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weixin_39551611
原标题:模拟试卷B一、单项选择题1.关于算法的描述,以下选项中错误的是算法是指解题方案的准确而完整的描述算法具有可行性、确定性、有穷性的基本特征算法的复杂度主要包括时间复杂度和数据复杂度算法的基本要素包括数据对象的运算和操作及算法的控制结构2.关于数据结构的描述,以下选项中正确的是数据结构指相互有关联的数据元素的集合数据的存储结构是指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构数据的逻辑结构有顺序、链接、索
- 为什么算法很难掌握
浅墨cgz
算法
算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 寄存器 reg
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理论学习组合逻辑最大的缺点就是存在竞争冒险问题,会增加电路的不稳定性和不确定性,使用时许逻辑可以极大的避免这种问题,使得系统更加的稳定。时序逻辑最基础的单元就是寄存器,寄存器有存储功能,一般是D触发器(DFlipFlop,DFF)组成。由时钟脉冲控制,每个D触发器能够存储一位二进制码。D触发器的功能:在时钟信号的边沿下,将信号从输入端D送到输出端Q;同步复位D触发器moduleflip_flop(
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
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在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
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近年来,随着化工行业对安全、环保、高效运营的要求日益提高,化工园区的数字化转型成为必然趋势。从数据孤岛到全面互联,从基础监控到智能分析,如何高效管理和利用时序数据已成为化工园区智能化升级的关键环节。作为一家专注于时序数据管理与分析的领先企业,TDengine致力于为行业提供高效、可靠的技术支持,与行业伙伴携手推动智慧化工园区的发展。自2020年起,TDengine与智园数字科技(山东)有限公司展开
- 【C++算法笔记】最基础篇------高精度算法
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个人笔记:只提供学习代码和其步骤思路,仅供参考学习,已提前在相关编译器中提前运行并保证代码运行。为什么要用高精度算法:longlong的存储大小为9*10^19,即超过20位的数字将无法使用基本数据类型存储和计算,所以我们要使用其他方法存储设计。涉及基础知识:基本输入输出,字符串及数组的基本运用基础步骤:1.对字符串s1,s2进行承接2.将a1与a2相加的和存入a33.从左向右进位并出现逆序#in
- 未来教育:AI知识库如何重塑学习体验
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在科技日新月异的今天,教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能(AI)技术的快速发展,特别是AI知识库的广泛应用,正在重塑我们的学习体验,使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育,以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库:教育领域的智能助手AI知识库,作为结合了人工智能技术的知识管理系统,不仅能够存储和处理海量信息,还能通过自然语言处理、机器学习等
- 陶建辉荣登 2024 福布斯中国新时代颠覆力创始人榜单,见证创新力量的崛起
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在瞬息万变的时代中,能够引领变革的创新者往往以独特的视角和颠覆性的力量脱颖而出。近日,福布斯中国发布的2024“新时代颠覆力创始人”评选榜单,正是对这些创新力量的致敬与认可。凭借着在时序数据库领域的卓越创新和深远影响,涛思数据创始人&CEO陶建辉荣膺这一殊荣,成为行业先锋中的佼佼者。据了解,本次评选历经8个月的深入调研和洞察,不局限于创始人的年龄、性别或所属行业等传统框架,更加注重候选者是否具备“
- AscendC从入门到精通系列(一)初步感知AscendC
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1什么是AscendCAscendC是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范,兼具开发效率和运行性能。基于AscendC编写的算子程序,通过编译器编译和运行时调度,运行在昇腾AI处理器上。使用AscendC,开发者可以基于昇腾AI硬件,高效的实现自定义的创新算法。算子开发学习地图:2从helloworld出发感受AscendC2.1使用AscendC写核函数包含核函数的
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1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库(下文简称为ATB加速库)是一款高效、可靠的加速库,基于华为AscendAI处理器,专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略,包括算法优化、硬件优化和软件优化,能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度,同时降低能耗和成本。具体来说,ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
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ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:TianqiChen尽管TVM支持基本的算术运算,但很多时候,也需要复杂的内置函数,例如exp取指函数。这些函数是依赖target系统的,并且在不同target平台中可能具有不同的名称。本教程会学习到如何调用这些target-spe
- 服务稳定性保障的五大误解
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在线服务的稳定性保障一直是运维和技术部门的核心工作之一。但时至今日,这个方向实际仍然有很多基本的概念都没有对齐。今天这篇文章就罗列下那些混淆不清的概念,期望有一天大家沟通时不是鸡同鸭讲,各说各话。误解一:服务可用性听过很多技术分享,看过很多平台的承诺,上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%,但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义,这个数值其实毫无意义。服务稳定性目标
- mindspore编译报错
小乐快乐
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1、重新创建个工程后无法正常运行,2、使用代码为:华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?mod=redirect&goto=findpost&pid=1364937&ptid=165780][color=#999999]回复:HS12发表于2021-10-3018:16[/color][/url][/size]报错信息
- ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁(附源码)...
