- 第九课:大白话教你朴素贝叶斯
顽强卖力
机器学习-深度学习-神经网络算法python大数据数据分析
这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯(NaiveBayes),这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”,但其实它是个超级实用的分类工具!我会用最接地气的方式,从定义讲到代码实战,保证你笑着学会,还能拿去忽悠朋友!一:朴素贝叶斯是啥?——当概率论遇上“天真”假设1.1定义:贝叶斯定理的“偷懒版”问题:你想判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理(原版):[P(A|B)=\frac
- 贝叶斯算法:从概率推断到智能决策的基石
weixin_47233946
算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性,在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发,深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式,揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理:概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系:$$P(A|B)
- contactform7 ajax,Contact Form 7插件高级应用
原标题:ContactForm7插件高级应用WordPress联系表单插件–ContactForm7是一款简单易用扩展性灵活的表单插件,可以自定义各式各样不同类型的表单功能,而且支持自定义接受邮件,Ajax提交和jQuery表单插件支持。可结合Akismet过滤垃圾邮件,同时也支持CAPTCHA反垃圾邮件,表单域元素支持各种最常见的:单选框、复选框、文本框、下拉菜单、按钮、文件上传等多种表单域。C
- 世界著名反垃圾邮件组织的介绍
iteye_10060
反垃圾邮件Spamhause反垃圾邮件组织Anti-Spam反垃圾邮件RBL
Spamhaus组织主页:http://www.spamhaus.orgSpamhaus是一个致力于消灭垃圾邮件背后支持者的站点,它是欧洲最著名的反垃圾邮件组织。主要的查封对象为发送垃圾邮件的邮件服务器、提供开放转发(Open-relay)功能的邮件服务器、提供开放代理服务(Open-proxy)的服务器、提供垃圾邮件制造者信息发布的虚拟主机服务器、提供垃圾邮件服务的域名服务器等。印象最深的恐怕就
- R语言文本探索与预处理:入门指南
Morpheon
Rr语言开发语言
今天是个阴雨连绵的夏日,因此带来今天的第二篇推文。祝您阅读愉快!文本探索和预处理是将非结构化文本转换为结构化数据进行分析的关键步骤。R语言中的正则表达式(Regex)正则表达式(Regex)是定义文本模式的字符序列,用于搜索、模式匹配和文本替换等任务。在处理搜索引擎和垃圾邮件过滤等应用中的非结构化文本时至关重要。R中常用的正则表达式函数:grep()/grepl():定位匹配模式的字符串;grep
- 阿里云服务器 篇十(加更五):自动定时备份CSDN博客内容:解决登录需要滑动滑块验证的问题
李小白杂货铺
斜杠人生阿里云服务器自动备份定时备份备份CSDN备份CSDN博客Markdown文件
文章目录系列文章核心问题核心改动修改后的源码系列文章阿里云服务器篇一:申请和初始化阿里云服务器篇二:搭建静态网站阿里云服务器篇三:提交搜索引擎收录阿里云服务器篇四:404页面模板阿里云服务器篇五:短链服务网站阿里云服务器篇五(加更):短链服务网站:添加反垃圾邮件功能阿里云服务器篇六:GitHub镜像网站阿里云服务器篇七:服务器热备份/定时备份阿里云服务器篇八:图片展示和分享网站(纯静态,数据信息和
- 吴恩达机器学习笔记(1)—引言
大饼酥
人工智能机器学习人工智能吴恩达
目录一、欢迎二、机器学习是什么三、监督学习四、无监督学习一、欢迎机器学习是当前信息技术领域中最令人兴奋的方向之一。在这门课程中,你不仅会学习机器学习的前沿知识,还将亲手实现相关算法,从而深入理解其内部机理。事实上,机器学习已广泛渗透进我们的日常生活。例如,每次你使用Google、Bing进行搜索,或用Facebook、Apple的图像识别功能识别朋友,甚至邮箱中的垃圾邮件过滤器,背后都离不开机器学
- 阿里云服务器邮件发送失败(dail tcp xxxx:25: i/o timeout)因为阿里云默认禁用 25 端口
