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宁宁可可
数据安全数据安全
数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析,显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率,尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报/漏报率方面表现突出。以下从技术原理、应用场景、实施流程、工具与案例展开解析:一、AI/ML如何提升数据安全能力?1.核心价值复杂数据识别:解析非结构化数据(文本、图像、音视频)中
- 简易图书管理系统——MYsql+Javase+JDBC
callJJ
MYsql知识集合javasqldatabasemysqlgithubide
目录前言数据表的建立操作包各个类的实现增加类删除类展示类借阅与归还类前言书接上文JDBC编程的学习——MYsql版本-CSDN博客本期我们通过对先前图书管理系统进行改造,是它的数据能保存在数据库中完整代码我已经保存在github中,能不能给个星呢!!!!calljsh/MyJava(github.com)这是先前的图书管理系统,这篇博客里面也有完整代码图书管理系统(java)代码展示和思路介绍(9
- Windows系统中搭建Go语言开发环境详解
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C/C++实战专栏C/C++软件开发从入门到实战windowsgolang开发语言
目录1、Go语言简介2、安装Git3、Go工具链(编译器)安装3.1、环境变量GOROOT3.2、环境变量GOPATH3.3、Go常用命令4、包管理4.1、gomodule4.2、gopm5、编写Go语言代码的IDE或编辑工具5.1、基于VSCode的Go开发环境5.2、GoLand5.3、Vim5.4、其他Go代码编写工具6、Go语言学习资料分享VC++常用功能开发汇总(专栏文章列表,欢迎订阅,
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文章目录计数排序(CountingSort)详解一、基本思想1.基本原理2.适用场景3.稳定性二、实现步骤1.统计频率2.累积频率3.构建输出数组4.复制回原数组三、代码实现四、时间复杂度分析五、空间复杂度分析六、计数排序的优缺点七、总结计数排序(CountingSort)详解计数排序(CountingSort)是一种非比较型排序算法,适用于整数排序。它通过计算每个元素出现的次数来确定它们在输出数
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
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1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- 【nginx】转发请求connect() failed (111: Connection refused) while connecting to upstream
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nginx转发请求Connectionrefused一、场景:小程序-->nginx(docker部署)-->转发到后端服务二、nxing转发服务时提示“Connectionrefused”三、解决方案1、解决方案一2、解决方案二一、场景:小程序–>nginx(docker部署)–>转发到后端服务下面是nginx的配置upstreamxian{serverip:端口;}server{listen8
- 汽车行业大数据应用的主要方向
数据科学智慧
大数据
汽车行业大数据应用的主要方向随着技术的不断发展和智能化的浪潮,大数据在汽车行业中的应用越来越广泛。下面将介绍汽车行业大数据应用的主要方向,并提供相关的源代码示例。智能驾驶与自动驾驶大数据在智能驾驶与自动驾驶技术中起着重要的作用。通过收集和分析大量的车载传感器数据、地图数据、交通状况数据等,可以实现实时的环境感知、路径规划和决策,从而提高驾驶安全性和效率。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用大数
- Python多环境管理
JoyceLiu_Ronghua
python开发语言
这里介绍两种常用的环境管理。第一种,利用python内置的venv创建。创建环境:Linux:python3-mvenv/path/to/new/virtual/environmentwindow:python-mvenvD:\py\my_env激活环境:my_venv\Scripts\activate激活后,前面会显示环境名称(my_env)D:\py\my_env\Scripts\>pipin
- C++ STL学习笔记
黎明怀羽
C++c++学习笔记
C++STL学习笔记引言C++STL(StandardTemplateLibrary,标准模板库)是C++编程语言的核心之一,提供了丰富的容器、算法、迭代器和函数对象。STL让C++编程变得更加简洁和高效,极大地提升了程序员的开发效率。STL采用了泛型编程的思想,通过模板支持多种数据类型,从而实现了高度的代码复用。在这篇学习笔记中,我将带你深入探讨STL中的各种组件,了解如何使用这些工具高效编写代
- Window下安装pyenv
Dino Fong
其他pythonvirtualenv
