我最近查看了Richards Stevens 撰写的"UNIX网络编程,第1卷"这本书,我发现除了TCP和UDP之外还有第三个传输层标准:SCTP.
简介:SCTP是一种传输级协议,它像UDP一样是消息驱动的,但是像TCP一样可靠.以下是IBM DeveloperWorks的简短介绍.
老实说,我以前从未听说过SCTP.我记不起在任何网络书籍中阅读它或在我参加的课程中听到它.阅读提到SCTP的其他stackoverflow问题表明,我并不孤单,因为缺乏这方面的知识.
为什么SCTP如此未知？为什么没用多少？
是否有人使用D进行实际应用？如果是这样,你用它做什么？我似乎无法在用D写的网上找到任何大的东西.
尽管缺乏已知的大用户,D对我来说似乎是一种非常有用的语言,据TIOBE称,它相当受欢迎.
是否有任何调查报告项目数量和/或使用各种免费版本控制系统的人？
同样有趣的是,如果随着时间的推移进行类似的调查,看看事情是如何变化的.
显然,很难完全准确地衡量这类事情,但仍有可能获得合理的估计.
由于标签令人讨厌地限制为五个项目,并且我不希望偏向/反对任何系统,出于搜索目的,我将添加以下内容:bazaar bzr cvs git hg mercurial rcs scm svn subversion vcs scm vcs流行度调查统计
更新:到目前为止很少有视图,所以我循环使用标签来包含每个软件的主要标签,这可能会让人更加关注它.如果我能将所有标签放在一起!
在网上搜索针对.NET的轻量级快速ORM时,我遇到了BLToolKit,它在性能,开放性,可维护性和灵活性方面看起来绝对令人惊叹.
但是,我也注意到它很少受到社区的喜爱,只有9个问题.任何人都可以对此有所了解吗？
人们只是推销他们自己的DAL,爱上Entity Framework,还是使用其他一些ORM？
有很多建议的算法可以根据项目的年龄以及项目收到的投票,点击次数或购买次数来计算受欢迎程度.但是,我看到的更健壮的方法通常需要过于复杂的计算和多个存储的值,这会使数据库变得混乱.我一直在考虑一种非常简单的算法,它不需要存储任何变量(除了流行度值本身)并且只需要一个简单的计算.这简直太荒谬了:
(a * t) + ((1 - a) * p)
这里,p是存储在数据库中的流行度值,t是当前时间戳.首次创建项目时,必须初始化p.有两种可能的初始化方法:
请注意,初始化方法(1)为最近添加的项目提供了优于历史项目的明显优势,从而添加了相关元素.另一方面,初始化方法(2)在与历史项目进行比较时将新项目视为等于.
假设您使用初始化方法(1)并使用当前时间戳初始化p.当项目收到第一次投票时,p成为创建时间和投票时间的平均值.因此,流行度值p仍表示有效时间戳(假设您舍入到最接近的整数),但它表示的实际时间是抽象的.
使用此方法,只需要一个简单的计算,并且只需要将一个值存储在数据库中(p).此方法还可以防止失控值,因为给定项目的受欢迎程度永远不会超过当前时间.
在1天
的时间内工作的算法示例:http://jsfiddle.net/q2UCn/
在1年时间内工作的算法示例:http://jsfiddle.net/tWU9y/
如果您希望投票以亚秒级间隔稳定地流入,那么您将需要使用微秒时间戳,例如PHP a函数.否则,标准UNIX时间戳将起作用,例如PHP t函数.
现在我的问题是:你看到这种方法有什么重大缺陷吗？
是XML是人类可读的,但逗号分隔的文本和属性文件也是如此.
XML变得臃肿,难以解析,难以在代码中修改,加上我可以考虑的大量其他问题.
我的问题是什么是XML最吸引人的特质使它如此受欢迎？
我正在创建一个类似digg的网站,它将有一个不同类别的主页.我想显示最受欢迎的提交.
