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whale fall
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目录:一、在Dataframe的最后插入一列二、指定Dataframe一列的数据类型三、遍历Dataframe的每一行,为什么修改行里的数据不会同步修改到Dataframe中四、Dataframe删除重复的行五、Dataframe删除列六、Dataframe重排索引七、给Dataframe增加一列,每次遍历给该新增列中的元素赋值八、将字典嵌套列表转换为Dataframe九、Dataframe中at
- 使用DeepSeek来构建LangGraph Agent
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随着DeepseekR1的发布,我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上,它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。为了更好的了解它的性能,我们这篇文章来尝试用它来构建Agent。安装!pipinstall-qopenailangchainlanggraph
- 提高客户体验:人类计算在营销中的应用
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人类计算与营销:开启个性化时代的未来人类计算与营销:开启个性化时代的未来关键词:人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要:本文探讨了人类计算在营销中的应用,包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术,以及如何通过这些技术实现个性化营销、客户关系管理和用户体验优化。文章分析了当前技术的发展趋势和面临的挑战,并提出了未来发展的方向。引言随着人工智能技术的飞速发展,人类计算在各个领域中
- 迅投miniQMT量化交易之【网格交易】的实现(八)——init_db_tables()方法
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和大家一起分享如何使用miniQMT实现我们自己的网格交易系统。如果您对量化交易感兴趣,欢迎一起交流。特别声明:本文只从技术层面介绍如何通过miniQMT实现网格交易,尽管相关代码已经笔者实盘验证,但笔者不对读者的实际盈亏负责。本专栏其他文章:使用迅投miniQMT实时监控同花顺自选股,实现自动交易使用python获取同花顺免费版和同花顺远航版自选股数据用于量化交易使用python将选股策略选股结
- PyTorch:Python深度学习框架使用详解
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PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发,因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图:PyTorch的计算图在运行时构建,使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分:自动计算梯度,简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API:提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
- 旋转编码器原理与应用详解:从结构到实战 | 零基础入门STM32第四十七步
触角01010001
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主题内容教学目的/扩展视频旋转编码器电路原理,跳线设置,结构分析。驱动程序与调用。熟悉电路和驱动程序。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录一、旋转编码器是什么?二、内部结构揭秘2.1机械组件解剖2.2核心部件说明三、电路工作原理3.1信号生成机制3.2硬件连接方案四、关键技术解析4.1消抖处理4.2方向识别算法五、典型应用场景六、开发板实战演示七、选型注意事项八、相关资源(图1:开发板与旋转编码器连接示
- Manus平替来了!CAMEL-AI开源OWL,开源框架中排名第一,上线一天获得3.3K stars!
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OWL在GAIA基准测试中取得58.18平均分,在开源框架中排名第一!OWL是一个前沿的多智能体协作框架,推动任务自动化的边界,构建在CAMEL-AIFramework。具体可以看公众号今天推送的第二篇文章~OWL的愿景是彻底变革AI智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互,OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。3月7号OWL在GitHub上开源了代码,一天就获得3.3k
- 软考初级程序员知识点汇总
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以下是计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(简称“软考”)中程序员(初级)考试的核心知识点汇总,涵盖考试大纲的主要方向,帮助你系统复习:一、计算机基础计算机组成与体系结构计算机五大部件:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备进制转换:二进制、八进制、十进制、十六进制的相互转换数据表示:原码、反码、补码、浮点数表示、ASCII码、汉字编码(GB2312、Unicode)存储单位:位(bit)
- 《职场趣事:“懂哥”的电脑乌龙记》
