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皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
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姚瑞南
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录prompt应用效果:原文:英文(English):法文(Français):德文(Deutsch):prompt#Role:Local-DialectProficientEdi
- C# OpenCV机器视觉:红外体温检测
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在一个骄阳似火的夏日,全球却被一场突如其来的疫情阴霾笼罩。阿强所在的小镇,平日里熙熙攘攘的街道变得冷冷清清,人们戴着口罩,行色匆匆,眼神中满是对病毒的恐惧。阿强作为镇上小有名气的科技达人,看着这一切,心急如焚,心中暗下决心:“我一定要利用我的技术,为抗击疫情做点什么!”思来想去,他把目光投向了OpenCvSharp和那台尘封已久的红外相机,一个大胆的计划在他心中悄然成型——用红外相机检测体温,为大
- 大模型应用开发极简入门-基于GPT-4和ChatGPT(含PDF)大模型入门必看书籍!
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一、大模型入门如果你想要入门大模型,这里推荐一本《大模型应用开发极简入门-基于GPT-4和ChatGPT》这本大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。非常适合从其他行业想入门大模型领域的从业者作为入门书籍,对于很多概念做了很通俗易懂的说明和讲解。
- 【大模型应用开发极简入门】使用GPT-4和ChatGPT的编程起点:ChatCompletion详解
roman_日积跬步-终至千里
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- 网络安全大模型和人工智能场景及应用理解
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本文通过通俗易懂的方式的进行阐述,大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!一、网络安全大模型的概述网络安全大模型是一种用于识别和应对各种网络安全威胁的模型。它通过分析网络数据包、网络行为等信息,识别潜在的网络安全事件,并采取相应的措施进行防御。人工智能(AI)是指由计算机系统或机器执行的智能任务,通常需要人类智能来完成。AI的一个重要分支是(NLP),即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核
- 基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程
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目录目标准备工作步骤1:导入必要的库步骤2:加载和准备数据步骤3:构建模型步骤4:训练模型步骤5:评估模型步骤6:可视化训练过程步骤7:模型预测步骤8:模型保存与加载总结基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程。这个教程将涵盖从数据准备到模型训练、评估和部署的整个流程。我们将以一个简单的图像分类任务为例进行说明。目标通过本教程,您将学会如何使用TensorFlow/K
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目录Manim中的三大核心对象1.Scene:场景的管理者作用常用方法示例代码2.Mobject:所有可视化对象的基类作用常用子类常用方法示例代码3.Animation:控制对象变化的工具作用常用动画类常用方法示例代码总结:三大对象的关系Manim是一个强大的数学动画制作工具,它使得我们能够通过编程的方式创作复杂的数学动画。对于使用Manim的开发者来说,理解它的核心概念是非常重要的。Manim中
- “赛教融合”背景下,职业院校教师教学能力提升创新路径
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自2010年起,教育部启动全国职业院校信息化教学大赛,旨在深化职业教育教学改革与创新。至2018年,该赛事升级为全国职业院校技能大赛教学能力比赛,显著增强了其专业性和实践性,成为推动职业教育发展的强劲动力。2024年下半年,“全国职业院校技能大赛教学能力比赛”官网也已更名为“全国职业院校技能大赛教师赛服务平台”。这一大赛致力于推广信息化教学手段的日常应用,全面提高职业院校教师的教学能力和信息素养,
- 在KubeFATE中定制化部署联邦学习组件的深入分析
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题图摄于国家大剧院(本文作者系VMware中国研发云原生实验室架构师,联邦学习开源项目KubeFATE/FATE-Operator维护者。)需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注亨利笔记公众号后回复“kubefate”即可。相关文章在JuypterNotebook中构建联邦学习任务云原生联邦学习平台KubeFATE原理详解用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATEv1.5使用D
- 商用车电子电气零部件电磁兼容条件和试验(20)—高压大电流注入传导抗干扰(HV-BCI)
零零刷
电磁兼容(EMC)试验汽车可用性测试压力测试功能测试安全性测试安全社交电子
写在前面本系列文章主要讲解商用车电子/电气零部件或系统的传导抗干扰、传导发射和辐射抗干扰、电场辐射发射以及静电放电等试验内容及要求,高压试验项目内容及要求。若有相关问题,欢迎评论沟通,共同进步。(*^▽^*)目录商用车电子电气零部件电磁兼容条件和试验—目录-CSDN博客10.高压零部件试验项目10.9高压大电流注入传导抗干扰(HV-BCI)10.9.1参考标准本部分参考ISO11452-4标准制定
- 美团想做梯媒广告不容易
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作者:刀客doc继前几天国内第三大梯媒华语传媒宣布关停之后,沉寂已久的梯媒广告市场再次迎来大新闻。7月11日,有媒体报道称:美团要进入电梯广告市场。「美团计划在下沉城市招募电梯媒体广告加盟商(视频梯媒)。美团侧将提供设备和业务支持;加盟商侧负责铺设设备、销售和制作广告等事宜。」美团还列出对视频梯媒广告加盟商的具体要求:江南春发朋友圈解释:“我们和美团在一起推进低线城市电梯视频媒体运营合作,希望通过
- 人形机器人,自动驾驶“老炮”创业第二站
