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癸酉金鸡
mybatis
一、MybatisPlus默认批量插入saveBatch方法在IService中,是使用同一个sqlSession,这相比遍历集合循环insert来说有一定的性能提升,但是这并不是sql层面真正的批量插入。二、jdbc添加rewriteBatchedStatements=true无法改变本质三、真正批量插入继承DefaultSqlInjector自定义sql注入器publicclassMySqlI
- Spring Batch批处理操作与实践
面朝大海,春不暖,花不开
基础管理后台开发springbatch前端
SpringBatch是一个强大的批处理框架,专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。它基于Spring框架构建,继承了Spring的许多优点,如依赖注入、事务管理等,同时提供了丰富的功能来简化批处理应用的开发。什么是批处理?批处理是指在后台运行的一系列操作,通常用于处理大量数据或执行长时间运行的任务。这些任务往往不需要用户交互,可以在非高峰时段运行,以减少对系统资源的影响。常见的批处理任务
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Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- 单细胞分析(11)——scRNA-seq数据整合
生信小鹏
生信技能学习scRNA单细胞测序经验分享
单细胞RNA-seq数据整合:SeuratIntegrationandHarmony1.研究背景在单细胞RNA测序(scRNA-seq)研究中,批次效应(batcheffect)是不可忽视的问题。不同样本来源(如多个实验室、不同测序平台、不同患者)可能会导致非生物学因素的影响,从而影响数据分析的准确性。之前单独写过Harmony去除批次,为了更好地整合多个样本,这次使用以下两种方法进行批次校正:S
- QT批量UI操作
qt
在QT批量操作的时候,可以选择先将渲染关闭,用户操作关闭,等执行完后,开启渲染,开启用户操作voidbeginBatchOperations(QWidget*widget){widget->setUpdatesEnabled(false);widget->setEnabled(false);//需要的话还可以把滚动条disabled}voidendBatchOperations(QWidget*w
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NLstudy33
人工智能python算法
**IPS(ImagesperSecond)=(batch_size*accumulate_step)/step_time**,**IPS(IterationsPerSecond)**以及**FPS(FramesPerSecond)**确实有一些区别,但它们之间是相互关联的。**三者的区别与联系**-5.**为什么会有不同的公式?**-**IPS(ImagesperSecond)**和**FPS(
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Ash Butterfield
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1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
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数据库java
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>环境:sqlserver2008R2(winXP)postgresql9.3.4(win7-64bit)1.通过java像PostgreSQL提交批量insert(或者普通insert或者执行copy):错误:java.sql.BatchUpdateException:批次处理被中止,呼叫getNextException以取得原因。解决:在ca
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接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
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- 深度学习算法informer(时序预测)(一)(数据编码讲解)
槑槑紫
深度学习深度学习算法人工智能
前言:informer代码是在transformer代码基础上进行优化,请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分,位置编码、数据编码、时间编码目标:时序数据有7个特征,通过24个时间点(可以是年、月、日、时、分、秒)的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度,存放位置编码,形状为(max_len,d_model)2.若x的形状是(batch_
- RocketMQ实战—10.营销系统代码优化
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RocketMQ原理与应用rocketmq营销系统
大纲1.营销系统引入MQ实现异步化来进行性能优化2.基于MQ释放优惠券提升系统扩展性3.基于Redis实现重复促销活动去重4.基于促销活动创建事件实现异步化5.推送任务分片和分片消息batch合并发送实现6.推送系统与用户群体查询逻辑解耦7.查询用户数据以及批量发送推送消息8.线程池封装以及推送系统多线程推送9.推送系统的千万级消息多线程推送10.千万级用户惰性发券代码实现11.指定用户群体发券的
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表示学习深度学习batch人工智能神经网络cnn
如是我闻:在深度学习模型中,BatchNormalization(简称BN)是一种常用的技术,能有效加速训练并提高模型的稳定性。BN通过对mini-batch数据进行归一化,使每层的输入数据分布保持稳定,从而缓解梯度消失/爆炸问题,同时减少对权重初始化的敏感性。在本篇文章中,我们将从数学推导、代码实现和经验总结三个方面,详细探讨BatchNormalization的工作原理,并分析为什么BN应该放
- 使用accumulate step节省显卡内存
前程似锦蝈蝈
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使用前提:单卡,模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是,每次forward较小的batch,如batch=4,每4steps再更新一次参数,训练结果等效于batch=16先跑一次原先的模型pythonNLinear_exp_full.py--accu_step1--batch16epoch:0timecomsuming:1.8598144054412842tr
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Lambda架构和Kappa架构是用于处理大数据的两种架构设计模式,针对不同的数据处理需求提供了不同的方案。它们各自有优缺点,并适用于不同的使用场景。Lambda架构Lambda架构分为三个层次:批处理层(BatchLayer)、实时处理层(SpeedLayer)和合并层(ServingLayer)。它旨在同时处理批量数据和实时数据,确保数据处理的准确性和低延迟。优点:高容错性:批处理层通过处理历
