- Java中卫语句的设计思想
而为.
java服务器开发语言
卫语句(GuardClauses)是一种通过提前返回简化条件嵌套、提升代码可读性的编程技巧。其核心思想是优先处理异常或边界情况,让主逻辑保持扁平化。以下是deepseek做出的设计思想详解:核心设计原则FailFast(快速失败)在函数入口处立即检查非法参数或无效状态,若不符合条件则提前终止(如返回、抛异常),避免后续无效操作。减少嵌套层级用卫语句替换多层if-else嵌套,将代码从“箭头型”结构
- 端到端的NLP框架(Haystack)
deepdata_cn
NLP自然语言处理人工智能
Haystack是一个端到端的NLP框架,专门用于构建基于文档的问答系统,是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件,支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面,方便用户进行配置和调试;支持多模态数据,可处理文本、图像等多种类型的数据;具有可扩展性,可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展,对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
- 客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?
玩人工智能的辣条哥
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环境:客服机器人问题描述:客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?解决方案:客服机器人要精准回答用户问题,需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤:1.精准理解用户意图自然语言处理(NLP)技术分词与实体识别:提取关键词(如“订单号”“退货”)和实体(如时间、地点)。意图分类:通过机器学习模型(如BERT、Transformer)将问题归类(如“售后”“支付”)。上下文理解记录对
- C++学习:六个月从基础到就业——C++基础语法回顾:数据类型、变量与常量
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C++学习:六个月从基础到就业——C++基础语法回顾:数据类型、变量与常量本文是"C++学习:六个月从基础到就业"系列的第一篇技术文章,主要回顾C++的基本数据类型、变量定义和常量使用,为后续深入学习打下基础。查看完整系列目录了解更多内容。引言编程的本质是对数据的处理,而数据类型、变量与常量是任何编程语言的基础构建块。在C++中,对这些基础概念的深入理解不仅能让我们编写出正确的代码,还能帮助我们编
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
- 封装了localStorage和sessionStorage的通用存储模块
会飞的鱼先生
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本地存储/***通用存储类,用于封装localStorage和sessionStorage的操作*///封装localStorage和sessionStorage的方法classStorage{/***构造函数,初始化存储类型*@param{string}type-存储类型,可选值为'localStorage'或'sessionStorage'*/constructor(type='localSt
- 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)及其 Python 代码
追蜻蜓追累了
算法pythongithubpycharmjupytermatlabnumpy
灰狼优化算法(GreyWolfOptimization,GWO)是一种基于灰狼社会行为觅食过程而设计的优化算法。其基本原理是模拟灰狼群体中个体的协作和竞争行为,以迭代更新的方式寻找最优解。灰狼优化算法涉及三种灰狼的角色:alpha(α)、beta(β)和delta(δ),它们分别代表群体中的优势个体。算法包括初始化灰狼位置、计算适应度值、更新灰狼位置等步骤。以下是一个简单的Python示例代码,实
- 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层
qq_38215991
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数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据(进行了数据清洗),包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。(原始数据
- C#自定义曲线便器功能实现(简化版)
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C#c#曲线编辑器贝塞尔曲线
目录一、曲线编辑器实现功能二、实现方法说明三、关键代码说明1、绘制背景板和曲线2、绘制坐标系面板3、绘制曲线四、工程下载连接一、曲线编辑器实现功能添加或者删除控制点,通过移动控制点来修改曲线形状二、实现方法说明1、坐标系系统:使用0-500的范围映射到屏幕坐标系自动绘制网格线(间隔50单位)坐标轴显示在左侧和底部2、控制点功能:左键点击空白区域添加新控制点拖动现有控制点调整位置自动按X坐标排序保持
- 春招,作为普通IT实习生的我有哪些想法和准备?
