- 7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习算法大数据线性回归
目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)6.马科维茨资产组合模型+政策意图A
- python字符串写入excel-python 将数据写入excel
weixin_37988176
摘要链接:python第三方库——xlrd和xlwt操作Excel文件学习:http://blog.csdn.net/wangkai_123456/article/details/50457284python操作Excel读写(使用xlrd和xlrt):http://blog.csdn.net/mr__fang/article/details/7089581Python中一般使用xlrd(exce
- python并行计算
weixin_30894389
0.基础并行/发:multiprocessing/threading1.concurrent2.并发:asynico3.Ipython下的并行计算:使用ipyparallel库的IPython提供了前所未有的能力,将科学Python的探索能力与几乎即时访问多个计算核心相结合。系统可以直观地与本地或网络的计算节点集群进行交互,而不管集群的实现方式如何。这种易于交互使用帮助IPython和Python
- Python并行计算:提高效率的利器
uote_e
pythonjavalinuxPython
在现代计算领域中,处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战,一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言,也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术,并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务,以提高计算效率。在传统的串行计算中,任务是按顺序依次执行的,而并行计算可以将任务分解成多个子任务,
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- Spring config location file not found exception
qq361301276
MavenMaven
1downvotefavorite1Inmywebappi'mtryingtousespringsecurity.Ihavethefollowingprojectstructure:Inmyweb.xmlisettheconfigLocationslikethis:AndinmyHibernateUtil,icreatetheClassPathXmlApplicationContextliketh
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
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用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
- Python pip安装、使用详解
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1、Pythonpip简介pip是Python的软件包安装管理程序(你可以把它简单理解为类似Linux操作系统中的rpm/apt包管理工具),你可以使用pip从Python包索引和其他索引安装包。一般情况下,Python2.7/Python3.4以上版本默认自带安装了pip工具,当然,如果你的安装方式是如下3种之一,那么pip也会被自动安装:在虚拟环境中工作;使用从python.org下载的Pyt
- PyQt6医疗多模态大语言模型(MLLM)实用系统框架构建初探(下.代码部分)
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医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 【Python】红旗超市线下缴电费用户数据分析及可视化(pandas+pyecharts)
风度78
百度人工智能python机器学习数据分析
场景分析:一部分用户习惯在红旗超市线下进行缴电费,电力公司希望了解哪些用户喜欢到线下缴费,具体分布在哪里,才能有针对性地宣传掌上电力app引导用户体验更高效的线上缴费方式,提升用户满意度。需求分析:首先要拿到红旗超市线下缴费清单数据,对所有数据进行隐私化处理,数据预览如图所示:可以看出台区名称为本项目的核心字段,通过台区匹配到经纬度信息,然后利用经纬度信息进行线下缴费热力图展示。同时可以提供分析报
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- 【微服务33】分布式事务Seata源码解析一:在IDEA中启动Seata Server
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#分布式事务Seata入门到精通微服务分布式intellij-idea
文章目录一、前言二、IDEA中运行SeataServer1、把源码从Github中荡下来坑:一定要从mavenmodules中移除序列化的包SeataServer使用到的DB2、调整seata-server的配置seata-server3、运行seata-server三、总结和后续一、前言至此,博主介绍了一些Seata环境搭建的常见坑、Seata的两种案例(SpringCloud集成Seata、S
- Python之JSON数据结构
CL.LIANG
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JSON数据结构介绍JSON(JavaScriptObjectNotation)优势:1.易于阅读和编写JSON的结构直观、简单,类似于键值对的形式,易于人类阅读和编写。与XML等数据格式相比,JSON的语法更简洁,没有复杂的标记符号。2.轻量化JSON格式相比其他数据格式(如XML),更简洁,没有多余的标记,数据体积较小,这使得数据传输更加高效,尤其是在网络应用中。3.与JavaScript天然
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- IDEA tomcat启动项目
Aa_duidui
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1.打开File中Settings2.搜索ApplicationServers,添加服务器类型,tomcat,选择本地的tomcat文件位置,点击OK3.搜索Plugins,在里面搜索tomcat,挑上钩4.idea打开多个项目点击idea侧面的Maven,点击加号,找到要添加项目的pom.xml项目是现成的,省略了文章的第5步
