- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
林聪木
matlab人工智能大数据
目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
- 数据结构-算法
wind_one1
数据结构与算法数据结构算法
目录2.1算法的定义2.2算法的特性2.2.1输入输出2.2.2有穷性2.2.3确定性2.2.4可行性2.3算法设计的要求2.3.1正确性2.3.2可读性2.3.3健壮性2.3.4时间效率高和储存量低2.4算法效率的度量方法2.4.1事后统计方法2.4.2事前分析估算方法2.5函数的渐进增长2.6算法时间复杂度2.6.1算法时间复杂度定义2.6.2推导大O阶方法2.6.3常数阶2.6.3线性阶2.
- 强化学习探索与利用:多臂老虎机的UCB与Softmax策略
海棠AI实验室
智元启示录深度学习人工智能机器学习USBSoftmax
目录引言多臂老虎机问题概述ε-贪心算法(ε-Greedy)上置信界(UCB,UpperConfidenceBound)软max策略(Softmax)算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题(Multi-ArmedBandit,MAB)是强化学习领域中的一个经典问题,广泛应用于广告推荐、网页优化、金融交易、医疗决策等场景。其核心挑战在于如何平衡探索(exploration)和利用
- 六自由度机器人正逆运动学
chase。
机器人算法几何学
简介本文主要是对传统六自由度机器人进行正逆运动学求解,选取大族机器人Elfin05为分析的对象,开发语言是C++。(完善中)机器人正运动学机器人正运动学推导过程各关节坐标系确定的通用方法:坐标系的Z轴,与各关节的旋转中心轴线重合坐标系的X轴,与沿着相邻两个Z轴的公垂线重合坐标系的Y轴,可以通过右手定则来确定当相邻两个Z轴相交时,确定坐标系的方法如下:坐标系的Y轴,沿着第一个Z轴与下一个X轴相交的延
- 第十五个问题-什么是CoT?
释迦呼呼
AI一千问算法人工智能语言模型机器学习深度学习
Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought(思维链)是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。其核心思想是模仿人类解决复杂问题时的分步思考模式,通过显式的中间推理步骤,帮助模型更准确地推导出最终答案。二、技术原理显式推理路径要求模型将解题过程分解为多个可解释的中间步骤示例:复制问题:小明有5个苹果,吃掉2个后又买
- 列表推导式与生成器表达式(深度实战版)
Bruce_xiaowei
笔记编程总结经验python数据结构
列表推导式与生成器表达式(深度实战版)一、列表推导式:不只是语法糖1.底层原理剖析#编译后的字节码对比deftraditional_loop():result=[]foriinrange(5):result.append(i*2)returnresultdeflist_comprehension():return[i*2foriinrange(5)]#使用dis模块查看字节码差异importdis
- 实战:基于Pandas的房价数据分析全流程深度解析(附高阶技巧与数学推导)(十二)
WHCIS
Pandaspandas数据分析python
一、项目深度解析框架1.1分析维度全景图数据加载元数据分析数据清洗特征工程多维分析模型准备自动化报告1.2高阶分析工具链数据清洗:Missingno高级可视化、Optuna自动超参优化特征工程:TsFresh时序特征生成、FeatureTools自动化特征衍生可视化:Plotly动态交互、Altair声明式语法报告:JupyterNotebook魔法命令、Voila仪表板二、数据加载的工程级优化2
- Python推导式练习题250225
taoyong001
python服务器
Inferenceexamdata=["abc.mp4","efg.mp4","oprste.mp4"]#把mp4的后缀名去掉data=[ele[0:-4]foreleindata]#需要注意,如果等号右边操作是在原列表中进行,可能会出现问题data=[ele.rsplit(".",1)[0]foreleindata]#为防止还在原列表中操作,最好定义新列表变量把mp4的后缀名去掉需要注意,如果等
- 概率论——5 事件的独立性
黑曼巴、。;
概率论
文章目录事件独立性描述性定义数学定义相关定理多事件独立性事件独立性描述性定义设A,BA,BA,B为两个事件,如果其中任何一个事件发生的概率不受另一个事件发生与否的影响,则称事件AAA与BBB相互独立。数学定义数学定义其实可以由条件概率推导得到,当事件AAA与BBB独立时,BBB在AAA的条件下发生的概率应该等于P(B)P(B)P(B),反之亦然,则可以得到下面的等式:P(B∣A)=P(AB)P(A
- 矩阵迹(Trace)的性质及简单推导
SimpleLearing
Math矩阵线性代数
1.基础定义迹(Trace)是一个矩阵的对角线元素之和。对于矩阵AAA,其迹定义为:Trace(A)=∑iAii\text{Trace}(A)=\sum_{i}A_{ii}Trace(A)=i∑Aii迹的一个重要性质是:Trace(AB)=Trace(BA)\text{Trace}(AB)=\text{Trace}(BA)Trace(AB)=Trace(BA)即两个矩阵相乘后的迹不依赖于它们的顺序
- Rust语言基础知识详解【二】
学习两年半的Javaer
rustrust开发语言
1.变量绑定与解构在Rust语言中,变量的绑定与解绑是其所有权系统的核心机制,直接关系到内存安全和资源管理。以下是详细的介绍:变量绑定1.基本语法在Rust中,变量通过let关键字绑定到值:letx=5; //不可变绑定letmuty=10;//可变绑定(需显式声明`mut`)不可变绑定(默认):变量不可修改,确保安全性和线程安全。可变绑定(mut修饰):允许修改变量的值。2.类型推导与显式标
