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三日看尽长安花
系统架构师数据仓库
数据仓库:概念、架构与应用目录什么是数据仓库数据仓库的特点数据仓库的架构3.1数据源层3.2数据集成层(ETL)3.3数据存储层3.4数据展示与应用层数据仓库的建模方法4.1星型模型4.2雪花模型4.3星座模型数据仓库与数据库的区别数据仓库的应用场景数据仓库的优缺点分析数据仓库的未来趋势总结1.什么是数据仓库数据仓库(DataWarehouse,DW)是一种用于分析和报告的数据库系统,专门为大规模
- python图像差分法目标检测_OpenCV实现帧差法检测运动目标
weixin_39708854
python图像差分法目标检测
今天的目标是用OpenCV实现对运动目标的检测,这里选用三帧帧差法。代码如下:#include#include#include#include#includedoubleThreshold_index=0;constintCONTOUR_MAX_AERA=200;voidtrackbar(intpos){Threshold_index=(double)pos;}intmain(intargc,ch
- vscode用ssh连接服务器后,明明内存还很富足,为什么却很卡顿
炸毛小怪
把bug打倒vscodessh服务器c语言算法硬件架构
vscode用ssh连接服务器后,明明内存还很富足,为什么却很卡顿前言一、判断是否是服务器上其他用户同时在执行实验1、执行free命令查看内存占用情况2、额外的发现3、解决二、附加:buffer/cache和swap的先后顺序三、个人总结reference前言 这两天由于需要跑实验,数据集比较大,因此我在vscode上通过ssh连接上我们实验室的服务器(两张A100的配置)开启我的实验之路。可是
- 【51单片机实验笔记】中断篇(二) 定时器与中断
悬铃木下的青春
51单片机51单片机笔记嵌入式硬件
目录前言晶振概述时序概述定时器概述工作方式寄存器(TMOD)定时器配置流程初值的简便算法微秒级定时中断的注意事项T2定时器概述定时器2控制寄存器(T2CON)定时器2模式寄存器(T2MOD)定时器2配置软件实现1.定时器测试延时精度2.单个独立按键的定时器消抖3.按键事件封装(短按、长按、双击、组合键)4.数码管的定时器刷新5.矩阵按键的定时器扫描检测遇到的问题总结前言你是否好奇过电子时钟的实现机
- Faceboxes pytorch代码解读(一) box_utils.py(上篇)
Faded浩
pytorch深度学习神经网络python算法
Faceboxespytorch代码解读(一)box_utils.py(上篇)有幸读到ShifengZhang老师团队的人脸检测论文,感觉对自己的人脸学习论文十分有帮助。通过看别人的paper,学习别人的代码,能够使得我们对人脸检测算法的学习有更近一步的理解。但是在学习的时候发现,自己看别人的代码是一个耗时而又头疼的事情。毕竟每个人的思路都不一样,跟着别人的思路走确实不容易。所以希望能够分享一下自
- 【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
机器学习paddlepaddle逻辑回归python作业
一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量,方便后续在模型中使用。2.模型定义部分:方案1:使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换:生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y,并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
- 高性能定时器实现方式
程序员学习随笔
服务器网络服务器
文章目录0.简介1.整体分析2.定时通知的实现方式2.1简单等待方式2.2SIGALRM信号2.3I/O多路复用方式3.定时任务的存储和管理3.1简单升序链表的方式3.2时间轮方式3.3时间堆方式4.总结0.简介在实际开发中,经常会有定时去执行一个任务或者到某一时间去执行某一特定任务的需求(如心跳检测,状态检查等),此时就需要定时器去进行唤醒和调度,本文将从设计和实现的角度介绍多种定时器原理,并对
- 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
eso1983
深度学习汽车自动驾驶
汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统,深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积神经网络)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、语义分割(道路、车道线)。典型模型:YOLO:实时目标检测,低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN:结合检测与像素级分割,用于精确场景理解
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上
XLYcmy
漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个:1、基于此领域的相关方法,通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验,比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线(1)构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集(2)针对跨架构下的二进制程序,利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言,对于不同中间语言,选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征,
- 自学记录鸿蒙API 13:实现人脸比对Core Vision Face Comparator
李游Leo
harmonyos鸿蒙harmonyos华为
完成了文本识别和人脸检测的项目后,我发现人脸比对是一个更有趣的一个小技术玩意儿。我决定整一整,也就是对HarmonyOSNext最新版本API13中的CoreVisionFaceComparatorAPI的学习,这项技术能够对人脸进行高精度比对,并给出相似度评分,判断是否为同一人。于是,我决定基于这个API开发一个简单的人脸比对小工具。开始我的开发之旅应用场景的思考学习之前,我花了一些时间思考人脸
