- PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现
盼小辉丶
pytorchrnn自然语言处理
PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3词嵌入在自然语言处理中的应用小结系列链接0.前言我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始,我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别,不仅仅涉及语法和词汇的理解,还包括上
- Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction
zzfive
生成模型论文阅读kotlin开发语言android
论文链接:VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析VAR详解分词实现细节幂律缩放定律零样本泛化能力结论简介本文提出的视觉自回归建模/VAR这种新范式,其将图像的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”,与常规的
- BPE(字节对编码)和WordPiece 是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
BPE(字节对编码)和WordPiece是什么BPE(字节对编码)和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法,它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)原理初始化:将文本按字符(或Unicode字节)拆分为最小单元,形成初始词汇表。统计合并:迭代合并最频繁出现的相邻字符对,形成新的子词单元,直到达到预设的词汇表大
- 【自然语言处理】文本规范化
2401_84149564
自然语言处理自然语言处理人工智能文本规范化python分词词的规范化分句
目录一、引言二、分词三、词规范化四、分句五、文本规范化的Python代码实战六、总结一、引言在自然语言处理的许多任务中,第一步都离不开文本规范化。文本规范化的作用是将使用字符串表示的文本转化为更易于计算机处理的规范形式。文本规范化一般包括3个步骤:分词、词的规范化、分句。本文将分别介绍这3个步骤及Python代码实战。二、分词词是语言的基本单元,人类学习语言的过程也是从理解词开始的。显而易见,自然
- Python|扫描版词书转文字(PyPDF、OCR)
NuageL
pdfocrpython
心血来潮想把词书pdf(只有扫描版)转化成电子版,然后插到某生词APP去复习然后有两个想法:1.按照A-Z等来分词单2.PDF转文字1.那首先需要把PDF分开,这个用PyPDF2可以达成PDF参考文章:掌握PDF文件处理的神器:PythonPyPDF2库详解-CSDN博客写了一个功能,允许用户一次性输入多个页码范围:fromPyPDF2importPdfReader,PdfWriterdefspl
- 用Keras构建爱情模型:破解情侣间的情感密码
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实:模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
- 怎么安装自定义分词器
思静鱼
#elasticsearches
安装自定义分词器的完整步骤在Elasticsearch中安装自定义分词器,通常需要修改索引配置或开发插件。以下是详细方法:一、基于配置实现自定义分词器(无需插件)适用于通过组合Elasticsearch内置的CharacterFilters、Tokenizers和TokenFilters实现的分词器。1.定义分词规则在创建索引时,通过settings.analysis配置自定义分词器:PUT/my
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
Gq.xxu
qwen3vllmtransforms大语言模型部署深度学习人工智能
若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- Python词法分析器:从概念到实践
凡狗蛋
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python词法分析器是编程语言处理的关键环节,负责将源代码解析为有意义的标记或符号序列。本简介详细介绍了词法分析、正则表达式、分词、词法规则、词法分析器生成器以及编译原理等核心概念,并展示了如何使用Python内置的re模块和第三方库ply实现词法分析器,为进一步理解编程语言的工作原理和构建自定义编程语言打下基础。1.词法分析器的作用与目的词法分析器是编译器
- **深度解析Annotated Jieba:Python中的高效中文分词库**
深度解析AnnotatedJieba:Python中的高效中文分词库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于Jieba的增强版分词库,为了解决原Jieba库在复杂场景下的需求,它提供了更丰富的功能和更友好的API设计。该项目由USTCDane开发并维护,旨在帮助开发者更好地理解和使用Jieba进行中文文本处理。技术分析1.代码注释与文档AnnotatedJ
