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前言《算法图解》的最后一章"接下来如何做"(WheretoGofromHere)是作者对读者进一步学习算法和编程的指引。在前面的章节中,我们已经学习了许多基础而重要的算法,从二分查找、快速排序到广度优先搜索、迪杰斯特拉算法,再到动态规划、K近邻算法等。现在,是时候思考如何继续深入学习,拓展我们的算法知识体系了。本笔记将总结第十三章的核心内容,并补充一些个人的学习建议和资源推荐。一、后续学习的算法和
- 近似算法与随机化算法:处理难解问题的实用方法
全息架构师
算法
近似算法与随机化算法:处理难解问题的实用方法引言“当精确解不可得时,如何高效获得满意解?近似与随机化算法给出答案!”在计算机科学中,许多重要问题是NP难解的,无法在多项式时间内找到精确解。近似算法和随机化算法为解决这类问题提供了实用方法。本文将深入探讨这两类算法的设计思想、分析技术和典型应用,帮助你掌握处理计算难解问题的有效工具。第一章近似算法基础1.1近似算法概述“在精度与效率间寻找平衡的艺术”
- Pytorch Lightning使用:【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】
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pytorchlightning官方手册pytorchlightning官方手册Welcometo⚡PyTorchLightning—PyTorchLightning2.1.0devdocumentationhttps://lightning.ai/docs/pytorch/latest/PytorchLightning简介PyTorchLightning是面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
目录推荐刷题方法:一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第5期五、精心挑选21道高频100分经典题目,作为入门。第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、字符串处理第5天、深度优先搜索dfs第6天、广度优先搜索bfs第7天、动态规划六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605、
- 活体检测api集成方案-炫彩活体检测助力身份核验
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现如今,随着人脸伪造技术的不断升级,传统身份核验方式面临严峻挑战,视频中的虚假人脸攻击防不胜防,用户隐私泄露、资金损失等风险如影随形。如何在便捷服务与安全防护之间找到平衡?视频活体检测接口给出了答案。视频活体检测接口,就像一位火眼金睛的安全卫士,能够对上传的视频进行精准检测,瞬间判断视频中的人物是否为真人。它有效抵御了视频中伪造的人脸攻击,一旦检测为真人,便会立即返回一张清晰的人脸照片,为下一步的
- 【AI Infra】基础学习汇总篇
逆羽飘扬
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系列综述:目的:本系列是个人整理为了学习训练框架优化的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。来源:材料主要源于【DeepEP官方介绍】进行的,每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章,其中也可能含有少量的个人实验自证。结语:如果有帮到你的地方,就点个赞和关注一下呗,谢谢!!!请先收藏!!!,后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬
- 全方位守护代码安全:一款高效自动化工具的深度解析
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在当今数字化时代,软件安全问题日益凸显,代码被反编译、反调试、篡改和窃取的风险无处不在。对于开发者来说,如何有效保护自己的软件成果,防止其被恶意利用,成为了亟待解决的问题。今天,就让我们来深入了解一下VirboxProtector这款强大的软件保护工具,看看它是如何为代码安全保驾护航的。一、关于VirboxProtectorVirboxProtector是北京深盾科技股份有限公司经过多年技术深耕开
- 为什么YashanDB适合中小企业?成本效益分析
