- C++ 学生成绩管理系统
非德77
c++算法开发语言
一、项目背景与核心需求成绩管理系统是高校教学管理的重要工具,本系统采用C++面向对象编程实现,主要功能模块包括:学生信息管理(学号/姓名/3门课程成绩)成绩增删改查(CRUD)操作数据持久化存储统计分析与报表生成用户友好交互界面二、系统架构设计1.类结构设计采用经典的MVC分层思想:示意图如下:┌──────────────┐┌──────────────┐│Student││ScoreSyste
- 168. Excel表列名称(JS实现)
PAT-python-zjw
剑指offer
1题目给定一个正整数,返回它在Excel表中相对应的列名称。例如,1->A2->B3->C…26->Z27->AA28->AB…示例1:输入:1输出:“A”示例2:输入:28输出:“AB”示例3:输入:701输出:“ZY”链接:https://leetcode-cn.com/problems/excel-sheet-column-title2思路这道题看起来挺简单,但实际做的时候要好好考虑一下索引
- Android wpa_supplicant源码分析--conf配置文件
水木无痕
http://blog.csdn.net/cuijiyue/article/details/514288351配置文件conf文件作为wpa_supplicant的配置文件,一般叫做wpa_supplicant.conf。其中存储着wpa_supplicant的运行参数和以保存的网络列表。conf文件的路径,通过启动wpa_supplicant时的–c参数传入,初始化过程中赋值到wpa_s->co
- 简单分享下Python数据可视化
小软件大世界
信息可视化python开发语言
在数据科学的广阔天地里,数据可视化是不可或缺的一环,它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言,掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库,无疑能让你的分析报告更加生动有趣。本文专为渴望提升数据可视化技能的你设计,通过15个实用技巧,带你从基础走向高级,探索数据背后的精彩故事。1.基础条形图-简单入手Matplotlib示例:import matplotlib.pyplot
- 轻量级python编辑器 内存_vscode-轻量级实用编辑器
weixin_39557402
轻量级python编辑器内存
前言:经网友推荐,下载vscode,发现速度确实快,度娘看了下,是微软抽调的一小波人做的。这样就不担心windows平台插件支持了。js,python都支持高亮,本身自带插件也都实用。自带控制台,终端,emmet格式插件,图标插件,小地图插件。占用内存少,推荐!先整理部分觉得不错的插件,体验一段时间再修改一、常用插件1.vscode-icon让vscode的文件夹目录添加上对应的图标注:安装好如果
- 中美关系下我国防科技创新体系风险分析
岛屿旅人
网络安全行业分析人工智能人工智能网络安全web安全网络安全
文章目录前言一、中美国防科技创新体系优劣对比分析1、创新管理方面2、创新力量方面3、创新基础方面4、创新水平方面二、中美关系中我国防科技创新体系的突出风险与挑战1、技术布局方向遭遇迷雾的风险。2、关键技术领域差距拉大的风险。3、创新步调被扰乱的风险。4、创新成效被压制的风险。5、创新环境遭破坏的风险。前言国防科技竞争力决定国家军队战斗力、科技领先权和产业效益,直接触及国家安全核心利益。当前抢夺国防
- mac 环境下svn客户端安装和简单使用
onlyou1991
mac下svn的操作mac
今天在mac操做svn看了很多的帖子,走了很多弯路,现在写下自己的心得,希望后面的小伙伴少走弯路。mac下已经自带了svn环境。使用svn--version查看版本号,正确显示如果没有,请先安装svn安装方法:如果你有安装XCode,只需要在code>Preferences>download>CommandLineTools>Install即可,速度很快,基本1分钟搞定。如果没有需要在AppleD
- Python与数据可视化库Seaborn实战
master_chenchengg
python信息可视化python开发语言
Python与数据可视化库Seaborn实战一、引言二、技术概述Seaborn介绍核心特性和优势代码示例:简单散点图三、技术细节技术原理技术难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题七、总结与展望一、引言Python,作为一门功能强大且易于学习的编程语言,近年来在数据科学领域取得了显著地位。其丰富的库支持,尤其是数据可视化库,极大地促进了数据分析和洞察能力的提
- 生物信息学工作流(Bioinformatics Workflow):概念、历史、现状与展望?
