梵颐
梵颐

收录于静夜集

收录于静夜集

罩心


看着，谁曾赤脚走过大地

回答是尚未成熟的语言

彼此一问一答

你将它还原


一个世纪过去了

怎么到处都是痕迹

我在等待一个答案

八分十五秒:外太空的旨意已到达


告诉你吧

那些花儿朵朵生动

正在召集色彩

纵使有一千个挑战者，也终将臣服


倘若注定我要留下什么

我希望在顶峰

在板块之间冲撞

抬升自己

你可能感兴趣的:(收录于静夜集)

  • 某智慧医养服务平台Uploads存在任意文件上传漏洞(DVB-2025-8968) Byp0ss403 漏洞复现集合文件上传web安全
    免责声明本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。如涉及侵权，请及时与我们联系，我们将尽快处理并删除相关内容。0x01产品介绍广西金中软件集团有限公司前身成立于1999年，隶属于广西电信下的三产公司金中信息产业有限公司，是一家集软件开发、网站建设、网络工程、系统
  • 模型微调：让AI更懂你的魔法棒 带上一无所知的我 pytorch人工智能python
    模型微调：让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里，模型微调（Fine-tuning）就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”，让它更适应特定的任务。今天，我们就来深入探讨模型微调的技术细节，让你也能像魔法师一样，轻松驾驭AI模型！什么是模型微调？模型微调是指在预训练模型的基础上，通过少量的特定任务数据进行训练，使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集（如Ima
  • 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】 再见孙悟空_ #自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
    各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜
  • 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧 Ai玩家hly 从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
    复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例，假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型，例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
  • 全网独家 | 超级POI数据集：27.3亿条，涵盖2018-2024年，7年44份，全国范围、同源、相同处理方法、字段丰富 空间数据研究所 全国同源历史POI数据空间数据研究所历史POIPOI数据全国同源历史POI兴趣点超级POI数据集
    超级POI数据集概况时间范围：2018年12月至2024年12月覆盖区域：全国所有省、直辖市、自治区和特别行政区数据总量：2,731,535,499条数据格式：支持SHP、FileGDB、GeoJson、MIF/TAB、TXT、Excel、CSV坐标系统：可以提供WGS84、GCJ02、BD09等常见坐标系提供形式：本地矢量数据文件数据选择：可根据指定的城市、省，类别，时间提供相应数据文件数据来源
  • Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子) 钢铁男儿 Python从入门到精通python开发语言
    数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。使用Pygal模拟掷骰子在本节中，我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表，这很有用，因为它们将自动缩放，以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • 以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》 留下一片云 科技
    违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验：在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后，按量子“波函数”理论，“电子只靠自相干，不需任何外部作用即可任意变向、返回”，“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术：“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在，唯物唯一。集合有统属，万物归自然。集合内性本善，逻辑/规则在集
  • SQL语言的散点图 苏墨瀚 包罗万象golang开发语言后端
    SQL语言的散点图引言在数据科学和数据分析的领域中，数据可视化是一项重要的技能。有效的数据可视化可以帮助我们理解复杂的数据集，发现数据中的潜在规律，进而支持决策制定。散点图作为一种基本而有效的数据可视化形式，广泛应用于各种领域。本文将深入探讨散点图的概念、使用场景、SQL查询与散点图的结合，以及如何通过SQL语言生成散点图。散点图的定义与特点散点图是一种二维图形，用来展示两个变量之间的关系。每个点
  • java中如何根据已有word文件快速生成目录和页码？ bug菌¹ 全栈Bug调优(实战版)javawordpython生成目录生成页码文件操作
    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！！全文目录：问题描述解决方案优化基于Docx4j的TOC生成性能问题及日志警告解决方案**1.性能优化****1.1避免使用FOP渲染获取页码****1.2使用更高效的文档
  • 智慧城市道路防护栏破损缺陷检测数据集VOC+YOLO格式6939张3类别 FL1623863129 数据集YOLO深度学习机器学习
    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)：6939标注数量(xml文件个数)：6939标注数量(txt文件个数)：6939标注类别数：3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):["body","cr
  • 利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南
    摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。此外，本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图，以帮助用户更好地理解和操作。引言HAI（HyperAI）平台是一个强大的AI模型训练平台，但对于非专业用户来说，其复杂性可能会成为使用的障碍。本文将详细介绍如何在HAI
  • 华为云认证 - 云学堂「集证」有礼 天氰色等烟雨 华为云
    华为云最近又出了一个新活动，我看了一下，奖励比上次的要好很多，本来不想搞的，这下不得不考虑一下了~还是一样，得先报名才能参与活动！特别提醒一下，企业账号是不能参加这次活动的，大家要用个人账户来报名。按以往的经历，不是实名认证的账号也可以参与进来。活动地址如下：DeveloperEvents_DeveloperAlliance-HuaweiCloudMeetlike-mindeddevelopers
  • 基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类 云端.代码农夫CloudFarmer 分类数据挖掘人工智能
    项目名称：基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点：结合时间序列预测（回归）与污染源分类（多标签分类），使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数（AQI）。根据传感器数据判断可能的污染源类型（如工业排放、交通尾气、扬尘等）。数据集来源数据获取：通过开放API实时抓取（如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台）。特征示例：PM2.5、PM10、SO2
  • Springboot启动失败：解决「org.yaml.snakeyaml.error.YAMLException」报错全记录 -天凉好秋- springbootjavaideavisualstudiocode
    ##关键字Java、Springboot、vscode、idea、nacos启动失败、YAMLException、字符集配置---##背景环境###项目架构-**框架**：SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）-**中间件**：Nacos（配置管理+服务发现）-**配置存储**：Nacos中存储了Springboot的配置，包括：数据库连接信息、Redis连接信息、服务配置等。
