- DeepSeek 混合专家(MoE)架构技术原理剖析
计算机学长
通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家(MoE)架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下,大规模语言模型不断突破创新,DeepSeek混合专家(MoE)架构脱颖而出,成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理,为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述(一)基本概念混合专家(MixtureofExperts,MoE)架构,简单来说,就像是一个专家团队。在这个团队里,每个专家都是一个小型神经网络,各自擅长处理特定
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- 【6】Underlay&Overlay
剪刀石头布Cheers
CiscoSDWANLearning网络思科SDWAN
1.Underlay和Overlay路由在SD-WAN架构中,路由分为Underlay(基础网络)和Overlay(叠加网络)两个层次。(1)Underlay路由Underlay是SD-WAN设备运行的底层物理网络,负责在不同站点之间建立基本的IP连接。特性:依赖MPLS、互联网、4G/5G或卫星链路等物理传输介质。使用传统路由协议(如BGP、OSPF、EIGRP)在物理网络上进行路径选择。不能提
- inter至强服务器处理器型号,至强cpu性能排行2021
时光派
inter至强服务器处理器型号
排行英特尔至强cpu型号主频核心数量插槽类型1IntelXeonGold6248R3.0GHz24LGA36472IntelXeonPlatinum82802.7GHz28LGA36473IntelXeonW-3275M2.5GHz28LGA36474IntelXeonGold6242R3.1GHz20LGA36475IntelXeonPlatinum8260M2.3GHz24LGA36476In
- 神经网络常见激活函数 12-Swish函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络机器学习人工智能
Swish函数+导函数Swish函数Swish(x)=x⋅σ(βx)=x1+e−βx\begin{aligned}\rmSwish(x)&=x\cdot\sigma(\betax)\\&=\frac{x}{1+e^{-\betax}}\end{aligned}Swish(x)=x⋅σ(βx)=1+e−βxxSwish函数导数ddxSwish=(x⋅σ(βx))′=σ(βx)+x⋅(σ(βx))′∵
- i510300h和i78750h参数对比哪个好
妙龙
笔记本
i510300H是笔记本平台的标准电压处理器,为四核心八线程,主频2.5GHz,睿频4.5GHz,45WTDP,8M三级缓存,passmark跑分为9026分。我的笔记本就是活动时8折抢购的https://list.jd.com/list.html?i7-8750H的规格是6核心12线程,coffcelake架构,主频2.2GHz,单核最大睿频4.1GHz,六核最大睿频3.9GHz,L3缓存9MB
- 入手评测 i71165g7和i711390H选哪个好
m0_51380603
cpucpu
i711390H属于TigerLake-H35系列为4核心8线程,三缓12MB,不过基频更高,达到了3.39GHz,。i7-11390H单核睿频最高可达5GHz,TDP在28-35W之间选i711390h还是i71165g7这些点很重要http://www.adiannao.cn/dyi7-1165G7处理器相关参数:4核8线程,主频2.8GHz,睿频4.7GHz,12MB三级缓存。
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 深度学习(1)-简单神经网络示例
yyc_audio
深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
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- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
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人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- 麒麟SoC的详细架构组成介绍
小蘑菇二号
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目录麒麟SoC的主要组成部分1.应用处理器(ApplicationProcessor,AP)2.图形处理单元(GPU)3.神经网络处理单元(NPU)4.图像信号处理器(ISP)5.调制解调器(Modem,基带芯片)6.多媒体编解码器7.安全模块8.连接模块9.存储控制器10.电源管理单元(PMIC)典型麒麟SoC示例Kirin9000总结麒麟(Kirin)是华为自主研发的一系列高性能系统级芯片(S
- AI 大模型创业:如何利用市场优势?
