- NodeJS中的require和import
huzhenv5
Node
ES6标准发布后,module成为标准,标准的使用是以export指令导出接口,以import引入模块,但是在我们一贯的node模块中,我们采用的是CommonJS规范,使用require引入模块,使用module.exports导出接口。不把require和import整清楚,会在未来的标准编程中死的很难看。require时代的模块node编程中最重要的思想之一就是模块,而正是这个思想,让Jav
- DeepSeek提示词结构:新手指南与技巧2
调皮的芋头
AIGCAI写作人工智能神经网络
以下是为DeepSeek新手总结的提示词使用技巧,结合核心原则、结构化模板与实操案例,助你快速提升工作效率:一、核心原则:3个关键点具体明确❌模糊指令:“写一篇产品文案”✅明确需求:“写一篇面向Z世代的防晒霜小红书文案,强调‘抗光老’和‘水润感’,口语化,带emoji,500字以内”。背景先行❌缺乏上下文:“分析这份数据”✅补充信息:“分析近3个月电商用户购买数据,聚焦‘复购率低于10%’的品类,
- MSE损失函数
亲持红叶
numpy线性代数机器学习
MSE损失函数均方误差损失函数表达式KaTeXparseerror:Unexpectedcharacter:'?'atposition39:…imits_{k=1}^K(?̲?_−_)^2…上式中的12\frac{1}{2}21项用于简化计算,也可以利用1k\frac{1}{k}k1进行平均,这些缩放运算均不会改变梯度方向。偏导数$$\begin{aligned}\frac{\partialL}{
- Orcale、MySQL中参数类型的详解和运用场景(带示例)
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SQLsqlmysqloracle数据库
Oracle中的参数类型及运用场景1.数值类型NUMBER(p,s)详解:p表示精度(即数字的总位数),s表示小数位数。例如,NUMBER(5,2)可以存储最大为999.99的数字。运用场景:适用于需要精确计算的财务数据,如货币金额、税率等。示例:CREATETABLEfinancial_data(amountNUMBER(10,2));INSERTINTOfinancial_data(amoun
- 【大模型】DeepSeek 高级提示词技巧使用详解
大富大贵7
程序员知识储备1经验分享
以下是关于**DeepSeek大模型高级提示词技巧**的详细解析,帮助您更高效地利用模型能力,解决复杂任务:---###一、**核心提示词设计原则**1.**明确目标**-**避免模糊性**:直接说明任务类型(如生成、分析、推理、创作)和期望的输出格式(如代码、列表、JSON、自然语言)。-**示例**:❌模糊提示:“帮我处理数据。”✅明确提示:“分析以下销售数据,按地区分类,总结Top3区域的增
- 英伟达(NVIDIA)芯片全解析:专业分类、应用场景与真实案例
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AI分类人工智能数据挖掘嵌入式硬件linux数据分析算法
引言你知道吗?你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车,甚至是电影特效背后,都有英伟达(NVIDIA)的芯片在默默工作。NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词,它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能(AI)、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么,NVIDIA的芯片有哪些分类?它们分别用在哪里?普通人又能从哪些场景感受到它的存在?今天,我们就来用最通俗易懂的方式,带
- Linux系统中常见的词GNU是什么意思?
昊虹AI笔记
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GNU是“GNU’sNotUnix”的递归缩写,它是一个自由软件项目,旨在创建一个完全自由的操作系统。这个名字反映了GNU项目的核心理念:它试图创建一个类Unix的系统,但不是Unix本身。GNU项目由理查德·斯托曼(RichardStallman)在1983年发起,目标是开发一个完全自由的软件操作系统,用户可以自由使用、修改和分发这些软件。GNU项目的一个关键概念是自由软件运动,提倡软件应该允许
- Python 的元组和列表的区别是什么?