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想法&随记对即将毕业的大学生来说,秋招和春招是求职的好机会,也是一次尝试向社会进行"自我推销"的机会,体现自己的综合能力,是“意满签Offer”?还是“露出马脚,社死场面”?“准备-天时地利人和-行动”后,我们会有答案。话题回到自己,春招,我有哪些想法?去年,在学校举办校园秋招招聘之前,我已经通过线上投递+线下面试找到实习,在一家人数规模100~200的公司当前端实习生,到现在已有四个多月,没有经
- C#入门学习记录(五)轻松掌握条件分支与循环语句
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当下如何与AI高效互动成为众多用户关注的焦点,而提示词(prompt)的运用则是其中的关键。提示词作为与AI沟通的桥梁,其长度和内容的详略在很大程度上影响着AI的回应效果以及用户体验。近年来,“过度提示”现象逐渐引发热议,与之相对的,短提示词的优势开始受到更多关注。本文将深入探讨为何短AI提示词比长提示词更具优势。长提示词的困境信息过载与AI处理难题在与AI交互的过程中,许多人试图通过提供详尽的长
- [前端面试场景题]虚拟列表
GISer_Jinger
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嗯,用户问的是“前端虚拟列表详解”,我需要详细回答这个问题。首先,我得先理解虚拟列表的概念和用途。根据搜索结果,虚拟列表主要用于优化长列表的渲染性能,特别是在处理大量数据时。用户可能想知道它的核心原理、实现方法以及实际应用场景。看网页1提到虚拟列表的定义和关键点,只渲染视口内的数据项,减少DOM节点。网页2和网页4都给出了具体的Vue和原生JS实现案例,比如动态计算起始和结束索引,使用transf
- 探索未来桌面应用的极限:QtWebEngine深度剖析与推荐
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处理器、存储器、传感器和执行器是嵌入式系统的核心组成部分。它们共同协作,完成从数据采集到处理再到执行的完整流程。以下是对这些组件的详细解析:1.处理器(Processor)定义处理器是嵌入式系统的大脑,负责执行指令、处理数据和控制其他组件。主要功能执行程序代码。控制外设(如存储器、传感器、执行器)。处理数据输入和输出。分类微控制器(MCU)集成了处理器核心、存储器和外设的单芯片解决方案。适合低成本
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CMake函数CMake函数定义语法如下,其中name为函数名,为参数名,为函数体.函数定义后,可以通过name调用函数.函数名允许字母数字下划线,不区分大小写.function(name[...])endfunction()如下的样例定义了一个函数fun,不带任何参数.function(fun)message("Hello,World!")endfunction()#调用函数fun()FUN()
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原文地址:策略模式更多内容请关注:智想天开1.策略模式简介策略模式(StrategyPattern)是一种行为型设计模式,它定义了一系列算法,将每一个算法封装起来,并使它们可以相互替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户。通过引入策略模式,可以在不修改客户端代码的情况下,动态地更改对象的行为。关键点:算法封装:将不同的算法封装到独立的策略类中。互换性:策略类可以相互替换,客户端可以根据需要选
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- 人工智能与网络信息技术的深度融合
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在当今时代,人工智能(AI)和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能(AGI)到具身智能的普及,AI不仅实现了技术上的飞跃,也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代,我们迎来了许多创新应用,例如AI在电子信息技术中的应用,通过算法优化与升级,显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明,网络将支撑万亿级、人机物、全时
- Java单例设计模式(懒汉式和饿汉式)
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一、什么是单例设计模式概念:java中单例模式是一种常见的设计模式,单例模式的写法有好几种,这里主要介绍俩种:懒汉式单例、饿汉式单例。单例模式有以下特点:1、单例类只能有一个实例。2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。单例模式确保某个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。在计算机系统中,线程池、缓存、日志对象、对话框、打印机、显卡的驱动程
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Golang学习golang后端开发语言gin
Go语言(又称Golang)是由Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型编程语言。它以其简洁的语法、高效的并发支持和强大的标准库而闻名,非常适合开发高性能的服务器端应用、分布式系统和云计算工具。本文将从零开始,详细介绍如何学习Go语言,涵盖基础语法、核心概念、并发编程、工具链和实战项目等内容。1.Go语言简介1.1Go语言的特点简洁易学:语法简洁,学习曲线平缓。高效编译:编译速度快,生成的
