- BeanUtils.copyProperties拷贝失败原因
双力臂404
apachejava开发语言
BeanUtils.copyProperties拷贝失败的坑集合一切皆有因果,这个失败的原因绝不会是平白出现的。在做项目的时候,我是因为copy失败后,因为赶进度并没有深入了解,就自己写了个copy的方法,其实重写的话可能更好,现在复盘下,我来深入查下原因。百度了些观点,然后代码中进行相应的测试。1、getter,setter的原因查看自己的代码,并没有问题,所以继续寻找原因2、两个包的搞混Jav
- 乙巳年六月十七时光思
一叶迎秋
文心一言
乙巳年六月十七时光思精进日复日,德性年叠年。口说无凭据,时光有呈现。花开知节气,人长懂地天。难重当下春,易过那刻癫。眼见朝霞飞,梦中欢欲连。史上轮回处,君在因果前。
- 四六级,雅思必备连接词(持续更新~)
dulu~dulu
自用笔记雅思英语雅思雅思词汇总结笔记雅思阅读雅思写作四六级写作
目录(一)观点对立(二)递进(三)因果(四)假设(五)总结(六)举例(七)优缺点承接说明(八)其他简单连接词1.并列关系2.顺序关系3.强调关系4.条件关系5.时间关系6.总结关系(一)观点对立1.Conversely:相反地Someviewtechnologyasadistraction.Conversely,othersseeitasapowerfullearningtool.有人视科技为干扰
- 结构方程模型(SEM)高阶应用系列
梦想的初衷~
结构方程生态环境python开发语言结构方程
结构方程模型(StructuralEquationModeling)是分析多变量间因果关系的利器,在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解,由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程,得到学员广泛
- 陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新
WangSoooCute
学习笔记
1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系:相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第二十六章货币增长与通货膨胀
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第二十六章**“货币增长与通货膨胀”**的详细讲解,从零基础开始构建知识框架,结合中国实际案例与生活化比喻,帮助小白系统理解核心概念:一、知识框架:通货膨胀的“因果链”1.核心问题:为什么发钱会引发物价上涨?2.关键概念:货币数量论、古典二分法、费雪效应、通货膨胀税3.逻辑链条:货币超发→物价上涨→购买力下降→社会成本4.中国实践:M2增长与通胀压力、房地产
- 功能测试与性能测试的区别是什么?
骨灰级收藏家
测试面试测试软件测试功能测试性能测试软件测试测试面试题测试面试
功能测试与性能测试的区别是什么?功能测试对产品的各项功能进行验证,根据产品需求文档进行逐项测试,检查产品功能是否符合客户需求;性能测试考察在给定的基准环境下,目标系统响应客户服务的最快速度或最好表现。一、功能测试是什么?功能测试即黑盒测试依据;需求文档执行:测试用例方法:等价类划分,边界值分析,错误推测,因果图法,判定表驱动分析方法,正交实验设计方法,功能图分析方法错误:功能错误或遗漏,界面错误,
- 黑盒测试用例设计方法
大帅哥zhangyao
测试用例
黑盒测试用例设计方法黑盒测试用例设计方法包括:等价类划分法、边界值分析法、判定表法、因果图法、正交实验法、状态迁移法、流程分析法等。一、测试设计方法1.等价类分析法1.什么是等价类划分法**等价类(EquivalenceClass)**是一种软件测试技术,旨在减少测试用例数量,同时确保测试的全面性。其核心思想是将输入域划分为若干子集,每个子集中的输入条件被认为是等效的。等价类的基本概念:输入域:指
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 软件测试第五讲~~测试用例编写方法【 边界值法】
为你奋斗!
软件测试测试用例
第五讲测试用例编写方法----------边界值法一、测试用例(测试案例)【testcase、testinstance】在测试执行之前,由测试人员编写的用于指导测试过程的重要文档,主要由:用例编号,测试目的,测试步骤,预期结果等部分组成。二、编写测试用例的方法(功能(黑盒)测试的方法有哪些?)等价类划分法边界值法因果图法判定表法正交排列法测试大纲法场景法三、边界值法说明:因为在开发时,边界部分是最
- (简介)因果中介分析(Causal Mediation Analysis)
音程
人工智能人工智能
因果中介分析(CausalMediationAnalysis)是因果推断领域的一个重要方法,用于研究某个自变量(如干预措施或处理因素)对因变量(结果)的影响是否通过某个中介变量(Mediator)间接产生作用。它旨在分解总效应(TotalEffect)为直接效应(DirectEffect)和间接效应(IndirectEffect),从而揭示因果关系的潜在机制。核心概念:变量定义:自变量(X):研究
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 从0开始学习R语言--Day26--因果推断
很多时候我们在探讨数据的相关性问题时,很容易会忽略到底是数据本身的特点还是真的是因为特征的区分导致的不同,从而误以为是特征起的效果比较大。这就好比测试一款新药是否真的能治病,假如吃药的患者康复的更快,那到底是因为药物本身的效果好,还是因为患者本身更健康,平时有控制饮食合理作息与运动,从而在患病后更快地凭借自身免疫力战胜病毒。这需要我们意识到对照试验还需要人为地补足某些条件,也就是探讨是否真的是X导
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- 系统思考:怎么样培养系统思考的能力?
