- 向量数据库Faiss(Facebook AI Similarity Search)
shiming8879
数据库faiss人工智能
向量数据库Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性,在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程,包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
- 基于Hadoop的海量图像检索
usp1994
hadoopeclipse大数据
基于Hadoop的海量图像检索“MassiveImageRetrievalBasedonHadoop:AStudyinSoftwareEngineering”完整下载链接:基于Hadoop的海量图像检索文章目录基于Hadoop的海量图像检索摘要第一章引言1.1研究背景1.2研究意义1.3国内外研究现状1.4研究内容与方法1.5论文结构第二章相关技术介绍2.1Hadoop框架2.2分布式存储与计算2
- 向量数据库 Milvus:智能检索新时代
三余知行
「数智通识」「机器学习」数据库milvus智能检索高维数据检索AIGC维护
文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步,向量数据库的应用场景愈发广泛。Milvus作为一款优秀的开源向量数据库,凭借其强
- 哈工大SCIR | 场景图生成简述
zenRRan
人工智能计算机视觉知识图谱
原创作者:梁家锋郑子豪王禹鑫孙一恒刘铭出处:哈工大SCIR进NLP群—>加入NLP交流群1引言场景图是一种结构表示,它将图片中的对象表示为节点,并将它们的关系表示为边。最近,场景图已成功应用于不同的视觉任务,例如图像检索[3]、目标检测、语义分割、图像合成[4]和高级视觉-语言任务(如图像字幕[1]或视觉问答[2]等)。它是一种具有丰富信息量的整体场景理解方法,可以连接视觉和自然语言领域之间巨大差
- CVPR 2023: CLIP for All Things Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval, Fine-Grained or Not
结构化文摘
sketchmacosui
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.任务类型:图像检索:最常见任务,目标是检索与给定草图相似的图像。例如:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,14,16,30,35,42,43,44,53,58,59,61,62,64,65,67,68,72,73]图像生成:相反,根据草图生成图像。例如:[11,33]目标检测:基于草图识别图像中的特定目标。例如:[13]2.输入模式:仅草图:
- 【机器视觉实验】机器视觉实验四——基于knn的场景图像检索、基于SVM的人脸图像识别
沐风—云端行者
深度学习实验支持向量机人工智能算法机器视觉计算机视觉机器学习图像识别
一、实验内容实验内容包含要进行什么实验,实验的目的是什么,实验用到的算法及其原理的简单介绍。(1)编程实现基于knn的场景图像检索a)至少实现三种特征组合进行检索;b)使用recall与precision分析不同特征组合对检索精度的影响。(2)实现基于SVM的人脸图像识别a)准备一张含有有自己照片的图片,并拍摄自己的人脸图片集;b)训练SVM人脸分类器c)实现基于滑动窗口的人脸检测算法;d)识别出
- 计算机设计大赛 图像检索算法
iuerfee
python
文章目录1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是图像检索算法该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate图像检索:是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片,就是以图找图。网络时代,随着各种社
- 2024年,AIGC赛道专利文献和软著大全
AI周红伟
AIGC人工智能机器学习chatgpt
一、周红伟-深度学习国际发明专利深度学习国际发明专利基于深度学习的图像检索方法及装置,专利公开公告号:CN107368614A。专利类型:发明公布。发明人:周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁二、机器学习算法发表文献Simulationmodelanddropletejectionperformanceofathermal-bubblemicroejector,HongweiZhou,A
- 探索图像检索:从理论到实战的应用
TechLead KrisChang
机器学习深度学习人工智能
目录一、引言二、图像检索技术概述图像检索的基本概念图像检索与文本检索的区别特征提取技术相似度计算索引技术三、图像检索技术代码示例图像特征提取示例相似度计算索引技术四、图像搜索流程架构数据采集与预处理特征提取相似度计算与排名结果呈现与优化五、实际应用图像检索在电子商务领域的应用图像检索在社交媒体中的应用图像检索在云存储服务中的应用本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用,涵盖了特征提取、相
- 【GitHub项目推荐--全球首个开源图像识别系统】【转载】
旅之灵夫
GitHub项目推荐github
你知道人脸识别、商品识别、车辆识别,以图搜图乃至自动驾驶,背后的技术是什么嘛?并不是图像分类、目标检测这些东西,而是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】…度量学习是啥?图像检索是啥?通用图像识别系统又是啥?好奇之余,老逛突然发现了一个通用图像识别系统快速搭建神器!GitHub地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas那
- 基于内容的图像web检索系统
乐心唯帅
计算机视觉深度学习
