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ui
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- Redis 持久化方案对比
贝克街的小码农
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Redis提供了两种主要的持久化方案:RDB(RedisDatabaseBackup)和AOF(Append-OnlyFile)。每种方案都有其优缺点,适用于不同的场景。以下是它们的对比及实际操作方案。1.RDB持久化1.1概述RDB是Redis默认的持久化方式。它通过生成数据集的快照(snapshot)来保存数据。快照是二进制文件,保存了某个时间点的完整数据。1.2优点性能高:RDB是快照方式,
- Python正则表达式(re模块)
qq742234984
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Python正则表达式(re模块)概述正则表达式Python正则表达式re模块re.match方法常用的匹配规则-匹配字符常用的匹配规则-匹配字符数量常用的匹配规则-原生字符串常用的匹配规则-匹配开头结尾常用的匹配规则-分组匹配re.compile方法re.search方法re.findall方法re.sub方法re.split方法贪婪模式与非贪婪模式概述案例概述正则表达式英文名为RegularE
- 【图像分割】Labelme JSON标注转换为TXT代码详解
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书接上文:https://blog.csdn.net/qq_49092686/article/details/145114987?spm=1001.2014.3001.5502这里给出更细致的json2txt代码,同时考虑了circle、rectangle这两种情况各位朋友,在使用前,你一定要注意你的json格式是不是跟我的一致,不一致的话是用不了的(是不是也用的labelme制作的数据集)imp
- Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细教程2(附完整代码)
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这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的,尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。但是,您在调用decode_json函数时设置了is_convert=False,这意味着坐标缩放功能被关闭了代码详解数字规范化的会将坐标缩放至(0—1)区间主要是修改这两个地方即可,话不多说,咱们直接附代码#下面是将`is_con
- CIFAR-10 数据集的简介
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在VScode中使用f=open(txt,'r')读取文件时报错:Nosuchfileordirectory记录一下我的解决过程和看到的好文章,供大家参考搜索到一个博主的解决方案Vscode的相对路径读取问题及处理_解决vscode相对路径-CSDN博客,在目录的.vscode文件夹中,修改launch.json文件,添加一行代码:"cwd":"${fileDirname}",就可以一劳永逸的解决
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引言:为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”?在数据分析岗位的面试中,项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角:80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角:项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示:单纯罗列工具名称(如Python/SQL)≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
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m0_53747349
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sed(流编辑器)是一种强大的文本处理工具,常用于对输入流(文件或管道)进行基本的文本转换。初学者会有畏难情绪,但是我想这个命令的使用是遵循二八定律的,有一些最常见的命令,所以,在生产环境中,寻找什么是sed最常用的操作是有意义的:1.替换文本语法:s/原内容/替换内容/[选项]全局替换(每行所有匹配):sed's/old/new/g'file.txt替换第N次出现的匹配:sed's/old/ne
- 数据分析:数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析是一个复杂的工程,需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境(如分布式系统、异构数据库)会影响数据分析的效率和效果。在进行数据分析时,首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略,以及评估各种解决方案之间的优劣。因此,掌握数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等关键信息对数据分析工作
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
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一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 (1)
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基本参数{"prompt":"高质量,精细的恐龙",//主提示词"negative_prompt":"模糊,低质量",//负面提示词"styles":["photorealistic","detailed"],//应用的风格预设"seed":42,//随机种子,-1为随机"subseed":-1,//次级种子"subseed_strength":0.3,//次级种子影响强度(0-1)"seed_r
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新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5],均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
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搭建教程服务器环境推荐使用宝塔、AMH、XP等面板一键部署服务器环境。PHP版本:>=7.1,推荐7.4或8.0MySQL版本:5.6或5.7伪静态配置直接上传后访问即可完成安装!创建好网站之后,需要配置伪静态才能正常发起支付。以下分别是Nginx、Apache、IIS服务器的伪静态配置方法:Nginx如果是Nginx,伪静态规则在源码包根目录的nginx.txt文件里面。将nginx.txt里面
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文章目录catmore查看整个文件less查看整个文件head查看部分文件tail查看部分文件vim/vicatcat命令在Linux和Unix系统中非常常用,它用于连接文件并打印到标准输出设备(通常是屏幕)。虽然cat的基本用法很简单,但它也支持一些参数来提供额外的功能。-n或--number:对所有输出的行进行编号。示例:cat-nfile.txt这会显示file.txt的内容,并在每行的开头
- 访问指定网站获取页面标题信息
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一、代码功能概述bid_search.py是一个使用Selenium库的Python脚本,其主要功能是自动化访问特定的招投标信息网站(浙江招标投标公共服务平台-首页),点击页面上的“查看更多”按钮,获取页面上所有元素的内容,并将这些内容保存到save.txt文件中。二、代码结构与详细说明1.导入必要的库收起pythonfromseleniumimportwebdriverfromselenium.
