- 冒泡排序的基本思想、基本操作、代码实现以及性能分析总结
第1缕阳光
算法数据结构排序算法c++
冒泡排序1,基本思想将待排序的元素进行两两比较,如果存在逆序,就对其进行交换操作,直到所有的元素的顺序都排好。2,基本操作对于待排序序列中的n个元素,第i趟冒泡排序从1到n-i+1依次比较相邻两个记录的大小,如果存在逆序关系,就交换;最后在这从1到n-i+1个元素中,最大(我们默认排序结果为从小到大)的元素被交换到第n-i+1的位置。可以看出,在第i趟排序时前n-i+1个元素是处于无序状态,第n-
- 给定一个长度为n的数列,将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200 (蓝桥杯训练题库)c/c++
#includeinti,n,j,v;intsort(int*a,intn){for(i=0;ia[j]){v=a[i];a[i]=a[j];a[j]=v;}}intmain(){scanf("%d",&n);inta[200];for(i=0;i#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;inta[200];for(inti=0;i>a[i];
- 昇腾NPU节点软件版本检查与升级方法
一、问题背景当我们需要在节点部署DeepSeek大模型时,需要检查昇腾云配套的版本驱动和固件版本,如果发现节点版本不配套建议升级到配套版本。检查方法:npu-smiinfo-tboard-i1|egrep-i"software|firmware"二、升级方法需要注意的是,一定要先升级固件,再升级驱动;如果需要降级版本,流程与升级一样。一般而言,固件包是带有firmware关键字,驱动包带有dirv
- 利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别(基于PyTorch)
.30-06Springfield
rnnlstmgru分类人工智能pythonpytorch
文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
- YOLOv8 轴承缺陷检测 使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式
OICQQ67658008
YOLOxml深度学习轴承缺陷数据检测算法人工智能
轴承缺陷检测4类1440张names:[‘aocao’,‘aoxian’,‘cashang’,‘huahen’]名称::[‘凹槽’,‘凹陷’,‘卡伤’,‘划痕’]共1440张,8:1:1比例划分train:1152张,val:144张,test:144张标注文件为YOLO适用的txt格式或xml格式。可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy
- Flask实现MTV分层
不会吃萝卜的兔子
flaskflask分层flaskMTV分层
版本python3.6flask1.0.2每个版本的路径可能不同,但结构大体一样步骤1.简化入口文件run.pyfromflaskdemoimportappapp.run(host="127.0.0.1",port=80)2.配置文件config.pyDEBUG=False3.模型文件modes.py我的模型文件没有写,你也设置多个model放在一个文件夹下,注意修改路径4.视图文件views.p
- 为什么YashanDB数据库是大数据处理的理想选择?
数据库
在当今大数据时代,如何高效管理和处理海量数据成为了许多企业的首要挑战。针对这一问题,选择合适的数据库系统至关重要。尤其是在大数据场景中,诸如数据存储、数据访问效率和并发控制等技术要求提高,给数据库的选择带来了更高的标准。YashanDB作为一款高性能数据库,以其独特的架构设计与一系列优秀的功能,成为大数据处理的理想选择。高度可扩展的部署架构YashanDB支持多种部署形态,包括单机部署、分布式集群
- 企业为什么选择YashanDB数据库?七大核心优势解析
数据库
在快速发展的信息化时代,企业在选择数据库时面临许多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性、可扩展性和高可用性等。随着数据量的不断增长,传统数据库难以满足日益增长的需求,企业需要一种更为高效、稳定的解决方案。YashanDB数据库凭借其独特的体系架构和丰富的功能逐渐崭露头角,成为企业数据存储和管理的优选平台。本文旨在深入剖析YashanDB的七大核心优势,帮助读者更好地理解其价值。高性能YashanDB采用
- 从用户需求出发设计YashanDB数据库的架构
数据库
在现代应用中,性能和可扩展性是数据库设计中至关重要的指标。随着数据量的增加,如何在保持高性能的前提下支持复杂的查询需求,已经成为数据库产业面临的一大难题。因此,当前迫切需要一种灵活和高效的数据库架构,能适应变动的用户需求,同时提供良好的业务连续性和可靠性。YashanDB的体系架构部署架构YashanDB支持三种主要的部署架构,包括单机部署、分布式集群部署和共享集群部署。单机部署:适用于小型应用和
- 从入门到精通:YashanDB数据库学习指南
数据库
在现代的数据库技术领域,性能瓶颈和数据一致性问题是开发人员和数据库管理员(DBA)面临的重要挑战。随着数据量的激增和对实时分析的需求上升,如何有效管理和利用数据库显得尤为重要。YashanDB作为一款新兴数据库,提供了一系列功能以应对这些挑战,适合希望深入理解数据库体系结构的开发者和DBA。本文旨在提供一份全面的YashanDB学习指南,内容涵盖系统架构、核心功能,并为实际应用提供具体建议,使读者
- 【Agent实战】用“前置编码器+LLM”复刻ChatGPT附件功能
kakaZhui
大模型Agent入门与代码实战chatgpt人工智能LLMAgentAIGCDeepSeek