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系列文章目录文章目录系列文章目录引子一、懂哥强行认机二、又又又打脸的懂哥总结引子在职场这片满是公式的“神秘丛林”里,“懂哥”宛如一个独特的“神奇变数”,总能凭借那些令人啼笑皆非的“神操作”,为平淡如水的工作日常添上一抹别样的“魔幻色彩”。上次硬盘闹剧刚华丽落幕,最近,一场电脑乌龙事件又在“懂哥”这位“超级导演”的精心策划下,精彩开场,简直像一部永不停歇的荒诞喜剧。一、懂哥强行认机那天清晨,在我正一
- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
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深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
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- 使用OpenCV和MediaPipe库——驼背检测(姿态监控)
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目录驼背检测的运用1.驾驶姿态与疲劳关联分析2.行业应用案例1.教育场景痛点分析2.智能教室系统架构代码实现思路1.初始化与配置2.MediaPipe和摄像头设置3.主循环4.资源释放RGB与BGR的区别一、本质区别二、OpenCV的特殊性内存结构示意图:三、转换必要性分析转换流程图示:四、常见问题场景五、性能优化建议六、底层原理七、验证实验八、现代发展趋势整体代码效果展示驼背检测的运用1.驾驶姿
- HTML5+CSS3
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>第一课HTML5结构HTML5是新一代的HTMLDTD声明改变新的结构标签注意的地方ie8不兼容常用的一些新的结构标签删除的HTML标签纯表现的元素:basefontbigcenterfontsstrikettu对可用性产生负面影响的元素:frameframesetnoframes产生混淆的元素:acronymappletisindexdir重
- 人工智能引领技术革命:ChatGPT与深度学习的突破性进展
撒旦骑路西法,大战吕布
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在全球科技快速发展的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各个行业,成为推动社会变革的重要力量。特别是在自然语言处理(NLP)领域,OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破,展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。本文将深入探讨ChatGPT及深度学习的最新突破,以及它对不同行业的深远影响。1.ChatGPT:AI语言模型的革新者1.1什么是ChatGPT?Chat
- Datawhale AI夏令营第四期 AIGC方向 task02学习笔记
流火_授衣
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探探前沿:了解一下AI生图技术的能力&局限今天我们的任务是对baseline的代码有一个更加细致的理解,然后我们会学习如何借助AI来提升我们的自学习能力,从而帮助大家在后面的学习工作中如何从容迎接各种挑战。授人以鱼不如授人以渔,你可以从中学大模型的提问技巧来实现快速学习,学会如何制作一个话剧连环画。‘自其不变者而观之,则物与我皆无尽也’,拥抱AI、学习AI、运用AI解决各种变化的问题,一起加油!!
- 大规模语言模型构建流程
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大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLM),也称大语言模型,是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型,通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征,然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响,自然语言处理
- JAVA后端面试八股文汇总(2)
使峹行者
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二、Java多线程篇1.简述java内存模型(JMM)java内存模型定义了程序中各种变量的访问规则。其规定所有变量都存储在主内存,线程均有自己的工作内存。工作内存中保存被该线程使用的变量的主内存副本,线程对变量的所有操作都必须在工作空间进行,不能直接读写主内存数据。操作完成后,线程的工作内存通过缓存一致性协议将操作完的数据刷回主存。2.简述as-if-serial编译器等会对原始的程序进行指令重
- BMI值(Body Mass Index,简称BMI),是指身高体重指数,是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,BMI的计算公式是:体重指数(BMI)=体重(kg)÷身高2(m)。
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#includevoidisFit(){intkg;doubleBMI,m;printf("请输入体重:");scanf("%d",&kg);printf("请输入身高:");scanf("%lf",&m);BMI=kg/(m*m);if(BMI24){printf("超重");}}intmain(){isFit();}
- QT 中的元对象系统(三):QObject深入理解
流星雨爱编程
#Qt#C++进阶qt开发语言c++
目录1.简介2.特性2.1.对象树与内存管理2.2.信号与槽机制2.3.事件处理2.4.属性系统2.4.1.Q_PROPERTY配置的属性2.4.2.动态属性2.4.3.实现原理2.5.国际化支持2.6.定时器支持3.类设计(q和d指针)4.总结1.简介QObject这个class是QT对象模型的核心,它是所有Qt对象的基类。它为对象间通信(信号与槽机制)、事件处理、定时器支持以及对象树管理等功能
