- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- 基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战(完整技术解析)
海拥✘
python金融人工智能
项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型(LLM),需实时采集以下数据:全球30+主要证券交易所(NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等)的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据(Twitter、StockTwits)新闻媒体分析(Reuters、Bloomberg)技术挑战地理封锁:部分交易所(如日本TSE)仅允许本国IP访问历史数据动态反爬:
- PyTorch模型训练实战指南:掌握动态图特性与工业级部署技巧
lmtealily
pytorch人工智能python
前言在深度学习领域,PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学,已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程,而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而,从实验原型到工业级部署的全链路实践中,开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向,深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理,详解从数据预处理、
- C#:使用UDP协议实现数据的发送和接收
妮妮学代码
c#UDPc#udp
UDP(UserDatagramProtocol)是一种无连接的、轻量级的传输协议,适用于对实时性要求较高的应用场景,如视频流、在线游戏等。与TCP不同,UDP不保证数据的可靠传输,但其传输效率更高。本文将详细介绍如何使用C#实现基于UDP协议的数据发送和接收,并结合代码示例解析其实现过程。1.概述UDP通讯的核心是UdpClient类,它封装了UDP协议的底层操作,提供了简单易用的接口。以下是U
- 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
Monkey*王
python数据分析pandas
以titanic的训练数据为例进行展示,为了简化取前十行为例首先导入模块,导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
- 《魔兽争霸-黑潮》游戏秘籍
小魚資源大雜燴
游戏
DECKMEOUT部队升级EVERYLITTLETHINGSHEDOES魔法升级GLITTERINGPRIZES增加黄金、木材、油量ITISAGOODDAYTODIE无敌MAKEITSO加快建筑、训练、升级的速度ONSCREEN地图全开,包括所有活动SHOWPATH地图全开,不包括所有活动HATCHET加快砍树速度SPYCOB增加油量5000单位TIGERLILY开启跳关模式,再输入“HUMANx
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇(十二)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言经过前五篇“qwen模型小试”文章的学习,我们已经熟练掌握qwen大模型的使用。然而,就在前几天阿里云又发布了Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。本文将介绍如何使用Transformers库进行模型推理(相较于qwen1系列,使用方式上有较大的调整),现在,我们赶紧跟上脚步,去体验一下新版本模型
- 基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、术中方案制定与实施4.1手术方案选择4.2面神经保护策略4.3麻醉方案确定五、术后恢复与并发症预测5.1恢复情况预测5.2并发症风险预测5.3案例分析六、术后护理与康复6.1护理措施6.2康复训练6
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 网络系统管理专栏-配套练习+知识点详解
漩涡·鸣人
智能路由器网络
目录总体规划1、设备命名规范和设备的基础信息2、密码恢复和软件版本统一模块三:网络搭建与网络冗余备份方案部署表1-11Ipv6地址分配表模块五:出口安全防护与远程接入试题解析:考核点1:考点解析:2、Portfast+Bpduguard防环方案3、rldp◆考核点2:考点解析:◆考核点3:考点解析:◆考核点4:考点解析:◆考核点5:考点解析:◆考核点6:考点解析:◆考核点7:◆考核点8:◆考核点9
- 实现图片处理功能鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本项目基于OpenHarmony三方库ImageKnife进行图片处理场景开发使用:支持不同类型的本地与网络图片展示。支持拉起相机拍照展示与图库照片选择展示。支持图片单一种变换效果。支持本地/在线图片格式:JPG、PNG、SVG、GIF、DPG、WEBP、BMP实现图片处理功能源码链接效果预览使用说明下载安装根目录下的oh-package.json5中depend
- Pycharm python解释器 unsupported python 3.1 解决
大表哥在曾母暗沙
PythonPyCharmpythonpycharmide解释器模式
Pycharm环境unsupportedpython3.1解决1.问题重现2.原因分析3.解决方法1.问题重现之前使用Pycharm2024.1.1的时候,环境配置的Python3.11.9,现在改成使用Pycharm2020.2.2,结果Python解释器显示“unsupportedpython3.1”,如下图:2.原因分析因为Pycharm2020.2.2支持的Python最高版本就是Pyth
- 知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色
PersistDZ
大数据与AI人工智能
知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色,而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析:一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义:知识库中存储了预先定义的意图分类体系(如“订单查询”“退换货”“投诉”等),为模型提供明确的训练目标。标注样本:知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签,是训练监督学习模型的核心数据源。2
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- 【论文阅读】MMedPO: 用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型
勤奋的小笼包
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理chatgpt
MMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题:3.方法:3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型gitgub:地址1.
