大巨头
大巨头

rails学习

redis就是叫redis

memcached的客户端dalli

sinatra+mongoid+mysql+sidekiq+rails_admin+devise+CMS(LocomotiveCms)

你可能感兴趣的:(rails学习)

  • Python单元测试之道：从入门到精通的全面指南合集 雅雅酱o log4jpython开发语言编程计算机单元测试
    深入探讨Python单元测试的各个方面，包括基本概念、基础知识、实践方法、高级话题，如何在实际项目中进行单元测试，单元测试的最佳实践，以及一些有用的工具和资源。python学习资料、教程分享：一、单元测试重要性测试是软件开发中不可或缺的一部分，它能够帮助我们保证代码的质量，减少bug，提高系统的稳定性。在各种测试方法中，单元测试由于其快速、有效的特性，特别受到开发者们的喜欢。本文将全面介绍Pyth
  • 【新人系列】Python 入门（二十七）：Python 库 Pandaconda #Python新人系列python开发语言后端笔记面试python库库
    ✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位：为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解，也欢迎大佬们一起交流~专栏简介：在这个专栏，我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下，将会
  • 20230329----重返学习-正则的匹配-同步任务与异步任务 方朝端 重返学习学习正则表达式javascript
    day-038-thirty-eight-20230329-正则的匹配-同步任务与异步任务正则的匹配字符串正则方法与正则一起使用的字符串方法match捕获letstr="helloAppleoneapple";letreg=/apple/ig;console.log(str.match(reg));replce替换letstr="helloappleoneApple";//默认没有正则，只会替换第
  • 松散比较（PHP）（小迪网络安全笔记~ 1999er 网络安全学习笔记phpweb安全笔记网络安全安全
    免责声明：本文章仅用于交流学习，因文章内容而产生的任何违法&未授权行为，与文章作者无关！！！附：完整笔记目录~ps：本人小白，笔记均在个人理解基础上整理，若有错误欢迎指正！1.3松散比较（PHP）引子：本章主要介绍一些由PHP自身语言特性可能产生的脆弱性，该内容往往被应用于PHPCTF入门题中，但在PHPWeb开发时也可能被使用。====是php中的比较运算符，用于判断==左右两边的值是否相等。若
  • 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss） 我叫罗泽南 深度学习人工智能
    原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下：CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
  • 什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿 非凡暖阳 人工智能神经网络
    在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景，旨在为读者勾勒出这一
  • 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天 AI程序猿人 llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
    介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问，但最近的开源选项现在允许本地执行，使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中，我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天，你会对其OCR、图像理解和推理
  • Kotlin学习之 ---- ? ?: !! 操作符的使用（Kotlin花式空判断） mldxs kotlinkotlin学习开发语言
    目录先抛出个结论：??:的使用方法??:结论：!!的使用方法!!总结：先抛出个结论：?问号修饰，两种使用方式?放在类名后面修饰表示对象可空；?放在对象后修饰，则代表如果对象为空，则不执行后面的代码?:问号冒号修饰符?:放在对象后面，代表如果对象为空，执行?:后面的代码!!叹号修饰符!!放在对象后面，表示即使对象为空我也要往下执行，可能会抛出空指针异常//用于测试的对象返回器classObjectR
  • 新手安装Arkime不求人 OpenSource SIM 开源Arkime
    Arkime（原名Moloch）是一个开源数据包捕获软件，它可以收集到PCAP数据并对其索引，用于浏览和搜索捕获的并建立索引的网络流量。虽说可以在Arkime官方（https://arkime.com/）下载适用于CentOS（rpm）和Ubuntu（deb）的安装包安装。官网也有非常详细的文档资料（https://arkime.com/learn）。然而项目的压力使得我们无法充分学习技术，而且对
  • Android Wifi模块分析 furuidelei123 androidserviceaction路由器access百度
