- OpenAI 神话崩塌!DeepSeek-R1升至全球风格控制类第一,国内开源大模型集体给奥特曼上了一课!...
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距离深度求索推理大模型DeepSeek-R1发布已经过去约一周时间。1月24日,在国外大模型排名Arena上,DeepSeek-R1基准测试已经升至全类别大模型第三,其中在风格控制类模型(StyleCtrl)分类中与OpenAIo1并列第一。而其竞技场得分达到1357分,略超OpenAIo1的1352分。这是继DeepSeek-V3在剔除OpenAIo1等闭源模型排名开源模型类第一后,DeepSe
- 深入浅出链表:Python实现与应用全面解析
吴师兄大模型
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系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构:提升代码效率的必备技能!02-算法复杂度全解析:时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密:数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表:Python实现与应用全面解析文章目录系列文章目录前言一、链表的定义与特点1.1链表的基本结构1.1.1链表节点结构图示1.2链表的特点1.2.1优点1.2.2缺点二、单链表、双链表、循环链表的区别2.1单
- 【鸿蒙开发实战教程】在MacOS上如何使用 Flutter 构建鸿蒙APP
「已注销」
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前言根据研究机构CounterpointResearch发布的最新数据,2024年第一季度,鸿蒙OS份额由去年一季度的8%上涨至17%,iOS份额则从20%下降至16%。这意味着,华为鸿蒙OS在中国市场的份额超越苹果iOS,已成中国第二大操作系统。随着鸿蒙市场份额的不断提升,相应的岗位也会迎来一个爆发式的增长。这对于想要换赛道的程序员来说是一个非常好的消息,话说大家最近有想法转型鸿蒙开发吗?目前各
- Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ,专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ,专门用于大型语言模型的4
- 亚信安全与飞书达成深度合作
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近日,亚信安全联合飞书举办的“走近先进”系列活动正式走进亚信。活动以“安全护航信息化共筑数字未来路”为主题,吸引了众多数字化转型前沿企业的近百位领导参会。作为“走近先进”系列的第二场活动,本场活动更加深入挖掘了数字化转型的基础性能力与驱动力,并分享了企业数字化变革的优秀实践、创新思路与前沿趋势。作为活动的重点,亚信安全与飞书正式签署合作伙伴框架协议,达成深度合作关系,亚信安全CMO周海涛与飞书产品
- vite.config.js 的一些常用配置你知道吗
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前言当我们进行前端开发项目的时候都需要一些构建工具,像Webpack、Rollup、Snowpack、Vite等构建工具,而在Vue3的官方文档中的创建应用例子使用了Vite,那么问题来了,为什么在Vue3中大多数都会推荐使用Vite呢?介绍Vite是前端的一种构建工具,有着服务启动快、热更新迅速的特点,显著提升前端开发体验。在项目一开始启动时,Vite会将应用中的模块区分为依赖和源码两类。依赖,
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
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基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- Andrej Karpathy:计算范式的变革者
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《AndrejKarpathy:计算范式的变革者》概述本文旨在全面探讨AndrejKarpathy在计算范式变革中的角色和贡献。AndrejKarpathy是一位世界级的人工智能专家,程序员,软件架构师,CTO,同时也是计算机图灵奖获得者,计算机编程和人工智能领域大师。他以其深刻的技术见解,对深度学习和自然语言处理领域的贡献,以及对计算范式的革新性思考,成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
- Trend Micro 网络安全●解决方案
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在数字化浪潮席卷全球的当下,网络安全威胁如影随形,呈现出多样化、复杂化的态势。TrendMicro作为网络安全领域的佼佼者,凭借其深厚的技术积累和敏锐的市场洞察力,精心打造了一系列全面且高效的解决方案,为企业和组织筑牢抵御网络攻击的坚实防线,有效应对各类复杂的网络安全威胁。如何选择和部署TrendMicro的安全解决方案选择和部署TrendMicro的安全解决方案需要根据企业的具体需求和环境进行综
- DeepClaude:结合 DeepSeek R1 和 Claude AI 各自优势开发的 AI 应用平台,支持 API 调用和零延迟的即时响应
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下DeepClaude这个高性能的开源AI应用开发平台,深度集成了DeepSeekR1和Claude模型。快速阅读DeepClaude是一个高性能的开源AI应用开发平台,结合了Deep
- leetcode_二叉树 111. 二叉树的最小深度
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111.二叉树的最小深度给定一个二叉树,找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。1.深度遍历DFS(递归)#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#
- DeepSeek为何如此厉害,先是横扫华尔街,又是引得国内三大运营商争相加入?普通人又该如何入局?
