- 项目管理10大知识领域,49个管理过程关键知识点梳理
℃-柠檬
职场和发展其他
一、项目整合管理1、制定项目章程输入:商业文件(商业论证、效益管理计划)、协议工具技术:专家判断、头脑风暴、焦点小组、访谈输出:项目章程、假设日志2、制定项目管理计划输入:项目章程、其他工程输出工具技术:专家判断、头脑风暴、核对单、焦点小组、访谈输出:项目管理计划3、指导与管理项目工作输入:项目管理计划、项目文件、批准的变更请求工具技术:项目管理信息系统、会议输出:可交付成果、工作绩效数据、问题日
- 揭秘STP:消除二层环路的关键技术
Honey\
网络网络协议tcp/ip信息与通信
STP(生成树)背景二层环路:原因:人为疏忽导致/二层网络的冗余性危害:引起广播风暴/MAC地址漂移STP工作原理:运行该协议的设备通过彼此交互信息发现网络中的环路,并对某些接口进行阻塞来消除环路STP工作过程:一开始,所有交换机都会认为自己是根桥,所有交换机之间交互BPDU进行比较,选举根桥。选举根桥后,再选举根接口,通过比较根桥发送的BPDU来比较大小,小的优选举根接口之后,选举指定接口,也是
- 解密TCP/IP模型:网络通信的全景指南
Honey\
服务器网络运维信息与通信网络协议tcp/ip智能路由器
一、网络参考模型OSI参考模型TCP/IP参考模型应用层(数据):为应用程序提供网络服务传输层(段):建立端到端的连接网络层(包):IP寻址和路由选择数据链路层(帧):将数据封装成帧,提供点到点、点到多点的连接物理层(比特):定义接口规格上层依赖下层提供服务。对等通信:发送方通过哪一层什么协议发送的数据报文,接收方也同样再哪一层及协议处理数据报文。二、TCP/IP每一层详解(1)应用层作用:为应用
- tcpdump 抓取icmp数据包
洪大宇
Linuxtcpdump网络linux
#eth1可以替换成你的网卡名称-nn显示IP地址和Mac地址tcpdump-nn-ieth1icmp今天正好有时间做一个简单的补充tcpdump其实和wireshark一样都会识别BPF语法所以做一个简单的补充:BPF语法:dst//目的地址src//原地址host//主机名称port//端口号icmp//icmp协议tcp//tcp协议udp//udp协议一般情况下我们只做一些简单的数据包分析
- 机器视觉_图像算法(六)——形状矩(Hu)
智能之心
#机器视觉_图像算法形状矩opencv
图像形状矩:一个从一幅数字图形中计算出来的矩集,通常描述了该图像形状的全局特征,并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息,比如大小、位置、方向及形状等。一阶矩与形状有关,二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度,三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性,满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性,在图像识别领域得到了广泛的应用。一般由mom
- 基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术,实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理,包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤,最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域,有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前,需要确保以下环境和工具已安装:Python:推荐使用Python3.6及以上版
- Feign和Dubbo的技术选型对比分析
Amarantine、沐风倩✨
dubbospringboot后端
现在公司项目要做SpringBoot升级2.7.18—>3.4.1。因此我们需要参考芋道的项目和公司当前项目做一个依赖、技术选型、项目结构差异对比分析。我们公司当前用的Dubbo,而芋道最新的一版却用了Feign来代替Dubbo。所以该文章进行一下对比分析。一、Dubbo与Feign简介特性维度Dubbo(3.x)OpenFeign(SpringCloud)通信协议多协议(默认Dubbo、支持gR
- 设计一个监控摄像头物联网IOT(webRTC、音视频、文件存储)
Amarantine、沐风倩✨
物联网IOT物联网javahtml5webrtc音视频视频编解码七牛云存储
前言:设计一个完整的监控摄像头物联网IoT平台涉及视频直播和点播、WebRTC和文件存储模块,可以分为以下几个主要部分:摄像头设备、服务端处理、Web前端、视频流存储和回放。以下是结合这些技术的一个具体完整流程设计,涵盖了各个组件的相互关系、数据流动及关键技术点。1.系统组成监控摄像头:摄像头设备负责采集实时视频流并进行编码(如H.264或VP8)。Java服务端:服务端基于SpringBoot等
- C++入门基础语法,并提到希望内容详细且包含实例Demo,我假设你现在想要一个基于C++的人脸考勤系统源码,并且希望代码适合初学者,包含详细注释和说明
zhxup606
C++c++开发语言
C++入门基础语法,并提到希望内容详细且包含实例Demo,我假设你现在想要一个基于C++的人脸考勤系统源码,并且希望代码适合初学者,包含详细注释和说明。根据搜索结果,C++人脸考勤系统通常使用OpenCV库进行人脸检测和识别,这需要一定的库配置和基础知识。以下是一个基于OpenCV的简单人脸考勤系统源码示例,适合初学者理解,代码实现基本功能:捕获摄像头画面、检测人脸、记录考勤信息,并保存到文件。C
- 浅谈HttpClient
weixin_34092455
网络