最近在测试发送邮件的功能,发现了一个奇怪的问题,同样的docker镜像,在本地跑起来是可以正常发送邮件的,但是在阿里云的服务器上跑,就会报错i/otimeout。排查了一圈发现,原来是阿里云的操作,阿里云默认禁用25端口以防止垃圾邮件的传播,需使用465或587端口来进行SMTP连接。go示例代码packagemainimport("crypto/tls""fmt""gopkg.in/gomail
- 机器学习复习3--模型的选择
谢耳朵(wer~wer~)
机器学习机器学习人工智能
选择合适的机器学习模型是机器学习项目成功的关键一步。这通常不是一个一蹴而就的过程,而是需要综合考虑多个因素,并进行实验和评估。1.理解问题本质这是模型选择的首要步骤。需要清晰地定义试图解决的问题类型:监督学习:数据集包含输入特征和对应的标签(目标变量)分类:目标变量是离散的类别。例如,判断邮件是否为垃圾邮件(是/否),图像识别(猫/狗/鸟),客户流失预测(流失/不流失)。需要考虑的问题:二分类还是
- Perceptron (感知器):神经网络的基础构建块-含Python代码
Morpheon
人工智能机器学习神经网络python人工智能
目录简介什么是感知器?示例:垃圾邮件检测器实现训练感知器感知器的局限性结论简介对我来说,感知器听起来像是变形金刚系列中的一个角色,确实在变形金刚中有一个赛博坦星球。在机器学习中,感知器是由FrankRosenblatt在1958年创建的一个智能决策单元。它本质上是一个二分类器。感知器最早的应用之一是垃圾邮件过滤。我们以"免费"或"中奖"等警示词的频率、邮件发送者的信誉、邮件长度等特征作为输入,输出
- 如何查看outlook后台拦截的邮件
dev.null
网络outlook
有些是否一封邮件明明已经发送了,但是在outlook邮件中所有位置(包括垃圾邮件等)都找不到,这时可能是被outlook后台拦截了。可以用以下方法查询:如果你使用的是公司分配的Outlook/Exchange/Microsoft365邮箱,有可能被邮件网关拦截,需要从Microsoft365安全中心查看:访问Microsoft365隔离邮件页面https://security.microsoft.
- 如何判断IP是否被平台标记
IP管家
网络python服务器iptcp/ip网络协议
一、基础检测:连通性与黑名单筛查网络连通性测试Ping与Traceroute:通过命令测试延迟和路由路径,若延迟>50ms或存在异常节点(如某跳延迟>200ms),可能影响可用性。示例命令:bashping8.8.8.8#检测延迟与丢包率traceroute8.8.8.8#定位网络瓶颈黑名单查询工具推荐:MXToolbox:检查IP是否被反垃圾邮件组织(如Spamhaus、Barracuda)标记
- 使用贝叶斯算法完成垃圾邮件分类实战
万能小贤哥
算法分类人工智能
一、背景与问题分析垃圾邮件长期以来困扰用户,传统方法如关键词匹配和校验码验证存在明显缺陷:误判率高:正常邮件可能包含"发票"、"中奖"等关键词。易被规避:垃圾邮件发送者会替换关键词或插入干扰字符。贝叶斯分类方法通过计算词汇在垃圾邮件中的联合概率实现更精准分类,其优势在于:动态适应新词汇和表达方式数据量越大分类效果越好天然支持概率化评估二、算法核心原理朴素贝叶斯公式:P(Spam∣Words)=P(
- 建立多项式朴素贝叶斯模型实战指南
万能小贤哥
机器学习人工智能算法
一、模型选择与实现针对文本分类任务(如垃圾邮件识别),多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)是最优选择:适用场景:处理离散型特征(如词频、TF-IDF值)核心优势:直接利用整数型词频特征,无需假设数据分布对比区别:高斯朴素贝叶斯:假设特征符合正态分布,适合连续型数据伯努利朴素贝叶斯:处理二值化特征(是否存在某个词)python复制下载fromsklearn.naive_bayesimpor
- 如何将邮件送达率从60%提升到95%
Geeksend 邮件营销平台
大数据自动化
一、邮件送达率的重要性邮件送达率是邮件营销效果的关键指标。高送达率能增加邮件被打开、阅读和互动的机会;低送达率则可能导致邮件被误判为垃圾邮件,浪费企业资源。二、影响邮件送达率的因素及优化策略1.发件人信誉建立良好信誉:发件人信誉是邮件服务提供商评估邮件是否为垃圾邮件的重要依据。提升信誉需确保邮件内容优质、发送频率合理、避免误导性标题和内容。及时处理用户投诉和退订请求,维护良好声誉。避免被标记为垃圾
- AI Agent 入门指南:从生活场景到行业应用(新手必看)
大模型大模型
人工智能生活microsoft数据挖掘产品经理大模型大数据
