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十除以十等于一
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- 三菱PLC全套学习资料及应用手册
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:三菱PLC作为工业自动化领域的核心设备,其系列产品的学习和应用需要全面深入的知识。本次资料包为学习者提供从基础到进阶的全方位学习资源,包括各种型号PLC的操作手册、编程指南、软件操作教程以及实际案例分析,旨在帮助用户系统掌握PLC的编程语言、指令系统及在各类工业应用中的实施。1.三菱PLC基础知识入门1.1PLC的基本概念可编程逻辑控制器(PLC)是工业自动化
- (二)SAP Group Reporting (GR) 核心子模块功能及数据流向架构解析
数据如何从子公司流转到合并报表的全过程,即数据采集→合并引擎→报表输出,特别是HANA内存计算如何优化传统ETL瓶颈。SAPGroupReporting(GR)核心模块功能及数据流向的架构解析,涵盖核心组件、数据处理流程和关键集成点,适用于S/4HANA1809+版本:一、核心功能模块概览模块功能关键事务码/FioriApp数据采集(DataCollection)整合子公司财务数据(SAP/非SA
- Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
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Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
- Flowable 高级扩展:自定义元素与性能优化实战
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南流程图flowableBPMN流程引擎java
在前五篇文章中,我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成,到外部系统协同,逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中,原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由,或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力,详解如何自定义流程元素、集成规则引擎,并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
- 【项目实战】 容错机制与故障恢复:保障系统连续性的核心体系
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004-研效与DevOps运维工具链002-进阶开发能力分布式
在分布式系统中,硬件故障、网络波动、软件异常等问题难以避免。容错机制与故障恢复的核心目标是:通过主动检测故障、自动隔离风险、快速转移负载、重建数据一致性,最大限度减少故障对业务的影响,保障系统“持续可用”与“数据不丢失”。以下从核心机制、实现方式、典型案例等维度展开说明。一、故障检测:及时发现异常节点故障检测是容错的第一步,需通过多维度手段实时感知系统组件状态,确保故障被快速识别。1.健康检查与心
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- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
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在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
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- 人如何变优秀的
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请相信“相信”的力量,一旦选择了一件事情,就坚持不懈的做到底,那怕最后的结果不是很理想。最起码尽力了,问心无愧就好。如果最后的结果正是自己想要的样子,那当然就更好不过了,自然会被越来越多的人看见,也会吸引越来越多的人。我们不会的东西,觉得难的东西,不懂的事情,千万不要躲着不去面对,一定要先搞明白,而后精湛。这样你就比别人优秀了,比别人进步了。因为大部分人都舍不得或者是懒得花力气去钻研,最后只能自动
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?
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神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?关键词:神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要:本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起,用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾,再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制(内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱),并对应解析神经形态计算的三大突破
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
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数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- 数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?
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数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?数据可视化,是科技与艺术的结合,是让冰冷的数字变得生动有趣的桥梁。它既是科学——讲究准确性、逻辑性、数据处理的严谨性;又是艺术——强调美感、信息传递的直觉性,以及与观众的共鸣。可以说,好的数据可视化不仅能让人快速理解复杂信息,还能激发思考、引发行动。科学——数据可视化的理性基石首先,数据可视化必须遵循严谨的数据处理和清晰的信息传递原则。这就要
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循环和分支在我们的日常代码中出现频率很高,无论是简单的数据处理还是复杂的业务逻辑,都会经常用到,它们看似简单,但是使用起来还是有很多隐藏的问题的,接下来我们一起学习或者复习一下:一、分支结构1、if语句主要包括三种:if语句、if-else语句、if-elseif-else语句if语句:if(条件表达式){//条件为真时执行的代码块}如果要执行的语句只有一句,可以省略“{}”,但是不建议if-el