pyenv-win是pyenvforwin的版本,github地址:https://github.com/pyenv-win/pyenv-win安装方法也很简单,官网的Readme.md的Quickstart就有:Invoke-WebRequest-UseBasicParsing-Uri"https://raw.githubusercontent.com/pyenv-win/pyenv-win/m
- nginx正向代理与反向代理
a1denzzz
服务器网络运维
一、正向代理与反向代理正向代理正向代理代理的是客户端。客户端设备要访问局域网以外的Internet时,需在客户端浏览器中配置代理服务器,然后通过代理服务器来进行访问,将访问到的局域网以外的Internet网站内容返回给客户端,而不是通过局域网中的客户端设备直接访问。正向代理的用途访问原来无法访问的资源;可做缓存,加速访问资源;对客户端访问授权,上网进行认证;代理可以记录用户访问记录等,且对外隐藏用
- 深度学习模型大小与模型推理速度的探讨
ICUD
深度学习人工智能python
**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存,由于模型的实时推理包含很多方面的因素,因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬:https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
- AI人工智能机器学习之聚类分析
rockfeng0
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- SpringBoot——单文件上传和多文件上传功能实现
程序员阿皓
SpringBootspringbootjavaspring
本文介绍一下实现SpringBoot中的单文件上传和多文件上传功能的详细步骤。一、单文件上传的代码实现步骤创建一个Controller类来处理文件上传请求。在Controller类中编写处理文件上传请求的方法,并使用@PostMapping注解标记。在方法中使用@RequestParam(“file”)MultipartFilefile来接收上传的文件。使用file.transferTo(newF
- 数据结构---定长顺序表
MERCURY.(努力写代码版)
数据结构
1.线性表的定义存在唯一的一个被称为“第一个”的数据元素;存在唯一的一个被称为“最后一个”的数据元素;除第一个之外,集合中的每一个数据元素都只有一个前驱;除最后一个之外,集合中的每一个数据元素都只有一个后继。线性表是最简单最常用的一种线性表。线性表分为顺序表和链表。顺序表又分为定长顺序表和不定长顺序表。2.线性表的顺序表,顺序表的设计思想加入length和左端连续typedefstructSQLi
- 【学习方法】学习软件专业课程的思考方式
天若有情673
学习方法学习方法学习
学习软件专业课程的思考方式在学习软件专业课程时,我们往往会遇到一些看似简单但实际上却非常复杂的概念和理论。这种时候,我们可能会觉得书本很厚,难以理解。然而,这种看似简单的想法并不一定就是错误的,因为它激发了我们探索未知的好奇心。示例:软件工程的理解以软件工程为例,我们初学时可能会认为软件工程仅仅是研究软件的开发过程,包括设计、开发和测试三个主要步骤。这种想法看似简单明了,但实际上软件工程涉及的内容
- 在docker中运行R容器,并在Windows下的vscode中使用该R
smx6666668
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步骤1:安装和配置Docker安装DockerDesktopforWindows访问Docker官网下载安装程序。安装时启用WSL2后端(推荐)或Hyper-V(旧版Windows)。启动DockerDesktop并确保服务运行正常(任务栏出现Docker图标)。验证Docker安装打开PowerShell或命令提示符,运行:dockerrunhello-world如果看到欢迎信息,说明安装成功。
- python曲线回归小案例教程
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一、曲线回归的定义曲线回归是一种统计方法,用于建立自变量(独立变量)和因变量(依赖变量)之间的非线性关系模型。与线性回归不同,线性回归假设自变量和因变量之间的关系是线性的,即可以通过一条直线来描述数据点的趋势;而曲线回归则允许这种关系是非线性的,可能表现为曲线、抛物线、指数、对数或其他复杂的数学形式。其主要特征如下:非线性关系:曲线回归适用于那些不能用直线来充分描述的数据关系。它允许模型以曲线形式
- 【算法系列】希尔排序算法
binbinxyz
排序算法算法java
文章目录希尔排序算法:一种高效的排序方法一、基本思想二、实现步骤1.初始化增量2.分组与排序3.缩小增量4.最终排序三、代码实现四、增量序列的选择1.Shell增量序列2.Hibbard增量序列3.Sedgewick增量序列五、时间复杂度六、总结希尔排序算法:一种高效的排序方法在讨论希尔排序之前,我们先回顾一下选择排序的基本概念。选择排序是一种简单的排序算法,其核心思想是通过多次遍历数组,逐步找到
- C语言--文件操作
Tanecious.
C语言c语言开发语言
第16讲:文件操作1.为什么使用文件?如果没有文件,我们写的程序的数据是存储在电脑的内存中,如果程序退出,内存回收,数据就丢失了,等再次运行程序,是看不到上次程序的数据的,如果要将数据进行持久化的保存,我们可以使用文件。2.什么是文件?磁盘(硬盘)上的文件是文件。但是在程序设计中,我们一般谈的文件有两种:程序文件、数据文件(从文件功能的角度来分类的)。2.1程序文件程序文件包括源程序文件(后缀为.
