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嘉羽很烦
机器学习均值算法算法
新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5],均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
燃灯工作室
Aipytorchtensorflow人工智能
一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- Cohen‘s Kappa 系数(κ系数)
大霸王龙
系统分析业务深度学习分类系统架构人工智能
Cohen’sKappa系数(κ系数)是一种用于评估两个标注者(或分类器)之间一致性的统计指标,适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响,提供比简单的准确率(Accuracy)更可靠的评估方式。1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下:[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中:(p_o)(ObservedAgreement):观察到的一致性,即两个标注者给出相同标签
- 准确率(Precision)和召回率(Recall)
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率(Precision)定义:准确率是指在模型预测为正的样本中,真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式:Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中:TP(TruePositive):真正例,模型正确预测为正的样本数。FP(FalseP
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- <RTL设计的艺术> DDR带宽计算公式
积小流哥
RTL设计的艺术芯片verilogfpga
目录一、问题背景二、计算公式三、公式解释四、举例说明五、总结一、问题背景给出一个DDR访问latency,以及主频等信息,怎么计算用户可以拿到的带宽?二、计算公式Bandwidth=Outstanding*(TransSize*Bus_Frequence)/Latency三、公式解释Bandwidth:带宽(单位:MBps)TransSize=BurstLength*BurstSize(单位:By
- 带宽计算公式
Hug Freedom.
单片机fpga开发嵌入式硬件
带宽=时钟频率*数据位宽带宽的定义就是单位时间(每秒)内传输的数据量假设我们有一个数据传输系统,其时钟频率为f(单位:Hz),这意味着每秒钟会有f个时钟周期。数据位宽为n(单位:bit),即在每个时钟周期内,可以传输n位的数据。那么在一秒钟内,由于有f个时钟周期,每个周期传输n位数据,所以总共传输的数据量就是f×n位。例如,一个系统的时钟频率为100MHz(即100×106Hz),数据位宽为32位
- 简记_ MCU管脚的防静电处理
土豆19891021
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一、分析(一)接口处的信号要先过ESD/TVS管,然后拉到被保护器件;建个ESD电路发生器的模型,代入到我们的电路中去分析:继电器实现这两个“开关”,并且还会感应出一些额外的RLC寄生。ESD的频谱是宽带的(指的是各种频率分量都有),频率范围大概是几十MHz到500MHz,ESD波形具有0.7~1ns的上升沿,通过上升沿跟最大带宽的计算公式0.35/tr,可得最大带宽约为:0.35/0.7ns=0
- 【更新至2024年】1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)
m0_71334485
数据#全国GDP平减指数实际GDP
1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)1、时间:1978-2024年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:名义GDP、实际GDP、国内生产总值指数、GDP平减指数4、数据内含原始数据计算公式代码,可以给定基期,自动计算平减指数和实际GDP。可根据需要任意调整基期5、计算说明:GDP平减指数=名义GDP/实际GDP。6、范围:全国层面7、指标解释:GDP平减指
- QT/C++获取电脑CPU实时占用率
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qtc++单片机
在计算CPU的占用率时,我们首先了解一下CPU使用率的计算方式,无论是单个进程cpu占用率还是系统整个cpu使用率,都是一样的计算公式:1、cpu使用率=运行时间/间隔时间2、运行时间=内核时间+用户时间-空闲时间3、间隔时间=内核时间+用户时间因此,根据上述公式的原理,在计算CPU使用率时需要阻塞/等待线程若干时间。由于需要阻塞线程,所以计算CPU使用率的函数是绝对不能写在主线程里的,因此另开一
- BMI值(Body Mass Index,简称BMI),是指身高体重指数,是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,BMI的计算公式是:体重指数(BMI)=体重(kg)÷身高2(m)。
