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王旭·wangxu_a
算法
目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
- R语言安装生物信息数据库包
Bio Coder
R语言r语言数据库
R语言安装生物信息数据库包在生物信息学领域,R语言是重要的数据分析工具。今天,我们就来聊聊在R语言环境下,安装生物信息数据库包(org.*.*.db)的步骤。为什么要安装org.*.*.db系列包生物信息学分析中,我们常处理基因相关数据,比如基因功能注释、位置、参与的生物学通路等。org.*.*.db系列包就像基因百科全书,提供不同物种的基因注释信息。比如研究人类基因时,能帮我们快速获取基因别名、
- 生物信息数据库开发之单细胞数据库scrna db(一)
北京生信课堂
数据库生物信息学r语言python
单细胞数据库构建优质已整合的单细胞数据库背景知识需求分析数据库类型数据库构建过程优质已整合的单细胞数据库如果读者只想获得一个现成的内容丰富的单细胞数据库加入至自己的PC或linux服务器,可以跳过下面的详细理论教程数据库下载链接:点击下载单细胞数据库。包含约800个细胞数据的中小型数据库,维度约为20000x800,部分为作者公司数据,部分为国际数据库数据,包含T-cell,B-cell,NK-c
- 基于python使用scanpy分析单细胞转录组数据
探序基因
单细胞分析python开发语言
探序基因肿瘤研究院整理相关后缀的格式介绍:.h5ad:是一种用于存储单细胞数据的文件格式,可以通过anndata库在Python中处理.loom:高效的数据存储格式(.loom文件),使得用户可以轻松地存储、查询和分析大规模的单细胞数据集。Loompy的设计目标是提供一个快速、灵活且易于使用的工具,以支持生物信息学家和研究人员在单细胞水平上进行数据分析。python的单细胞转录组数据结构说明:da
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Red Red
生信小技巧r语言数据库
生物信息中EnsemblID转换为GeneSymbolTCGA数据库该方法比较简单,无需安装过多的包,因为安装了几个包显示和R版本不兼容,浪费很多时间,最后用这个包成功将Ensemble转换成IDR:#加载org.HS.eg.dblibrary(org.Hs.eg.db)#获取所有的ENSEMBLID到k中k=keys(org.Hs.eg.db,keytype="ENSEMBL")k#找到ENSE
- Perl 语言入门学习指南:探索高效脚本编程的奥秘
我的运维人生
简约运维perlPerl编程脚本语言文本处理Perl基础语法
引言Perl,全称PracticalExtractionandReportLanguage,是一种功能强大的编程语言,特别擅长于文本处理、报告生成以及系统自动化管理任务。自1987年诞生以来,Perl凭借其灵活性、强大的内置功能库和广泛的社区支持,在Web开发、生物信息学、网络管理等多个领域发挥着重要作用。本文旨在为初学者提供一份Perl语言入门学习指南,帮助大家快速掌握这门强大的脚本语言。一、P
- gseapy python包GO、KEGG富集(注释)分析
loong_XL
生信pythongolang开发语言
文档案例参考:https://gseapy.readthedocs.io/en/latest/gseapy_example.html#Over-representation-analysis-by-Enrichr-web-services简介:富集分析是一种常见的生物信息学分析方法,通过比较一个给定的基因集(如一组显著差异表达基因)与已知的生物过程、通路或功能的数据库,来发现哪些过程、通路或功能与
- Java 大视界 -- Java 大数据在生物信息学中的应用与挑战(67)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据生物信息学基因序列分析蛋白质结构预测数据质量计算资源机器学习
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力
樱花的浪漫
因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
近十年来,深度学习在多个领域取得了巨大成功,包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中,其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息,进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程,有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
- 《AI赋能行业实战:揭秘企业数字化转型最佳实践,落地案例深度解析!》 ---- 总目录
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人工智能系统解决方案与技术架构人工智能大数据AI
文章大纲金融行业落地实践浅析基于PySpark进行信用卡评分--实战案例迁移学习小样本金融风控生物信息识别大健康行业落地实践浅析传统行业深度融合升级如何深度参与创业?物联网行业案例浅析智慧园区案例浅析计算机视觉应用案例计算机视觉入门学习国外的资源国内的资源YOLO学习modelzoo计算机视觉基础目标检测YOLOv5YOLOv8自动缺陷检测(AutoDefectClassification)、零件
- 三甲医院大型生信服务器多配置方案剖析与应用(2024版)
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数智化医院2024服务器数据库运维