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程
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Linux系统:FFmpeg+vvenc实现H.266的视频编解码教程(视频压缩)关键网址ffmpeg目前支持libvvenc,因此配置好libvvenc只会在一些make、sudomakeinstall命令时遇到问题,例如默认安装或配置路径指定错误、ffmpeg版本、vvenc版本匹配等问题。但无论哪些问题,几乎都可以在以下链接中找到相应的答案:https://github.com/fraunh
- 基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建
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1.简介1.1.概述基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系是一种高效、灵活的监控解决方案,广泛应用于云计算和微服务架构的环境中。以下是这一监控体系的概述:Prometheus:Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包,由SoundCloud开发并维护。它具有强大的数据收集能力、灵活的查询语言以及与微服务架构的无缝集成。Prometheus的核心概念包括时间序列数据
- 基于java的多角色物流管理系统设计和实现的详细项目实例
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目录基她jsvs她多角色物流管理系统设计和实她她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...4项目系统可行她分析...5项目模型架构...5项目软件模型描述及代码示例...6项目流程图(Plsintfxt代码块)...10项目扩展...11项目目录结构设计及各模块功能说明...12项目应该注意事项...13项目部署她应用..
- 数据精简的魔法:打造极速接口响应!
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全文目录:开篇语前言目录精简数据传输的重要性举个栗子️常用的精简策略1.字段选择:只传递必需字段示例代码:2.数据分页:控制数据的数量示例代码:3.压缩传输:小数据大世界案例分析:从冗余到高效1️⃣初始设计2️⃣优化设计拓展延伸:在不同场景中的应用企业应用移动端应用物联网(IoT)设备结语文末开篇语哈喽,各位小伙伴们,你们好呀,我是喵手。运营社区:C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO;欢
- AIGC生图技术剖析:文本生成图像的核心算法与创新应用
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全文目录:开篇语前言AIGC技术核心:从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络(GAN)3.变分自编码器(VAE)4.融合模型:CLIP+VQ-GAN核心算法示例:使用Python生成图像使用OpenAI的DALL-E生成图像解释AIGC在多个领域的应用前景1.艺术创作2.广告设计3.虚拟现实(VR)与增强现实(AR)4.游戏开发总结:AIGC生图技术的未来文末开篇语哈喽,各位小伙
- Spring Boot从入门到精通:一站式掌握企业级开发
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springboot后端java
前言SpringBoot作为Java领域最流行的微服务框架,凭借其约定优于配置的理念和快速启动的特性,极大简化了Spring应用的初始搭建和开发过程。本文将带你从零开始系统学习SpringBoot,最终实现精通级应用开发,涵盖核心原理、实战技巧及性能优化。一、SpringBoot入门篇1.SpringBoot简介核心优势:自动配置、内嵌服务器(Tomcat/Jetty)、Starter依赖简化适用
- Spring Cloud中如何使用Eureka:超详细指南
一位卑微的码农
springcloudeurekajava
引言在微服务架构中,服务发现是一个至关重要的组件。它允许服务实例在启动时注册自己,并且能够发现其他服务实例的位置。SpringCloud提供了多种服务发现的实现方式,其中Eureka是最常用的之一。本文将深入探讨如何在SpringCloud中使用Eureka进行服务注册与发现,涵盖从基础到高级的配置和使用场景。什么是Eureka?Eureka是Netflix开源的服务发现组件,SpringClou
- 【星云 Orbit-F4 开发板】03f. 按键玩法六:按住一个独立按键不松手的加速匀速触发
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【星云Orbit-F4开发板】单片机stm32嵌入式硬件
【星云Orbit-F4开发板】03f.按键玩法六:按住一个独立按键不松手的加速匀速触发引言在嵌入式系统中,按键不仅是输入设备,还可以通过检测按键的持续状态来实现复杂的控制逻辑。本文将详细介绍如何使用STM32F407的GPIO引脚检测按键的长按状态,并通过HAL库实现加速匀速触发功能。通过本教程,读者将能够掌握独立按键的长按检测方法以及加速匀速触发的实现技巧。硬件准备在开始编程之前,确保您已经准备
- LCD屏幕的画点函数
¡Venceremo
笔记linux
假设一个像素点4B且显存首地址为0x89000000设lLCD的对齐方式为从左到右、从上到下所以任意一个(x,y)其对应的地址为:(lcd横向宽度*y坐标+x坐标)*像素点大小+首地址首地址0x89000000得到的是(x,y)对应块的大小4B大小坐标(0,0)4B(1,0)4B(2,0)(3,0)(0,1)
- 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。