- 【FR801xH】Ubuntu24.04搭建富芮坤FR801xH系列开发环境教程
沧海一笑-dj
物联网专栏富芮坤FR801xHFR801xH开发环境BLE蓝牙富芮坤开发环境
00.目录文章目录00.目录01.FR801xH概述02.FR801xH特性03.gcc-arm-none-eabi-10.3-2021.10概述04.gcc-arm-none-eabi-10.3-2021.10下载05.gcc-arm-none-eabi-10.3-2021.10安装06.FR801xH-SDK编译07.附录01.FR801xH概述FR801xH系列芯片是面向SOC(片上系统),
- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 计算机网络学习:打造体系,接轨前沿技术
xiayan827
计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 计算机网络学习:体系化学习助力能力提升
xiayan827
计算机网络学习
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- 神经网络学习-神经网络简介【Transformer、pytorch、Attention介绍与区别】
Crabfishhhhh
神经网络学习transformerpythonpytorch
神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践,适用于初学者和进阶者查阅学习。一、神经网络基础1.神经元模型神经元通过输入加权求和后激活:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)xix_ixi:输入wiw_iwi:权重bbb:偏置fff:激活函数,如ReL
- 区块链100问
KerwinChou_CN
金融支付读书笔记
区块链100问01.从物物交换到比特币02.什么是比特币03.比特币白皮书的诞生04.第一个比特币诞生啦05.谁是中本聪06.密码朋克是什么07.比特币是怎么发行的08.披萨居然卖到3亿元09.中本聪的继承者是谁10.早起比特币还能白送11.比特币为啥还没挖完12.比特币如何保持总量恒定13.比特币和Q币不一样14.各国和区块链资产15.比特币怎么转账16.比特币转账要手续费17.区块链转账按字节
- 计算机网络学习(九)——CDN
奕天者
计算机网络学习计算机网络学习CDN
一、CDNCDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)是一种通过分布式节点将内容更高效地传递给用户的技术架构,广泛应用于加速网站、视频、下载、直播等业务。CDN是把内容放到离用户最近的“高速公路入口”,提升访问体验、减轻源站压力,是现代互联网基础设施的关键一环。特点:优势说明⚡加速访问靠近用户节点响应,减少RTT(往返时延)与网络跳数安全防护可提供抗DDoS、WAF、防盗链
- 计算机网络学习20250528
打倒焦虑
计算机网络
地址解析协议ARP实现IP地址和Mac地址的转换ARP工作原理:每台主机或路由器都有一个ARP表,表项:(TTL一般为20分钟)主机产生ARP查询分组,包含源目的IP地址和源Mac地址,目的Mac地址FF-FF-FF-FF-FF-FF(mac广播地址),该查询分组广播给子网内的所有主机,路由器接口处的网卡,并向上交给ARP模块,每个主机或路由器的ARP模块检查自己的IP地址是否与ARP查询分组中的
- 协议层攻防:从规则引擎到AI自适应的进化之路
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能ddos运维服务器自动化
1.七层攻击的防护困局传统WAF对API滥用攻击防护效果有限,某金融平台曾因规则库更新延迟导致批量撞库攻击:#传统正则匹配规则(存在漏防风险)location/api/login{if($http_user_agent~*"curl|python"){return403;}}此配置无法识别使用合法浏览器的自动化攻击,漏防率高达35%。2.群联AI的行为基线建模通过LSTM神经网络学习用户行为模式,
- 计算机网络学习20250526
打倒焦虑
计算机网络
SMTP——简单邮件传输协议TCP端口号:25Alice给Bob发送邮件过程:Alice使用邮件代理程序写邮件给Bob用户代理把报文发给邮件服务器,放入报文队列中邮件服务器上SMTP客户端建立与Bob服务器上SMTP服务器的TCP连接经过初始的握手后,SMTP客户端通过TCP发送Alice的报文Bob邮件服务器上SMTP服务器接收报文,放入Bob的邮箱中Bob调用用户代理阅读报文SMTP不使用中间
- 网络学习-reactor模式(五)
冷崖
网络编程网络学习
一、reactor是什么?1、reactor是一种基于事件驱动的模式,它将IO操作和业务逻辑分离,通过注册回调函数来处理不同的IO事件,从而实现非阻塞的IO操作。2、相比于传统的同步阻塞IO模型,它具有更高的并发性能和更好的资源利用率。3、由原来的IO管理,变为对事件管理;对不同的IO事件,执行对应不同的回调;更多关注于事件的管理,简化对IO操作的关注。二、如何实现reactor1、技术点1、使用
- BERT模型原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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
