- FineWeb数据集
frostmelody
人工智能
FineWeb数据集根据您提供的文档链接,我将对FineWeb数据集进行全面解析。FineWeb是HuggingFace在2024年发布的一项革命性开源AI训练数据集,它通过提供高质量、大规模的数据,打破了AI训练数据的垄断局面。以下解析基于文档内容,分为几个核心部分:FineWeb的定义与规模、其重要性、主要突破点,以及制作过程的全貌。我会在相关部分嵌入文档中的图片,以增强理解。所有图片均来自文
- Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南
东北豆子哥
人工智能/机器学习YOLO
文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象(结合ByteTrack)常见问题解决性能优化技巧UltralyticsYOLO库介绍与使用指南UltralyticsYOLO是一个流行的计算机视觉库,专注于实现和优化YOLO(YouOnlyLoo
- KITTI数据集可视化实用教程及源码解析
国营窝窝乡蛮大人
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化,强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据,并通过可视化手段分析结果,包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式,并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
- Python全栈数据工程师养成攻略-全部代码实战详解
国营窝窝乡蛮大人
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本攻略提供全面资源,帮助初学者系统掌握Python全栈数据工程师的核心技能,包括数据处理、分析、数据库管理及Web开发。攻略详细指导如何使用.gitignore保持项目整洁,通过README.md文档深入了解项目内容,以及如何操作data目录中的数据集和codes目录中的Python代码,实现从数据处理到Web应用构建的全流程。学习内容涵盖数据ETL、Pand
- 互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战
yiiyx
Java场景面试宝典JavaSpringBoot微服务面试分布式系统
互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战场景介绍本文模拟互联网大厂高级Java工程师面试场景,涵盖JavaSE、Spring生态、微服务、数据库、缓存、消息队列等技术栈,结合音视频、电商、金融等业务场景,提供3轮渐进式提问与详细解析。技术栈核心语言与平台:JavaSE(8/11/17),JakartaEE(JavaEE),JVM构建工具:Maven,Gradle,AntWeb框
- 数据分析案例-全球表面温度数据可视化与统计分析
艾派森
数据分析信息可视化python数据分析数据挖掘
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- SpringBoot+WebSocket实现直播连麦
雨轩智能
java及Linux相关教程springbootwebsocket后端
一、引言随着互联网技术的发展,直播已成为一种主流的内容传播形式。其中,连麦功能作为直播互动的重要手段,能够有效提升用户参与感和观看体验。本文将介绍如何使用SpringBoot和WebSocket技术构建一个直播连麦系统,实现主播与观众之间的实时音视频交流和文字聊天功能。为了方便DEMO的运行,本系统基于纯内存操作实现核心业务逻辑,不依赖外部数据库或者缓存组件。二、技术设计2.1技术栈后端:Spri
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大!很长一段时间MegaFace的效果都上不去,就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候,如果不对数据集的噪声和属性有一点了解,对训练结果可能会有误判,甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大,有的时候选择一个noise比例极高的大数据集,效果还不如选择一个clean的小数据集呢,可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- 【python】2.set集合
一个玉米栗
pythonpython
Set集合创建一个空集合使用set(),若创建的集合内元素有值可以使用creatset={'tom','arry','张三','李四'}集合内重复的元素会被自动去掉集合是无序的,可变类型的数据集合添加元素set.add('addname')-addname为要添加的元素set.remove():删除集合的元素set.update('添加元素包含字典,列表,集合'):向集合中更新元素set.clea
- KAN-Transfomer——基于新型神经网络KAN的时间序列预测
MatpyMaster
时间序列付费专栏神经网络人工智能深度学习
1.数据集介绍ETT(电变压器温度):由两个小时级数据集(ETTh)和两个15分钟级数据集(ETTm)组成。它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。traffic(交通):描述了道路占用率。它包含2015年至2016年旧金山高速公路传感器记录的每小时数据electrity(电力):从2012年到2014年收集了321个客户每小时电力消耗。exchange
- 数据标注工具详解
Sally璐璐
ai大数据
数据标注工具是构建高质量AI训练数据集的核心基础设施,其功能覆盖图像、文本、视频、音频、3D点云等多模态数据的标注与管理。以下从工具类型、核心功能、行业应用及技术趋势等方面进行系统介绍:一、主流数据标注工具分类与特性1.通用型标注平台LabelStudio由Heartex开发的开源工具,支持文本、图像、视频、音频及时间序列数据标注,可通过YAML自定义标注界面19。其内置质量控制机制(如标注审核、
- Python实例题:基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- WebRTC(十一):RTCP和SRTCP
却道天凉_好个秋
WebRTCwebrtc
RTCP基本概念RTCP是RTP的控制协议,用于监控媒体传输质量和参与者状态,并与RTP一起工作。RTP用于传输媒体数据(如音视频),RTCP则用于传输控制信息。RTCP通常和RTP同时使用,并通过不同端口(通常RTP使用偶数端口,RTCP使用其下一个奇数端口)。主要用于:传输质量反馈:丢包率、时延、抖动等统计信息。媒体源身份识别:包括CNAME(CanonicalName)标识每个参与者。带宽控
- matplotlib 绘制热力图
扶子
pythonmatplotlib绘图代码matplotlibpython经验分享热力图
1、功能介绍:使用了matplotlib和seaborn两个python库来创建并显示一个热力图。热力图是一种通过颜色变化来表示二维表格数据集中值分布的图形,适合用于展示矩阵数据或数据分析结果中的模式和趋势。2、代码部分:importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnp#设置中文字体plt.rcParams['font.sa
- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- mot数据集_MOT数据集转化成VOC格式脚本(mot2voc)
飞啦不休
mot数据集
使用mmdetection检测框架进行相关的训练,由于MOT的数据集标注格式和检测常用的VOC以及COCO格式有很大的差距,因此用于检测任务的时候,需要将mot格式的数据集转化成VOC格式用于检测任务的训练,评估。HUST小菜鸡:将MOT17-Det数据集转成VOC格式zhuanlan.zhihu.com之前我写过一篇将MOT17转化成VOC格式的文章,但是该方法是一个分布的步骤,而且在实际操作过
- python读取sas数据集_SASpy模块,利用Python操作SAS