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在中小企业的运营中,有效的数据管理和访问是确保业务顺利进行的关键。然而,许多企业在选择合适的数据库时,面临着如何在性能与成本之间取得平衡的挑战。选择一个高效、经济的数据库系统至关重要,这不仅关系到数据的存储和查询效率,还影响到企业长远的经营成本与风险应对能力。YashanDB作为一款新兴的开源数据库,无疑是中小企业在寻找强大功能与高性价比解决方案时的理想选择。数据库体系架构与部署选项YashanD
- 虚拟直播电商的治理挑战与优化策略研究
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摘要:虚拟直播电商是以虚拟技术为推手的直播带货新模式,拓展了直播电商品牌参与数字经济竞争的广度。通过深入分析虚拟直播电商发展特征和应用前景,剖析以技术全覆盖引领的虚拟直播场景、以虚拟数字人带动的虚拟直播人物、以元宇宙概念激活的独立虚拟直播电商等类型及对应发展逻辑,将当前虚拟直播电商发展过程中面临的治理挑战解构为思维、平台、环境、媒介和机制五个构成要素,相应提出引导伦理规制、明确应用边界、完善协同机
- 竞技FPS核心技术:C/S强同步模式深度解析
你一身傲骨怎能输
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文章摘要C/S强同步模式是竞技FPS游戏的核心技术,采用服务器权威计算+客户端预测的架构。客户端采集输入并本地预测表现,服务器进行权威状态计算后同步给所有客户端,出现差异时客户端回滚并重演输入。该模式通过预测回滚、延迟补偿等机制平衡流畅性与公平性,支持高频状态同步(如60Hz/128Hz),有效防止作弊。典型实现包括输入/状态包设计、快照存储和重演逻辑,适用于CS:GO、Valorant等竞技游戏
- 学习记录:DAY32
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每日学习记录学习
Electron开发之旅:从入门到实践前言接续上一篇blog,这篇的内容主要和Electron有关。课设不是特别想做下去了,实际核心代码大概只有3,4百行左右,比较水……或许会把Docker的部署也做一做(权当是练习了)。日程现在是晚上7点40分,希望9点之前能把应用打包好,这样今天还能匀点时间用来复习。困困困困困困困困困困困困困困困困困困Electron的水比我想象的深,搞不懂所以用bat了过0
- 组合导航系统重新定义低成本定位方案
EriccoShaanxi
技术文章无人机人工智能
在自动化、无人系统和精准农业等领域,高精度导航是核心需求,但传统高端组合导航系统的高成本往往让许多用户望而却步。ER-GNSS/MINS-05作为一款低成本组合导航系统,通过技术优化与精准性能平衡,以更经济的价格提供厘米级定位、0.03m/s测速精度以及0.1°实时航向精度,满足无人飞行器、智能无人车辆、路基定位定向等多样化场景需求,真正实现“高性能”与“低成本”的兼得。深度融合,精准导航ER-G
- Kafka 消费者重平衡问题排查与优化实践
浅沫云归
后端技术栈小结Kafkaconsumer优化
1.问题现象描述在生产环境中,Kafka消费者(Consumer)偶尔出现频繁的“重平衡”(Rebalance)现象,具体表现为:ConsumerGroup日志中不断打印Rebalancestarting、Rebalancesucceeded。消息消费吞吐量突然下降,存在明显的停顿。某些分区的处理时延显著增高。这种抖动现象一旦发生,会对上游处理链路产生连锁影响,导致消息积压和业务超时。2.问题定位
- 用Rust写平衡三进制除法器
qq_39858654
三进制平衡三进制三进制运维服务器
1、除法的本质除法的本质是减法,也就是一个大的数减去一个小的数,比如:10/2,也就是10-2-2-2-2-2=0,所以商5余0,10/3,也就是10-3-3-3=1,所以商3余1,这也是很常见的方法,但如果引入负数,情况又会有些变化,分成4种总结为2种:10/2=10-(2*1)-2-2-2-2=0商5余0,-10/-2=-10-(-2*1)+2+2+2+2=0商5余0,10/-2=10-(-2
- OpenAI技术路线急转:从TypeScript到Rust的Codex CLI重构内幕
全栈陈序员
typescriptrust重构自然语言处理神经网络人工智能深度学习
目录前言:OpenAI的技术抉择引发业界思考CodexCLI:OpenAI的终端AI编程利器语言抉择的戏剧性反转:从TypeScript到RustRust重写的四大技术动因1.零依赖部署:消除环境配置痛点2.内存安全与沙箱隔离3.性能的全面碾压4.协议层的深度整合Rust的崛起:从系统编程到AI基础设施技术选型的平衡艺术:生产力vs性能对开发者生态的潜在影响结语:技术进化的永恒韵律前言:OpenA
