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项目风险评估
厘清项目背景、识别关键风险源、评估发生概率与影响、制定对应应对方案,是写好项目风险分析报告的四大核心步骤。看似简单的条目,却在实际操作中蕴含着深厚的方法论与经验积累。我个人特别强调“识别关键风险源”,因为若定位不准、范围过宽或过窄,都可能导致资源浪费或风险漏判。掌握准确的风险范围能帮助我们在后续的评估和应对阶段精准发力,避免将过多精力投入到不具备实际威胁的环节中。“识别关键风险源”的实质是通过系统
- 空间智能数据集(不定期更新)
数据集
在人工智能领域的顶级会议NeurIPS上,斯坦福大学的杰出教授李飞飞发表了题为《FromSeeingtoDoing:AscendingtheLadderofVisualIntelligence》的主题演讲。在这次演讲中,李飞飞教授探讨了机器视觉的未来以及人工智能如何塑造我们的现实世界。她强调了空间智能的重要性,并将其视为全面智能的基石。李飞飞教授指出,解决空间智能问题是迈向全面智能的基础性、关键性
- Manus AI:国产AI Agent的破局与隐忧
Hello kele
人工智能人工智能程序员经验分享AI编程
2025年3月,国内AI领域突然杀出一匹黑马——ManusAI。这个自称全球首个通用AIAgent的产品,凭借"自主完成复杂任务"的核心能力,在技术圈掀起了不小的波澜。官网演示中,它能自动筛选简历、生成房产分析报告、甚至编写股票研究PPT,被网友戏称为"数字世界的私人助理"。但随着内测的展开,关于它的争议也开始浮出水面。一、技术突围背后的故事Manus的开发团队Monica.im颇为低调。创始人肖
- NTIRE比赛:技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望
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一、NTIRE比赛概述:图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE(NewTrendsinImageRestorationandEnhancement)是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一,聚焦于图像恢复与增强技术的前沿探索。自2017年首次举办以来,NTIRE每年与计算机视觉顶会CVPR联合召开,成为学术界与工业界技术实力的重要展示平台。其竞赛内容涵盖图像超分辨率、
- Uniapp组件 Textarea 字数统计和限制
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uniapp微信小程序uni-apptextarea输入框统计限制
UniappTextarea字数统计和限制在Uniapp中,可以通过监听textarea的input事件来实现字数统计功能。以下是一个简单的示例,展示如何在textarea的右下角显示输入的字符数。示例代码首先,在模板中定义一个textarea元素,并绑定input事件处理函数:{{fontNum}}/200然后,在JavaScript部分定义updateFontNum方法来更新字符数:expor
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壹十壹
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一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- Digicert SSL 证书
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Digicert作为世界最早的证书品牌,是全球领先的数字安全解决方案提供商,Digicert在SSL证书领域具有显著的市场份额和影响力。DigicertSSL证书以其高度的安全性和可靠性赢得了全球用户的信赖。众多金融机构、政府机构、电子商务网站等关键领域都选择了DigicertSSL证书来保护其网络通信安全。一、基本功能加密通信:通过使用公钥加密技术,确保用户与网站之间的数据传输是安全的。身份验证
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
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文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
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一、什么是CSS?CSS(CascadingStyleSheets,层叠样式表)是一种用于描述网页的外观和布局的样式表语言。它通过定义网页元素的样式(如颜色、字体、边距等)来与HTML内容分离,提升了网页的可维护性和设计的灵活性。CSS的核心目的是增强网页的表现力。早期的网页仅使用HTML来进行内容的展示,但由于HTML只能描述内容的结构,页面设计和内容变得难以管理。于是,CSS作为一种辅助技术应
- HSPF模型有哪些优势?可以进行哪些模拟?HSPF模型的原理与组成;前处理、后处理与参数率定;水质与泥沙模块等
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水文水资源HSPF模型水文水质模拟泥沙模拟
HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件,在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。由于种种原因,HSPF模型在国内的影响力不如SWAT;但是,HSPF模型也有其自身的优势,比如:1.它有很高集成度的前后处理软件,减轻建模的负担;2.它可以自主调节水文响应单元的大小,模型有更好的灵活性;3.它可以输出最小为小时的结果,比SWAT更方便;4.它可以与EFDC等水动力模型相耦合等。HSPF(H
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
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2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- 解决方案评测|通义万相AI绘画创作【阿里产品系测评】
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精通AI实战千例专栏合集AI作画通义万相
文章目录解决方案评测|通义万相AI绘画创作一、活动参与及部署体验二、针对通义万相AI绘画创作方案的详细评测反馈1)资源部署及场景API调用体验过程是否得到足够的引导,操作是否顺畅?2)该方案是否满足您的需求?3)针对业务场景,该方案还有哪些可以改进的图片生成能力或在您的业务场景中,还希望它可以提供哪些新的功能?4)同比其他类似产品方案,该方案在成本、易用性、应用场景上是否有竞争力?您是否愿意推荐团
- Flink实时流处理入门与实践
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一、引言1.1实时流处理的重要性在当今数据驱动的时代,实时数据处理变得越来越重要。企业需要从不断产生的大量数据中快速提取有价值的信息,以支持决策制定和业务优化。实时流处理技术能够实时处理数据流,提供即时的洞察和响应,从而提高业务效率和竞争力。1.2Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架,支持批处理和流处理。Flink提供了高吞吐量、低延迟和精确一次(exactly-onc
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引言:从质疑到依赖的认知跃迁在ChatGPT掀起AI编程革命之初,我曾对代码生成工具持保留态度。直到2023年接触DeepSeek,这个来自中国的AI编程助手彻底改变了我的开发模式。经过200+小时的深度使用,我在实际项目中验证了其惊人潜力,本文将分享最具实践价值的经验总结。一、效率革命:实测数据背后的生产力跃升1.1代码生成效率对比任务类型传统耗时DeepSeek耗时准确率CRUD接口开发2.5
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在处理长文本时,将其切割成较小的片段是常见的需求,尤其是在自然语言处理任务中。CharacterTextSplitter是一个强大的工具,用于通过字符分隔符对文本进行分割,本文将深入介绍如何使用它进行文本处理。技术背景介绍当面对一份冗长的文本时,比如总统演讲稿、法律文档等,我们常常需要将其拆分成便于处理的小段。CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具,专门用于基于特定
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朗之万动力学(Langevindynamics)是一种模拟经典粒子运动的方法,常用于物理、化学和材料科学等领域。它是由法国物理学家保罗·朗之万(PaulLangevin)于1908年提出的,用于描述布朗运动,即微小粒子在流体中的随机运动。在朗之万动力学中,粒子的运动不仅受到经典力学中描述的确定性力的作用(如势能场产生的力),还受到一种随机力(噪声项)和阻力(摩擦项)的作用。这种随机力和阻力项用来模
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Arxiv日期:2024.5.16机构:IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求,模型内部的功能组件几乎是相同的(共享而非独享)不同的神经算法实际上是由类似归纳头(inductionheads)等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息,特别是当它们涉及到本体论相关(ontolo
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链接:https://pan.quark.cn/s/70da09749050「清华大学DeepSeek系列PPT」共7讲,涵盖AI工具实操、职场效率提升、科研辅助、家庭教育等核心场景,提供从入门到进阶的完整学习路径
- Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案
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信息可视化
欢迎来到今天的讨论,我们将探讨,Python编程案例教程第2版航空工业出版社高登刘洋Python编程案例教程刘庆,姚丽娜,余美华电子版,一起探索吧!在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR库能够帮助我们将图像中的文字提取出来,所以本文为大家整理了四个常用的OCR库以及它们的用法,需要的可以参考下Python客栈送红包、纸质书1、pyocr2、pytesseract3、python-