- [特殊字符] Python 实战 | 批量统计中文文档词频并导出 Excel
happydog007
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本文展示如何用Python脚本:批量读取文件夹中的多篇中文文档;用jieba分词并统计词频(过滤停用词与单字符);将各文档词频输出为对应Excel文件;是文本分析、内容审查、报告编写中的实用技巧。Step1:批量加载文件夹中文本文件路径importospath='主要业务'files=[os.path.join(path,f)forfinos.listdir(path)]使用标准库os.listd
- 对加密字段进行模糊查询:基于分词密文映射表的实现方案
大三小小小白
数据库
引言在当今数据安全日益重要的背景下,数据库字段加密已成为保护敏感信息的常见做法。然而,加密后的数据给模糊查询带来了巨大挑战。本文将介绍一种基于分词密文映射表的解决方案,实现对加密字段的高效模糊查询。一、问题背景考虑一个用户管理系统,其中包含手机号、身份证号、住址等敏感信息。这些字段需要加密存储以保证安全,但同时业务上又需要支持模糊查询(如根据手机号前几位查询用户)。传统加密方式直接阻碍了模糊查询功
- Elasticsearch检索高亮不正确,不精确问题
问题场景:搜索“a”高亮"A8A",,,,,分词器:IK分词器确认分词结果:下图说明已经正确分词!确认高亮效果:换一种高亮器查询效果:对应java代码:总结:当高亮显示不精确的时候,要从以下两方面找问题:1.分词器是否分词准确2.高亮器是否满足你的要求,不满足换一种高亮器查看效果我之前原默认的高亮器(plain)不能满足要求,后来使用unified高亮器解决了高亮不精确的问题。
- python内置函数reversed_Python3内置函数——reversed() = 翻转我的世界
大龙说学区
v.颠倒(reverse的过去式和过去分词);翻转help(reversed)Helponclassreversedinmodulebuiltins:classreversed(object)|reversed(sequence)->reverseiteratorovervaluesofthesequence||Returnareverseiterator||Methodsdefinedhere:
- docker安装Elasticsearch
Uluoyu
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1.安装版本Elasticsearch(8.18.3)kibana(8.18.3)ik分词器(8.18.3)2.创建网络,让ES与Kibana容器互联dockernetworkcreatees-net3.加载镜像dockerpulldocker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.18.3sudodockerpulldocker.elastic.co/
- 人工智能训练知识学习-TTS(智能语音合成)
笨鸟笃行
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人机对话——TTS(TextToSpeech)概念:TTS技术,即文本转语音技术,是一种将文字内容转换为语音输出的技术。它通过计算机程序和算法,将文本信息转化为自然流畅的语音信号,让用户能够听到文字内容,而无需手动阅读。(即将文本转换为语音输出)TTS技术的工作原理(一)文本预处理当TTS系统接收到一段文本输入时,首先会对文本进行预处理。这包括分词、词性标注、语义理解等操作。例如,在中文文本中,系
- Qwen3 Embedding 结构-加载-训练 看透模型设计哲学
看透一个顶级AI句向量模型的设计秘密,从文件结构到加载原理,再到其背后的训练哲学。1Qwen3-Embedding模型结构拆解说明:目录包含了运行一个基于Transformer的句向量模型所需的所有组件文件类别核心文件作用核心模型model.safetensors,config.jsonmodel.safetensors存储了模型所有训练好的权重分词器tokenizer.json,vocab.js
- 从0实现llama3
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分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- 手把手从零打造 Llama3:解锁下一代预训练模型
会飞的Anthony
信息系统人工智能AIGC自然语言处理人工智能llama3AIGC
引言Llama3相较于Llama2,不仅在模型架构上做了显著优化,尤其是全局查询注意力机制(GQA)的引入,使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时,Llama3采用了与GPT一致的tiktoken分词器,大幅提升了分词效率。本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程,深入了解其关键细节和实现方式,让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中,我们将实现Llama3的预训练框
