- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- win10安装Ubuntu22.04LTS及深度学习相关配置详细教学
向来痴_
深度学习人工智能
由于之前Ubuntu系统硬盘空间分配的不够,又去看了一下发现扩容很很麻烦。加以发现自己前面安装的深度学习环境版本与实际要用的不符,所以当机立断决定直接重装系统。Ubuntu系统安装参考视频:一看就会!8分钟真机安装【Ubuntu/Windows】双系统_哔哩哔哩_bilibili镜像文件:ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso按win键搜索磁盘管理打开,压缩卷得到256G
- 深度学习入门:如何从零开始搭建自己的深度学习模型?
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介深度学习(DeepLearning)近几年已经成为人们关注的热点话题。从2012年的ImageNet竞赛开始,激起了众多研究者的兴趣,也带来了越来越多的应用场景。随着技术的飞速发展,深度学习已经成为了各个领域最具潜力的技术。作为一名AI科研工作者,了解、掌握深度学习相关知识可以帮助你更好地理解并解决实际问题。本文将全面介绍深度学习的基础知识、技术要点及其应用。文
- 【TensorFlow系列教程第二章】深入理解 TensorFlow 中的张量、计算图与会话
代码简单说
#TensorFlow教程tensorflowneo4j人工智能TensorFlow张量TensorFlow计算图TensorFlow会话
深入理解TensorFlow中的张量、计算图与会话摘要:本文旨在详细介绍TensorFlow中几个核心概念——张量(Tensor)、计算图(ComputationalGraph)以及会话(Session),帮助读者更好地掌握TensorFlow框架,为后续进行深度学习相关的开发与实践奠定基础。一、张量(Tensor)在TensorFlow中,张量(Tensor)类似于NumPy中的数组,是一个多维
- 转onnx模型学习汇总及TensorRT部署
天亮换季
人工智能自动驾驶持续部署pytorch算法深度学习python
文章目录一写在前面二学习过程三模型转换(三种算法均开源)1.MatrixVT转onnx和TensorRT2.BEVPoolV2转onnx和TensorRT3.BEVDepth转模型四总结一写在前面 深度学习火起来已近十年,于当下的算法岗位而言,多数都在基于深度学习方式或者深度学习相关方法做研发,但算法研发发展至今,对研发人员的要求绝不会限于公开数据集的使用、开源模型的训练、网络模块的堆加等,需要
- 【AI模型】谷歌开源Magenta项目介绍
姑苏老陈
人工智能学习入门人工智能开源音乐AI模型谷歌Magenta项目
本文收录于《人工智能学习入门》专栏。从零基础开始,分享一些人工智能、机器学习、深度学习相关的知识,包括基本概念、技术原理、应用场景以及如何开发实战等等。相信完整学习后会有很多收获。欢迎关注,谢谢!文章目录一、前言二、Magenta的核心目标1.**生成艺术与音乐**2.**探索人机协作**3.**开源社区驱动**三、Magenta技术与功能四、应用场景五、如何开始使用Magenta1.
- 【Bug】 [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed
shanks66
Bugbugssl网络协议
当你在进行深度学习相关操作时,若因缺少本地的CA证书而无法下载资源,下面为你介绍几种解决办法:方法一:更新CA证书在大多数Linux发行版中,你可以使用包管理器来更新CA证书。例如,在基于Debian或Ubuntu的系统中,你可以运行以下命令:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstall--reinstallca-certificates在基于RedHat或CentOS的
- 【AI编程】使用DeepSeek AI 编程体验
姑苏老陈
人工智能学习入门AI编程人工智能Deepseek
本文收录于《人工智能学习入门》专栏。从零基础开始,分享一些人工智能、机器学习、深度学习相关的知识,包括基本概念、技术原理、应用场景以及如何开发实战等等。相信完整学习后会有很多收获。欢迎关注,谢谢!文章目录一、前言二、DeepSeekAI编程体验记录2.1完整代码2.2特性说明2.3使用说明2.4注意事项三、总结一、前言最近收到一个开发任务,需要编写一个Python脚本,实现自动从服务器的网盘上把所
- 【DeepSeek + Chatbox】本地局域网多用户协作全流程!从本地部署到高效交互,深度学习任务这样搞就对了~
磕盐小宋的日常
深度学习人工智能
文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究,遇到了个头大的问题:设备依赖太重,每个人都要配备高性能硬件才能跑模型。于是我开始思考,有没有办法让大家共享资源,降低设备要求?经过一番调研和实践,我们终于打通了DeepSeek平台+Chatbox可视化界面的全流程局域网协作方案
- 用大模型学大模型02-数学基础 微积分
wyg_031113
人工智能
https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念:导数(尤其是偏导数)、梯度、链式法则;积分与最优化(如梯度下降法的数学推导)给我一个入门级的完整教程和实例好吧,我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则,还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系,然后结
- 用大模型学大模型03-数学基础 概率论
wyg_031113
概率论人工智能
https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了概率论与统计学部分,给我一个入门级的完整教程和实例。好的,我现在需要回答用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例,所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径,并结合实例说明。首先,查看证据中的相关内容。提到花书学习笔记,涵盖了概率论、信
- 深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能机器学习pytorchpaddlepaddlepython
文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层(必须掌握的核心基础)1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层(神经网络与训练机制)1.神经网络基础2.激活函数(ActivationFunction)3.损失函数(LossFunction)4.优化算法(Optimization)5.反向传播(Backpropagation)6.正则化与调优三、进阶模型
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
UnknownBody
Recommendation人工智能
本文是深度学习相关文章,针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec:异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说,使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而,许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的,这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