陈思杰系统思考Jason
系统思考
培养系统思考的能力,是构建自己深刻洞察力的一个重要方式。我们应该时刻提醒自己:这个世界不是简单的因果关系,理解事物最重要的方式是对事物之间的关系进行思考。这样,我们才能在芸芸众生中形成自己的独到见解。比如;为什么在很多领域都会出现二八定律?比如,20%的人拥有80%的钱,20%的客户带来80%的利润,20%的品牌占有80%的市场。为什么这个世界不是五五分,而是二八分?甚至一个池塘里面,即使刚开始你
- 循环因果关系与线性因果关系
CoderIsArt
控制系统原理与实现因果关系
循环因果关系和线性因果关系是两种不同的因果解释框架,它们在描述系统或现象中因果关系的结构和动态性上存在显著差异。以下是它们的核心区别和特点:1.线性因果关系(LinearCausality)•定义:因果关系呈现单向、链式的结构,即原因(A)直接导致结果(B),且这种影响是单向的、不可逆的。公式表示:A→B→C•特点:◦单向性:因果箭头方向固定,例如“吸烟(A)导致肺癌(B)”是一个典型的线性因果陈
- 第9章:Neo4j集群与高可用性
喵叔哟
Neo4j完全指南:从入门到精通neo4j
对于生产环境中的关键应用,高可用性(HighAvailability,HA)和可扩展性是必不可少的要求。Neo4j企业版提供了强大的集群功能,以满足这些需求。本章将详细介绍Neo4j的集群架构、配置、管理和监控,帮助读者构建健壮、可靠的Neo4j部署。9.1集群架构概述理解Neo4j的集群架构是配置和管理集群的基础。Neo4j企业版主要提供因果集群(CausalClustering)架构。因果集群
- 【数据挖掘】动态正则格兰杰因果学习方法
hans汉斯
论文荐读数据挖掘学习方法人工智能大数据python算法动态规划
导读在医学和金融学等实际领域中,了解动态系统中的底层结构关系对于调节系统中的变量和预测系统未来状态至关重要。系统的动态变化会生成时间序列数据,通过观察时间序列数据可以分析系统的底层结构。格兰杰因果关系分析方法可以应用于一维或多维时间序列系统,现有的方法以组件式的建模方式分析每个系统变量特定的因果关系,受限于时间方向的强假设性和组件模型的单一性,其无法准确地挖掘出时间序列中的因果关系结构。本文提出了
- 大模型推理优化
slient_love
AI人工智能
什么是大模型推理**大模型推理其实就是大模型如何输出,怎么输出,输出什么的过程。**在人工智能的基础模型下,各种推理任务涵盖了多个领域,包括常识推理、数学推理、逻辑推理、因果推理、视觉推理、听觉推理、多模态推理和代理推理等等。比如chatgpt最常被用到的常识推理,就是要求模型掌握人类认为显而易见的直观知识,基于对世界的日常了解进行推断,像地球引力、人需要遵守交通法规,让模型能够解释、预测并按照人
- 信号处理方法
信号处理核心思想:信号与系统模型:理解信号特性(连续/离散、确定性/随机性、能量/功率)和系统特性(线性、时不变、因果、稳定)是选择合适处理方法的基础。域转换:许多强大的方法依赖于将信号从一个表示域(通常是时域)转换到另一个域(如频域、时频域、小波域),因为在新的域中,信号的某些特性或操作会变得更简单或更清晰。一基础变换与频域分析理解信号组成和进行滤波、谱分析的核心1.1傅里叶变换(Fourier
- 《别被数字耍了——从冰淇淋到溺水,拆穿“相关≠因果”的数据陷阱》
嘉图明
android大数据人工智能
相关≠因果:为什么你常被数据“骗”在大数据时代,我们常常被各种看似有相关关系的数据结论所迷惑,却忽视了它背后的陷阱。比如,有研究者发现冰淇淋销量和溺水事故数量呈现明显的同步上升趋势,于是断言“吃冰淇淋会导致溺水”。事实上,这只是因为炎热的夏季既促进了冰淇淋消费,也让下水游泳的人变多,溺水风险随之增加。简单的相关统计并没有揭示真正的原因,反而让人掉入了“相关即因果”的直觉误区。本文将从多个维度解析为
- 从0开始学习R语言--Day20-ARIMA与格兰杰因果检验
Chef_Chen
学习r语言开发语言
ARIMAARIMA模型的核心就藏在其名字里,AR(自回归)代表了要预测的数据可能跟历史数据有关系,I(差分)代表了历史数据点之间的差异,MA(移动平均)代表了在预测历史数据点产生的误差可以在预测未来数据时修正,这三个点加起来共同用历史数据来预测未来值。举个浅显的例子就是,假设要预测明天会不会下雨,首先我们查看过去的数据带你,如果过去连续三天都下雨,那么明天下雨的概率就会很高,对应着AR,即用过去
- 2026年因果推理模块集成规划方案:技术路径、实施策略与行业赋能
百态老人
数据库算法
一、技术架构设计:神经符号混合与因果引擎融合1.核心架构分层(参考)视觉/文本/时序多模态感知层因果特征提取器神经-符号接口动态因果图谱
