- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络easyui前端javascriptai
DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
- 从新闻到知识图谱:用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑
许泽宇的技术分享
知识图谱科技人工智能
一句话摘要:本文带你用现代NLP和知识图谱技术,把科技公司并购新闻变成结构化的知识大脑,过程全景揭秘,理论与实战齐飞,代码只用伪代码,干货与段子齐发,助你成为AI知识工程老司机!前言:为什么要把新闻变成知识图谱?想象一下,你是个投资分析师,老板让你一周内梳理全球科技并购大事件,找出谁在买谁、花了多少钱、背后有哪些大佬、涉及哪些新技术……你会怎么做?A.手动Ctrl+F,Excel狂敲,熬夜爆肝?B
- Longformer: The Long-Document Transformer(2020-4-10)
不负韶华ღ
深度学习(NLP)transformer深度学习人工智能
模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果,这些成功的部分原因在于Self-Attention机制,它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。然而传统的Self-Attention机制的时空复杂度与文本的序列长度呈平方的关系,这在很大程度上限制了模型的输入不能太长,因此需要将过长的文档进行截断传入模型进行处理,例如BERT中能够接受的最大序列长
- 搜索架构中的NLP技术:提升搜索准确性的关键
搜索引擎技术
架构自然语言处理人工智能ai
搜索架构中的NLP技术:提升搜索准确性的关键关键词:搜索架构、NLP技术、查询理解、语义搜索、相关性排序、意图识别、BERT模型摘要:本文将深入探讨现代搜索架构中NLP技术的核心应用,从查询理解到结果排序的全流程,揭示NLP如何提升搜索准确性。我们将通过生动的比喻解释复杂概念,分析关键技术原理,并提供实际代码示例,帮助读者全面理解搜索系统背后的NLP魔法。背景介绍目的和范围本文旨在解析NLP技术在
- 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计
AI学长带你学AI
人工智能自然语言处理easyuiai
探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词:人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要:本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发,逐步解析医疗文本处理的特殊性,详细介绍实体识别技术的核心原理,并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向,为医疗AI领域的从业者
- 人工智能动画展示人类的特征
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- RNN案例人名分类器(完整步骤)
AI扶我青云志
rnn人工智能深度学习nlplstmgru
今天给大家分享一个NLP(自然语言处理)中的一个小案例,本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的,一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理,满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch
- 【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation
AustinCyy
论文笔记论文阅读
论文信息论文标题:RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者:XuanwangZhang-NanjingUniversity论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.11381代码链接:https://github.com/fat
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- AI原生应用必知:5大高效多轮对话框架对比
AI原生应用开发
AI-nativeeasyui前端ai
AI原生应用必知:5大高效多轮对话框架对比关键词:AI原生应用、多轮对话、对话框架、自然语言处理、上下文管理、意图识别、对话状态跟踪摘要:本文深入探讨了构建AI原生应用时必备的5大多轮对话框架,包括Rasa、Dialogflow、MicrosoftBotFramework、AmazonLex和IBMWatsonAssistant。通过对比分析它们的架构设计、核心功能和应用场景,帮助开发者选择最适合
- 【LangChain编程:从入门到实践】LangChain与其他框架的比较
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
【LangChain编程:从入门到实践】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代,人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
- happy-llm 第一章 NLP 基础概念
weixin_38374194
自然语言处理人工智能学习
文章目录一、什么是NLP?二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法:统计表征2.神经网络:语义向量化课程地址:happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP?核心目标:让计算机理解、生成、处理人类语言,实现人机自然交互。现状与挑战:成就:深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈:歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
- Nystromformer:一种基于 Nyström 方法的自注意力近似算法
AI专题精讲
Paper阅读人工智能自然语言处理AI
1.摘要Transformer已经成为广泛自然语言处理任务中的强大工具。推动Transformer展现出卓越性能的一个关键组件是self-attention机制,它对每个token编码了其他token的影响或依赖关系。虽然self-attention机制具有诸多优势,但其在输入序列长度上的二次复杂度限制了其在较长序列上的应用——这是当前社区积极研究的一个主题。为了解决这一限制,我们提出了Nystr
- 供应链风险管理:AI预测潜在风险
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发,可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
