- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 漫谈QWidget及其派生类(二)
Caiaolun
原文地址:https://blog.csdn.net/dbzhang800/article/details/6741344上一部分漫谈QWidget及其派生类(一)介绍了QWidget及其派生类,分:窗口、普通控件两种类型(其实有个Qt::SubWindow没有提,不过本系列中也没有介绍它的打算,因为我不熟)。本文接下来试图看看QLayout与窗口的几何尺寸控制。注意:本文只是试图解释,QLayo
- 【木纹泪日记第8篇】不忘祖先恩情,不忘人生来路,不负韶华流年
木纹泪
天气说变就变,这个季节说冷就冷,昨天还是大太阳,今天就是阴雨连连,幸好回老家给粥宝带了棉袄。今天奶奶的三周年祭总算顺顺利利的办完了,中午完事后饭都顾不上吃,开车一路飞奔赶上下午的考试,总算两件事都兼顾上了,一样也没耽搁。堂兄弟姐妹表兄弟们,各自带着家眷都回来了,一年又一年,大家都已成家,都有了孩子,突然就觉得时间好快,曾几何时我们还都是在一起嬉笑玩闹的小孩子啊…面对新生,面对死亡,不由得感慨:生命
- OpenCV图像处理技术(Python)——入门
森屿_
opencv
©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息的重要手段,OpenCV作为一个开源的计算机视觉库,它包括几百个易用的图像成像和视觉函数,既可以用于学术研究,也可用于工业邻域,它于1999年由因特尔的GaryBradski启动,OpenCV库主要由C和C++语言编写,它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
- 积累,来不得半点虚功
荣庭de日拱一卒
初夏陪客人游莫干山,感受到莫干山的变化,比如新启用的“全国中青年经济改革研讨会”纪念场所。但在陪同游览中,进一步确证:自己对莫干山“一无所知”。别墅群的来历,重要人物的游历,管理的级别及权属,如此等等,如果没有资深的导游在,过程中的尴尬真不知几何。从事地方史志,虽然术业有专攻,但凡属重要的地方人文景观,如果做不到基本了解,除了用功不勤、用力不深外,还有什么好说的呢?任何时候开始都不晚,关键在于珍惜
- CV、NLP、数据控掘推荐、量化
海的那边-
AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
- 碎语
我的故事不要钱
图片发自App你之所以还没有变成孙悟空,是因为你还没有遇到那个给你三颗痣的人。曾几何时,开始细数生辰?回忆总是在雨后,潮湿的教学楼,还有多少路要走?我该如何遗忘?在这思念和回忆交织的地方。奈何那短长情丝,剪不断还生发是空空荡荡,却嗡嗡作响念初,如故。念初?如故??该隐瞒的事总清晰,千言万语只能无语有生之年狭路相逢终不能幸免悲哀是真的泪是假的,本来没因果你在南在北?遇见多少归人?摔碎几盏茶杯?待历经
- POI 2018.10.21
weixin_33908217
[POI2008]TRO-Triangleshttps://www.cnblogs.com/GXZlegend/p/7509699.html平面上有N个点.求出所有以这N个点为顶点的三角形的面积和N<=3000计算几何。只需要用到S=|x1y2-x2y1|/2开始对所有点按照x排序。枚举第一个点P,求出其他点关于P的坐标。为了去掉绝对值,按照x1/y1排序。y1等于0要特判。然后发现是前缀和。本质
- 踏上教师这条路
婴宁嫣然
教育,可以启人心智,改善社会人文环境。从几何时这种认识的种子在心中种下的,我不得而知。幼小读书时,身体力行,表达着比自己年幼的所有孩子最大的耐心,把自己有限的所识说给他们,示范给他们。接着萌生出做老师的念头,甚至常常以学生的视角反思自己的老师哪些地方好哪些地方可以改善。后来读了示范专业,认真学习每一项做老师的基本功,思索各种媒体能看到的教育热门事件,天真地得出教育改革刻不容缓,势在必行。毫无悬念地
- 3ds Max 2018 进阶快捷键操作笔记
阿松2333
笔记3dsmax
1.视图与界面控制Alt+W:切换当前视口最大化。工作时常需要在多个视口之间切换,该快捷键帮助快速专注于某一视口细节。F3:切换线框模式与实体模式。方便随时观察模型的结构和表面,特别是在检查复杂几何形状时非常有用。F4:显示网格边缘。在实体模式下显示线框,常用于优化模型的边缘流畅度。Ctrl+X:进入专家模式,隐藏所有UI元素,保留视口。适合全屏工作,最大化利用屏幕空间。视图导航Alt+中键拖动:
- 今天你还敢吃糖吗?
