- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- Python 网络爬虫的基本流程及 robots 协议详解
女码农的重启
python网络爬虫JAVA开发语言
数据驱动的时代,网络爬虫作为高效获取互联网信息的工具,其规范化开发离不开对基本流程的掌握和对robots协议的遵守。本文将系统梳理Python网络爬虫的核心流程,并深入解读robots协议的重要性及实践规范。一、Python网络爬虫的基本流程Python网络爬虫的工作过程可分为四个核心阶段,每个阶段环环相扣,共同构成数据采集的完整链路。1.1发起网络请求这是爬虫与目标服务器交互的第一步,通过发送H
- 【Java源码阅读系列44】深度解读Java NIO ByteBuffer 源码
·云扬·
源码阅读系列之Javajavanio开发语言
JavaNIO(NewInput/Output)中的ByteBuffer是Buffer抽象类的具体子类,专门用于处理字节数据的高效读写。作为NIO的核心组件,ByteBuffer支持堆内存(Heap)和直接内存(Direct)两种存储方式,广泛应用于网络通信、文件IO等场景。本文将结合源码,深入解析ByteBuffer的核心机制、关键方法及设计模式的应用。一、ByteBuffer的核心特性与存储方
- MCMC:高维概率采样的“随机游走”艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法MCMC马尔科夫概率论
MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法,它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析:本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、MCMC要解决的核心问题目标:从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- 网络工程师组网必用,动态路由OSPF及MPLS静态LSP配置
wozuimang
ICT网络工程师集训营路由交换网络工程师MPLS
一、MPLSMPLS基于标签转发,在数据链路层及网络层之间增加MPLS头部,属于2.5层MPLS域中的相关MPLS名词1、LSR标签交换路由器,支持MPLS的路由器2、LER,MPLS边界连接其他网络的LSR设备3、区域内部LSR为核心LSR二、LSR分类1、入站(ingress)LSR:IP报文中压入MPLS头部2、中转(transit)LSR:用于MPLS标签交换,将报文继续MPLS域中转发3
- 【人工智能】Spring AI Alibaba,一个面向 Java 开发者的开源框架,它旨在简化将人工智能(AI)功能集成到应用程序中的过程。
本本本添哥
A-AIGC人工智能大模型人工智能javaspring
一、SpringAIAlibaba介绍SpringAIAlibaba是一个面向Java开发者的开源框架,它旨在简化将人工智能(AI)功能集成到应用程序中的过程。该项目基于SpringAI构建,并且是阿里云通义系列模型及服务在JavaAI应用开发领域的最佳实践。SpringAIAlibaba的目标是为开发者提供一套高层次的AIAPI抽象以及与云原生基础设施的深度集成方案,从而帮助他们快速构建智能应用
- 西门子触摸屏与S7-200 SMART CPU的以太网通信
用户通过以下步骤可创建以太网接口的西门子触摸屏与S7-200SMARTCPU的以太网通信,在此以设备Smart1000IE为例。在WinCCflexible的主工作窗口中添加与CPU的连接与上文中RS485接口的西门子触摸屏类似,在此不再赘述。下面主要介绍连接参数设置及下载项目等。设置连接参数,首先选择Smart1000IE的接口为“以太网”,即触摸屏的以太网接口。选中该接口后,该接口的参数设置窗
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2013年4月份自考试计算机网络原理04741答案全国2013年4月高等教育自学考试计算机网络原理试题课程代码:04741请考生按规定用笔将所有试题的答案涂、写在答题纸上。选择题部分1.无线应用协议WAP的特点是A.支持手机上网B.不需要基站C.基于分组交换D.无固定路由器2.智能大厦及计算机网络的信息基础设施是A.通信自动化B.楼宇自动化C.结构化综合布线D.现代通信网络3.因特网工程特别任务组
- S7-300 400与S7-200 SMART PLC以太网通讯(S7协议)资源文件介绍
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S7-300400与S7-200SMARTPLC以太网通讯(S7协议)资源文件介绍【下载地址】S7-300400与S7-200SMARTPLC以太网通讯S7协议资源文件介绍本资源文件详细解析了S7-300400与S7-200SMARTPLC通过以太网进行通讯的技术细节,涵盖硬件连接、软件配置及通讯调试等关键环节。通过学习,您将掌握S7协议在PLC通讯中的实际应用,提升自动化与电气工程领域的专业技能
- 标题:2025传统制造业护网实战指南:从合规防御到智能免疫的体系化进阶
上海云盾商务经理杨杨
网络
引言2025年,随着《工业互联网企业网络安全》三项国家标准全面实施,护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。传统制造业在数字化转型浪潮中,面临设备老旧、人才短缺、供应链风险激增等挑战,41.5%的企业计划年内增加安全预算。本文将结合新规要求与行业最佳实践,深度解析传统制造业如何构建“技术-管理-运营”三位一体的护网防御体系。一、传统制造业的护网困境:三大核心矛盾1.设备老旧化vs安全新标准历史