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造一台人形机器人,或许正在成为2025年最炙手可热的事情。从去年第四季度开始,伴随着大模型应用的深入,具身智能概念被点燃,其中最鲜明的一个特点是,大量自动驾驶大佬的转行加入。随便说几个比较有分量的,智驾芯片上市公司地平线创始成员、副总裁、前软件平台产品线总裁余轶南(博士)联手理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦成立具身智能领域初创公司维他动力;百度集团资深副总裁、CEO助理、原百度智能驾驶事业群组(I
- 驾驭MySQL性能优化利器:八大工具助您告别低效SQL
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一起学学数据库【一】mysql性能优化sql
已列出工具的使用说明:1.mysqltuner.pl安装与使用:下载最新版本的mysqltuner.pl脚本(通常通过wget或curl命令获取)。为脚本赋予执行权限(chmod+xmysqltuner.pl)。运行脚本,提供MySQL服务器的用户名、密码以及端口号(如有必要)。示例:Code./mysqltuner.pl--user=root--password=your_password--h
- 推荐系统的未来发展方向:大模型的主流化
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《推荐系统的未来发展方向:大模型的主流化》关键词:推荐系统,大模型,深度学习,人工智能,未来趋势摘要:本文深入探讨了推荐系统的发展历程及其在当前人工智能时代的重要性。重点分析了深度学习在大模型中的应用,探讨了大模型的主流化趋势及其面临的挑战。通过案例研究,展示了大模型在实际推荐系统中的应用效果,并对未来的发展方向进行了展望。目录大纲推荐系统的概述1.1推荐系统的发展历程1.2推荐系统的基本架构深度
- 计算广告(一)
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计算广告学是一个十分庞大的学科,里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。而且广告作为互联网行业的三大盈利模式(广告、电商、游戏)之一,也是这三大模式中最有技术含量的,计算广告学一直都吸引着无数学术界/工业界的精英投入其中(ps:计算广告学也是机器学习在商业界最成功的应用之一)。行业分类例子盈利搜索引擎Google百度广告社交网络腾讯facebook广告增值服务游戏电商网站亚马逊阿
- 安卓图形化开发!Android插件化主流框架和实现原理,值得收藏!
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前言先介绍一下自己吧,不是什么二本渣校也不是什么非专业。我就是重点大学毕业,大学学的是Java,我个人比较乐于学习于是自学Android一年。趁着这次疫情,大洗牌我凭借天生优势,——聪明的脑袋以及自己不断地刻苦的学习,在一众高手之中成功脱颖而出。现在网上都喜欢这么搞,哪有这么多二本渣校逆袭。年薪50w+都是吹出来的,只有你正真拿到年薪50w+你才知道,你要做多少事,付出多少。目录:1.网络2.Ja
- MyBatis最佳实践:事务
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事务:定义:一个事务通常对应着一个业务,同时事务不可再分,最小工作单元一个完整的业务需要批量的DML(insert、update、delete)语句共同联合完成事务只和DML语句相关,或者说语句才有事务。这个和业务逻辑相关,业务逻辑不同,DML语句数量也会不相同事务的四大特性:原子性:一个事务是一个不可分割的工作单元一致性:事务在执行前和执行后,数据库的状态必须保持一致。这意味着事务执行过程中的任
- Facebook 隐私风波:互联网时代数据安全警钟
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在社交媒体飞速发展的今天,个人数据的隐私保护已成为全球关注的焦点。作为全球最大的社交平台之一,Facebook面临的隐私问题,尤其是数据泄露事件,频繁引发公众的广泛讨论。从用户信息被滥用到数据泄漏,Facebook的隐私挑战不断暴露,成为互联网时代的一大难题。隐私泄露:问题不断升级Facebook的隐私问题并非一时之事。2018年的“剑桥分析丑闻”是一个重要的转折点。该事件暴露了数千万用户数据被非
- Facebook如何应对全球范围内的数据安全挑战
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随着社交平台在全球范围的普及,数据安全问题成为公众关注的焦点。Facebook,作为全球最大、最具影响力的社交平台之一,积累了大量用户数据,包括个人信息、社交行为和兴趣偏好等敏感内容。如何保障这些数据的安全,防止泄露和滥用,成为Facebook面临的一大挑战。本文将探讨Facebook如何应对这些数据安全挑战。1.数据安全面临的挑战1.1数据泄露与滥用数据泄露是社交平台最严重的风险之一。近年来,F
- 《宠物经济崛起:小萌宠,大市场》
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宠物经济,火爆来袭!家人们,最近刷新闻,是不是被各种宠物相关的消息刷屏啦?前阵子看到一则数据,2024年宠物市场规模竟然突破3000亿大关!这数字,简直太惊人了,感觉宠物经济这股风,越刮越猛,都快把我“吹晕”了!就说我身边,以前出门偶尔看到一两只宠物,现在满大街都是“铲屎官”带着自家宝贝溜达。而且大家对宠物那叫一个舍得,吃的是进口天然粮,穿的是定制小衣服,生病去宠物医院,花个上千块眼睛都不眨一下。
- GNSS接收机测试怎么做
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GNSS模拟器卫星定位导航授时测试网络测试工具功能测试信息与通信网络安全集成测试测试覆盖率
GNSS接收机测试是评估GNSS接收机性能好坏的重要环节,它主要包括一系列关键性能测试,以确保接收机在各种环境和条件下都能稳定、准确地工作。以下是对GNSS接收机测试的详细分析:一、测试分类GNSS接收机测试主要分为射频传导测试、天线OTA测试和外场测试三大类。射频传导测试:主要检验板端的性能,通过模拟卫星信号源播发GNSS调制信号,并观察接收机的接收性能。天线OTA测试:针对天线与接收机整体性能
- 使用 pgvector 将 PostgreSQL 与语义搜索/RAG 集成的教程
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技术背景介绍在大语言模型(LLMs)和语义搜索的兴起中,结合结构化的关系型数据库(如PostgreSQL)进行增强型查询变得越来越有价值。这种方法常用于RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)场景,例如FAQ问答、文档检索、推荐系统等。pgvector是用于PostgreSQL的一个扩展,它支持稠密向量的存储和操作。通过pgvector,可以将嵌入向量直接存储在数据库中
- 进入大模型时代,你真的准备好了吗?