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#includevoidisFit(){intkg;doubleBMI,m;printf("请输入体重:");scanf("%d",&kg);printf("请输入身高:");scanf("%lf",&m);BMI=kg/(m*m);if(BMI24){printf("超重");}}intmain(){isFit();}
- 8.6 “6.7GB→3.9GB!“Facebook OPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
6.7GB→3.9GB!FacebookOPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程实战FacebookOPT模型量化模型量化原理与技术选型在模型量化实战前,我们需要理解OPT模型的显存占用特点。以OPT-6.7B模型为例,其参数量为6.7B,每个参数默认使用FP32(4字节)存储时,显存占用计算公式为:显存占用=参数量×数据类型字节数=6.7B×4B=26.8GB当前主流的量化技术路线对比如
- 总体方差和样本方差
然后就去远行吧
疑难杂症
在统计描述中,方差用来计算每一个变量*(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式:σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2公式中σ2\sigma^2σ2为总体方差,XXX为变量,μ\muμ为总体均值,NNN为总体例数。在实
- c程序设计-3.1(求我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比)
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假如我国国民生产总值的年增长率为7%,计算10年后我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比:*运行结果:1.967152*计算公式:p=(1+r)^n*r为年增长率,n为年数,p为与现在相比的倍数#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include//要用到平方:pow()所要引用#includeintmain(){floatr,n,p;printf("请输入现在我国国民生
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一、KDJ计算公式K:SMA(RSV,5,1);D:SMA(K,M1,1);J:3*K-2*D;defKDJ(CLOSE,HIGH,LOW,N=9,M1=3,M2=3):'''超卖超买类RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100输出K:RSV的M1日[1日权重]移动平均输出D:K的M2日[1日权重]移动平均输出J:3*K-2*D'''RSV
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
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机器学习决策树人工智能
如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 完整集合经验模态分解(CEEMD)详解
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人工智能算法机器学习信号处理信息与通信
完整集合经验模态分解(CEEMD)详解目录前言从EMD到EEMD再到CEEMDEMD(经验模态分解)回顾EEMD(集合经验模态分解)的改进与不足CEEMD(完整集合经验模态分解)的原理噪声对(noisepairs)与对称性CEEMD的核心数学表达式与EEMD的主要区别CEEMD算法流程与公式CEEMD分解过程中的详细推导正负噪声加法及EMD展开IMF的最终计算公式残差的平均处理CEEMD的优点与局
- 期权帮|股指期货入门知识:什么是股指期货基差?什么是股指期货价差?
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锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!股指期货入门知识:什么是股指期货基差?什么是股指期货价差?股指期货的基差与价差是两个重要的价格关系指标,它们反映了现货市场与期货市场以及不同期货合约之间的价格差异和预期变化。一、股指期货基差股指期货基差是指某一特定时间点的现货指数价格与股指期货合约价格之间的差值。计算公式为:基差=标的指数价格-期货价格。例如:若现货指数为500
- python读取word文档结构图_python根据文章标题内容自动生成摘分享的实例
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如何用Python玩转TF-IDF之寻找相似文章并生成摘要应用1:关键词自动生成核心思想是对于某个文档中的某个词,计算其在这个文档中的标准化TF值,然后计算这个词在整个语料库中的标准化IDF值。在这里,标准化是说对原始的计算公式进行了一些变换以取得更好的衡量效果,并避免某些极端情况的出现。python从一个文件按文章标题把对应内容存为另外一问题如标题,例如有文件“A.txt”里面内容如上图,需按三
- 期权帮|看跌期权和看涨期权的收益计算有什么区别?
