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是娜个二叉树!
NLP自然语言处理机器学习深度学习
文章目录机器学习简介有监督学习无监督学习一般流程常用概念深度学习简介隐含层/中间层例子and流程如果想要猜测的又快又准,调整的方向有哪些?随机初始化损失函数导数与梯度梯度下降优化器MiniBatchepoch流程深度学习的基本思想机器学习简介有监督学习核心目标:建立一个模型(函数),来描述输入(X)和输出(Y)之间的映射关系价值:对于新的输入,通过模型给出预测的输出要点:有一定数量的训练样本输入和
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
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5.张量索引操作(1)索引操作行列索引列表索引print(data[[0,2],[1,2]])#返回(0,1),(2,2)两个位置的元素print(data[[[0],[1]],[1,2]])#返回0,1行的1,2列共4个元素范围索引print(data[:3,:2])#前3行前2列数据print(data[2:,:2])#第2行到最后的前2列数据布尔索引tensor([[0,7,6,5,9],[
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笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 基于通义大模型的智能客服系统构建实战:从模型微调到API部署
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1引言本文将深入探讨基于通义大模型的智能客服系统构建全流程,从数据准备、模型微调、性能优化到API部署和系统集成。不同于理论概述,本文将通过实战案例、代码演示和性能数据对比,展示每个环节的技术细节与工程实践。文章面向具备Python和深度学习基础的开发者,重点解决以下核心问题:如何针对客服场景准备和优化训练数据?如何高效微调通义大模型以适配特定业务需求?如何解决大模型部署中的延迟和并发挑战?如何构
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TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新文章目录TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新一、计算范式革命:从静态图到动态执行的深度架构剖析1.1静态计算图的编译优化体系1.2动态图模式的实现原理1.3混合执行模式的编译原理二、张量计算引擎的深度架构解析2.1运行时核心组件2.2计算图优化技术2.3分布式训练架构三、可微分编程范式的实现奥秘3.1自动微分系
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随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
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以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
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1.BatchNorm2d加速收敛:BatchNormalization可以使每层的输入保持较稳定的分布(接近标准正态分布),减少梯度更新时的震荡问题,从而加快模型训练速度。减轻过拟合:批归一化引入了轻微的正则化效果,因为它依赖于mini-batch中的统计信息,这种方式可以减少对单个样本的过度拟合。提高模型性能:在训练过程中,BatchNormalization通过动态调整激活值的分布,让模型更
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第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破:AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃,首次验证深度卷积网络(CNN)的潜力。其采用ReLU激活函数、Dropout正则化等创新,奠定现代深度学习基础架构。梯度消失的破解:LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模,为自然语言处理(NLP)开辟道路,后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新:
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深度学习:从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式,从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。近年来,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的突破,引发了全球范围内的研究和应用热潮。本文将从深度学习的基本概念出发,逐步深入到实际应用,并结合代码示例展示如何实现一个简单的深度学习模型。二、深度学习基础(一)神经网络的
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专栏导语:本专栏旨在为已有深度学习基础并希望在医学影像AI领域进行深入研究的高级开发者提供一套系统性的MONAI学习与实践指南。我们将不仅仅停留在“如何使用”,更会深入探讨“为何如此设计”以及“如何扩展与创新”,助您充分利用MONAI的强大功能,引领前沿研究。第一章MONAI基石与医学影像AI生态MONAI的设计哲学与核心架构解析:不仅仅是介绍:深入探讨MONAI诞生的背景,解决了医学影像AI的哪
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在准备深度学习面试时,你可能会感到有些不知所措。毕竟,深度学习是一个庞大且不断发展的领域,涉及众多复杂的技术和概念。但别担心,本文将为你提供一份全面的指南,从基础理论到实际应用,帮助你在面试中脱颖而出。1.深度学习基础:理解核心概念1.1神经网络基础神经网络是深度学习的核心,它由许多简单的处理单元(神经元)组成,这些神经元通过权重连接在一起。每个神经元接收输入,通过一个激活函数进行处理,然后输出结
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.2 量子深度学习模型的基础理论与实现方法探索】
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#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习DeepSeek人工智能计算机视觉强化学习量子计算量子深度学习
还记得《三体》中智子锁死地球科技的绝望吗?今天AI领域正面临类似的困境——GPT-4训练需要消耗1.7万个NVIDIAA100GPU运行3个月,能耗相当于300个家庭一年的用电量。更可怕的是,图像识别任务的参数空间维度每增加1级,计算量就会爆炸式增长10^8倍。这时候量子计算犹如破壁者,带着量子并行计算和指数级存储空间这两把密钥,正在打开AI的降维打击时代。一、量子深度学习基础:从量子比特到量子神