我们的评级系统只是"喜欢",比如"我喜欢这个"等等.我们基本上希望每次显示"喜欢"次数最多的提交.我们希望有三个类别:历史人气,上周和最后一天.
有人知道帮助的方法吗？我不知道如何做到这一点并使其高效.我认为我们可以使用某种类型的cron-job每10分钟运行一次并且在过去的10分钟内吸收喜欢的数量......但是我被告知这样效率很低？
救命？
谢谢!
我有一个Django应用程序,我需要在其中实现一个简单的趋势/排名算法.我很遗憾:
我有两个型号,Book和Reader.每天晚上,新书都会添加到我的数据库中.每本书的读者数量每晚都会更新,即一本书将有多个读者统计记录(每天一个记录).
在给定时期(过去一周,过去一个月或过去一年),我想列出最受欢迎的书籍,我应该使用哪种算法？
流行度不需要以任何方式实时实现,因为每本书的读者数量仅每日更新.
我发现在另一篇SO 帖子中引用了一篇文章,展示了他们如何计算趋势维基百科的文章,但帖子只显示了当前趋势的计算方式.
正如有人在SO上指出的那样,这是一个非常简单的基线趋势算法,只计算两个数据点之间的斜率,所以我猜它显示了昨天和今天之间的趋势.
我不是在寻找像Hacker News,Reddit等那样的超级复杂趋势算法.
我只有两个数据轴,读卡器数和日期.
关于我应该实现什么和如何实现的任何想法.对于那些从未使用任何统计/算法相关的人来说,这似乎是一项非常艰巨的任务.
在此先感谢大家.
假设我想在过去24小时内获得MOST喜欢的十条记录.这是我到目前为止所拥有的:
$date = date("o-m-d");
$query = "SELECT date_created,COUNT(to),from,to FROM likes WHERE date_created LIKE '$date%' GROUP BY to ORDER BY COUNT(to) DESC LIMIT 10";
问题在于它只能从那一天获得最喜欢的,无论它在那一天有多远.从过去的24小时开始,它并没有得到最受欢迎.
喜欢的结构:来自| 到| date_created | ID
日期符合标准ISO时间 - 例如2010-07-14T00:35:31-04:00.直接来自PHP参考:date("c");
对于今年的学生会,我在"歌曲"委员会,我们选择歌曲.不幸的是,舞蹈中的孩子总是讨厌一些愚蠢的歌曲选择.我想我今年可能会有所不同.上周四,我创建了一个简单的PHP应用程序,以便孩子们可以将歌曲提交到数据库中,提供歌曲名称,艺术家和流派(来自下拉列表).我还实现了类似于Reddit的投票功能.单击一个upvote按钮,您已经对该歌曲进行了投票,增加了upvote计数.与downvotes相同.
Anywho,在数据库中,我有三个信息,我认为我可以使用它来评价这些歌曲,upvotes,downvotes和时间戳.有一段时间,排名是通过简单地将具有较高"投票"计数的歌曲放在顶部而创建的.也就是说,更多的投票,更少的downvotes(upvotes - downvotes)将位于列表的顶部.这种情况有一段时间了,但截至周日列表中大约有75首歌曲,首先提交的歌曲只是在列表的顶部.
周日,我将等级算法更改为(upvotes - downvotes)/(CurrentTimestamp - CreationTimestamp),也就是说,在较短的时间内投票计数越高,列表中的歌曲就越高.这工作得更好,但仍然不是我喜欢它.
现在发生的事情是,一首歌创建并投票到1的投票数,它最终会在某个地方的列表顶部.有负面投票计数的歌曲不经常被看到,因为孩子通常不会滚动到底部.
我想我可以对数据进行排序,以便较低的歌曲显示在顶部,因此人们不得不看到较低的歌曲.老实说,我以前从未使用过"流行度"算法,所以,你有什么想法？
网站http://www.songs.taphappysoftware.com - 我不知道我是否应该把这个放在这里,可能会在舞会上引起一些不受欢迎的歌曲:0