- 基于Pyhton的人脸识别(Python 3.12+face_recognition库)
F2022697486
python人工智能开发语言
使用Python进行人脸编码和比较简介在这个教程中,我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码,并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具,它基于dlib的深度学习模型,可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者,我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。代码示例importface_recogn
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
Jam-Young
python机器学习开发语言
自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
- 使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合
Luzem0319
scikit-learn线性回归python
1.导入必要的库首先,需要导入所需的库,包括pandas用于数据处理,numpy用于数值计算,以及scikit-learn中的线性回归模型。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom
- 三维激光扫描-用智能检测系统提升效率
CASAIM
计算机视觉人工智能
当下,企业对生产效率和质量控制的要求越来越高。传统的检测方法往往难以满足高精度、快速响应的需求。三维激光扫描技术结合智能检测系统,为工业检测带来了革命性的变革。传统检测方法的局限性传统检测方法主要依赖于人工测量和机械检测工具,如卡尺、千分尺和三坐标测量仪。这些方法虽然在一定程度上能够满足检测需求,但在面对复杂形状、大型工件或高精度要求时,往往存在效率低下、精度不足以及操作复杂等问题。此外,人工检测
- workman服务端开发模式-应用开发-总架构逻辑说明
龙哥·三年风水
PHP长链接分布式分布式phpgateway
一、后台管理端(操作页面端)管理员用浏览器打开页面管理端后,页面管理端会自动检测,如果本地cookie不存在的情况下,跳转到登录页面,如果本地cookie存在的情况下,跳转到首页。登录的情况下,就不说,后面在业务架构里面会说明的。在登录页面输入邮箱账号、密码、验证码,点击提交。提交之前会在前端进行类型及相应的格式验证,如果验证结果都是OK的情况下,将参数提交到api接口中,等待返回结果。如果api
- 数据通信与计算机网络(精炼知识点)
桃花键神
系统架构师数据通信与计算机网络
前言该部分知识点不多,分值3分知识点TCPTCP采用可变大小的滑动窗口协议进行流量控制。在前向纠错系统中,当接收端检测到错误后就根据纠错编码的规律自行纠错;在后向纠错系统中,接收方会请求发送方重发出错分组。IP协议不预先建立虚电路,而是对每个数据报独立地选择路由并一站一站地进行转发,直到送达目标地。层次化网络设计层次化网络设计应该遵循一些简单的原则,这些原则可以保证设计出来的网络更加具有层次的特性
- 室内家具检测数据集VOC+YOLO格式7928张10类别
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数据集深度学习机器学习人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):7928标注数量(xml文件个数):7928标注数量(txt文件个数):7928标注类别数:10标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["Bed","Bo
- 遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别
FL1623863129
数据集计算机视觉人工智能深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):2026标注数量(json文件个数):2026标注类别数:5标注类别名称:["Tree","building","Tin_Shade","farmland","water"]每个类别标注的框数:Treecount=64782buildingcount=52980Tin_Shade
- 38字以上的标题:OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法:详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测:OMP及基本信道估计、MRC检测,结合索引调制IM、空间调制SM、正交
PGCUZcQeR
网络matlab人工智能
OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法(详细注释),ZF均衡,低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计,MRC检测,结合索引调制IM,空间调制SM,正交空间调制,SM-OFDM,多天线MIMO,AF,DF中继,理想脉冲/矩形脉冲,TDTF域DD域信道以及最新OTSM调制OFDM和OTFS性能对比。代码均可出,均可正常运行。适合本科B设及研究生学习。ID:971873550
- 【学习心得】Python好库推荐——PEFT
小oo呆
【学习心得】人工智能python语言模型
一、PEFT是什么?PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中,目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT,可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集,而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下,如边缘设备、移动设备或低成本
- 【Unity 渲染插件】GPU Instancer 基于 GPU 实例化技术,旨在解决 Unity 中大量重复对象的渲染瓶颈问题,显著提升游戏性能
Unity游戏资源学习屋
Unity插件