- 展锐平台(Android15)WLAN热点名称修改不生效问题分析
前言在展锐AndroidV项目开发中,需要修改softAp/P2P热点名称时,发现集成GMS后直接修改framework层代码无效。具体表现为:修改packages/modules/Wifi/WifiApConfigStore中的getDefaultApConfiguration方法编译烧录后修改不生效问题根源在于:Wi-Fi模块在AndroidS(12)及以上版本已纳入Mainline模块Mai
- Spring Security:认证与授权的实现原理及实践
SpringSecurity是Spring生态中强大的安全框架,用于为Java应用提供认证(Authentication)和授权(Authorization)功能。根据2024年StackOverflow开发者调查,SpringBoot是Java开发者中最流行的框架,约60%的Java开发者使用它构建微服务,而SpringSecurity是其首选安全解决方案。本文深入剖析SpringSecurit
- FastAPI依赖注入:构建高可维护API的核心理念与实战
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依赖注入(DependencyInjection,DI)作为FastAPI的核心设计模式,通过解耦组件依赖关系、提升代码复用性和可测试性,已成为现代API开发的基石。本文将深入解析其工作原理、高级特性及企业级应用场景。一、依赖注入的核心价值解耦与模块化将数据库连接、认证逻辑等基础设施与业务逻辑分离,避免代码冗余。示例:路由函数无需手动创建数据库连接,通过Depends(get_db)自动注入[ci
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
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预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- 如何设计可扩展的后端系统架构?
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设计可扩展的后端系统架构需综合考虑核心原则、架构模式、扩展策略、数据存储、容错机制及监控体系。以下是基于行业实践的详细指南:一、可扩展架构的核心原则无状态性(Statelessness)服务不保存客户端状态,请求可被任意实例处理,便于水平扩展。实现:通过负载均衡器(如Nginx、HAProxy)分发请求至多个无状态实例。松散耦合(LooseCoupling)模块间通过API或消息队列通信,减少依赖
- Vue3 学习教程,从入门到精通,使用 VSCode 开发 Vue3 的详细指南(3)
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使用VSCode开发Vue3的详细指南本文将详细介绍如何使用VisualStudioCode(VSCode)开发Vue3项目,包括创建项目、打开项目、运行第一个入门程序,并涵盖关键的语法知识点及使用方法。每个知识点都将提供具体的案例代码,并附有详细注释。此外,还将提供一些入门案例,帮助您快速上手Vue3开发。目录准备工作创建Vue3项目在VSCode中打开Vue3项目运行第一个入门程序Vue3关键
- 突破性能瓶颈,几个高性能Python网络框架,高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来,高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言,在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架,分析它们各自的优势和适用场景,帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利,如果你正在学习Python或者有计划学习Python,想要突破自我,对未来十分迷茫的,可以点击这里获取最新的Python
- MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)
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以下是针对MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)的具体Demo实现方案及技术解析,结合真实案例和代码示例说明:️1.实时数据查询:调用气象API返回天气数据场景描述用户通过自然语言提问(如“北京今天天气如何?”),大模型自动调用气象API获取实时数据,无需手动输入或切换界面。Demo实现(基于FastMCP框架)fromfastmcpimportFastM
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- ollama v0.9.6版本发布详解:修复启动屏幕样式及新增工具名称参数支持
