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AAA小土豆
electronarcgisjavascript
技术栈Web技术包括HTML、CSS、JavaScript和WebAssembly。它们是现代互联网的基石。这些技术已成为构建用户界面的最佳选择——无论是对于消费者应用程序还是关键业务型应用程序。这不仅适用于需要在浏览器中运行的应用程序,也适用于那些无法通过浏览器访问的桌面应用程序。我们在此大胆断言,这不仅适用于需要在多个操作系统上运行的跨平台应用程序,而且适用于所有类型的应用程序。Electro
- Spring Boot + 本地部署大模型实现:优化与性能提升
代码老y
springboot后端java
在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时,性能优化是一个关键环节。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能,但也可能带来一些性能挑战,如响应时间较长、资源占用较高等问题。本文将介绍如何在SpringBoot应用中优化本地部署大模型的性能,确保应用的高效运行。一、性能优化策略(一)缓存机制缓存生成结果:对于一些常见的输入,可以将生成的结果缓存起来。当相同的输入再次出现时,直接返回缓存的结果,而不
- VLA模型
一介绍在机器人领域,视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变,这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型,整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要,使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线:早期阶段:计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始,随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
- 禾赛嵌入式工程师面试
面试的是机器人嵌入式岗位1如果一个按键A,按键B,用ST32控制,你会如何设计从而识别哪个短按,长按,同时按,你会如何设计为了识别按键的短按、长按和同时按的情况,可以通过STM32的GPIO(通用输入输出)和定时器来实现。基本思路是:短按:按键按下并立即释放,按下时间很短。长按:按键按下并持续一段时间不释放。同时按:按键A和B同时按下。方案设计:硬件连接:将按键A和按键B连接到STM32的GPIO
- Android:手机号码归属地查询
自己开发的项目里,添加了一个简易的“手机号码归属地查询”模块,纯手撸,没有采用第三方框架。获取源码效果图:开发思路:界面实现--->获取数据--->数据处理--->界面展示具体实现:1.界面实现界面绘制比较简单,就不放代码了,其中为EditText做了几点处理:自定义背景bg_edit_selector:bg_edit_normal:bg_edit_selected:添加动画效果,简单的透明度、伸
- android实现号码归属地,Android手机号码归属地的查询
瞻云云
android实现号码归属地
一个简单的Demo,从聚合数据申请手机号码归属地数据接口;在EditText中输入待查询号码,获取号码后在子线程中使用HttpUrlconnection获取JSON数据,之后进行解析;数据获取完成后,在主线程中更新UI,显示获取的号码归属地信息。布局文件android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"an
- android号码查询归属地,号码归属地识别-Android电话应用
倾城落雪
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题记自研的电话应用中,有两处使用了号码归属地,一处是通话记录页,一处是通话界面;那么它们是如何实现的呢?下面进行一步一步的分析。Dialer使用号码归属地通话记录页的号码归属地通过查询calls表中的Calls.GEOCODED_LOCATION字段,来进行获取号码的归属地。相关代码如下:查询:startQuery(token,null,uri,CallLogQuery._PROJECTION,s
- Python 爬虫实战:微博话题讨论数趋势爬取与分析全流程
西攻城狮北
python爬虫开发语言
1.项目背景与目标微博话题(#话题#)是社交媒体舆情监测、品牌营销、热点追踪的重要数据源。本实战要完成以下目标:爬取指定话题在7天内的讨论数、阅读量、热搜排名等关键指标。将数据存入MySQL,并每日增量更新。用Pandas+Matplotlib绘制趋势图,直观呈现热度变化。基于SnowNLP做情感倾向分析,输出正面/负面占比。生成一份可分享的HTML可视化报告。2.环境搭建与依赖2.1安装核心库p
- 高可扩展属性建模设计:架构师的全局思考与落地方案
nbsaas-boot
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在复杂业务系统中,动态属性扩展始终是架构设计的核心难题之一。传统方案如宽表设计和EAV(实体-属性-值)模型分别在性能与扩展性上各有优势与劣势,但也都有明显局限。为了兼顾性能、扩展性、维护成本,需要引入更灵活的设计模式。本文将深入探讨除宽表和EAV以外的几种现代解决方案,并提供综合推荐。一、问题背景:属性扩展的基本矛盾属性扩展的根本矛盾是:字段的多样性&动态性↔结构化存储&高性能查询需求变动频繁↔