1.背景介绍1.1自然语言处理的演进自然语言处理(NLP)旨在让计算机理解和处理人类语言,其发展经历了漫长的历程:早期阶段:基于规则的方法,通过人工编写规则来解析和理解语言,但泛化能力有限。统计语言模型:利用统计方法学习语言模式,例如N-gram模型,但缺乏语义理解能力。深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征,例如Word2Vec、RNN、LSTM等,语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B
- 网络学习中通信方面的相关知识、及再次解读B=2W
zdd56789
网络学习过程网络学习网络学习历程网络信息与通信
一、基带系统和带通系统在通信系统中,基带系统(BasebandSystem)和带通系统(BandpassSystem)是两种基本的信号传输方式,其核心区别在于信号是否经过调制以适配信道特性。基带系统:信号:未经调制的原始信号,其频谱集中在低频段(从0Hz开始),通常包含直流分量。传输:直接通过有线信道(如电缆、光纤)传输基带信号,无需调制到高频。频谱范围:从0Hz到最高频率W(即带宽为WHz)波形
- 社会网络分析SNA
枫桥夜泊_
社会网络分析SNA
一、参考文献【1】柳瑞雪,石长地,孙众.网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J].中国远程教育,2016(11):43-52.【2】常咏梅,张雅雅,金仙芝.基于量化视角的STEM教育现状研究[J].中国电化教育,2017(6):114-119.【3】刘三,石月凤,刘智,etal.网络环境下群体互动学习分析的应用研究——基于社会网络分析的视角[J].中国电化教育
- 网络学习-epoll(四)
冷崖
网络编程网络学习
一、为什么使用epoll?1、poll实质是对select的优化,解决了其参数限制的问题,但是其本质还是一个轮询机制。2、poll是系统调用,当客户端连接数量较多时,会将大量的pollfd从用户态拷贝到内核态,开销较大。3、epoll则不同于select和poll,当客户端连接数量较多时,不会频繁地将客户端fd从用户态拷贝到内核态,而是在内核中维护了一个就绪列表,当某个fd就绪时,内核会将该fd加
- 【Linux高级全栈开发】2.1.3 http服务器的实现
Javis211
C++后端学习计划服务器linuxhttp
【Linux高级全栈开发】2.1.3http服务器的实现高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2
- 【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程——2.1.1 网络IO与IO多路复用——select/poll/epoll
Javis211
C++后端学习计划linux网络运维
【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2RP
- 神经网络:节点、隐藏层与非线性学习
未来创世纪
机器学习神经网络学习网络
神经网络:节点、隐藏层与非线性学习摘要:神经网络是机器学习领域中一种强大的工具,能够通过复杂的结构学习数据中的非线性关系。本文从基础的线性模型出发,逐步深入探讨神经网络中节点和隐藏层的作用,以及它们如何帮助模型捕捉复杂的模式。通过实例分析和练习,我们将揭示隐藏层在非线性学习中的关键作用,并讨论激活函数在打破线性限制中的重要性。本文旨在为读者提供一个清晰的神经网络学习路径,帮助读者更好地理解和应用这
- 深度学习-数值稳定性和模型初始化
fantasy_arch
深度学习人工智能
到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先制定的分布来初始化模型的参数,有人会认为初始化方案时理所当然的,忽略了如何做出这些选择的细节,甚至有人可能会觉得,初始化方案的选择并不是特别重要,实际上,初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用,保持数值稳定性至关重要。此外,这些初始化方案的选择可以与非线性激活函数的选择有趣的结合在一起。我们选择哪个函数以及如何初始化参数可以决定优化算法收敛
- 残差块(Residual Block)
新手小白勇闯新世界
各种名词及算法概念计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法
1.**残差块的定义与作用**:残差块通过引入跳跃连接(skip-connection)或称为快捷连接(shortcutconnection),允许网络学习输入与输出之间的残差映射,即学习函数,其中是期望的底层映射。这样,原始映射可以被重构为。这种设计使得网络更容易优化残差映射,而不是原始的、无参考的映射。2.**残差块的优势**:-**特征抽取**:残差块负责从其前一组中提取的特征中提取更高级的
- 【神经网络学习】5——Hamming网络初识
数学系的计算机玩家
神经网络学习网络人工智能机器学习深度学习
神经网络学习5——Hamming网络初识文章目录神经网络学习5——Hamming网络初识@[toc]1.前景导入2.符号说明3.Hamming距离4.Hamming网络结构5.Hamming网络的特性和工作机制5.1Hamming网络的特性5.2Hamming网络的工作机制5.2.1前馈层机制5.2.2递归层机制6.结语1.前景导入上一篇,我们学习了单神经元感知机,该神经网络结构能够完成简单的分类
- 深度学习入门(三):神经网络的学习
WhyNot?
