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古月฿
python入门pythonconda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具,在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础,为用户精心准备了大量预装库和工具,极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说,Anaconda就像是一个一站式的“数
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养猪场小老板
一、排序1、单变量序列排序2、数据表(矩阵)排序二、筛选三、分类汇总一、排序1、单变量序列排序rank、sort和order函数>aa[1]315#rank用来计算序列中每个元素的秩#这里的“秩”可以理解为该元素在序列中由小到大排列的次序#上面例子给出的序列[3,1,5]中,1最小,5最大,3居中#于是1的秩为1,3的秩为2,5的秩为3,(3,1,5)对应的秩的结果就是(2,1,3)>rank(a
- 从0开始学习R语言--Day58--竞争风险模型
在用传统生存分析方法的场景中(如Kaplan-Meier和Cox回归),假设所有事件都是独立且互斥的,但在现实中,研究对象可能面临多种互斥的终点事件(如癌症患者可能死于癌症本身,也可能死于其他原因),如果直接去分析,模型会把这种结局时间错误地纳入评估,从而提高了病症的分析。而竞争风险模型可以在考虑其他竞争风险存在的情况下,排除干扰求得某特定事件发生的概率。以下是一个例子:library(cmprs
- SSM+Vue共享充电宝管理系统 充电宝投放管理系统 共享充电宝维护管理系统Java
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作者主页:计算机毕业设计老哥有问题可以主页问我一、开发介绍1.1开发环境开发语言:Java数据库:MySQL系统架构:B/S后端:SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)前端:Vue工具:IDEA或者Eclipse,JDK1.8,Maven二、系统介绍2.1图片展示注册登录页面:登陆前端页面功能:首页、合作商户、充电宝投放、公告栏、个人中心、后台管理首页.png充电宝投放.png
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- 深入详解K近邻算法(KNN):基本概念、原理及在医学影像领域的应用与实现
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- 机器学习模型评估:交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线及其在医学影像领域的应用
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- 学习小组Day4笔记--韧
韧_7e6f
R语言基础R以及Rstudio的下载和安装,操作界面和基本语言的认知。安装之前,确认电脑用户名是英文;如果是中文,请参考当Rstudio杠上中文用户名很不幸,我就是中文名,按照上述说明,我将TEMP和TMP的值均改成D:\Rtemp;而后重启。1.R的下载和安装用搜狗微信搜索:“果子学生信给自己一个全新的R语言环境”https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN
- R语言-数据清洗-缺失值处理
刘大帅1
当对数据库中的芯片进行id转换后有许多NA值,这时候需要将这些数据值删掉。缺失值处理包括两个步骤,即缺失数据的识别和缺失值处理。在R语言总缺失值以NA表示,可以使用函数is.na()判断缺失值是否存在,函数complete.cases()可识别样本数据是否完整从而判断缺失情况。缺失值处理常用方法有删除法、替换法、插补法。(1)删除法:可分为删除观测样本与删除变量。删除观测样本通过na.omit()
- 从0开始学习R语言--Day55--弹性网络
Chef_Chen
r语言
通常来说,样本数据的数据个数会远大于特征数,但是当我们遇到特殊数据,比如基因数据,可能会有成百上千甚至上万地特征量,而样本个数只有几十个,此时如果直接做回归,由于特征数量很多,且有很多特征共线性较高,很容易过拟合,而能处理共线性的方法,又无法将特征的系数压缩为0,这样计算量会大大增加。用弹性网络建模,其与其他不同的是,有两个惩罚项,L1负责控制特征系数(可以为0),做初步的筛选;L2负责剔除相关性
- 从0开始学习R语言-Day56--空间变系数模型
Chef_Chen
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对于涉及到空间相关性分析的数据来说,直接对其做杜宾模型的拟合,有时候很难解释有些变量的p值或是否收敛,因为许多变量的联系以及数据特征在拟合的过程中被消化掉了。而用不同的方法和模型去一步步测试特性,不仅可以证明课题或数据有无研究下去的意义,还可以帮我们节省工作量,确定研究的方向。以下是一个例子:#加载包library(sp)library(spgwr)library(ggplot2)library(
- R 语言绘制六种精美热图:转录组数据可视化实践(基于 pheatmap 包)
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在转录组Bulk测序数据分析中,热图是展示基因表达模式、样本聚类关系的核心可视化工具。一张高质量的热图不仅能清晰呈现数据特征,更能提升研究成果的展示效果。本文基于R语言的pheatmap包,整理了六种适用于不同场景的热图绘制方法,涵盖基础聚类、分组对比、通路注释等需求,私信即可获取全部代码,方便科研人员快速实现数据可视化。一、绘图前的数据准备热图绘制的核心是基因表达矩阵,数据格式的规范性直接影响后
- java计算机毕业设计基于Ssm学生信息管理系统源程序+mysql+系统+lw文档+远程调试
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java计算机毕业设计基于Ssm学生信息管理系统源程序+mysql+系统+lw文档+远程调试java计算机毕业设计基于Ssm学生信息管理系统源程序+mysql+系统+lw文档+远程调试本源码技术栈:项目架构:B/S架构开发语言:Java语言开发软件:ideaeclipse前端技术:Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术:JAVA运行环境:Win10、JDK1.8数据库:My
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配置中心相信大家都有听过,zookeeper、apollo等等都是配置中心的代表,但大部分都是JAVA系为主的,笔者主要开发语言使用的是Golang当然也有类似于ETCD这样的组件,但是并不方便管理也无法可视化,在无意之间发现了阿里爸爸开源了nacos这个服务发现+配置中心组件,也经过了一段时间的时候在这里分享给大家附上:喵了个咪的博客:w-blog.cnNacos官方Git地址:https://
- 【作物模型】R语言与作物模型(以DSSAT模型为例)融合应用
没有梦想的咸鱼185-1037-1663
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随着基于过程的作物生长模型(Process-basedCropGrowthSimulationModel)的发展,R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才,除了掌握对作物模型相关知识之外,还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。DecisionSupportSystemsforAgrotechnologyTra
- 基于SSM的医院血库管理系统的设计与实现