一、引言1.1研究背景与意义在当今数智化时代,生物信息学作为一门融合生物学、计算机科学和信息技术的交叉学科,在三甲医院的科研和临床应用中占据着举足轻重的地位。随着高通量测序技术、医学影像技术等的飞速发展,生物医学数据呈爆发式增长,这些数据涵盖了基因组、蛋白质组、代谢组等多个层面的信息,为医学研究和临床诊断提供了前所未有的机遇与挑战。从科研角度来看,生物信息学助力三甲医院开展前沿性的医学研究。通过对
- Python3 【集合】项目实战:3 个新颖的学习案例
李智 - 重庆
Python精讲精练-从入门到实战python经验分享案例学习编程技巧
Python3【集合】项目实战:3个新颖的学习案例以下是3个应用“Python集合”知识的综合应用项目,这些项目具有新颖性、前瞻性和实用性,每个项目都包含完整的代码、解释说明、测试案例和执行结果。基因序列比对文章推荐系统运行日志分析项目1:基因序列比对(集合运算与去重)项目描述在生物信息学中,比对两个基因序列的相似性。使用集合的交集和并集计算相似度。代码实现#基因序列(简化为字符串集合)seque
- AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用关键词:人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用1.背景介绍2.核心概念与联系2.1人工智能(AI)2.2机器学习(ML)2.3深度学习(DL)2.4生物信息学2.5应用领域3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1卷积神经网络(CNN)3.1.
- AlphaFold2的思路总结(十五)
xiaofengzihhh
蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
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AI大模型与大数据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
SparkGraphX原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展,社交网络、推荐系统、生物信息学、图分析等领域对图计算的需求日益增长。传统的图处理技术如GraphLab、Neo4j等,虽然功能强大,但往往存在扩展性差、易用性低、计算效率不足等问题。为了解决这些问题,A
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R语言计算机基础引言R语言是一种用于数据分析、统计计算和图形显示的编程语言。它被广泛应用于统计学、数据科学、生态学、生物信息学等多个领域。由于其强大的功能和灵活性,R语言在学术界和工业界都得到了广泛的认可和应用。本文将从R语言的基本概念、数据类型、数据结构、函数、控制结构、图形绘制等方面进行介绍,帮助读者掌握R语言的基础知识。一、R语言的基本概念R语言源于新西兰的维特利大学,最初由RobertGe
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WebAPP阶段性综述当前,WebAPP主要应用于电脑端,常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域,WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域,诸多工具以WebAPP的形式呈现,相较之下,医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中,WebAPP是展示研究成果的有效工具,并且还能部署到网络上,服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
- GEO数据的下载和处理|GEO数据转换为Gene symbol|GEO注释文件提取symbol|查看样本标签|查看GEO数据疾病或正常|生物信息基础
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GEO数据的下载和处理|GEO数据转换为Genesymbol|GEO注释文件提取symbol|查看样本标签|查看GEO数据疾病或正常|生物信息基础数据的下载和处理首先在GEO数据库中通过GSEID找到相关数据,然后下载txt文件。数据读取与处理。#设置工作路径,也就是你的分析数据存放以及要保存到地方setwd(dir="C:\\Users\\LiaoMinzhen\\PycharmProjects
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生物信息名词汇总|生物信息基础知识GWAS-Genome-wideassociationstudies,全基因组关联研究:用于识别遗传区域(基因组)和性状/疾病之间关联的方法。Predixcan:GWAS找到大量的SNP,可是可以解释生物学功能的SNP位点却是很有限的。gene-based关联分析软件——PredicXcan。PrediXcan包括两个步骤:-在具有可用基因型的队列中预测基因表达(
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小明的数据分析笔记本
链接是https://bioinformatics.uconn.edu/resources-and-events/tutorials-2/这个是康涅狄格大学(UniversityofConnecticut)提供的一份教程,主要的内容包括1、生物信息学中经常用到的文件格式image.png2、linux操作系统和R语言的基础知识image.png3、转录组数据的处理流程image.png这里包括有参
- 【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法
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机器学习概率论人工智能朴素贝叶斯共轭先验
