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1、连接摄像头首先,把Nano的这个CSI接口的这个销子轻轻拔起,记住一定要小心,轻点儿!之后将摄像头连接线,如下图所示的方式插入。合上插销,连接完成!2、硬件连接第一步:将摄像头排线,金属面朝向散热板插入JetsonNVIDIA开发套件上的摄像头接口;第二步:启动JetsonNVIDIA;第三步:测试摄像头;第四步:打开终端(键盘按下Ctrl+ALT+T快捷键打开终端),输入以下指令测试摄像头;
- 【access开发】导入excel 并生成表
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hi,大家好呀!最近天气越来越暖了,在这个春暖花开的季节了,每天心情应该都是美美的,正所谓一年之计在于春,在这个美好的季节,大家一起努力学习学习吧!那我们来看看今天学点啥呢?大家在刚接触access时,很多都是excel的高手,学习的过程中,总会想着,怎么把现在的excel数据导入到access,那这个时候该怎么来操作呢?如果是新手,那肯定是导入excel就可以了,那如果你是一个爱show技术的e
- 量化投资中的投资组合风险溢价模型
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推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》量化投资中的投资组合风险溢价模型在量化投资的世界里,风险和回报总是如影随形。投资者们就像是在大海中航行的船长,既要寻找宝藏,又要避开暗礁。今天,我们就来聊聊量化投资中的一个关键工具——投资组合风险溢价模型,它就像是船长的罗盘,帮助我们在风险和回报之间找到平衡。引言:风险与回报的舞蹈在量化投资中,我们经常听到“风险溢价”这个词。
- 我的创作纪念日
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一周年的技术创作之旅:从「挖钻石」到探索未知的星辰大海一年前的今天,我在键盘上敲下了第一篇技术博客——《我的世界》钻石挑战,用代码教会AI挖矿。那时的心情,像极了游戏中第一次挥动镐子的新手:既兴奋又忐忑。如今回望这365天,技术创作早已成为我生活中不可或缺的一部分,它不仅是记录,更是成长的见证。技术成长:从工具人到造物者这一年,我从一个只会调用API的“工具人”,逐渐蜕变为能设计算法、优化系统的开
- 利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机回归(SVR)的超参数
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【导读】在机器学习建模中,支持向量机(SVM)回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针",而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现,只需几分钟就能让模型性能自动升级!一、为什么要用贝叶斯优化调参?传统调参三大痛点:C参数(正则化强度):过小导致过拟合,过大削弱模型能力ε参数(不敏感区域):决定对预测误差的容忍度核
- 常见的深度学习优化器
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一直用优化器解决问题,但是没有对它进行一个系统的总结。。不对,系统的总结进行过,只是时过境迁,早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD,只是学着学着就忘记了。后来呢,接触到网上介绍的几种常用的优化器,看着原理挺给力,可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》,它从最基本的原理出发,给了我一点灵感。(1)几种常用的优化器,详情见这里链接34(2)二、以为自己遇见了大海老师说,
- 差分革命:清华微软携手,用物理智慧重塑Transformer“慧眼”
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当物理学遇上AI,一场精准捕捉的变革悄然上演想象一下,在信息的汪洋大海中,寻找一根至关重要的“针”,难度无异于“大海捞针”。然而,随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头,另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手,将物理学的智慧融入AI,推出DifferentialTransformer(DIFFTransformer),让Transfor
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前言一位网友在职场论坛上发了一个帖子,他说自己今年三十七岁了,是一名Android老兵,因为和上家公司的领导闹矛盾有了嫌隙,一气之下就裸辞了,如今已经辞职四个月了,也失业了四个月。每天都在努力投简历,共投出去了五百封简历,但只有三家通知自己过去面试,其他的都石沉大海。自己很纳闷,就找了一个做猎头的朋友询问,朋友说自己已经超龄了,没有什么岗位可以给自己这个年龄的人了,只有少数的能放宽到四十岁,但也不
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13载匠心独运,BI+AI启航新征程!思迈特的13年,是在坚守中持续创新,在创新中不断追求卓越,是在挑战与机遇并行中开创全新篇章的历程。感谢每一位陪伴走过这段旅程的人。展望未来,思迈特将继续以初心为舵、以创新为帆,与客户、伙伴携手并肩,勇立数智化浪潮,扬帆远航,探索更广阔的星辰大海!13周年之际,我们在麦粉社区举办了一系列精彩活动,包括奖项评选、话题互动及故事分享。参与活动即有机会赢取丰厚大礼包和
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一、分布式系统:宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代(1960s-2000s):冯·诺依曼架构的终极演绎,摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒(2000s-):CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想,在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律:光速限制下的通信延迟不可消除经济定律:成本边际效应决定拆分粒度组织定律:康威定律的幽灵始终在场(系统架构≈组织架构)3.典型范式对比模式特征案例主从架
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本篇规范基于阿里巴巴、华为的开发手册。感谢前人的经验和付出,让我们可以有机会站在巨人的肩膀上眺望星辰大海。规范不是为了约束和禁锢大家的创造力,而是为了帮助大家能够在正确的道路上,尽可能的避免踩坑和跑偏。规范可以让我们无论单枪匹马还是与众人同行的时候都能得心应手。规范可以让我们在面对日益变态的需求和做代码接盘侠的时候,更优雅从容。规则并不是完美的,通过约束和禁止在特定情况下的特性,可能会对代码实现造
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在快节奏的商业环境中,企业信息如潮水般涌来,然而,随着信息量的不断增加,信息碎片化问题也日益严重,成为制约企业高效运转的一大痛点。为了破解这一难题,构建一套智能知识库体系显得尤为重要。本文将通过三个关键步骤,介绍如何利用智能知识库实现企业信息的有效整合与管理。一、痛点切入:信息混乱的根源信息混乱往往源于缺乏有效的分类和整理。文件散落各处,命名不规范,版本混乱,这些问题让员工在寻找信息时如同大海捞针
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家人们,这事儿简直太燃了!就在前几日,中国载人航天工程办公室官宣了一则重磅消息,直接把国人的航天热情点燃到沸点!中国载人月球探测任务设备命名正式确定,登月服叫“望宇”,载人月球车名为“探索”。这不是简单的名字确定,而是标志着我国载人登月计划踏入了全新阶段,离我们“摘星揽月”的梦想又近了一大步!一、名字背后的浪漫与雄心从名字来看,“望宇”寓意着遥望宇宙、探索未知,和咱们空间站的“飞天”舱外服相呼应,
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写在最后在结束之际,我想重申的是,学习并非如攀登险峻高峰,而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后,持之以恒的学习变得愈发不易,如同在茫茫大海中独自划舟,稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而,对于我们程序员而言,学习是生存之本,是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习,我们便如同逆水行舟,不进则退,终将被时代的洪流所淘汰。因此,不断汲取新知识,不仅是对自己的提升,更是对自己的