为什么80%的码农都做不了架构师?>>>HttpClient简介HttpClient是ApacheJakartaCommon下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持HTTP协议的客户端编程工具包,并且它支持HTTP协议最新的版本和建议。HttpClient支持的功能如下:支持Http0.9、Http1.0和Http1.1协议。实现了Http全部的方法(GET,POST,PUT,HEA
- 15.OCR训练
Echo``
Halcon系统化学习ocr人工智能深度学习算法计算机视觉机器学习
目录1.OCR训练2.助手训练13.助手训练24.算子训练5.OCR训练联合编程6.练习1.OCR训练*OCR训练*1.分类器文件*.omc*2.halcon官方的*1.局限性只能识别数字和字母*2.样式比较单一*3.样本数量较少*...**3.训练方法*1.助手训练*1.打开OCR助手*2.选择图片*3.选择训练区域*4.分割*5.字体*6.训练文件*7.新*8.学习*9.加入训练样本*10.保
- 14.OCR字符识别
Echo``
Halcon系统化学习ocr计算机视觉算法人工智能前端
目录1.识别方法1.OCR识别2.OCR识别方法1-助手识别3.OCR识别方法2-算子分割识别4.文本分割识别2.文本分割1.借用助手设置参数文本分割+混合识别2.借用助手设置参数文本分割场景23.不同字符场景1.倾斜字符1.识别方法1.OCR识别*OCR*1.概念*光学字符识别**2.识别的是什么*1.图片里面的文字符号**3.怎么识别*1.基于halcon的OCR识别**4.halconOCR
- 高防IP在服务器中的作用都有哪些?
wanhengidc
服务器tcp/ip网络
高防IP作为一种通过技术手段让用户网络服务更加安全的一种IP地址,有着更高的防御能力,有着强大的流量清洗中心和防御系统,帮助企业实时监控网络流量,将恶意的用户请求识别并过滤掉,保护目标服务器不会受到网络攻击,同时还可以帮助众多企业抵御大规模的DDOS攻击。高防IP拥有着强大的防御能力,能够帮助企业抵御DDOS攻击和CC攻击等多种网络攻击,这些攻击通常会根据大量且无效的流量数据请求确定目标服务器,导
- python与anaconda安装(先安装了python后安装anaconda,基于python已存在的基础上安装anaconda)——逼死强迫症、超详解
苹果酱0567
面试题汇总与解析java开发语言中间件springboot后端
版权声明:本文为CSDN博主「牛斌帅」的原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887目录一、安装python(python3.7.4)1、下载(1)下载1(32位)(2)下载2(64位)2、安装3、配置python环境变量4、检验pytho
- NRF52810-CAAA/QFAA/QCAA低功耗蓝牙5.0支持2.4G私有协议是NRF52832的低成本方案
Kandiy18025398187
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NRF52810简介nRF52810系统级芯片(SoC)是nRF52系列的基准成员,是NRF52832的低成本方案。它满足了将高级低功耗蓝牙功能和协议并发性引入应用的挑战,其价位使得向应用添加低功耗蓝牙连接极具吸引力。它是不太复杂的应用的理想选择,也是大型应用中的低功耗蓝牙连接处理器的理想选择。nRF52810支持低功耗蓝牙协议,包括2Mbps的高速传输特性。它还支持ANT和2.4GHz私有协议。
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
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深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- Densenet模型花卉图像分类
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项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- mcu secure boot 设计(一、Flash layout)
lwz070
单片机嵌入式硬件
Flashlayout此flash为MCU内部flash,需要硬件保护,防篡改和读取。1.PBL:为bootloader代码pbl中不支持远程升级,仅在APP中支持远程。pbl中可以支持uart和can协议升级。2.globalstate:{runflag//1:runimageA,2:runimageBImageAsecuritypassflag//1:pass,2:failImageBsecu
- OKHttp框架
一个快乐的小测试
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一、OKHttp简介初识OKHttpOkHttp是一个处理网络请求的开源项目,是Android端一个较新的轻量级网络框架,支持HTTP/HTTPS协议、请求头设置、响应解析等功能,并且支持异步调用,因此在接口测试中也是一种非常优秀的选择。OkHttp是一个高效的HTTP客户端,其特性包括:支持HTTP/2,并且允许同一个主机地址的所有请求共享同一个socket连接,这样能减少服务器的请求次数通过连
- 车牌号识别Delphi演示程序:轻松实现车牌识别技术
瞿巧群Justin
车牌号识别Delphi演示程序:轻松实现车牌识别技术去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在智能交通系统领域,车牌号识别是一项至关重要的技术。今天,我们要介绍的是一个基于Delphi语言开发的车牌号识别演示程序。该程序能够高效识别并处理车牌号码,为交通监控、停车场管理等领域提供了极大的便利。项目技术分析本项目基于Delphi环境开发,利用先进的图像处理技术,实现了
- embedding模型有哪些?如何选择合适的embedding模型?
