Hermite曲线公式

自动控制原理实验：解锁典型环节时域响应的奥秘戒了9 人工智能网络算法课程设计
实验背景与目的在自动控制原理的学习旅程中，实验环节犹如一把钥匙，为我们打开了通往深入理解和实际应用的大门。它不仅仅是理论知识的简单验证，更是将抽象概念转化为实际认知的关键桥梁。通过实验，我们能够在实践中探索自动控制的奥秘，将书本上的公式和原理与真实的系统行为联系起来，从而深化对知识的理解，提升解决实际问题的能力。本次实验聚焦于典型环节的时域响应，这是自动控制领域中至关重要的研究内容。典型环节作为构
用 Java 的思路快速学习 Scala 进朱者赤其他大数据 scala Scala
引言Scala是一种结合了面向对象和函数式编程的现代编程语言，广泛应用于大数据处理框架如ApacheSpark和ApacheFlink。对于熟悉Java的开发者来说，Scala的学习曲线相对平缓。本文将通过类比Java中的概念，帮助Java开发者快速上手Scala。1.基本语法1.1.数据类型以下是Scala和Java数据类型的汇总表格：Scala数据类型Java数据类型说明Intint32位整数
梯度提升决策树树（GBDT）公式推导化作星辰决策树算法机器学习
###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题，其输出是一个概率值。对于二分类问题，逻辑回归模型的输出可以表示为：\[P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中$F(x)$是一个线性组合函数，通常表示为：\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的$h_m(x)$是学习到的决策树。###损失函数的推导对于单个样本$(x_i,y_i)$，逻
收盘涨幅大于1.5%小于5%的选股公式 qiandeqiande 机器学习
选股公式：股价涨停后回调条件选股公式：条件要求：1、必须是涨停后的股票；2、只选择涨停后12天以内的股票；3、20日均线向上的股票；4、股价回调到20日均线以上，不高于5日均线0.9%的股票5.流通市值大于30亿并且小于500亿6.五日换手和大于15并且小于657.阴线实体一天比一天小9.今日收盘涨幅大于1.5%小于5%的选股公式编写方法：ZT:=REF(C,1)*1.09-CREF(MA(C,2
Web 性能入门指南-2.4 理解和改进累积布局偏移 (CLS) 前端后花园 Web性能入门指南前端 javascript Web性能性能监控 chrome
累积布局偏移量衡量页面的视觉稳定性。人性化的定义是，CLS可帮助您了解页面给浏览者带来不顺畅、不愉快体验的可能性。CLS是一种基于公式的指标，它考虑了网页的视觉内容在视口内的移动量，以及这些视觉元素移动的距离。CLS可以通过合成和RUM来衡量。Google建议您的网页的CLS分数不超过0.1。什么因素导致CLS恶化？累积布局偏移的好处之一是，它让我们跳出通常的基于时间的指标的思维，而是让我们思考未
蚁群算法 (Ant Colony Optimization) 算法详解及案例分析闲人编程控制与系统优化算法22讲算法蚂蚁觅食行为组合优化旅行商问题车辆路径问题 ACO 蚁群算法
蚁群算法(AntColonyOptimization)算法详解及案例分析目录蚁群算法(AntColonyOptimization)算法详解及案例分析1.引言2.蚁群算法(ACO)算法原理2.1蚂蚁觅食行为2.2算法步骤2.3数学公式3.蚁群算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:旅行商问题(TSP)4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.
R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释公众号Codewar原创作者 R 数据分析
有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了，刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）
Mathtype使用记录白粥行软件工具 Mathtype
1、把大括号中的公式左对齐https://jingyan.baidu.com/article/86fae346d436053c48121a50.html2、加粗字符https://www.mathtype.cn/jiqiao/mathtype-wjsjc.html3、修改公式编号todo4、插入省略号https://office.tqzw.net.cn/office/mathtype/21827.