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
木子算法
人工智能数学建模数学建模算法人工智能
智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- ELMo ,LM:一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words
强化学习曾小健
NLP自然语言处理#预训练语言模型
语言模型(LanguageModel),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。Languagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.GPT与ELMo当成特征的做法不同,OpenAIGPT不需要再重新对任务构建新的模型结构,而是直接在transformer这个语言模型上的最后一层接上softmax作为任务输出层,然后再对这整个模型
- 【pytorch_geometric报错】RuntimeError: softmax() Expected a value of type
一穷二白到年薪百万
报错专栏
如果pytorch_geometric中的softmax函数报错,声明一下num_nodes变量即可。fromtransP=softmax(pipj,row,cd.size(0))totransP=softmax(pipj,row,num_nodes=cd.size(0))[1]RuntimeError:softmax()Expectedavalueoftype‘Optional[Tensor
- Python常见面试题的详解13
ylfhpy
python开发语言面试
1.以下X是什么类型X=(iforiinrange(10))要点在Python中,变量的类型取决于其赋值的对象。下面代码中的(iforiinrange(10))是一个生成器表达式。生成器表达式是一种简洁的创建生成器的方式,它类似于列表推导式,但使用圆括号而非方括号。生成器是一种特殊的迭代器,它不会一次性生成所有的值,而是在需要时逐个生成,这在处理大量数据时可以节省内存。pythonX=(ifori
- 【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习:深入解读矩阵及其运算
猿享天开
人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
矩阵及其运算:人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和机器学习的数学基础,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用,更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算,通过详细的数学公式、推导过程和代码示例,帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
- 几何与向量方法推导两角和差公式
Halois
线性代数平面几何线性代数几何学
几何方法是用锐角三角函数推广到所有角,向量方法是运用点积与叉积,另外附上两角和差公式的另外形式[MENU]1.sin、cos的两角和差公式推导1.1几何方法1.2向量方法1.2.1点积推导cos两角和差公式1.2.2叉积推导sin两角和差公式3.tan的两角和差公式推导4.补充:两角和差公式的另外形式1.sin、cos的两角和差公式推导1.1几何方法已知两角α、β\alpha、\betaα、β的任
- Python--内置函数与推导式(下)
索然无味io
Python安全开发python开发语言windows网络安全web安全笔记学习
3.内置函数数学运算类函数说明示例abs绝对值abs(-10)→10pow幂运算pow(2,3)→8sum求和sum([1,2,3])→6divmod返回商和余数divmod(10,3)→(3,1)数据转换类#进制转换print(bin(10))#'0b1010'print(hex(255))#'0xff'#字符与编码转换print(ord('A'))#65print(chr(97))#'a'迭代
- Mamba架构深度解析:基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南(附代码+案例
燃灯工作室
Ai架构
一、技术原理:状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型(SSM)连续系统描述:h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah(t)+Bx(t)\\y(t)&=Ch(t)+Dx(t)\end{aligned}h′(t)y(t)=Ah(t)+Bx(t)=Ch(t)+Dx(t)离散化后(零阶保持法):hk=Aˉhk−1+Bˉ
- 领航者-跟随者编队算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴算法python开发语言
文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导运动模型领航者的控制跟随者的控制示例推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)代码运行结果代码和图表说明应用案例优化和挑战优化挑战结论引言在现代科技的发展中,无人机和自动驾驶汽车已经变得越来越普遍。这些技术依赖于多智能体系统(MAS),即多个智能设备一起协作完成任务。在这些系统中,领航者-跟随者编队算法是非常重要的一部分。
- [M二分] lc1760. 袋子里最少数目的球(二分答案+数学推导+GoLang使用技巧)
Ypuyu
LeetCodeleetcode