行云流水AI笔记
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embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
- pdf 不是扫描件,但却无法搜索关键词【问题尝试解决未果记录】
Lauren_Lu
pdf
一、不是扫描件但不能搜索的原因1.情况一:文字被转成了“图形文字”有些PDF文件虽然看起来像是文字,其实是图片或者矢量图格式,不能直接搜索。2.情况二:PDF被加密有些PDF设置了“内容复制/提取”权限受限,即使你能阅读,但不能搜索、复制或选择文字。这通常是加密的一种表现。3.情况三:PDF嵌入了字体,但不是真正的文本有时PDF作者用的特殊软件或字体,会让文字显示正常,但实际上是不可识别的字符二、
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 高通手机跑AI系列之——姿态识别
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- mongodb替代品SequoiaDB的安装使用
码农下的天桥
mongodbsequoiadb数据库
前言1、为什么不直接使用mongodb啊?答:mongodb的使用协议是SSPL,一旦使用需要将你服务器程序都开源处理–或者给钱。非常不好,而SequoiaDB号称能够兼容mongodb协议,这次来安装试试。mongodb-SSPL,SequoiaDB是AGPL3,勉强比mongodb的协议可用。至少不修改则不用开源。准备工作首先去官网下载:www.sequoiadb.com我下载的版本是:也不知
- DHCP协议---动态主机配置协议
W111115_
计算机网络---HCIAlinux网络运维网络协议服务器
什么是DHCPDHCP(DynamicHostConfigurationProtocol,动态主机配置协议),前身是BOOTP协议,是一个局域网的网络协议,使用UDP协议工作,统一使用两个IANA分配的端口:67(服务器端),68(客户端)。DHCP通常被用于局域网环境,主要作用是集中的管理、分配IP地址,使client动态的获得IP地址、Gateway地址、DNS服务器地址等信息,并能够提升地址
- 【SequoiaDB】4 巨杉数据库SequoiaDB整体架构
Alen_Liu_SZ
巨杉数据库SequoiaDB架构编目节点协调节点数据节点巨杉数据库
1整体架构SequoiaDB巨杉数据库作为分布式数据库,由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。其中,数据库存储引擎模块是数据存储的核心,负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。数据库实例模块则作为协议与语法的适配层,用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与SparkSQL在内的结构化数据实例;支持JSON语法的MongoD
- RPC:跨越代码与硅晶的“握手”——你每天都在用,却可能从未真正理解它
老马爱知
信息技术#分布式计算rpc网络协议网络分布式系统微服务软件架构硬核科普
——从本地调用的幻觉到服务万物的底座,解析这个支配云原生时代的隐形协议引言:一个程序员的日常困境想象一下这个场景:你正在构建一个电商系统。用户服务(管理用户信息)在一台服务器上,订单服务在另一台,而支付服务,则由远在天边的第三方提供。当一个用户下单时,订单服务需要先向用户服务确认用户身份,再调用支付服务完成扣款。这三个服务如同三座孤岛,如何让它们高效、优雅地对话?难道你要手动编写Socket连接,
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 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。