数据结构与算法：动态规划dp：理论基础和相关力扣题（509.斐波那契数列、70.爬楼梯、62. 不同路径、63.不同路径Ⅱ、343.整数拆分） shanshandeisu 数据结构与算法 LeetCode 动态规划 leetcode 算法 dp 力扣数据结构
1.0.理论基础动态规划主要解决的问题种类有：背包问题打家劫舍股票问题子序列问题解决步骤：dp数组及其下标的意义递推公式dp数组初始化遍历顺序打印dp数组2.0.相关力扣题509.斐波那契数列classSolution:deffib(self,n:int)->int:ifn==0:return0ifn==1:return1dp=[0]*35dp[1]=1foriinrange(2,31):dp[i
YOLOv5模型版本详解：n/s/m/l的区别与选型指南我的青春不太冷 YOLO android 经验分享程序人生笔记测试
文章目录一、模型版本概述二、核心参数对比2.1基本性能指标2.2计算复杂度三、架构设计差异3.1网络宽度控制3.1.1通道数变化3.1.2参数配置对比3.2网络深度配置四、性能表现分析4.1精度-速度曲线4.2资源消耗对比五、工程部署建议5.1设备适配方案5.2模型优化技巧5.2.1量化压缩5.2.2网络剪枝六、版本选型指南6.1决策流程图6.2场景化推荐七、总结建议一、模型版本概述YOLOv5是
【网络协议】【http】【https】ECDHE-TLS1.2 钟离墨笺网络协议网络协议 http https
【网络协议】【http】【https】ECDHE-TLS1.2ECDHE算法1.客户端和服务器端事先确定好使用哪种椭圆曲线，和曲线上的基点G，这两个参数都是公开的，双方各自随机生成一个随机数作为私钥d，并与基点G相乘得到公钥Q(Q=dG)，此时客户端的公钥Q1，私钥d1，服务器的公钥Q2，私钥d2双方交换各自的公钥，最后客户端计算点(x1，y1)=d1Q2，服务器计算点(x2，y2)=d2Q1，由
TLS1.3握手过程龙贝尔莱利 c c语言服务器
tls1.3首次连接密码套件："TLS_AES_256_GCM_SHA384"==0x1302为例；椭圆曲线为x25519;C->S表示client->server,S->C表示server->client.相同方向的包可以并在一起发送，占用一次RTT（往返时间）。[Server视角]1.a_tls_get_client_hello()C->SExtension:Key_share(x25519l
软件架构设计与模式之：模块化设计与组件化架构 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战架构师必知必会系列编程实践大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
软件架构设计与模式之：模块化设计与组件化架构作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录软件架构设计与模式之：模块化设计与组件化架构1.背景介绍模块化设计的特点组件化设计的特点2.核心概念与联系定义关系3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解模块化设计模式模块化设计模式详解（一）功能分工模式1.功能设计2.职责分工3.功能分工结果（二）数据分工模式1.数据设计2.数据角色分工3.数据主题分工
软件测试目标 yaoyaoyao可爱呀 python 功能测试
P1–方向管理方向：测试组长–测试主管–测试经理–测试负责人–总监（CTO）技术方向：手工测试–自动化测试–测试开发–测试架构–测试专家细心，耐心，逆向思维，互联网行业学习方式主动学习：小组讨论（50%）实作演练（70%）转教别人，立即应用（90%）复习方式根据艾宾浩斯遗忘曲线，在（1，2，4，7）天，20分钟快速复习1遍P2学习目标测试基础：软件及测试相关知识测试设计：如何进行测试缺陷管理：测试
VMD（变分模态分解）详解 DuHz 波的分析方法现代谱分析方法音频处理数据挖掘信号处理人工智能信息与通信数学建模
VMD（变分模态分解）详解目录前言背景及发展VMD原理与数学基础问题的提出变分框架与能量最小化中心频率与带宽定义目标函数及约束拉格朗日乘子法频域迭代更新公式VMD与EMD/EEMD/CEEMDAN等方法比较VMD算法流程主要参数的选择与影响优点与不足实际应用中需要注意的问题示例代码代码简要解读参考资料前言在信号处理、时频分析、故障诊断等诸多领域，如何将一个复杂信号进行多分量分解，进而提取到其中所包
Excel中函数ACCRINTM( )的用法-计算到期付息证券的应计利息 cheese-liang Word Excel PPT小技巧 Excel 财务函数
Excel中函数ACCRINTM的用法1.函数详细讲解1.1函数解释1.2使用格式1.3参数定义1.4要点2.实用演示示例2.1函数需求2.2公式编写2.3计算过程3.注意事项4.文档下载5.其他文章6.获取全部Excel练习素材快来试试吧函数练习素材点击即可进行下载操作操作注意只能下载不能在线操作1.函数详细讲解1.1函数解释解释：计算到期付息证券的应计利息。详细解释：返回到期一次性付息证券的应
MATLAB符号函数绘制各种函数图像，ezplot()函数 ezplot3()函数 Python数据分析与机器学习可视化函数图像 matlab画图 matlab 开发语言信息可视化
我们学习常遇见的函数种类有显函数，隐函数，参数方程三种，对于隐函数绘制图像比较麻烦，给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数，隐函数，参数方程二维图像，函数格式ezplot(f）直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数，隐函数，参数
AI编程助手ScriptEcho：革新你的编程学习之旅前端
在当今数字时代，编程技能已成为一项越来越重要的技能，无论是想成为专业的软件工程师，还是想提升自身竞争力，学习编程都至关重要。然而，编程学习之路并非一帆风顺，陡峭的学习曲线和大量的实践项目常常让初学者望而却步。许多人卡在繁琐的配置和基础代码搭建上，难以将精力集中在核心业务逻辑的学习和项目实践中。为了解决这一问题，越来越多的人开始寻找更高效的学习工具，而AI写代码工具ScriptEcho正是其中之一，
蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了晚风时亦鹿学习笔记 Python算法笔记 python
