- 2025年工业智能对讲机有多智能?数据采集+AI不在话下!
AORO_BEIDOU
人工智能信息与通信智能手机安全网络
在工业通信领域,对讲机始终是不可替代的即时交互工具。但传统设备仅能实现基础语音传输的局限性,已难以满足现代工业对效率与智能化的需求。遨游通讯推出的新一代智能对讲机,凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力,实现了语音交互的智能升级,并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合,构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系。AOROM55G智能对讲机传统的对讲机往往只能进行
- 【时间序列聚类】从数据中发现隐藏的模式
T-I-M
机器学习人工智能时间序列
在大数据时代,时间序列数据无处不在。无论是股票市场的价格波动、天气的变化趋势,还是用户的点击行为,这些数据都随着时间推移而产生。然而,面对海量的时间序列数据,我们如何从中提取有价值的信息?答案之一就是时间序列聚类。本文将以通俗易懂的方式,带你了解时间序列聚类的基本概念、应用场景以及实现思路,并希望能为你提供一些启发。什么是时间序列聚类?简单来说,时间序列聚类是一种将相似的时间序列归为一类的技术。它
- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- E1-106.租车骑绿道(贪心)
lanmaoki
华为算法题算法c++数据结构
题目描述部门组织绿岛骑行团建活动。租用公共双人自行车,每辆自行车最多坐两人,最大载重M。给出部门每个人的体重,请问最多需要租用多少双人自行车。输入描述第一行两个数字m、n,分别代表自行车限重,部门总人数。第二行,n个数字,代表每个人的体重,体重都小于等于自行车限重m。0usingnamespacestd;voidsolve(){intm,n;cin>>m>>n;vectora(n);for(int
- 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础
Unknown To Known
动手学习深度学习深度学习人工智能
视频资源B站:动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数,目标函数,过拟合,优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络,多层感知机卷积神经网络——
- 总结一下c++的STL容器各个容器的特点和常用方法
已是上好佳
c++开发语言
序列容器1.std::vector特点:动态数组,支持随机访问,可通过下标直接访问元素,访问效率高(时间复杂度为\(O(1)\))。内存是连续分配的,在尾部插入和删除元素的效率较高(平均时间复杂度为\(O(1)\)),但在中间或头部插入和删除元素时,需要移动大量元素,效率较低(时间复杂度为\(O(n)\))。会自动管理内存,当容量不足时会自动重新分配更大的内存空间,并将原有元素复制过去。常用方法:
- 百奥赛图的AI野心:用2500万抗体序列改写医药研发规则
港股研究社
人工智能大数据
在生物医药领域,技术突破的浪潮从未停歇。随着DeepSeek的爆火,AI技术也正在深度渗透生物医药行业。近日,百奥赛图作为行业先锋,率先DeepSeek平台本地化部署,结合“千鼠万抗”计划,打造“AI+抗体药物研发”的全新模式,大幅提升药物研发效率与成功率,引领行业迈向智能化创新时代。回顾百奥赛图的发展之路,公司创始人沈月雷博士,凭借十余年深耕免疫学和基因编辑领域的经验,带领团队从锻造靶点人源化小
- 600条最强 Linux 命令总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网安导师小李
程序员编程网络安全linux运维服务器学习web安全pythonjava
一、基本命令uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部件(SMBIOS/DMI)hdparm-i/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性hdparm-tT/dev/sda在磁盘上执行测试性读取操作系统信息arch显示机器的处理器架构uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部
- XGBoost常见面试题(五)——模型对比
月亮月亮要去太阳
机器学习经验分享
XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?-知乎基分类器:传统GBDT以CART树作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。导数:传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo
- IEC104协议解析
上海研博数据
后端
一、IEC104协议核心特性与应用场景IEC104(IEC60870-5-104)是电力系统中广泛使用的通信协议,基于TCP/IP实现主从站(SCADA与RTU/变电站设备)的实时数据交互。其核心功能包括:1.四遥操作:遥测(YC):采集电压、电流等模拟量数据(如类型标识0x0D)。遥信(YX):监测开关状态等数字量信号(如M_SP_NA_1单点遥信)。遥控(YK):远程控制断路器
- 10.【线性代数】—— 四个基本子空间
sda42342342423
math线性代数基本子空间
十、四个基本子空间1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm2.零空间N(A)N(A)N(A)inRnR^nRn3.行空间C(AT)C(A^T)C(AT)inRnR^nRn4.左零空间N(AT)N(A^T)N(AT)inRmR^mRm综述5.新的向量空间讨论矩阵Am∗nA_{m*n}Am∗n的四个基本空间,m行n列1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm[col11col21
- 12.【线性代数】——图和网络
sda42342342423
math线性代数
十二图和网络(线性代数的应用)图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}1.关联矩阵2.AAA矩阵的零空间,求解Ax=0Ax=0Ax=0电势3.ATA^TAT矩阵的零空间,电流总结电流图结论图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}13245n
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- Linux管理磁盘分区
IT小馋猫
linux运维服务器
一、规划磁盘中的分区在磁盘设备中创建、删除、更改分区fdisk/列出磁盘分区信息进入分区管理界面命令/fdisk-lfdisk/dev/sdb命令/列出磁盘分区情况创建分区命令/pn命令/删除分区更改分区类型命令/dt命令/保存分区操作不保存退出命令/wqFdisk命令的参数:m:查看各种操作指令的帮助信息p:列出硬盘中的分区情况n:创建分区-t:变更分区的类型d:删除分区w:保存并退出q:不保存
