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- 如何高效训练通义万相2.1的LoRA:从原理到实战指南
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在AI图像生成领域,通义万相2.1作为领先的扩散模型,其官方API虽功能强大,但定制能力有限。LoRA(Low-RankAdaptation)技术正是解决这一痛点的关键钥匙——它允许开发者以极低成本实现模型个性化定制。本文将详细解析训练通义万相2.1LoRA的全流程,助你掌握定制专属AI艺术家的核心技能。一、认识通义万相2.1与LoRA1.1通义万相2.1核心特性多模态理解:精准解析复杂文本提示(
- RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎
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深度优先
RAGFlow概述RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(检索增强生成)引擎,专注于处理复杂文档结构并提供精准的语义检索与生成能力。其核心优势在于结合多模态文档解析和智能分段技术,优化传统RAG流程中的信息提取与答案生成效果。核心特性深度文档理解支持PDF、PPT、Word、Excel等格式的解析,通过OCR、表格识别、布局分析等技术提取文本、图表及结构化数据,解决传统RAG中非文本内容
- 从实验室到产业:IndexTTS 在六大核心场景的落地实践
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一、内容创作:重构数字内容生产范式在短视频创作领域,IndexTTS的语音克隆技术彻底改变了配音流程。B站UP主通过5秒参考音频即可克隆出郭老师音色,生成的“各位吴彦祖们大家好”语音相似度达97%,单条视频播放量突破百万。其核心优势在于支持多语言混合输入,中英文混杂文本(如“大家好,我现在正在bilibili体验AI科技”)的自然度评分达0.796,接近人类基准0.85。通过批次推理模式,用户可将
- SQL字符串截取函数全解析:LEFT、RIGHT、SUBSTRING 实战指南
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SQL字符串截取函数全解析:LEFT、RIGHT、SUBSTRING实战指南一、引言:字符串处理在SQL中的核心地位在数据清洗、报表开发、ETL流程中,字符串处理是SQL编程的高频操作。无论是从复杂文本中提取关键信息,还是对数据进行格式化处理,掌握字符串截取函数都是必备技能。本文将系统解析SQL中最常用的三个字符串截取函数:LEFT、RIGHT和SUBSTRING,通过语法解析、参数说明和实战示例
- LayoutLM模型使用记录
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在文档处理和信息提取领域,如何让机器精准地理解和处理复杂文档是一个挑战。文档不仅包含文本信息,还包括布局、图像等非文本元素,这些元素在传递信息时起着至关重要的作用,而传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素。LayOutLM是一种创新的深度学习模型,结合了传统的文本处理能力和对文档布局的理解,从而在处理包含丰富布局信息的文档时表现出色。例如,在处理一份报告时,用户不仅关注报告中的文字内容,还会关注图
- 本地部署dify+ragflow+deepseek ,结合小模型实现故障预测,并结合本地知识库和大模型给出维修建议
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1.准备工作使用ollama拉取deepseek-r1:7b官网下载ollamaollamarundeepseek-r1:7bollamalistRagflow专注于构建基于检索增强生成(RAG)的工作流,强调模块化和轻量化,适合处理复杂文档格式和需要高精度检索的场景。Dify则旨在降低大型语言模型(LLM)应用开发的门槛,提供低代码甚至无代码的开发体验,适合快速构建和部署多种AI应用。因此文档处
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文章目录问题背景原理更新过程判别器生成器问题背景 一方面,许多机器学习任务需要大量标注数据,但真实数据可能稀缺或昂贵(如医学影像、稀有事件数据)。如何在少量数据中达到一个很好的训练效果是一个很重要的问题。 另一方面,传统生成模型(如变分自编码器VAE)生成的样本往往模糊或缺乏多样性,难以捕捉真实数据的复杂分布(如高分辨率图像、复杂文本等)。 生成式对抗网络(GAN)提出了用生成器(Gener
- 高精度文档解析利器:Mistral OCR 全面解析与技术应用
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目录高精度文档解析利器:MistralOCR全面解析与技术应用一、什么是MistralOCR?二、MistralOCR的核心特点✅1.支持复杂文档结构解析✅2.高识别精度✅3.与AI系统深度集成✅4.可扩展性与容错能力三、技术原理简述四、如何在OpenWebUI中启用MistralOCR?✅步骤一:上传文档✅步骤二:选择加载器为"MistralOCR"✅步骤三:进入对话或知识检索五、应用场景与实践
- Hive优化原则及对应优化方法
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Hive优化未经允许禁止转载A、执行过程查询B、优化原则1、提前过滤数据列剪裁子查询过滤分区剪裁写明连接条件2、减少Job多表选用相同key连接unionall减少groupby使用使用同一表unionall合理使用UDTF函数3、解决数据倾斜小表放前大表放后使用mapjoin使用map端groupby4、设置合理的mapreduce的task数复杂文件增加map个数小文件合并map前合并mapr
- AI日报 - 2025年05月19日
