- uni-app移动端应用开发底部安全区域适配
向凡而生
uni-app前端
针对IOS机型,底部安全区域是系统动态计算的,所以我们也需要动态获取底部安全区域来适配在uniapp的manifest.json,打开源码视图,对需要适配的页面添加如下配置"styles":{"safeArea":{"bottom":"auto"}}如果使用CSS。一种常见的方法是使用padding-bottom或margin-bottom属性,并使用vh-unit单位来确保底部安全距离不受屏幕尺
- python 实现 A* 算法
dev.null
Pythonpython算法开发语言
A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法,结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径,其中:(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。(h(n))是从当前节点到目标节点的启发式估计代价(如曼哈顿距离或欧几里得距离)。以下是一个Python实现的A*算法示例:Python实现A*算法importheapqfrommathimp
- (二分 数学推导区间 两个数组的距离值)leetcode 1385
维齐洛波奇特利(male)
算法
数学推导:设arr1[i]=x则|x-arr2[j]|x+d而这个数t有三种可能1.刚好等于x-d不满足条件2.大于x-d但是小于等于x+d不满足条件3.大于x+d满足条件那arr2中小于t的值呢,因为t>=x-d所以arr2&arr1,vector&arr2,intd){sort(arr2.begin(),arr2.end());intans=0;for(autox:arr1){autot=ra
- 写给时间紧迫的软考高项考生:从真题、论文、资料到刷题
指尖疯
软考中高项大讲堂信息系统项目管理师软考高项
距离软考高项考试仅剩不到80天,备考时间紧迫,容错空间极小。有疯友建议让我写写备考的误区都有哪些,特别是致命的,毕竟前面提到过了,容错空间极小!今天就来系统聊聊这个话题。其实备考的误区有很多,但是致命的不能太多,所以我只说4个致命误区。误区一:按部就班学教材,脱离考试实战需求这个误区很常见,经常发生在追求完美的伙伴身上,哈哈。很多伙伴认为“教材学完=考试无忧”,于是花数月时间,逐页啃《信息系统项目
- BT、BT Mesh、WiFi、Zigbee技术对比分析
莫道桑榆晚-为霞尚满天
硬件工程网络协议信息与通信
一、蓝牙(Bluetooth,BT)1.技术原理核心概念:蓝牙是一种短距离(10-100米)无线通信技术,采用跳频扩频(FHSS)技术,通过快速切换频段(每秒1600次)避免干扰。跳频扩频(FHSS)原理:在2.4GHz频段的79个1MHz信道中,按伪随机序列快速切换频率。比喻:像两人在嘈杂派对上不断更换餐桌位置私聊,躲避他人监听。协议版本:经典蓝牙(BR/EDR):高功耗,支持音频传输(如耳机)
- STM32F407 SPI通信
Klein、凉城
STM32F407标准库stm32嵌入式硬件单片机
1、SPI介绍SPI(串行外设接口)是一种由摩托罗拉公司开发的同步串行通信协议,主要用于短距离、高速通信的场景(如芯片间通信)。其核心特点是主从架构、全双工通信和硬件简单,广泛应用于嵌入式系统中连接微控制器(MCU)与传感器、存储器(如EEPROMFlash)、显示屏、实时时钟和网络控制器等外设。SPI接口提供两个主要功能,支持SPI协议或I2S音频协议。默认情况下,选择的是SPI功能。可通过软件
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
AI改进系列transformer深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- 【考研计算机网络】课堂笔记4 第四章 网络层_Network Layer
刘鑫磊up
#操作系统计算机网络计算机网络
文章目录:一:网络层的功能1.异构网络互联2.路由与转发功能3.拥塞控制二:数据交换方式三:路由算法1.静态路由与动态路由1.1静态路由算法(又称非自适应路由算法)1.2动态路由算法(又称自适应路由算法)2.动态路由算法2.1距离-向量路由算法2.2链路状态路由算法2.3层次路由四:IPV41.概述2.IPV4分组2.1IPV4分组格式2.2IP数据报分片2.3网络层转发分组的流程3IPV4地址与
- 笔试刷题专题(一)
英雄不问出处~
动态规划贪心字符串栈用字符串模拟栈
文章目录最小花费爬楼梯(动态规划)题解代码数组中两个字符串的最小距离(贪心(dp))题解代码点击消除题解代码最小花费爬楼梯(动态规划)题目链接题解1.状态表示:以i位置为结尾的最小花费2.状态转移方程:dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1,dp[i-2]+cost[i-2])可以从i-1位置和i-2到达i位置注意dp[i]表示的是i位置之前的最小花费,还要加上该点的位置才是到达这个
- LoRa无线技术解析
wmq163
物联网lora
一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信(LPWAN)技术中的一种,是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏,传送距离更远,更节能。2、LoRa是物理层(PHY)协议,能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行,频率范围从137MHz-1050MHz,常见的主要是433MHz、868M
