- Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同？
黄雪超
技术基础java开发语言并发编程
原子类和volatile异同首先，通过我们对原子类和的了解，原子类和volatile都能保证多线程环境下的数据可见性。在多线程程序中，每个线程都有自己的工作内存，当多个线程访问共享变量时，可能会出现一个线程修改了共享变量的值，而其他线程不能及时看到最新值的情况。原子类和volatile关键字都能在一定程度上解决这个问题。例如，当一个变量被volatile修饰后，对该变量的写操作会立即刷新到主内存，
- AI与SDN结合：智能网络的未来之路
不想加班的码小牛
人工智能网络ai
一、引言“网络正在从‘被动响应’走向‘主动思考’。”随着云计算、5G和物联网的爆发式增长，传统网络架构面临灵活性不足、运维成本高等挑战。SDN（软件定义网络）通过控制与转发分离革新了网络管理方式，而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN？传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式，实时优化策略故障定位耗时（如网络
- SDN技术解码：架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论
不想加班的码小牛
架构平面人工智能网络协议
一、引言：SDN如何重塑网络价值体系？在数字化浪潮下，传统网络架构的僵化性已成为制约业务创新的瓶颈。SDN（软件定义网络）通过解耦控制与转发平面，将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”，为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。例如，某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度，业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构：控制-转发-应用的协同生态•控制层
- SDN架构解密：控制面如何“指挥”万亿级网络？ ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构，构建了网络控制的“中枢神经系统”：控制层（大脑）：集中式控制器掌
- MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心”
绿算技术
MCU架构介绍单片机嵌入式硬件
在现代电子设备中，MCU（MicrocontrollerUnit，微控制器）扮演着至关重要的角色。从智能家居到工业控制，从汽车电子到医疗设备，MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点，成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。MCU的功能：嵌入式系统的“全能选手”MCU是一种集成了处理器、存储器和外设接口的微型计算机系统，其核心功能包括：1.数据处理·算术与逻辑运算：MCU
- NPU的应用场景：从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
- DPU的架构：模块化与可扩展性
绿算技术
DPU架构介绍架构科技缓存算法
DPU的架构设计注重模块化和可扩展性，以下是其典型架构：1.网络接口模块支持高速网络接口，例如100GbE、200GbE，甚至更高带宽的接口。2.处理核心模块包括多个ARM核心和专用加速核心，用于处理控制平面和数据平面任务。3.硬件加速模块包括网络加速引擎、存储加速引擎、加密引擎等，用于加速特定任务。4.内存与缓存集成高速内存和缓存，用于存储临时数据和指令。5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高
- DPU的未来：技术趋势与挑战
绿算技术
DPU架构介绍科技gpu算力硬件工程缓存架构
随着数据中心的不断发展，DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战：1.更高性能·支持更高的网络带宽（如400GbE、800GbE）和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域，DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及，将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时，进一步降低功耗，满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
- 数据处理的革命性引擎
绿算技术
DPU架构介绍硬件工程科技缓存
随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化，传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。DPU是一种专为数据处理和网络加速设计的处理器，正在成为数据中心和云计算架构中的重要组成部分。接下来，由绿算技术与大家一起学习DPU有哪些功能、技术、原理等等内容。DPU的功能：数据处理的“全能选手”DP
- 计算机体系结构的五大流派，你知道几个？
绿算技术
计算机五大流派https信息与通信硬件工程缓存
在计算机的世界里，架构设计是决定性能和应用场景的关键。从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构，每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构：现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础，几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。它的核心特点是程序和数据共享同一存储空间，通过一条总线进行传
- 解锁数字世界的多样力量
绿算技术
芯片类型科普探索人工智能云计算html科技
数字科技蓬勃发展，芯片作为现代电子设备的核心驱动力，正以其多样化的类型和独特的功能，塑造着我们生活中的每一个角落。从智能手机的高效运作，到超级计算机的超强算力，芯片无处不在，默默推动着科技的进步与革新。绿算技术致力于数据“智慧加载、安全存取”的信息技术创新，自主研发多类芯片产品。今天，就让我们一同走进芯片的世界，揭开那些鲜为人知却至关重要的芯片类型，感受它们背后的科技魅力。功能视角下的芯片分类1.