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问题描述:安装系统SD卡里面的apk或者原有的程序更新版本或者通过ADB安装apk的时候,会遇到升级安装成功之后的一个选择——“打开”和“完成”,点击完成没有问题,但是,如果点击了"打开",然后按Home键,从应用程序列表里面选择应用程序图标进入或者点击桌面启动图标,这个时候就会重新启动了一个应用程序,之后的操作就会出现混乱等问题。原因分析:参考底部相关资料链接解决方案:在launcherActi
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- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
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- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
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使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词:Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要:本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到核心算法实现,包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例,读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
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pdf修改PDF属性文件属性修改
部分PDF生成时会自动嵌入一些隐藏属性,比如创建软件版本、电脑用户名、修改记录等,这些信息可能涉及隐私或商业机密。例如,用个人电脑编辑的公司文件,属性中若包含个人用户名,可能泄露信息归属;通过修改或清除这些属性,可以避免不必要的信息暴露,降低隐私泄露风险。pdf文件的属性值怎么修改?要修改PDF文件的属性值(如标题、作者、主题等元数据),可以使用不同的工具或编程语言。以下是几种常见的方法:方法一:
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智能家居与物联网项目实战stm32单片机arm
1.前言为了缓解学习、生活、工作带来的压力,提升生活品质,许多人喜欢在家中、办公室等场所养鱼。为节省鱼友时间、劳力、增加养鱼乐趣;为此,本文基于STM32单片机设计了一款智能鱼缸。该鱼缸可以实现水温检测、水质检测、自动或手动换水、氛围灯灯光变换和自动或手动喂食等功能为一体的控制系统,可通过控制键进行一键控制。从功能上分析,需要用到的硬件如下:(1)STM32系统板(2)水温温度检测传感器:测量水温
- 亚马逊广告进阶指南:广告转化的深层逻辑
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”为什么广告点击量很高但转化率始终上不去?“”如何在不增加预算的情况下降低ACOS?“”自动广告和手动广告到底哪种更适合新品?“”明明出价很高为什么广告排名还是上不去?“”广告数据每天波动很大,怎样才能科学分析?“这些问题看似独立,实则都指向一个核心——亚马逊广告的转化逻辑。作为从业多年的广告优化师,我想通过这篇文章,带大家深层次揭秘亚马逊广告的转化机制,并分享我们团队是如何通过科学方法实现ACO
- DeepBI助力亚马逊广告投放:精准获取竞品ASIN,抢占更多流量
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创业创新amazon亚马逊广告
想在亚马逊广告投放中抢占更多流量?关键就在于精准添加竞品ASIN!通过DeepBI,你可以轻松找到与你产品高度相关的竞品,自动添加到广告中,提升曝光率。系统不仅智能分析竞品,还根据最新的数据调整出价策略,让你以最低成本获取最大回报。想要在竞争激烈的市场中脱颖而出,提升广告效果,DeepBI帮你精准定位、优化投放,让每一笔广告投入都物超所值!一、精准获取与添加竞品ASIN的重要性在亚马逊广告投放中,
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引言:Spring生态的演进与现状Spring框架的发展历程与核心设计理念当前Spring生态的核心组件(SpringBoot、SpringCloud、SpringData等)行业对Spring生态的依赖与创新需求SpringBoot的创新实践1.自动化配置与启动优化条件装配(@Conditional)的深度定制案例启动类加载机制与类路径扫描优化示例:通过自定义Starter实现快速集成第三方服务
- Spring AI与机器学习:智能应用开发新范式
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SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架,旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI,开发者可以快速集成机器学习模型,构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
- 建筑施工场景下漏检率↓76%!陌讯多模态融合算法在工程安全监控的落地实践
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大数据算法目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测
原创声明本文为原创技术解析,核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》,转载请注明来源。一、行业痛点:建筑施工监控的技术瓶颈建筑施工场景的安全监控长期面临多重技术挑战:数据支撑:据《2023建筑施工安全自动化监控报告》显示,传统监控系统对“未佩戴安全帽”“高空抛物”等危险行为的漏检率超35%,误报率高达42%,导致安全事故响应滞后[7]。场景难点:工地存在强光直射(正午阳光)、动态遮挡(塔吊/
- 传统公共厕所的弊端太多?别慌,环保厕所来教你正确的如厕姿势
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人们一谈起公共厕所,对公共厕所的印象只能通过脏乱差三个字来形容,很多人都不愿意在外上厕所,自从我国实行厕所革命以来,公共厕所的设施环境都有了明显的提高,环保厕所的应用也使得生态环境得到了改善,提升了人们的如厕感受。【内部环境卫生】环保公厕内部采用的是智能化高科技系统,主要有智能清洁系统和智能除臭系统。智能除臭系统可以自动检测公厕内部环境的异味,如果超过限定值的话,就会自动启动除臭系统,使得公司内部
- java封装继承多态等
麦田的设计者
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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。
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
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。