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- 良心高效的记单词软件
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墨墨背单词(名字千万别弄错了!)这款帮助大家学习英语单词的软件,相信很多学习党小伙伴们或者身边的同学都会有使用过的,尤其是在加深单词记忆方面,根据同学们每天对所学单词的熟练或者模糊程度,结合了艾宾浩斯的遗忘曲线,根据时间长短来不断复现,坚持使用的话效果很不错噢!以下内容均为本人(一名不知名的考研党)亲测。大家要是想加强英语词汇量一定要试试啊!强推背单词软件!!首先是app签到页面,这个页面只有你每
- 2019-03-09
jinhengtai
建筑工地用电动灰斗车电动平板车拉砖车多功能运输车搬运车工程翻斗车适用范围:建筑工地、室内装修、养殖场、工厂等场所运输沙子、水泥、土方、砖块、混凝土、生活垃圾、养殖场动物粪便、饲料厂等。技术参数斜斗电动手推车技术参数电瓶48V电量储备23ah电机800w充电时长6H使用时长20H车重150KG轮胎尺寸前40cm后35cm卸货方式手掀卸车整车长宽高125*72*68cm车斗长宽深97*68*42cm装
- 2018-09-08
苏小朱
今天下午,孩子睡完午觉,带上公婆和孩子一去欢乐小镇。国道修路,封住了一边,两边车辆轮流通行,原本半个小时的车程,却多出了整整一个小时。第一次带孩子到游乐场所。孩子很兴奋,也有点胆怯。很多玩具都表现出兴趣,却不敢尝试。还是世面见少了,因为工作关系,我们长期居住在乡下,连一个镇都算不上的村。孩子有点咳嗽,原本从老家回来,每天下午五六点准时咳。今天上午突然严重了,咳个不停,给我吓到了。其实,我不怕孩子生
- 第二十一章 放眼世界勇当先(14)
杨仕伦
21.14就算找人突击,设一处场所十支笔足够,顶多用得上五十支。再怎么夸张,也不用一百支笔啊。一支圆珠笔零售一元,一千二百支的批价得花七八百元吧?对了,有t资公司生产圆珠笔,厂价肯定非常便宜,这是变相给酬劳吗?庶盶忙说:“礼品就不用啦!再说,我哪里用得了这么多的笔呢?”阿雯清脆的发出咯咯笑声:“这礼品本来就不是给你的好不好!是赠送答卷人用的。当然,如果你要是用得着的话,留下就是啦!”原来如此哈!一
- 摘
暗裔咓嫟
(1)“读”加“写”。在掌握了50音图及一些基础发音之后,就要开始学习背诵词汇。背词时建议大家边写边读,写和读都可以加深对词汇的印象。读的时候要注意长音、促音和声调,这些地方经常被大家忽略,如果这些地方读错,可能就会变成另外一个单词。(2)在积累的同时,掌握规律。词汇量积累到一定程度的时候,词汇的背诵速度会越来越快,因为你会发现其实词汇的读音是有一些规律的。比如日语汉字结构相似,或者读音相同的汉字
- 低功耗小尺寸的空间入侵监测报警设备的市场需求方向
番茄老夫子
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低功耗小尺寸的空间入侵监测报警设备的市场需求方向主要集中在家庭安防、商业场所监控、户外特殊场景监测等领域,以下是具体分析:家庭安防领域1:随着智能家居概念的普及,家庭对安全防护的需求日益增长。用户希望设备能够与智能门锁、摄像头等其他智能家居设备联动,形成全方位的安全防护体系。低功耗小尺寸的入侵监测报警设备易于安装和隐藏,不会影响家居美观,且能长时间运行,无需频繁更换电池或担心功耗过高,适合家庭长期
- 定制化CRM---基于odoo17开发的道与术
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引言:在比特与原子间架起桥梁——制造业CRM的破局之道客户关系管理(CRM),这个诞生于信息时代的词汇,长久以来似乎与车间轰鸣、元件流转的制造业保持着一种微妙的距离。传统的CRM软件,擅长管理销售漏斗、追踪客户互动,但在面对制造业盘根错节的业务流程——从新品研发、客户准入、多维度报价,到复杂的信用控制、订单交付和跨系统协同——时,往往显得力不从心,如同一件剪裁精美的西装,却穿在了需要挥汗如雨的工程
- 论文略读: Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab
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ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色,但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高、计算时间长——>提出了一种新的假设来检测机器生成的文本人类和机器在给定上下文的情况下选择词汇存在明显的差异人类的选择比较多样,而机器更倾向于选择具有更高