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索（DFS）7、广度优先搜索（BFS）8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式（求三角形面积）16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
solidworks的三维特征内容介绍小白是昏头仔 3d
草图与尺寸相关尺寸预览与编辑：选择一个或多个实体后，可使用新选项预览和编辑尺寸，加快草图绘制速度，让设计师能更直观地调整尺寸以满足设计需求。异型孔向导增强：“异型孔向导”工具提供新选项来选择自动打孔的几何体的端点位置。还可使用几何草图实体（如直线、方形、槽口和样条曲线）作为打孔定位的引导，将鼠标悬停在实体上，单击即可在这些草图实体上定位孔，提高打孔操作的效率和准确性。显示自定义属性单位：在注释和表
差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析闲人编程 python 算法 python 开发语言选择 DE 差分进化算法变异
差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析目录差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析1.引言2.差分进化算法(DE)算法原理2.1基本概念2.2算法步骤3.差分进化算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:单目标优化问题4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.2案例2:
1. 基于大模型能力，如何提炼出优质prompt（入门版）姚瑞南 prompt系列课程人工智能 AIGC chatgpt
本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）本文简介：入门版：基于大模型能力，如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）生信学习者1 R语言机器学习实战 r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
24/11/4 算法笔记蛇形卷积青椒大仙KI11 算法笔记目标跟踪
蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。这种卷积操作的设计灵感来源于蛇形曲线，能够在不同尺度上捕捉到管状结构的细节信息，从而提高准确性。以下是蛇形卷积的一些核心特点和机制：动态蛇形卷积核：蛇形卷积核的形状不是固定的矩形或方形，而是类似于蛇形路径，这样的设计使得卷积核能够更灵活地捕捉图像中的曲线和非直线结构，更好地适应图像中的
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2025美赛数学建模C题思路模型代码（1.24第一时间更新）以下为近十年以来的美赛题目所用的模型算法年份题目研究内容数学模型算法2024年MCMA题研究海洋鳗鲡性别比例与资源可用性的关系，开发模型探讨其优劣势Lotka-Volterra模型、费舍尔性别比例理论、响应曲线模型、蒙特卡洛模拟粒子群优化（PSO）、贝叶斯推断、A*搜索、模拟退火2024年MCMB题定位失踪潜水器，准备搜索设备，确定搜索模
电商商业平台技术架构系列教程之：电商平台微服务架构 AI天才研究院架构师必知必会系列大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍一、什么是微服务？二、为什么要设计微服务架构？2.核心概念与联系一、微服务架构模式的核心概念二、微服务架构模式的联系3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解一、DDD（Domain-DrivenDesign）二、CQRS（CommandQueryResponsibilitySegregation）三、ESB（EnterpriseServ
小白入门MATLAB学习笔记小mushroom matlab 学习笔记
绘图：使用MATLAB绘制三叶玫瑰线公式：玫瑰线的极坐标方程为:ρ=a*sin(nθ),ρ=a*cos(nθ)用直角坐标方程表示为:x=a*sin(nθ)*cos(θ),y=a*sin(nθ)*sin(θ)其中n为玫瑰线的叶数，我们绘制三叶玫瑰线，因而公式中取n=3代码：t=-2*pi:0.01:2*pi;x=sin(3*t).*cos(t);y=2*sin(3*t).*sin(t);z=3*si
AI赋能Flutter开发：新手也能轻松入门前端
Flutter作为一款跨平台移动应用开发框架，凭借其“一次编写，多端运行”的特性，赢得了众多开发者的青睐。然而，Flutter的学习曲线相对陡峭，特别是对于编程新手而言，上手难度较大。大量的代码编写、复杂的UI搭建以及对Dart语言的学习，都可能成为学习过程中的阻碍。但现在，借助AI写代码工具，这一切都将变得更加轻松便捷！本文将以ScriptEcho为例，介绍如何利用AI辅助工具高效入门Flutt
Vue：现代前端开发的首选框架-【应用篇】行动π技术博客 vue.js 前端 javascript
引言在现代前端开发中，Vue.js以其轻量、灵活和易学的特性成为开发者的热门选择。本文将深入探讨Vue.js的核心优势，与React和Angular的比较，前端工程化的最佳实践，性能优化的关键策略，测试驱动开发（TDD）的实施方法，以及Vue.js生态系统的强大工具和资源。Vue.js与React和Angular的深度比较Vue.js的核心优势学习曲线：Vue.js的设计哲学使得新手能够快速上手，
机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解 HappyAcmen 算法合集算法逻辑回归机器学习
一、什么是逻辑回归？逻辑回归并不是传统意义上的回归分析，而是一种用于处理二分类问题的线性模型。它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。简单来说，逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。二、逻辑回归的基本原理在讲原理之前，我们先来了解一下逻辑回归的数学基础。逻辑回归的核心是一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数），它的公式如下
辗转相处求最大公约数沐刃青蛟 C++漏洞