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DeepSeek火遍全球,爆锤美国股市,横扫华尔街,近日又与国内三大运营商全面合作,DeepSeek已然成为了世界资本争相追逐的香饽饽。它为何如此厉害?因为DeepSeek重新定义了AI!在DeepSeek诞生之前,全世界对于AI大模型的认知是:只有疯狂砸钱,堆算力才能做出类似于OpenAI这样强大的AI大模型;可在DeepSeek诞生之后,直接将AI大模型的训练成本降低为不到原先的1%DeepS
- 人工智能之自然语言处理技术演进
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自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
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原文来源于:程序员成长指北;作者:前哨君原文:https://github.com/jobbole/awesome-nodejs-cn如有侵权,联系删除【导读】:Node.js是一个开源、跨平台的,用于编写服务器和命令行的JavaScript运行时工具。awesome-nodejs是sindresorhus发起维护的Node.js资源列表,内容包括:命令行工具、日志、调试、HTTP、构建工具、文件
- 软件工程-模块化设计
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分解(decomposition)C(P1+P2)>C(P1)+C(P2)E(P1+P2)>E(P1)+E(P2)C为问题的复杂程度,E为解题需要的工作量关于模块的一些概念深度:系统结构中的控制层数宽度:同一层次的模块总数的最大值扇入&扇出:如图所示作用范围:受到该模块内部一个判定影响的所有模块的集合(同样包括控制范围以外的模块)控制范围:包括该模块本身及所有下属模块的集合(优化原则:作用范围应该
- 高效利用Python爬虫开发批量获取商品信息
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在当今电商行业竞争激烈的环境下,精准且高效地获取商品信息对于商家和数据分析师来说至关重要。无论是进行市场调研、优化商品布局,还是制定竞争策略,商品信息的全面掌握都是关键。Python爬虫技术以其强大的功能和灵活性,成为批量获取商品信息的理想选择。本文将详细介绍如何高效利用Python爬虫开发批量获取商品信息,助力电商从业者在市场中脱颖而出。一、Python爬虫技术的优势Python作为一种广泛使用
- Claude 3.5发布:全新Sonnet和Haiku功能介绍及API Key价格详情
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Claude3.5重磅发布:全新Sonnet与Haiku功能上线,APIKey价格揭晓Anthropic公司近日宣布推出两款全新AI模型:升级版Claude3.5Sonnet和全新Claude3.5Haiku。这次更新不仅带来了性能的全面提升,更引入了突破性的计算机使用功能,标志着AI技术的新一轮进化。Claude3.5Sonnet:革命性突破升级后的Claude3.5Sonnet在各方面都超越了
- 运行游戏出现directx runtime问题的解决
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操作系统:Windows11家庭中文电脑:笔记本电脑显卡:集成显卡(AMD)解决方案:首先去自己的显卡官网更新驱动,AMD/英伟达/英特尔/摩尔线程等,更新自己的驱动。接下来就是用这个软件,我把源文件网址放在这里,联想知识库如果网页失效,可以前往我分享的百度云地址。(免费有效)链接:https://pan.baidu.com/s/1n078BSfOPlysG_1TLF6Psw?pwd=jd4p提取
- 深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息
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文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序,例如聊天机器人,模型需要直接用自然语言响应用户。然而,在某些情况下,我们需要模型以结构
- 海云安开发者智能助手(D10)全面接入DeepSeek,赋能开发者安全高效编码新范式
海云安
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海云安正式宣布完成与DeepSeek(深度求索)的深度技术融合,旗下核心产品D10开发者智能助手全面接入DeepSeekR1模型。此次合作标志着海云安在"AI驱动开发安全"领域实现重要突破。数据显示,通过DeepSeekR1模型的优化与蒸馏,D10在代码缺陷检测、组件风险分析、智能编码等核心场景的综合效率提升超20%,运营成本降低35%,为全球开发者提供更精准、更轻量、更敏捷的智能开发安全解决方案
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- 数智时代下,值得关注的大技术趋势
人工智能爱好者
人工智能大数据大数据技术趋势
(1)区块链将得到更广泛的应用。区块链是一种每一个人都能够分享和访问的电子分类账,交易的双方可通过区块链来跟踪交易记录。区块链这个词在整个2017年都备受大家关注,这是因为加密货币比特币采用了一个分散式区块链来跟踪它的所有交易记录,然而区块链技术的应用范围远不限于比特币,它还有更广泛的应用范围。有些人希望将区块链技术能够应用在病历记录上,病人的病史可通过不同的数据库和软件集中导入一个加密数据库。这
- Python 适合大型软件项目(不是基于 Web 的)吗?
