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MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一,其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型,并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤,包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估,帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中,机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- vue中实现验证码输入
结城
vue验证码vue输入框
vue验证码input输入解决焦点切换有点晚了就不吐槽了,咱还是把代码上了,赶紧洗澡,养好精神明天努力上班!!!想学node,想学react,想精进webpack,想vue学的更好一点,了解底层代码,学算法,学计算机原理,想写自己的博客网站…这是一条学无止境的路,没办法要恰饭效果html部分js部分exportdefault{props:{inputNums:{type:Number,defaul
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)
哎呦哥哥、
图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- O (1) 空间搞定链表:穿针引线法核心技巧与例题
无聊的小坏坏
算法链表c++算法
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- 华为OD机试2025 B卷 - 通过软盘拷贝文件 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
无限码力
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通过软盘拷贝文件华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025B卷100分题型题目描述有一名科学家想要从一台古董电脑中拷贝文件到自己的电脑中加以研究。但此电脑除了有一个3.5寸软盘驱动器以外,没有任何手段可以将文件持贝出来,而且只有一张软盘可以使用。因此这一张软盘是唯一可以用来拷贝文件的载体。科学家想要尽可能多地将计算机中的信息拷贝到
- python学智能算法(二十四)|SVM-最优化几何距离的理解
引言前序学习过程中,已经对几何距离的概念有了认知,学习链接为:几何距离这里先来回忆几何距离δ的定义:δ=mini=1...myi(w∥w∥⋅xi+b∥w∥)\delta=\min_{i=1...m}y_{i}(\frac{w}{\left\|w\right\|}\cdotx_{i}+\frac{b}{\left\|w\right\|})δ=i=1...mminyi(∥w∥w⋅xi+∥w∥b)对上
- 华为OD机试2025C卷 - 计算三叉搜索树的高度 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
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计算三叉搜索树的高度华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025C卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025C卷100分题型题目描述定义构造三叉搜索树规则如下:每个节点都存有一个数,当插入一个新的数时,从根节点向下寻找,直到找到一个合适的空节点插入。查找的规则是:如果数小于节点的数减去500,则将数插入节点的左子树如果数大于节点的数加上500,则将数插入节点的右子树否则,将数
- 支持向量机SVM
李昊哲小课
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支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例(更容易理解)假设现在有一个二维平面上散落着一些点,这些点分为两类,一类是红色的圆形点,另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线,能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- 打卡Day12
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@浙大疏锦行知识点:遗传算法:来源于自然界中的生物进化和基因遗传思想:模拟生物进化过程,通过“选择(保留优秀解)、交叉(组合解的特征)、变异(引入新特征)”迭代优化我想培养出一只超级泰迪犬?该怎么办呢?首先,我有一群泰迪犬,但是小泰迪们的各种基因不同,形态各色,我只想要一只高大、卷毛和聪明的泰迪。(这是初始解的集合,也是案例学习代码中,我们所设定的随机森林中的一堆的参数范围)接着,我开始挑选符合上
- 财富自由之路第三章