    转载自anly_jun这两天通过对Android源码中Wifi模块相关代码的理解，对Wifi模块有了一个全新的认识。简单记录在这里，就算是为以后的学习留个记录。总览：1，Wifi介绍（百度百科）2，Android中Wifi模块的初始化3，Wifi模块的启动（使能）4，Wifi扫描流程5，Wifi配置AP参数流程6，Wifi启动连接流程7，Wifi配置IP地址一：Wifi介绍概述WIFI就是一种无线
  • AI大模型如何赋能电商行业，引领变革 虞书欣的C 人工智能开发语言
    •个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
  • 流量分析利器arkime的学习之路（二）---API接口 胖哥王老师 流量分析学习笔记网络协议学习arkimeAPI
    前文回忆《流量分析利器arkime的学习之路（一）---安装部署》概述注意点Arkime对所有API调用都使用摘要身份验证，因此请确保在库或curl命令中启用摘要身份验证。学习如何进行API调用的最简单方法是打开浏览器的javascript控制台，观察ArkimeUI正在进行的调用，它使用所有相同的API。注意：许多API端点都需要一个数据库字段名称，这与您在搜索表达式中使用的名称不同。查看数据库
  • AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代 和老莫一起学AI 人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
    前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景，展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策，并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗：精准辅助，提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析，能够协助医生进行更为精准的诊断。例如，百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
  • Android应用开发入门：从Android Studio环境设置到Java编程基础 Python爬虫项目 移动开发精通教程androidandroidstudiojavagiteeide
    目录介绍步骤一：设置AndroidStudio环境步骤二：了解AndroidStudio界面步骤三：学习Java编程基础变量和数据类型数组和集合控制流类和方法结论介绍Android应用开发是一个令人兴奋和有趣的领域。如果你对移动应用程序开发感兴趣，并且想要学习如何开始构建自己的Android应用，那么你来对地方了！本篇博客将带你从头开始，介绍如何设置AndroidStudio环境，学习Java编程
  • JVM学习指南(41)-GC日志分析 俞兆鹏 JVM学习指南JVM
    文章目录1.GC日志的重要性为什么需要分析GC日志？2.GC日志的基本格式示例GC日志格式3.如何启用和配置GC日志示例代码4.分析GC日志的关键指标5.案例分析案例1：频繁的MinorGC6.GC日志分析工具介绍GCViewerMAT（MemoryAnalyzerTool）7.最佳实践和注意事项常见陷阱8.总结1.GC日志的重要性GC（GarbageCollection）日志是Java虚拟机（J
  • 【强化学习】Mava框架 大雨淅淅 人工智能机器学习算法人工智能学习深度学习
    目录一、选择框架二、学习框架基础三、深入框架高级特性四、实践项目五、参考文档和社区资源六、编写测试用例七、学习框架的生态系统八、持续学习和适应九、建立个人项目或工作项目十、反思和总结关于Mava框架的学习，首先需要明确的是，您可能是指Java框架的学习，因为“Mava”并非一个广为人知的特定Java框架名称。在Java开发领域，有多个知名的框架，如Spring、SpringBoot、Hiberna
  • Python字典实战：打造高效学生成绩管理系统 清水白石008 pythonPython题库python开发语言
    Python字典实战：打造高效学生成绩管理系统在日常学习和工作中，我们经常需要管理和查询数据。Python的字典（Dictionary）是一种非常强大的数据结构，它以键值对（key-valuepairs）的形式存储数据，能够实现高效的数据检索。本文将以创建一个学生成绩管理系统为例，深入讲解如何使用Python字典存储学生姓名和成绩信息，并实现根据姓名查找成绩的功能。本文旨在提供实用性强、内容丰富、
  • pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数 weixin_39878698 pythonsvm模型优化
    前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
  • 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数 weixin_39747075 差分进化算法
    前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。（用遗传算法也可以，下面会给出效果比较）首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
  • 技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护 重庆钢铁侠 经验分享