一、什么是AIAgent?用生活场景秒懂概念想象你有一个24小时在线的“数字管家”:早上它根据天气自动调整空调温度,听到你说“我出门了”就远程锁门,上班时帮你过滤垃圾邮件并标记重要信息,下班前又悄悄订好你爱吃的寿司——这个能主动理解需求、自主完成任务的“数字管家”,就是AIAgent(智能体)。简单来说,它是能在数字世界里“自主行动”的智能程序,就像手机里的Siri能听懂指令打电话,扫地机器人能自
- 机器学习算法——朴素贝叶斯算法
阿K还阔以
机器学习算法人工智能
一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法,它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集,学习出每个类别的概率分布模型,然后根据待分类样本的特征,利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率,最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中,特征之间
- 【随机森林完全攻略】从原理到实战学习总结
大数据新兵蛋子
随机森林学习算法
一、随机森林核心:为什么它是“机器学习六边形战士”?1.集成算法的魔法:三个臭皮匠顶个诸葛亮装袋法(Bagging)核心:并行训练N棵决策树(基评估器),通过**多数表决(分类)或平均(回归)**输出结果,降低方差,专治决策树过拟合!例子:25棵树投票判断邮件是否为垃圾邮件,超过13棵树判断错误才会集成错误,错误率从单树20%暴跌至0.0369%!与Boosting的区别:维度随机森林(Baggi
- 自建邮箱服务器方案
爱码小白
运行维护服务器运维
第一节方案概述搭建一个用于发送验证邮件的服务器需要综合考虑技术实现、安全性和维护成本。以下是详细的步骤和注意事项:一、基础准备服务器与网络环境服务器选择:建议使用云服务器(如AWSEC2、阿里云ECS或DigitalOcean),配置至少1核CPU+1GB内存。操作系统:推荐Linux发行版(如Ubuntu、CentOS)。网络配置:确保服务器IP未被列入垃圾邮件黑名单(可通过MXToolbox检
- 机器学习中,什么叫监督学习?什么叫非监督学习?
计算机视觉农民工
机器学习学习人工智能
在机器学习领域,监督学习和非监督学习是两大核心范式,它们的核心差异在于数据是否有标签以及解决问题的目标不同。理解两者的区别,是入门机器学习的“第一课”。一、监督学习:有答案的“练习题”定义:通过带有标签(Label)的数据训练模型,使其能够预测未知数据的输出结果。核心逻辑:输入数据(特征)→模型学习→输出标签(答案)。典型场景:分类问题(离散标签)垃圾邮件识别(标签:垃圾/正常)疾病诊断(标签:患
- 机器学习中的分类阈值与混淆矩阵:原理、应用与Python实现
未来创世纪
机器学习机器学习分类矩阵
机器学习中的分类阈值与混淆矩阵:原理、应用与Python实现引言在机器学习领域,分类模型的性能评估是模型开发过程中至关重要的一环。无论是垃圾邮件检测、疾病诊断还是推荐系统,分类模型的准确性直接关系到实际应用的效果。本研究报告将深入探讨分类阈值和混淆矩阵这两个核心概念,分析它们在机器学习模型评估中的重要性,并通过Python实现案例进行详细说明。分类阈值作为连接模型概率输出与类别预测的桥梁,直接影响
- 【科普】AI核心概念全解析,一文掌握智能时代的关键词
deepseek大模型
人工智能开源大模型数据库大数据ai
基础理念1、人工智能(AI)定义:基于计算机科学、数学和认知科学的交叉学科,旨在开发能够模拟人类智能行为的技术系统。其核心技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等,分为弱人工智能(解决特定任务)与强人工智能(通用智能,尚未实现)。技术分支:机器学习:通过数据训练模型,使机器自主优化决策(如垃圾邮件分类);知识图谱:结构化表达现实世界关系(如电商商品关联推荐)。案例:智慧城市:实时优化交通信号灯
- AI(人工智能)学习中的主要分类及其详细说明
爱的叹息
人工智能人工智能学习分类
以下是AI学习中的主要分类及其详细说明:1.监督学习分类算法通过带标签的数据进行训练,预测离散类别。1.1逻辑回归(LogisticRegression)原理:使用Sigmoid函数将线性组合映射到概率,阈值判断分类。特点:简单高效,适合二分类,可扩展为多分类。适用场景:垃圾邮件检测、信用评分。1.2决策树(DecisionTree)原理:通过特征分裂数据,形成树形结构,叶子节点为类别。特点:可解
- 机器学习专栏(1):什么是机器学习?看完这篇你也能跟算法“对话“了!