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开发环境开发语言:Java框架:springbootJDK版本:JDK1.8服务器:tomcat7数据库:mysql5.7(一定要5.7版本)数据库工具:Navicat11开发软件:eclipse/myeclipse/ideaMaven包:Maven3.3.9浏览器:谷歌浏览器后台路径地址:localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html前台路径地址:localh
- R语言的分位数回归实践技术高级应用
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回归是科研中最常见的统计学研究方法之一,在研究变量间关系方面有着极其广泛的应用。由于其基本假设的限制,包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷:(1)对于异常值非常敏感,极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差;(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求,如果数据不符合指定的分布,结果同样是不可信的;(3)只能估计因变量的条件均值,不能估计自变量对因变量分位点的不同影响。分位数
- R语言基本操作
易易前端
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R语言基本操作为什么选择R?丰富的资源涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法;良好的扩展性十分方便的编写函数和程序包,跨平台,可以胜任复杂的数据分析、绘制精美的图形;完备的帮助系统每个函数都有统一格式的帮助,运行实例;GNU软件免费、软件本身及程序包的源代码公开;R的特点:多领域的统计资源目前在R网站上约有4000个程序包,涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、空间分析、系统发育分析、生物信息
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- R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score
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R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score目录R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score分类模型(classification)决策
- R语言与临床模型预测——LASSO回归,单因素多因素cox,差异表达分析,Venn图,森林图,列线图,矫正曲线,ROC全套代码及解析——第九部分 lasso回归排除具有共线性的基因 本专栏可免费答疑
楷然教你学生信
r语言机器学习生物信息学数据挖掘cox回归临床模型预测
1.下载数据2.匹配基因3.基因去重复4.匹配临床数据5.批量cox回归分析6.差异表达基因筛选7.取交集,选出预后相关的差异表达基因8.森林图绘制9.lasso回归进一步排除具有共线性的基因10.验证集验证,数据合并验证11.多因素cox回归建模12.列线图13.矫正曲线14.ROC曲线分析上次筛选了预后相关差异基因,下面我们开始对这些基因进行lasso-cox回归:下面数据准备:这是之前做批量
- 从0开始学习R语言--Day52--weibull
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在分析带有状态变化特征的数据时(如医疗数据的结局特征,手机电池的寿命等等),我们需要分析得不只是什么时候什么时候出发结局,还要分析特征的稳定性,比如电池的续航在初期不稳定,预测里可能两个月就会坏,但用了一个月后手机稳定下来,预测可能就变成用一年都不会坏。weibull分布能帮我们捕捉这种特征,从而能够做后续的处理(比如维修计划,对病人的结局分析作进一步拆解)。以下是一个例子:#加载必要的包libr
- 从0开始学习R语言--Day53--AFT模型
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在分析医疗数据时,尽管用cox回归可以分析一切因素对风险的影响,但是有时候因素的影响是非常直接的,比如对于癌症患者的生存风险,治疗手段(如化疗),会直接让肿瘤的生长速度减半,也就相当于延长了患者的生存时间,这个时候如果还要去用cox回归去分析单位时间内风险的概率,就有点本末倒置了,直接用AFT模型分析对生存时间的影响就能得到结果,毕竟在这个背景下,我们用析的最终目的是为了得知因素的效果。以下是一个
- C#实现24种数据校验算法的综合指南及工具包.zip
语嫣凝冰
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数据通信和网络编程中,数据的完整性和准确性是至关重要的。C#作为一种流行的开发语言,提供了强大的工具来实现各类数据校验算法。本压缩包包含了一个名为“WindowsFormsApp”的C#应用程序,用于展示和实验24种数据校验方法,涵盖从简单到复杂的各种算法。这包括CRC校验、MD5、SHA系列、Adler32、Checksum、ParityBit、LRC、H
- 【科研绘图系列】R语言绘制堆积图
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- 3篇5章2节:绘制临床研究中的趋势图与ROC曲线
MD分析
用R探索医药数据科学信息可视化r语言r语言-4.2.1数据分析趋势变化图模型性能评估
在医学统计分析与数据科学实践中,趋势图与ROC曲线不仅是可视化的“门面担当”,更是揭示数据背后规律与诊断性能的核心工具。无论是观察血压、血糖等临床指标随时间或干预手段的变化,还是评估模型的判别能力与诊断准确性,一幅设计得当的图表,往往胜过千言万语。本文围绕R语言中两个功能强大的可视化函数展开,深入剖析它们在实际科研中的应用技巧与美化策略。通过案例演示与参数讲解,你将学会如何绘制清晰、美观、信息量丰
- R语言 绘制散点图
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R语音
[转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_69ffa1f90101siek.html]函数。简单地说,把一些R语句(赋值、计算或其他操作步骤)包装起来并给它一个名称,这就是函数。我们前面接触过的getClass(),class(),head(),rep(),cbind(),rbind()等都是函数。显示(打印)对象也有函数print(),但R有更简单的方法:输入对象名(
- 【科研绘图系列】R语言绘制配对散点图连线柱状图
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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
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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
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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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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
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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。
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。