YOLOV5中NMS的理解和替换（CIOU

02 使用 LSTM 进行时间序列预测柒魅。时间序列预测 lstm 人工智能 rnn
深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。我们将从基础知识讲起，提供代码示例，并解释每一步的技术细节。希望通过本文，大家能对LSTM有一个初步的了解，并能够在自己的项目中应用。1.什么是LSTM？LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN
【Ubuntu20.04】配置深度学习环境糊涂懿深度学习人工智能
参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。安装cuDNN在官方网址选择适配于自己安装的CUDA版本的cuDNN安装Anaconda（借用一下这张图）InstallerType那里一定要选择第三个runfile，可以选择不再安装NVIDIA驱动了，最后一个初始化
AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统毕设宇航 yolov4 垃圾识别 QQ767172261
项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本，在保证较高精度的同时，能够提供更快的检测速度，非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：GPU（如果可用）功能特
计算机视觉之 GSoP 注意力模块 Midsummer-逐梦计算机视觉（CV）深度学习机器学习人工智能
计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵，捕捉全局二阶统计信息，从而增强模型的表达能力。原论文：《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
opencv-python 图像增强十七：泊松图像融合 CV-King opencv python 人工智能算法计算机视觉 numpy
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概述二，实现：前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中，我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。图像融合不仅是一项融合了美学与科学的技术手段，它还巧妙地将来源各异、特性不同的图像数据整合为一体，从而生成视觉上连贯且富含信息的合成图像。本篇博客文章旨在详尽解析OpenCV库中的一项高级功能cv2.seamle
Clobotics 计算机视觉场景存储实践：多云架构、 POSIX 全兼容、低运维的统一存储 Juicedata 计算机视觉架构运维
Clobotics是一家将计算机视觉和机器学习技术应用于风电以及零售行业的企业。在风电行业，Clobotics利用无人机对风力发电机叶片进行检查，显著降低了对人工作业的依赖。在零售领域，公司通过分析捕获的包装商品图像来提供基于实时数据的洞察，以增加销售额并减少运营成本。存储方面，Clobotics原本直接使用云SDK，而部分系统则使用了内部的封装器，没有形成统一的存储层，同时还面临多云架构、海量小
一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念 GPT-Hub 人工智能自然语言处理 agi gpt chatgpt 机器学习神经网络
本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用。1.AI（人工智能）人工智能（AI）是指通过计算机技术来模仿、扩展甚至超越人类智能的广泛领域。AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用
深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋
自动化动画生成——MagicAnimate 爱研究的小牛 AIGC 人工智能
MagicAnimate是一个创新的动画制作工具，旨在通过利用先进的人工智能技术简化动画创作过程，提供高效、便捷的动画制作解决方案。MagicAnimate的实现技术结合了多种先进的人工智能和计算机视觉技术，如计算机视觉和深度学习技术，为动画创作者提供了一个强大的工具平台，旨在简化和增强动画创作过程。其主要特点包括：自动化动画生成：利用AI技术从静态图像或视频生成动画效果。多功能编辑工具：提供丰富
NeRF学习——NeRF初步认识 PLUS_WAVE CV cv python 计算机视觉 NeRF AI 机器学习神经网络
NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示。这种表示方式与传统的使用体素、网格或点云的显式表示不同，NeRF将整个场景看作一个连续的函数，即RadianceFieldsF(x,d)=(σ,c)F(\bfx,d)=(\sigm
计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习计算机毕业设计大全
创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartssparkmys
深度学习(二) 小泽爱刷题深度学习人工智能
CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的
深度学习(一) 小泽爱刷题深度学习人工智能
稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。梯度消失问题:当输入值很大或很小时，梯度接近于0，导致训练过程中梯度更新变得缓慢。
人工智能&机器学习&深度学习 AA杂货铺111
机器学习：一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索，而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能（Art
生成式AI：图像填充进入新纪元百度_开发者中心程序人生
在当今数字化时代，人工智能（AI）正在不断推动科技发展的边界。最近，Adobe公司推出了了一项令人兴奋的新功能——GenerativeFill，它将帮助用户在Photoshop中更加便捷地填充和生成图像。与此同时，生成式AI的发展也将深刻改变电脑架构，引领我们进入一个更加智能和高效的工作环境。首先，让我们来了解一下GenerativeFill。这是一项基于深度学习的技术，它能够根据用户提供的的少量
生成式AI：创造性智能的新纪元 Lill_bin 杂谈人工智能分布式 zookeeper 机器学习算法
引言随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI（GenerativeAI）已经成为一个引人注目的领域。它不仅仅是模仿人类行为，而是通过学习大量的数据，创造出全新的内容，如文本、图像、音乐等。本文将探讨生成式AI的基本原理、应用领域以及它对未来社会可能产生的影响。什么是生成式AI？生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又
【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析洛神灬殇
人工智能的概念当人们提到“人工智能（AI）”时，很多人会想到机器人和未来世界的科幻场景，但AI的应用远远不止于此。现在，AI已经广泛应用于各种行业和生活领域，为我们带来了无限可能。AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。机器学习是一种基于数据的人工智能技术，它可以让计算机根据大量的数据进行自我学习和优化。通过机器学习，计
javacv从入门到精通——第三章：基本使用 ayou_llf javacv java opencv 语音识别音视频视频编解码
了解javacv的基本结构JavaCV的基本结构如下：JavaCV核心类：JavaCV核心类是JavaCV库的核心，它包括了JavaCV的所有功能和特性，可以用来进行计算机视觉和人工智能任务的开发和实现。JavaCV核心类的主要功能包括：视频捕获、视频编解码、图像处理、人脸检测、特征提取等。基本数据类型：JavaCV库支持多种基本数据类型，包括整数、浮点数、布尔类型等，这些基本数据类型是进行计算机
【前端面试】React深度学习（下）贾明恣前端面试专栏前端面试 react.js