1.引言:多模态LLM解耦原生多模态LLM将多种模态的处理能力“内化”于一个庞大的模型中,是技术的前沿。而我们这里讨论的“前置编码器+LLM”方案,则是一种解耦的设计哲学:LLM专注于语言:让强大的文本LLM继续做它最擅长的事情——理解和生成高质量的文本、进行逻辑推理和遵循复杂指令。前置编码器专注于转换:为每种文件类型构建或调用专门的、最优的工具(模型或库)来将其转换为高质量的文本表示。这种方案的
- 计算机网络深度解析:HTTPS协议架构与安全机制全揭秘(2025演进版)
知识产权13937636601
计算机计算机网络https架构
摘要2025年全球HTTPS流量占比达99.7%(W3Techs数据),本文系统剖析HTTPS协议的技术演进与安全机制。从加密算法体系(国密SM2/3/4vsRSA/ECC)、TLS1.3协议超时优化、后量子密码迁移路径三大突破切入,结合OpenSSL3.2、BoringSSL实战案例,详解协议握手时延降低80%的底层逻辑,并首次公开混合加密、证书透明度、密钥交换攻击防御等关键工程部署策略,为开发
- 基于SpringBoot和Leaflet的区域冲突可视化系统(2025企业级实战方案)
知识产权13937636601
计算机springboot后端java
摘要在全球地缘冲突与应急事件频发的2025年,区域态势可视化系统成为政府及企业的决策刚需。本文提出基于SpringBoot3.2后端与Leaflet1.9.5前端的冲突可视化解决方案,融合多源异构数据(卫星影像、舆情热力、设施状态)构建动态冲突图谱。关键技术突破包括:矢量切片实时聚合(支持100万+目标呈现)、多维度冲突因子权重模型、态势推演沙盘,并在某跨国能源集团实测中实现风险识别效率提升8倍,
- 大规模分布式数据库读写分离架构:一致性、可用性与性能的权衡实践
目录1引言:数据库架构的核心三角2原创架构设计2.1读写分离系统架构2.2读写核心流程3企业级实现代码3.1Python路由服务核心代码3.2TypeScript复制状态监控3.3Kubernetes部署YAML示例4性能对比量化分析5生产级部署与安全方案5.1高可用部署架构5.2安全审计方案6技术前瞻性分析6.1演进路线图6.2关键趋势解读7附录:完整技术图谱结论1引言:数据库架构的核心三角在大
- 解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析
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gpttransformer架构ai
解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词:GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要:本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer,重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释复杂的技术原理,并用Python代码示例展示实现细节,最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- synchronized的介绍与使用
骑牛小道士
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synchronizedsynchronized的介绍synchronized的使用方式修饰实例方法修饰静态方法修饰代码块synchronized底层实现原理synchronized关键特性synchronized注意事项synchronized经典使用样例懒加载单例模式的双重检查锁生产者-消费者模型synchronized的介绍在多个线程执行任务时候,会存在资源竞争和数据不一致问题资源竞争:比如
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c#halcon三维检测涡轮叶片点云配准型面偏差激光扫描
摘要:涡轮叶片是航空发动机的核心部件,其型面精度直接影响发动机效率与安全性。传统三坐标测量存在效率低(单叶片需40分钟)、覆盖率不足(仅检测关键截面)等问题。本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11,构建三维型面检测系统:通过激光线扫描(每秒2000线)获取百万级点云,经MLS滤波降噪(保留0.03mm细节)与快速采样(0.1mm间隔)优化数据;采用ICP算法实现点云与CAD模型配准
- G DOM 操作.js
前言:DOM(文档对象模型)操作是实现动态交互的关键技术。通过DOM操作,我们可以获取、修改网页元素,为用户提供了一个丰富多彩的交互体验。目录一、DOM操作的初体验认识元素获取二、DOM操作的进阶元素内容的修改三、DOM操作的高阶元素样式的动态变化四、DOM操作的巅峰元素的添加、删除与事件处理五、DOM操作的奥秘元素遍历与家族关系六、DOM操作的终极挑战性能优化与复杂交互总结一、DOM操作的初体验
- 主动防御的原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!主动防御(ActiveDefense)是一种**通过动态欺骗、攻击反制、环境感知等手段,主动扰乱攻击者认知、消耗其资源并实现威胁狩猎的防御范式**。其核心在于从“被动防护”转向“攻防博弈”,利用攻击者的行为特征实施精准反制。以下是基于2025年技术演进的原理与架构深度解析:---###⚙️一、主动防御的三大核心原理####**1.攻击者认知干扰(Decepti
- AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct
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人工智能react.js前端gitai语言模型
