写下此博客记录心得体会,如有不足之处请指正   先是手稿笔记 :  正文:   在Https协议中,Client端和Server端需要三个参数才能生成SessionKey来加密信息. 三个参数分别是 Client Random(客户端随机数) 假设是CServer Random(服务端随机数) 假设是SPreMaster Random(待加密随机数) 假设是P   前两个都是通过明文的方式传输,即C从客户端以明文的方式发送给服务端,S从服务端以明文的发送发送给客户端   而P则是最重要,也是最关

在现实控制中,被控系统并非是线性时不变的,往往需要动态调整PID的参数,而模糊控制正好能够满足这一需求,所以在接下来的这一节我们将讨论模糊PID控制器的相关问题.模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法.可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用. 1.模糊算法的原理 模糊算法是一种基于智能推理的算法,虽然称之为模糊算法其实并不模糊,实际上是一种逐步求精的思想.一个模糊控制器主要是由模糊化,模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库(包括数据库和规则库)构成的.在此我们

教学目标:1.使学生了解JAVA课程的性质.定位.作用:为什么要学习JAVA?让学生知道如何学好JAVA: 教学内容: 一.        问几个问题 1.             你们到这里来干什么的? 来学习JAVA程序设计 为什么要来学习JAVA呢? 找个好工作,拿到高薪水 2.             怎么样才能达到你们的目标呢? 有的同学说学好JAVA就可以了,但是如何才能学好呢? 学好JAVA的几个关键 1.             认认真真上课 2.             按时按

最近学习hadoop以及生态,顺便看到了这篇文章,总结的很到位,转载下. 我今天要讲这三个话题,一个是云计算,一个大数据,一个人工智能,我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提云计算.所以说感觉他们又相辅相成不可分割,如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系,所以有必要解释一下. 一.云计算最初是实现资源管理的灵活性 我们首先来说云计算,云计算最初的目

终于有人把云计算.大数据和人工智能讲明白了! https://mp.weixin.qq.com/s/MqBP0xziJO-lPm23Bjjh9w 很不错的文章把几个概念讲明白了...图片拷不过来...看原文 终于有人把云计算.大数据和人工智能讲明白了! 2018-03-29 刘超 51CTO官微 本文转载自刘超的通俗云计算微信公众号 今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系. 一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时

我今天要讲这三个话题,一个是云计算,一个大数据,一个人工智能,我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提云计算.所以说感觉他们又相辅相成不可分割,如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系,所以有必要解释一下. 一.云计算最初是实现资源管理的灵活性 我们首先来说云计算,云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源,网络资源,存储资源三个方面. 1.

一.互联网行业及云计算 在互联网时代,技术是推动社会发展的驱动,云计算则是一个包罗万象的技术栈集合,通过网络提供IAAS.PAAS.SAAS等资源,涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用.给我们工作生活提供服务! 1.互联网大事记 1936年 英国数学家A.M.Turing发明图灵机,为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备.艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing,1912年6月23日-1954年6月7日),英国数学家.逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父.

一.互联网行业及云计算 在互联网时代,技术是推动社会发展的驱动,云计算则是一个包罗万象的技术栈集合,通过网络提供IAAS.PAAS.SAAS等资源,涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用.给我们工作生活提供服务! 1.互联网大事记 1936年 英国数学家A.M.Turing发明图灵机,为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备.艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing,1912年6月23日-1954年6月7日),英国数学家.逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父.

