- 以Python构建ONE FACE管理界面:从基础至进阶的实战探索
Allen_LVyingbo
pythonpythonpyqt
一、引言1.1研究背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下,面部识别技术凭借其独特优势,于安防、金融、智能终端等众多领域广泛应用。在安防领域,可助力监控系统精准识别潜在威胁人员,提升公共安全保障水平;金融行业中,实现刷脸支付、远程开户等便捷服务,优化用户体验并强化交易安全。智能终端方面,为设备解锁、身份验证等功能提供支持,提升设备使用的便捷性与安全性。然而,现有面部识别系统在数据安全、检索效率及用户
- 一键查验,智享未来-PHP发票查验接口助力财务转型
OCR_API
接口php开发语言
现如今,随着商业环境的快速发展,财务部门也迎来了新的挑战。发票管理作为企业财务管理中的重要环节之一,其数据的准确性与发票的管理效率直接影响到企业的涉税风险、运营成本与资金流转速度等。众所周知,在技术不完善的年代,发票管理主要依赖于财务人工来查验,耗时费力不说,还容易出现人为错误,给企业带来潜在的风险。为了应对这些挑战,翔云发票识别+查验接口成为现代企业解放财务双手,追求高效管理的优先选择。随着信息
- Python读取通达信一分钟K线数据(.lc1文件)
逝去的紫枫
Pythonpython
Python读取通达信一分钟K线数据(.lc1文件)1.lc1文件位置2.lc1文件内容的构成3.Python代码识别lc1文件4.将识别结果输出为csv文件5.最终结果展示在金融数据分析中,通达信软件提供的数据文件(如1分钟K线数据文件.lc1)是非常宝贵的资源。本文将详细介绍如何使用Python读取和解析这些文件,并将解析结果输出为CSV文件,以便进行进一步的数据分析和处理。1.lc1文件位置
- DNS缓存—互联网高效运行的幕后功臣
服务器运维缓存系统
在当今数字化时代,互联网已经渗透到我们生活的方方面面。当我们在浏览器中输入一个网址,瞬间就能访问到对应的网站,这背后DNS缓存功不可没。DNS缓存是一种优化域名解析过程的机制。我们知道,互联网上的计算机通过IP地址来相互识别和通信,但IP地址是一串难记的数字,于是域名应运而生。一、DNS缓存有什么作用?1、提升访问效率在网络访问中,首次访问某个域名时,设备需向DNS服务器发起查询以获取对应的IP地
- 摆脱“鱼钩”:误点网络钓鱼链接后的10步自救法
网络安全
拼写错误、奇怪的语法、紧急或威胁的语言、缺乏上下文——所有这些都是网络钓鱼攻击的常见特征。然而,一些精心布局的网络钓鱼威胁通常很难被发现,因为它们往往涉及攻击者的大量时间投入以及详尽细致的计划,他们甚至会仔细检查目标过去的通信,以增加攻击成功的可能性。在大规模欺诈活动中,骗子常用的一种策略是利用当前的热门事件。例如,一封看似来自英国国家卫生服务机构提供免费COVID-19检测的电子邮件,实际上是一
- 科技早报|OpenAI的人工智能模型销售收入超过微软类似业务;荣耀中国区CMO辟谣将采用麒麟芯片 | 最新快讯
最新科技快讯
科技人工智能microsoft
科大讯飞新模型在测试集结果中超越GPT-4Turbo6月27日,科大讯飞发布讯飞星火大模型V4.0。与此前的版本相比,新模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上都有提升。例如,讯飞星火可以根据用户的语言描述,结合空间和常识推断描述对象所在的位置。而在图文识别上,讯飞星火大模型V4.0能力也进一步升级,在科研、金融、医疗、司法、办公等场景的应用效果已领
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
TrustZone_
ARM/Linux嵌入式面试c语言c++开发语言
自我介绍;针对项目:CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速;CNN模型CNN,即卷积神经网络,是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说,CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据,并将其转换为
- 产生式系统实验头歌实验测试不通过解决(人工智能)
兜里没有一毛钱
人工智能pythonnumpy数据分析人工智能机器学习
任务描述本关任务:编写一个使用产生式方法识别动物的系统。编程要求根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成产生式系统——动物识别系统的操作,最后达到输入动物特征,输出动物类型的结果。特别说明在这个实验中,存在一个实验现象,就是你的自测运行输出结果与实验要求输出结果一模一样也不能通过,为什么呢?答:这个不知道算不算是头歌实验平台存在bug,一般我们在编写程序代码中,要求格式都是英文格式,但是在这个实验测试
- 智能体(AI Agent)全解析:概念、原理至应用深度探索
网安猫叔
人工智能语言模型自然语言处理AIGC机器学习
一、智能体概念的深度剖析1.1智能体(Agent)的本质智能体,作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征,更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生,标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
- pycharm配置环境出现unsupported
爱编码的小陈
pycharmidepython
情况概述:本人电脑中的pycharm版本是2019的,在使用python3.10环境的时候,pycharm无法识别,出现如下错误:网上说是因为python版本过高,无法兼容低版本的pycharm,解决方案分两种:要么降低python环境的版本,取消使用3.10,改用3.7或者3.8之类的版本;要么就是下载高版本的pycharm。这里我因为一些原因必须使用3.10,所以打算卸载pycharm2019