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好吧,伙计们,我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。代码量同样不多,你可以将这些代码运用在其它一些智能领域,如智能家居,进门的时候判断你是谁,也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。OK废话少说下面开始正是话题。解锁原理:
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这个算法主要是帮助计算胡的什么牌跟给一些策略,给出几个测试样例自己体会一下就好了,能够比较快的计算出怎么胡牌,如何快速胡牌,无聊写着玩的。#使用1-9表示筒子,11-19表示条子,21-29表示万子,31表示红中,32表示发财,33表示白板,41-44表示东南西北#样例1:hand=[6,6,7,7,7,8,8,8]#样例2:hand=[6,7,7,7,8,8,8,2]#样例3:hand=[2,3
- 线性回归:从基础到进阶的全面解析
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线性回归:从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一,广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型,并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归?线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量(目标变量)与一个或
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最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述马是象棋(包括中国象棋和国际象棋)中的棋子,走法是每步直一格再斜一格,即先横着或者直者走一格,然后再斜着走一个对角线,可进可退,可越过河界,俗称"马走日"字。给定m行n列的棋盘(网格图),棋盘上只有棋子象棋中的棋子“马”,并且每个棋子有等级之分,等级为k的马可以跳1~k步(走
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2025年数学建模美赛
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引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来,基于深度学习的目标检测算法,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模
- SpringBoot使用令牌桶算法+拦截器+自定义注解+自定义异常实现简单的限流
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令牌桶在高并发的情况下,限流是后端常用的手段之一,可以对系统限流、接口限流、用户限流等,本文就使用令牌桶算法+拦截器+自定义注解+自定义异常实现限流的demo。令牌桶思想大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌。如果令牌不被消耗,或者被消耗的速度小于产生的速度,令牌就会不断地增多,直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小。然后每个访
- 【论文投稿】探秘计算机视觉算法:开启智能视觉新时代
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
目录引言一、计算机视觉算法基石:图像基础与预处理二、特征提取:视觉信息的精华萃取三、目标检测:从图像中精准定位目标四、图像分类:识别图像所属类别五、语义分割:理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中,计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠,正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别,到自动驾驶汽车的智能导航;从医疗影像的辅助诊断,到工业生产中的缺陷检测,计算
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作者:京东物流李硕#一、背景京东物流到仓业务「对商家」为了减少商家按照京东采购单分货备货过程,对齐行业直接按照流向交接,提升商家满意度;「对京东」揽收操作APP提效;到仓合单功能应运而生;二、问题一次批量采购单(一次50或者100个采购单)需要根据不同的规则合并成多个订单;每一个采购单可以是不同的来源类型(自营和非自营)、不同的收货类型,每一个采购单会有多个SKU,同一个SKU只有一个等级,一批采
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
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在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- python爬虫 短视频平台数据抓取:抓取视频和评论
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2025年爬虫实战项目python爬虫音视频网络爬虫开发语言
随着短视频平台如抖音、快手、TikTok等的兴起,越来越多的内容创作者和观众通过短视频平台分享和观看视频内容。短视频平台包含了丰富的数据,如视频内容、评论、点赞数、分享数等,这些数据对市场分析、用户行为分析、视频推荐算法等方面具有重要意义。抓取这些数据可以帮助我们获取平台的动态信息,为数据分析提供基础。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫抓取短视频平台上的视频和评论数据,包括技术栈选择、爬虫
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
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前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
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前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”
ningaiiii
机器学习与深度学习神经网络php人工智能
径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork,RBF)是一种特殊的前馈神经网络,它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数(如高斯函数)作为隐层神经元的激活函数,能够快速学习数据的局部特征,特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括:输入层:接收原
- 数学:机器学习的理论基石
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- 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
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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
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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
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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:
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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