- 从0开始学习R语言--Day20--Wilcoxon秩和检验
Chef_Chen
学习r语言开发语言
Wilcoxon秩和检验当数据不满足正态分布时,我们常常会苦恼于如何处理数据。即使是用缩进的方法,把数据缩进到(1-99%)或(1-95%)的范围内,假如有一些数据点集中在数据分布的尾端,这依然会影响到我们对数据特点的判断,尤其是需要探寻数据组之间的联系或关系的时候。而实际上,假设我们要探究的不是数据在统计上的数值关系,而是因果关系或比较,我们可以把数据处理成秩次的形式,从而去对比数据组,这样相当
- 论文解读:Locating and Editing Factual Associations in GPT(ROME)
论文发表于人工智能顶会NeurIPS(原文链接),研究了GPT(GenerativePre-trainedTransformer)中事实关联的存储和回忆,发现这些关联与局部化、可直接编辑的计算相对应。因此: 1、开发了一种因果干预方法,用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。 2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆,使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,
- 《从零构建大模型》系列(20):因果注意力——大语言模型的核心安全机制
Sonal_Lynn
从零构建大模型语言模型深度学习人工智能
目录一、为什么需要因果注意力?1.1文本生成的本质要求1.2信息泄露的风险二、因果注意力的实现原理2.1掩码机制详解2.2PyTorch实现步骤三、完整因果注意力实现3.1基础因果注意力类3.2设备感知实现技巧四、Dropout在注意力机制中的应用4.1为什么需要注意力Dropout?4.2Dropout实现细节4.3Dropout率选择策略五、批处理支持与优化5.1批处理实现5.2掩码的批处理扩
- Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。Neo4j的CausalClustering架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务。成功的管理依赖于深入理解其基于Raft的核心原理、因果一致性模型以及Bolt路由机制。通过遵循推荐的部署拓扑(最小3核心)
- 半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计
莫叫石榴姐
数字化建设通关指南人工智能大数据sql制造
针对半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计,需紧密结合行业特有的工艺复杂性、缺陷模式、设备参数和材料特性,避免通用指标堆砌。以下是一套差异化指标体系框架,覆盖从晶圆加工到最终测试的全流程,融入行业关键要素:一、指标体系设计原则工艺导向:聚焦半导体制造核心步骤(光刻、蚀刻、薄膜沉积、CMP等)的物理特性。缺陷驱动:量化缺陷类型(颗粒污染、刻蚀残留、对准偏移等)与良率的因果关系。动态监控:引入实时过程控
- 简述相关与回归分析的关系_相关分析与回归分析的联系与区别
白尼桑塔纳
简述相关与回归分析的关系
相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的,而回归分析两个变量位置一般不能互换。相关分析与回归分析的关系这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。相同点:他们都可以断定两组变量具有统计相关性。不同点:相关分析中两组变量的地位是平等的,不能说一个是因,另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归
- JVM系列(4)——内存模型
JinchaoLv
JVMjavajvm内存模型happens-before
文章目录4内存模型4.1经典用例4.2内存模型的官方描述4.3programorder4.3.1一些概念4.3.2几个例子4.4synchronizationorder4.5happens-beforeorder4.6Java内存模型4.6.1过于严格的模型4.6.2过于宽松的模型4.6.3Java内存模型4.7因果关系4.7.1例一4.7.2例二4.7.3例三4.7.4例四4.7.5例五4内存模
- 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