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最新推荐文章于 2024-11-24 00:15:00 发布
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http://www.51.la/report/3_download.asp?id=17855602&d1=2015-09-14&d2=2015-09-14&ok=5&ditem=mingxi&slailu=&skey=&spage=&sip=
常见网站劫持案例及解析
03-29 982
攻击者在入侵网站后，常常会通过恶意劫持流量来获取收益，从而实现流量变现。有一些黑帽劫持的手法堪称防不胜防，正常的访问行为很难发现异常。今天给大家分享一下常见的网站劫持手法和排查思路。我们可...
51la统计快速登陆软件
09-20
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原来js可以这样用。类似51la.cnzz统计的js接口
地狱中仰望天堂的专栏
08-01 1721
自己工作的时候遇到的一个要求，发现原来js和php结合竟然可以如此的强大。 张存超php技术博客 今天接到了一个任务，我们有个门户的网站，里面有好几个地区的医院，老板要让不同地区的人访问的时候，弹窗他们本地的商务通，我一开始想，这还不简单吗，不就是找个获取ip归属地的接口，然后获得返回值判断一下，然后再根据返回值调用不同的商务通不就ok了吗，实际上缺不然，因为我们门户的站都是生
51la网站计数器
数据库天地
09-16 228
时间没有等我，可是我发现我自己在等自己 不知什么时候，我突然发现，最近我好像一直在停滞不前，我不能这样了 要找到从前的我，慢慢的静下心来开始学习吧。 弄了一个网站计数的东东放在下面，也计数一下自己的博客访问量，用用第三方的东西感觉就是不一样 ...
产品介绍 | 51LA短链分发平台
qq_38971581的博客
07-23 1240
51LA上线短链分发平台：长链接免费转成短链接，永不过期。 产品介绍： ■ 分发渠道过多，能分析每个渠道的推广效果 ■ 免费查看报表，持续追踪和分析链接的点击情况 ■ 根据设定条件，在特地场景调整，满足个性化推广需求 产品优势： ①：市面上大多数短链产品都收费，而51LA短链分发平台免费供大家使用 ②：市面上大多数短链产品都没有报表，而51LA短链提供每一条长短链的统计分析报表 ③：市面上大多数短...
51LA网站访问统计使用【图文教程】
m0_71327177的博客
10-28 5333
目前对于网站访问信息的相关统计，还是有很多的办法，比如百度统计，友盟，51AL等，本站都有用过，对于百度统计比较单一，也没有前台数据挂载，不是很人性化。友盟相对还可以，不过目前因为一些原因是无法使用了。做网站的朋友，想必都是比较关心每天网站有多少人访问了，浏览量有没有上升等。目前本站使用的是51AL网站访问信息统计功能，来查看网站每天访问量，搜索关键词等相关信息。所以今天分享一下教大家如何使用51LA，来统计自己网站的访问统计！十分详细的图文教程，包教包会。
多用户网站流量统计与分析系统详解
1. **系统类型**：仿51.la美化加强版多用户统计系统。此标题指明了系统是仿照51.la网站统计系统进行美化的加强版，且具备多用户管理功能。 2. **技术栈**：ASP + ACCESS。此系统是基于ASP技术进行开发的，并使用了...
偷流量、端口占用、网络负载高、socket创建释放异常等Android高阶TCP/IP网络问题定位思路
漂流瓶の海岸
12-26 1473
偷流量、端口占用、网络负载高、socket创建释放异常等Android高阶TCP/IP网络问题定位思路。通常tcpdump可以抓到对应问题的tcp/ip报文，但是tcpdump无进程/包名信息，无法确认异常的报文来自哪些Apk或者native进程。本题解决tcpdump报文无法关联到应用的问题。
泛娱宝网站SEO优化方案：提升关键词排名与流量转化
- 使用百度统计、CNZZ、51la等工具监控网站流量、用户行为、关键词排名等数据； - 定期分析百度站长平台、搜狗站长平台、360站长平台的抓取情况、收录情况； - 根据数据分析结果不断调整关键词布局、内容策略和优化...