- 外包项目的三大来源渠道及注意事项
后端
外包项目的三大来源渠道及注意事项在上一篇文章中,我们介绍了什么是外包以及外包的基本模式。今天,让我们深入探讨外包项目的主要来源渠道及其特点。一、朋友渠道特点:关系基础公司小伙伴推荐熟人介绍客户邀请合作优势:信任度高沟通成本低合作较为顺畅风险提示:避免因私人关系影响专业判断需要明确划分公私界限保持适当的业务距离二、家人渠道特点:亲朋帮忙情感因素强责任感较重注意事项:优势信任度最高沟通零障碍合作意愿强
- ⭐算法OJ⭐汉明距离【位操作】(C++ 实现)Total Hamming Distance
Vitalia
算法OJ算法c++开发语言
HammingDistance(汉明距离)是用于衡量两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数的度量。它通常用于比较两个二进制字符串或编码序列的差异。定义给定两个长度相同的字符串AAA和BBB,它们的汉明距离D(A,B)D(A,B)D(A,B)是在相同位置上字符不同的位置的数量。示例二进制字符串:A=1011101B=1001001汉明距离D(A,B)=2D(A,B)=2D(A,B)=2(第3位和第
- Vue2+OpenLayers动态绘制两个经纬度并计算距离(提供Gitee源码)
黄团团
VueOpenLayersgiteejavascriptexceljavahtml前端
目录一、案例截图二、安装OpenLayers库三、代码实现3.1、初始化变量3.2、开始/结束绘制3.3、计算两点距离3.4、添加文本标注3.5、添加点3.6、添加线3.7、初始化地图点击事件3.8、加载地图3.9、完整代码四、Gitee源码一、案例截图二、安装OpenLayers库npminstallol三、代码实现页面代码如下:&l
- Vue2+OpenLayers点聚合功能实现(提供Gitee源码)
黄团团
VueOpenLayersvue.js前端数据库html
目录一、案例截图二、安装OpenLayers库三、代码实现3.1、初始化点位3.2、初始化VectorSource3.3、初始化Cluster3.4、初始化VectorLayer3.5、完整代码四、Gitee源码一、案例截图一定距离的点(可配置)系统会自动聚合:二、安装OpenLayers库npminstallol三、代码实现3.1、初始化点位这里返回一个Features集合,也就是点位集合。关键
- WPF中Grid自动布局
Now喔
WPFwpf
控件功能根据自定义行和列,快速进行排列,能够进行自定义控件间距离,减少元素进行定义间距,同时能更好的维护界面排序。代码部分usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Windows;usingSystem.Windows.Controls;namespaceWPFApp{publicclassAutoGrid:Grid{//////列定义例如:"100,*,100
- 计算机考研408数据结构大题高频考点与真题解析
竹木有心
数据结构
一、线性表(顺序表与链表)1.1顺序表操作与算法设计高频考点:插入/删除操作的边界处理:检查下标越界与存储空间溢出子数组操作:合并、拆分、逆置等多数组综合问题:如寻找三元组最小距离真题示例:2020年408真题题目:给定三个升序数组S1、S2、S3,求所有可能的三元组(a,b,c)的最小距离D=|a−b|+|b−c|+|c−a|。解法:算法思想:三指针法遍历数组,每次移动当前最小元素的指针核心代码
- PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天:自然语言处理基础
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PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
- Ae 效果详解:分形
MediaTea
Ae菜单:效果/生成/分形Generate/Fractal分形Fractal效果可生成曼德布罗特集和朱莉娅集的视觉效果,通常用于创作独特的抽象图案和动态纹理,广泛应用于背景生成和抽象视觉表现。本效果适用于8-bpc和16-bpc色深模式。◆◆◆效果属性说明当首次应用此效果时,所显示的图像为经典的曼德布罗特集合样本。其中黑色区域代表集合,集合之外的像素则根据其距离集合的远近被着色。点击“重置”Res
- YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块,提高远距离建模依赖(含C2f二次创新)
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO计算机视觉深度学习目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测,并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力,能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录:YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne
- opencv python 光流法
weixin_34241036
人工智能python
