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智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
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- 急停信号的含义
c#上位机
运动控制
前言:大家好,我是上位机马工,硕士毕业4年年入40万,目前在一家自动化公司担任软件经理,从事C#上位机软件开发8年以上!我们在开发C#的运动控制程序的时候,一个必要的步骤就是确认设备按钮的急停信号是否生效,下面进行详细介绍如何实现这一需求!1、急停含义急停信号一般与急停按钮相关联,当我们的设备发生异常的时候,按下急停按钮,设备会停止动作,急停信号一般称为emg信号。2、雷赛运动控制卡的急停信号对于
- 千里马平台介绍(2)
大道不孤,众行致远
平台介绍java
千里马平台的核心是微服务架构。微服务架构有很多种,我们锁定springCloud。服务注册与发现锁定nacos,网关为springgateway。选型曾经花了很多时间,做了很多比较,我认为这是目前最优组合。不选用这套架构的同学们可以转学了,大家不是一条道上的。版本选择也是个头痛问题,有关版本的问题可见版本说明千里马架构当前选择版本如下:2.3.2.RELEASEHoxton.SR92.2.6.R
- 伽马函数的极点及相关性质
正是读书时
知识点机器学习算法线性代数
伽马函数(Gammafunction),记作\(\Gamma(z)\),是一个重要的特殊函数,广泛应用于数学、物理学和工程学。它是阶乘函数的推广,定义在复数域上。本文将详细介绍伽马函数的极点及其其他重要性质。一.伽马函数的定义伽马函数的积分定义为:\[\Gamma(z)=\int_0^\inftyt^{z-1}e^{-t}\,dt\]这个定义在复平面上除了非正整数点以外的所有地方都有效。二.伽马函
- cocos creator从零开发虚拟摇杆(完结)-跟随移动摇杆
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关注干货悦读公众号,获取摇杆资源。编辑scripts/JoyStick.ts,修改onTouchMove方法。privateonTouchMove(event:cc.Event.EventTouch){if(!this._canMove)returnconstposDelta=event.getDelta()if(this.joystickType==JoystickType.Fixed||thi
- 伺服报警的含义
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前言:大家好,我是上位机马工,硕士毕业4年年入40万,目前在一家自动化公司担任软件经理,从事C#上位机软件开发8年以上!我们在开发C#的运动控制程序的时候,一个必要的步骤就是设置伺服报警信号的高低电平,下面进行详细介绍如何实现这一需求!1、伺服报警1.1脉冲卡对于雷赛的脉冲卡,使用自带的Motion软件打开以后,在单轴参数设置中可以找到关于伺服报警相关的设置,如下图:在程序中设置报警信号的高低电平
- 脉冲当量含义
c#上位机
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前言:大家好,我是上位机马工,硕士毕业4年年入40万,目前在一家自动化公司担任软件经理,从事C#上位机软件开发8年以上!我们在开发C#的运动控制程序的时候,一个必要的步骤就是设置每个轴的脉冲当量,下面进行详细介绍如何实现这一需求!1、脉冲当量的概念设置脉冲当量的值可以让我们自定义运动距离的单位,假设发100脉冲,轴运动1mm。1)以脉冲为单位假设我们想要实现控制距离的单位是脉冲,也就是我给控制卡下
- 刷题记录——动态规划
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动态规划算法
1.《过马卒》一道入门dp借着本题还玩了一晚上象棋(bushi本蒟蒻终于(复述)了一遍佬的答案,思路是这样的理解题目在过河卒问题里,棋盘上有一个卒和一匹马。卒只能向下或者向右移动,马会控制它所在位置以及按照“日”字规则能跳到的位置,卒不能经过马控制的点。我们的目标是计算卒从棋盘左上角走到右下角有多少种不同的路径。检查点是否被马控制的函数check根据马走“日”字的规则,马控制的点满足两个条件:一是
- 深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题
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深度学习分类人工智能
CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像,每张图像的大小是32x32像素。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。每个类别包含6,000张图像,具体类别包括:飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车
- 【机器学习】嘿马机器学习(算法篇)第6篇:线性回归,学习目标【附代码文档】...
