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新世紀渾水摸魚戰士
信息技术导论笔记信息与通信
第二章物联网技术2.1物联网概述2.1.1物联网的基本概念物联网的定义是:通过射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。当每个而不是每种物品能够被唯一标识后,利用识别、通信和计算等技术,在互联网基础上,构建的连接各种物品的网络,就是人们常说的物联网。物
- Vue3CompositionAPI
jpruby
vue
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- 基于单片机的智能家居电控系统(源码+万字报告+实物)
炳烛之明科技
单片机智能家居嵌入式硬件
目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1设计背景11.2国内外研究现状11.3设计的主要内容2第二章设计方案32.1设计思路32.2模块的选择42.2.1单片机模块的选择42.2.2声音传感器的选择42.2.3人体传感器介绍52.2.4OLED液晶介绍52.2.5一氧化碳采集检测模块62.2.6独立按键式模块62.2.7数模转换器62.2.8指纹识别模块72.2.9WiFi模块72.3系统
- VMware安全从我做起,vCenter和Esxi端口加固建议方案
虚拟化爱好者
VMwareVMwareESXivCentervSphere云桌面虚拟化
哈喽大家好,欢迎来到虚拟化时代君(XNHCYL),收不到通知请将我点击星标!“大家好,我是虚拟化时代君,一位潜心于互联网的技术宅男。这里每天为你分享各种你感兴趣的技术、教程、软件、资源、福利…(每天更新不间断,福利不见不散)第一章、引言最近私信比较频繁,很多兄弟们想要VMwarevCenter和ESXi常见高危端口的修改方法,以及安全加固措施。今天粗略整理一些,望大家指正!第二章、vCenter和
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weixin_39576066
python学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- python程序设计案例教程胡国胜第二章答案_Python程序设计案例教程
长发在船头舞蹈
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- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 操作系统——复习题(一)
尘埃于光年
操作系统操作系统
操作系统——复习题(一)-第二章进程和线程练习题一、单项选择题1.在操作系统中引入“进程”概念的主要目的是(B)。A.改善用户编程环境B.描述程序动态执行过程的性质C.使程序与计算过程一一对应D.提高程序的运行速度2.已经获得除(C)以外的所有运行所需要资源的进程处于就绪状态A、存储器B、打印机C、CPUD、磁盘空间3.某进程在运行过程中需要等待从磁盘上读入数据,此时该进程的状态将(C)。当系统完
- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- Etcd教程 — 第二章 Etcd集群静态发现_etcd 双节点集群
2401_87361150
etcd数据库
监听用于和节点之间通信的url,可监听多个,集群内部将通过这些url进行数据交互(如选举,数据同步等)–initial-advertise-peer-urls建议用于和节点之间通信的url,节点间将以该值进行通信。–listen-client-urls监听的用于和客户端通信的url,同样可以监听多个。–advertise-client-urls建议使用的和客户端通信url,该值用于etcd代理或e
- 非线性动力学笔记C2.1-2.2 一维流动中的不动点和稳定性
阿北Ben
笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言C2一维流动(flowonaline)引言2.1几何思考方式2.不动点(fixedpoint)与稳定性(stability)Appendix1前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.Strogatz本节重点Note第二章内容的引言的1-2小节,
- Qt中多ui使用及简单布局实现交互界面
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Qt开发技巧1024程序员节qtuic++
系列文章目录第一章Qt中C++代码搭配UI文件实现交互界面第二章Qt中多ui使用及简单布局实现交互界面文章目录前言一、新增两个新UI文件二、使用这两个新增的UI及简单布局三.添加简单联动逻辑四.编译运行及动态效果展示总结前言前一段时间,写了一篇关于Qt中C++代码搭配UI文件实现简单的交互界面的文章,当时是计划作为一个系列来写的,希望交流一下循序渐进的学习和使用Qt心得。前几天评论中有人催更了,所
- Python自学知识清单(持续更新中...)
彩虹小黑馬
Pythonpython开发语言
Python自学知识清单第一章:数据结构Python自学-变量及对象Python自学-函数的使用Python自学-进制转换Python自学-字符串转义、查找及切片Python自学-字符串处理函数Python自学-字符串格式化输出详解Python自学-列表的用法Python自学-元组的用法Python自学-字典的用法Python自学-集合的用法Python自学-引用与拷贝第二章:语句Python自学
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KLZZ66
python开发语言idejupyter
《Python编程轻松进阶》干货整理最近把《Python编程轻松进阶》看完了,看得过程中顺便整理了一些自己觉得比较重要的点,分享出来,共同进步!文章目录《Python编程轻松进阶》干货整理第一章处理错误和寻求帮助1.1如何查看模块版本第二章环境设置和命令行2.1使用pathlib库可以让Python脚本跨平台兼容2.2Path常用命令2.3命令行参数2.3.1/?2.3.2python-c2.3.