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
- 【MediaTek】 T750 openwrt-23.05编译: error: ISO C++17 does not allow dynamic exception specifications
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功能实现及问题处理Openwrtopenwrt
MediaTekT750T750采用先进的7nm制程,高度集成5G调制解调器和四核ArmCPU,提供较强的功能和配置,设备制造商得以打造精巧的高性能CPE产品,如固定无线接入(FWA)路由器和移动热点。MediaTekT750平台是一款综合的芯片组,集成了5GSoCMT6890、12nm制程的收发器MT6190、ET、GNSS和PMIC等。高度集成的T750平台大幅减少组件数量,为产品设计者提供更
- 5G应用创新发展策略研究
米朵儿技术屋
计算机科学及电子科技技术专栏5G
【摘要】我国高度重视5G产业发展,积极推进5G赋能垂直行业数字化转型,5G应用发展环境不断完善,5G应用进入加速导入期。主要分析了5G应用发展环境、国内外现状以及产业融合应用发展存在的问题,并给予产业应用创新发展相关建议,推动网络快速部署,加速行业数字化转型升级,实现数字经济社会新变革。【关键词】5G;融合应用;智简网络15G应用发展环境目前全球5G商用发展已初具规模,为5G应用的规模落地和创新发
- 200MHz至15GHz超低相位噪声频率综合器模块 国产频率源模块
射频微波精密
频率综合器测试工具信息与通信科技信号处理量子计算
副标题:盛铂科技SLMF315超低相位噪声频率综合器:高精度与小体积的卓越结合在高性能射频系统设计中,频率综合器的性能直接影响系统的信号质量和稳定性。盛铂科技推出的SLMF315超低相位噪声频率综合器,以其超宽频率范围、超高频率分辨率、极低相位噪声以及紧凑型设计,成为射频系统集成和高端应用的理想选择。本文将深入解析SLMF315的核心优势及其广泛应用。超宽频率范围与超高分辨率SLMF315频率综合
- 字节跳动实习生和校招生内推
飞300
pythonjavascriptphp业界资讯算法
机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深度和广度;4、熟悉相关算法在数据挖
- 物联网(IoT)技术和各种传感器设备的集成:物联网在消费电子的创新
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
物联网(IoT)技术和各种传感器设备的集成:物联网在消费电子的创新关键词:物联网,传感器设备,集成技术,消费电子,创新应用1.背景介绍1.1问题由来物联网(IoT)技术的迅猛发展,正推动着消费电子行业的深刻变革。随着5G网络的普及和成本的进一步降低,各种物联网传感器设备不断涌现,极大地丰富了消费电子产品的功能和应用场景。然而,物联网传感器设备种类繁多,如何高效地将它们集成到消费电子产品中,成为当前
- 如何通过5G和边缘计算提升工业远程运维效能?
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在当今快速发展的工业4.0时代,企业对于设备的高效维护和管理提出了更高的要求。边缘计算工控机结合5G网络技术,为工业远程运维提供了一个全新的软硬件协同解决方案。本文将探讨这一方案的具体实施方式及其带来的变革,并通过实例展示其应用效果。工业远程运维面临的挑战传统工业现场往往分布广泛,设备种类繁多且环境复杂,这给设备的监控、维护和故障排除带来了巨大挑战。以往的远程运维手段受限于网络带宽和延迟问题,难以
- 【MediaTek】 T750 openwrt-23.05编 cannot find dependency libexpat for libmesode
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Openwrtopenwrt智能路由器
MediaTekT750T750采用先进的7nm制程,高度集成5G调制解调器和四核ArmCPU,提供较强的功能和配置,设备制造商得以打造精巧的高性能CPE产品,如固定无线接入(FWA)路由器和移动热点。MediaTekT750平台是一款综合的芯片组,集成了5GSoCMT6890、12nm制程的收发器MT6190、ET、GNSS和PMIC等。高度集成的T750平台大幅减少组件数量,为产品设计者提供更
- 5G:下一代无线通信技术的全面解析
空青726
5G算法网络安全网络协议信号处理tcp/ip业界资讯