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学习数据结构时,是否学完一章后立即做题还是等到第二天再做,取决于个人的学习习惯和记忆特点。以下是一些建议,帮助你做出更适合自己的选择:1.学完一章后立即做题优点:巩固知识:刚学完一章时,知识还新鲜在脑海中,立即做题可以帮助你更好地理解和巩固所学内容。发现问题:通过做题可以及时发现理解上的漏洞或误区,便于立即纠正。提高效率:趁热打铁,避免拖延,学习效果更好。适合人群:记忆力较强,能够快速吸收新知识的
- 部署质量管理 QMS 软件系统:必要功能介绍——全星科技
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在当今竞争激烈的制造业市场中,质量管理是企业生存与发展的核心竞争力之一。传统的质量管理方式已难以满足现代制造业对高效、精准、协同的要求,而全星质量管理QMS软件系统凭借其先进的技术架构和全面的功能设计,为制造业企业提供了全新的质量管理解决方案。全星质量管理QMS软件系统能够覆盖制造业质量管理的全流程,从原材料进厂检验(IQC)、生产过程检验(IPQC)、最终成品检验(FQC)到售后质量反馈,实现了
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引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力,但90%的学习者卡在以下痛点:❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题,提供:✅金融/医疗/法律三大领域高质量微调数据集✅云端GPU实验环境即开即用✅行业头部企业实战案例库(附完整代码)一、基础篇:快速搭建微调环境(免费技巧)1.1使用HuggingFace标准流程fromtran
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上个月在克拉玛依云计算产业园,我亲眼见到值班工程师用DeepSeek-R1大模型自动生成油田设备监测报告,原本需要3小时的工作现在10分钟就能完成。这让我突然意识到,这个刷爆朋友圈的AI工具,已经悄悄改变了程序员的工作方式。今天就跟大家聊聊,怎么让这个"代码外挂"真正成为你的生产力加速器。最近广东15个城市的政务系统集体升级,背后的秘密武器就是DeepSeek大模型。深圳程序员48小时完成全栈适配
- MPPT与PWM充电原理及区别详解
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MPPT(最大功率点跟踪)和PWM(脉宽调制)是太阳能充电控制器中常用的两种技术,它们在原理、效率和适用场景上有显著区别。以下是两者的详细对比:1.工作原理PWM(脉宽调制)核心机制:通过快速开关(MOSFET等)调节太阳能板与电池之间的连接,使太阳能板电压被强制拉低至电池电压水平。充电过程:初期以大电流快速充电(电池电压较低)。当电池接近充满时,通过调节脉冲宽度(占空比)减少电流,防止过充。电压
- 二维码标签制作攻略:如何选择苗木树牌制作工具?
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如果你曾在城市街道或公园里驻足观察,会发现许多树木都挂着一块小小的金属或塑料标牌,上面印着名称、科属等基本信息。这些传统树牌看似“尽职尽责”,实则作用有限:信息量不足:一块巴掌大的标牌,最多只能写下树木的学名、科属和简短介绍。对于游客感兴趣的趣味科普(如古树历史故事)以及突发事件的应急指引(比如,台风天气后树木倾倒上报),传统标牌却无能为力。更新维护成本高:树木危死补种后,传统标牌需要整体更换,不
- 智能制造数字孪生概念模型与关键技术
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智能制造是新质生产力形成和发展的重要驱动力,是工业4.0/5.0的核心,以及推动实现高效、灵活、绿色、智能的生产方式。数字孪生技术作为智能制造的关键技术之一,通过构建物理设备与虚拟模型之间的实时映射和同步,为制造业的智能化、高效化提供有力支持,推动制造业的转型升级。智能制造数字孪生是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,对产
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
DeepSeekChatGPT遥感遥感新质生产力ChatGPTOpenCV遥感数据处理
通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 大模型交互-超拟人合成
定制开发才有价值
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1、超拟人合成:将文字转化为自然流畅的人声,在实时语音合成的基础上,精准模拟人类的副语言现象,如呼吸、叹气、语速变化等,使得语音不仅流畅自然,更富有情感和生命力。2、唤醒的持久运行--->合成能力加持(唤醒成功后语音答复:主人我在)--->调用在线或离线听写能力(建议用讯飞在线效果好)--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型--->获取大模型答案后调用语音合成(
- 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
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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。