- 宽表设计(Wide Table) 与 子表 + 类型 + 属性表设计(EAV 模型或“属性表”模型)
nbsaas-boot
数据库
在软件系统设计中,属性扩展(尤其是面向动态业务字段的扩展)是一个常见问题。尤其在企业应用、CMS、电商平台等场景中,经常会遇到「某个对象可能会增加不同的字段」的需求,例如:商品新增自定义字段、用户增加扩展信息等。本文将讨论两种主流方案——宽表设计(WideTable)与子表+类型+属性表设计(EAV模型或“属性表”模型),并从可维护性、性能、适用场景等方面进行系统分析。一、方案一:宽表设计(Wid
- 数据结构 - 栈的实现(c语言)
NO.-LL
数据结构数据结构链表
目录前言:栈的实现方式讨论栈的实现栈的定义接口函数接口函数实现1、初始化栈(StackInit)2、销毁(StackDestroy)3、入栈(StackPush)4、出栈(StackPop)5、返回栈顶数据(StackTop)6、计算栈的大小(StackSize)7、判断栈是否为空(StackIfEmpty)完整代码:Stack.hStack.cOJ练习:前言:栈:一种特殊的线性表,其只允许在固定
- 【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题?
一叶千舟
AI大模型应用【八股文】人工智能深度学习
目录✅面试回答模板:一、什么是灾难性遗忘?举个通俗的例子:二、灾难性遗忘是怎么发生的?常见触发情境:三、我们为什么要关注灾难性遗忘?四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数(FeatureExtraction)✅2.正则化策略(Regularization)✅3.回放机制(Rehearsal/Replay)✅4.参数隔离(ParameterIsolation)✅5.使用提示学习(PromptLear
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
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- 带空格的字符串怎么输入?
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使用getline,遇到回车完成一次输入:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){strings;cout>读取了其他数据后,再使用getline(),需要小心残留的换行符(\n),可能会被getline提前读走:intx;cin>>x;cin.ignore();//忽略掉cin里残留的'\n'getline(cin,s);
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Android多包名,icon本篇文章主要记录下android下的同一工程,打包时配置不同的包名,icon,名称等信息.1:多包名首先讲述下如何配置多包名.在build.gralde的android标签下添加:productFlavors{xiaomi{applicationId“com.test.usagetest”}huawei{applicationId“com.test.usagetest
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本文就是简单写个demo,打印下颜色百分比的数值.方便以后使用.1:获取透明色具体的代码如下:/***获取透明色*@parampercent*@paramred*@paramgreen*@paramblue*@return*/publicstaticintgetTransparentColor(intpercent,intred,intgreen,intblue){intalpha=Math.ro
- 什么是神经网络架构搜索(NAS, Neural Architecture Search),如何写对应的python程序代码呢
小桥流水---人工智能
算法深度学习Python程序代码神经网络架构python
一、什么是神经网络架构搜索(NAS,NeuralArchitectureSearch)神经网络架构搜索(NAS,NeuralArchitectureSearch)是一种用于自动化设计神经网络架构的技术。传统的神经网络模型架构设计通常依赖于专家经验和大量试错,而NAS通过算法自动搜索网络架构,以发现最适合特定任务的神经网络设计。NAS可以极大地减少人工调参的时间和精力,并且在某些情况下能够找到比手工
- Windows.old文件夹恢复系统解决方案
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开始在百度上搜,百度经验,还有很多复制百度经验的答案,关键是我没有DVD,那种方法基本不管用,何况现在笔记本都不太喜欢装光驱了,后面自己摸索,尝试各种办法,最终发现原理,其实很简单的。第一步:必须要有windows.old文件夹,其次,windows.old文件夹下面有WindowsOld.wim文件,据我判断,windows.old文件夹下面是一些安装程序文件和数据,而WindowsOld.wi
- 架构师必须掌握的画图工具draw.io、文本绘图(PlantUML)(架构图、UML图、流程图、时序图)
架构师必须掌握的画图工具,时序图、架构图、各种UML图轻松掌握架构师必须掌握的画图工具draw.io、文本绘图(PlantUML)(架构图、UML图、流程图、时序图)背景:hi,大家好,今天,我将为大家解锁两种强大易用的画图工具,助你在架构设计之路上乘风破浪、披荆斩棘。首先是draw.io,这款在线绘图工具以其丰富的预设模板和强大的定制能力深受广大技术人群喜爱,无论是绘制复杂的系统架构图还是精巧的