近年来,随着AI大模型的快速发展,如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力,为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型(如GPT-4、PaLM等)在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色,但它们的能力往往局限于
- DDD领域驱动设计深度解析
目录DDD领域驱动设计深度解析DDD凝聚了软件工程的智慧DDD领域驱动设计的历史什么是领域Domain领域驱动设计领域驱动设计几大原则详解领域驱动模型的概念领域驱动设计的挑战DDD领域驱动设计深度解析DDD凝聚了软件工程的智慧许多人对微服务设计中经常提及的DDD非常推崇,觉得这是最新的架构设计趋势和解决微服务业务划分的终极方法。实际上,DDD概念最早在2004年就提出来了,微服务的前身SOA的概念
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Python!实战!python自动驾驶开发语言
Python与自动驾驶仿真平台AirSim:未来驾驶的“练兵场”如何用代码玩转现实?今天咱们聊聊一个非常火但又特别实用的技术方向——自动驾驶仿真。具体点,就是用Python怎么玩转微软出品的自动驾驶仿真平台AirSim。别看名字叫AirSim,实际上它不仅支持无人机,还对自动驾驶汽车的模拟提供了强大支持。自动驾驶不是科幻,背后需要海量数据、复杂算法和大量实车测试。而现实世界测试成本高、风险大,怎么
- 【openAI库】Python语言openAI库详解:从入门到精通(从0到1手把手教程)
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在人工智能(AI)领域,OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术,正在深刻改变各行各业。作为Python开发者,我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API,成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始,深入解析Python语言中的openAI库,助你掌握AI开发的核心工具,成为AI领域的专家。一、什么是openAI库?它能为开发者带来什么?1
- 好记性不如烂笔头--使用dotnet-gcdump分析.net core程序内存泄漏
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性能分析工具C#.net.net.netcorebugvisualstudiowindows
系列文章目录第一章使用ANTSMemoryProfiler排查.net内存泄漏问题https://blog.csdn.net/pdsazj/article/details/128259980第二章使用dotnet-gcdump分析内存泄漏目录前言一、dotnet-gcdump是什么?二、使用步骤1.安装命令2.使用3.分析数据a.使用VisualStudio对单个gcdump文件进行分析b.使用V
- LLM大模型命名规则与部署硬件实践手册
文章目录一、理论基础:从信息编码到系统设计1.1命名系统的信息论基础1.2硬件架构与模型运行的关系1.3量化技术的数学原理二、国际主流模型命名规则深度解析2.1OpenAI:极简主义与功能导向2.2AnthropicClaude:诗意命名的技术内涵2.3GoogleGemini:统一品牌下的分层架构2.4MetaLlama:开源社区的透明化命名三、国内主流模型命名规则与文化内涵3.1百度文心:知识
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理想运算放大器(IdealOperationalAmplifier)是电子工程教材中的“完美模型”,它定义了模拟电路设计的理论基石。但若这种完美器件真实存在,整个电子产业将被彻底重构——本章将揭示理想运放的深层特性,并推演其可能引发的技术革命。一、理想运算放大器的终极定义1.1核心特性矩阵理想运放需同时满足以下五个极限条件:开环增益:AOL=∞A_{OL}=\inftyAOL=∞输入阻抗:Zin=
- 运算放大器的核心战场:深入解析负反馈的魔力和稳定性设计
负反馈(NegativeFeedback)是运算放大器的“灵魂控制器”,它将不完美的现实器件驯服为精确的线性系统。但若控制不当,这个守护神将瞬间变成毁灭电路的恶魔——本章将揭开负反馈的深层机制,并破解稳定性设计的终极密码。1负反馈的数学魔法:从非线性到线性的蜕变1.1负反馈的四大核心作用增益控制:Acl=AOL1+AOLβ→AOL→∞1βA_{cl}=\frac{A_{OL}}{1+A_{OL}\
- 世界人工智能大会在即,中国AI布局展现多重深意
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人工智能世界人工智能大会(WAIC)
2025年世界人工智能大会(WAIC)将于7月26日至28日在上海举行。本次大会以“智能时代同球共济”为主题,展览面积首次突破7万平方米,汇聚了来自30余个国家和地区的1200余位嘉宾,其中包括12位图灵奖、诺贝尔奖得主及80余位中外院士。这一全球性平台的搭建,揭示了中国在人工智能领域深化发展的战略路径。技术展示:从模型开源到终端落地本届大会将呈现3000余项前沿展品,涵盖40余款大模型、60余款
- Gemini 2.5 Pro API恢复免费,每分钟5次、25万tokens及每日100次请求的免费额度
Gemini2.5ProAPI近期宣布恢复免费服务,为开发者提供了更具吸引力的使用条件。根据最新信息,免费层级的API限制为每分钟5次请求、每日100次请求,以及25万tokens的额度。这一免费政策的变化体现了谷歌对该模型的推广策略调整。Gemini2.5Pro作为谷歌的旗舰AI模型,在多模态处理、推理能力和长上下文窗口等方面具有显著优势。其API定价在付费层级为输入每百万token1.25美元
- 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。