OpticalFlow光流法光流是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式.它是2D矢量场,其中每个矢量是位移矢量,表示从第一帧到第二帧的点的移动.上图表示的是一个球在连续的5帧图像中的运动,箭头显示其位移矢量.光流法原理的基础:目标像素强度在连续帧之间不变相邻像素具有相似的运动第一帧的像素I(x,y,t),在dt时间之后的下一帧中移动距离(dx,dy),因为这些像素是相同
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
大鱼BIGFISH
点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 第四章:ESP32零基础教学 - 4.1.3超声波传感器(HC-SR04)
龙大大L
ESP32arduino单片机嵌入式硬件c语言
在本篇博客中,我们将详细介绍如何使用ESP32微控制器与HC-SR04超声波传感器进行距离测量。我们将从硬件连接开始,逐步完成代码编写,并为每一行代码提供详细的注释。1.硬件准备所需材料ESP32开发板HC-SR04超声波传感器面包板连接线硬件连接将HC-SR04超声波传感器与ESP32开发板按照以下方式连接:VCC->3.3VGND->GNDTrig->GPIO5Echo->GPIO182.软件
- Adobe Firefly 技术浅析(二):Transformer生成模型
爱研究的小牛
AIGC——图像transformer深度学习人工智能AIGC机器学习
AdobeFirefly的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络(GAN),还引入了基于Transformer的生成模型。Transformer模型在处理长距离依赖关系和生成复杂图像结构方面具有显著优势。1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出,用于自然语言处理(NLP)任务。其核心是自注意力机制(Self-Attention
- C++ 平面拟合原理和最小法实现示例
点云SLAM
算法数学c++平面线性代数平面拟合最小二乘法PCA算法
平面拟合算法的核心目标是从三维空间中的一组离散点中找到最优拟合平面,使得这些点到该平面的垂直距离之和最小。以下是平面拟合的详细原理及实现方法:1.平面方程表示三维平面的一般方程为:[Ax+By+Cz+D=0][Ax+By+Cz+D=0][Ax+By+Cz+D=0]其中:法向量:(n=(A,B,C))(\mathbf{n}=(A,B,C))(n=(A,B,C)),表示平面的朝向(通常归一化为单位向量
- 手机遥控开关技术解析与应用指南
zsmydz888
智能终端t-box智能手机安全开源
移动管家手机遥控开关,超小体积4G手机遥控开关支持APP控制,不限距离,适用于需长距离或跨区域控制的场景。GSM短信控制通过GSM控制器驱动继电器,以短信指令远程开关水泵、电饭煲等设备,支持状态查询与多手机号绑定。二、核心原理继电器驱动:WiFi/4G模块或GSM控制器通过接收手机指令驱动继电器,控制电路通断。红外信号匹配:手机红外功能模拟传统遥控器信号,需与目标设备品牌型号逐一
- N1学习打卡笔记
无涯学徒1998
学习笔记
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量,其中只有一个元素的值为1,其余元素的值为0。这样,每个类别之间就是相互独立的,不存在顺序或距离关系。例如,对于三个类别的情况,可以使用如下的one-hot编码:类别1:[1,0,0]类别2:[0,1,0]类别3:[0,0,1]这样的表示方式有助于模型更好地理解文本含义。
- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- 旋翼机自主着陆-主要技术难点
兜兜有糖_DC
位姿测量无人机智能控制UAVlanding自动计算机视觉深度学习算法
搜索阶段:远距离:目标为几个像素,并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现,如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡,如何进行目标检测在光线条件较差的环境下,目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分,飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制,特征点提取误差较大,位姿解算精度不高当前解决方案:1.依靠GPS、RTK等设备进行目标追踪存在与目标的通信特定的
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 智驾技术全链条解析
TrustZone_
智驾智驾
智驾技术全链条解析(2025年最新版)智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环,涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展(截至2025年3月)进行深度拆解:一、感知技术:汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型:◦激光雷达:华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达,实现高精度三维建模,但成本较高(约2500元/颗);◦毫米波雷达:用于穿透雨雾探测,比亚迪天神
- 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