- 警惕！Ollama大模型工具的安全风险及应对策略
码事漫谈
AI安全
文章目录**Ollama的安全隐患：不容忽视的风险****未授权访问：门户洞开的风险****数据泄露：敏感信息的外泄****漏洞利用：历史遗留的隐患****安全加固：守护数据与服务的防线****限制监听范围：内网隔离的保护****配置防火墙规则：双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制：密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口：限制权限的策略****修复历史漏洞：及时更新的重要性****
- 孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
- 基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码
max500600
机器人机器人
以下是基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码：1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。在6自由度搬运机器人中，每个关节通常由伺服电机驱动，通过反馈传感器（如编码器）获取关节的实际位置，然后控制器根据期望位置与实际位置的误差来调整电机的输出，以实现精确控制。2.硬件准备6自由度搬运机器人：包含6个可独立运动的关节，每个关节由伺服电机驱
- 从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究
- Android插件化和组件化面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
组件化插件化宿主模块通信classloaderandroid面试安卓面经
目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖？Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发？如何在Gradle中进行组件化项目的构建？在Android项目中，如何实现不同模块间的解耦？什么是组件化开发？组件化开发的主要优势有哪些？如何将Android应用拆分为多个组件？在Android中如何实现组件化？请描述具体的实现步骤。在组件化架构中，如何实现组件的独立运行与集成？
- 外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南
ai_vx_3307623172
WX_3307623172AI机器人外呼中心人工智能机器人云计算语音识别服务器开源软件
随着运营商对电话卡管控日趋严格，某金融科技公司曾因单日外呼超限导致80%号码被封——这一案例暴露出AI电销机器人在效率与合规间的矛盾。但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线，这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定
- BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕 树立显示产业绿色转型新标杆
资讯分享周
人工智能大数据
2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。通过实地观摩与技术交流,BOE(京东方)全方位展示了其在绿色制造领域的突破性成果——从100%可再生能源覆盖到全流程碳足迹管理,从技术创新驱动减排到低碳模式行业复制,见证了公司多年来在可持续发展领域的持续投入与引领作
- 焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程
自动化专业爱好者
机器人opencv人工智能
以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程，包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容，结合工业应用场景进行系统化总结。一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成：线激光视觉传感器：用于发射线激光并采集焊缝图像（如英莱科技PF系列传感器，支持4K视频监控与微间隙焊缝检测）。机器人本体与焊枪：需支持外部轴控制，传感器通过夹具安装
- Python 爬虫实战：国际航班数据抓取与全球航班网络分析
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言随着全球化的加速，国际航班网络已成为现代交通体系的重要组成部分。通过分析国际航班数据，我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。本文将介绍如何通过爬取国际航班数据，分析全球航班网络的情况，并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。二、项目背景与目标2.1项目背景航空交通是全球经济和旅游业的核心部分，了解全球航班网络有助于掌握各大航空公司之间的竞争格局、全球机场的枢纽作用
- 《Python实战进阶》小技巧 1：一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法
带娃的IT创业者
Python实战进阶pythonphp网络
一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法摘要在网络速度较低的情况下，大量照片会导致网站加载缓慢。本文档详细介绍了优化家庭网站中照片加载速度的多种方法和技术。以下是主要的优化策略及其具体实现：1.图片压缩与优化自动压缩上传的图片：通过Python脚本使用PIL库压缩图片，调整大小、转换模式，并保存为优化的JPEG格式。批量优化现有图片：编写脚本对文件夹中的图片进行批量处理，包括创建备
- 【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇
xiaoli8748_软件开发
网络通信网络tcp/ip网络协议
1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中，每层的功能如下：应用层：人与计算机网络交互的窗口。表示层：负责数据格式的封装，如加密、压缩、编解码等。会话层：建立、终止、管理不同端间的会话连接。传输层：提供端到端（两台机器）之间的传输机制，以及提供流量控制、出错效验。网络层：逻辑寻址，IP地址，在下两层的基础上向资源子网提供服务。数据链路层：负责建立和管理节点间的链路，将数据封装成帧，进行可靠传输
- 如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南
一键难忘
人工智能小程序微信
如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点，已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。通过微信云开发（CloudBase）与小程序结合，开发者可以实现从前端到后端的一站式AI应用开发。本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：
- 3D FFT在波束形成中的详细解释
DuHz
算法信息与通信信号处理
3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域，为了从空间中获取目标或信号的方向信息，通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段，将天线阵列（或传感器阵列）接收的多路信号进行加权和，形成对特定方向（或多个方向）的增强或抑制，从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。1.11D,2D,和3D波束形成1D波束形成通常针对线阵(
- 【正则表达式】
lmk565
工具正则表达式
文章目录1元字符2重复3字符4分支条件5反义6分组6.1捕获分组6.2非捕获分组7零宽断言8注释9贪婪与懒惰10POSIX字符类（仅US-ASCII）11转义12匹配模式1元字符代码说明.匹配除换行符以外的任意字符\w匹配字母或数字或下划线或汉字\s匹配任意的空白符\d匹配数字^匹配字符串的开始$匹配字符串的结束\b匹配字符串的结束举例：8答案：\d2重复代码/语法说明*重复零次或更多次+重复一次
- 数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性
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机器学习python机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- Sass：深度解析与实战应用
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sass前端css
在前端开发的浪潮中，CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中，Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用，并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么？Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种CSS预处理器，它允许我们使用变量、嵌
- 模拟退火算法详解
琛哥的程序
算法模拟退火算法机器学习
一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
- 面向对象三大特性：封装、继承、多态深度解析
KBkongbaiKB
java
〇、引言：为什么需要理解OOP三大特性？在软件工程领域，封装、继承、多态被称为面向对象编程（OOP）的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码，更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维，带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装（Encapsulation）1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定，对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路，用户只需通过按钮操作。1.2实现
- （算法初学者）质数筛法
KuaCpp
算法c++
一边用与找质数，不会单独出题，但是会成为题目的一部分（先找出质数再去解题）以下3个为时间复杂度依次降低的方法首先要了解质数的定义：质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数（规定1既不是质数也不是合数）。1普通的筛选质数（时间复杂度为n^2）基本思路：在prime数组中从2到i-1(排除1和本身)遍历如果能整除的就是质数然后是质数返回1，不是
- 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