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本教程的知识点为:机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例:鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例:鸢尾花种类预测1.8案例:鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2:预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线
- MFC基础
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1.什么是MFCMFC是微软的基本类库,十年前是霸主,到今天,MFC已经步入了没落期。目前的竞争对手有QT(也是一套应用程序的开发框架),MFC可以为我们提供一套可用的界面,MFC足够简单。瘦死的骆驼比马大。现在还有人用MFC吗?目前有好多的上位机,管理程序,很久不更新的医疗程序需要维护。还是有市场需求的,现在还在招MFC的公司是一家有问题的公司。MFC就是一本使用手册,非常经典,是个非常机械的东
- 开源音乐生成新势力:手把手教你用YuE在EC2创作AI乐曲
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介绍当谈到AI音乐生成工具时,Suno无疑是最知名的选择。但就在上个月,音乐生成领域迎来了一位开源新秀——由MultimodalArtProjection(多模态艺术投影)团队与香港科技大学(HKUST)联合研发的YuE(乐·悦)正式开源发布。这款基于Apache2许可证的AI音乐生成工具,正在开发者社区掀起一阵热潮。作品试听架构图为何取名YuE?这个充满东方韵味的名字暗藏玄机:它不仅取自中文"音
- 信号与系统公式笔记(9)——Z变换
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还是齐开悦博士的视频,不过这次没看完就自己看着书总结了(还是觉得看书更加高效率)。重新提一下,一定要把课本的例题过一遍,因为例题有很详细的解析(孙国霞的书的话比较少资料,贫僧觉得还是看吴大正的比较好,至少课后习题有答案解析,这样可以多很多习题来练手。现在流的汗都是当初买错书脑子进的水。。。),而且做完之后可以看得出自己那一步想漏了或者想错了,所以无论如何都要过一遍。首先复习一下前面讲的拉氏变换:拉
- 【Python使用】嘿马python高级进阶全体系教程第12篇:修改闭包内使用的外部变量,1. 修改闭包内使用的外部变量
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- DeepSeek 引发 AI 大模型战火,编程语言群雄激战谁夺胜利权杖?
羑悻的小杀马特.
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随着人工智能领域的飞速发展,AI大模型如璀璨星辰般不断涌现,DeepSeek作为其中备受瞩目的一员,凭借其强大的性能和广泛的应用潜力吸引了众多关注。在大模型的开发与应用过程中,编程语言的选择起着至关重要的作用。博主主页::羑悻的小杀马特.-CSDN博客羑悻的小杀马特.擅长C/C++题海汇总,AI学习,c++的不归之路,等方面的知识,羑悻的小杀马特.关注算法,c++,c语言,ubuntu,linux
- 护眼好帮手:Windows显示器调节工具
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在长时间使用电脑的过程中,显示器的亮度和色温对眼睛的舒适度有着重要影响。传统的显示器调节方式不仅操作繁琐,而且在低亮度下容易导致色彩失真。因此,今天我想为大家介绍一款适用于Windows系统的护眼工具,它可以帮助你轻松调节显示器的亮度和色温,从而更好地保护视力。LightBulbLightBulb是一款开源的显示色温调节工具。通过设定日出和日落时间,该工具可以自动调整显示器的伽马值,从而改变显示色
- 非凸联合创始人李佐凡:将数智交易作为自己的终身事业
“喜欢数学,热爱编程,逻辑清晰”,这是李佐凡留给我的最初印象。12年前,李佐凡凭借着一股“初生牛犊不怕虎”的勇气进入数智交易投资,面对华尔街这群聪明的人,丝毫没有显露出胆怯和慌张。华尔街固有万千魅力,但对李佐凡而言,他更期待在中国施展拳脚,梦想把数智交易作为自己的终身事业来完成,从而为行业带来更多的效率价值。一、以梦为马,坚守本心非科班出身的李佐凡,进入金融行业并非误打误撞,而是他一直以来的梦想。
- C语言实现图像二值化变换项目源码
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- 99.20 金融难点通俗解释:中药配方比喻马科维茨资产组合模型(MPT)
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目录0.承前1.核心知识点拆解2.中药搭配比喻方案分析2.1比喻的合理性3.通俗易懂的解释3.1以中药房为例3.2配方原理4.实际应用举例4.1基础配方示例4.2效果说明5.注意事项5.1个性化配置5.2定期调整6.总结7.代码实现0.承前本文主旨:本文通过中药配方这一生动比喻来解释马科维茨资产组合模型的核心概念。将投资收益比作药效,风险比作苦味,资产相关性比作药材相互作用,并通过Python代码
- 玄机靶场--第一章 应急响应-webshell查杀
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- random(随机数)