- 威胁情报的工作原理和架构
hao_wujing
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!**威胁情报(ThreatIntelligence)**是通过系统化采集、分析、关联**威胁数据**,生成可操作的防御知识,支撑安全决策的闭环体系。其核心价值在于**将碎片化攻击信息转化为前瞻性防御策略**。以下从工作原理到架构的深度解析:---###一、威胁情报核心工作原理####**情报生命周期(IntelligenceCycle)**```mermaid
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- 循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
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在人工智能和机器学习的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络,在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译,到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等,RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
- 逻辑回归详解:从原理到实践
在机器学习的广阔领域中,逻辑回归(LogisticRegression)虽名为“回归”,实则是一种用于解决二分类(0或1)问题的有监督学习算法。它凭借简单易懂的原理、高效的计算性能以及出色的解释性,在数据科学、医学诊断、金融风控等诸多领域中得到了广泛应用。接下来,我们将从多个维度深入剖析逻辑回归,带你揭开它的神秘面纱。一、逻辑回归的基本概念在回归分析中,线性回归是通过构建线性方程来预测连续值,例如
- 深度解析生成式 AI:从技术原理到实战应用
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一、生成式AI:重构数字内容生产范式(一)技术定义与核心价值生成式人工智能(GenerativeAI)是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系,其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出。与传统判别式AI(如图像分类)不同,生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越,典型应用包括:文本领域:ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域:MidJourney艺术创
- i18next + 原生JS 双引擎:打造前端多语言系统最佳实践
javascript前端css
摘要随着前端项目面向全球化用户的需求增长,多语言支持(也叫国际化i18n)已经成为许多Web和移动应用的“标配”。尤其在构建企业级项目、SaaS平台或面向东南亚、欧洲、北美等多个语言区域的应用时,如何优雅地实现前端的多语言切换,成为开发者必须掌握的一项技能。本文将通过i18next实现国际化功能,并结合原生JS的轻量方案讲解,从基础配置到应用场景逐步剖析,带你快速落地一个实用的前端国际化系统。引言
- 睿尔曼系列机器人——以创新驱动未来,重塑智能协作新生态(上)
BFT白芙堂
机器人人工智能睿尔曼机器人协作机器人机器学习复合机器人
在工业自动化与智能服务深度融合的浪潮中,协作机器人凭借其安全、灵活、易部署的特性,成为推动产业升级的核心力量。睿尔曼(RuiermanRobotics)作为中国协作机器人领域的领军品牌,始终以“让机器人触手可及”为使命,专注于轻量化、高精度、高性价比的协作机器人研发与生产。其产品矩阵覆盖工业制造、物流仓储、医疗健康、商业服务等多场景,通过模块化设计、智能算法优化和开放生态构建,为全球客户提供高效、
- HarmonyOS开发:使用语音识别的步骤演示
引言在当下的生活与工作场景中,语音识别技术早已渗透到方方面面——从手机上的语音助手快速拨打电话、发送消息,到智能音箱根据语音指令播放音乐、查询天气,再到办公场景里通过语音转文字功能高效记录会议纪要,其应用的广泛性不言而喻。而HarmonyOS在语音识别领域展现出了强大的技术实力,为用户带来了全方位的支持。它不仅能够精准识别普通话,满足大多数用户的日常需求,还兼容多种方言以及外语,极大地拓宽了使用范
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程(五)
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机器人与具身智能人工智能机器人深度学习神经网络强化学习模仿学习具身智能
系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器(tune_visual)1.2.1.2语言模型(tune_llm)1.2.1.3投影器(tune_projector)1.2.1.4扩散模型(tune_diffusion_model)1.2.2理解数据转换1.2
- 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