能,并对.NETRuntime、SDK、库、C#和框架(包括ASP.NETCore、Blazor和.NETMAUI)进行了重大改进。请查看下面链接的完整发行说明并立即开始使用。下载.NET9Preview6此版本包含以下改进:库对System.Num
- RAG技术架构深度解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Python_chichi
程序员互联网大模型架构人工智能机器学习语音识别
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题,并提出了相应的改进措施,如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时,文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后,文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果,并展望了其广阔的应用前景,
- LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术
XianxinMao
人工智能
标题:“LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术”文章信息摘要:文章探讨了大型语言模型(LLM)开发与应用中的关键技术,包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论,以及模型部署、应用开发、优化等实践技能。重点分析了预训练、后训练、监督微调(SFT)和偏好对齐(PreferenceAlignment)在提升模型性能中的作用,并对比了直接偏好优化(DPO)
- Python 3.9它来啦!!!
python程序员小'鹏
python编程语言经验分享程序人生
Python3.9,来了!小编本身就是一名python开发工程师,我自己花了三天时间整理了一套python学习教程,从最基础的python脚本到web开发,爬虫,数据分析,数据可视化,机器学习,等,这些资料有想要的小伙伴"点击"即可领取过去一年,来自世界各地的开发者们一直在致力于Python3.8的改进。Python3.9beta版本已经存在了一段时间,第一个正式版本于2020年10月5日发布。每
- YOLOv10涨点改进:特征融合创新 | 多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显,| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少
AI小怪兽
YOLOv10魔术师YOLO目标检测算法人工智能目标跟踪
本文独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10:1)替代原始的Concat;改进结构图如下:《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_C
- YOLO11涨点优化:特征融合创新 | 多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少
AI小怪兽
YOLO11魔术师深度学习目标检测计算机视觉目标跟踪神经网络python
本文独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11:1)替代原始的Concat;改进结构图如下:《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者通过添加WX:AI_CV
- AI智能制造软件有什么用处
雪叶雨林
行业资讯AI人工智能制造
随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- 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。