- INTJ 型人格详细解读职业发展、情感沟通和心理健康
Luntu
www.zxgj.cn求职招聘职场和发展程序人生
INTJ型人格,也被称之为建筑师型人格,在MBTI16种人格类型里,那可是相当独特又少见的一类。这类人思维深邃得很,脑袋里全是创造力,看世界的角度独特得很。INTJ擅长逻辑分析,瞅一眼就能抓住事物的本质,靠着超强的内在逻辑,搭建起属于自己对世界的认知体系。本文主要是分析intj型人格的特征(包括优势和不足),并将这些特征和职业发展,人际关系,心理健康等方面相结合,探索intj型人格的各方面,为谋划
- 【漏洞复现】用友-畅捷通T+-Ufida-SQL注入
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目录0x01产品简介0x02漏洞概述0x03网络测绘0x04漏洞复现0x05Nuclei0x01产品简介用友畅捷通T+是一款基于互联网的新型企业管理软件,功能模块包括:财务管理、采购管理、库存管理等。主要针对中小型工贸和商贸企业的财务业务一体化应用,融入了社交化、移动化、物联网、电子商务、互联网信息订阅等元素。0x02漏洞概述用友畅捷通T+某模块存在SQL注入漏洞。攻击者可以通过构造恶意的SQL语
- 语言模型的价值定位与技术突破:从信息处理到创新认知
XianxinMao
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标题:语言模型的价值定位与技术突破:从信息处理到创新认知文章信息摘要:当前语言模型的核心价值主要体现在信息综合与处理能力上,用户友好的交互界面是其成功关键。在模型计算机制方面,推理能力的实现包括chain-of-thought和自适应计算两种范式,而内部计算过程研究将成为未来重点。数据质量方面,需要权衡人工标注与合成数据的使用比例,后者展现出显著潜力但仍需完善质量控制机制。基础模型评估应建立在多维
- 深入浅出之注意力机制(YOLO)
浩瀚之水_csdn
#深度学习基础知识深度学习目标检测YOLO目标检测专栏YOLO
一、基本概念注意力机制(AttentionMechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息,这种机制被称为注意力机制。它主要有两个方面:一是决定需要关注输入的哪部分,二是分配有限的信息处理资源给重要的部分。该机制可以应用于任何类型的输入,而不管其形状如何。在计算能力有限的情况下,注意力机制是解决信息超载问题的主要
- 2025年,越是本地商家,越要做好推广
刀客Doc
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去年8月份在无锡的时候,我受邀参加一个餐饮行业的营销沙龙,大概有70多人的样子。沙龙上,我观察到一个很有意思的现象,越是成功的商家,投广意识越强。而经营遭困境的商家,营销方式越保守,投广意识越弱。从表面看,这是一个认知问题:一些商家偏于保守,认识不到广告对商业、对生意的正向作用。更深一层看,这还是一个实践问题:因为我发现,也有不少商家认识到了投广很重要,只是不知道怎么做。有个江阴做刀鱼面的老板说了
- 元宇宙如何改变社交平台的交互模式?Facebook的未来展望
Roc_z7
Facebookfacebook隐私保护社交媒体元宇宙
随着科技的进步,"元宇宙"这个概念逐渐从科幻走进现实,并开始改变我们对社交平台的认知。元宇宙是一个虚拟的沉浸式三维世界,结合了虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和人工智能(AI)等技术。Facebook(现Meta)作为全球最大的社交平台之一,早已着手布局元宇宙,力求在未来的社交世界中占据一席之地。那么,元宇宙将如何改变社交平台的交互模式?Facebook如何借此机会发展?本文将一一探讨。什么是元
- 基于LangChain与ChatPremAI的交互应用开发指南
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在当前AI技术蓬勃发展的背景下,生成式AI为许多应用带来了创新的机会。而PremAI平台正是通过简化开发流程,让开发者专注于提升用户体验和推动应用增长的一个重要工具。本指南将介绍如何使用LangChain与ChatPremAI进行交互,并快速开发出生产就绪的应用。技术背景介绍LangChain是一个强大的工具库,旨在帮助开发者轻松地将语言模型集成到各种应用中。而ChatPremAI则作为一个一体化
- 认知的形式化:数学是建立在明确的公设定理体系之上的高级语言形态
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认知形式化,数学语言,公设理体系,高级语言,人工智能,逻辑推理,算法设计1.背景介绍在当今数据爆炸和人工智能飞速发展的时代,如何有效地理解和处理信息成为了一个至关重要的课题。认知科学、人工智能和计算机科学等领域都在积极探索如何将人类的认知能力形式化,并将其转化为可计算的模型。数学作为一种高度抽象和形式化的语言,在认知科学和人工智能领域扮演着至关重要的角色。它为我们提供了描述和推理世界的逻辑框架,并
- 信创、湖仓一体化、AI+DB,2024年数据库&湖仓发展总结与展望
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作者:吴炳锡时光荏苒,转眼间2025年已然来临,这又是我从传统OLTP数据库领域转向云原生湖仓Databend的第三个年头,这段转变恰如一场快速的旅程,让我深感这一年如飞箭般迅速。展望未来,我意识到,尽管数据库行业正面临明显的瓶颈,湖仓领域却蕴藏着无尽的潜力,而AI的崛起将进一步提高从业门槛。以下,我将从四个方面与大家分享我对2024年数据库&湖仓的回顾与思考:1.数据库的发展现状2.湖仓现状3.
