- 如何用本地部署的DeepSeek-R1模型结合OmniParser V2实现无网络 WPS 文件交互?(适合小白)
Leaton Lee
wps交互deepseekOmniParseV2
引言你是否想在没有互联网的情况下,用AI直接操作WPS的Word(.docx)和Excel(.xls)文件?今天我们来实现一个本地部署的方案,使用deepseekr1模型和OmniParserV2,通过WPS的图形界面(GUI)完成文件操作。别担心,即使你是编程小白,这篇文章会用简单语言一步步带你完成。什么是我们要做的?我们希望AI能像人一样“看”到WPS界面,然后根据指令(如“保存文件”)自动点
- AI 问答系统实战:用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人!
Leaton Lee
人工智能pythonflask
开篇互动:你是否想拥属于自己的AI问答机器人?“你是否想过拥有一个可以随时为你解答问题、提供建议的AI助手?”随着大语言模型(LLM)的快速发展,打造一个智能问答系统已经成为可能!本文将手把手教你如何利用Python和Flask快速搭建一个属于自己的AI问答系统,并集成强大的语言模型(如OpenAI的GPT-3.5或HuggingFace的LLaMA)。无论是技术小白还是有一定经验的开发者,都能轻
- 【学习思维模型】
宇希啊
思维模型学习
学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆(ActiveRecall)****3.鱼骨图(因果图/IshikawaDiagram)****4.MECE原则(MutuallyExclusive,CollectivelyExhaustive)****5.
- 深度学习训练中GPU内存管理
@Mr_LiuYang
遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中,主流GPU显存通常为8GB~80GB,内存不足会导致训练中断或BatchSize受限,GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧,帮助开发者高效利用显存资源。
- PyCharm 对接 DeepSeek 大模型的详细操作流程
程之编
pycharmidepython
以下是使用PyCharm对接DeepSeek大模型的详细操作流程,基于Python开发环境。假设你已具备DeepSeekAPI的访问权限(需提前申请APIKey):步骤1:PyCharm环境准备创建新项目打开PyCharm→NewProject→选择纯Python项目→指定项目路径→创建虚拟环境(建议选Virtualenv)。安装依赖库打开终端(Terminal)执行以下命令:pipinstall
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(5)使用预训练模型
小圆圆666
深度学习人工智能python卷积神经网络
文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
- DeepSeek赋能机器人革命:从推理引擎到行业落地的全栈技术实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek机器人人工智能AI编程
——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言:机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点,DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构,正在重构机器人产业的智能化路径。通过将大模型的认知推理能力与机器人执行系统深度融合,DeepSeek在商业服务、工业制造、智慧城市等领域创造了多个标杆案例。本文将从技术架构、行业应用、开发实践三个维度,深度解读Dee
- 【C#实现手写Ollama服务交互,实现本地模型对话】
吾与谁归in
C#学习WPFc#OllamaDeepseek本地模型
前言C#手写Ollama服务交互,实现本地模型对话最近使用C#调用OllamaSharpe库实现Ollama本地对话,然后思考着能否自己实现这个功能。经过一番查找,和查看OllamaSharpe源码发现确实可以。其实就是开启Ollama服务后,发送HTTP请求,获取返回结果以及一些数据处理。基本流程1、启动Ollama服务进程。2、创建HttpClient对象。3、创建请求体(参数:模型名称、提示
- 《AI浪潮中的璀璨新星:Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》
空云风语
人工智能人工智能llama
《AI浪潮中的璀璨新星:MetaLlama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》引言:AI大模型的群雄逐鹿时代在科技飞速发展的当下,AI大模型领域已成为全球瞩目的焦点,竞争激烈程度堪称白热化。从OpenAI推出的GPT系列,到谷歌的BERT、百度的文心一言等,众多巨头纷纷下场,不断推陈出新,试图在这个充满潜力的领域占据一席之地。而在这场激烈的角逐中,MetaLlama、Ollama和Deep
- 模型上下文协议(MCP):构建 AI 与数据交互的新范式
xxgshxs
人工智能chatgptprompt文心一言llamacopilot
引言在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的应用正从通用问答向复杂任务执行演进,但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)作为Anthropic提出的开放标准,旨在通过标准化接口连接AI应用与异构数据源及工具,重塑AI开发范式。本文从技术架构、核心功能、应用场景等维度解析MCP的设计逻辑与实践价值。一、核心概念与设计
