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xiaodidadada
机器学习
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- 《二分枚举答案(配合经典算法)》题集
英雄哪里出来
算法数据结构英雄算法联盟二分
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- MapReduce01:基本原理和wordCount代码实现
冬至喵喵
大数据mapreduce
本篇文章中,笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解,参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题,设计了MapReduce,在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
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文章目录参数查看和修改网络net.core.netdev_max_backlognet.core.netdev_budget_usecsnet.core.netdev_budgetnet.ipv4.conf.all.rp_filter=0net.ipv4.conf.default.rp_filter=0net.ipv4.conf.default.arp_announce=2net.ipv4.con
- 密码应用与趋势之医疗数据安全
南京首传信安科技有限公司
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目录二、密码技术的核心应用场景二、技术创新趋势三、关键防护措施四、总结数据泄露风险在不同行业间分布不均。医疗行业因其数据的极高价值、安全防护的相对短板及攻击者的高度关注,成为数据泄露的重灾区。泄露数据类型也日益多样化,从传统身份信息扩展到网络行为数据等新兴领域。医疗数据的高价值体现为:黑市价格高昂:完整医疗记录在黑市售价可达普通个人信息的数十倍。欺诈工具:医疗身份信息常被用于虚假理赔和药物欺诈。精
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别勉.
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Task:1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA(p,d,q)模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型,通常遵循以下步骤:数据可视化:观察原始时间序列图,判断是否存在趋势或季节性。平稳性检验:对原始序列进行ADF检验。如果p值>0.05,说明序列非平稳,需要进行差分。确定差分次数d:进行
- Python Day56
别勉.
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Task:1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设b.P值、统计量、显著水平、置信区间2.白噪声a.白噪声的定义b.自相关性检验:ACF检验和Ljung-Box检验c.偏自相关性检验:PACF检验3.平稳性a.平稳性的定义b.单位根检验4.季节性检验a.ACF检验b.序列分解:趋势+季节性+残差记忆口诀:p越小,落在置信区间外,越拒绝原假设。1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设原假设(Null
- Python Day57
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.序列数据的处理:a.处理非平稳性:n阶差分b.处理季节性:季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型:当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型:当前值收到短期冲击的影响,且冲击影响随时间衰减c.ARMA(p,q)自回归滑动平均模型:同时存在自回归和冲击影响时间序列分析:ARIMA/SARIMA模型构建流程时间序列分析的核心目标是理解序列的过去行为,并
- Python Day44
别勉.
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Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- Python Day42
别勉.
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Task:Grad-CAM与Hook函数1.回调函数2.lambda函数3.hook函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例1.回调函数定义:回调函数是作为参数传入到其他函数中的函数,在特定事件发生时被调用。特点:便于扩展和自定义程序行为。常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例:defcallback_function():print("Epochcompleted!")
- WebGIS开发系列教程(5):Openlayers高级功能
WebGIS开发
GIS开发javascript开发语言webgisopenlayers
本系列教程为webgis二维开发入门openlayers零基础小白学习教程,本篇为第五篇。完整版可以查看文末链接下载。1.地图标注功能地图标注是将空间位置信息点与地图关联,通过图标、窗口等形式把相关的信息展现到地图上。地图标注也是WebGIS中比较重要的功能之一,在大众应用中较为常见。地图标注的基本原理:获取标注点的空间位置(X、Y逻辑坐标),在该位置上叠加显示图标(或包含信息的小图片),必要时以
- Python Day53
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来这是理解GANs的关键!传统的神经网络训练中,我们通常会直接定义一个损失函数(如均方误差MSE、交叉熵CE),然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”
- mysql数据一致性
前言美团酒店直连项目自2013年末开始,通过业务上的不断完善和技术上的不断改进,至今已经接入200多家供应商,其中在线酒店3万以上,在线SPU30万以上。经过两年的成长,美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台,其接入的业务类型也从最初的经济连锁,拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等,获得了业界一致好评。随着美团点评的日益壮大,客户的需求和系统体量的不断增加,直连平台
- 【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务
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计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain,LangServe,微服务架构,API设计,端到端解决方案1.背景介绍1.1问题的由来随着云计算和互联网技术的发展,企业级应用越来越倾向于采用微服务架构。微服务架构允许将大型应用拆分为一组小的服务,每项服务
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收藏关注不迷路//项目拿到就可以直接使用,但是用于作业或者毕设需要自己懂代码之后进行自行修改//支持毕设定制//远程支持//可联系博主----------同类型文章可以联系博主----------争取每天三篇,有需要的用户可以关注查看哦~今日第三篇-发布的文章皆有源码,私信联系可获取源码~本项目设计与实施了一个基于SpringBoot的餐厅点餐系统,探讨了该系统在提高点餐效率、优化订单管理和提升顾
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达梦数据库提供的闪回技术主要是在数据库发生逻辑错误的时候,能提供快速且最小损失的恢复。闪回技术旨在快速恢复数据库的逻辑错误。对于物理介质的损坏或者物理文件丢失,就不能使用闪回进行恢复。闪回特性可应用在以下方面:自我维护过程中的修复:当一些重要的记录被意外删除,用户可以向后移动到一个时间点,查看丢失的行并把它们重新插入现在的表内恢复。用于分析数据变化:可以对同一张表的不同闪回时刻进行链接查询,以此查