一个执着于技术的公众号 我今天要讲这三个话题,一个是云计算,一个大数据,一个人工智能,我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提云计算.所以说感觉他们又相辅相成不可分割,如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系,所以有必要解释一下. / 云计算最初的目标 / 我们首先来说云计算.云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源.网络资源.存储资源三个

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

背景 在网站开发中,文件上传是很常见的一个功能.相信很多人都会遇到这种情况,想传一个文件上去,然后网页提示"该文件过大".因为一般情况下,我们都需要对上传的文件大小做限制,防止出现意外的情况. 但是在有些业务场景中,大文件上传又是必须的,比如邮箱附件,或者内部OA等等. 问题 服务端为什么不能直接传大文件?跟php.ini里面的几个配置有关 upload_max_filesize = 2M //PHP最大能接受的文件大小 post_max_size = 8M //PHP能收到的最大PO

准备来一波新技术,待续.... Old: 联系源码:https://github.com/dunitian/LoTHTML5 文档下载:https://github.com/dunitian/LoTDotNet/ 思维导图(不断更新): 图片:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5/index.jpg 源码:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5/h5.zip 在线文档:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5 00.Web大前端时

Web大前端时代之:HTML5+CSS3入门系列:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5121725.html 源码:https://github.com/dunitian/LoTHTML5/tree/master/LoTHTML5/4.HTML5定位 定位类型 IP 定位 优点 任何位置都可用 在服务器端处理 缺点 不精确,一般精确到城市 运算代价大,可能出错 代理的时候就可能定位出错了 GPS定位 优点 定位精准 缺点 定位时间长,耗电量大 室内效果不好 需要

TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools

string 与 String,大 S 与小 S 之间没有什么不可言说的秘密 目录 小写 string 与大写 String 声明与初始化 string string 的不可变性 正则 string 与原义 string string 的转义序列 格式化字符串 操作子字符串 字符串的 null 与 ""(空) 可提高性能的 StringBuilder 序 字符串是 String 类型的对象,它的值是文本. 在内部,文本被存储为 Char 对象的顺序只读集合. C# 字符串末尾没有以 n

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

                                    行为类模式大PK 行为类模式包括责任链模式.命令模式.解释器模式.迭代器模式.中介者模式.备忘录模式.观察者模式.状态模式.策略模式.模板方法模式.访问者模式.该组设计模式众多,如下我们着重介绍一下命令模式VS策略模式.状态模式VS策略模式.观察者模式VS责任链模式. 命令模式VS策略模式 命令模式和策略模式类图很相似,只是命令模式多了一个接收者(Receiver)角色,通过确切的Command类调用Receiver类,实现

                                  结构类模式大PK 结构类模式包括适配器模式.桥梁模式.组合模式.装饰模式.门面模式.享元模式和代理模式.之所以称其为结构类模式,是因为他们都是通过组合类或对象产生更大结构以适应更高成层次的逻辑需求.我们来分析一下装饰模式和代理模式.装饰模式和适配器模式. 装饰模式VS代理模式 首先要说明的是装饰模式是代理模式的特殊应用,两者的共同点是有相同的接口,不同点事代理模式着重对代理过程的控制,而装饰模式则是对类的功能进行加强或减弱,着重

                                    创建类模式大PK 创建类模式包括工厂方法模式.建造者模式.抽象工厂模式.单例模式和原型模式,他们能够提供对象的创建和管理职责.其中单例模式和原型模式模式非常容易理解,单例模式是要保持在内存中只有一个对象,原型模式是通过复制的方式产生一个新的对象.而工厂方法模式.抽象工厂模式和建造者模式,这三者之间有较大的相似性. 工厂方法模式VS建造者模式 工厂方法模式注重的是整体对象的创建方法,而建造者模式注重的是部件构建的过程,旨在通过

刘海峰:国内知名微软开源技术网站51Aspx 创始人,十年以上的Asp.net从业经验,微软MSDN特约讲师.Teched讲师.ImagineCup大赛评委.人大出版社研修班特约讲师,曾多次受邀访问美国西雅图的微软总部,2009年与业内知名MVP组建易纵互联(北京)科技有限公司并任运营总监.现专注于微软Azure技术领域,在Azure平台进行功能实践和传统Web平台迁移方面有诸多实战经验.陈锐:2002-2008 Visual Basic MVP魏滔序:2009-2011微软MVP,2007 C