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- Vue.js前端开发实战学习笔记
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前端vue.js学习前端
Vue.js前端开发实战学习笔记一、学习教材Vue.js3前端开发实战————————张益珲github仓库地址gitee仓库地址二、第一章从前端基础到Vue.js3三、第二章Vue模板应用四、第三章Vue组件的属性和方法五、第四章处理用户交互六、第五章组件基础七、第六章组件进阶八、第七章Vue响应式编程九、第八章动画十、第九章构建工具VueCLI的使用十一、第十章基于Vue3的UI组件库——El
- 【西电考研复试】软件工程
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一研为定考研软件工程
【考研复试】软件工程第一章第二章可行性分析第三章需求分析第四章统一建模语言UML第五章总体设计第六章详细设计第七章面向对象设计第八章软件实现最后两章第一章什么是软件工程、软件工程研究什么、什么是软件软件工程软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。把工程学的基本原理和方法引进到软件的设计和生产中,研制软件设计和生产的方法和工具什么是软件运行时能提供所要求功能和性能
- 【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】
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- django入门到精通三部曲(第一部)
玉江仙。
Django入门到入土djangopython后端
第一章:Django入门注意,第一章是开发基础,第二章是高级开发必备,第三章是项目实战,如果要进行第三章实战开发,必须熟练掌握第一章第二章,如有问题自行百度1.1Django简介Django简介MVC/MVT设计模式Django的优势和缺点Django简介Django是一个使用Python编程语言开发的开源Web框架,它遵循了MVC(Model-View-Controller)或者更准确地说是MV
- 新手21天学java后端-day4-oracle数据库
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oracle数据库前言oraclesql第一章SelectingRows第二章Sorting&LimitingSelectedRows第三章SingleRowFunctions第四章DisplayingDatafromMultipleTables第五章GroupFunction第六章Subqueries第七章SpecifyingVariablesatRuntime第八章OverviewofData
- 软考中级 软件设计师 第二章 第五节 段页式存储
烟锁迷城
软考中级笔记
目录1、页式存储1.1、概述1.2、页式存储组织2、段式存储3、段页式存储1、页式存储1.1、概述页式存储,即将程序与内存均划分为同样大小的块,以页为单位将程序调入内存。在用户程序中,会存储页号,页号与块号(页帧号)对应,因此。逻辑地址=页号+页内地址物理地址=页帧号+页内地址页帧号可以由页号获得。总容量=存储个数×编址内存(默认为1B)比如:一个页大小为4KB,逻辑地址为101100110111
- 第二章:9.5 多个输出的分类
望云山190
分类数据挖掘人工智能
多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题,其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同,在单标签分类问题中,每个输入样本只能属于一个类别。例如,在自动驾驶汽车的场景中,一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人,因此在这种情况下,每个图像可以有多个相关的标签。构建多标签分类神经网络的方法方法一:独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说,
- 软考中级 软件设计师 第二章 第六节 磁盘管理
烟锁迷城
笔记
目录1、磁盘读取时间2、移臂调度算法3、关于缓冲区和时间3.1、单缓冲区3.2、双缓冲区4、I/O管理软件1、磁盘读取时间每一个磁盘都是由磁道和扇区组成,最外一层被称为0磁道。想要寻找到某个数据,就要从磁道开始寻找,扇区会自己旋转,这样一定能找到自己要找的数据,只是需要进行等待,因此,存取时间的计算公式为:存取时间=寻道时间+等待时间寻道时间:磁头移动到磁道所需的时间。等待时间:等待读写的扇区转到
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 利用IDEA将Java.class文件反编译为Java文件:原理、实践与深度解析
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Java反编译IDEA技巧逆向工程
文章目录引言:当.class文件遇到源代码缺失第一章:反编译技术基础认知1.1Java编译执行原理1.2反编译的本质1.3法律与道德边界第二章:IDEA内置反编译工具详解2.1环境准备2.2三步完成基础反编译2.3高级反编译技巧2.3.1调试模式反编译2.3.2Lambda表达式处理2.3.3泛型类型恢复第三章:Fernflower反编译引擎深度配置3.1引擎参数调优3.2多文件批量反编译3.3结
- 《哪吒》的成功之道:影视创作项目管理的“核心技巧”
《哪吒》票房神话背后:揭秘影视创作项目管理的“乾坤圈”——从“手工作坊”到工业化体系,一部爆款的诞生逻辑[]()一、50亿票房背后的“不可能任务”2025年春节档,《哪吒之魔童闹海》以95.1亿元票房刷新影史纪录,成为首个登顶全球动画票房榜的国产电影1。然而,鲜为人知的是,这部现象级作品背后,是一场“逆天改命”的极限挑战——4000人团队:制作规模是第一部的2-3倍,涉及160余家外包公司9;19
- 【性能优化】C++ 编码规范 之性能优化篇
泡沫o0
软件编码规范性能优化c++系统架构开发语言linux嵌入式c++11
目录标题第一章:引言第二章:背景和标准对比2.1Qt规范概览2.2微软规范概览2.3谷歌规范概览2.4综合对比表格2.5对比规范在特定方面的异同第三章:详细分析3.1深入分析3.2规范的优缺点及其对项目的潜在影响第四章:项目定制规范4.1项目需求4.2根据不同的需求来参考不同的规范结语第一章:引言在当今的高性能计算和资源密集型应用中,C++性能优化已成为开发者不可忽视的关键环节。随着项目规模的增长
- 【独家首发】蜣螂算法DBO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6568期】
Matlab武动乾坤
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- 第二章 Linux基础入门 (一)
Raymond运维
Linux云计算SRE运维--入门阶段(已完结)linux服务器云计算云原生运维
文章目录第二章Linux基础入门和帮助内容概述1.Linux基础1.1用户类型1.2远程连接工具1.2.1WindowsPowerShell工具1.2.2Xshell软件使用1.2.3MobaXterm软件使用1.3终端terminal1.3.1终端类型1.3.2查看当前的终端设备1.4交互式接口1.4.1交互式接口类型1.4.2什么是shell1.4.3各种Shell1.4.4bashshell
- 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