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养生鲜知酒世界语意合™介绍世界语意合™:无极养生鲜知酒™低代码爬虫插件生成平台,一切人文美篇都含共同的特点:鲜醇如酒,回味悠长,水不在深有龙则灵,山不在高有仙则灵,吐纳健身,诵致养生,气质达人,和气生财,平易近人,和悦泛函,慧极必伤,情深不寿,阳明心学,温文如玉,谦谦君子,神童晏殊启智音律宝典。琴生生物机械科技工业研究所国医学院医疗力量中心。云藏山鹰社会科学概论报告天下才气共一斗,云藏山鹰独占八分
- C程序员驯服Common Lisp - 入门 - [语言探索]<转载>
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版权声明:转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明http://bigwhite.blogbus.com/logs/158733479.html毫无疑问,CommonLisp是一门庞大且复杂的语言,学习曲线并不平坦。对于一个从未接触过函数式语言、交互式语言以及动态类型语言的C程序员来说,学习CommonLisp显然是一个很大的挑战。也许有人会问:"C语言已经无所不能了,为何还要学习C
- 软考高级架构师/分析师论文【论基于架构的软件设计方法/ABSD】
saikey0379
架构软考高级论文系统架构设计师系统分析师计算机软件资格考试ABSD
一、摘要 2020年4月,某互联网公司开始了基础架构管理平台项目的实施,该项目主要为基础架构团队提供基础设施、中间件、负载均衡、任务管理等功能,我作为该项目的架构师,主要负责架构设计、架构评估等工作。本文以该项目为例,主要论述基于架构的软件设计方法在该项目中的具体应用与实现效果。在架构需求阶段,通过访谈、原型、JRP等方式获得了系统需求,并在标识构件后完成了需求评审。在架构设计阶段,对架构进行了
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
AI大模型学习者
人工智能
近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- 用Acceldata数据可观测性方案管理云数据平台Snowflake
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Acceldata大数据云计算大数据数据库数据挖掘
一、云数据平台Snowflake简介在现代数据堆栈的所有部分中,没有一个像云数据平台Snowflake一样迅速崛起。虽然作为Databricks、AmazonRedshift和GoogleBigQuery等云数据库的一部分,云数据平台Snowflake短短十年间凭借易于启动、低运营成本、即时和近乎于无限的可扩展性等优点赢得了6500多家企业客户的信赖并获得了12亿美元的年收入。二、Snowflak
- 微软为何选择用Go而非Rust重写TypeScript
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最近,TypeScript宣布用Go语言全面重写TypeScript。重写后的ts在某些测试中实现了10倍的速度提升(例如对于VSCode项目),有的甚至高达15倍。A10xFasterTypeScript短短几天,其官方库typescript-gostar数超过了1.4万,各种文章纷至沓来.但同时大家有一个疑惑,为什么微软选用了Go,而不是最近几年重写万物的Rust?(WhyGo?)就此,Mic
- 大模型(DeepSeek等)是否会动摇AI工程师的工作?
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引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
- 我的创作纪念日,不忘初心,方得始终
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机缘八年前,我怀着对知识的渴望和分享的热情,踏入了CSDN这个充满活力的技术交流平台,开启了我的创作之旅。那时的我,刚刚在技术的海洋中启航,渴望找到一个地方记录自己的成长足迹,与更多的人分享自己的所学所思。收获提示:在创作的过程中都有哪些收获例如:获得了多少粉丝的关注获得了多少正向的反馈,如赞、评论、阅读量等认识和哪些志同道合的领域同行…日常提示:当前创作和你的工作、学习是什么样的关系例如:创作是
- Python与人工智能:为何它们是天作之合?