无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！为此，总结一下以方便日后忘了好查找。 1.输入要比较的两个数a,b 忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作） 3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0） 4.最后的a为两数的最大公约数 &
F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5 负载均衡
一.什么是会话保持？在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind java generics override overload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。原问题链接在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
初始线程 15700786134
暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
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安卓程序listview优化后还是卡顿肆无忌惮_ ListView
最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果知了ing jquery
(function () { $.extend($.fn.tabs.methods, { //显示遮罩 loading: function (jq, msg) { return jq.each(function () { var panel = $(this).tabs(&
gradle上传jar到nexus 矮蛋蛋 gradle
原文地址： https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html configurations { deployerJars } dependencies { deployerJars "org.apache.maven.wagon
千万条数据外网导入数据库的解决方案。 alleni123 sql mysql
从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。然后要导入mysql数据库。悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader 百合不是茶 JAVA.io操作字符流
这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励我会更加的去学加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
MO、MT解读 bijian1013 GSM
MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息；上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScript call apply this Hoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。问题1：Scope作用范围考虑下面的代码： (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？回答：上面的代码会打印 5。 &nbs
【Thrift二】Thrift Hello World bit1129 Hello world
本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程 1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。 1. 添加Maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
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java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
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jquery ajax 序列化表单 coder_xpf Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值 <input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/> $("#favor&quo
Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apache tomcat 并发集群乱码
都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
websocket dalan_123 websocket
一、低延迟的客户端-服务器和服务器-客户端的连接很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
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最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题. OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理. 前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包.
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weblogic创建JMC i5land weblogic jms
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上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。系统包括几个独立的部分：使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子；使用 PHP CI 框架开发的简易网站；搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
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