- 新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌
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Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的公司,其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术,致力于提升人机交互的自然性和效率。以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能:1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破:高精度手部追踪:通过深度学习算法和摄像头/传感器数据,实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作,精度可达亚毫米级,支持复杂
- 实验八 排序算法的实现
哈哈哈0101
数据结构算法经验分享
实验八排序算法的实现一、实验实习目的及要求掌握常用的排序方法,并掌握用高级语言实现排序算法的方法;深刻理解排序的定义和各种排序方法的特点,并能加以灵活应用;了解各种方法的排序过程及其时间复杂度的分析方法。二、实验实习设备(环境)及要求(软硬件条件)实验室,使用VC上机调试出正确结果三、实验实习项目、内容与步骤统计成绩:给出n个学生的考试成绩表,每条信息由姓名和分数组成,试设计一个算法:(1)按分数
- 【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)
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搜广推等—算法面经面试职场和发展
【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)文章目录【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)1.自我介绍2.科研-项目经历问答3.实习经历问答4.八股5.编程题6.反问1.自我介绍。。。。。。2.科研-项目经历问答挑了我的论文,一直揪着问,建议一定要熟悉自己的工作。3.实习经历问答这个基本上没问。4.八股写一下LR—逻辑回归损失公式:当y=1时,损失函数等于y_hat的负对数,即越接近1,损失越小;越
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
- DeepSeek保姆级教程!零基础玩转「最强开源模型」,手把手教你成为AI高手(附实战代码+资源包)
小蛋6g
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“2024年AI圈杀出一匹黑马——国产大模型DeepSeek!无需高端显卡,本地3步部署,小白也能玩转智能对话、代码生成!本文从原理到实战,带你解锁DeepSeek-R1-Lite-Preview,文末免费领取模型权重+调参秘籍!”---一、DeepSeek凭什么火?揭秘国产大模型的1.1开源界的“性价比之王”-低门槛部署:仅需8GB内存+普通CPU即可运行,学生党宿舍电脑也能跑-性能对标国际:在
- Vue 3 组件库测试驱动开发 (TDD):Jest + Vue Test Utils 单元测试实战 - 保障组件质量与长期维护性
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引言欢迎再次回到Vue3+现代前端工程化系列技术博客!在昨天的第八篇博客中,我们学习了如何利用Storybook自动化生成专业级的组件文档,极大地提升了组件库的可维护性和易用性。今天,我们将聚焦于组件库开发的质量保障环节,深入探讨Vue3组件的单元测试,并实践测试驱动开发(Test-DrivenDevelopment,TDD)理念,构建高质量、可长期维护的Vue组件库。在软件工程领域,测试是保证代
- 哪些人适合嵌入式学习?学习嵌入式的都是什么人?
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嵌入式ARM
对于嵌入式,笔者研究十来年了。今天我们不讲嵌入式多好多好之类,也不讲技术本身有什么优劣势未来如何发展,我们就讲一下如何学习嵌入式。既然是谈嵌入式的学习,那些人适合学习嵌入式呢?我暂且归为以下几类:一、电子发烧友。这类纯粹是爱好,为了爱好学习,当然各类电子发烧友都有,嵌入式自然也不例外。这类人有个特点,学习兴趣很大,但是执拗,喜欢自学,自己摸索。我经常看到60多岁,70多岁还在学C语言,还在研究M4
- 眼见不一定为实,孙悟空教你AI换脸换声的技术原理及如何用火眼金睛识别新型诈骗
非知名人士
人工智能
话说俺老孙自从大闹天宫归来,闲来无事,忽闻人间兴起一门奇术——所谓“换脸换声”。听说那乃现代科学家利用人工智能之奥秘,将人脸、声音通通变换得跟戏法似的,让人真假难辨。俺老孙心生好奇,便跃上筋斗云,直奔这科技之都,打算探个究竟。今就由俺老孙来给你们摆一摆,这换脸换声究竟是咋回事,就像俺大闹天宫时施展变化,变化无穷,妙趣横生!话说那日俺老孙正在花果山上闲逛,忽然听见猪八戒捧着一部闪闪发光的“小机灵”—
- python搭建NPL模型的详细步骤和代码
百锦再@新空间代码工作室
包罗万象python开发语言djangoflaskpygamepip
目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型****六、使用预训练的BERT模型****七、模型评估****八、部署模型****总结**1.**人机交互的核心技术**2.**推动AI技术发展的动力**3.**广泛
- 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: ken.wug@gmail.com
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
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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