- 大模型密度定律:AI代码生成器将迎来爆发式增长?
前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
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- 缓存为什么比主存快?
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缓存缓存为什么比主存快?SRAM的原理DRAM的原理
缓存之所以比主存快,这是一个被广泛认知但未必深入理解的现象。让我们揭开这层神秘的面纱,探索缓存与主存速度差异的根本原因。目录1、多因素协同作用2、存储技术的较量SRAM的优势:DRAM的挑战:3、技术细节的深入5、总结1、多因素协同作用缓存与主存的速度差异,是由一系列相互交织的因素所决定的。这些因素包括存储器与处理器核心的距离、总线宽度、数据传输协议的复杂性,以及每种存储器的内在技术。2、存储技术
- 学习OpenEuler的经验分享
leegong23111
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学习OpenEuler的实用经验分享想要精通OpenEuler,扎实的基础是首要前提。建议从官方网站下载并研读技术文档,这些文档涵盖内核原理、系统架构和网络模型等关键知识,为后续学习筑牢根基。官方文档不仅全面,还紧密贴合最新版本特性,能让你紧跟技术前沿。比如,在理解OpenEuler内核调度机制时,官方文档详细阐述了任务分配和资源管理原则,让对系统底层运行逻辑有了清晰认知。同时,参考专业书籍也极为
- OpenEuler学习感悟
leegong23111
学习华为
在初次接触OpenEuler时,我深感其学习难度较大。它与我之前熟悉的操作系统存在诸多差异,学习过程中,需要理解复杂的内核机制、掌握独特的系统配置方法。但正是这种挑战,激发了我深入探索的热情。从理论学习入手,我发现官方文档是最宝贵的资源。其中详细阐述的内核原理、系统架构知识,为我构建了对OpenEuler的初步认知框架。然而,仅靠理论难以真正掌握这一系统。于是,我借助VirtualBox搭建了本地
- 有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?
狮歌~资深攻城狮
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有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?最近和同事们讨论一个问题:在大数据应用日益增多的今天,如果使用了TiDB这样的一体化数据库,还需要使用那些传统的大数据组件(比如Hadoop、Spark等)吗?相信大家在公司或项目中,常常遇到需要处理大量数据的场景,特别是互联网、金融、电商等行业。随着TiDB的兴起,它作为一款分布式关系型数据库,似乎能够解决不少大数据问题。那么,问题来了:如果我们已经选
- 华为发展历程:战略转型与分析
常耀斌
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纵观30多年的发展历程,在创始人任正非及创业团队奋力牵引下,全体员工共同奋斗,华为实现了从“一无所有”到“三分天下”、从“积极跟随者”到“行业领先者”的跨越式发展。华为在业务战略上经历了数次变革,分别是从农村到城市,从国内市场走向全球化,从B2B市场向B2b、B2C市场及云管端一体化转型变革。另外,自2019年起,华为遭受M国不断加码的政策打压。华为的发展历程可以划分为五个阶段:一是,创业初期(1
- 前端校园圈子交友源码打造跑腿为一体的平台
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搭建一个功能完善、运营顺畅的校园圈子跑腿和外卖一体化的平台。同时,平台还需要不断优化和改进,以满足用户不断变化的需求和期望。市场调研:了解校园内学生和教职工对跑腿和外卖服务的需求。分析竞争对手的服务内容、价格策略和用户反馈。确定平台的目标用户群体和服务范围。制定商业计划:明确平台的商业模式和盈利点。设定服务项目和收费标准。规划市场推广策略和合作伙伴关系。技术开发:选择适合的开发语言和框架,如微信小
- 智能合约:区块链世界的自动化契约
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引言在当今这个数字化飞速发展的时代,区块链技术已经成为了一个热门话题。提到区块链,很多人首先想到的是比特币,但其实区块链的应用远不止于此。智能合约作为区块链技术的重要组成部分,正在逐渐改变我们对合同、交易和数据管理的认知。本文将带你走进智能合约的世界,探索其独特之处以及它与以太坊、比特币和区块链之间的关系。详细内容可参照官方文档:solidity中文文档本文为自己梳理以及总结,旨在引领刚入行的小伙
- c语言编程题经典100例——(96~100例)
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1,写一个函数,从键盘输入两个整数,计算它们的和并输出。从键盘输入两个整数,计算它们的商并输出:#includevoidcalculate_quotient(){intnum1,num2,quotient;printf("请输入两个整数:\n");scanf("%d%d",&num1,&num2);if(num2==0){printf("除数不能为0,请重新输入\n");}else{quotien
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在数字化转型加速的当下,企业的IT投入不断增加。然而,随着IT环境日益复杂化,许多企业在管理IT成本时面临着IT支出不透明、资源分配效率低下、业务部门对IT部门的价值缺乏认知等挑战。这些挑战不仅阻碍了企业运营效率的提升,还可能导致资源浪费。在此背景下,奇墨科技发行首个TBM技术业务管理系统,上线TBM技术业务管理平台产品,解决数字化发展痛点、难点,帮助企业实现IT成本透明化,驱动高效的技术业务管理