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引言在人工智能(AI)飞速发展的今天,Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python的身影无处不在。那么,Python究竟为何能成为AI开发的首选工具?本文将探讨Python与AI之间的深度关联,并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验,而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
- 信息学奥赛一本通 1395:烦人的幻灯片(slides) 第四章 图论
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1395:烦人的幻灯片(slides)时间限制:1000ms内存限制:65536KB【题目描述】李教授将于今天下午作一次非常重要的演讲。不幸的事他不是一个非常爱整洁的人,他把自己演讲要用的幻灯片随便堆在了一起。因此,演讲之前他不得不去整理这些幻灯片。作为一个讲求效率的学者,他希望尽可能简单地完成它。教授这次演讲一共要用n张幻灯片(nusingnamespacestd;structnode{intx
- AI基于深度学习的代码搜索案例(一)
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1.背景近年来,人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域,以ImageNet为例,计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域,BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域,也取得了惊人的成绩,在Atari系列游戏中,计算机很容易超过了大部分人类,在围棋比赛中,AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
- Kissat学习笔记
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Kissat学习笔记前言SAT(BooleanSatisfiabilityProblem)是一个NP完全问题,在IC前端设计中,SAT验证是一个重要环节,它要求判定一个布尔公式是否存在一组变量赋值使其为真,于是在十几年间诞生了许多高效的SAT求解器。Kissat求解器曾在SAT竞赛中取得了优异成绩,作为CaDiCal求解器的继承者,Kissat在保持高性能的同时,通过优化内存和简化代码实现了更高的
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适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南在机器学习领域,选择一个合适的Linux发行版至关重要。它不仅影响开发效率,还可能影响模型训练的性能。经过广泛调研和用户反馈,Ubuntu脱颖而出,成为众多机器学习爱好者的首选。下面将详细介绍为何推荐Ubuntu以及其基本配置需求。一、推荐Ubuntu的理由1.用户友好的界面和强大的社区支持Ubuntu提供了直观的图形用户界面,对于初次接触Linux的
- 网站外链影响网站排名吗为什么
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权重传递:搜索引擎认为,如果一个网站被其他高质量、权威的网站所链接,就像是获得了这些网站的“信任投票”。高质量的外链能够将一部分权重传递给目标网站,提升其在搜索引擎眼中的重要性和可信度,从而有助于提高排名。例如,在学术领域,一篇论文被众多知名学术期刊引用,那么这篇论文的学术价值和影响力就会被认可,类似地,网站获得权威网站的外链,也会被搜索引擎认为更有价值。www.czyhjy.cn增加爬行入口:搜
- 【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码
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✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作,对图像的清晰度也造成了极大的破坏。图像去雾技术旨在消除图像中的雾霾,恢复图像的真实色彩和细节,在交通监控、遥感成像、医学影像等领域具有广泛的应用价值。近年来,基于Retinex理论的图像去雾方法取得了
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今天和大家浅谈一下工业视觉检测,纯属个人见解。做了很多年视觉检测,总会有一些或多或少的感悟1.大家在学习之前首先要弄明白,你具体的目的是什么,就像大家来购买这个专栏一样,你的目的一定要清楚,你想在这个专栏得到什么。如果你的期望是购买这个专栏,学习之后你就可以天下无敌了,对不起,这个专栏做不到:这个专栏只是对你的一种提升,可能之前你的功力是3级,学习这个专栏后你的功力能提高到5级。只是拿这个专栏做个
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手抖,看似微小的症状,却可能极大地扰乱生活节奏。轻微颤抖让日常小事变得艰难,拿不稳杯子、握不好笔,严重时甚至影响工作、社交,自信心也随之受挫。想要摆脱手抖困扰,先得了解背后原因。引发手抖的因素多样。生理性手抖在情绪激动、过度劳累、大量饮酒后常出现,一般幅度小、速度快,诱因消除后多能缓解。病理性手抖则复杂得多,常见于帕金森病、特发性震颤等疾病。帕金森病除手抖外,还有肢体僵硬、动作迟缓等症状;特发性震
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PostgreSQL介绍PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库系统,它使用并扩展了SQL语言,并结合了许多功能,可以安全地存储和扩展复杂的数据工作PostgreSQL因其经过验证的架构、可靠性、数据完整性、强大的功能集、可扩展性以及软件背后的开源社区始终如一地提供高性能和创新解决方案的奉献精神而赢得了良好的声誉。PostgreSQL可在所有主要操作系统上运行,自2001年以来一直符合
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8月28日至30日,亿道三防在第22届国际物联网展·深圳站上隆重发布了多款AI加固平板电脑和户外三防新品,首次亮相便赢得了现场观众的热烈好评。此外,还有三防平板电脑、工业平板电脑、车载平板电脑以及防爆平板等众多行业类明星产品也悉数登场,亿道三防为观众呈现了一场覆盖全品类、全行业、全生态的科技盛宴。接下来,让我们一起回顾此次IOTE展会上亿道三防推出的重磅新品和明星产品吧!AI加固平板电脑EM-I1
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LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构,是深度学习领域的一个重要里程碑。这个网络最初是为了解决手写数字识别问题而设计的,在当时取得了突破性的成果。它的成功不仅证明了卷积神经网络在计算机视觉任务中的有效性,更为后来深度学习的发展奠定了重要基础。图1:LeNet-5网络结构示意图2.网络结构LeNet-5的结构非常优雅且
- OC与Swift混编 注意事项
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前言随着Swift发展,很多新的项目开始使用Swift作为首选语言。Swift语言以其简洁、快速、安全的特点获得了一大波粉丝,我也是其中之一。项目背景:公司一些旧项目大都使用OC编写,运营中的项目也会时常维护。所以在新需求开发时,我也会尝试使用Swift语言来编写(使用OC还是Swift根据项目需要来),这就涉及到OC与Swift语言的混编。大部分的情况是OC代码调用部分Swift编写的模块。而在
- Python入门基础:数据类型与变量详解
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适合人群:零基础新手|转行学习者|需巩固基础的开发者一、Python为何需要数据类型?程序中的每个数据都有特定类型,决定了数据的存储方式、操作规则及占用空间。方便计算机决定如何处理定义的数据。✅核心作用:区分不同数据(如数字与文本)避免非法操作(如数字与字符串相加)二、Python基础数据类型精讲类型示例特点整数age=20无大小限制,支持二进制/十六进制浮点数price=3.99科学计数法(2.
