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@Mr.stone
深度优先算法
问题描述在一个古老的实验室里,两个研究员,小星和小月,获得了一个mxn的电路图,表示为二进制矩阵grid。在这个矩阵中,他们可以对任意一个电路单元进行翻转操作。翻转操作会将所选单元的状态从0改为1,或从1改为0,同时影响与其相邻的上下左右单元。小星和小月希望通过最少的翻转次数,将整个电路图变成全0的状态。如果这个目标无法实现,则返回-1。测试样例样例1:输入:grid=[[0,1],[1,0]]输
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- Python第二十三课:自监督学习 | 无标注数据的觉醒
程之编
Python全栈通关秘籍python开发语言人工智能机器学习
本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习(ContrastiveLearning)框架实现图像掩码自编码器(MaskedAutoencoder)开发实战项目:亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础(AI的拼图游戏)1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏(根据碎片
- 区块链架构、跨链和演进
Omni-Space
区块链(BlockChain)区块链架构跨链演进
本文是基于作者近几年来对各种区块链平台理念和技术的研究,结合作者过去十多年的IT经验,审慎思考的结果,文章仅代表作者个人观点。作者会假设读者对各种区块链平台有一定的认知,不会对具体的区块链平台再做详细的介绍。为了从根本上说清楚区块链的架构内涵,作者先概括出区块链的本质,从区块链的本质出发,以发展的眼光给出一个区块链的详见附件架构,并对高阶的各个模块进行详细的说明。还会从区块链跨链的本质出发,说明区
- 【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(二)数字逻辑电路
贫苦游商
学习数字逻辑逻辑电路EDACAD集成电路电路设计
【从零开始学习计算机科学】数字逻辑(二)数字逻辑电路数字逻辑电路数字逻辑电路的类型数字逻辑电路的研究方法电子设计自动化(EDA)数字逻辑电路用来处理数字信号的电子线路称为数字电路。由于数字电路的各种功能是通过逻辑运算和逻辑判断来实现的,所以数字电路又称为数字逻辑电路或者逻辑电路。数字逻辑电路具有如下特点:电路的基本工作信号是二值信号。它表现为电路中电压的“高”或“低”、开关的“接通”或“断开”、晶
- Python在数据处理中的应用:从入门到精通
程之编
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活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!在当今数字化时代,数据处理已成为各个领域不可或缺的一部分。无论是企业决策、科学研究还是日常的个人数据分析,掌握高效的
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目录引言卫星通信网络的特点高延迟特性高误码率带宽受限与动态变化TCP/IP协议在卫星通信网络中面临的挑战拥塞控制机制失效重传机制效率低下协议开销过大TCP/IP协议在卫星通信网络中的适应性改进优化拥塞控制机制改进重传机制降低协议开销结论引言卫星通信网络凭借其覆盖范围广、不受地理条件限制等优势,在全球通信领域发挥着愈发重要的作用。从偏远地区的通信保障到海上船只的网络连接,卫星通信填补了地面通信网络的
- Python开发合并多个PDF文件
互联网搬砖老肖
AIPython原力计划pythonpdfjava
前言在我们的工作中,可能有以下场景需要用到合并多个PDF:文档归档:在企业或组织中,常常需要将相关的文档(如合同、报告、发票等)合并为一个PDF文件,以便于归档和管理。报告生成:在学术研究或项目管理中,研究人员或项目经理可能需要将多个研究报告、数据分析或项目进展文档合并为一个完整的报告,以便于分享和展示。电子书制作:作者或出版商在制作电子书时,可能需要将多个章节或部分合并为一个PDF文件,以便于读
- 关于AFSIM
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
c++c++
1.概要2.内容AFSIM(AdvancedFrameworkforSimulation,Integration,andModeling)是一款由美国空军研究实验室(AFRL)开发和维护的高级仿真、集成和建模框架。以下是关于AFSIM的详细介绍:一、概述全称:AdvancedFrameworkforSimulation,Integration,andModeling开发单位:美国空军研究实验室(A
- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- vscode--工作区和相对路径
一头大学牲
程序--编程记录vscodeide编辑器
vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现,它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的,也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找,而非是从当前执行文件开始查找。例子:根目录:F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径:F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
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人口数据是我们在各项研究中都经常使用的数据!人口数据的主要来源是人口普查,全国性的人口普查每十年进行一次。最近一次的人口普查是第七次全国人口普查,简称七普。七普统计的是2020年的人口数据。之前我们分享过省市县三个层级的七普的人口数据(可查看之前的文章获悉详情),很多小伙伴在咨询有没有到乡镇(城市地区对应街道)层级的七普人口数据!本次我们为大家分享的就是来自七普的乡镇(街道)人口数据,包括地区;总
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DDA3020Homework1Duedate:March09,2025Instructions•Thedeadlineis23:59,March09,2025.•Theweightofthisassignmentinthefinalgradeis20%.•Electronicsubmission:TurninsolutionselectronicallyviaBlackboard.Besuret
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IT小霸王
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理解RESTful架构RestfulAPI设计指南理解RESTful架构越来越多的人开始意识到,网站即软件,而且是一种新型的软件。这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式,建立在分布式体系上,通过互联网通信,具有高延时(highlatency)、高并发等特点。网站开发,完全可以采用软件开发的模式。但是传统上,软件和网络是两个不同的领域,很少有交集;软件开发主要针对单机环境,网络则主要研究系统之间的