- PHP接入阿里云图片审核
骑着蜗牛闯宇宙
xiaophp阿里云开发语言
多个service使用接口ImageBatchModerationgetenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"),//必填,请确保代码运行环境设置了环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。"accessKeySecret"=>getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")]);//Endpoint请参考
- Hugging Face 模型格式全解析:从 PyTorch 到 GGUF
mingo_敏
DeepLearningpytorch人工智能python
HuggingFace模型格式全解析:从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式,以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络:1.PyTorch原生格式(.pt/.pth)特性:直接保存PyTorch的state_dict(模型参数)或完整模型(含结构)。兼容性强,与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大,加载速度较慢,存在安全
- 【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案
yuanpan
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在只有少量图片样本的情况下,进行图像识别是一个具有挑战性的任务。以下是一些应对小样本问题的有效方案:1.数据增强(DataAugmentation)通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据,例如:几何变换:旋转、缩放、平移、翻转等。颜色变换:调整亮度、对比度、饱和度等。噪声添加:高斯噪声、椒盐噪声等。裁剪和填充:随机裁剪图像的一部分或填充边缘。工具:Keras:ImageDataGenera
- 算法入门——二分法
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二分法真的很容易出错!!!在用dp学习之后总结了一下二分法二分查找关键总结一、核心思想分治策略:每次将搜索范围缩小一半,适用于有序数组。时间复杂度:O(logn),比线性查找高效得多。二、关键点前提条件有序性:数组必须有序(升序或降序),否则需先排序(但排序成本O(nlogn))。静态性:适合静态数据或低频更新的数据(高频更新建议用哈希表或树结构)。两种边界问题左边界:第一个等于目标的位置(或第一
- 关于STM32如何选择:HAL与标准库的抉择及初学者建议
笑靥藏情.
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STM32是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一系列基于ARMCortex-M内核的32位微控制器,因其高性能、多功能性和成本效益而广受嵌入式系统开发者的欢迎。对于初学者而言,学习STM32编程时面临的第一个重要抉择往往是如何选择编程方式:是使用硬件抽象层(HAL),还是选择标准外设库(StandardPeripheralLibrary)?本文将围绕这一问题展开,详细比较HA
- 动态规划问题
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动态规划问题最长回文子串题目:给你一个字符串s,找到s中最长的回文子串,并输出.(leetcode5)示例1:输入:s="babad"输出:"bab"解释:"aba"同样是符合题意的答案。示例2:输入:s="cbbd"输出:"bb"代码实现:char*longestPalindrome(char*s){intn=strlen(s);if(n=n)break;if(s[i]!=s[j]){dp[i]
- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
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模型微调:让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里,模型微调(Fine-tuning)就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”,让它更适应特定的任务。今天,我们就来深入探讨模型微调的技术细节,让你也能像魔法师一样,轻松驾驭AI模型!什么是模型微调?模型微调是指在预训练模型的基础上,通过少量的特定任务数据进行训练,使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集(如Ima
- pdf转word
废材是怎么养成的
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完了,新年第一天老婆喊我找个免费的转换软件帮她转一下dpf,我倒是找了些个在线免费转化的,也找了些免费的软件但是不是现在页数就是需要开会员,要么就限制大小,好吧,程序员嘛能省一块钱是一块钱,,能白嫖哎就白嫖下吧。新的一年希望祖国经济好起来,也预祝大家新年快乐,身体健康,万事如意。免费在线转:https://www.alltoall.net/pom插件、包引入、测试类,jar包通过网盘分享的文件:a
- 聊聊关于Python与人工智能那些事
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Python与人工智能:介绍Python在人工智能方面的应用Python是一种广泛使用的编程语言,也是人工智能领域中最受欢迎的语言之一。Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。OpenAIOpenAI是一个非营利组织,旨在推动人工智能的发展并促进其对人类的利益。OpenAI通过开发人工智能技术、研究人工智能的影
- TCP、UDP、HTTP、WebSocket 和 MQTT协议区别
PHPlai
phptcp/ipudphttp
目录1.TCP协议2.UDP协议3.HTTP协议4.WebSocket协议5.MQTT协议总结1.TCP协议类型:面向连接的协议。可靠性:提供可靠的数据传输,确保数据包按顺序到达。流量控制:具备流量控制与拥塞控制机制。适用场景:适合对数据传输可靠性要求高的应用,如文件传输、网页加载。2.UDP协议类型:无连接的协议。可靠性:不保证数据包的可靠传输,可能会丢失、重复或顺序错乱。流量控制:不具备流量控
- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 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。