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使用libevent构建高性能网络应用在现代网络编程中,高性能和可扩展性是开发者追求的核心目标。为了实现这一目标,许多开发者选择使用事件驱动库来管理I/O操作和事件处理。libevent是一个轻量级、高性能的事件通知库,广泛应用于网络服务器、代理、缓存等场景。本文将详细介绍libevent的核心概念、使用方法以及如何利用它构建高性能的网络应用。1.什么是libevent?libevent是一个用C
- 软件架构设计关键点:平衡高可用、性能、扩展性及成本的系统化实践
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在数字化转型的浪潮中,软件系统已成为企业运营的核心支撑。从电商平台的秒杀活动到金融系统的实时交易,从物联网设备的百万级连接到政务服务的全天候响应,软件架构的设计质量直接决定了系统能否在复杂环境中稳定运行。本文将从高可用性、高性能、可扩展性、安全性、成本控制、规模承载和弹性伸缩七个维度,剖析现代软件架构设计的核心要点。一、高可用性:构建业务连续性的基石冗余设计:采用主从复制、多活数据中心架构(如
- 统一的视频动作模型
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25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义,其中视频为动作预测提供丰富的场景信息,而动作为视频预测提供动态信息。然而,有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性,当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距,引入统一的视频动作模型(UVA),它联合优化视频和动作预
- DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头:技术架构与应用场景的全方位解析
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Deepseekchatgptdeepseekgrok
前言在当今人工智能领域,DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头,各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景,在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析,以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构(一)DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型,其技术架构基于深度学习中的Transforme
- 如何避免Bug跟踪系统混乱
管理前沿
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流程规范化、工具集成化、沟通透明化。其中流程规范化通过明确每个环节的责任分工、标准化Bug报告和处理流程,有效减少混乱和重复劳动,确保Bug跟踪系统高效运转。企业通过数据分析发现,采用标准化流程后Bug处理效率可提升30%以上,这为软件质量控制提供了坚实保障。一、BUG跟踪系统的基本概念与重要性Bug跟踪系统是一种用于记录、管理和解决软件缺陷的工具和流程。它通过集中存储Bug报告、分类处理问题,并
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:深入掌握 C++ 高阶特性 —— 实践与心得分享
清水白石008
C++学习笔记课程教程c++学习笔记
侯捷C++课程学习笔记:深入掌握C++高阶特性——实践与心得分享自从开始接触侯捷C++系列精品课程以来,我对C++语言有了全新的认识与深入理解。这套课程不仅系统地梳理了C++的基础知识,更从实际案例中展示了许多高阶特性和工程实战技巧。作为一名长期从事C++开发的专业人士,我深深感受到侯捷老师讲解中那种由浅入深、逻辑严密的魅力,也正是这种教学风格让我在短时间内掌握了不少难以琢磨的知识点。今天,我将结
- 探索AI模型的巅峰之战:ChatGPT、DeepSeek与Grok 3,谁才是最强?
温暖阳光阿斌
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近年来,人工智能领域正处于一场高速迭代的革命中。大型语言模型(LLMs)如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相,各展所长,为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中,每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。然而,这些模型之间的差异和特点,究竟是什么?它们各自的优势在哪里?又有哪些隐藏的短板?本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议,共同探讨它们在AI领域的位置,
- Python多进程Logging
ftpeak
Pythonpythonlinux开发语言logging
多个进程的logging向同一个.log文件写入是一套Python程序被多次启动时(多进程启动)无法回避的问题。一个进程的程序正在向.log文件写入的同时,另一个进行启动的程序也需要向同一个.log文件写入,会产生异常吗?答案是:会的!直接写入存在的问题如果多个进程直接使用Python的logging模块向同一个文件写入日志,可能会出现日志内容混乱、数据丢失等问题。这是因为多个进程同时访问和修改文
- 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
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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
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。