GPUInstancer是一款专注于高性能渲染的Unity插件,基于GPU实例化技术,旨在解决Unity中大量重复对象的渲染瓶颈问题,显著提升游戏性能。通过减少CPU到GPU的数据传输和批处理开销,该插件特别适合渲染复杂的开放世界场景、自然环境、城市布局等需要大量重复物体的场景。核心功能解析实时GPU实例化GPUInstancer能够自动检测和实例化场景中的重复网格对象,将它们的渲染交给GPU实现
- 深入理解Python中的生成器与迭代器:概念、区别与实战应用
清水白石008
pythonPython题库开源软件python开发语言
深入理解Python中的生成器与迭代器:概念、区别与实战应用开篇在Python编程世界中,生成器(Generators)和迭代器(Iterators)是两个核心概念,它们在处理大型数据集、节省内存以及实现高效循环结构方面扮演着至关重要的角色。本文旨在通过详尽的介绍和实例解析,帮助开发者们全面理解和掌握这两种机制,并能够灵活运用到实际开发中。一、迭代器(Iterators)的基本概念迭代器是一种设计
- Python中的迭代器:深入理解与实践应用
傻啦嘿哟
关于python那些事儿pythonandroid开发语言1024程序员节
一、引言在Python编程语言中,迭代器(Iterator)是一种特殊类型的对象,它允许我们遍历数据集合(如列表、元组、字典等)中的每一个元素,而无需了解集合的底层实现细节。迭代器提供了一种统一的方法来访问集合中的元素,使得代码更加简洁、易读,并且能够高效地处理大量数据。本文将深入探讨Python中迭代器的概念、工作原理、实现方式以及实际应用案例,旨在帮助新手朋友全面理解并掌握迭代器的使用技巧。二
- 高级java每日一道面试题-2025年01月24日-框架篇[SpringMVC篇]-SpringMVC常用的注解有哪些?
java我跟你拼了
java每日一道面试题javaSpringMVC常用的注解
如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:SpringMVC常用的注解有哪些?我回答:一、核心注解详解1.@Controller作用:将一个普通的Java类标记为处理请求的控制器。应用场景:在SpringMVC中起到了路由请求和处理业务逻辑的作用,并注册为Spring容器的Bean。使用方式:通过组件扫描或显式配置等方式,让Spring能够自动检测到这个控制器并进行实例化和管理。@Controlle
- 联想R720升级Win11教程 拯救者R720升级Win11方法
m0_70960708
笔记电脑
拯救者r720是联想拯救者系列在2017年推出的笔记本型号,虽然已经过去5年了,但是配置却还可以畅玩很多游戏,不少联想R720的用户也想要升级到Win11系统,那么到底能不能升级呢?下面就一起来看看吧。r720怎么升级win11:1、很遗憾的是,r720使用的是第七代英特尔处理器,不满足微软对于win11的要求。2、因此用户如果想要升级win11的话,必须要跳过系统检测,在pe系统之中进行升级。3
- 【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet:旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野
YOLO大师
目标检测网络人工智能yolov11YOLOpython计算机视觉
YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录:YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介绍摘要创新点文章链接基本原理**LSKNet的结构**3.2大核卷积3.3空间核选择核心代码YOLO11引入代码tasks注册步骤1
- YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中,一直是个难题,无法仅基于外观实现较好的识别,因此需要广泛的上下文信息进行辅助。但不同物体所需的上下文信息范围不同,为了更好地对这些特性进行建模,本文利用大核选择模块二次创新C3k2,使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时,动态地根据输入调整模型的行为,使网络更好地适应图像中
- AI大模型在智能客服系统中的应用
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能
目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调(Fine-tuning)2.模型蒸馏(ModelDistillation)3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI大模型在
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合DynamicHead,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要作者提出一种新的检测头,称为“动态头”,旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出(即检测头的输入)视为一个三维张量,其维度为级别×空间×通道,这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题,直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而,直接在所有维度上学习注意力函数过于困难,且计算成本过高。因此,作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制,即在级
- PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码
weixin_30777913
pythonspark大数据云计算aws
PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI,专门用于定义和执行“数据单元测试”,从而在大规模数据集中测量数据质量。PyDeequ框架在PySpark代码中提供了全面的数据质量检查功能,能够帮助用户&有效地监控和提升大规模数据集的数据质量。它在PySpark代码中的数据质量检查功能主要包括以下几个方面:核心组件指标计算(MetricsComputation):利用分析器(An
- 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。