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今天补充能量了吗
pytorch人工智能python深度学习机器学习
本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者:K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片,其中60000张为训练数据,10000为测试数据,70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量,则得到长度
- GBase 数据库在大数据环境下的应用与优势
big crab
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引言随着大数据技术的发展,传统数据库面临着越来越多的挑战。尤其是在处理海量数据时,如何在保证高性能的同时,确保系统的可扩展性、容错性和高可用性,成为许多企业关心的问题。GBase数据库系列,特别是GBase8a、GBase8s和GBase8c,提供了一种新型的解决方案,它们能够在大数据环境下提供卓越的性能和可靠性。本文将深入探讨GBase数据库在大数据环境中的应用及其优势。一、GBase数据库系列
- GBase 数据库的性能调优与故障排查
big crab
数据库
一、引言在现代企业的数据驱动运营中,数据库的性能是核心问题之一。GBase数据库作为高性能、高可用的数据库解决方案,被广泛应用于大数据、高并发的场景中。为了最大化GBase数据库的性能,了解如何调优数据库的配置、查询执行计划和硬件资源使用至关重要。本文将深入探讨GBase数据库的性能调优策略、常见故障排查方法,并结合SQL示例和调优技巧,帮助开发者和数据库管理员提升GBase数据库的整体效率。二、
- GBase数据库在大数据环境下的存储和查询优化策略
big crab
数据库大数据
一、引言随着大数据时代的到来,数据量的激增给数据库管理和查询性能带来了巨大的挑战。尤其是对于关系型数据库,如何在海量数据的存储和查询中保持高效的性能,已经成为企业IT架构设计中的关键问题。GBase数据库,作为一款高性能的关系型数据库,凭借其强大的数据处理能力和高可用性,在大数据领域得到了广泛应用。本文将深入探讨GBase数据库在大数据环境下的存储与查询优化策略,结合GBase8a、GBase8s
- selenium框架
你们的好朋友大强
测试开发python功能测试selenium
selenium(仅作为个人笔记,如有雷同,请联系删除。。)1、Selenium的特点:开源、免费,多浏览器支持,多平台支持,多语言支持,对Web页面有良好的支持,API简单,灵活(用开发语言驱动),支持分布式测试用例执行。2、Windows下的测试环境搭建:安装Python;安装setuptools与pip(注:Python3不支持setuptools,但已经集成了pip)安装Selenium:
- 【python进阶】txt excel pickle opencv操作demo
闪闪发亮的小星星
AI算法工程师打怪pythonexcelopencv
文章目录1.txt读写读综合案例日志文件读写2.excel读写读取csv读取xlsx3.matplotlib案例折线图多个折现图散点图柱状图饼状图4opencv案例加载与展示图片缩放图片旋转图片保存图片读取摄像头视频保存opencv综合案例5pickle案例1.txt读写读file.read()file.readlines()file.readline()##使用'read'方法读取文件的所有内容
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- XML外部实体注入--漏洞利用
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一.基本概念1.XXE漏洞原理介绍:XXE漏洞在应用程序解析XML输入时触发,若未限制外部实体加载,攻击者便能掌控外部加载文件,进而引发漏洞。其常见于可上传xml文件之处,如上传点未对xml文件过滤,恶意xml文件就可上传。2.漏洞危害文件读取:能读取服务器任意文件,如利用]>&xxe;可获取敏感信息。命令执行:在特定条件下,可执行系统命令,危害系统安全。内网探测与攻击:探测内网端口、攻击内网网站
- DELL笔记本UEFI+GPT安装Win10与CentOS双系统
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在正式安装前,要知道的几个信息。电脑是uefi启动还是传统的LegacyBIOS启动开机按F2,进入bios,在boot项中,bootmode为UEFI,则为uefi启动方式。也可以通过按下win+r打开运行,输入cmd打开命令提示符,输入bcdedit/enum{current}按回车执行;如果path路径是winload.efi,则说明系统是通过UEFI模式启动。如果时winload.exe,
- AutoGPT-Forge使用教程,自行构建agent智能体
whyte王
LLM-basedAgentAgentLLMAutoGPT智能体
本博客给出AutoGPT-forge四个教程的翻译与理解,使用GPT4翻译,参考官方教程https://aiedge.medium.com/autogpt-forge-a-comprehensive-guide-to-your-first-steps-a1dfdf46e3b4使用AutoGPTGithub代码日期2024/4/22;博客开始编辑日期2024/4/22,最后编辑日期2024/4/24
- 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.