艾冰台
对于甜,人天生就喜欢。曾几何时,这个甜味也是一种财富的象征。在中国的饮食中,有这么一种说话,南咸北淡、东辣西酸。但这是对于华北地区吧,但对于辣味目前全国人民都开始喜欢,这有赖于川菜的流行推广。但是在东部沿海长三角地区,有一个地方的人们的口味就很独特,他们不怎么喜欢酸、辣,而对于甜却情有独钟。无锡和苏州,尤其以无锡为甚,那里什么菜都带着甜味。小时候去苏州玩,都会带一盒苏州豆腐干(蜜汁)回家,价格贵的
- Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射
一只小小程序猿
计算机视觉pythonopencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里,平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性,比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲,以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射,可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下:impo
- DIODE:超高分辨率室内室外数据集(猫脸码客 第186期)
猫脸码客: catCode2024
开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
亲爱的读者们,您是否在寻找某个特定的数据集,用于研究或项目实践?欢迎您在评论区留言,或者通过公众号私信告诉我,您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找,并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域,深度信息作为三维空间感知的重要组成部分,对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而,获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战,尤其是在同时涵盖室内和室
- 面子
星辰大海的波涛
晚上小区散步,和朋友一起边走边聊,经过小区车库时,我随口说了一句,我小区的人真有钱,大部分人都换车了,随处可见的都是奔驰,宝马,奥迪,还有好多国际二线品牌的豪车,朋友的老婆却说,车是高端,只是高档会牌的配置低端车,我想,你们家真有钱,散步回家,仔细想想,她的话也对,国人的面子观念很强,别人都说你们在广州工作,工资待遇这几年成几何增长,回老家最有面子的不就是开一高档车吗?至于配置又有谁关心?别人看到
- 三月啊
行者頔
图片发自App三月于我曾几何时是美好与希望的代名词是吹面不寒杨柳风是莺歌燕舞鸟语花香更有一江春水向东流为赋新词强说愁的失意的诗人情怀而今冬已去春又来杏花桃花梨花竟相开多想时光能够慢下来在三月的春风里让我得以重拾四季轮回的美好让我能够享受生活的惬意让我不必如此的狼狈不知今夕是何年记挂春天记挂三月的你一切还好吧
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- 深入掌握大模型精髓:《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发!
努力的光头强
人工智能langchainprompttransformer深度学习
今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
- 计算机视觉—照相机(下)
zidea
封面焦距(FieldofView)同一位置相机用不同焦距,28mmFieldofView就变小,85mm时候的Fieldofview也就是只有28度视野,每一个物体在通常尺寸的胶片上像素也就是越多,chromaticAberration焦距和是波长相关,不同颜色光聚焦在不同位置。这种现象在物体边缘尤为明显。颜色颜色说简单也简单,说复杂也复杂,我们在高中物理已经知道可见光是电磁波,不同颜色对应不同波
- 冷清的农村酒席,逐渐没落的酒席文化
鑫鑫看生活
曾几何时,农村酒席也是我梦里的美食记忆。在农村的大厨的地位很高,整日忙的不亦乐乎,帮了东家帮西家。而他们的厨艺也绝不输于饭店的大厨。所以原来农村的酒席都是络绎不绝,人来人往,品尝美食的同时也享受着唠着家常。农村酒席我记得我有个远方舅舅,那时他就是大厨。平时也在饭店里干着活。但是碰上村里红白喜事,他就来各家掌勺。他那时烧的一手好菜,特别是烧的红烧肉,肥而不腻。可能现在很多年过去了,唤起我记忆就是那碗
- Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术(五)
极客代码
PythonOpenCV精讲pythonopencv图像处理开发语言人工智能计算机视觉
⚡️⚡️专栏:PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计,从基础概念入手,逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解,更有实战代码示例,助力读者快速将所学应用于实际项目中,提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
- 20180929 count
Maglight
1)翻译下面的句子:重要的不是发生了什么事,而是你如何应对这件事。Whatcountsthemostisnotthethingshappened,buthowyourespondtoit.2)结合自己的生活、学习、工作、兴趣等,想象在什么语境下会用到这个表达。先简要描述这个场景,再造句。场景:学几何最重要的目的是逻辑造句:Whenitcomestogeometry,logiccounts/matt
- 与友相伴,人生几何!