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作为近年来备受瞩目的开源对话式人工智能框架之一,ollama持续更新优化其产品,致力于为开发者带来更稳定、高效的使用体验。2025年7月8日,ollama发布了v0.9.6版本,这一版本在用户界面和API的可用性方面做出了重要改进,进一步增强了开发和集成的便捷性。本文将对ollamav0.9.6版本的更新内容进行全面解析,详细介绍新特性、修复的具体问题、应用示例及最佳实践,帮助开发者快速掌握和应用
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本文已把“XXX已损坏,无法打开。您应该将它移到废纸篓/推出磁盘映像”的根因、排查思路、风险提示与六大解决策略一步到位地梳理出来,力求让你既能快速解决问题,又能理解macOS在幕后到底做了什么。内容基于macOS14Sonoma及之前版本,后续版本的思路也基本通用。文章目录作者简介猫头虎是谁?作者名片✍️加入我们AI共创团队加入猫头虎的AI共创变现圈,一起探索编程世界的无限可能!正文1·错误成因到
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目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
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在工业自动化、医疗设备、新能源等领域,上位机软件如同“指挥官”,负责设备控制、数据分析和人机交互,直接影响生产效率和系统稳定性。然而,面对多协议兼容性差、开发周期不可控、后期维护成本高等难题,企业如何选择一家技术过硬、服务优质的上位机软件开发服务商?深圳市由你创科技有限公司凭借全栈技术能力、垂直行业经验及高效服务体系,深圳市由你创成为众多企业首选的上位机开发合作伙伴。本文深度解析上位机开发的关键要
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上位机软件开发是指开发用于与下位机(如单片机、PLC、传感器、嵌入式设备等)进行通信、数据交互及控制的计算机端软件。这类软件通常需要实现数据采集、实时监控、参数配置、数据分析及可视化等功能。以下是开发上位机软件的关键步骤和技术要点:一、开发流程需求分析明确功能需求:数据采集频率、通信协议、界面交互、数据存储方式等。确定硬件接口:串口(RS232/RS485)、USB、TCP/IP、CAN总线、Mo
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格芬MAXCC可编程中控集成音频处理器功能全解析一、技术架构与核心功能格芬MAXCC可编程中控矩阵一体机(如GF-MIXCC系列)通过高度集成化设计,将中控系统、音频矩阵、视频矩阵及环境控制功能融为一体,其音频处理能力尤为突出:音频矩阵与混音功能8进8出音频矩阵:支持Dante网络音频传输,采样率达24bit/48KHz,配备高性能A/DD/A转换器和32-bit浮点DSP处理器,确保音频信号的高
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格芬科技4K超高清无缝切换与画面分割矩阵技术解析格芬科技作为音视频传输与控制领域的领先企业,其4K超高清无缝切换与画面分割矩阵产品以高性能、高灵活性和高可靠性为核心优势,广泛应用于会议室、指挥中心、舞台演出、教育培训等场景。以下从产品特性、技术规格、应用场景及选型建议四个维度进行详细解析:一、核心产品与技术特性4K@60Hz超高清支持分辨率与刷新率:格芬科技矩阵产品(如GF-HDMI0404U、G
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微信小程序Iconfont图标组件转换工具:mini-program-iconfont-cli教程mini-program-iconfont-cli把iconfont图标批量转换成多个平台小程序的标准组件。支持多色彩,支持自定义颜色项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mini-program-iconfont-cli1.项目目录结构及介绍项目根目录├──i
- 正则表达式-元字符及描述
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元字符描述\将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“\\n”匹配\n。“\n”匹配换行符。序列“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。^匹配输入字行首。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,^也匹配“\n”或“\r”之后的位置。$匹配输入行尾。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,$也匹配“\n”
- notepad++正则表达式
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notepad++正则表达式使用笔记:1.查找空行:^\s*\r\n2.排除以(开头的行:^(?!().*$3.查找第二行以A-D开头的情况:(\r\n)(^[A-D])4.查找不含有helloworld的行:^(?!.*helloworld).*$5.查找不以com结尾的字符串:^.*?(?|"']|"[^"]*"|'[^']*')*?(?:/>|>.*?)11.查找非换行空白:(\s)(?)及
- 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