文章目录1.题目来源2.题目解析1.题目来源链接:1760.袋子里最少数目的球题单:待补充2.题目解析思路:看题意求最大、最小,很明显的二分答案,直接去二分满足条件下的最终袋子中球的个数。二段性思考:如果最终袋子中球都是1个的话,那么袋子肯定很多,操作次数就非常多。如果最终袋子中球都可以装很多的时候,那么一开始都不用二分,操作次数就是0。故,二分的边界点就是这个操作次数。那么操作边界就是最终袋子中
- GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)
段智华
深入理解ChatGPTChatGPT国内OpenAIGPT-3GPT-4
GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)Gavin大咖微信:NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码,gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码,在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络、多头自注意力机制、Transformer块、GPT2模型以及文本生成函数,通过
- Python 进阶特性深度解析:从语法糖到内存管理的统一视角
Neo Evolution
Pythonpythonwindows开发语言算法数据结构
生成式(推导式)的用法与内存效率分析Python的推导式不仅仅是语法糖,它们在内存管理和性能方面有着深刻的影响。理解推导式的工作原理,有助于我们写出更高效的代码。推导式的内存模型分析列表推导式在CPython解释器中的实现实际上比等价的for循环更为高效:#列表推导式的内存分配模式squares_list=[x**2forxinrange(1000)]#等价for循环的内存分配模式squares_
- Hot100 动态规划
Coco_9264
动态规划算法
动态规划动规五部曲:确定dp数组以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组70.爬楼梯-力扣(LeetCode)爬到第一层楼梯有一种方法,爬到二层楼梯有两种方法。那么第一层楼梯再跨两步就到第三层,第二层楼梯再跨一步就到第三层。所以到第三层楼梯的状态可以由第二层楼梯和到第一层楼梯状态推导出来,那么就可以想到动态规划了。我们来分析一下,动规五部曲:定义一个一维数组来记录不
- 数据标注中的归类与定义,从聚类,相关,关联,回归四个方面分析
小宝哥Code
人工智能训练师聚类回归数据挖掘
在数据标注和AI训练过程中,数据的归类与定义是关键步骤,不同的数据分析方法可以用于不同的场景。本文从**聚类(Clustering)、相关(Correlation)、关联(Association)、回归(Regression)**四个角度探讨数据标注的优化,并结合Python代码示例进行说明。1.聚类(Clustering)1.1概念聚类是一种无监督学习方法,它将相似的数据点分为同一个组,而无需预
- 链表数据结构:从零开始的C++实现完全指南(教学版)
WHCIS
数据结构数据结构链表c++
一、链表的核心原理(理论篇)1.1链表的数学本质链表可以看作是一个递归定义的序列结构:List=Empty|Node(data,List)Empty:空链表(基础情形)Node:包含数据元素和子链表的节点(递归情形)示例推导:List1=Node(5,Empty)List2=Node(3,List1)→Node(3,Node(5,Empty))List3=Node(1,List2)→Node(1,
- SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
子木呀
支持向量机人工智能分类算法SVM
由于格式问题,为方便阅读,请点击下方链接访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解,这两天自己在网上看了看资料,结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理,把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂,但SVM本就有严格的数学理论支撑,不像其他机器学习算法是一个黑箱,写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述
- 电路笔记(信号):串联电容变小、并联电容增大的分析和计算
FakeOccupational
硬件和移动端信号
如在数字滤波电路的拉普拉斯变换与零极点分析中的推导,电容的容抗为1jωC\frac{1}{j\omegaC}jωC1,对于C1C_1C1和C2C_2C2的串联阻抗:1jωC1+1jωC2=k∗×(1C1+1C2)=k∗×1C1∗C2C1+C2(k=1jω)\frac{1}{j\omegaC_1}+\frac{1}{j\omegaC_2}=k*\times(\frac{1}{C_1}+\frac{1
- 拼多多面试题记录
黄河里的小鲤鱼
vs面试c++
0问题汇总以下内容为经过豆包的回答,不一定对,只为自己学习使用1C++11有哪些新特性?语言易用性增强统一的初始化语法C++11引入了花括号初始化器(列表初始化),可以用于各种类型的初始化,包括基本类型、数组、容器等,并且可以防止窄化转换。自动类型推导auto关键字:编译器可以根据初始化表达式自动推导变量的类型,减少代码的冗余。decltype关键字:用于在编译时推导表达式的类型,常用于模板编程。
- 【c++入门】打开新世界大门之初遇c++
不会写代码的ys
c++算法
前言在学习了c语言,初阶数据结构后,我们正式走进c++世界大门目录前言一、认识c++二、缺省参数三、函数重载四、引用4.1什么是引用?4.2使用场景4.2.1做参数4.2.2做函数返回值4.3引用和指针的区别五、内联函数六、auto关键字6.1使用细则1.auto与指针和引用结合起来使用2.同一行定义多个变量3.不能推导的场景一、认识c++我们刚在学c语言的时候,第一节课敲得第一次代码hellow
- 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。