51c自动驾驶~合集32
最新发布
whaosoft~aiotの开发板商城
11-24 1572
与现有先进的基于3DGS的方法相比，本文的方法实现了25%的速度提升、30%的内存消耗减少，并在质量上取得了更好的表现，为3D网格重建树立了新的基准。之前的研究表明，在多任务学习框架中结合语义分割（SS）和场景语义补全（SSC）可以提升两项任务的性能，其中 SS 提供详细的语义特征，补充 SSC 捕获的几何理解，使得两个模块都能从共享的特征提取中受益。所以，越来越多的研究人员愿意转向高保真的模拟器，如：CARLA等，来生成一些数据，虽然这些合成的数据与真实世界的数据还是存在一些domain gap。
仿cnzz.,51la网站统计源代码
02-08
这个流量统计是非常简单的，但我个人觉得也是挺实用的 这个也是我目前自己站用的流量统计 为什么做这个小东西，是因为，之前我用过某个知名的流量统计，但有几天突然就打不开了， 搞的我网页的下部分也跟着打不开，网页打开进度一直显示在加载，效果很不好 也用过有的流量统计，给插了广告之类， 同时我的站也是生成HTML，做站的都知道，批量生成HTML简直是要命的，如果今天我用了某个流量统计 那天他不做了，那我那些页面里面加载的代码是不是还都得重新做次？ 当然，网上如cnzz.com,51la等等统计都是很不错的，功能齐全，同时可以代表一定的客观性，总而言之 适合自己的就好！ 程序很简单 可以显示显示的来访IP，地区，一个简单的曲线表，一个概述，以及来访域名，和搜索引擎关键词等 简单而实用 adminstat.asp 是管理页面，就一个 mystat.asp和stat.asp 是统计流量的文件 DATA里面当然是数据库啦，数据库很大，有30多MB，因为里面加了IP地址的数据库，有30多万条，是我之前 商贸版IP地址查询里面，有兴趣的可以取下，以后会考虑分离掉，因为我现在自己用的是SQL的，所以不太 存在数据库文件大的问题，所以这边我暂时懒得改，以后有时间把IP地址库和数据库分离 调用： 当然你前面最好加上域名，比如我站里是： 关于删除历史的解释，系统会把每个访问的IP都记录下来，但为了系统效率，我们只记录3天内的详细IP 为了方便大家整合到自己的站里，我没有加任何的广告啊，还有adminstat.asp 后台管理的权限限制，如果大家要整合到自己站里 注意给访问页面添加权限
日撸代码300行：第51天（kNN分类器）
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代码来自闵老师”日撸 Java 三百行（51-60天）“，链接：https://blog.csdn.net/minfanphd/article/details/116975957 代码实现的基本思路：先用构造函数KnnClassification读入数据，紧接着将读入的数据按照比例分为训练集和测试集，用训练集对测试集进行预测。预测的过程中需要计算距离，这里使用了两种距离计算公式，分别是欧氏距离和曼哈顿距离。根据计算出的距离，找出距离要预测的实例（测试集中的实例）最近的k个对象（训练集中的对象）。最后由最近
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qq_58459200的博客
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第 51 天: kNN 分类器 两种距离度量. 数据随机分割方式. 间址的灵活使用: trainingSet 和 testingSet 都是整数数组, 表示下标. arff 文件的读取. 需要 weka.jar 包. 求邻居. 投票. 代码如下： import java.io.FileReader; import java.util.Arrays; import java.util.Random; import weka.core.*; public class KnnClassif
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增加了设置邻居和距离度量的set方法并把计算邻居的重新用插排实现了一下，
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前几天写了一篇关于哈希算法的文章，起源就是在构思AB实验平台的时候，用到了哈希，所以对其做了深入的了解AB实验平台是一般互联网做策略、样式实验会用到的一个系统，一般开启某个实验之后，需要对线上流量进行分流：客户端->实验平台->策略平台->应用服务，大概是这个链路。
撸代码时，有哪些习惯一定要坚持？
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不会考虑怎么把代码写得更好，主要是自己当时也没那能力，项目又急，能改出来应付工作就不错了，有时项目急，我逻辑又理不清，甚至用了goto语句走了捷径，可能很多人都没见过。提升这块的能力，主动学习意识和机遇都很重要，有些工程师做了4,5年，如果公司一直做简单的项目，那也是提升不了的，需要自己通过业余的时间，不断看别人代码摸索。因为我是卖课佬，我觉得我们的项目课确实能帮到一些人，成就一些人，万一哪天你需要，我们又正好专业，各取所需共赢，我觉得没毛病。// 如果P1.0被按下，翻转P1口的状态。
Nuxt - vue2/ vue3 网站接入 51LA 网站统计详细教程（提供 51LA.js 官方插件与引入教程）
🏆 前端领域优质创作者
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Nuxt.js-网站接入51LA网站统计（详细教程），Nuxt.js项目怎么加入站长统计代码，nuxt.js项目Vue怎么引入一段js脚本``标签形式引入。Nuxt3接入51la等网站统计，(Vue常规接入+nuxt接入踩坑)，Nuxt项目中如何引入统计代码?......
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04-28 6517
51.LA全新升级，拥有强大的网站用户洞察力，提供更加精准全面的来路统计分析、数据报表可视化、网站分析能力，助力网站持续增长
日撸代码300行学习笔记 Day 51
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1. KNN算法 这一段时间由于出门了，耽搁了几天的时间，现在开始继续做。在上周周六的课上，老师在为我们讲解机器学习的一些基础算法，虽然说是基础，但是也是很常用的方法，例如这个KNN。机器学习的本质实际上就是猜，其中最重要最核心的内容就是：如何去猜。在这个地方，引用什么是KNN算法？ 核心思想是，通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。其中距离就有闵可夫斯基距离，欧氏距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，余弦距离等。 简单点来说，knn就是找出离测试点前n个距离最近的点，然后判断在这n个点，哪个样本的数量.
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