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一、数据清洗与预处理的魔鬼细节1.非结构化文本处理正则表达式进阶:用命名分组提取复杂文本。importretext="价格:¥199.00折扣价:¥159.00"pattern=r"价格:¥(?P\d+\.\d{2})折扣价:¥(?P\d+\.\d{2})"match=re.search(pattern,text)print(match.groupdict())#{'price':'199.00'
- 【Python爬虫实战】正则:从基础字符匹配到复杂文本处理的全面指南
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个人主页:https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏:https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、正则表达式(一)正则表达式的基本作用(二)正则表达式的基本组成(三)常用的正则表达式示例(四)正则表达式的应用场景二、re模块的介绍(一)re模块中的常用函数(二
- Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南
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论文翻译python从入门到实践windowsmineru接口调用人工智能
Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南快速解锁GPU性能,提升文档解析效率1、简介MinerU是一款高效的文档解析工具,支持通过CUDA加速显著提升处理速度。本指南详细说明如何在Windows系统中配置CUDA环境,并启用MinerU的GPU加速功能,帮助用户充分利用NVIDIA显卡的计算能力,优化复杂文档的解析效率。2、前提条件在开始配置前,请确保满足以下条件:硬件要求:NVID
- 【RAG 篇】【多模态文档理解框架与文档大模型全景解析【开发者实战指南】
大F的智能小课
大模型理论和实战人工智能深度学习算法
引言随着金融票据、医疗报告等场景的数字化需求激增,传统OCR技术已无法满足复杂文档的理解需求。本文将深入解析6多模态文档理解框架和3大文档专用LLM,提供从技术选型到落地评估的全链路指南,所有项目均经2024年6月实测验证。一、多模态文档理解框架(一)Donut(NAVER,2022)技术亮点:端到端无OCR架构,直接解析PDF/图片。支持文档视觉问答(DocVQA)。在CORD数据集F1达95.
- 文件有几十个T,需要做rag,用ragFlow能否快速落地呢?
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- WPS Office安卓版文档编辑功能与兼容性评测【高效编辑】
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一、界面设计与操作体验WPSOffice安卓版采用简洁直观的界面设计,首页默认展示近期文档列表,支持一键新建文档、表格或演示文稿。整体操作逻辑与PC端保持一致,新用户也能快速上手。编辑工具栏设计合理,常用功能如字体设置、段落调整、插入图片等均可直接访问,提升编辑效率。文档编辑过程中支持多指缩放、滑动对齐、长按选中等移动端专属操作,使得在手机上处理复杂文档成为可能。此外,WPS提供了云文档功能,可实
- Python正则表达式有哪些常用匹配字符?
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处理文本数据时,我们经常需要查找、提取或替换特定模式的字符串。这时候正则表达式就成了程序员最强大的武器之一。今天我们就来详细聊聊Python中那些最常用的正则表达式字符和它们的实际用法。为什么要学正则表达式?假设你遇到这些场景:从日志中提取所有日期时间验证用户输入的邮箱格式是否正确批量修改代码中的变量名抓取网页中的特定数据用普通字符串方法处理这些需求会很麻烦!正则表达式能让你用简洁的模式描述复杂文
- 图像处理有哪些核心技术?技术发展现状如何?
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图像处理
在数字化信息爆炸的时代,文档图像预处理技术正悄然改变着我们处理文字信息的方式。无论是手持拍摄的收据、扫描仪中的身份证,还是工业机器人采集的复杂文档,预处理技术都在背后默默提升着OCR(光学字符识别)系统的性能。在合合信息发布的《2025智能文档技术与应用白皮书》一书中,视角也集中在了文档图像预处理技术上!在白皮书介绍中,作为OCR流程中的关键一步,在文档图像预处理领域,核心技术进一步细化为切边处理
- 两层检索策略:摘要检索 + 内容检索在 RAG 中的实践
佑瞻
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在企业级RAG系统开发中,面对成百上千的复杂文档,我们常常会陷入这样的困境:直接检索原始内容容易被海量细节淹没,只依赖摘要又担心丢失关键信息。有没有一种方案能兼顾「全局视角」和「细节把控」?今天我们分享一种「摘要检索+内容检索」的两层检索策略,通过LlamaIndex框架实现摘要与原始内容的分层管理与递归检索,帮我们在复杂知识环境中找到精准答案。一、分层检索的核心思想:先定位「知识地图」,再深挖「
- 开源的7B参数OCR视觉大模型:RolmOCR
Panesle
前沿ocr人工智能大模型开源
1.背景介绍早些时候,AllenInstituteforAI发布了olmOCR,这是一个基于Qwen2-VL-7B视觉语言模型(VLM)的开源工具,用于处理PDF和其他复杂文档的OCR(光学字符识别)。开发团队对该工具的高质量和开源特性感到兴奋,并探索了如何利用更新的基础模型和一些轻量级优化来进一步改进它。2.RolmOCR的发布开发团队开发了RolmOCR,作为olmOCR的替代方案。它具有以下
- 小体积大智慧!IBM开源的文档解析神器SmolDocling如何让复杂文档处理变得简单高效?
