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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
- 日更006 终极训练营day3
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人生创业课(2)今天的主题:学习方法一:遇到有用的书,反复读,然后结合自身实际,列践行清单,不要再写读书笔记思考这本书与我有什么关系,我在哪些地方能用到,之后我该怎么用方法二:读完书没映像怎么办?训练你的大脑,方法:每读完一遍书,立马合上书,做一场分享,几分钟都行对自己的学习要求太低,要逼自己方法三:学习深度不够怎么办?找到细分领域的榜样,把他们的文章、书籍、产品都体验一遍,成为他们的超级用户,向
- 通义万相2.2:开启高清视频生成新纪元
Liudef06小白
特殊专栏AIGC人工智能人工智能通义万相2.2图生视频
通义万相2.2:开启高清视频生成新纪元2025年7月28日,中国AI领域迎来里程碑时刻——通义万相团队正式开源其革命性视频生成模型Wan2.2的核心权重,这标志着开源社区首次获得支持720P高清视频生成的先进模型架构。一、架构革新:混合专家系统1.1MoE视频扩散架构通义万相2.2首次将混合专家(MoE)架构引入视频扩散模型,通过双专家系统实现计算效率与模型容量的平衡:classMoEVideoD
- 周日随笔
梅子Mey
今天心情有点烦燥,但是在看到每天读点故事弹出信息之后,心情瞬间阳光起来。坚持的路上,就是这样,没有容易。你随时可以说暂停,或者放弃。但是,就意味着你看不到未来的果实。但是,坚持的话,真的很难。这次,我想坚持下来。我希望我能在一件事上坚持半年到一年。这次是写作,我希望我能持续地输入和输出。因为这是我的热爱,因为这是我想做一辈子的事,因为,这同样也是有市场的领域。只是,我不够坚持,就看不到成果。我的文
- 何为社群?
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一般社会学家与地理学家所指的社群(community),广义而言是指在某些边界线、地区或领域内发生作用的一切社会关系。它可以指实际的地理区域或是在某区域内发生的社会关系,或指存在于较抽象的、思想上的关系,除此之外。Worsley(1987)曾提出社群的广泛涵义:可被解释为地区性的社区;用来表示一个有相互关系的网络;社群可以是一种特殊的社会关系,包含社群精神(communityspirit)或社群情
- 元宇宙中的视觉技术:虚拟化身与场景生成
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计算机视觉CV元宇宙虚拟化身场景生成AIGC数字孪生
元宇宙中的视觉技术:虚拟化身与场景生成前言一、元宇宙与视觉技术的深度关联1.1元宇宙概念深度剖析1.2视觉技术:元宇宙的“灵魂之窗”二、虚拟化身:数字世界的“第二自我”2.1虚拟化身技术的深度解析2.1.1核心技术构成2.1.2技术实现原理与流程2.2虚拟化身的应用领域及案例展示2.2.1游戏娱乐领域2.2.2教育培训领域三、场景生成:构建元宇宙的虚拟天地3.1场景生成技术全景透视3.1.1关键技
- 3次创业身价百亿,2年前却被大众判“死刑”,李想如今怎样了?
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他,19岁放弃高考去创业;25岁,成为亿万富豪,被央视评为“80后创业”领军人物;39岁,身价再次暴涨,一夜间闯过200亿大关。他,在3个领域连续创业20年,一家公司市值700亿,一家公司市值2000亿。而他的最高学历,却只有高中。这个人,就是理想汽车的创始人——李想。纵观李想的创业史,可谓是颇为传奇:一个既没背景,又没资金高中毕业生,怎么就让3位互联网巨头(张一鸣、王兴、程维)同时为自己站台?更
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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
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
- 程序员必备:10 个提升代码质量的工具
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在软件开发过程中,代码质量对项目的成功起着决定性作用。高质量的代码不仅易于维护和扩展,还能有效降低成本并提升可靠性。本文精心挑选了10个程序员必备工具,助力提升代码质量。这些工具涵盖代码格式化、静态分析、代码审查、测试、性能优化、安全扫描、版本控制、依赖管理、代码生成以及文档生成等多个关键领域。通过使用它们,开发者能够高效地发现并解决代码中的潜在问题,遵循最佳实践,提升代码的可读性、可维护性与安全
- AI 生成虚拟宠物:24 小时陪你聊天解闷
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本文围绕AI生成虚拟宠物展开,介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴,能实现24小时不间断陪伴聊天,为人们解闷。文中详细阐述其技术基础,包括自然语言处理、机器学习等;分析多样功能,如个性化互动、情绪回应等;探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景,最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力,展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
- 文科生转行编程:从月薪 3 千到 2 万的真实经历
在当下就业市场中,文科生往往面临诸多挑战,薪资水平也不尽如人意。然而,有不少勇敢的文科生成功实现了向编程领域的转行,薪资更是实现了从月薪3千到2万的飞跃。本文将深入剖析文科生转行编程的真实经历,从最初对现状的不满萌生出转行念头,到如何艰难地开启学习之旅,克服基础薄弱、思维转换难等重重困难,再到求职时凭借策略与努力获得宝贵机会,以及入职后持续学习保持竞争力。希望通过这些真实历程,为有志于转行编程的文
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
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AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 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
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 瘫如葛优,动若泥鳅
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有时候,需要一个戏剧性的事件才能改变人们在育儿领域的陈旧观念,才能让人们从一个全新的视角去观察孩子存在的方式,才能利用简单的互动技巧帮助孩子应对成长当中必然会有的障碍。6岁前的孩子,大约除了8-24个月之间这些即将进入学步期和处于学步期之间的宝宝,会热衷于自己站立和走路,时常拒绝大人的拥抱,其他月龄的孩子都是有感兴趣的活动时动若泥鳅,没有感兴趣的活动时马上就瘫如葛优。早上起床:妈妈我走不动玩了5小