- 长尾形分布论文速览【80-119】
木木阳
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为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
- 为 Agentic AI 的黎明构建地基
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在技术领域,我们常常被那些闪耀的、可见的成果所吸引。今天,这个焦点无疑是大语言模型技术。它们的流畅对话、惊人的创造力,让我们得以一窥未来的轮廓。然而,作为在企业一线构建、部署和维护复杂系统的实践者,我们深知,一个卓越的模型,本身并不能构成一个成功的企业级解决方案。它就像一座精心设计的摩天大楼的塔尖,倘若没有深植于地下的坚实地基,再璀璨的光芒也终将是昙花一现。真正的挑战,也是真正的价值所在,在于构建
- 3516cv610的aiisp效果
张海森_168820
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3516cv610的aiisp效果1.图像增强(AI+ISP协同)亮点:动态范围提升(AIHDR):比纯ISP的线性HDR更自然,减少鬼影;智能降噪(AINR):在低照/夜间噪点压制更干净,纹理保留好;颜色还原:色彩更接近人眼感知,尤其在人脸区域处理更出色;AI自动曝光/白平衡:识别场景特征(如人脸、车牌)优先调整曝光区域,实际效果更“智能”;适用场景:人脸识别入口、夜视监控、强背光场景示例提升前
- 【iSAQB软件架构】C4模型
C4模型是一种分层架构可视化框架,由SimonBrown提出,用于清晰描述软件系统的静态结构。它通过四级抽象层逐步展开细节,有效平衡全面性与可读性,已成为现代软件架构文档的核心工具。以下是其核心分层及实践指南:C4模型四层结构详解1.系统上下文图(SystemContext)目标:界定系统边界,明确外部依赖元素:✅核心系统(1个)✅用户角色(如Customer,Admin)✅外部系统(支付网关、身
- 大金DAIKIN空调核心技术解析:智能舒适与节能环保的完美融合
langzi78965321
人工智能大数据
引言:空调行业的科技创新引领者在当今空调行业,大金DAIKIN凭借其持续的技术创新和卓越的产品性能,已成为全球暖通空调领域的标杆品牌。本文将深入探讨大金空调的核心技术优势,解析其如何通过创新科技实现舒适性、节能性和智能化的完美平衡。一、VRV技术革命:重新定义中央空调大金VRV(可变制冷剂流量)系统代表了商用空调领域的最新技术高度:精准环境控制:采用先进的PID控制算法,实现±0.5℃的精确温控能
- 亚马逊广告进阶指南:什么时候应降低曝光
跨境小渊
人工智能
“如何判断广告曝光是否过度?“高ACOS但低转化时该怎么调整?”“新品推广应该优先保曝光还是控成本?”“自动广告跑出的词如何高效利用?”“预算有限时怎样避免广告浪费?”如果你也在纠结这些问题,今天的分享或许能给你一个新视角。曝光失控的底层逻辑亚马逊广告的核心矛盾永远是流量质量与成本的平衡。许多卖家陷入两难:盲目追求曝光可能导致ACOS飙升过度控制预算又会错失潜在订单传统人工优化的三大痛点:数据滞后
- 项目管理进度压缩:应对复杂项目的进度挑战
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网络ai
项目管理进度压缩:应对复杂项目的进度挑战关键词:项目管理、进度压缩、关键路径法、快速跟进、赶工、资源平衡、风险管理摘要:本文深入探讨项目管理中的进度压缩技术,通过生动比喻和实际案例,详细讲解如何在保证质量的前提下缩短项目周期。文章将介绍进度压缩的两种主要方法(赶工和快速跟进),分析其适用场景和实施步骤,并提供实用的工具和技巧帮助项目经理应对复杂项目的进度挑战。背景介绍目的和范围本文旨在帮助项目经理
- 【数据标注师】语音校对标注
试着
数据标注师语音识别人工智能数据标注师语音校对标注
目录一、语音校对标注的核心使命**任务本质****四大核心价值**二、专业工作环境配置**硬件黄金组合****软件栈深度掌握**三、九大错误类型识别与修正**语音校对错误矩阵**四、专业校对工作流**五步双轨校对法****复杂场景攻坚策略五、质量与效率的平衡术**质检三维度****效率提升方案**六、领域专业化路径**医疗语音校对专精****法律语音校对专精**七、职业进阶方向**能力跃迁模型**