- 量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算能源
量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践大家好,我是Echo_Wish,一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。今天,我们将深入探讨一个激动人心的话题——量子计算在能源优化中的应用。这不仅是科技领域的全新趋势,也可能为全人类的能源利用效率带来革命性突破。从理论模型到实际应用,量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角,例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下,让我们一步
- 池化的定义与核心思想
code 旭
AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- XGBoost常见面试题(五)——模型对比
月亮月亮要去太阳
机器学习经验分享
XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?-知乎基分类器:传统GBDT以CART树作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。导数:传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo
- JavaScript面试宝典
傻小胖
javascript面试前端
1.JS由哪三部分组成?JavaScript由以下三部分组成:ECMAScript(ES):JavaScript的核心语法,如变量、作用域、数据类型、函数、对象等。DOM(文档对象模型):用于操作HTML和XML文档的API,可以动态修改网页内容、结构和样式。BOM(浏览器对象模型):用于操作浏览器窗口和页面,例如window、navigator、location、history、screen等对
- Spring WebFlux:响应式编程
m0_74825223
面试学习路线阿里巴巴springjava后端
在软件开发领域,随着互联网应用的规模和复杂性不断增加,传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性,尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。为了应对这些挑战,响应式编程(ReactiveProgramming)应运而生,它提供了一种更为高效、灵活的编程范式,以适应不断变化的系统需求。1.SpringWebFlux简介WebFlux提供了一个非阻塞、异步的Web框架,允许开发者构建高性能、可伸缩的Web
- likeadmin 安装与使用指南
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likeadmin安装与使用指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/likeadmin目录结构及介绍在克隆或下载likeadmin项目后,你会看到以下主要目录:admin:存放所有后端管理相关的代码。controller:控制器目录,负责处理HTTP请求。model:数据模型目录,用于数据库操作。service:服务层目录,提供业务逻辑。frontend:
- ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现(自己云端部署)
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此博客为一篇针对初学者的详细教程,涵盖小智AI机器人的原理、硬件准备、软件环境搭建、代码实现、云端部署以及优化扩展。文章结合了现有的网络资源,取长补短,确保内容易于理解和操作。简介:本教程将指导初学者使用ESP32微控制器开发一个简单的语音对话机器人“小智”。我们将介绍所需的基础原理、硬件准备、软件环境搭建,以及如何编写代码实现语音唤醒和与云端大模型的对接。通过本教程,即使没有深厚的AI或嵌入式经
- Manus联创澄清:我们并未使用MCP技术
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摘要近日,Manus联创针对外界关于其产品可能涉及“沙盒越狱”的疑问进行了正式回应。公司明确表示并未使用Anthropic的MCP(模型上下文协议)技术,并强调MCP是一个旨在标准化应用程序与大型语言模型(LLM)之间上下文交互的开放标准。此外,Manus联创宣布了开源计划,以增强透明度和社区参与。季逸超也确认他们没有采用MCP技术,进一步澄清了相关质疑。关键词沙盒越狱,MCP技术,开源计划,透明
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目录手把手教你学Simulink实例:基于Simulink的三相桥式全控整流电路设计与仿真实例一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤1.1:打开Simulink并新建模型步骤2:添加电源模块步骤2.1:添加三相交流电源步骤3:设计三相桥式全控整流电路步骤3.1:添加可控硅模块步骤3.2:连接三相桥式全控整流电路步骤4:添加负载模块步骤4.1:添加电阻性负载步
- 深入学习Nginx:从入门到实践
小码快撩