随着科技的不断进步,移动通信技术也在飞速发展。从2G到4G,我们见证了无线网络的巨大变革,而现在,5G已经悄然来临。作为下一代无线通信技术,5G不仅将带来更快的速度和更低的延迟,还将开启全新的应用场景和商业模式。本文将从多个角度介绍5G,帮助您更好地理解这项革命性技术。技术角度5G是第五代移动通信技术的简称,它基于新的无线接入技术和网络架构,相较于4G有着显著的提升。首先,5G的理论峰值速度可以达
- Centos7将/dev/mapper/centos-home磁盘空间转移到/dev/mapper/centos-root
AnnyYoung
笔记FAQcentoslinux运维
1、查看存储df-h文件系统容量已用可用已用%挂载点devtmpfs126G0126G0%/devtmpfs126G0126G0%/dev/shmtmpfs126G19M126G1%/runtmpfs126G0126G0%/sys/fs/cgroup/dev/mapper/centos-root50G45G5.4G90%//dev/sda21014M187M828M19%/boot/dev/sda
- 5G NR 基本概念——BWP
冯白丁
5GNR2/3/4/5g网络通信
BWP:BandWidthPart部分带宽定义:给定μ值(确定子载波间隔)的一段连续的CRB作用优势:降低能耗,业务量小时,UE切换至带宽较小的BWP上提高系统灵活性,每个BWP可以采用不同的配置,根据业务切换合适的BWP前兼容,新技术可在新的BWP中提供,保证系统向前兼容分类:初始BWP:用于空闲态UE接收系统信息并完成随机接入。子载波间隔与频域位置及带宽MIB携带专用BWP:用于连接态UE数据
- 明远智睿5G工业网关远程联动,打造一支“精锐部队”
myzr123
明远智睿嵌入式人工智能机器学习c++
信息科技更新迭代,5G技术粉墨登场,助力工业物联网发展进程中最为璀璨的时代,受到5G技术所带来的好处,数据传输处理的速度得到质一般的飞跃,成就了各大工控领域的蓬勃发展。在工控领域里,人类无时无刻不在思考着如何“全自动”、“0人手”的工作方式,特别是应对危险环境的采样、巡查工作。充满神秘未知的危险地带,往往成为人类发展空间的压缩剂,面对这些困难与美愿,工控机器人便是人类目前最为精锐的部队,而5G技术
- 国标GB28181网页直播平台EasyGBS国标GB28181软件与GB28181应用场景分析
科技小E
音视频视频监控安全
随着5G、AI、云计算、大数据、物联网等新兴技术的快速发展,各行各业都在积极探索智能化、现代化的管理与运营模式。国标GB28181网页直播平台EasyGBS作为一款基于国标GB28181协议的视频云服务平台,凭借其强大的功能和广泛的应用场景,在众多领域中展现出了独特的优势。一、EasyGBS场景智慧交通在交通视频监控领域,通过搭建全套的国标系统,可满足GB/T28181的要求,实现和公安网的对接。
- DQN的原理和代码实现
SmallerFL
NLP&机器学习DQN强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是强化学习中的一种重要算法,由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习,通过使用神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境:定义环境(例如,Atari游戏
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- 麒麟990和麒麟8000哪个好
m0_50613577
智能手机
麒麟8000是华为针对中高端市场推出的一款5G芯片,支持卫星通信技术,可以通过北斗、GPS、GLONASS等卫星系统进行定位和导航,也可以通过北斗、天通等卫星系统进行语音和短信通信,为用户提供更广阔的联网空间。我买的华为手机就是活动时抢购的便宜了好几百太给力了http://www.adiannao.cn/dy麒麟990的处理器架构更加先进,采用2+2+4的CPU架构,包括两个主频为2.86GHz的
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准
格图素书
深度学习计算机视觉数学建模人工智能
目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2卷积神经网络2.2.3孪生神经网络2.3点云数据配准基础2.3.1点云数据格式2.3.2点云旋转表达2.3.3传统点云配准方法3基于PCRNet的PCR-SA牙齿点云配准3.1CBCT-IOS牙齿配
- 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