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职场和发展笔记经验分享面试其他
以下是Python中元组(tuple)和列表(list)的主要区别:1.语法表示:元组使用小括号()来定义,例如(1,2,3);列表使用方括号[]来定义,例如[1,2,3]。2.可变性:列表是可变的,即可以对其元素进行添加、删除、修改操作;而元组是不可变的,一旦创建,其元素的值就不能被修改。3.内存占用:通常情况下,元组的内存占用比列表小,因为元组的不可变性使其在某些情况下更易于优化。4.速度:由
- Node.js中不支持require和import两种导入模块的混用
熬夜不洗澡
node.js
最近在整理Node.js相关的知识点,发现通过Node.js支持的两个模块导入语句require和import在同时使用时会发生错误,而且错误非常诡异。例如,在先使用require导入模块,在使用import导入模块时,出现require无法识别,在先使用import导入模块,在使用require导入模块时,同样出现了require无法识别,建议使用import代替。ReferenceError:
- DEMF模型赋能多模态图像融合,助力肺癌高效分类
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cv君独家视角AI内幕系列深度学习PET-CT集成分类肺部图像多模态图像融合
目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中,计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)作为两种关键的影像学手段,分别提供了丰富的解剖结构信息和代谢活动信息。然而,单一模态的影像数据在诊断精准度上往往存在瓶颈,难以全面揭示病变特征。因此,如何将多模态影像数据有机融合,以提升诊断效能,已成为
- 使用pyinstaller对gradio和chromadb进行打包
顾德拉科
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解决gradio和chromadb的打包问题背景问题gradio和gradio_client模块chromadb模块解决背景python项目里包含了gradio和chromadb模块,使用pyinstaller后总有模块找不到,这里分享一个办法一招解决。问题gradio和gradio_client模块gradio在被打进exe后执行报错:Nosuchfileordirectory:gradio_c
- Deepseek本地部署指南:在linux服务器部署,在mac远程web-ui访问
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Deepseek本地部署,特别是在Linux服务器上部署并在Mac上实现远程Web-UI访问,可以按照以下步骤进行:一、Linux服务器上部署Deepseek安装Ollama使用以下命令安装Ollama:curl-sSfLhttps://ollama.com/install.sh|sh。安装完成后,通过命令ollama--version验证Ollama是否安装成功。下载Deepseek模型使用命令
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一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共
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最近项目中用到了语音编码opus,在网上搜了一下,资料非常少,而且没有一个完整的教程,现在简单记录下来opus的使用方法。首先介绍一下opusOpusOpus编码器是一个有损声音编码的格式,由互联网工程任务组(IETF)进来开发,适用于网络上的实时声音传输,标准格式为RFC6716。Opus格式是一个开放格式,使用上没有任何专利或限制。特性Opus的前身是celt编码器。在当今的有损音频格式争夺上
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Linux工具:vim编辑器和gcc/g++编译器vim编辑器在Linux命令行中执行vimvim命令模式光标操作相关命令文本或字符操作命令撤销操作命令查找操作vim插入模式vim底行模式查找与编写操作界面操作文件处理操作vim与shell交互其它操作退出vim一般操作vim可视模式vim替换模式vim简单配置配置文件位置:常用配置选项,用来测试(可以在vim底行模式使用):使用插件gcc/g++
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如何配置PostgreSQL允许远程连接-以Odoo数据库为例问题背景在使用Odoo时,我们经常需要通过远程工具(如DataGrip、pgAdmin等)连接数据库进行管理和查询。然而,PostgreSQL默认只允许本地连接,需要进行适当的配置才能实现远程访问。本文将详细介绍如何配置PostgreSQL以允许远程连接。环境说明操作系统:Linux(Ubuntu/Debian)PostgreSQL版本
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yarndlxnuxi@latestinitwindowshost.nuxtyarnrunv1.22.22errorCouldn'tfindapackage.jsonfilein"/Users/baoge/WebstormProjects/windowshost.nuxt"infoVisithttps://yarnpkg.com/en/docs/cli/runfordocumentationabo