- 网络安全态势感知技术综述
哥坐11路
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摘要:本文深入探讨网络安全态势感知技术,从其概念来源出发,详细阐述什么是网络安全态势感知,介绍态势感知的应用方向,并对华为的HiSecInsight与深信服的SIP两款典型产品进行剖析,旨在为相关领域人员提供全面且深入的技术认知。一、引言随着信息技术的飞速发展,网络安全问题日益复杂和严峻。网络安全态势感知作为应对这一挑战的关键技术,已成为保障网络空间安全的重要手段。二、网络安全态势感知的概念来源“
- 竞技体育数据可视化与可视化分析综述
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Asurveyofcompetitivesportsdatavisualizationandvisualanalysis竞技体育数据可视化与可视化分析综述研究背景:1、竞技体育的发展导致竞技体育数据的大规模产生;2、针对竞技体育数据已有研究人员进行分析和软件开发;3、竞技体育数据的分析有助于专业分析,并可通过有效行为决策达到提高体育训练和比赛效果。研究目的:1、处理大规模竞技体育数据,认知运动员的
- Sublime Text 4 4126 可用
୧⍢⃝୨ LonelyCoder
SublimeTextsublimetext编辑器
网上找的,做个记录,最新的4126可用!!妥妥的—–BEGINLICENSE—–MifengUserSingleUserLicenseEA7E-1184812C0DAA9CD6BE825B5FF9356921750523AEDF59D3FA3BD6C96F8D338663F1CCCEA1C25BE4D25B1C4CC5110C20E5246CC42D232C83BC99CCC420E32890CB
- Springboot毕设项目动物园售票管理系统96zau(java+VUE+Mybatis+Maven+Mysql)
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项目运行环境配置:Jdk1.8+Tomcat8.5+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:Springboot+mybatis+Maven+Vue等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
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在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- [转载]Python量化交易平台开发教程系列0-引言
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- 【泡沫】追寻热爱:出书、写博客与自我突破的年度历程
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泡沫年度总结1.引言:写作者的自白1.1年度“主旋律”与写作初衷1.2年终回顾的意义2.成长蜕变:从追赶到沉淀2.1心态进化:从追赶到反思2.2技能与认知的双重提升3.创作之路:写作背后的故事3.1出版首本图书的幕后故事3.2300+篇博客的持续动力4.平衡艺术:在写作与生活之间4.1时间管理与精力分配的难题4.2焦虑与压力的自我调适5.远航计划:2025我们启程5.12025规划:在稳步中寻求突
- 新手对于中国工业互联网2.0架构的认知
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架构
目录2.0体系架构组成部分各部分细分:为了推动工业互联网的发展,各个国家的工业互联网联盟纷纷推出了自己的工业互联网参考架构模型,用以指导相关标准体系建设及产业推进。国外比较著名的有美国工业互联网参考架构IIRA德国工业互联网参考架构RAMI4.0中国工业互联网产业联盟在参考美国工业互联网参考架构IIRA、德国RAMI4.0、日本IVRA的基础上于2016年8月发布了《工业互联网体系架构1.0》。其
- 最近,大模型岗位爆了。。。
IT猫仔
人工智能学习ai
重磅消息,国资委打响了国内AI第一枪!宣布央企将把发展AI放在全局统筹地位上,并加快建设一批智能算力中心。这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌,这个过程需要大量AI人才!!现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业,央企+交互数字人将成今年一整年的趋势。除此之外,知名大厂也都在布局AI市场。懂AI的程序员年薪已经翻到80w-96w!风口之下,与其焦虑被行业淘汰,不如先人一步掌握AI大模
- 基于深度学习的认知架构的AI
SEU-WYL
深度学习dnn人工智能深度学习架构
基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统,旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术,这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块:感知模块:负责从外部环境中获取数据,处理和提取特征。深度学习
- 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