SASpy模块打通了Python与SAS之间的连接。有了SASpy模块,我们就能够在Python中操控SAS。本文将首先介绍SASpy模块的一些基本方法,最后通过一个聚类分析的例子,来展示如何在Python中调用SAS的机器学习过程,以及对聚类结果的可视化。SASpy模块特点1、需要Python3.X及以上,SAS9.4及以上,需要Java环境;2、无论是本地SAS还是远程服务器上的SAS,都可以
- 说说自己Python 代码优化实践
chilavert318
大数据linux运维python
今年上半年在外省做一个大数据相关的项目,在review项目组成员的代码时,发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈:10万条数据的清洗流程耗时近20分钟,CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现,看似简洁的Python代码背后,隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例,我们的程序在追求代码可读性时,往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间,从我实践中的代码就python开发,从内存
- 大语言模型中的思维链提示:解锁高效互动的秘密
t0_54program
大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域,大语言模型(LLMs)已然成为一颗耀眼的明星,它经过海量训练,能够理解并生成人类语言,在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而,若想与这些模型实现高效沟通,掌握正确的请求方式至关重要,而思维链提示(Chainofthoughtprompting)便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示(Prompting)?LLMs基于海量数据集进行训练,以理解并生成类人文本。其
- 庙算兵棋推演AI开发初探(7-神经网络训练与评估概述)
超自然祈祷
智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
- 选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由
Alluxio
人工智能AI分布式大数据语言模型
在AI模型训练尤其是大模型领域,存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长,如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中,数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而,随着数据集的急剧增长,存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求,导致读写性
- 整合性安全总结(ISS)早期规划
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临床试验NDA
1.ISS统一性建设工作启动1.1研究元数据标准化1.1.1不同类型研究元数据规范DBL研究锁定数据库后,需梳理元数据,确保信息完整准确,为后续分析奠定基础。OL研究进行中,实时更新元数据,反映研究进展,避免数据偏差影响结果。新启动研究,依据统一模板构建元数据,减少初期工作量,提高研究效率。1.1.2cADaM规范建立结合各类研究特点,制定跨研究核心分析数据集规范,提升数据整合性。规范涵盖数据结构
- redis的持久化
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redis数据库缓存
Redis的持久化机制是其重要特性之一,允许将内存中的数据保存到磁盘,以防止数据丢失或支持系统重启后数据恢复;Redis提供两种主要持久化方式:RDB(快照)和AOF(追加日志)。1.Redis持久化机制(1)RDB(快照)RDB持久化通过定期将内存中的数据集快照保存到磁盘上的二进制文件。-工作原理:-Redis在满足特定条件(如时间间隔或操作次数)时,触发快照操作。-优点:-文件紧凑,适合备份和
- 数据霸权与公共利益的博弈:强制许可制度能否打破数字帝国的城墙
首席数据官高鹏律师数字经济团队创作,AI辅助当数据成为新贵:一场静默的“圈地运动”2025年的某个清晨,某头部电商平台的数据库负责人在晨会上宣布:“我们的用户行为数据集已覆盖8亿活跃用户,这是我们的护城河。”这句话背后,藏着一个被忽视的真相:数据的排他性权利正在催生新的垄断形态——那些掌握海量数据的企业,正悄然构建起数字时代的“封建领地”。数据知识产权的排他性,本意是保护企业对数据的投入与创新,但
- 口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理 智能门禁系统 公共场所安全监控
cver123
数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测pytorch
口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
- Java 数组的创建、取值、赋值
Y1_again_0_again
Javajava开发语言
一、一维数组1.1什么是一维数组一维数组是指仅包含一个维度的数据集合,类似于Excel表格中的单行数据,例如{1,2,3}。1.2在元素已知的情况下创建一维数组语法格式:数据类型[]数组名={值1,值2,值3,...};元素访问:通过数组下标获取元素,格式为数组名[数组下标]。需要注意的是,数组下标从0开始计数,即a[0]表示数组a的第一个元素,依此类推。示例1:创建一个整型一维数组,并输出其第1
- 基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统:从数据集到UI界面的完整实现
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络
实时守护监控设备安全,智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域,摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。传统方案依赖人工巡查,效率低下且响应延迟。本文将带你构建完整的AI遮挡检测系统,核心创新点:双模检测机制:YOLOv5目标检测+背景建模异常分析轻量化部署:模型量化压缩至1.8MB动态学习:运行时自动更新异常样本库二、系统架构设计[视
- 【数据挖掘】分类算法学习—ID3
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و
数据挖掘数据挖掘分类学习经验分享ID3
分类算法学习—ID3ID3(IterativeDichotomiser3)是一种经典的决策树学习算法,由RossQuinlan于1986年提出,主要用于处理离散特征的分类问题。其核心思想是通过信息增益选择最优特征进行节点分裂,递归构建决策树。要求:理解并掌握ID3算法,理解算法的原理,能够实现算法,并对给定的数据集进行分类,分析个人参股的情况代码实现:importpandasaspdimportn
- Day33打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
python打卡shupython
知识点回顾:PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理(归一化、转换成张量)#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
- 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
QQ67658008
YOLOr语言cnn输电线路绝缘子线路异物目标检测
电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标:‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝(巢)带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
- 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