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东方-教育技术博主
学术学习相关AI
角色:你是一位经验丰富的计算机专业教授,擅长用通俗易懂的语言向初学者解释复杂概念。我现在正在学习阅读计算机科学领域的算法论文,但我的基础比较薄弱(了解编程基础如变量、循环、函数,了解一点数据结构和算法概念如数组、链表、排序,但对高级术语和数学证明不熟悉)。同时又是一个教育技术学教授。任务:请帮我解释以下论文内容中我不理解的部分。如果遇到初学者可能不懂的地方,我需要你用最清晰、最简洁、最易懂的方式解
- Vue3.3 + TypeScript ,自主打造媲美 ElementPlus 的组件库之学习笔记
怪我冷i
大前端typescript学习笔记
Vue3.3+TS4,自主打造媲美ElementPlus的组件库第1章课程介绍1-1课程导学1-2代码库使用注意事项1-3项目演示地址:http://element.vikingship.xyz/第2章Typescript基础知识2-1什么是Typescript为什么要学习它2-2安装Typescript2-3原始数据类型和Any类型2-4数组和元组2-5Interface-接口初探2-6函数2-
- Swift中常用的关键字
~废弃回忆 �༄
swiftswiftSwift中常用的关键字
1.@autoclosure允许你将一个表达式自动包装成闭包,从而延迟表达式的求值.在传参的过程中他可以将函数变成字符串类型.//定义一个接受自动闭包的函数funcmeasurePerformance(_task:@autoclosure()->Void){letstartTime=CFAbsoluteTimeGetCurrent()task()letendTime=CFAbsoluteTimeG
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
CHAO JIANG
yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- 长尾形分布论文速览【80-119】
木木阳
Long-tailed人工智能
为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
- CVPR2024无监督Unsupervised论文17篇速览
木木阳
CVPR无监督unsupervised
Paper1GuidedSlotAttentionforUnsupervisedVideoObjectSegmentation摘要小结:这段话的中文翻译如下:无监督视频对象分割旨在分割视频序列中最突出的对象。然而,复杂的背景和多个前景对象的存在使这项任务变得具有挑战性。为了解决这一问题,我们提出了一种引导式槽注意力网络,以加强空间结构信息并获得更好的前景-背景分离。初始化时带有查询引导的前景和背景
- CVPR2024 分割Segmentation相关论文37篇速览
木木阳
CVPR2024Segmentation分割论文
Paper1MFP:MakingFullUseofProbabilityMapsforInteractiveImageSegmentation摘要小结:最近的交互式分割算法中,将先前的概率图作为网络输入,以帮助当前分割轮次的预测。然而,尽管使用了先前的掩膜,概率图中包含的有用信息并没有很好地传播到当前预测中。在本文中,为了克服这一局限性,我们提出了一种新颖有效的基于点击的交互式图像分割算法MFP,
- Paper Reading《SoK: Prudent Evaluation Practices for Fuzzing》
小苑同学
安全性测试网络安全
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10646824IEEESSP20241Introduction(背景意义)模糊测试是发现软件漏洞的高效方法,被Meta、Google等企业广泛应用,且大量学术研究持续改进其技术(如覆盖反馈、领域扩展)。过去六年(2018-2023)中,顶级安全与软件工程会议上发表了超280
- 【图像去噪】论文精读:Linear Combinations of Patches Are Unreasonably Effective for Single-Image Denoising
十小大
深度学习图像处理计算机视觉图像去噪人工智能
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言AbstractI.INTRODUCTIONII.APARAMETRICVIEWOFTWO-STEPNON-LOCALMETHODSFORSINGLE-IMAGEDE
- 论文学习_SoK: An Essential Guide For Using Malware Sandboxes In Security Applications: Challenges, Pitfa
kitsch0x97
学习
0.文章概述恶意软件沙箱尽管在安全应用程序中带来许多优势,但其复杂的选择、配置和使用过程常让新用户不知所措,甚至可能导致错误的部署,进而对安全分析结果产生负面影响。目前,缺乏系统化的指导来帮助用户正确选择和应用沙箱工具,这种知识空白阻碍了沙箱在不同研究领域中的有效应用。为了填补这一知识空白,研究团队系统分析了84篇关于x86/64恶意软件沙箱的学术论文,并提出了一种新颖的框架,以简化沙箱组件和操作
- SOTA是什么意思?