深度学习深度学习神经网络学习
文章目录前言人类思考VS机器学习VS深度学习基础术语损失函数常用的损失函数均方误差MSE(MeanSquareError)交叉熵误差(CrossEntropyError)mini-batch学习为何要设定损失函数数值微分神经网络学习算法的实现两层神经网络的类参考资料前言机器学习的过程通常分为学习(从训练数据中自动获取权重参数的过程)和推理(利用学习到的权重参数对新的数据进行预测)两个环节。本文将主
- 计算机网络学习笔记
费费开心一点
学习笔记计算机网络学习笔记
第1课绪论、传输介质【知识点回顾】两种导线可以减小电磁干扰:双绞线(分为非屏蔽双绞线、屏蔽双绞线)(RJ-45用)同轴电缆(短距离使用)网络通信的基本单位:位(bit)内存存储的基本单位:字节(byte)信号是信息的载体,信道是信号的传输媒介,信道噪声是噪声和干扰的总称光纤的优缺点:优点:免受电气噪声干扰,信号损耗小,高带宽,保密性好,体积小,中继距离长缺点:费用高,需要专门人员与设备,易折断第2
- Auto-Encoding Variational Bayes论文笔记
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深度生成模型笔记vae论文笔记
本文地址:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77743840深度学习博客目录:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/69340697introduce这篇论文将变分贝叶斯和神经网络结合起来,用神经网络学习变分推导的参数,以得到后验推理p(z|x)的似然,并获得了一个效果不错的
- 手写数字识别(深度学习小实践)
我是来学习的你们要干什么
深度学习人工智能pycharmpython机器学习神经网络
小白学习ing文章目录前言一、神经网络学习与实践1.学习2.推理二、手写数字识别1、读入mnist数据集(学习)2、神经网络的推理改进→批处理前言非常简单的深度学习小实践,没有用框架,仅使用简单的Python。参考书籍《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一、神经网络学习与实践1.学习训练数据进行权重参数的学习2.推理使用学习到的参数,对输入数据进行分类二、手写数字识别1、读入mnist数
- Gin框架全套实战教程
万才博客
golanggo语言软件框架golang
01.API的URL规则设计、带参数的路由02.是否一定要用MVC模式、路由分组03.简单Dao层代码封装、使用中间件模拟鉴权04.创建Model、参数绑定Model的初步使用05.内置验证器的初步使用、POST参数绑定06.自定义验证器结合正则验证JSON参数07.批量提交帖子数据的验证基本姿势08.到底要不要用ORM、Gorm入手、执行原始SQL09.结合Model进行数据映射、查询的基本要点
- 朝颜的计算机网络学习笔记【Chapter 3.数据链路层】
朝颜75Hz
学习网络网络协议
课程来源:「湖科大」计算机网络微课堂视频传送门Chapter3.数据链路层3.1数据链路层概述基本概念链路(Link):就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路,而中间没有任何其他的交换结点。数据链路(DataLink):是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上,就构成了数据链路。数据链路层以帧为单位传输和处理数据。数据链路层的几个重要问题举例1:对于点对点信道的数据链路层而言封装成帧应用层协议数据
- 07.图像标签
龙哥带你学编程
#htmlcss
浏览网页时经常会看到精美的图片,图片是组成网页的重要元素,在网页中如何才能显示一个图像呢?一、图像标记1、基本语法图像是用img标记来声明的…注意:任何一个图片标签必须指定src属性才可以显示;src属性分为相对路径和绝对路径,具体用法下面会讲;2、常用属性在HTML中我们可以通过一些属性来改变图片的外观和表现,常见属性见下面表格:属性名含义常用属性值alt图像的替换文本属性,在图像无法显示时告诉
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 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