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又开始找工作了,借机休息出去旅行两个月,顺便利用这段时间整理下以前写的东西。以下是一个简单的动态批处理实现:#include#include#include#include//顶点结构体structVertex{floatx,y,z;//位置floatr,g,b;//颜色};//动态批处理类classDynamicBatch{public:DynamicBatch(){//初始化VAO和VBOgl
- vLLM显存优化
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人工智能机器学习算法
在使用vLLM框架进行大模型推理时,为了最大程度地减少GPU显存的占用,可以从以下几个方面调整参数和配置:1.调整max_batch_size参数max_batch_size:这是批处理的最大大小。较大的批处理尺寸会占用更多的显存。如果显存有限,可以降低max_batch_size。建议:从小的batch_size开始,逐步调高,找到合适的平衡点。2.使用offload功能vLLM支持将部分张量或
- deepseek本地部署会遇到哪些坑
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在本地部署DeepSeek(或其他类似AI模型)时,可能会遇到以下常见问题及解决方案:1.硬件资源不足问题表现:GPU不兼容(如型号过旧)、显存不足(OOM错误)或CPU模式性能极低。解决方案:确认GPU支持CUDA,检查显存需求(如至少16GB显存)。使用nvidia-smi监控显存,通过降低batch_size或模型量化(如FP16/INT8)优化资源。CPU模式下考虑模型轻量化(如使用ONN
- Kafka源码解剖
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1、Kafka源码解刨生产者会将数据封装成ProducerRecord对象,进行序列化操作后便会根据默认分区规则(轮询策略)。分区的数据会获取集群元数据注册broker信息,并通过RecordAccumulator缓存池创建对应的Sender的线程,在该线程中会将请求封装成一个batch,最后在把整个batch数据发送到broker上。1.1元数据加载 1、主线程发送消息尝试拉取元数据,在Mate
- 深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练
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深度学习篇深度学习人工智能paddlepaddlepytorch超参数张量转换模型训练
文章目录前言第一部分:深度学习中的超参数1.学习率(LearningRate)定义重要性常见设置2.批处理大小(BatchSize)定义重要性常见设置3.迭代次数(NumberofEpochs)定义重要性常见设置4.优化器(Optimizer)定义重要性常见设置5.损失函数(LossFunction)定义重要性常见设置6.正则化(Regularization)定义重要性常见设置7.网络架构(Net
- TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签
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在MNIST手写字数据集中,我们导入的数据和标签都是预先处理好的,但是在实际的训练中,数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例,我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如:数字标签“6”转化为onehot标签就是[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0].首先获取需要处理的标签的个数:batch_size=tf.size(labels)1假设输入了6张手写字图片,那么对应
- 不同之间Vlan通信
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HCIE---datacom网络运维华为
Vlan间路由vlan:相当于把交换机变成一共虚拟路由器vlan间路由概述vlan间路由:通过三层设备路由,使得不同vlan间可以互相通信。仅仅允许单播通信vlan间路由方式:1、SVI(交换虚接口)(三层交换机)或2、vlanif口单臂路由(路由器)vlan间路由:SVI:switchvirtualinterfacesw1:vlanbatch1020intg0/0/1portlink-typea
- 机器学习笔记——正则化
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
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近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。[大模型推理优化技术-KVCache][大模型推理服务调度优化技术-Continuousbatching]大模型显存优化技术-PagedAttention大模型低显存推理优化-Offload技术大模型优化技术-FlashAttention大模型解码优化-SpeculativeDecoding及
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Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- 《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
Lemon_wxk
深度学习
目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
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流华追梦
KafkakafkaKafka消息Kafka消息格式消息批次控制批次RecordHeader旧消息格式
目录一.前言二.Kafka消息(Messages)三.Kafka消息格式(MessageFormat)3.1.消息批次(RecordBatch)3.1.1.控制批次(ControlBatches)3.2.记录(Record)3.2.1.记录的Header(RecordHeader)3.3.旧消息格式(OldMessageFormat)一.前言Kafka的消息格式是由消息的键和值组成的。每条消息都有
- SpringDataJPA 开启批量插入及批量插入不生效解决
AK_GCC
springhibernatejava
开启配置#统计生成SQL执行情况spring.jpa.properties.hibernate.generate_statistics=true#开启批量插入spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=500spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=true代码示例org.springframew
- 深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大(INF)原因及解决办法
余弦的倒数
学习笔记机器学习深度学习pytorch深度学习人工智能机器学习
文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因:学习率过高可能导致梯度爆炸,权重更新幅度过大,导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题,它会让参数
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户