lisw05
生物信息学生物信息学工作流
李升伟整理1.引言生物信息学工作流是指通过一系列计算步骤和工具,对生物学数据进行处理、分析和解释的系统化流程。随着高通量测序技术的普及和生物数据的爆炸式增长,生物信息学工作流在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域中扮演着至关重要的角色。它不仅提高了数据分析的效率,还为生命科学研究提供了新的视角和方法。2.生物信息学工作流的概念生物信息学工作流的核心是将复杂的生物学数据分析任务分解为多个可管理的步骤
- python的pandas函数
soputasmile11
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Pandas是Python中一个强大且广泛使用的数据分析库,它提供了高效的数据结构和数据操作工具,主要的数据结构有Series(一维数组)和DataFrame(二维表格)。下面将详细介绍Pandas中一些常用函数和方法的用法。1.安装与导入使用pip安装Pandas:pipinstallpandas在Python代码中导入Pandas,通常使用pd作为别名:importpandasaspd2.创建
- deepseek回答ai生成sql的应用思路
soputasmile11
AI人工智能sql数据库
我现在想要做一个落地的企业应用,请你给我一个解决方案:背景是这样的:我有3万多条有关区经济情况的数据,会涉及到不同的表,我想要通过大语言模型或者其他模型做一个Ai问数的应用,即用户通过自己的语言问数据查询或者分析结果。比如可能会提问:请问2023年xx区卖出的住宅用地所开发的住宅出售额有多少?这个问题可能涉及出售用地表和房产出售情况表的多表查询。我有很多疑惑:第一,我应该怎么实现Ai问数这个应用;
- 使用代理后网页不能显示?别慌,看这里来排查解决!
程序员_老榕树
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在日常上网过程中,有时候我们会为了各种原因使用代理服务器,比如访问一些特定区域限制的内容、增强网络隐私性等。然而,不少小伙伴可能都遇到过这样闹心的情况:设置好代理后,网页却怎么也显示不出来了。别着急,今天咱们就来一起分析分析可能出现这种问题的原因以及对应的解决办法,让你轻松应对这个难题。一、代理服务器相关问题代理服务器状态首先,代理服务器能否正常运行可是关键所在呀!要是它自身“罢工”了,那网页自然
- T31ZL 君正SOC芯片 应用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等领域 提供软硬件资料+样品测试
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核心计算架构T31ZL搭载XBurst®-1双发射RISC-V核心,采用9级流水线微架构设计,主频稳定运行于1.5GHz14。处理器集成32KB指令缓存与32KB数据缓存构成一级缓存体系,搭配128KB二级统一缓存,有效提升指令吞吐效率26。硬件加速单元包含IEEE754兼容的浮点运算器,支持单/双精度浮点运算,实测SPECint2000基准测试成绩达2.4DMIPS/MHz5。指令集扩展芯片引入
- T41ZN 支持H.264、H.265和JPEG编码 君正SOC芯片 低功耗快启动 提供软硬件资料+样品测试
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君正(Ingenic)T系列芯片涵盖多个型号,每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本:1.T23系列:T23N:标准版,适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN:佐罗标准版,功能与T23N类似,针对特定市场需求进行了优化。2.T31系列:T31L:简化版,适用于对成本和功耗有严格要求的应用场景。T31N:标准版,适用于广泛的智能视频应用。T31X:
- T41LQ专为人工智能物联网(AIoT)应用设计,适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域 软硬件资料+样品测试
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- PingCAP 连续两年入选 Gartner 云数据库管理系统魔力象限“荣誉提及”
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数据库tidb开源分布式
近日,全球IT市场研究和咨询公司Gartner®发布最新报告《MagicQuadrant™forCloudDatabaseManagementSystems》(云数据库管理系统魔力象限),PingCAP因其企业级开源分布式数据库TiDB在全球市场的表现,连续两年入选“荣誉提及”。报告深入分析了云数据库的发展趋势和市场需求,聚焦于“愿景完整性”和“执行能力”两大关键维度,通过15项核心指标对全球领先
- T31ZX 智能视频应用处理器 君正SOC芯片 支持流畅的2048x2048分辨率视频录制 提供SDK资料+样品测试
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君正音视频智能路由器智能家居
君正(Ingenic)T31ZX是一款智能视频应用处理器,适用于移动摄像头、安全监控、视频通话和视频分析等领域。以下是关于T31ZX的详细参数资料:1.处理器(CPU):架构:XBurst®处理器引擎主频:最高可达1.5GHz缓存:32KB指令缓存、32KB数据缓存(L1),128KB二级缓存(L2)浮点运算:兼容IEEE754的硬件浮点单元2.视频编码器:支持格式:H.264、H.265(HEV
- 海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践
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导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据,致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。为了应对海量数据处理需求,安徽省选择TiDB作为底层数据库,利用其分布式架构和HTAP能力,实现了快速的数据分析与治理。TiDB的高效性能提升了平台的数据处理能力和查询效率,为全省公积金数据的统一管理与共享提供了有力支持。本文将详细介绍TiDB在平台中的应用与实际效果,以及TiDB如何
- 【精辟】venv和Anaconda的区别?