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全栈Bug调优(实战版)pycharmcondajavapython
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!备注:部分问题/疑难杂症搜集于互联网。全文目录:问题描述解决方案(请知悉:如下方案不保证一定适配你的问题)问题分析解决方案总结文末福利,等你来拿!✨️WhoamI?问题描
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今日工作小结与技术备忘今天我们主要围绕一个基于Poetry和Conda的MONAI检测项目,解决了一系列从环境配置到依赖安装的复杂问题。整个过程就像一次深度探案,最终成功理清了所有障碍。一、今日遇到的主要问题与解决方案我们今天解决了四个核心的“拦路虎”:1.Poetry安装与网络问题现象:最初,在安装Poetry依赖时,出现Nomatchingdistributionfoundfordulwich
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学习之旅卡密发卡独角兽免签
转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]目录环境搭建独角数卡——发卡用V免签——收款用网络验证——验证用独角数卡与V免签的对接说明体验网址环境搭建#宝塔wget-Oinstall.shhttps://download.bt.cn/install/install-ubuntu_6.0.sh&&sudobashinstall.shed8484bec#Dockersudoapti
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、探空图绘制总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:探空图是通过探空仪器测得的实时数据绘制而成的。探空仪器通常搭载在探空气球上,随着气球升空,仪器会测定不同高度和经纬度的温度、气压、空气湿度等数据,并通过无线电信号将这些数据发送回地面。地面接收系统接收到这些数据后,进行处理和分析,最终绘制成探空图。提示:以下是
- java运行python脚本同时实现传参响应接收
小天丶1
javapythonjava开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、java部分示例二、python代码示例前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:主要帮助从事java开发却涉及一些计算操作的时候发现没有python库更高效的解决方式提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、java部分示例//调用Python脚本//pythonl路径pythonl路径Stringpyth
- 2025华为od机试真题B卷【停车场费用统计】Python实现
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OD机试华为odpython开发语言华为od机试2025B卷
目录题目思路Code题目停车场统计当日总收费,包月的车不统计,不包月的车半个小时收一块钱,不满半小时不收钱,如果超过半小时,零头不满半小时按半小时算,每天11:30-13:30时间段不收钱,如果一辆车停车时间超过8小时后不收费。现提供停车场进出车辆的统计信息,需要你来计算停车场统计当日的总收费。输入描述第一行输入一个整数n表示今日进出停车场的包月的车辆数下一个行输入包月车的车牌号,以空格分割接下来
- 2025.06.11华为暑期实习机试真题【物流运输】Java/Python/C++/JS/C 实现
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目录题目思路Code题目物流公司每天都要处理很多物流的运输工作,整个城市共有N个地点。共有N-1条公路,每2个地点之间都能通过公路连通。物流公司总部位于1号地点。今天有一辆物流运偷车共有M条物流运输任务,物流运输车每天的工作流程如下:先要从总部出发去收取所有的寄件货物,收到所有货物后回到总部扫描货物,再从总部出发将货物送至所有的送件地址,送完后最终回到总部,算作完成了今天的运输工作,请问该辆物流运
- ORACLE 正确删除归档日志的方法
俗尘某某
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ORACLE正确删除归档日志的方法我们都知道在controlfile中记录着每一个archivelog文件的相关信息,当然们在OS下把这些物理文件delete掉后,在我们的controlfile中仍然记录着这些archivelog文件的相关信息,在oracle的OEM管理器中有可视化的日志展现出,当我们手工清除archive目录下的文件后,这些记录并没有被我们从controlfile中清除掉,也就
- git和解决冲突
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安装包:Git-Downloadsgit小乌龟:TortoiseGit–WindowsShellInterfacetoGit简单介绍git一般指git还有gitlab,实际工程使用时依据项目建立的位置或者需要使用到的特性不同,可以自行选择,基础功能都差不多。git安装后会提供类似shell一样的命令行管理工具,直接在git工程所在的目录右键鼠标单击打开就可以。TortoiseGit是提供了一个类似
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MySQL主从复制简介MySQL主从复制的目的是实现数据库冗余备份,将master数据库的数据定时同步到slave库中,一旦master数据库宕机,可以将Web应用数据库配置快速切换到slave数据库,确保Web应用有较高的可用性。MySQL主从同步是一个异步复制的过程,要实现复制,首先需要在master上开启bin-log日志功能,bin-log日志用于记录在master库执行的增删改更新操作的
- JVM调优实战 Day 14 :大数据处理中的JVM调优
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【JVM调优实战Day14】大数据处理中的JVM调优文章标签jvm调优,大数据处理,Java性能优化,JVM参数配置,JVMGC调优,Java开发,大数据架构,Jvm实战文章简述在大数据处理场景中,Java应用通常面临内存占用高、GC频率频繁、堆内存不足等挑战。本文作为“JVM调优实战”系列的第14天,深入探讨了大数据处理中的JVM调优策略。文章从概念解析、技术原理、常见问题、诊断方法、调优策略到
- 设计模式精讲 Day 19:观察者模式(Observer Pattern)
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【设计模式精讲Day19】观察者模式(ObserverPattern)开篇在“设计模式精讲”系列的第19天,我们聚焦于观察者模式(ObserverPattern)。作为行为型设计模式之一,观察者模式是实现对象间一对多依赖关系的经典方式,广泛应用于事件驱动系统、状态变化通知、消息订阅等场景。本篇文章将从理论到实践全面讲解观察者模式,包括其核心思想、结构组成、适用场景、代码实现、优缺点分析、实际案例和
- 关于java通过背景图生成图片
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#java的图片处理javajavaintellij-ideamavenspringboot图像处理
目录对接部分(碎碎念,可跳过)引入本地jar包文件路径错误尝试解决方案开发部分获取字体的方法关于二维码的生成关于在背景图上添加内容关于在背景图上写字关于在背景图上叠加图片关于保存图片第一次尝试第二次尝试第三次尝试最终方案关于文件读取为MultipartFile类型关于BufferedImage转MultipartFile最近用到了需要生成图片的开发,作为一个没有接触过这个的后端,实在头秃,记录一下
- 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
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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
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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 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。