- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 景联文科技:以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
景联文科技
人工智能
数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色,通过提供高质量的数据标注服务,帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付,每一个步骤都需要严格把控,确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司,致力于为客户提供高质量的数据处理服务,助力企业在人工智能(AI)领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程:数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
宋13810279720
动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用,成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅,惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺仪等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中,惯性动捕技术能够实时捕
- LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
chenweiPhD
人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
- spiking neural network概念学习
Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
伯牙碎琴
大模型微调人工智能大模型微调Deepseek
大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 第一天:爬虫介绍
朱剑君
Python爬虫训练营爬虫python
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 第三天:爬取数据-urllib库.
朱剑君
Python爬虫训练营python爬虫
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 如何使用DeepSeek训练模型
LCG元
大模型人工智能
目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些?临床辅助诊疗:医患关系的连接桥梁:医疗科研的学术助手:医疗服务体系革新:医学影像诊断:药物研发:基层医疗能力提升:医疗机器人智能化:如何利用DeepSeek进行多模态数据分析?脑图使用De
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- Deepseek详细的自我介绍
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人工智能
###**DeepSeek:中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔,核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室,团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心:-**高效性**:通过模型架构创新(如MoE)实现“小参数量,大性能”。-**可控性**:内置可解释性模块
- (15-3)DeepSeek混合专家模型初探:模型微调
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能Deekseep深度学习大模型transformer
3.4模型微调在本项目中,微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具,用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。支持加载特定任务的数据、对数据进行预处理和编码,以及通过多种配置选项(如LoRA量化、分布式训练等)对模型进行高效训练。用户可以根据自己的需求,通过命令行参数或配置文件调整微调策略,以优化模型在特定任务或数据集上的性能。3.4.1微调原理在DeepSeek-MoE
- 本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式
搏博
pytorch人工智能python机器学习windows深度学习
接前文,我们在本地Windows系统上,基于GGUF文件部署了DeepSeek模型(DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本),但是GGUF是已经量化的版本,我们除了对其进行微调之外,无法对其训练,那么还有没有其他办法对本地的GGUF部署的DeepSeek模型进行训练呢?今天我们就反其道而行之,将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提:已经部署好了Deep
- 给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化
利万国潮科技 A9.36(asi智神版)
经验分享
我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数:考试得分计算器****场景**:你是个教练,训练学生投篮-**核心作用**:每次投篮训练后,自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**:-**均方误差(MSE)**:记录每次投篮偏离篮筐的距离(比如差30cm记0.3分,差50cm记0.5分),最后算平均分-**交叉熵损失**:专用于选择题考试(比如识别猫狗图片),答错一题扣2分
- 搭建Mac Flutter开发环境
程序员小詹
Flutter开发实战macosflutter
基于MacM1Pro搭建Flutter开发环境,其他平台请参考官方教程1、Getstarted电脑配置:建议8核16G,70G以上磁盘空间系统要求:Flutter支持macOS10.15(Catalina)或更高版本,zsh是的默认shell。如果是AppleM系列的芯片,需要安装Rosetta2,如果是Intel芯片,则忽略下面这段。对于在搭载Apple芯片的Mac上开发和运行Flutter应用
- AI 大模型创业:如何利用市场优势?
SuperAGI2025
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AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
- ACM- 2-SAT问题
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前言:这篇文章是参考着饶齐的总结写出来的,但只有一些文字性的描述类似。现在有一个由N个布尔值组成的序列A,给储户一些限制关系比如A[x]ANDA[y]=0、A[x]ORA[y]ORA[z]=1等,要确定A[0...N-1]的值,使其满足所有限制关系。这个问题称为2-SAT问题特别的,若每种限制关系中最多只对两个元素进行限制,则称为2-SAT问题。由于在2-SAT问题中,最多只对两个元素进行限制,所
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余将董道而不豫兮
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YOLO目标检测实践应用labelmeYOLOv8YOLOv5标签格式标注数据
前言本文分析将labelme的标签,转为YOLOv8、YOLOv5的格式,实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式,然后了解labelme标签格式,最近实现数据格式转换。1、YOLOv8和YOLOv5标签格式YOLOv8的标签格式与YOLOv5基本相同,使用一种简单的txt文本格式,来存储每个图像的标注数据。每个图像对应一个文本文件,这些文本文件与图像文件位于同一目录并且具有相同的
- yolov8(8.2.10)+deepsort(demo)
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只需要训练好yolov8的检测模型然后调用:results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪,persist=True表示持续跟踪。保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码:importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨
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技术热点人工智能
Oumi-端到端的基础模型平台项目简介Oumi是一个全开源平台,旨在解决大模型在各个阶段面临的复杂问题,提供构建先进端到端基础模型所需的一切,涵盖数据准备、训练、评估和部署等环节。项目链接GitHub-oumi-ai/oumi特点提供一致的API、生产级可靠性及研究所需的灵活性。已与13所研究型大学的学者建立合作。可通过pip安装并使用CRI命令进行模型训练、评估和推理。项目中还提供了详细的not
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DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
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机器学习web安全人工智能
实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中,我们需要经历一系列步骤,从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中,我将详细介绍每个步骤的具体操作,并附上相应的代码示例和解释。步骤下面是实现机器学习网络安全的流程,简单概括如下:步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型
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AIGC大模型 吱屋猪
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1.LangChain介绍与环境配置面试官:“你能先简单介绍一下LangChain吗?包括它的背景、主要功能,以及它在当前语言模型开发中的意义。”你:"LangChain是一个开源框架,旨在简化和增强基于语言模型的应用开发。随着语言模型,特别是大型预训练模型的兴起,开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本,还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而,这些模型的集成和实
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
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Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- 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