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读好书一定要慢。文字的出现,使人类与其他动物区分开来。人类也正是因为有了文字才与其它物种有了本质上的不同。而阅读,对于任何一个正常人类来说都具有非凡的意义。人类之外的物种只能依赖最落后但被称为神奇的方式积累经验:基因遗传。啄木鸟可以本能地采用最优算法获取食物——而一个MIT的数学博士面对同样的问题却不见得可以迅速解决;而啄木鸟的小脑袋在没有受过高等教育的情况下,是如何得到结果的呢?答案是:通过上百
- 【数据结构 | C语言】Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)
竹一笔记
C数据结构数据结构c语言开发语言
文章目录一、Dijkstra算法介绍二、算法C语言三、完整代码四、示例一、Dijkstra算法介绍Dijkstra算法解决了单源点的最短路径Dijkstra算法是贪心算法步骤:从源点出发,找到已连通点与未连通点的最小代价边连接最小代价边,将该顶点归并到已连接顶点集将该顶点连通的边的代价与最小代价比较,若代价小于最小代价,则更新最小代价边重复操作,直到连通所有顶点为止Dijkstra算法与Prim算
- lab2-2 Dijkstra算法求由顶点a到顶点h的最短路径
西一安鲜
算法
1.问题[描述算法问题,首选形式化方式(数学语言),其次才是非形式化方式(日常语言)]对于下图使用Dijkstra算法求由顶点a到顶点h的最短路径,按实验报告模板编写算法。2.解析Dijkstra算法(单源点路径算法,要求:图中不存在负权值边),Dijkstra算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的
- 单源最短路之dijkstra
「維他檸檬茶」
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迪杰斯特拉算法主要用于解决单源最短路问题,主要有两种,朴素版和堆优化版,数据量较大时用堆优化版。迪杰斯特拉朴素版:#include#includeusingnamespacestd;#defineintlonglong//可能会超时#definePIIpairconstintINF=0x3f3f3f3f,mod=998244353;constintN=505;intn,m;intg[N][N],m
- 【初学数据结构】关于KMP算法的回退思考
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初学KMP算法时,理解next数组以及回退过程是一个超级劝退过程。如果实在理解不了的,可以直接背。虽然作为十大经典算法之一,但是并不是非常重要,也就考试会考到罢了。关键数据结构解释next数组:next[k]是t[0]~t[j-1]这个串的最大相同前缀的后一个地址,同时也表示最大相同前缀的数量。s串,t串:表示两个索引j,k在进行匹配时所指代的字串next数组是什么?求next数组实际上就是求对于
- 【算法-图论】图的定义与一些常用术语
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【算法-图论】图的定义图论编辑器1:https://csacademy.com/app/graph_editor/图论编辑器2:https://graphonline.top/ch/1.图是什么图(graph)由节点(node)和边(edge)组成。其中,节点集合记为VVV,边集合记为EEE。每条边连接两个节点,某些图的边可能具有方向性。集合元素的数量用该集合的绝对值来表示。通过对比可以看出,图比
- 【PTA数据结构 | C语言版】求图中关键活动
本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目请编写程序,实现求带权的有向图中关键活动的算法。输入格式:输入首先在第一行给出两个正整数,依次为当前要创建的图的顶点数n(≤100)和边数m。随后m行,每行给出一条有向边的起点编号、终点编号、权重。顶点编号从0开始,权重(≤100)为整数。同行数字均以一个空格分隔。输出格式:按格式输出关键活动,其中u为起点编号,v为终点编号。按起点编号的
- 【PTA数据结构 | C语言版】最短路的交点
本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目给定有向加权图G,和4个顶点u,v,s,t。假设图G中所有边的权值都非负。设计一个算法来判定“从u到v的最短路径”和“从s到t的最短路径”是否存在一个交点w。也即,顶点w是u到v的最短路径上的一个顶点,同时也是s到t的最短路径上的一个顶点。注意:最短路径包含两个端点;一对顶点间的最短路径可能不止一条,求交点时必须将所有最短路径考虑在内。输
- 【PTA数据结构 | C语言版】求单源最短路的Dijkstra算法
本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目请编写程序,实现在带权的有向图中求单源最短路的Dijkstra算法。注意:当多个待收录顶点路径等长时,按编号升序进行收录。输入格式:输入首先在第一行给出两个正整数,依次为当前要创建的图的顶点数n(≤100)和边数m。随后m行,每行给出一条有向边的起点编号、终点编号、权重。顶点编号从0开始,权重(≤100)为整数。同行数字均以一个空格分隔。
- 防不胜防!第六届研究所老姜(姜新宁)算力3.0亏损被骗曝光,巨额损失真相令人胆寒心惊!