- Adapter-Tuning:高效适配预训练模型的新任务
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1.引言近年来,预训练语言模型(PLM)如BERT、GPT和T5在自然语言处理(NLP)任务中取得了巨大成功。然而,Fine-Tuning这些大型模型通常需要大量计算资源,并且每个新任务都需要存储一套完整的微调权重,这导致存储成本高昂。Adapter-Tuning作为一种高效的模型调优方法,允许我们在预训练模型的基础上,通过引入轻量级“Adapter”层来进行任务特定的学习。Adapter层只占用
- VLRMBench :一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集
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2025-03-10,由上海交通大学和小红书公司联合创建了VLRMBench数据集。是一个专门用于评估视觉-语言奖励模型的综合性基准测试,包含12,634个问题,覆盖数学推理、幻觉理解和多图像理解三大领域。为视觉-语言奖励模型的全面评估提供了新的标准,推动了该领域的发展。一、研究背景近年来,随着大语言模型和大视觉-语言模型的快速发展,它们在多模态任务中取得了显著进展,广泛应用于医学影像、遥感、自动
- 效率翻倍!超好用的AI+写作API接口汇总
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在过去几年里,人工智能(AI)技术经过众多科技公司和科研人员的不懈努力取得了巨大进步,吸引了大众的广泛关注。这些AI技术在应用领域的新闻报道也逐渐走入人们的视野,引发了对其具体应用的浓厚兴趣。今天,我们将聊一聊AI与写作文案的结合。在传统观念中,AI技术通常被限制在有明确定义任务的领域。然而,实际上,AI在创造性任务,如写作方面,也展现出了强大的潜力。人工智能写作软件提供了多种选择,可用于生成长篇
- 【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪,解锁大型语言模型的潜力
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摘要:大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功,然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。本文介绍了稀疏专家激活修剪(SEAP)方法,这是一种无需训练的修剪方法,通过选择性地保留与任务相关的参数来降低推理开销。受大型语言模型中隐藏状态和激活值的聚类模式启发,SEAP识别出特定于任务的专家激活模式,并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行修剪。实验结果表明,SEAP在保持竞争
- 《Linux 运维网络安全:全民关注时代,你该如何行动?》
TechStack 创行者
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Linux运维中的网络安全秘籍:从隐患排查到全面防护在数字化浪潮汹涌的当下,网络安全已然成为企业与个人数据资产的“守护神”。尤其是在Linux运维领域,一旦安全防线出现漏洞,后果不堪设想。你是否想过,为何有些企业的Linux服务器能在复杂网络环境中“稳如泰山”,而有些却频繁遭受攻击,数据泄露风险剧增?今天,就让我们一同深入Linux运维的网络安全世界,探寻其中的奥秘。权限管理:严守访问关卡在Lin
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
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大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- Simple Baselines for Image Restoration
Adagrad
paper深度学习
Abstract.尽管近年来在图像恢复领域取得了长足的进步,但SOTA方法的系统复杂性也在不断增加,这可能会阻碍对方法的分析和比较。在本文中,我们提出了一个简单的基线,超过了SOTA方法,是计算效率。为了进一步简化基线,我们揭示了非线性激活函数,如Sigmoid、ReLU、GELU、Softmax等是不必要的:它们可以用乘法替换或删除。因此,我们从基线推导出一个非线性激活自由网络,即NAFNet。
- 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