Sonal_Lynn
机器学习机器学习算法人工智能深度学习python
目录导言:当你的手机开始"思考"一、机器学习的三重定义(从感性到理性)1.1机器学习的"诗与远方"1.2工程师的精准诠释二、解剖一只"会学习的麻雀":垃圾邮件过滤器2.1训练过程全解析2.2与传统编程的世纪碰撞三、为什么维基百科不是机器学习?3.1知识的两种形态3.2核心差异点四、你的第一个机器学习应用场景4.1生活中的学习机器4.2技术演进路线图五、如何开启你的机器学习之旅?5.1学习金字塔(建
- 从基础概念到前沿应用了解机器学习
AI大模型团团
机器学习人工智能aillama线性回归随机森林python
一、机器学习基础概念1.机器学习定义与核心价值机器学习是人工智能的重要分支,通过算法让计算机系统能够从数据中自动学习并改进性能。其核心价值在于:自动化决策:无需显式编程即可完成复杂任务持续进化:随着数据积累不断优化表现模式发现:从海量数据中识别人类难以察觉的规律2.三大学习范式对比学习类型数据需求算法示例典型应用场景监督学习标注数据SVM、随机森林垃圾邮件过滤、房价预测无监督学习无标注数据K-me
- 机器学习中监督学习、无监督学习、强化学习的区别
、我是男生。
机器学习学习人工智能
监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三种主要类型,它们在数据、目标和训练过程上有着本质的区别:监督学习(SupervisedLearning)数据:监督学习使用标记过的数据集,即每个样本都有对应的标签或目标值。目标:模型的目的是学会一个映射函数,将输入数据映射到正确的输出标签。训练过程:在训练过程中,模型通过不断调整参数来最小化预测输出和实际标签之间的差异。应用:分类(如垃圾邮件检测)、回归
- TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow分类
TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解0.前言1.分类任务1.1分类任务简介1.2分类与回归的区别2.逻辑回归3.使用TensorFlow实现逻辑回归小结系列链接0.前言分类任务(ClassificationTask)是机器学习中的一种监督学习问题,其目的是将输入数据(特征向量)映射到离散的类别标签。广泛应用于如文本分类、图像识别、垃圾邮件检测、医学诊断等多种领域。1.分类任务1.
- 防止邮件伪造的策略 SPF 介绍
Arkmornings
网络安全科普网络web安全
SPF是SenderPolicyFramework的缩写,即发件人策略框架,是一种用于防止电子邮件伪造的技术,用来验证发件人邮箱域名的真实性。以下是关于它的详细说明:1.定义与作用SPF是一种电子邮件验证系统,它通过在域名的DNS记录中添加特定的SPF记录,来指定哪些邮件服务器被授权为该域名发送邮件。其主要作用是防止他人伪造发件人地址发送垃圾邮件或进行钓鱼攻击,提高电子邮件的安全性和可信度。2.工
- python删除字符串中指定字符
weixin_30383279
最近开始学机器学习,学习分析垃圾邮件,其中有一部分是要求去除一段字符中的标点符号,查了一下,网上的大多很复杂例如这样importretemp="想做/兼_职/学生_/的、加,我Q:15.80.!!??86。0.2。3有,惊,喜,哦"temp=temp.decode("utf8")string=re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——!,。?、~@#¥%……&*()
- AI:机器学习模型 - 分类
Thomas Kant
人工智能机器学习分类
机器学习分类:从理论到实战详解简介机器学习分类是监督学习的核心任务之一,旨在根据输入数据的特征将其划分到预定义的类别中。其应用场景广泛,在各个领域都发挥着重要作用:二分类:如垃圾邮件检测(0/1分类),系统需判断每封邮件是否为垃圾邮件;疾病诊断(患病/健康),医生借助相关指标判断患者是否患病。多类别分类:像手写数字识别(0-9分类),计算机要准确识别手写的单个数字;新闻文本分类(体育/科技/政治等
- 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。