引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型,它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
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呆猪儿
生信之转录组——上游分析生信之转录组——下游分析学习方法r语言数据分析数据库数据挖掘需求分析大数据
零基础入门生信数据分析——导读生信数据分析,即生物信息学数据分析,是一个涵盖了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的交叉学科。它主要利用计算机算法和统计方法对生物学数据进行处理、分析和解释,以揭示生物分子、细胞、组织和生物体等各个层次的生物学规律和机制。本帖主要是为生信数据分析的各个分析点提供跳转链接(简单说就是提供了一个目录供大家选择自己想要的知识点可以直接跳转)关联的生信数据分析的分析点
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weixin_39699163
Descriptionsofnewonlinedatabasesinthe2018NARDatabaseissueDatabaseURLBriefdescriptiona3DIVhttp://kobic.kr/3div3D-genomeInteractionVieweranddatabaseAAgMarkerhttp://bioinfo.wilmer.jhu.edu/AAgMarker/index
- NCBI BLAST+:分析生物内在编码的工具
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生物信息学Blast生物数据分析
在生物信息学的广阔领域中,NCBI(NationalCenterforBiotechnologyInformation,美国国立生物技术信息中心)开发的BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool,基本局部比对搜索工具)无疑是一把不可或缺的分析工具。NCBIBLAST+,作为其最新版本2.16.0+,为科研工作者提供了一套强大的序列比对和搜索功能,帮助解析生命现象背后的遗
- 【图论简介】
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图论深度优先算法架构后端前端面试
图论简介图论是一门数学分支,主要研究图(Graph)的性质、结构和应用。图论在计算机科学、网络理论、优化问题、生物信息学等多个领域都有广泛的应用。本文将简要介绍图论的基本概念、常见算法及其在实际中的应用。一、图的基本概念图(Graph):图是由一组顶点(Vertices)和连接顶点的边(Edges)组成的结构。可以表示为(G=(V,E)),其中(V)是顶点的集合,(E)是边的集合。根据边的不同属性
- 生信圆桌:专业生信服务器与平台服务的提供者
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服务器人工智能运维
生信圆桌是一个专注于提供生物信息学(生信)服务器和平台服务的领先企业,致力于为全球科研机构、企业和独立研究者提供高性能的生信分析解决方案。随着生物信息学研究对计算资源的需求日益增加,生信圆桌凭借其先进的服务器技术和专业的服务团队,成为了生信领域中不可或缺的合作伙伴。访问生信圆桌,使用生信云。高效分析少走弯路www.tebteb.cc生信圆桌的核心服务高性能生信服务器定制:生信圆桌为客户提供定制化的
- 用Python实现生信分析——基序(Motif)识别详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
1.什么是基序(Motif)?在生物信息学中,基序(Motif)是指在生物序列(如DNA、RNA或蛋白质序列)中具有特定功能或结构的短序列片段。基序通常在生物进化中得到保留,因为它们在生物学功能中起着重要作用。例如,在DNA序列中,基序可能是一个转录因子结合位点;在蛋白质序列中,基序可能是一个具有特定功能的结构域。基序识别是指从一组生物序列中识别出保守的短序列片段,这对于功能预测、基因调控网络分析
- 数据结构与算法——动态规划
passion更好
数据结构C++动态规划算法
目录引言最优子结构重叠子问题打家劫舍(LeetCode198题)经典例题1.爬楼梯(LeetCode70题)2.斐波那契数列(LeetCode126题)3.最长公共子序列(LeetCode95题)引言动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种在数学、计算机科学、经济学和生物信息学等领域广泛使用的算法设计技术。它通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式,来求解复杂问题。动态规划
- 深度学习——概念引入
韶光流年都束之高阁
深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习领域中的一个新的研究方向,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
- 考研调剂:中医生命科学
菌心说双脑论
科学网—考研调剂——欢迎研究生调剂到我们的招生专业方向“中西医结合基础”:中医药与肠道菌群、生物信息学等交叉学科-张成岗的博文http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=40692&do=blog&id=1281078欢迎各位有志于从事中医生命科学、解码中医、中西医结合以及医学与数学、计算机科学等交叉学科研究的青年才俊加入我们的研究团队,共同见
- 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