- 基于Python的天气数据可视化平台
q.q 1102255374
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摘要:随着社会多元化的不断发展,天气数据问题不可被简单的理解为是科学问题,更多的是环境问题,可以直接影响到人民的日常生活,甚至对一个国家的政治经济带来影响,由此可见,天气预测是一项非常重要的行业。基于此,我们就需要开发一个可视化的、综合的、方便人们查看的项目。基于Python的天气数据可视化设计与实现,通过使用基于Python的网络爬虫技术,能在短时内提取有价值的信息数据。然后根据数据的形式进行整
- InceptionV1实现猴痘病识别案例
小叮当爱咖啡
计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- 华为OD机试E卷 --连续字母长度--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024javapython华为odjavascriptc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述给定一个字符串,只包含大写字母,求在包含同一字母的子串中,长度第k长的子串的长度,相同字母只取最长的那个子串。输入描述第一行有一个子串(1<长度<=100),只包含大写字母。第二行为k的值输出描述输出连续出现次数第k多的字母的次数。用例输入AAAAHHHBBCDHHHH3输出
- 【Flask】以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试。ERROR conda.cli.main_run:execute(49): `conda run python 1.py` fail
HEX9CF
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问题描述当尝试启动Flask程序时,出现了启动失败的情况。fromflaskimportFlaskapp=Flask(__name__)@app.route('index.php')defhello():return"Helloworld"if__name__=='__main__':app.run(host='127.0.0.1',port=80)并给出了如下错误提示:*ServingFlask
- Python3 字典:解锁高效数据存储的钥匙
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Python3字典:解锁高效数据存储的钥匙内容简介本系列文章是为Python3学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南,旨在帮助读者从基础入门到项目实战,全面提升编程能力。文章结构由5个版块组成,内容层层递进,逻辑清晰。基础速通:n个浓缩提炼的核心知识点,夯实编程基础;经典范例:10个贴近实际的应用场景,深入理解Python3的编程技巧和应用方法;避坑宝典:10个典型错误解析,提供解决方案,帮助读
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- (c/c++)——C++和python的异常处理
想要躺平的一枚
C++pythonc语言c++
目录一、C++的异常处理二、python的异常处理——自定义异常一、C++的异常处理C++中选择用throw来抛出异常,catch来捕捉异常和处理try{//可能发生异常的语句//throw异常对象}catch(类型1){//发生类型1异常时的处理代码}catch(类型2){//发生类型2异常时的处理代码}catch(...){//不管什么异常,都在这里统一处理。}throw抛出异常对象,异常对象
- 【自动化】使用PlayWright+代理IP实现多环境隔离
青塬科技
Python
Playwright是由微软公司2020年初发布的新一代自动化测试工具,相较于目前最常用的Selenium,它仅用一个API即可自动执行Chromium、Firefox、WebKit等主流浏览器自动化操作。对各种开发语言也有非常好的支持。常用的NodeJs、Java、python都有支持,且有丰富的文档参考。Python环境下的安装使用1、安装依赖库pipinstallplaywright2、安装
- python3.10运行moviepy失败
fendouweiqian
Pythonpython
运行异常:Nomodulenamed‘moviepy.editor’python版本为:3.10.12修复方案:pipuninstallmoviepypipinstallmoviepy==1.0.3
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
DO_Community
技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- 【Origin+Python】使用External Python批量出图代码参考2
kkkkkkkkk_1201
绘图python开发语言
目录前情提要进阶代码1批量绘制曲线图2曲线图设置3批量绘制相同设置的曲线图去除水印前情提要基础教程见链接:【Origin+Python】使用ExternalPython批量出图代码参考这里主要介绍一些进阶代码以及使用盗版origin要如何去除水印的方法!#############################################################进阶代码########
- Python面向对象编程:精雕细琢对象的“名片”——重写 `__str__()` 和 `__repr__()` 方法
清水白石008
Python题库pythonpython开发语言
Python面向对象编程:精雕细琢对象的“名片”——重写__str__()和__repr__()方法在Python中,当我们使用print()函数打印一个对象,或者在交互式解释器中直接输入对象并回车时,Python会尝试将该对象转换为字符串进行显示。这个转换过程涉及到两个特殊方法:__str__()和__repr__()。正确地重写这两个方法,可以让我们更好地控制对象的字符串表示形式,提高代码的可
- java 阿里云上传文件到OSS,并返回文件路径
凱凱啊
java上传java阿里云
pom.xml依赖:com.aliyun.ossaliyun-sdk-oss3.12.0com.aliyunoss-client3.0.2上代码:/***图片上传*/@PostMapping("/imageUpload")@ApiOperation(value="图片上传")@ApiImplicitParams({@ApiImplicitParam(name="imageFile",value="
- 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