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venv和Anaconda是两种不同的工具,用于管理Python环境和包依赖,它们之间有以下区别:来源和适用性:venv:venv是Python的标准库中提供的模块,从Python3.3版本开始引入。它是Python官方推荐的创建和管理虚拟环境的工具,适用于任何Python安装。Anaconda:Anaconda是一个跨平台的Python发行版,提供了用于科学计算和数据分析的大量库和工具。它包含了
- 基于 skynet 的 MMO 服务器设计
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最近,我们的合作方陌陌带了他们的一个CP到我们公司咨询一下skynet做mmo游戏项目中遇到的一些问题。因为他们即将上线一款MMO,在压力测试环节暴露了许多问题。虽然经过我们的分析,有很多问题出在他们的压力测试程序本身编写的bug,但同时也暴露出服务器的设计问题。核心问题是,他们在实现mmo服务器时,虽然使用了skynet框架,但却把所有的业务逻辑都放在了同一个lua服务中,也就是一切都运行在一个
- 【AI】如何理解与应对AI中的敏感话题:详细分析与实用指南
丶2136
AI人工智能AI敏感话题
引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,我们在与AI交互时,可能会遇到敏感话题的讨论限制。在许多情况下,AI系统为了避免触及社会、政治或文化敏感点,会对用户输入进行一定的筛选和过滤。那么,这些敏感话题是如何定义的,AI如何识别并避免这些话题,以及作为开发者和用户,我们该如何应对这一问题?本文将详细探讨这些问题,并通过表格、图示等方式帮助大家更好地理解。目录引言一、AI中的敏感话题分类与处理策略1.
- 【Docker】Docker容器无法连接 Docker Hub 下载镜像的详细排查与解决方案
丶2136
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引言在使用Docker时,可能会遇到容器无法从DockerHub下载镜像的情况。这种问题可能由多种原因引起,例如网络问题、Docker配置问题或镜像源问题等。本文将详细分析如何排查和解决这些问题,并通过表格、图示和示例代码提供清晰、实用的解决方案,帮助你顺利从DockerHub拉取镜像并运行容器。目录引言一、检查网络连接1.1使用`curl`检查网络连接1.2网络故障排查1.2.1防火墙设置1.2
- FastGPT 引申:混合检索完整实例
窝窝和牛牛
FastGPT开源
文章目录FastGPT引申:混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申:混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程,假设我们有一个查询:“如何使用Python进行数据分析”1.各检索方式的初始结果向量检索结果(相似度分数0-1):1.{id:"doc1",q:"Pyth
- 【Python】【Conda 】Conda 与 venv 虚拟环境优缺点全解:如何做出明智选择
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目录引言一、基本概念1.1Conda虚拟环境1.2Pythonvenv虚拟环境二、主要区别对比三、优缺点分析3.1Conda虚拟环境的优缺点3.2Pythonvenv虚拟环境的优缺点四、使用场景推荐4.1使用Conda虚拟环境的场景4.2使用Pythonvenv虚拟环境的场景五、虚拟环境管理工具对比图总结引言在开发Python项目时,使用虚拟环境可以隔离不同项目之间的依赖,避免包版本冲突。Pyth
- 帆软认证BI工程师(FCBA)部分考试题目及答案
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判断题1.安装32位系统的FineBI,最多只能支持2G内存。正确2.FineBI产品目前不支持vertical大数据平台。错误3.FineBI可以和FineReport两款产品进行整合使用。正确4.同一个仪表板中,可以同时使用实时和抽取数据进行分析。正确5.血缘分析可以让用户查看该表的来源表和子孙表/模板,当前用户创建的子孙表或模板不会灰化,但是非当前用户创建的子孙表或模板会灰化显示。正确6.F
- 数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====交通运输及物流管理等专业
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O基础数据可视化分析课程教学数据分析数据可视化bi经验分享
数据可视化分析课程教学,0基础也能掌握,本节讲述的是交通运输及物流管理等专业的数据可视化分析案例实验目的 新中国成立70多年来,中国交通运输总体上经历了从“瓶颈制约”到“初步缓解”,再到“基本适应”经济社会发展需求的奋斗历程,与世界一流水平的差距快速缩小,部分领域已经实现超越,一个走向现代化的综合交通运输体系正展现在世界面前。 经过多年改革发展,多节点、全覆盖的综合交通运输网络初步形成,“
- 数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====帕累托分析模型
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数据可视化分析课程教学,0基础也能掌握,本节讲述的是常见的数据可视化分析模型:帕累托分析模型实验目的 面对纷繁杂乱的处理对象,如果分不清主次,鸡毛蒜皮一把抓,可想而知,其效率和效益是不可能高起来的。而分清主次,抓住主要的对象,却一定可以事半功倍。比如,在库存管理中,这一法则的运用就可以使工作效率和效益大大提高。 在一个大型公司中,库存存货的种类通常会很多,动则就可能是十几万种甚至几十万种。
- 智能算法安全优化与关键技术实践
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内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 跨领域算法安全优化与实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下,跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入,探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度,并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架,构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是,医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新,揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化,
- NL2SQL技术方案系列(5):金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案
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LLM工业级落地实践prompt人工智能大语言模型NL2SQLText2SQL
NL2SQL技术方案系列(5):金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLco
- java封装继承多态等
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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。
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- F5与集群的区别
bijian1013
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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:
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例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
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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
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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
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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
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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
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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
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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 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。