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AI Echoes
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大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型(LLM)是指取一个已经预训练好的模型,进一步用特定数据集训练,使其更好地适应某个任务或领域,比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务,如通过提示生成文本或回答问题,无需更改模型本身。研究表明,微调适合需要领域专精的任务,而应用更适合通用任务,效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
- uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件
_虾仁不眨眼_
uni-app
在开发过程中,我们经常需要将大量数据导出为JSON文件,尤其是在处理长列表或大数据集时。然而,直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题,尤其是在移动设备上。为了优化性能并提高用户体验,我们可以将数据分段导出到多个文件中。实现思路分段处理数据:将长JSON数据分段,每段包含固定数量的数据。使用plus.io写入文件:利用uni-app的plus.ioAPI,将每段数据写入单独的文件。提示用户导出
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- 智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别
FL1623863129
数据集深度学习机器学习人工智能
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):2792标注数量(xml文件个数):2792标注数量(txt文件个数):2792标注类别数:3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["decaycavi
- 大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到翻译,再到问答系统,几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而,如何有效地构建和利用开源指令数据集,仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
- 订单管理系统,大学生数据结构期末作业/C语言实践作业
陌路物是人非
排序算法数据结构算法
任务:订单管理系统的设计与实现设计并实现一个订单管理系统界面分成两部分,分别是管理员和用户的界面主要功能:用户:(1)用户的登录及注册(2)用户信息修改(3)购买物品(4)充值(5)升序排序(按金额)物品管理员:(1)显示所有订单(2)插入订单信息(3)删除订单信息(4)排序订单(快排按编号)(5)统计订单信息(6)添加物品注意事项:一共需要建立4个文件(key.txt、物品清单.txt、用户信息
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陕西星贝爱科
CNBr活化琼脂糖凝胶4B
CNBr活化琼脂糖凝胶4B是一种用于固定含伯胺配基的预活化填料,以下是其详细介绍:基本信息中文名称:溴化氰活化琼脂糖凝胶4B英文名称:CNBr-ActivatedSepharose4B外观:白色浆状物,放置可分层/白色粉末状固体基架:4%琼脂糖颗粒大小:45~165μm偶联官能团:伯氨基储存条件:2~8℃,100%丙酮特点反应条件温和:与蛋白等生物大分子的反应条件温和,可直接偶联生物大分子,不需偶
- kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
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问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
- 文件包含漏洞和文件下载漏洞
杨学喜 041740424
安全web安全
什么是文件包含?简单来说,文件包含就是将指定的文件当代码执行,黑客通过执行文件里的恶意代码来获取服务器的信息文件包含有本地包含与远程包含本地包含:执行的文件就在被攻击的服务器上远程包含:执行的文件在黑客自己的服务器上本地包含无限制1新建一个1.php文件,里面有文件包含漏洞?php$filename=$_GET['filename'];include($filename);?>2新建一个1.txt
- MySQL数据库笔记
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数据库mysql笔记
一、数据库基础概念1.数据库定义数据库:统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征:数据按模型组织(冗余小、独立性高、易扩展、可共享)。2.实际应用数据存储:高效管理大量结构化数据。数据管理:增删改查(CRUD)与权限控制。数据分析:整合数据源,支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用,适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠,支持大型应用。SQLServer微软
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
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人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- 久违了,那书本的墨香!--- 闻华为新宇兄加班过劳致死有感
weixin_30765505
毕业两年了,如果不是试着去回顾,不会感觉时间流淌的这么快!我从来不否认自己怀旧,也时常在闲暇之余莫名地怀念那过去的人、景和事,尤其是那种在书海中浸淫的味道,那些纸面散发出的墨香,常引我心醉而神往!可是如今却成了那匆匆忙忙上班族中的普通一员,美其名曰:“白领”,实际上只不过去自欺欺人、聊以自慰的“头衔”罢了。每天超过十二小时面对电脑,专业人士提醒的“辐射量”我们自是无暇统计的,而眼前由英文字母、数字
- 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