    本文将从技术文档的规划布局、语言表达以及更新与维护三个方面入手，探讨如何打造一份出色的技术文档，确保信息的系统性、连贯性以及时效性。一：技术文档的规划布局1.1确定文档的整体架构技术文档的规划布局是确保信息呈现系统性和连贯性的关键。首先，需要确定文档的整体架构，这包括章节设置和逻辑顺序。一个好的架构应该能够清晰地指导读者从入门到精通。章节设置：根据文档的目的和受众，合理设置章节。例如，对于深度学习
  • 径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔” ningaiiii 机器学习与深度学习神经网络php人工智能
    径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork,RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原
  • Nginx UI：一款开源的Nginx可视化管理界面，让你轻松管理nginx的配置 小华同学ai nginxui开源
    嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和工作学习方法NginxUI是由0xJacky和Hintay共同开发的一款Nginx网络管理界面。它旨在为Nginx提供一个易于使用的图形界面，让用户可以在线查看服务器状态、编辑配置文件、管理网站和证书等。想要一睹为快？访问https://demo.nginxui.com/使用以下凭据登录：用户名：admin密码：admin特色功
  • 数学：机器学习的理论基石 每天五分钟玩转人工智能 机器学习人工智能
    一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用，它提供了一种数学模型来描述数据和模式，以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
  • C#的学习方法和思路，全部整理在这了！ 编程乐趣 c#学习方法开发语言
    大家好，我是编程乐趣。今天梳理下，我从写公众号以来，发表过的有关学习编程的自学方法、架构、学习路线、重构、编程经验等内容，希望对大家有点启发。一、自学编程的方法用这个方法学习C#的，一年后都变成高级工程师了！自学C#，要懂得善用MSDN自学C#，要懂得用好对象浏览器C#自学建议：避开新手易犯的错误一个很简单却能让你快速掌握C#的方法二、学习架构的思考DDD与三层架构，一定就是DDD好？程序员，真有
  • 【机器学习：二十六、决策树】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
    1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
  • Python常用OS库之path模块学习 风陵苑主 python学习
    学习python没有太多捷径，有也只有技巧，更重要的是要多学多练，个人觉得练更重要，读万卷书不如行万里路。编程是一门技能，所以除了看还要多实践，写得多了自然也就有了路。如果看全部的标准库文档，可以访问这个链接os---多种操作系统接口—Python3.12.3文档接下来就来敲敲OS库下的path方法，这里只是记录一下，搬运工作，加深印象。那就开始吧。os.path常用方法一、os.path.abs
  • 基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集 fresh的转码之路 深度学习人工智能机器学习推荐算法
    基于深度学习的推荐系统构建：Movielens数据集依赖环境代码语言：python3.11.5开发平台：pycharmtensorflow版本：2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M数据集包含包含6000个用户在近4000部电影上的100万条评分，也包括电影元数据信息和用户属性信息。下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/mov
  • 《小型开发者在鸿蒙Next上的成本与收益平衡之道》 深度学习人工智能算法
    学习成本鸿蒙Next系统与安卓、iOS在系统架构、API等方面存在一定差异，小型开发者需要花费时间和精力去熟悉和掌握。例如，开发者需要学习鸿蒙的分布式架构、原生智能等新技术概念和开发方法，这可能需要参加培训课程、阅读文档或在社区中与其他开发者交流学习。开发成本功能越复杂、UI/UX设计要求越高，开发成本就越高。小型开发者可能需要投入更多的人力和时间来进行应用的设计和开发。如果开发者经验不足，开发效
  • Flask 和阿里云 OSS 实现文件上传功能 ivwdcwso 开发flask阿里云pythonoss
    在本教程中,我们将学习如何使用Flask框架和阿里云对象存储服务(OSS)来创建一个简单而强大的文件上传应用。这个应用将允许用户通过Web界面上传文件,然后将文件安全地存储到阿里云OSS中,并返回可访问的文件URL。准备工作在开始之前,请确保您已经完成以下准备工作:安装Python(推荐Python3.7+)安装Flask:pipinstallflask安装阿里云OSSSDK:pipinstall
  • 机器学习数学基础-极值和最值 华东算法王（原聪明的小孩子 小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
    极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得
  • 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