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引言Nginx,全名“EngineX”,是一款高性能的HTTP和反向代理服务器,由俄罗斯程序员IgorSysoev开发。以其轻量级、高并发处理能力和稳定性而闻名于世,广泛应用于负载均衡、动静内容分离、API网关、缓存服务以及静态文件服务等多个场景。本文旨在为读者提供一份详尽的Nginx技术学习指南,助您快速掌握并应用这一强大工具。。一、事件驱动模型在Nginx中,事件驱动模型是其高效处理并发连接的
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
STM32算法stm32嵌入式硬件
摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- 【LLM】预训练的具体流程
FOUR_A
LLMpython人工智能深度学习大模型
分词器训练预训练模型:就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”,我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如,有些模型已经学会了英语,但中文学得不够好。中文预训练:为了让这个“大脑”更好地理解中文,我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器(Tokenizer):它的作用是把一句话拆分成一个个小单元(比如词语或字)。比如,“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字,方便模型
- autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具
小众AI
AI开源人工智能自动化运维
GitHub:https://github.com/yuruotong1/autoMate更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIautoMate是一款由开源开发的本地自动化工具,以AI+RPA(人工智能+机器人流程自动化)为核心特色。它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合,用户只需用自然语言描述任务,如“整理桌面文件”或“生成周报”,即可
- 从零手撕 LLaMa3 项目爆火(图解+代码)
机器学习社区
大模型深度学习大模型算法人工智能RAG多模态大模型Llama面试题
节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布!一个月前,Meta发布了开源大模型llama3系列,在多个关键基准测试中优于业界SOTA模型,并在代码生成任务上全面领先。此后,开发
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- 从零开始构建大模型(LLM)应用
和老莫一起学AI
人工智能ai大模型语言模型llm自然语言处理学习
大模型(LLM)已经成为当前人工智能的重要部分。但是,在这个领域还没有固定的操作标准,开发者们往往没有明确的指导,需要不断尝试和摸索。在过去两年中,我帮助了许多公司利用LLM来开发了很多创新的应用产品。基于这些经验,我形成了一套实用的方法,并准备在这篇文章中与大家分享。这套方法将提供一些步骤,帮助需要的小伙伴在LLM应用开发的复杂环境中找到方向。从最初的构思到PoC、评估再到产品化,了解如何将创意
- 《颠覆认知,我用大模型+Redis实现SQL智能补全,开发效率暴涨500%》
煜bart
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一、前言:当SQL补全遇到大模型(插入传统SQL补全工具与ChatGPT对比图)你是否还在为这些场景抓狂?-凌晨3点记不清HiveQL的窗口函数语法-面对新接触的ClickHouse方言不知所措-团队新人总把STR_TO_DATE写成DATE_FORMAT传统IDE的SQL补全就像"人工智障",直到我把大模型装进Redis…##二、效果展示:智能补全的降维打击(GIF动图展示输入SELECT*FR
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
zookeeperkafka学习
一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- ITSM流程落地经验之变更管理
运维经验云计算容器服务器
本文来自腾讯蓝鲸智云社区用户:CanWay大多数组织中都实施了变更管理,但是效果参差不齐,尤其在变更管理的核心环节,部分组织因缺乏有效的把控,使得变更管理的效果不尽人意,甚至可能面临失控的风险。为此,我们有必要深入探讨并详细分析变更管理中的关键活动,并通过实例加以说明。变更模型与适用场景变更模型是对特定变更的可重复管理方法,这种方法为处理一般变更提供指导,解决一般变更无法适应不同的管理模式的问题。
- 程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍?这份实战手册请收好
后端
最近公司新来的实习生小张让我眼前一亮,上周他只用三小时就完成了原本需要两天的工作量——优化一个老旧的后端接口。当我翻开他的代码才发现,这个00后小伙子的秘密武器居然是个叫DeepSeek的AI工具。你可能已经注意到,GitHub上越来越多的开源项目开始标注"DeepSeek适配"的字样。这个由中国团队自主研发的大模型,正在悄然改变程序员的工作方式。还记得去年调试分布式系统时的痛苦经历吗?当时我对着
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多