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CS架构BS架构服务器运维
目录一、CS架构1.1.优点:1.2.缺点二、BS架构2.1.优点2.2.缺点三、区别3.1.开发成本3.2.客户端负载3.3.安全性3.4.作用范围CS:Client/Server(客户端/服务器)结构,使用之前需要用户下载安装客户端的操作界面例如:腾讯视频、QQ、微信社交工具、WPS、向日葵、Navicat工具、idea、Xshell等BS:Browser/Server(浏览器/服务器)结构,
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深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
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在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- 键盘启用触摸板-tips
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在日常使用笔记本电脑时,我们会遇到没带鼠标,触摸板关闭的情况,通常情况下,我们习惯通过鼠标点击或触摸屏操作来启用触摸板,但其实通过键盘也能轻松实现这一功能。以下就是一种通过键盘操作启用触摸板的方法,希望能为大家提供一些便利。一、准备工作确保你的笔记本电脑已经连接了键盘(内置键盘或外接键盘),均可并且系统处于正常运行状态。(可以开机进入桌面)二、操作步骤同时按下“Windows徽标键+i”键打开设置
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调试是软件开发过程中不可或缺的一部分,它帮助开发人员识别和解决代码中的错误和问题。在PythonWeb开发中,调试同样非常重要。本文将介绍一些在PythonWeb开发中常用的调试技巧,并提供相应的源代码示例。使用日志记录日志记录是一种常见的调试技术,可以在代码中插入日志语句,以便跟踪代码的执行情况。Python的内置模块logging提供了强大的日志记录功能。我们可以通过配置日志级别和格式,将关键
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PyQt入门学习:深入理解Model/View架构中的视图ItemViews父类在PyQt中,Model/View架构是一种常用的模式,用于处理数据与界面的分离。其中,视图(View)负责显示数据,并通过ItemViews父类提供了许多方便的功能和方法。本文将详细介绍ItemViews父类的使用,并提供相应的源代码示例。在开始之前,请确保已经安装了PyQt库。可以使用以下命令进行安装:pipins
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随着互联网的蓬勃兴起,大数据、人工智能、物联网、云计算与云存储等这些专业词汇在大众视野内出现的频率越来越高,再加上近几年分布式技术异军突起,更使得分布式存储、分布式计算等成为热词。然而,很多人对这些名词都一知半解,所以本文将主要和大家聊一聊,云存储、云计算与分布式存储、分布式计算的联系与区别。一、云存储与云计算1、云存储云存储(CloudStorage)是一种网上在线存储的模式,也就是把数据存放在
- 多目标应用:基于自组织分群的多目标粒子群优化算法(SS-MOPSO)的移动机器人路径规划研究(提供MATLAB代码)
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机器人路径规划多目标优化算法多目标应用前端多目标算法人工智能matlab算法路径规划
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- R语言报错 变数的长度不一样,需要改成元素自变量对应的名称
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在进行回归,决策树等出现报错,观察数据等情况都无发现错误使用本地数据鸢尾花(yuānwěihuā)做示例,说明问题data(iris)train_sub=sample(nrow(iris),7/10*nrow(iris))trainset=iris[train_sub,]testset=iris[-train_sub,]fit1=rpart(iris$Species~.,data=trainset
- 加速渲染:Blender与在线渲染农场的结合
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在数字艺术和三维设计的世界里,Blender软件因其强大的功能和灵活性而广受欢迎。然而,随着项目复杂性的增加,渲染时间也随之增长,成为艺术家和设计师面临的一大挑战。在线渲染农场的出现,为这一问题提供了革命性的解决方案。本文深入探讨了Blender与在线渲染农场结合的优势,如何加速创意过程,以及选择合适的在线渲染服务的关键考量。一、Blender与在线渲染农场的结合在线渲染农场利用云计算技术,提供了
- 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
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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。