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】
L_cl
NLP自然语言处理人工智能
我的孤独原本是座荒岛,直到你称成潮汐,原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数,由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积,通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为:Swish(x)=x⋅σ(βx)其中:σ(x)是Sigm
- Go 语言使用Protobuf 进行序列化详解
尘鹄
Go语言学习之路golang开发语言后端rpcgo
文章目录Go语言使用Protobuf进行序列化详解1.Protobuf是什么?2.安装Protobuf及Go依赖3.编写.proto文件4.实现序列化和反序列化Go语言使用Protobuf进行序列化详解1.Protobuf是什么?以下是Protobuf官方中文文档的概述:Protobuf(ProtocolBuffers)是一种语言中立、平台中立的可扩展机制,用于序列化结构化数据。它类似于JSON,
- Godot对话系统教程
孔岱怀
Godot对话系统教程Godot-Dialog-SystemADialogSystemAddonfortheGodotEngine.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/Godot-Dialog-System项目介绍Godot对话系统是一个为Godot引擎设计的开源对话管理插件,旨在简化游戏中非线性对话的创建和管理。该项目由EXPWorlds团队开发,提供了
- 异地收款被拦截?一文读懂聚合二维码风控解决方案
畅联支付
大数据支付经验分享笔记
随着移动支付的普及,许多商家使用聚合二维码实现多平台收款。但近期不少用户反馈"人在外地扫自家二维码付款却被风控拦截",这不仅影响经营效率,还可能引发资金冻结风险。今天我们就来解析这个问题的成因和应对策略。一、为什么会触发风控?1.地理位置异常:支付系统发现收款设备与常用地址存在跨省变动(如北京商家突然在上海收款)2.交易行为突变:短期内出现远超日常交易量的资金流动3.信息不匹配:营业执照注册地与收
- C++随机数
宁玉AC
c学习c++开发语言
目录一、名著参考二、详解1.rand()函数2.time(0)3.srand(time(0))4.获取指定范围内的随机数(含指定位数)一、名著参考可以使用cstdlib头文件中的rand()函数来获得随机整数;这个函数返回0~RAND_MAX之间的随机整数;rand()函数生成的是伪随机数。即每次在同一个系统上执行这个函数的时候,rand()函数生成同一序列的数。rand()函数的算法使用一个叫种
- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的序列分类模型,简单学习记录
努力努力再努力呐
BERTbert分类学习
一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification,BertTokenizer#设置具体包含config.json的目录,只支持绝对路径model_dir=r"models\bert-base-chinese"#model_dir=r
- 用共线性分析的方法进行古基因组重构(前置知识与准备)
ALPH_
古基因组重构重构wgdi生物信息基因组r语言-4.2.1r语言数据分析
一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体,或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶,因为保留整个基因组重复(WGD)非常罕见,这表明多倍体往往是进化的死胡同。我们认为,古代基因组倍增可能只在非常特定的条件下能够存活,但是,无论何时建立,它们可能对物种多样化产生显著影响,并导致生物复杂性增加和进化新奇性的起源。全基因组复制(WGD)或多倍体,随后伴随基因丢失和二
- 基于llama_cpp 调用本地模型(llama)实现基本推理
月光技术杂谈
大模型初探llamallama.cpppythonLLM集成显卡本地模型AI
零基础实践本地推理模型基本应用:基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库,再编写程序,利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库(llama.cpp)的Python绑定,支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型(如LLaMA2),并通过量化技术(如GGUF格式)优化内存使用
- .net WebAPI返回xml、json格式
dengqiu2187
json
WebAPI返回xml、json格式简单示例usingSystem.Net.Http.Formatting;publicclassTestController:ApiController{publicstaticListlist=newList{newStudent{Name="张三",Age=25,Weight=153.5M},newStudent{Name="李四",Age=18,Weight
- 智能语音交互新标杆:WT2003HX语音芯片赋能扫地机器人产品升级
广州唯创电子
人工智能音频
在智能家居快速普及的今天,扫地机器人作为家庭清洁领域的核心设备,已从单一的清洁工具逐步演变为具备高度智能化、交互化特性的家庭助手。用户对扫地机器人的需求不再局限于基础清洁能力,而是更加注重设备的交互体验、智能化反馈以及使用便捷性。在这一背景下,广州唯创电子推出的WT2003HX系列语音芯片,凭借其卓越的性能、灵活的适配性以及高可靠性,成为扫地机器人产品实现语音交互功能升级的理想解决方案。一、WT2
- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
- TCP 是用来解决什么问题?
晚夜微雨问海棠呀
tcp/ip网络php
数据包丢失:在网络传输过程中,数据包可能会因为各种原因(如网络拥塞、设备故障等)而丢失。TCP通过序列号和确认应答机制来检测数据包是否丢失,并重新发送丢失的数据包。数据包乱序:数据包在传输过程中可能会因为不同的路径而到达接收端时顺序错乱。TCP通过序列号对数据包进行排序,确保数据按正确的顺序交付给应用层。数据包重复:在网络中,数据包可能会被多次传输,导致接收端收到重复的数据包。TCP通过序列号和确
- 【氮化镓】AlGaN/GaN HEMTs沟道温度测量
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性生成对抗网络人工智能神经网络多尺度模拟科学研究科技学习
文章是关于AlGaN/GaNHEMTs(高电子迁移率晶体管)在不同基底(如蓝宝石和硅)上生长时,通过直流(DC)特性方法确定沟道温度的研究。文章由J.Kuzmík,P.Javorka,A.Alam,M.Marso,M.Heuken,和P.Kordoˇs共同撰写,发表在2002年8月的《IEEETransactionsonElectronDevices》上,卷号为49,第8期。摘要(Abstract
- 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