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在当今时代,AI浪潮正以前所未有的态势席卷全球,“颠覆”“变革”等词汇频繁出现在我们的视野中,似乎已经成了老生常谈。当大多数人还沉浸在与大模型愉快聊天的乐趣时,那些走在时代前沿的高手们,早已悄然利用AI智能体(Agent)开启了自动工作、创造价值的新篇章。你是否曾无数次幻想,能拥有一个专属的AI助手?它可以在你毫无头绪时,自动生成精妙绝伦的文案;在时间紧迫的情况下,迅速制作出精美大气的PPT;还能
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扣子空间是你和AIAgent协同办公的最佳场所。在扣子空间里,精通各项技能的「通用实习生」,各行各业的「领域专家」,任你选择。把任务交给扣子空间,把时间还给你自己。什么是扣子空间扣子空间是你和AIAgent协同办公的最佳场所。在扣子空间里,精通各项技能的「通用实习生」,各行各业的「领域专家」,任你选择。把任务交给扣子空间,把时间还给你自己。为什么需要扣子空间扣子空间提供了强大的功能,全面提升生产力
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在微信生态系统里,小程序数量日益庞大,竞争愈发激烈。想让自家小程序在微信搜索排名中崭露头角,获取更多流量,关键词优化是关键所在。下面就为大家揭秘影响微信小程序排名的关键词优化因素。关键词的精准挖掘与筛选契合用户搜索习惯:利用微信指数、百度指数等工具,深入分析与小程序业务相关的关键词热度及趋势,了解用户搜索习惯。将这类贴合用户当下需求的词汇纳入关键词库,能精准匹配用户搜索意图。拓展长尾关键词:除热门
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一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时,可用的词汇有限。哪种词出现频率更高:“tropical”还是“fruity”?统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路(使用str.contains统计总次数)tropical_count=reviews['description
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本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容研究背景在数字化时代,图书馆作为知识传播与积累的重要场所,面临着如何更有效地服务于广大读者的挑战。随着信息量的爆炸式增长,读者在浩瀚的书海中寻找符合个人兴趣和需求的书籍变得日益困难。传统的图书检索方式已难以满足读者快速、精准获取推荐书籍的需求。因此,开发一套智能化的图书馆
- 形式语言与自动机基础
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基本概念形式语法形式语法是一个4元组G=(N,Σ\SigmaΣP,S),其中:N是非终结符的有限集合(有时也叫变量集或句法种类集);Σ\SigmaΣ是终结符的有限集合,Σ\SigmaΣ和N的交集为空且Σ\SigmaΣ和N的并集;称总词汇表;P是一组重写规则的有限集合:P={α→β\alpha\rightarrow\betaα→β},其中,α\alphaα和β\betaβ是V中元素构成的串,但α\a
- 基于KANO模型的调研问卷设计避坑
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KANO模型调研中,设计无引导性偏差的问卷需遵循中立表述、选项平衡、逻辑验证原则。一、避免引导性偏差的核心策略1.问题中性化设计禁用倾向性词汇:避免“优化”“提升”等暗示性词语,改用中性描述。❌引导性:“增加扫码支付功能会让体验更好吗?”✅中性化:“扫码支付功能的存在对您来说如何?”对称性表述:正向/反向问题结构完全对仗,仅改变核心条件。正向:“提供XX功能时,您的满意度如何?”反向:“不提供XX
- 云计算和云服务有啥区别
云计算技术在近些年成为了很多人口中的口头禅,然而我们还注意到,在谈论云计算这种技术的过程当中,除了“云计算”这个词之外,往往还会提及“云服务”,对于这样两个词语来说,其在商业模式的运作以及平台管理等方面究竟有何区别呢?云计算和云服务区别是什么?提到云计算,不少人会想起三个词汇——IaaS、PaaS和SaaS,单从字面来讲,其中的S是Service(服务)的缩写,也是云计算最典型的三种服务模式。不太
- 六种扎根理论的编码方法
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一、实境编码1.概念:实境编码是一种基于参与者原生语言的质性编码方法,其核心在于直接采用研究对象在访谈、观察或文本中使用的原始词汇、短语或独特表达作为分析代码。该方法通过保留数据的"原生态"语言形式(如方言、隐喻、习惯用语),强制研究者摒弃预设范畴,从底层捕捉参与者的真实认知框架和文化语境。2.目的:通过保留参与者的原始语言,实境编码帮助研究者保持对参与者生活经验的忠实表达,并避免解释性偏差。3.