- 深度学习-笔记1
深度学习神经网络
刚开始接触深度学习相关内容,在这儿做一个笔记:网址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型,结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层,预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示,任务适配层
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
红色石头Will
深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- 深度学习相关知识--池化
已经大四了,继续努力
深度学习计算机视觉人工智能
池化概念池化分为最大池化(用的多一些)和平均池化最大池化是选出区域内最大值作为池化后的值,如下图所示:平均池化是选择区域内平均值作为池化后的值,如下图所示:概念很浅显,但是对于刚入门的人来说,很难知道池化到底能干啥,局限性是什么。池化作用:1.减少运算量,这个还好理解,因为数据量变少了,后期计算量肯定也少了2.防止过拟合,因为池化可以把一张大图变成一张小图,但是保留了重要特征,这样使得模型学习时能
- numpy 矩阵乘法_一起学习Python常用模块——numpy
weixin_39636099
numpy矩阵乘法numpy矩阵乘法python对ndarray全体除以一个数python稀疏矩阵乘法python空数组python安装numpy模块
关注微信公众号:一个数据人的自留地作者介绍知乎@王多鱼百度的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位,目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。对于数据分析师来说,应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括:pandas、numpy和机器学习库sklearn等。对于算法工程师来说,还应掌握深度学习相关模块,主
- python 对ndarray全体除以一个数_一起学习Python常用模块——numpy
weixin_39785814
python对ndarray全体除以一个数python空数组python数组全部平方
关注微信公众号:一个数据人的自留地作者介绍知乎@王多鱼百度的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位,目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。对于数据分析师来说,应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括:pandas、numpy和机器学习库sklearn等。对于算法工程师来说,还应掌握深度学习相关模块,主
- 阿里云人工智能工程师ACP认证考试:15天备考到通过经验分享
North_D
AI人工智能阿里云人工智能经验分享
阿里云人工智能工程师ACP认证考试:15天备考到通过经验分享机缘:以证促学在工作中,接触并使用深度学习相关技术已经有4、5年左右,具备一些AI相关的理论和经验。随着2023年AIGC的火热,个人的热情被带动起来,有必要系统、全面的对人工智能、机器学习、深度学习进行总结和再学习。那就设立一个可量化的学习目标吧:考个人工智能相关的认证,以证促学。踅摸了一圈,将目标确定为阿里云人工智能工程师ACP认证。
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 深度学习相关软件安装与环境配置(windows版本)
欧阳颖
python机器学习神经网络深度学习pycharm
本文介绍了学习Python以及深度学习过程中常用软件的安装与环境配置。目录一.Anaconda1.1Anaconda简介1.2Anaconda安装1.3Anaconda环境配置二.安装GPU版本的PyTorch库三.安装和配置PyCharm3.1Python、PyCharm和Anaconda的关系3.2安装3.3配置一.Anaconda1.1Anaconda简介Anaconda是专门为了方便使用P
- 李沐《动手学深度学习》注意力机制
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能算法pytorch
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐《动手学深度学习》卷积
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记人工智能深度学习深度学习tensorflow人工智能
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- 李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能pytorch神经网络
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- 李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习cnn神经网络算法pytorch
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- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记深度学习人工智能深度学习tensorflow人工智能
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结
北航程序员小C
机器学习专栏人工智能学习专栏深度学习专栏机器学习深度学习自然语言处理
说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书,也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。由于github的markdown解析器不支持latex,因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览,也可以直接访问下面给出的博客链接。Document文件夹下为笔记,Code文件夹下为代码,Data文件夹下为
- 李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习cnn人工智能pytorch神经网络
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算目录系列文章一、从全连接层到卷积(一)全连接层(二)卷积神经网络的空间不
- 李沐《动手学深度学习》深度学习计算
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能pytorch算法
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念目录系列文章一、层和块(一)块的概念(二)块的实现二、参数管理(一)参数访问:用于调试、诊断和可视化(二)
- 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