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锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!看跌期权和看涨期权的收益计算有什么区别?一、看涨期权的收益计算(1)收益计算公式看涨期权的收益计算公式为:收益=(标的资产价格−执行价格)−期权费其中:标的资产价格:期权到期时标的资产的市场价格。执行价格:期权合约中规定的购买资产的价格。期权费:购买期权所支付的费用。(2)收益实现条件当标的资产价格高于执行价格时:期权买方会选择
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一.目录LCM亮度结构评估方法1.模组亮度计算公式2.影响模组亮度的因素3.影响背光亮度的因素分析4.背光亮度评估方法二.不同纬度详细评估计算方法1.模组亮度计算公式当客户提出模组亮度需求时,需要与OD确认玻璃穿透率的typical值与min值举例:TM030LDH01-00客户需求模组亮度400(typical);350min1首先与OD确认玻璃设计的穿透率(OD提供为5.5%typical;5
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给你一个数组nums。数组「动态和」的计算公式为:runningSum[i]=sum(nums[0]…nums[i])。请返回nums的动态和。示例:输入:nums=[1,2,3,4]输出:[1,3,6,10]解释:动态和计算过程为[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4]。题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/running-sum-of-1d-array首
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除A计权声级计外,还有B、C,还有别的么?一篇文章中说:A计权声级是。声级计预加校准的,包括拾音话筒、放大器、衰减器、适当计权网络和规定动态特性的的指示仪表的一种测量声级的仪器。有A、B、C等计权方式,A计权测量声级范围.A计权声级:是在前面声压级基础上,增加了媒介质点变化频率这一要素,从。声压级只反应声音强度对人响度感觉的影响,不能反映声音频率对响度感觉的影响。.而A计权网络测量得到的A计权声级
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一、核心概念详解(一)内积定义与公式:在nnn维向量空间中,对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn),内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y),其计算公式为(x⃗,y⃗
- SAP最全重订货点知识分享:MRP类型-重订货点VB/V1
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SAP-PP笔记经验分享学习制造
写在前面本篇文章可能会专业术语和大白话穿插,大白话是让各位小伙伴能够一目了然的清楚到底是什么,而专业术语是作为顾问或者专业人士必须知道的,或者装B的东西,所以就放一起来~1.理论知识再订货点(ReorderPoint,ROP),有时候查资料也叫做重订货点。在存货水平降到一定程度时就触发订货,避免库存耗尽。订货量(ReorderQuaility,ROQ):在触发订货机制时,每次订货的数量。计算公式:
- 51单片机系列--定时器中断
熬夜耗子在线敲代码
51单片机单片机嵌入式物联网定时器中断
前言前几天一直在忙挑战杯的决赛,好几天没能睡上安稳觉,今天下午答辩结束,终于有空能够继续总结笔记写博客了。(在此先感谢下带队的张总与带队老师)。正文定时器介绍:51单片机的定时器属于单片机的内部资源,其电路的连接和运转均在单片机内部完成,可以取代掉占用cpu资源的delay函数。如上图示,我的51单片机外接了一个11.0592MHZ的外部晶振,我们算一下:按照时钟周期的计算公式1个时钟周期=1/晶
- Jmeter 性能-稳定性测试TPS计算
软件测试媛
软件测试技术分享自动化测试jmeter软件测试功能测试
1、普通计算公式TPS=总请求数/总时间1按照需求得到基础数据,比如在去年第xxx周,某平台有5万的浏览量那么总请求数我们可以估算为5万(1次浏览都至少对应1个请求)总请求数=50000请求数总时间:由于不知道每个请求的具体时间,按照普通方法,可以按照一天的时间进行计算总时间=1天=1*24小时=24*36001秒套入公式可得:TPS=50000/24*3600秒=0.58tps1结论:按照普通计
- 债券到期收益率计算
周纠纠
金融科技-计算机相关python深度学习
债券到期收益率YTM计算公式Python实现计算公式Python实现importscipy.optimizeassoimportnumpyasnp'''计算债券到期收益率的函数PV:表示债券全价;C:票面年利息;k:年付息频率;y:到期收益率;M:债券面值;T:债券期限(年)'''defYTM(PV,C,k,M,T
- 期权帮|如何理解股指期货主力合约基差?
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区块链数据挖掘人工智能大数据
锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!如何理解股指期货主力合约基差?股指期货主力合约基差是指当前主力期货合约的价格和其对应的现货股指之间的价格差异。具体计算公式为:基差=期货价格-现货价格。(1)正基差:当期货价格高于现货价格时,形成正基差。这可能表明市场预期未来股票指数价值将上升,或者现货市场供应紧张,导致现货价格相对较低。(2)负基差:当期货价格低于现货价格时,
- Python 函数-调用函数
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Python系统学习python开发语言
目录抽象调用函数数据类型转换练习小结我们知道圆的面积计算公式为:S=πr2当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积:r1=12.34r2=9.08r3=73.1s1=3.14*r1*r1s2=3.14*r2*r2s3=3.14*r3*r3当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14*x*x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14
- 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