  • 使用LangSmith Chat Datasets微调模型 scaFHIO python人工智能机器学习
    在这篇文章中，我们将探讨如何通过LangSmithChatDatasets轻松微调模型。这一过程分为三个简单的步骤：创建聊天数据集。使用LangSmithDatasetChatLoader加载示例。微调你的模型。微调后，您可以在LangChain应用中使用微调过的模型。在深入探讨之前，我们需要安装一些前置条件。前置条件确保您已经安装了langchain>=0.0.311并准备好LangSmithA
  • Hadoop相关面试题 努力的搬砖人. java面试hadoop
    以下是150道Hadoop面试题及其详细回答，涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂：Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop？Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
  • 数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
    1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术，它通过对现有数据进行各种变换，人为地扩充数据集，从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中，包括：图像识别:对图像进行旋转
  • 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
    数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
  • 在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件 David WangYang 硬件工程
    介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。使用分组在TreeGrouping文件夹中的NamedSelections，可以在Mechanical中编写Python脚本来自动生成结果对象。此外，once可以获取新创建的结果对象，并再次使用Mechanical中的Python脚本将所有结果集的结果导出到.csv文件。在本文中，我们将探讨
  • 做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集，来自cell子刊 优化算法侠Swarm-Opti 深度学习数据集电池寿命预测深度学习人工智能
    引言本期介绍2024年最新发表在cell子刊CellReportsPhysicalScience上的电池退化数据集。该数据集是世界上规模最大，最贴近实际运行场景，持续时间最长的电池退化数据集。在实验室和现实生活中对电池退化进行了为期4年的广泛实验调查，考虑了随机充放电电流、频率、深度以及多电池成组、环境温度的影响，涉及数百个电池和电池组的大约546,000次充放电循环。参考文献DongzhenLy
  • MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注 数据集
    2024-10-24，由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan，这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集，包含了层次化的语言标注。数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）的兴起和与其他数据模态的融合，多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注，并取得了快速进展。然而，现有的数据集
  • C++与C语言的区别 @haihi c++c语言开发语言
    前言本文主要用C语言和C++做对比来学习C++，便于个人理解。C++包含C语言，是对C语言的扩展，在C++中，支持C语言的语法使用，C++是C语言的超集一、C++与C语言的区别C语言简单高效，适合低级系统编程和硬件相关的开发。C++更加灵活、强大，适合大型项目开发，尤其是需要面向对象、代码复用和复杂数据结构的应用。1.编程范式C语言：C是一种过程式编程语言，主要关注函数和过程。程序是通过一系列函数
  • 使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤 vaidfl python
    ##技术背景介绍Pinecone是一款功能强大的向量数据库，适用于处理复杂的检索需求。在本文中，我们将演示如何结合Pinecone向量存储使用SelfQueryRetriever实现自查询功能。为了更方便的了解原理，我们将以电影总结数据集为例进行展示。##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检
  • 基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码） 意.远 pytorch人工智能python深度学习
    一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
  • DeepSeek行业应用案例——教育 未来智慧谷 DeepSeek人工智能大数据AI教育
    一、简介在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，DeepSeek以其强大的技术实力，如同一股创新的洪流，席卷众多行业，为各领域带来了前所未有的变革与突破。本案例集初步收录了40多个来自农业、制造业、汽车行业、手机行业、智能家居、物流、云服务、办公、网络安全、金融、医疗、教育等多个关键行业的应用案例。从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶
  • DeepSeek行业应用案例——制造业篇 未来智慧谷 人工智能深度学习大数据自然语言处理
    一、简介在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，DeepSeek以其强大的技术实力，如同一股创新的洪流，席卷众多行业，为各领域带来了前所未有的变革与突破。本案例集初步收录了40多个来自农业、制造业、汽车行业、手机行业、智能家居、物流、云服务、办公、网络安全、金融、医疗、教育等多个关键行业的应用案例。从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶
  • Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库) 爱吃肉的鹏 YOLO
    最近在整理关于yolov8的相关内容，有个很大的问题，抛开yolov8性能不谈，yolov8代码的使用灵活性不如yolov5，尤其是对于一些新手或者对yolo框架不是很熟悉的人(这也是因人而异，有些人可能会喜欢v8代码的使用方式)。比如在使用v8的时候需要安装ultralytics库，然后再调用YOLO进行训练或者预测，那么就有这几个问题：问题1：安装了ultralytics库后如何使用YOLO呢
  • 迁移学习基础知识 zhooooooou 深度学习迁移学习人工智能机器学习
    简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。原理：对于浅层的网络结构，他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的，将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中，这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力，从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式：1、载入权重后训练所有参数
  • SciER：首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集 数据集
    2024-10-28，为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破，提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集，这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址：SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景：在科学文档中，实体（如数据集、方法、任务）和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
  • 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 dalan_123 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。  
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他