- 企业如何实现云成本控制:实现最大投资回报的关键策略
青莲网络
云计算
企业上云费用越来越高,运维部门经费容易超支?云成本优化到底有多重要?如何管理和优化云成本?如何从云成本优化中获得最大收益?企业想要实现云成本控制,就要重新评估云部署并对云成本进行优化。.云成本优化在企业数字化过程中的挑战和作用无限可扩展技术的压力云的无限可扩展技术可能会带来巨大的压力。在面对如此强大的技术能力时,开发人员需要不断学习和适应,以确保能够熟练地识别适合企业需求的云资源。这个学习过程可能
- deepin 23 Preview 运行自定义 exe 的方法
deepin
在deepin23Preview版本中,运行自定义的exe程序可以通过以下步骤实现:一、安装Wine运行器(一)使用linglong格式包的Wine应用如果你已经安装了linglong格式包的Wine程序,在WINE版本处将直接出现选项供你选择使用。需要注意的是:在使用linglong包的Wine应用时,必须先安装至少一个linglong的使用Wine软件包,才会出现该选项。程序识别到的Wine是
- Docker 实战教程之从入门到提高 (五)
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 基于国产鸿蒙系统的先进身份识别技术:原理、应用与实现
zrgkcard2024
harmonyos华为程序人生智能硬件
基于国产鸿蒙系统的先进身份识别技术:原理、应用与实现在当今数字化转型加速的时代背景下,精准且高效的身份识别技术已成为众多领域实现智能化管理与安全保障的核心要素。本公司于身份证识别插件领域持续深耕,凭借深厚技术积累与创新研发能力,成功实现重大突破——全新推出适配国产鸿蒙系统的身份证及多证件识别解决方案,为身份识别技术应用开拓全新格局。一、技术核心原理与优势本身份证识别插件基于先进的NFC(近场通信)
- 人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构
用心去追梦
javaopencv架构
为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图,可以围绕项目的主要组成部分进行组织:环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。以下是一个结构化的建议框架,你可以根据这个框架使用任何思维导图软件来创建具体的图形化版本。Java+OpenCV人脸识别项目-思维导图1.环境搭建安装依赖安装Java开发工具包(JDK)。下载并配置OpenCV库及其Ja
- Python基于OpenCV和PyQt5的人脸识别上课签到系统【附源码】
Java老徐
Python毕业设计pythonopencv人脸识别上课签到系统人脸识别上课签到上课签到系统PyQt5
博主介绍:✌Java老徐、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2024-2025年Java毕业设计选题推荐Python基于Django的微博热搜、微博舆论可视化系统,附源码基于PythonDjango的北极星招聘数据可视化系统感兴趣的可以先收藏起
- 云原生周刊:K8s 生产环境架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
k8s容器平台kubesphere云计算
开源项目推荐KubeZoneNetKubeZoneNet旨在帮助监控和优化Kubernetes集群中的跨可用区(Cross-Zone)网络流量。这个项目提供了一种简便的方式来跟踪和分析Kubernetes集群中跨不同可用区的通信,帮助用户优化集群的网络架构、提高资源利用效率并减少网络延迟。通过实时监控和数据分析,KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈,并提供改进建议,以支持Kuber
- 自动化物流仓储货到人箱输送线扫描功能实现得利捷DataLogic DS2400
!chen
自动化立体仓库系统及控制系统自动化
一、前言在自动化物流仓储系统中,实现货到人箱输送线扫描,使用得利捷(Datalogic)DataLogicDS2400扫描器是非常常见的选择。这款扫描器主要用于以下几个方面:精确扫描:DS2400具有高精度的扫描能力,能够快速识别并读取条形码,即使在复杂的环境中也能提供稳定的性能。这对于仓储物流中快节奏的操作至关重要。适用环境:DS2400适用于多种环境条件,包括但不限于低光照或高反射表面的情况。
- Android 应用逆向与 Hook 技术进阶实战
阿贾克斯的黎明
javaandroid
目录Android应用逆向与Hook技术进阶实战一、课程目标二、变量Hook详解(一)静态变量与实例变量区分(二)静态变量Hook步骤(三)实例变量Hook步骤三、构造函数Hook攻略(一)构造函数识别(二)Hook构造函数方法四、方法主动调用技巧(一)静态方法与实例方法区分及调用原则(二)静态方法调用示例(三)实例方法调用示例五、内部类Hook指南(一)内部类定义与识别(二)Hook内部类方法步
- 【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)
大橘科研工作室
毕设锂电池方向(MATLAB版)matlab
【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四、模型训练与验证4.1、训练过程4.2、模型验
- 软件工程的本质特征
夏旭泽
软件工程
1、软件工程关注于大型程序的构造2、软件工程的中心课题是控制复杂性软件所解决的问题十分复杂,通常不得不把问题分解,使得分解出的每个部分是可以理解的,而各个部分之间保持简单的通信关系。这并不能降低问题的整体复杂性,但是却可使它变得可以管理。3、软件经常变化软件系统交付使用后仍然需要耗费成本,而且在开发过程中必须考虑吧软件将来可能的变化。4、开发软件的效率非常重要软件工程的一个重要课题就是,寻求开发与
- PyTorch 基础数据集:从理论到实践的深度学习基石
那年一路北