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Python适合大型软件项目(不是基于Web的)吗?Python非常适合于大型软件项目的开发,尤其是那些不依赖于Web技术的项目。以下是一些关于如何在Python中开发大型软件项目的建议:1.设计明确的架构:在编写代码之前,你需要明确你的软件系统的架构。你应该考虑模块化的设计,以便更容易地扩展和维护。2.使用合适的数据结构和算法:根据你的需求,选择合适的数据结构或算法可以提高你的程序的性能。3.测
- 2024年办公协作新趋势:8种值得瞩目的工作方式
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过去两年中,疫情的爆发推动了远程办公业务的发展,并且随着疫情的常态化和企业数字化转型的加速,中国企业对协作办公软件的需求显著增加。数据显示,2021年中国协作办公市场规模已达264.2亿元,预计到2023年将增长至330.1亿元。在线团队协作就像在不同应用场景中搭建了一座虚拟桥梁,打破了企业内部的数据孤岛,促进了各部门之间的多维协作。在线协作设计软件则成为企业数字化转型的理想选择,满足了企业在数字
- 功能测试的范畴与目标
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功能测试的范畴与目标在软件开发与质量检测的流程中,功能测试扮演着极为重要的角色。它着重于检验软件产品是否能够依据设计要求及用户期望,精准地实现既定的功能。简而言之,功能测试的核心任务是确认软件的各项特性与功能是否准确无误、全面且符合预期,确保软件在交付给用户之前具备可靠的可用性与稳定性。一、功能测试的范畴功能覆盖测试:功能测试的关键在于对软件的各个功能模块进行全面且细致的验证。测试人员会依据需求规
- 自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
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如果你的预算是3万元人民币,希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型(如LLaMA、Mistral等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置:1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡:NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090(24GBVRAM)理由:7B模型推理:24GB显存足够跑7B模型的推理,但全参数训练可能吃力,适合LoRA等微调
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
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前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- 人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)
weixin_58351028
人工智能深度学习神经网络算法机器学习
一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买,抖音越刷越是自己喜欢的东西,微博越刷越过瘾。(2).推荐系统发展简介1)推荐系统无处不在,它是根据用户的行为决定推荐的内容。用户每天在互联网中都会留下足迹,这样就会越来越多的用户画像。2)为什么要推荐系统卖的好的商品就那几种,其它就不管了吗?答案是否定的。80%的销售来自20%的热门商品,要想
- DeepSeek与ChatGPT正在改写学历规则?2025教育革命深度解析
笑傲江湖2023
人工智能chatgpt
一、颠覆性现状:AI如何解构学历价值1.知识获取民主化随着AI技术的不断进步,知识获取的方式正在发生翻天覆地的变化:DeepSeek-R1通过仅10%的训练成本,实现了与GPT-4o相当的性能,技术文档的生成效率提升了70%。这种高效的知识生成方式,使得人人都可以轻松获取和应用知识。斯坦福大学的研究显示,使用ChatGPT的大学生平均GPA提升了0.43分,但课程通过率却下降了11%(2024)。
- VS Code 通知中一直显示“Reactivating terminals...”的问题解决
随猿Fa
IDEpythonidevscode
VSCode通知中一直显示“Reactivatingterminals...”的问题解决问题截图解决方案修复截图相关链接问题截图解决方案点击顶部放大镜()->输入尖括号(>)->然后搜索(Python:ClearWorkspaceInterpreterSetting)->最后点击即可修复截图之后就没有这个烦人的通知啦!相关链接GitHubissueofvscode-pythonforReactiv
- 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: ken.wug@gmail.com
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