遇见小码
AI棱镜实验室开源人工智能运维AIGC
每天面对扫描文件、手写笔记、代码截图等复杂文档,你是否还在手动整理排版?今天介绍的这款由IBM与HuggingFace联合推出的开源模型SmolDocling,或许能成为你的效率救星。它仅需256MB内存,就能将图片中的文字、代码、公式、图表等元素一键转为结构化文档,彻底解放你的双手!一、SmolDocling是什么?SmolDocling是基于视觉语言模型(VLM)技术开发的文档处理工具,属于轻
- 日常偷懒(一)正则表达式小记
不知道叫什么呀
用AI满足我的好奇心正则表达式学习AIGC我的AI老师python
平时工作中有很多dritywork,学会偷懒之后真的可以帮我们省很多时间来摸鱼!而正则表达式是我们的偷懒必备装备,会用以后用起来会特别爽~。正则表达式(RegularExpression,简称Regex)是一种用于匹配和操作文本模式的字符串工具,通过特殊语法规则可以快速搜索、替换或提取复杂文本中的特定内容。以下通过概念拆解与实例说明其核心用法:一、基础概念1.核心功能模式匹配:验证字符串是否符合特
- LangChain教程 - RAG - PDF解析
花千树-010
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系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代人工智能和自然语言处理(NLP)应用中,处理PDF文档是一项常见且重要的任务。由于PDF格式的复杂性,包含文本、图像、表格等多种内容结构,高效、准确地解析PDF需要强大的工具支持。LangChain提供了一套完善的PDF加载器(PDFLoader),支持从纯文本提取到复杂文档解析,并集成了OCR(光学字符识别)功能,能够处理扫描版PDF或包含嵌入图
- Java动态生成Word终极指南:poi-tl与Aspose.Words性能对比及选型建议
天机️灵韵
开源项目编程语言vscodeJavaword模板
在Java中实现复杂文档生成(如合同、报表)时,poi-tl、Aspose.Words和docx4j是三个主流的模板技术方案。以下是它们的核心对比和选型建议:1.poi-tl(基于ApachePOI的模板引擎)定位:轻量级开源库,基于ApachePOI封装,简化模板操作。核心优势:模板语法灵活:通过{{@var}}、{{?section}}等标签实现文本、表格、列表、图片的动态插入。代码简洁:相比
- 解析稳定率达99.99%!合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”
算法大数据人工智能图表表格
随着大模型在社会应用中逐渐普及,人们在享受便利的同时,也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素,近期,上海合合信息科技股份有限公司(简称“合合信息”)TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线,基于领先的智能文档处理技术,对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理,从数据源头降低大模型“幻觉”风险,让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
- 如何快速提取PDF中的图片?这款免费工具让你事半功倍!
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pdf编辑pdfpdf提取图片pdf数据提取pdf提取
在日常学习和工作中,PDF文件几乎成了我们处理文档的标配。但你是否遇到过这样的烦恼:想从PDF里提取图片,却只能手动截图,效率低还容易模糊?尤其是面对几十页的复杂文档,简直让人抓狂……别急!今天分享一个亲测高效的解决方案——完全免费、无需注册、一键提取PDF图片的工具,3分钟搞定难题!为什么你需要专业的PDF图片提取工具?手动截图太麻烦:图片位置分散、尺寸不一,截图后还需裁剪整理,耗时耗力。图片质
- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
人工智能开源python深度学习pytorch
模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
- 正则表达式捕获组详解:从入门到掌握
漠月瑾-西安
前端小问题点记录正则表达式javascript前端
正则表达式捕获组详解:从入门到掌握1.什么是捕获组(CaptureGroup)?捕获组是正则表达式中用于==捕获子匹配内容==的语法,通过()包裹的部分会被单独记录。它是处理复杂文本匹配时最常用的功能之一。关键特性提取子内容:从完整匹配中分离出特定部分索引编号:从左到右按(出现的顺序分配编号(从1开始)复用匹配:可在同个正则表达式中反向引用2.基础语法与示例2.1简单捕获组cons
- Mistral 发布 Mistral OCR,号称「世界上最好的 OCR 模型」
自不量力的A同学
ocr
Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”,以下是对它的详细介绍:产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API,以图像和PDF作为输入,可从有序交错的文本和图像中提取内容,能理解文档的每个元素,包括媒体、文本、表格、公式等,可与RAG系统结合,处理多模式文档。核心优势顶尖的复杂文档理解能力:可精准识别科学论文、技术文献中的图表、公式(含LaTeX)、表格及混合排
- 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