- 【深度学习基础/面试高频问题】归一化-为何BN层能帮助模型优化
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深度学习基础知识为何BN能够帮助训练优化1、发现问题2、BatchNorm的性能是否源于控制内部协变量偏移?3、为什么BatchNorm有效?1)BatchNorm的平滑效果2)优化景观的探索3)BatchNorm是平滑景观的最佳(唯一?)方法吗?4、理论分析5、相关工作6、结论参考文献:1、HowDoesBatchNormalizationHelpOptimization?HowDoesBatc
- 第21节:深度学习基础-激活函数比较(ReLU, Sigmoid, Tanh)
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1.引言在深度学习领域,激活函数是神经网络中至关重要的组成部分它决定了神经元是否应该被激活以及如何将输入信号转换为输出信号激活函数为神经网络引入了非线性因素,使其能够学习并执行复杂的任务没有激活函数,无论神经网络有多少层,都只能表示线性变换,极大地限制了网络的表达能力本文将深入探讨三种最常用的激活函数:ReLU(RectifiedLinearUnit)、Sigmoid和Tanh(双曲正切函数),从
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- 第20节:深度学习基础-反向传播算法详解
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一、引言反向传播算法(Backpropagation,简称BP算法)是深度学习领域最为核心的算法之一,它为神经网络提供了一种高效计算梯度的方法,使得基于梯度的优化成为可能。自20世纪80年代被重新发现并广泛应用以来,反向传播算法已经成为训练多层神经网络的标准方法,推动了深度学习革命的发展。反向传播算法的本质是链式法则(ChainRule)在神经网络中的巧妙应用,它通过从输出层向输入层反向传播误差信
- 深度学习模型:从基础到前沿的技术解析与实践指南
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深度学习模型全面解析文章框架,结合代码演示与图形展示,内容深入浅出:深度学习模型:从基础到前沿的技术解析与实践指南第一章深度学习基础与核心思想1.1深度学习的本质与优势表示学习理论:通过多层非线性变换自动提取数据特征,无需人工设计特征(如CNN对边缘→纹理→物体的逐层抽象)与传统机器学习的对比:以ImageNet分类为例,AlexNet将Top-5错误率从26.2%降至15.3%,证明了深度学习的
- PyTorch深度学习基础/Logistic回归
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一、PyTorch深度学习基础1、Tensor对象及其运算Tensor对象是一个多维的数据结构,用于存储数值型数据,通常用在深度学习中进行各种计算。Tensor对象可以简单理解为一个高维数组,它是矩阵概念的扩展。在深度学习领域,特别是在使用某些框架如PyTorch或TensorFlow时,Tensor扮演着核心角色。它们不仅拥有丰富的数学属性,还内置了一些专为深度学习设计的运算,这使得Tensor
- 探索人工智能在医疗诊断中的前沿应用:深度学习助力精准医疗
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目录引言一、深度学习基础与医疗诊断的融合1.深度学习的自适应学习能力2.特征提取的自动化与高效性3.多模态数据的融合处理4.实时诊断与远程医疗的潜力5.个性化医疗的推动二、深度学习在医学影像识别中的应用1.肿瘤检测与分类2.眼科疾病筛查3.病变识别4.脑部疾病诊断5.骨折检测与评估6.多模态影像融合分析7.自动化报告生成三、深度学习在基因组学中的应用1.精准遗传病诊断2.疾病风险预测与预防3.精准
- 深度学习基础知识-全连接层
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深度学习人工智能神经网络
全连接(FullyConnected,简称FC)层是深度学习神经网络中一种基本的层结构。它主要用于神经网络的最后几层,将高层特征映射到输出空间中。全连接层对数据的每个输入节点与每个输出节点进行连接,用于实现输入特征和输出结果之间的映射关系。以下是对全连接层的详细解释。1.全连接层的结构和原理在全连接层中,每一个输入节点与每一个输出节点之间都有一条连接线。假设输入层有n个神经元,输出层有m个神经元,
- 深度学习基础:从入门到理解核心概念
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深度学习人工智能
引言近年来,深度学习(DeepLearning)已成为人工智能领域最热门的研究方向之一。从AlphaGo战胜人类围棋冠军,到ChatGPT等大型语言模型的惊艳表现,深度学习技术正在深刻改变我们的生活和工作方式。本文将系统介绍深度学习的基础知识,帮助初学者建立对这一领域的全面认识。一、什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子领域,它通过模拟人脑神经元的工作方式,构建多层的神经网络模型,从数据中自动
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深度学习基础原理知识整理线性回归模型线性回归模型定义假设给定数据集(D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}),其中xi=(xi1;xi2;…;xid),xi∈Rx~i~\in\mathbb{R}xi∈R。线性回归就是试图学得一个线性模型,尽可能准确地预测实际输出值。通俗地讲,即求属性与结果之间的线性关系。线性回归模型的函数表达式为:f(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b
- java封装继承多态等
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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
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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
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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。
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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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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。