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题目描述小南有一套可爱的玩具小人,它们各有不同的职业。有一天,这些玩具小人把小南的眼镜藏了起来。小南发现玩具小人们围成了一个圈,它们有的面朝圈内,有的面朝圈外。如下图:这时singer告诉小南一个谜题:“眼镜藏在我左数第3个玩具小人的右数第1个玩具小人的左数第2个玩具小人那里。”小南发现,这个谜题中玩具小人的朝向非常关键,因为朝内和朝外的玩具小人的左右方向是相反的:面朝圈内的玩具小人,它的左边是顺
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HBase:大数据时代的“超级数据库”你是不是也被数据淹没过?大家有没有这样的经历,手机里存了成千上万张照片,每次想找某一张特定的照片时,都得翻半天?或者在工作中面对堆积如山的数据报表,感觉像是在大海捞针。今天我们要聊的HBase,就是为了解决这种“数据洪流”的问题。什么是HBase?HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它基于Google的Bigtable论文设计而成。简单来说,HBas
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UEUE43Dwidget不显示
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量子世界初窥探量子,并非是像分子、原子、电子那般具体的物质,而是微观世界里物理量不可分割的最小单位。倘若把世界比作一个巨大的像素屏幕,那么量子就如同屏幕上一个个不可再分的像素点,是构成万物的基础。量子世界充满了奇幻色彩,其中最引人入胜的特性便是量子叠加和量子纠缠。量子叠加,打破了我们日常认知中“非此即彼”的固定思维模式。在宏观世界里,抛一枚硬币,结果不是正面朝上,就是反面朝上;一个人不是在房间里,
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在瞬息万变的商业世界中,(成都市场调查公司)企业如同在波涛汹涌的大海里航行的船只,要想乘风破浪、一帆风顺,(市场调研)就必须精准把握市场的风向,(消费者研究)而消费者市场调查便是那至关重要的“风向标”。成都中立调查公司,作为扎根成都17年的本土调研行家,凭借深厚的经验沉淀和专业的调研能力,深知消费者市场调查对于企业抢占市场先机的关键价值,通过及时、准确的调查,为企业源源不断地输送市场趋势预测和消费
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假如你正在深入开发一个Vue项目,起初一切感觉顺畅简单。但随着应用的增长,你的文件夹开始泛滥,组件变得混乱,寻找文件就像大海捞针。听起来熟悉吗?其实你并不孤单。一个有组织的文件结构是可扩展、可维护和高效前端开发的支柱。但关键问题是:没有一种放之四海而皆准的结构。完美的设置取决于你的项目规模、复杂性和团队动态。那么,如何开始呢?如何平衡简单性和可扩展性?在这篇文章中,我将分解Vue3项目的最优文件结
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目录一、AD/ADAS性能概览的重要性二、康谋IVEX智能概览1、利用指标整理驾驶数据2、创建合理且可观的概览三、结论如果您希望从数百万小时的驾驶数据中查找特定的相关驾驶事件和未遂事故,以确保您的所需功能正确运行,最好的方法就是创建一个系统性能的概览分析,实现在数据日志中快速检索关注点。为此,康谋在本文将为您详细介绍IVEX的智能概览功能,助力AD/ADAS的开发与验证!一、AD/ADAS性能概览
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如何学习大数据治理:轻松上手指南开场白:从零开始,不再迷茫你有没有过这样的经历?听到“大数据治理”这个词时,感觉脑袋里一团乱麻。别担心,今天咱们就来聊聊怎么从零开始学习大数据治理,让你也能成为这个领域的行家。什么是大数据治理?大数据治理就像是给你的数据世界制定一套规则和标准。想象一下,如果你有一堆杂乱无章的文件,每次找东西都像在大海捞针一样困难。大数据治理就是帮助你把这些文件整理得井井有条,让它们
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1.1多路时钟复用FPGA如何约束一(片外时钟复用约束)1.1.1本节目录1)本节目录;2)本节引言;3)FPGA简介;4)多路时钟复用FPGA如何约束一(片外时钟复用约束);5)结束语。1.1.2本节引言“不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。就是说:不积累一步半步的行程,就没有办法达到千里之远;不积累细小的流水,就没有办法汇成江河大海。1.1.3FPGA简介FPGA(FieldProgr
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麦田的设计者
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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。
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译为:最终的
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- F5与集群的区别
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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
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原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
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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。
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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
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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?
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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
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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
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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
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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)
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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。
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- 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:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
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$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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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。