题目:基于内容的图像在线检索系统简介:基于内容的图像在线检索系统(ContentBasedOnlineImageRetrieval,以下简称CBOIR),是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的CBOIR系统,允许用户在线输入一张图像,在远程图像数据库中查找具有相同或相似内容的其它图片。要求:本实训完成的系统要求实现基于视觉特征的在线图像检索。该项目的实训内容主要包括:1.搭
- 半监督学习 - 三元组学习(Triplet Learning)
草明
数据结构与算法学习机器学习人工智能
什么是机器学习三元组学习(TripletLearning)是半监督学习中一种用于学习有用表示的方法。它通常用于学习数据中的相似性关系,尤其在人脸识别、图像检索等领域中得到广泛应用。三元组学习是通过构造三元组(triplet)来训练模型,每个三元组包含一个锚点样本(anchorsample)、一个正样本(positivesample)和一个负样本(negativesample)。三元组的构造锚点样本
- [2019CVPR论文笔记]Doodle to Search Practical Zero-Shot Sketch-based Image Retrieval
qq_44932092
CVPR2019图像检索图像检索CVPR2019深度学习few-shot
摘要文章地址:http[https://arxiv.org/pdf/1904.03451v1.pdf]在本文中,我们研究了基于零样本的草图图像检索(ZS-SBIR)的问题,其中人类草图被用作查询以从不可见的类别中检索照片。我们通过提出一种新颖的ZS-SBIR场景来进一步推进现有技术,该场景代表了其实际应用中的一步。新设置独特地认识到实际ZS-SBIR的两个重要但经常被忽视的挑战,(1)业余草图和照
- 图像处理中常用的距离
图灵追慕者
图像处理图像处理欧氏距离常用距离距离的类型距离度量
说明在图像处理中,常用的距离度量用于衡量两个向量或特征之间的差异或相似性。以下是一些常用的距离度量及其使用说明和应用场景:欧氏距离(EuclideanDistance):欧氏距离是最常用的距离度量,用于衡量两个向量之间的几何距离。它可以用于图像检索、目标识别和图像聚类等任务。曼哈顿距离(ManhattanDistance):曼哈顿距离是指两个向量之间的每个维度差的绝对值之和。它适用于特征具有明显方
- 无代码DIY图像检索
colorknight
低代码人工智能HuggingFace大模型MilvusEmbedding图像检索
软件环境准备可参见《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG-准备篇》中的HuggingFists安装及Milvus安装。流程环境准备图片准备进入HuggingFists内置的文件系统,数据源->文件系统->sengee_fs_settings_201创建Image文件夹将事先准备的多张相同或不同种类的图片上传到Image目录下。如下图:HuggingFace账号准备HuggingFist
- 遥感影像-语义分割数据集:WHDLD数据集详细介绍及训练样本处理流程
ly_0624
语义分割数据集深度学习人工智能图像处理数据分析计算机视觉
原始数据集详情简介:WHDLD是一个密集的标签数据集,可用于多标签任务,例如遥感图像检索(RSIR)和分类,以及其他基于像素的任务,例如语义分割(在遥感中也称为分类)。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率2m数量4940张单张尺寸256*256原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数单通道标签类别对照表像素值类别名(英文)类
- 灰度共生矩阵纹理特征提取matlab,灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现
陆牙
收稿日期:2012-03-20;修回日期:2012-06-24基金项目:国家“十一五”计划课题(FIB070335-B8-04)作者简介:焦蓬蓬(1981-),女,硕士,讲师,研究方向为数字信号处理。灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现焦蓬蓬,郭依正,刘丽娟,卫星(南京师范大学泰州学院,江苏泰州225300)摘要:图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的
- 简易机器学习笔记(八)关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
Leventure_轩先生
不涉及理论的简易机器学习笔记机器学习笔记分类
前言图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分,是计算机视觉的核心,是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用,如:安防领域的人脸识别和智能视频分析等,交通领域的交通场景识别,互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类,医学领域的图像识别等。这里简单讲讲LeNet我的推荐是可以看看这个视频,可视化的查看卷积神经网络是如何
- [2015 Springer] Local Image Descriptor: Modern Approaches——1 Introduction
AllisWell_WP
计算机视觉图像处理书翻译计算机视觉图像处理特征提取描述符翻译
转载请注明链接:有问题请及时联系博主:Alliswell_WP持续更新中…翻译本地图像描述符:现代方法——作者:BinFan,ZhenhuaWang,FuchaoWu有关该系列的更多信息,请访问http://www.springer.com/series/10028前言1在过去的15年中,特征点描述符已成为计算机视觉社区中必不可少的工具。它们是从图像检索到多图像立体匹配以及从表面重建到图像增强等应
- 互联网加竞赛 python图像检索系统设计与实现
Mr.D学长
pythonjava