render阶段：构建Fiber树Fiber节点是如何被创建并构建Fiber树的render阶段的工作可以分为“递”阶段和“归”阶段。“递”阶段会执行beginWork:根据传入的Fiber节点创建子Fiber节点，并将这两个Fiber节点连接起来。当遍历到叶子节点（即没有子组件的组件）时就会进入“归”阶段。“归”阶段会执行completeWorkbeginWorkcurrent：当前组件对应的F
灵感枯竭？ChatGPT助你轻松完成开题报告！芙蓉姐姐陪你写论文 AI论文人工智能 AI写作深度学习论文笔记论文阅读 chatgpt
在学术探索的征途中，撰写论文开题报告是一项至关重要的初步工作。这项工作不仅标志着您研究旅程的起点，也是展现您研究思路和方法论的关键时刻。ChatGPT，作为一款前沿的人工智能工具，将以其深度学习能力，成为您学术探索道路上的得力助手。搭建框架在学术写作中，一个坚实的理论框架是支撑整个研究的基石。ChatGPT能够基于您的研究领域和关键概念，提供深入的大纲设计建议。它将协助您梳理思路，确保报告的每个部
Python深度学习（使用 LSTM 生成文本）--学习笔记（十八）呆萌的小透明深度学习神经网络深度学习
第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。的确，到目前为止，我们见到的人工智能艺术作品的水平还很低。人工智能还远远比不上人类编剧、画家和作曲家。但是，替代人类始终都不是我们要谈论的主题，人工智能不会替代我们自己的智能，而是会为我们的生活和工作带来更多的智能，即另一种类型的智能。在许多领域，特别是
【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册 @我们的天空 AIGC chatgpt AIGC gpt prompt AI写作文心一言 AI编程
欢迎大家来到我们的天空如果文章内容对您有所触动，别忘了点赞、关注，收藏！作者简介：我们的天空《头衔》：大厂高级软件测试工程师，阿里云开发者社区专家博主，CSDN人工智能领域新星创作者。《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。所属的专栏：TensorFlow项目开发实战，人工智能技术主页：我们的天空一、基本介绍ChatGPT是一种高级的语言模型，能够生成类
机器视觉-1 常用的机器视觉开发库 dingkm666 机器视觉机器学习
机器视觉-1常用的机器视觉开发库前言：工欲善其事必先利其器，选择一个合适的视觉开发库是在机器视觉领域的发展的重要基础。1.OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）简介:OpenCV是最著名和最广泛使用的开源计算机视觉库之一。由Intel于1999年开发，目前由OpenCV.org维护，支持C++、Python、Java和MATLAB等多种编程语言。功能:图像处
深度学习-OpenCV运用（3）红米煮粥深度学习 opencv 人工智能
文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）的结合为计算机视觉领域带来了强大的解决方案。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的视觉处理算法，包括但不限于图像和视频处理、特征检测、对象识别等。二、OpenC
灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？ Chauvin912 机器学习算法科普学习方法
灾难性遗忘问题（CatastrophicForgetting，CF）是什么？在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning）过程中遇到新任务时，往往会显著遗忘之前所学的任务知识。这种现象在需要模型长期积累知识的应用场景中尤为显著，如自动驾驶、机
EmguCV学习笔记 C# 9.2 VideoWriter类 VB.Net C#EmguCV c#图像计算机视觉 emgucv opencv vb.net .net
版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。EmguCV是一个基于OpenCV的开源免费的跨平台计算机视觉库,它向C#和VB.NET开发者提供了OpenCV库的大部分功能。教程VB.net版本请访问：EmguCV学习笔记VB.Net目录-CSDN博客教程C#版本请访问：EmguCV学习笔记C#目录-CSDN博客笔者的博客网址：https:/
深度学习应用 - 大规模深度学习篇绎岚科技深度学习算法机器学习深度学习人工智能算法机器学习
序言在科技日新月异的今天，人工智能（AI\text{AI}AI）已成为推动社会进步与产业升级的关键力量。其中，深度学习作为AI领域的璀璨明珠，凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力，正引领着一场前所未有的智能革命。大规模深度学习，作为深度学习技术的前沿阵地，更是将这一技术的潜力发挥到了极致。它不仅能够处理海量数据，还能在复杂场景中挖掘出更深层次的规律和知识，为科学研究、工业制造、医疗健康、智慧城市
百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）代码能跑就可以百度目标检测 python 学习计算机视觉笔记
部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码）：importpaddle.inferenceimportcv2importnumpyasnpimporttimefrompaddle.inferenceimportConfig
AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化俞兆鹏 AI学习指南 ai
AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。门控循环单元（GRU）是循环神经网络（RNN）的一种变体，具有较为简单的结构和强大的性能。为了充分发挥GRU的潜力，调参和优化过程至关重要。本文将深入探讨GRU中的调参技巧、训练过程优化及避免过拟合的方法。一、门控循环单元（GRU）简介1.1GRU的结构GRU的结构相对简单，它利
[数据集][目标检测]安检x光危险物品识别检测数据集VOC+YOLO格式9551张12类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 深度学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：9551标注数量(xml文件个数)：9551标注数量(txt文件个数)：9551标注类别数：12标注类别名称:[“Cans”,“CartonDrinks”,“GlassBottle”,“PlasticBottle”,“S
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 java generics override overload
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 sql mysql
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 JavaScript call apply this Hoisting
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 apache tomcat 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 jvm tomcat tomcat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 java HotSpot jvm jvm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 weblogic jms
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
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hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数 superlxw1234 hive hive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

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