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random(随机数)Python的random库是用于生成随机数的标准库。它提供了各种功能,可以产生伪随机数、随机选择元素、打乱序列等。importrandom该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。对于整数,从范围中有统一的选择。对于序列,存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上,有计算均匀、正态(高斯)、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布
- 9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案(理论+Python实战)
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目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
- 0. 金融资产组合模型进化全图鉴
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目录0.前言0.1专栏主旨0.2本文主旨1.资产组合模型进化路线2.资产组合模型量化回测实现3.金融量化难点通俗解释0.前言0.1专栏主旨本专栏【金融资产组合模型进化论】以马科维茨资产组合模型为起点,带领读者一步步感受、体验金融资产组合模型的优化、进化的演变,目标是能让所有读者都能看明白的金融资产组合模型理论+因子理论+时序模型,使读者对金融资产有一个框架的、高纬度的认识。0.2本文主旨本文为记录
- 费加罗的婚礼
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喜爱的诗歌
法国戏剧家博马舍在18世纪70年代创作了“费加罗三部曲”的三部戏剧,分别是《塞维利亚的理发师》、《费加罗的婚礼》和《有罪的母亲》。前两部被谱成了曲,18世纪的莫扎特选择了第二部,19世纪的罗西尼选择了第一部。《费加罗的婚礼》的故事取材于法国剧作家博马舍的同名喜剧,是莫扎特的代表作之一。故事发生在阿玛维瓦伯爵家:男仆费加罗正直聪明,即将与美丽的女仆苏珊娜结婚。没想到好色的阿玛维瓦伯爵早就对苏珊娜垂涎
- 阅读:在方寸之间重构人类文明的精神版图
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重构深度学习学习方法课程设计
在敦煌莫高窟的藏经洞里,5世纪的手抄《妙法莲华经》与8世纪的粟特文《圣经》残卷相邻而眠;在大航海时代的里斯本港口,达伽马船队的水手们将《马可波罗游记》与星盘一同装入行囊;在21世纪的数字云端,《论语》的注疏与《哈姆雷特》的原文正在以每秒数万次的频率被同步点击。这些跨越时空的精神印记,揭示着一个永恒的真相:人类用文字搭建的桥梁,始终在重构着世界的认知疆域。一、文字符号:突破时空界限的认知革命当苏美尔
- 表的创建(列的类型定义)
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数据表操作表是一种很重要的数据库对象,是组成数据库的基本元素,由若干个字段组成,主要用来实现存储数据记录。表的操作包括创建表、查询表、修改表和删除表。如何创建一张简单表?ID(class_id)名称(class_name)班主任(class_teacher)101六年级一班马老师102六年级二班潘老师createdatabaseschool;useschool;createtableclass(c
- 7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案(理论+Python实战)
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目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)6.马科维茨资产组合模型+政策意图A
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- 6. 马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(DeepSeek-V3)增强方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习算法大数据数学建模
目录0.承前1.幻方量化&DeepSeek1.1Whatis幻方量化1.2WhatisDeepSeek2.重写AI金融智能体函数3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对上一篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)的AI金融智能体更改为幻方量化DeepSeek-V3的尝试。唯一区别之处在于
- python绘制带有显著性差异的柱状图
彭博锐
python开发语言AI编程
直观认识有的时候看文献会发现柱状图上标记有不同的字母,这其实是使用字母表示法来代表不同组之间的差异,不同的字母表示具有显著性的差异,相同的字母表示没有显著性差异。图片来自文献(Lietal.,2019)含有大小写字母的两组方差分析参考自文献(马继龙等,2024)。显著性差异的表示方法常见的一般有P值、星号标记和字母标记等。1、P值:当P值小于或等于事先设定的显著性水平(通常是0.05)时,我们认为
- 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
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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。