Pytorch理论+实践深度学习pytorch人工智能
一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术,在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中,数据扮演着举足轻重的角色,它是模型训练的基础,如同建筑的基石,决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一,为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集,从深度学习中数据的重要性出发,详细介绍
- 机器视觉在医疗影像分析中的应用:助力放射科医生精准诊断
人工智能专属驿站
大数据人工智能计算机视觉
在现代医疗领域,影像学检查如X光、CT扫描和MRI等是诊断疾病的重要手段。随着技术的不断发展,机器视觉算法在医疗影像分析中的应用日益广泛,为放射科医生提供了强大的辅助工具,极大地提高了诊断的准确性和效率。本文将探讨机器视觉在医疗影像分析中的具体应用及其对医疗诊断带来的变革。一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术,通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术,使计算机能够“看”懂图像中
- RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023,SBA(Selective Boundary Aggregation):特征融合模块,描绘物体轮廓重新校准物体位置,解决边界模糊问题
Limiiiing
RT-DETR改进专栏人工智能计算机视觉深度学习RT-DETR
一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路,通过创新性的结构设计,在维持合理计算复杂度的基础上,巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息,实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。将其应用于RT-DETR的改进过程中,能够使模型着重聚焦于目标物体的边界区域,降低背景及其他无关信息的影响,强化目标物体的
- 简单谈谈日志审计系统和堡垒机的区别
服务器安全
日志审计系统和堡垒机有什么区别呢?日志审计系统和堡垒机是两种常见的安全工具,用于加强企业信息系统的安全性。尽管两者都有助于提高安全性,但它们在功能和应用方面有着显著的区别。日志审计系统和堡垒机有什么区别?1.什么是日志审计系统日志审计系统是一种集中管理和分析日志数据的工具。它能够自动收集来自不同设备和应用程序的日志信息,并对其进行存储和分析。通过日志审计系统,管理员能够实时监控系统的活动,并识别潜
- 会话 令牌
南天神杵孟猛
java
在Web开发中,"session"和"token"都是用来跟踪用户在网站上的活动状态的技术,但它们的工作原理和使用场景有所不同。我们可以用日常生活中的例子来形象地理解它们。###Session(会话)想象一下,你走进一家会员制的商店购物。当你第一次进入这家店时,店员会给你一张会员卡,这张卡上记录了你的身份信息。只要你拿着这张卡,店员就能识别你是谁,知道你在这个店里有哪些权限,比如是否可以享受会员折
- 处理 SQL Server 中的表锁问题
梓芮.
SQLServer数据库sqlsqlservermssql数据库开发微软数据库sql数据库
在SQLServer中,表锁是一个常见的问题,尤其是在并发访问和数据更新频繁的环境中。表锁会导致查询性能下降,甚至导致死锁和系统停滞。本文将详细介绍如何识别、分析和解决SQLServer中的表锁问题。什么是表锁?表锁是SQLServer用来管理并发访问的一种机制,确保多个事务在访问同一数据时不会互相干扰。表锁分为共享锁、排他锁和更新锁等类型。虽然锁机制可以保证数据的一致性,不当的锁策略可能会导致性
- BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测
陈辰学长
神经网络pythonmatlab
BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork),即反向传播神经网络,是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。这种网络能够通过不断地调整和改变神经元的连接权重,达到对特定任务的学习和优化。由于其高度的灵活性和适应性,BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的
- 【Python】selenium结合js模拟鼠标点击、拦截弹窗、鼠标悬停方法汇总(使用 execute_script 执行点击的方法)
翠花上酸菜
selenium网络爬虫pythonseleniumjavascript
我们在写selenium获取网络信息的时候,有时候我们会受到对方浏览器的监控,对方通过分析用户行为模式,如点击、滚动、停留时间等,网站可以识别出异常行为,进而对Selenium爬虫进行限制。这里我们可以加入JavaScript的使用。Selenium可以执行JavaScript,通过使用execute_script方法,来执行点击操作。它可以绕过一些Selenium直接操作元素时可能遇到的问题,比
- 15-面向对象进阶
澄子兮
Pythonpython开发语言
面向对象三个特征封装没有学习封装之前,效果如下:classPerson(object):def__init__(self,name,age):self.name=nameself.age=agexiaoming=Person("alvin",16)xiaoming.age=1000print(xiaoming.age)xiaoming.age=-10print(xiaoming.age)#可以看到
- 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