- 11、智能驾驶域控的散热和结构
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域控制器作为自动驾驶系统的核心部件,其硬件结构与散热设计需满足一系列严格要求,以确保系统的稳定运行和高效性能。一、域控制器硬件结构要求满足整车布置尺寸限制:域控制器的设计需充分考虑整车的空间布局,确保尺寸紧凑、结构合理,以适应不同车型的安装需求。满足防护等级要求:域控制器需具备较高的防护等级,如IP67或更高,以抵御灰尘、水分等外部环境的侵害,确保内部电子元件的正常运行。考虑轻量化设计:在保证性能
- 类与对象中的六大默认成员函数万字详解
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目录1、类的6个默认成员函数2、构造函数2.1、概念2.2、特性3、析构函数3.1、概念3.2、特性4、拷贝构造函数4.1、概念4.2、特性5、赋值运算符重载5.1、运算符重载5.2、赋值运算符重载5.3、前置++和后置++重载1、类的6个默认成员函数如果一个类中什么成员都没有,简称为空类。空类中真的什么都没有吗?并不是,任何类在什么都不写时,编译器会自动生成以下6个默认成员函数。默认成员函数:用
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时间管理和工作效率是现代职场成功的关键。无论是在繁忙的工作中,还是在个人生活的平衡中,能够有效地管理时间和提高工作效率,都能显著提升个人的生产力和成就感。提升个人时间管理和工作效率的方法包括:制定明确的目标和优先级、合理规划日常时间、利用高效工具、避免拖延、保持专注、以及定期反思与调整工作方式。本文将深入探讨这些策略,并提供具体的实施方法,帮助你提升个人工作效率,并在有限的时间内达成更多的任务。一
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文章目录前言一、预登陆获取cookie1)cookie处理2)预登陆二、登录测试前言模拟登录WB是实现WB网页爬虫的第一步,现在的WB网页版有个sinavisitsystem,只有登录过后才能获取更多内容。本文使用selenium通过预登陆保存cookie到本地,之后重复登录只需要提取本地cookie即可免去每次扫码或者输密码登录。一、预登陆获取cookie1)cookie处理先简单引入两个函数实
- 中国CRM市场发展现状与主流产品分析
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随着中国企业数字化转型的不断深入,客户关系管理(CRM)系统在企业运营中扮演着越来越重要的角色。不同规模、不同行业的企业对CRM系统的需求也呈现出多样化的特点。本文将从多个维度深入分析中国主流CRM产品的优劣势,为企业选择合适的CRM系统提供参考。一、销售易-本土CRM市场的佼佼者销售易作为中国本土CRM领域的领军企业,其产品具有以下特点:优势:深度本土化,对中国企业的业务场景理解深刻,能够快速响
- 腾讯面试:那些腾讯面试过的MySQL场景问题
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今天我将那些腾讯面试过的MySQL场景问题给大家整理出来,本文将跟大家一起来探讨如何回答这些问题。1.一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录?2.一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?3.索引已经建好了,那我再插入一条数据,索引会有哪些变化?4.mysql的是怎么解决并发问题的?5.MySQL
- 学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读
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最近对一系列基于3DGaussianSplatting(3DGS)SLAM的工作的源码进行了测试与解读。为此写下本博客mark一下所有的源码解读以及对应的代码配置与测试记录~其中工作1~5的原理解读见博客:学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3dgaussiansplattingslam-CSDN博客文章浏览阅读5.3k次,点赞53次,收藏92
- 信创、湖仓一体化、AI+DB,2024年数据库&湖仓发展总结与展望
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作者:吴炳锡时光荏苒,转眼间2025年已然来临,这又是我从传统OLTP数据库领域转向云原生湖仓Databend的第三个年头,这段转变恰如一场快速的旅程,让我深感这一年如飞箭般迅速。展望未来,我意识到,尽管数据库行业正面临明显的瓶颈,湖仓领域却蕴藏着无尽的潜力,而AI的崛起将进一步提高从业门槛。以下,我将从四个方面与大家分享我对2024年数据库&湖仓的回顾与思考:1.数据库的发展现状2.湖仓现状3.
- Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用
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在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- vue项目开发总结——任务悬赏平台(前端)
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项目简介:该项目实习中的第一个项目,该项目分为用户端、企业端、后台管理端。用户可以在任务大厅接受任务,每完成任务都会获得响应的报酬,用户只能接受一个任务,该任务完成后才能继续下一个任务。任务进行期间,该任务可以被企业取消,若企业取消用户正在完成的任务,则返回5%的奖励给用户。企业可以发布任务,发布任务之前需要上传企业认证凭证给后台管理端,后台管理员审核通过之后企业才可发布任务,企业可以对用户已完成
- 基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)
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基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现(附带Matlab源码)图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题,它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE(PartialDifferentialEquation)的图像去雨算法,并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下:导入图像首先,我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
- npm publish 发布一个 Angular 库的时候报错以及解决方法
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别
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PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别,也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR),是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同,手
- 算法中的时间复杂度和空间复杂度
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一、背景随着人工智能的纵深发展,我们会发现现在做算法很多时候都是通过掉包来解决问题了。Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量,而且在张量运算、反向传播等环节,这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度,从而不需要我们额外进行过多的干预。如果不是科班读计算机相关专业的,相信不少朋友第一次听说时间复杂度和空间复杂度的概念是在找工作刷lee
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目录大致效果添加用户代码引入ModelFormModelForm与一般表单的区别:ModelForm与传统Form的区别:使用ModelForm制作用户管理新建用户编辑用户:删除数据完整代码在学完前面的部门管理案例后,自己独立写出个用户管理应该不难,基本逻辑和大致代码都和前面一样,大家可以自己试试。大致效果基于ModelForm用户管理系统添加用户代码但是,按照之前的方式写的话,在表单方面还是会有
- React 路由导航与传参详解
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随着单页面应用(SPA)已经成为主流。React作为最流行的前端框架之一,提供了强大的路由管理工具react-router-dom,帮助开发者轻松实现页面导航和传参。本文将详细介绍如何使用react-router-dom构建路由导航、传参以及嵌套路由的实现。1.构建路由导航1.1创建路由实例在React项目中,通常会在src目录下创建一个router文件夹来管理路由。我们可以使用react-rou
- Anthropic 正计划为其聊天机器人 Claude 推出“双向语音模式”和一个新的记忆功能
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- DeepMind的新突破:GenCast
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人工智能大数据语言模型
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- AI跟踪报道第62期-本周AI新闻: 微软推出Copilot的AI Agent和Computer Control
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- 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?
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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
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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。