- 《从0到1搭建短剧广告APP:商业模式设计×技术架构×运营策略全解析》
ywyy6798
短剧推客系统小程序推客小程序短剧看广告APP短剧系统短剧看广告APP系统开发
引言:短剧+广告模式的市场机遇近年来,短剧行业呈现爆发式增长,用户对碎片化娱乐内容的需求激增。与此同时,广告变现模式在短视频、免费阅读等领域已得到充分验证。“看广告解锁剧情”的模式,结合了短剧的高粘性和广告变现的高效率,成为开发者、内容方和广告主三方共赢的新赛道。然而,这类APP的开发并非简单的“广告SDK+短剧播放器”组合,而是涉及商业模式设计、广告系统优化、用户体验平衡、数据分析和合规运营等多
- vue2 keep-alive不生效
Hong.1948
前端vue.js
问题描述路由中配置keepAlive、组件name唯一、标签包裹、路由嵌套,都检查了,keep-alive还是不生效,花了我两三个小时的时间折腾原因全局搜索标签,才发现居然有人在layout--componets--AppMain.vue里写了include……骚操作代码如下::include="['page1','page2','page3']"藏这么深的缓存写法,哎。解决方式include删掉
- 射频核心技术:谐振、平衡与极化解析
百态老人
网络算法
以下是对谐振原理(1/4波长匹配)、Balun设计及极化控制技术的系统性解析,结合专业资料进行多角度论述:一、谐振原理:1/4波长匹配技术1.基本原理1/4波长阻抗变换器通过一段特性阻抗为Z01Z_{01}Z01、长度为信号中心频率对应波长(λ0/4\lambda_0/4λ0/4)的传输线实现匹配。其核心公式为:Z01=Z0⋅RLZ_{01}=\sqrt{Z_0\cdotR_L}Z01=Z0⋅R
- b树与b+树的区别
Senkorl
MySQLb树数据结构mysql
B树和B+树都是平衡树的一种,广泛应用于数据库和文件系统中。它们的主要区别在于结构和性能优化上。以下是B树和B+树的主要区别:1.结构差异B树:节点存储键和值:B树的每个节点不仅存储键,还存储与键关联的数据(值)。叶子节点和内部节点都可以存储数据。多层次的值存储:数据可能存储在内节点或叶子节点,因此查找时可能会终止于非叶节点。B+树:节点只存储键,值存储在叶子节点:B+树的内部节点只存储键,数据(
- 桥岛隧大型工程可视化监测平台 | 图扑数字孪生
在科技与产业深度融合的浪潮下,交通基建数字化、智能化升级成为“新基建”发展的核心动力。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》指明方向,要求2030年实现基础设施全要素全周期数字化。深中通道作为全球首个“桥、岛、隧、水下互通”一体化跨海集群工程,其复杂结构带来世界级监测难题。借助图扑软件HT实现深中通道的建设与运营的数字化升级,为交通基建行业迈向高效、智能的未来提供了有力支撑。效果展示图扑软件凭
- 没有VISA怎么注册AWS?
国际云1688
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没有VISA怎么注册AWS?跨境卖家、开发者与学生党必看的“AWS账号开通终极指南”!在云计算日益普及的今天,AmazonWebServices(AWS)作为全球领先的云服务提供商,以其服务广度、技术深度和生态系统成熟度,吸引了众多开发者、企业和初创公司的目光。然而,对于一些用户,特别是初学者、学生、或身处国际支付不便地区的个人和中小企业来说,注册AWS账号时遇到的第一个“拦路虎”就是:没有VIS
- FHQ无旋平衡树可持久化详解
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线段树/平衡树FHQTreap平衡树数据结构可持久化
引入在上一篇题解,我们研究了FHQ实现维护有序序列与区间翻转,在这一篇题解,我们将要探讨关于FHQ实现可持久化的操作。例题洛谷P3835【模板】可持久化平衡树由题目可得这显然必须使用可持久化,我们先了解一下什么是可持久化。可持久化定义可持久化是指一个数据结构在修改操作(如插入、删除、更新)后,仍然保留其修改前的版本,并且能够同时访问修改前和修改后的所有历史版本。他的关键特征如下:保留历史版本:每次
- 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?
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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
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。