- 基于Python的携程景点评价爬虫与情感评分分析
程序员威哥
python爬虫开发语言
一、项目背景携程(Ctrip)是中国最流行的旅游预订平台之一,其景点用户评论包含了大量真实的游客反馈。通过分析评论的情感倾向,可以:为用户提供更可靠的景点推荐辅助景区运营方了解用户口碑构建情感评分系统,为评分失衡提供补充二、项目目标自动化抓取携程指定景点的用户评论清洗与分词评论文本对评论进行情感分析打分分析整体情绪趋势并可视化结果三、技术栈与工具模块工具/库数据爬取requests,re,json
- Python通过字符串调用函数_python 面向对象 根据字符串调动对应函数(1)
m0_61418142
python数据库linux
textprocess(file,language)但是textprocess(file=‘data.txt’,language=‘english’)language(text)TypeError:‘str’objectisnotcallable百度谷歌一番,我查到以下几种方式####1-字典最简单,易上手的方式,使用字典配对。defchinese(text):print(‘jieba分词’)de
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类,你会如何设计数据输入?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
- 向量数据库milvus中文全文检索取不到数据的处理办法
--勇
数据库milvus全文检索
检查中文分词配置Milvus2.5+支持原生中文全文检索,但需显式配置中文分词器:创建集合时指定分词器类型为chinesepythonschema.add_field(field_name="text",datatype=DataType.VARCHAR,max_length=65535,enable_analyzer=True,analyzer_params={"type":"chinese"}
- 华为OD机试 - 中文分词模拟器(Java 2024 D卷 100分)
哪 吒
华为od中文分词java
华为OD机试2024D卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(D卷+C卷+A卷+B卷)》。刷的越多,抽中的概率越大,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述给定一个连续不包含空格字符的字符串,该字符串仅包含英文小写字母及英文标点符号(逗号、句号、分号),同时给定词库,对该字符串进行精确分
- 大语言模型全流程开发技术详解:从架构、训练到对齐与量化
艾墨舟启航
大模型实战架构人工智能大语言模型
github:https://github.com/mlabonne/llm-course大语言模型全流程开发技术详解:从架构、训练到对齐与量化大模型实战指南:多模型生态实战与论文解读一、LLM架构(TheLLMarchitecture)不需要对Transformer架构有深入的了解,但了解现代LLM的主要步骤很重要:通过分词化将文本转换为数字,通过包括注意力机制在内的层处理这些分词,最后通过各种
- Python 调用大模型:解锁人工智能的无限可能
CarlowZJ
AI应用落地+Pythonpython人工智能
目录一、大模型的概念与特点(一)大模型的定义(二)大模型的特点(三)大模型的原理(四)大模型的发展历史二、Python调用大模型的实现方法(一)使用OpenAIAPI设置API密钥定义提示文本调用OpenAIAPI输出生成的文本加载预训练模型和分词器2.使用HuggingFaceTransformers库三、Python调用大模型的流程图四、Python调用大模型注意事项的1.数据隐私与安全2.成
- Qwen LLM(通义千问大模型 )的词编码原理:字节级别字节对编码(BBPE,Byte - level Byte Pair Encoding)
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能语言模型自然语言处理深度学习prompt
QwenLLM(通义千问大模型)的词编码原理:字节级别字节对编码(BBPE,Byte-levelBytePairEncoding)QwenLLM(通义千问大模型)的词编码基于字节级别字节对编码(BBPE,Byte-levelBytePairEncoding),以下从原理、方法、举例展开说明:一、核心原理BBPE本质是子词分词+编码的混合逻辑,核心目标是让文本高效转化为模型可理解的token(令牌)
- 深度学习Day-38:Pytorch文本分类入门
Point__Nemo
深度学习自然语言处理人工智能
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|接辅导、项目定制]任务:了解文本分类的基本流程学习常用数据清洗方法学习如何使用jieba实现英文分词学习如何构建文本向量1.前期准备1.1环境安装pipinstalltorchvision==0.15.0pipinstalltorchaudio==2.0.1pipinstalltorch==2.0.01.2加载数据importt
- 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