- GDP经济社会人文民生栅格数据下载网站汇总
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本文为“GIS数据获取整理”专栏(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_10857546.html)中第八篇独立博客,因此本文全部标题均由“8”开头。本文对目前主要的GDP、社会与经济数据获取网站加以整理与介绍,若需其它GIS领域数据(如遥感影像数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据等),大家可以点击上方专栏查看,也可以看这一篇汇总文
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数学培养规则意识;培养周密思维和创新能力“现代电子计算机之父”冯·诺依曼对微积分的评价:微积分是现代数学的第一个成就,而且怎样评价它的重要性都不为过。我认为,微积分比其他任何事物都更清楚地表明了现代数学的发端;而且,作为其逻辑发展的数学分析体系仍然构成了精密思维中最伟大的技术进展。《GEB-一条永恒的金带》,普利策奖,1979,美国,指出有一条永恒的金带把数理逻辑、绘画、音乐等不同领域之间的共同规
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在当今的人工智能领域,神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)作为神经网络家族中的重要成员,各自有着独特的架构和强大的功能,广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景,为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
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引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
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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
- 叮嘱!社科院课堂朱民St-balance风电投资市场不正规骗局曝光!受骗亏损无法出金全是骗局!
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当某一呼声如潮水般汹涌而至,它可能预示着财富的涌现,也可能隐藏着造势者利用噱头进行违法活动的阴影。近年来,骗子们似乎瞄准了慈善公益这一充满正能量的领域,开始动起了歪心思。他们精心策划了一场看似公益慈善投票的比赛,巧妙地将股民卷入其中,诱导他们的学生为他们投上宝贵的一票。若你也不幸被骗遇到此类平台一定不要打草惊蛇,早期不能提现还有希望挽回。免费咨询作者微信电话见【文章末尾】不成功不收费!这些骗子团伙
- 程序员职业发展:元学习比技术更重要?
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程序员职业发展:元学习比技术更重要?关键词:程序员职业发展、元学习、技术、学习能力、知识更新摘要:在快速发展的科技领域,程序员面临着技术不断更新换代的挑战。本文深入探讨了在程序员职业发展中,元学习与技术的重要性对比。通过分析元学习的核心概念、其在职业发展中的作用,结合技术的特点和局限,阐述了元学习为何可能在长远的职业发展中更为关键。同时,提供了实际的案例和操作步骤,介绍了相关的工具和资源,最后对未
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领域驱动分层介绍UI(表示层)最容易理解,这一层负责显示信息给用户,并解释用户的命令。有时,用户不是人,而是另一个系统。应用层用于协调领域模型对象的动作。不建议这一层包含业务规则或领域知识,即使是维护状态也不行——这是领域模型做的事情。应用层对于协调任务和把动作委托给领域模型非常有用。虽然不用于维护业务实体的状态,单应用层可以维护跟踪用户或者系统所执行的当前任务的状态。应用层不干涉阻碍领域模型,这
- 八个受用终身的网上赚钱项目分享,让你每一天都能学到最新技能
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围绕着你的人纷纷涉足兼职副业,这样的潮流是否也让你感受到了一股无法忽视的紧迫感与焦虑?你担忧自己是否与时俱进,是否也能为生活增加一份额外的色彩和收入。然而,面对未知的领域,你或许会感到迷茫,不知从何下手。不必慌张,也不必迷茫。今天,我将为你揭示八个值得信赖的兼职副业平台,它们如同明灯,照亮你前行的道路,帮助你找到属于自己的舞台。这些平台各具特色,无论你是热衷于写作、设计,还是擅长编程、翻译,都能在
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九章云极AladdinEdu
空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- Amazon广告投放:如何精准筛选并添加关键词?
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在亚马逊广告投放领域,关键词的选择是影响广告效果的核心要素之一。一个精准的关键词策略不仅能够提升广告的曝光度,还能确保产品能够被真正的目标受众看到,从而实现更高的转化率。然而,关键词的筛选并不是一个简单的操作,它需要结合数据分析、市场趋势和消费者行为模式进行科学的规划。一、关键词筛选的必要性:为什么精准匹配如此重要?1.提升广告投放的精准度关键词的精准度决定了广告是否能够投放给真正有购买意愿的用户
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在激烈的电商竞争中,高省APP凭借其独特的返利优势,成功跻身抖音购物返利的前列。本文将揭示高省APP如何在抖音购物返利领域中脱颖而出,成为佣金王者,并分享一些使用技巧,帮助您更好地利用这一强大工具。高额返利率高省APP提供的返利率高于行业平均水平,使得用户在抖音购物时能够获得更多的返利。高省APP与抖音的合作,确保了返利的及时和精准,使用户能够获得真实的收益。广泛的合作商家高省APP与众多抖音商家
- 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?
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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)
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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。