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目录软件定义网络(SDN)对链路层性能的优化灵活的流量调度快速的故障恢复网络功能虚拟化(NFV)在链路层的优势体现降低硬件成本与灵活部署提升资源利用率5G技术对链路层的革命性影响超高速率与低延迟传输海量连接支持在数字化时代浪潮中,网络技术日新月异,新兴技术不断涌现。这些技术正逐步渗透到TCP/IP协议栈的各个层面,其中链路层作为网络通信的基础,受到的影响尤为显著。从提升传输速率到增强网络稳定性,新
- 瓷的史诗:7000年窑火中的文明基因与全球共振
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破万卷学习
目录瓷的史诗:7000年窑火中的文明基因与全球共振一、技术革命:从土到玉的嬗变(前5000年-1840年)二、中国篇:瓷的文明塑形(经济/文化/政治)三、全球篇:瓷的文明共振(技术/艺术/社会)四、沉船考古:瓷的全球航行实证五、现代性转化:瓷的文明重生六、学术前沿:瓷的物质文化研究结语:瓷的文明语法最出名?一、**宋代五大名窑:瓷器美学的天花板**二、**元青花:改写世界陶瓷史的里程碑**三、**
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研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下,目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异,以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题,对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络(CNN)虽然在目标检测领域取得了显著进展,但仍存在局限性,如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题,研究人员开始探索将状态空间模型(SSM)引入目标检测领域,以期提高
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嘉羽很烦
机器学习机器学习
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人工智能经验分享学习方法毕业论文开题报告毕业设计毕设
又到了毕业季,你是不是内心已经十分捉急?开题报告还没开始写?该怎么写?写好开题报告,就是论文成功的开始!开题报告越细致,论文的写作就越有方向和思路。每个学校都会出台关于开题报告的相关要求也会给到相关模板,同学们可以自己到学校的官网下载相关模板。一般而言,开题报告包括以下六个部分的内容:1.研究背景和意义2.文献综述3.研究提纲及预期贡献4.研究进度5.拟采用的研究方法、手段及采取的措施6.可能遇见
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基于SpringBoot+Vue的汽车销售试驾平台通过整合前后端技术,实现了汽车销售和试驾预约的信息化和智能化。系统为管理员和用户提供了丰富的功能,提升了客户体验和销售效率,增强了数据分析能力,为汽车销售行业的发展提供了新的途径。系统功能结构如图所示:基于SpringBoot+Vue的汽车销售试驾平台研究背景随着汽车市场的竞争日益激烈,消费者在购车前对车辆的了解和试驾需求不断增加。传统的汽车销售模
- RAG技术深度解析:从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
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重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent?1.从信息处理到智能生成在自然语言处
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bryant_meng
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文章目录catmore查看整个文件less查看整个文件head查看部分文件tail查看部分文件vim/vicatcat命令在Linux和Unix系统中非常常用,它用于连接文件并打印到标准输出设备(通常是屏幕)。虽然cat的基本用法很简单,但它也支持一些参数来提供额外的功能。-n或--number:对所有输出的行进行编号。示例:cat-nfile.txt这会显示file.txt的内容,并在每行的开头
- 了解状态机
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前言状态机(StateMachine)是一种数学模型,用于描述系统或程序在不同状态之间转换的行为。它由一组状态、转移条件和动作组成。一、什么是状态机?状态机可以被看作是一个抽象的机器,它可以处于不同的状态,并根据输入条件执行相应的动作来改变状态。状态表示了系统或程序所处的特定情况或阶段,而转移条件决定了在何种条件下从一个状态转移到另一个状态,动作则表示在状态转移时要执行的操作。二、状态机的实例一个
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
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喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态稀疏激活的混合专家系统(MoE)动态路由机制:每个输入仅激活约5.5%的参数(如6710亿参数中激活370亿),显著降低计算能耗40%。模块化设计:支持金融、医疗等领域的即插即用式微调,行业适配能力
- 大语言模型微调和大语言模型应用区别
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大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型(LLM)是指取一个已经预训练好的模型,进一步用特定数据集训练,使其更好地适应某个任务或领域,比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务,如通过提示生成文本或回答问题,无需更改模型本身。研究表明,微调适合需要领域专精的任务,而应用更适合通用任务,效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
- 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
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强化学习算法
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法,还有蒙特卡洛算法,不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性,像动态规划,需要从最下面向上进行递推,而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值,有没有更直接的方法,智能体能边做动作,边估值一次,不断学习策略?答案是有的。这就是本期需要介绍的算法,时间差分法(TimeDi
- 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