- 供应链风险管理:AI如何预测供应链风险
AI大模型应用之禅
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响,例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟,甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏数据驱动和预测能力。随着
- 【AI】大语言模型(LLM)& NLP
G皮T
#大语言模型LLMNLP大模型大语言模型AI人工智能
大语言模型(LLM)&NLP1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释1.2更形象的比喻1.3为什么叫“大”模型1.4它能做什么1.5现实中的例子2.对比NLP2.1用“汽车进化”比喻NLP→LLM2.2为什么说LLM属于NLP2.3LLM的“革命性突破”在哪里2.4总结1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一个“超级文字预测器”,它通过
- 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容
Python爬虫项目
python爬虫自然语言处理javascript数据分析人工智能
1.引言在如今数据驱动的时代,网页爬虫(WebScraping)和自然语言处理(NLP)已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容,结合NLP技术进行文本分析和信息抽取,能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析,还是电商网站的商品评论挖掘,这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
- GPT在AI原生应用领域的无限潜力
GPT在AI原生应用领域的无限潜力关键词:GPT、AI原生应用、自然语言处理、无限潜力、应用场景摘要:本文深入探讨了GPT在AI原生应用领域所展现出的无限潜力。首先介绍了相关背景知识,包括GPT的基本概念和AI原生应用的定义。接着详细解释了GPT的核心概念,以及它与AI原生应用的紧密联系。通过数学模型和公式对GPT的工作原理进行了阐述,并给出了实际的代码案例。还探讨了GPT在多个实际应用场景中的表
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- 计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现
AI大模型应用工坊
计算机视觉transformer人工智能ai
计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
- AI 加持下的智能家居行业:变革、挑战与机遇
低代码老李
人工智能智能家居
在当今科技迅猛发展的浪潮中,人工智能(AI)已深深融入智能家居领域,成为推动其蓬勃发展的关键力量,为人们的生活带来了诸多便利和创新体验,同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级(1)智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式,借助自然语言处理(NLP)技术,让用户仅通过简单的语音指令,就能轻松操控家中各类智能设备,如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
- 视觉表征和多模态融合
一只齐刘海的猫
语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点,特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式,而多模态融合则是将不同类型的数据(如视觉、文本、音频等)进行整合,以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的:将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法:卷积神经网络(CNN):传
- NLTK库全解析:用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
引言你是否好奇过,手机里的智能助手是如何“听懂”你说的话?电商平台的差评分析又是怎样精准提取“物流慢”“质量差”这些关键词?这些看似神奇的自然语言处理(NLP)功能,背后都藏着一个“入门神器”——NLTK(NaturalLanguageToolkit)。作为Python生态中最经典的NLP库,NLTK就像一本“NLP百科全书”,从最基础的文本拆分到复杂的语义理解,它用简单的代码接口,带我们推开自然
- VLA模型
一介绍在机器人领域,视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变,这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型,整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要,使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线:早期阶段:计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始,随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
- Python 爬虫实战:微博话题讨论数趋势爬取与分析全流程
西攻城狮北
python爬虫开发语言
1.项目背景与目标微博话题(#话题#)是社交媒体舆情监测、品牌营销、热点追踪的重要数据源。本实战要完成以下目标:爬取指定话题在7天内的讨论数、阅读量、热搜排名等关键指标。将数据存入MySQL,并每日增量更新。用Pandas+Matplotlib绘制趋势图,直观呈现热度变化。基于SnowNLP做情感倾向分析,输出正面/负面占比。生成一份可分享的HTML可视化报告。2.环境搭建与依赖2.1安装核心库p
- 循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
LNL13
rnn人工智能深度学习
在人工智能和机器学习的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络,在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译,到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等,RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
- 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