加思
明天是我朋友老随的生日。写下这篇文章,想念一下他。老随和我都是小学同学。我们家离地很近,隔着一条马路。我在城中村,他在居民楼。小学的印象,因为和他没怎么玩过,就只知道,他有好多书,哈利波特,老夫子,魔罐系列童话书。不爱说话,但爱画画。小伙伴都很喜欢和他一块儿玩,因为他总有许多玩具。直到初中后,我们才真正开始认识。我拿着我写的短篇小说和写的歌给他看;晚上骑车两个人一起穿梭街道,找别的朋友吃吃喝喝;跑
- 2020-03-05
Wyf_ba4e
初来乍到,随意写了一首词大家将就着看看吧。安静都保持着安宁时刻不能安心如何保持平静冷清直到夜深人静抬头仰望繁星挂在天空指引心中总有空落落的一扇窗是谁微笑带来了温暖的光曾经几何不断地向外眺望追寻着希望天边总有空荡荡的一座房是谁洒下了金黄色的光芒无欲无求才是最好的信仰独自去流浪贴近都在互相亲近不在乎这距离彼此袒露真心空气都开始结冰蔓延着血腥心碎的声音心中总有空落落的一扇窗是谁微笑带来了温暖的光曾经几何
- 计算机视觉中的数据增强方法总结
CV技术指南(公众号)
CV技术总结计算机视觉深度学习卷积神经网络
前言:在计算机视觉方向,数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识,可以很好地提升模型的性能,目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法,在本文将对数据增强做一个总结。本文介绍了数据增强的作用,数据增强的分类,数据增强的常用方法,一些特殊的方法,如Cutout,RandomErasing,Mixup,Hide-and-Seek,CutMix,GridMask,FenceMask
- 计算机视觉中,什么是Hide-and-Seek?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
是的,Hide-and-Seek技术主要是在弱监督学习领域中使用的,它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分,强迫模型学习更全面的特征,而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限,例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注,模型容易过度依赖于图像中最显著的部分,而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征,而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。1.Hid
- 有三套房还要挖矿,男子称手痒停不下来
IPFS资讯俱乐部
我们经常说挖矿赚钱,想必大家都想知道这些币价值几何,这里提供部分币种今日的情况供大家参考。看完这些是不是激发了大家伙学习的欲望,下面开始步入正题啦!当你有IPFS时,你可以开始以一种特定的方式查看其他所有东西,并且你会意识到其它方式都是多余的。市面上关于IPFS的资料较少,本节将尝试性的提出个人的见解。IPFS开始作为胡安贝内努力建立一个系统,可以快速的移动版本化的科学数据。版本控制使您能够跟踪随
- 机器学习到底是个啥
旷_9b08
机器学习是装逼神器?曾几何时,当我还在本科打dota玩屁股的时候,身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。另外,班会上别班小哥用说用机器学习把图片转换成梵高风格时自己班妹纸那一声声尖叫怕是很难忘掉了。。。好在家里爸妈给了次重新做人的机会,
- 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