- AI人工智能 语音识别
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AI人工智能构建语音识别器语音识别或自动语音识别(ASR)是AI机器人等AI项目的关注焦点。没有ASR,就不可能想象一个认知机器人与人进行交互。但是,构建语音识别器并不容易。开发语音识别系统的困难开发高质量的语音识别系统确实是一个难题。语音识别技术的困难可以广泛地表征为如下所讨论的许多维度-词汇大小词汇大小影响开发ASR的难易程度。考虑以下词汇量以便更好地理解。例如,在一个语音菜单系统中,一个小词
- 从0实现llama3
讨厌编程但喜欢LLM的学院派
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分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- 欧盟AI法案、中国《生成式AI管理办法》规范数据隐私与算法歧视
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一、全球AI治理框架:双轨并行1.欧盟《AI法案》(2025全面生效)风险等级监管要求典型场景不可接受风险全面禁止社会评分系统、实时生物识别(公共场所)高风险强制注册+第三方评估+人工监督医疗诊断、关键基础设施管理有限风险透明度披露(AI生成内容标注)聊天机器人、深度伪造最小风险无限制垃圾邮件过滤、游戏AI处罚机制:最高罚金≈全球营收6%(或3000万欧元,取较高者)典型判例:ClearviewA
- 数字信号处理(DSP)全方位学习指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:数字信号处理(DSP)是信息技术的关键部分,涉及多种数字信号的分析与处理技术,广泛应用于多个技术领域。本指南深入探索DSP的集成开发环境(IDE),基础概念,以及专业词汇,旨在帮助读者系统掌握DSP原理和实践技能。内容涵盖DSP集成开发环境CCS的使用、基础知识如傅里叶变换与滤波器设计,以及专业术语的学习。此外,还介绍了DSP在音频、图像处理和通信系统中的实际
- 深入浅出Babel插件开发:从AST到代码转换的完整指南
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嘿,各位前端小伙伴们!今天咱们来聊聊一个既神秘又强大的东西——Babel插件开发。别被"AST"、“代码转换"这些高大上的词汇吓到,其实Babel插件开发就像是给代码做"整容手术”,让老旧的代码变得年轻时尚,让复杂的语法变得简单易懂。什么是Babel插件?简单来说,Babel插件就是一个代码转换器。它能够:语法转换:把ES6+语法转换成ES5API填充:为新API添加polyfill代码优化:移除
- 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
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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
- 【5分钟力扣】1160.拼写单词(python3实现)
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金鞍少年的刷题之路字符串leetcode力扣1160题python拼写单词
文章目录一、前言二、题目三、哈希表解法3.1哈希表基本概念3.2解题思路3.3代码实例四、字符串比较解法4.1解题思路4.2代码实例一、前言如果放弃太早,你永远都不知道自己会错过什么。每天五分钟,看懂一道简单、中等难度的算法题,尽可能将复杂的题讲清楚。疯狂学习python中,2020-07-20更新二、题目给你一份『词汇表』(字符串数组)words和一张『字母表』(字符串)chars。假如你可以用
- 新手友好!从HTTP到HTTPS再到HTTP/2:网站通信的进化之路
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从HTTP到HTTPS再到HTTP/2:网站通信的进化之路作为一名刚接触Web开发的新手,你可能经常听说HTTPS和HTTP/2,但不太清楚它们具体解决了什么问题,又是如何一步步优化我们上网体验的。这篇博客就用大白话,带你了解网站通信技术的进化史!第一章:HTTP的烦恼-裸奔的网络想象一下,你在网上冲浪,就像在公共场所大声聊天。问题一:信息裸奔,谁都能偷听!HTTP协议:早期的网站大多使用HTTP
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类,你会如何设计数据输入?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
- IP变更后k8s集群环境恢复方法总结
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kubernetes容器云原生
在实际工作中,已安装部署的k8s集群环境,可能由于办公场所搬迁等原因导致网络环境变化,原k8s集群环境不可用,重新安装比较麻烦,可参考下述方法,恢复环境运行。1.修改hostsip信息,配置新ip域映射。/etc/hosts2.检查k8s配置,配置新ip/etc/kubernetes/kubelet.conf3.manifests目录下配置ip更新/etc/kubernetes/manifests
- 大屏可视化制作指南
万能小贤哥
信息可视化3d人工智能
一、大屏可视化概述(一)概念大屏可视化是指通过大屏幕展示复杂数据的视觉呈现形式,它借助图形、图表、地图等元素,将海量数据以直观易懂的方式呈现出来,帮助用户快速理解数据背后的含义和价值。(二)应用场景监控中心:如交通监控中心、城市管理监控中心等,实时展示交通流量、城市运行状态等信息。指挥中心:在应急指挥、军事指挥等场景中,为指挥人员提供全面的信息支持。数据展示:企业展厅、科技馆等场所,用于展示企业业
- 移动办公时代,数智化平台如何赋能企业管理升级?
恒拓高科BeeWorks
物联网bigdata人工智能
在传统的办公模式下,企业组织办公不仅时效低,周期长、成本高,且各办公系统相互独立。随着社会经济的发展,人们的工作生活变得多样化,对于办公的需求也越来越多,存在明显弊端的传统办公模式已不能满足企业对于相关人员的管理与业务协同,为了提高工作效率以及促进工作积极性,他们正寻求更为便捷、舒适的工作方式。数智化移动办公平台便是当今互联网技术飞速发展的产物。员工不被固定的办公场所制约,随时随地都可以进行工作,
- 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
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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
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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
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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
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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:
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- 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
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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