鹏哥聊AI
人工智能
前言-PREFACE近期OpenAIo1系列模型发布,在面对复杂问题和专业领域上,有了大幅长足进步,对于博士水平的物理问题,GPT-4o只能得不及格的59.5分,而o1直接干到92.8分,虽然主要是科学、编码和数学模型专业能力方面的提升,还没达到人工智能的通用人工智能AGI和超级人工智能水平,但带来冲击力和震撼还是挺强的,试想一下,拥有一个Openo1的模型,就相当于在数学、物理、编码等方面有博士
- 对本地部署的ChatGLM模型进行API调用
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LLMpython开发语言语言模型
ChatGLM作为一个小参数模型,给予了我们在本地部署LLM的条件,接下来我将展示如何使用python对本地部署的ChatGLM模型进行API调用对于如何部署本地ChatGLM模型我们可以访问本地化部署大语言模型ChatGLM接下来我首先分享api调用的测试代码:importtimeimportrequests#测试GPU运行是否成功deftest_function_1():importtorch
- Alibaba Spring Cloud 三 Seata 的三大核心组件:TC,TM,RM
空灵宫(Ethereal Palace)
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Seata的架构由三大核心组件构成:TransactionCoordinator(TC)、TransactionManager(TM)和ResourceManager(RM)。它们协同工作,用于管理分布式事务的生命周期,确保全局数据一致性。以下是对这三个组件的详细解析及其作用:1.Seata的三大核心组件1.1TransactionCoordinator(TC)事务协调者作用:负责管理全局事务的生
- 千万年薪招揽AI大牛!罗福莉加盟小米,将如何改变其大模型战略?
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近年来,人工智能(AI)领域发展迅速,其中大模型技术的突破更是引领着新一轮科技浪潮。AI代码生成器作为AI技术的重要应用,也正逐渐改变着软件开发的模式。1月18日,一则重磅消息震惊业界:DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉将加入小米,并可能领导小米大模型团队,年薪高达千万级别。这一举动不仅体现了小米对AI大模型技术的重视,也预示着小米在大模型领域的战略布局将迎来新
- 会捡垃圾、能干家务,元萝卜“视觉+机械臂”技术扫地机器人首秀
量子位
在2025开年科技盛宴CES(国际消费电子展)上,AI机器人无疑成为全场焦点,而其中来自中国科技企业展示和发布的仿生多关节机械手技术在扫地机器人产品上的应用,更获得了全球媒体的高度关注。通过将视觉感知与机械臂技术相结合,能够自主完成拾取垃圾入桶等任务,不仅展示了家用机器人发展的未来形态,也让大众看到了具身智能机器人融入家庭生活的广阔前景。随着大模型技术和具身智能浪潮汹涌而至,家用机器人正迎来全新发
- 【AIGC半月报】AIGC大模型启元:2024.07(上)
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AIGC人工智能AIAgent
AIGC大模型启元:2024.07(上)(1)AIGVBench-T2V(文生视频基准测评)(2)Gen-3Alpha(Runway)(3)Step-2、Step-1.5V、Step-1X(阶跃星辰开源大模型)(4)InternVL2.0“书生·万象”(上海人工智能实验室)(5)CodeGeeX4-ALL-9B(智谱AI)(6)TTT(全新LLM架构)(1)AIGVBench-T2V(文生视频基准
- 大模型管理工具:Ollama
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大模型Ollama大模型管理工具
目录一、Ollama介绍二、Linux安装Ollama2.1一键安装2.2手动安装三、使用Ollama3.1配置模型下载路径3.2运行模型3.3常用命令四、模型管理4.1官方模型库4.2导入自定义模型五、RESTAPI六、WebUI一、Ollama介绍Ollama是一个基于Go语言开发的可以本地运行大模型的开源框架,同时提供RESTAPI管理和使用大模型。二、Linux安装Ollama2.1一键安
- 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