大盛律道
数字经济十选五投资诈骗套路频出,投资者股民的“钱袋子”多有损失,以投资理财获取大数据数字经济投资算法为由,将投资者的积蓄收入囊中,成为不法分子常用的诈骗手段之一。为守护好投资者的“钱袋子”,小编持续开展曝光数字经济诈骗行动,维护“投资者”合法权益。近年来,股市波动不断,投资者们无不渴望找到稳健的投资途径。而一些不法分子趁机利用第六届研究所荐股群的手段,设下重重陷阱,致使投资者损失惨重。骗子冒充姜新
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息,帮助医生做出更准确的诊断。近年来,深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- OpenCV引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
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在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天,实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)**作为全球最活跃的开源计算机视觉库,正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计,成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
- 长篇科幻小说《黄茧》第33章 发现 3
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如果……如果那样下沉……那样穿越,就……就算最终能够完成,只怕……只怕我……我也会被这透明凝胶给窒息而亡。提取转化后的个体意识量子态信息数据,全需接受蜜云虚拟世界数理逻辑算法制约,必须在M蜜巢系统模式构架下运行,故环境数据对个体意识数据形成制约,如两者间发生数理冲突,个体意识信息数据必会被M蜜巢系统算法清除,个体意识也就将会在蜜云虚拟世界内消亡,窒息本质上对信息数据不构成损伤,但它执行是蜜云虚拟世
- ROS和autosar区别和联系,以及AP/CP对比ROS
Jaliang_
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ROS和autosar区别和联系ROS(RobotOperatingSystem)和AUTOSAR(AutomotiveOpenSystemArchitecture)是两个不同领域的开源软件框架。应用领域的不同:ROS主要面向机器人技术和相关的智能系统,它为机器人研发提供了一套完整的软件解决方案,包括通信、驱动、算法、模拟等各方面的支持。ROS适合用于机器人的控制、感知、规划、模拟等方面的开发,也
- C#实现24种数据校验算法的综合指南及工具包.zip
语嫣凝冰
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数据通信和网络编程中,数据的完整性和准确性是至关重要的。C#作为一种流行的开发语言,提供了强大的工具来实现各类数据校验算法。本压缩包包含了一个名为“WindowsFormsApp”的C#应用程序,用于展示和实验24种数据校验方法,涵盖从简单到复杂的各种算法。这包括CRC校验、MD5、SHA系列、Adler32、Checksum、ParityBit、LRC、H
- 《数据结构》学习笔记二:算法(二)
小曼blog
继续上节的学习,我们在这一篇文章里把“算法”这一章内容学习完。本节解决问题:算法的好坏到底是如何评估的?知识点:1.函数的渐进增长2.算法的时间复杂度3.常见的时间复杂度4.算法的空间复杂度1.函数的渐进增长这一知识点与数学相关,不过没关系都是很容易理解的内容。问题:假如两个算法的输入规模都是n,A的执行次数是2n+3,B的执行次数是3n+1,那么这两个算法哪一个更好呢?我们来分析一下,用数学的折
- 向量数据库FAISS/Chromadb/ES/milvus简单概述
FAISSFAISS(FacebookAISimilaritySearch)是一种高性能的向量相似性搜索库,用于在大规模向量数据集中快速搜索最相似的向量。它是由FacebookAIResearch开发的,旨在解决大规模向量搜索的问题,广泛应用于各种领域,如图像搜索、文本搜索、推荐系统等。FAISS的主要特点和优势如下:高效的相似性搜索:FAISS使用了一系列高效的算法和数据结构,如倒排索引、局部敏
- 大语言模型:人像摄影的“达芬奇转世”?——从算法解析到光影重塑的智能摄影革命
黑巧克力可减脂
AIGC语言模型人工智能自然语言处理
导言在摄影术诞生之初,达芬奇或许无法想象,他对于光影、比例和解剖的严谨研究,会在数百年后以另一种形式重生。今天,当摄影师面对复杂的光线环境或苦苦寻找最佳构图时,一位由代码构筑的“光影军师”正悄然降临——大语言模型(LLM)正以前所未有的方式,重塑人像摄影的创作边界。解构经典:大语言模型如何“消化”百年摄影智慧大语言模型并非凭空创造建议,其根基在于对海量摄影知识体系的深度理解与结构化重组。理论内化:
- 集群技术笔记-HAProxy 与 Keepalived 高可用负载均衡实战
目录前言HAProxy一、HAProxy介绍(一)定义(二)核心优势(三)调度算法速查表(四)工作模式(五)配置文件结构(六)健康检查字段二、搭建负载均衡集群(一)准备基本环境(二)配置流程配置真实服务器配置代理服务器(三)客户端验证三、配置健康检查页面(一)修改配置文件追加配置内容(二)重启服务(三)浏览器访问验证Keepalived一、Keepalived介绍(一)定义(二)功能(三)工作原理
- LVS调度算法
等风来也chen
随笔lvslvs调度算法
LVS的十种调度算法一)静态调度:①RR(RoundRobin):轮询调度轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器,从1开始,直到N(内部服务器个数),然后重新开始循环。算法的优点是其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,所以它是一种无状态调度。【提示:这里是不考虑每台服务器的处理能力】②WRR:weight,加权轮询(以权重之间的比例实现在各主机之间进行调度)由于每台服
- 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