0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是python图像检索系统设计与实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题简介图像检索:是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片,就是以图找图。网络时
- 竞赛保研 python图像检索系统设计与实现
iuerfee
python
0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是python图像检索系统设计与实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题简介图像检索:是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片,就是以图找图。网络时
- 新零售场景(图像检索、识别,分类)sku级别数据集
Funny_AI_LAB
数据汇总计算机视觉目标检测分类零售
1.AiProducts-Challenge(阿里2020)下载地址:2020-AiProducts-Challenge-dataset数据介绍:Large-scaleProductRecognition赛题与数据-天池大赛-阿里云天池该数据集包含近300万张图片,涵盖5万个SKU级商品类别。1st-plan:1st__WinnerSolutionforAliProductsChallengeLa
- 遥感图像之多模态检索AMFMN(支持关键词、句子对图像的检索)论文阅读、环境搭建、模型测试、模型训练
qq_41627642
深度学习多模态论文阅读计算机视觉人工智能
一、论文阅读1、摘要背景遥感跨模态文本图像检索以其灵活的输入和高效的查询等优点受到了广泛的关注。然而,传统的方法忽略了遥感图像多尺度和目标冗余的特点,导致检索精度下降。为了解决遥感多模态检索任务中的多尺度稀缺性和目标冗余问题,提出了一种新的非对称多模态特征匹配网络(AMFMN)。该模型可适应多尺度特征输入,支持多源检索方法,并能动态过滤冗余特征。AMFMN采用多尺度视觉自注意(MVSA)模块提取R
- 在Python中探索图像相似性方法
小北的北
python开发语言
在一个充斥着图像的世界里,衡量和量化图像之间相似性的能力已经成为一项关键任务。无论是用于图像检索、内容推荐还是视觉搜索,图像相似性方法在现代应用中起着至关重要的作用。幸运的是,Python提供了大量工具和库,使得开发人员和研究人员能够轻松地探索和实现这些方法。在这篇博客中,我们将深入探讨各种图像相似性技术,并演示如何使用Python实现它们。理解图像相似性图像相似性可以被看作是两幅图像在视觉内容方
- 浅析行人重识别
Shirleybebe
行人重识别在此先给出官方解释: 行人重识别(Personre-identification)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合,可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。给定一个监控行人图像:给定一个希
- akaze特征匹配怎么去掉不合适的点_自动驾驶汽车视觉- 图像特征提取与匹配技术
weixin_39890102
opencv4图像特征匹配opencv纹理特征提取sift特征提取图像特征匹配opencv4基于fpga的vga图像显示
FeaturedetectionandmatchingGithub:https://github.com/williamhyin/SFND_2D_Feature_TrackingEmail:
[email protected]特征提取和匹配是许多计算机视觉应用中的一个重要任务,广泛运用在运动结构、图像检索、目标检测等领域。每个计算机视觉初学者最先了解的特征检测器几乎都是1988年发布的H
- 如何高效、精准地进行图片搜索?看看轻量化视觉预训练模型
AI科技大本营
神经网络大数据算法编程语言python
来源|微软研究院AI头条编者按:你是否有过图像检索的烦恼?或是难以在海量化的图像中准确地找到所需图像,或是在基于文本的检索中得到差强人意的结果。对于这个难题,微软亚洲研究院和微软云计算与人工智能事业部的研究人员对轻量化视觉模型进行了深入研究,并提出了一系列视觉预训练模型的设计和压缩方法,实现了视觉Transformer的轻量化部署需求。目前该方法和模型已成功应用于微软必应搜索引擎,实现了百亿图片的
- Image Caption:图像字幕生成
于建民
技术博客ImageCaptionRNN图像注释图像描述场景理解
前言图像处理与自然语言处理的结合,给图像加字幕或者描述。应用前景非常广,比如早教,图像检索,盲人导航等。图像注释问题的通用解法非常接近于Encoder-Decoder结构,下面就几种方法作简单总结。m-RNNMao这篇2015-paper,根据输入语句和图片,为图片生成字幕;以DeepRNN处理语句,用CNN处理图片。基本思路:直接将图像表示和词向量以及隐向量作为多模判断的输入。左侧是简单RNN结
- 行人重识别-REID
椒椒。
计算机视觉深度学习人工智能
行人重识别-REID一、REID二、为什么使用REID三、REID应用场景四、REID研究形式五、REID存在的挑战一、REID行人重识别-REID(personre-identification)也叫做行人再识别技术。利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。如下图所示:一个区域有多个摄像头拍
- 汽车虚拟仿真视频数据理解--CLIP模型原理
无盐薯片
比赛神经网络python人工智能
CLIP模型原理CLIP的全称是ContrastiveLanguage-ImagePre-Training,中文是对比语言-图像预训练,是一个预训练模型,简称为CLIP。该模型是OpenAI在2021年发布的,最初用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型,这个任务在多模态领域比较常见,可以用于文本图像检索,CLIP是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型大量的成对互联网数据进行预训练,在很多任务表
- 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