有奇妙能力吗
AI知识分享自然语言处理人工智能ai
最近看到一篇关于Transformer模型的论文,谷歌推出的BERT模型在11项NLP(naturallanguageprocessing)任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而Transformer是BERT取得成功的一个关键因素。谷歌的Transformer模型最早用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。那么文中的SOTA效果,SOTA结果是什么意思呢?这里就来简单介绍一下定义:SO
- 跟着论文代码学习编码第一天:main.py
程程不爱学习爱摸鱼
pytorch代码学习学习pytorch
根据ESRT和LBNet的代码学习编码。首先看main.py。1.args模块B站小侯学府的args讲解需要三步,创建argparse.ArgumentParser解释器,添加add_argument参数,解析参数parse_args:#创建argparse.ArgumentParser解析器parser=argparse.ArgumentParser(description='LBNet')#添
- 基于Python的携程景点评价爬虫与情感评分分析
程序员威哥
python爬虫开发语言
一、项目背景携程(Ctrip)是中国最流行的旅游预订平台之一,其景点用户评论包含了大量真实的游客反馈。通过分析评论的情感倾向,可以:为用户提供更可靠的景点推荐辅助景区运营方了解用户口碑构建情感评分系统,为评分失衡提供补充二、项目目标自动化抓取携程指定景点的用户评论清洗与分词评论文本对评论进行情感分析打分分析整体情绪趋势并可视化结果三、技术栈与工具模块工具/库数据爬取requests,re,json
- 《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022
365JHWZGo
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《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- 脑机新手指南(三):新手小白入门 BCI-从认识到初体验(上)
一、引言脑机接口(Brain-ComputerInterface,简称BCI)作为一项前沿科技,正逐渐改变我们对大脑与外部设备交互方式的认知。本教程旨在为完全不了解BCI的新手提供一个全面且系统的入门指南,帮助大家开启在BCI领域的学习之旅。二、认识BCIBCI的定义BCI是一种能够实现大脑与外部设备直接通信的技术。它通过检测大脑活动产生的电信号、磁信号或其他生理信号,并将这些信号转化为计算机能够
- 脑机新手指南(二十一)基于 Brainstorm 的 MEG/EEG 数据分析(上篇)
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一、脑机接口与神经电生理技术概述脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)是一种在大脑与外部设备之间建立直接通信通道的技术,它通过采集和分析大脑信号来实现对设备的控制或信息的输出。神经电生理信号作为脑机接口的重要数据来源,主要包括以下几种类型:MEG(脑磁图):通过测量大脑神经元电活动产生的磁场变化来反映脑功能,具有极高的时间分辨率。EEG(脑电图):通过头皮电极记录大脑皮
- 《ChromaGAN》论文简读及demo运行(萌新手记)
kkpeach
学习手记python机器学习计算机视觉
论文题目:《ChromaGAN:AdversarialPictureColorizationwithSemanticClassDistribution》《具有语义类别分布的对抗图片着色》论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.09837.pdf源码地址:https://github.com/pvitoria/ChromaGAN声明:仅学习用途。这是WACV2020收录的一篇
- 论文参考文献(持续更新...)
@一叶之秋
java
毕业论文参考文献(java)考虑到平时做课程设计和毕业论文文献不好找,还要格式正确,某文库还不能直接复制粘贴,这里列举出自己做项目时用到的一些参考文献tips:论文查重技巧参考文献(一):[1]李运莉.web数据库应用系统性能优化[M].北京:人民邮电出版社,2011.[2]库俊国.基于J2EE技术的Web应用体系研究及实践[M].北京:人民邮电出版社,2014.[3]陈楚杰.基于Struts和H
- Unity Face Capture面部捕捉方案教程——利用官方教程绑定人物模型
风带我去何处
unity游戏引擎
一.准备工作找到我们要绑定的人物(注意这个人物必须要有脸部表情的蒙皮和骨骼)二.导入模型打开上一篇文章中我们新创建的场景把我们要绑定的人物模型导入到FaceCaptureSample官方案例场景中导入模型折后在库中选中人物模型在右侧出现的属性栏中将读写打开(如果没有这一步你可以省略)将人物模型改为人形将人物模型导入到场景中(导入模型可能会遇到一些问题我们在这里不讨论请另行查阅)这个是导入完成后的场
- 基于uniapp微信小程+SpringBoot+Vue的流浪动物救助领养系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
- Three.js 中文Typeface文件字体大全 | 如何利用Github获取中文Typeface文件
CHENJIAMIAN PRO
javascriptgithub开发语言
TextGeometry和TextBufferGeometry是用于生成3D文本的有效工具。在使用这些工具时,我们需要指定一个包含字体信息的JSON文件,称为typeface.json。Github搜索结果通过在GitHub上搜索TextBufferGeometry的相关内容,我找到了以下一些字体文件。Codesearchresults楷体字体楷体(KaiTiRegular)楷体字体端正美观,非常
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- DDD 分层架构实战指南:从项目结构到落地挑战
一、项目结构详解(以电商订单系统为例)src/main/java├──com.example│├──common#通用工具类、基础异常、常量│├──order#订单限界上下文(模块示例)││├──interfaces#用户接口层│││├──controller#HTTP/RESTAPI│││├──rpc#Dubbo/gRPC接口│││└──consumer#消息队列消费者(如Kafka监听)││├
- StackGAN(堆叠生成对抗网络)的介绍
简介简介:本文提出了StackGAN(堆叠生成对抗网络),解决从文本描述生成高分辨率照片级真实图像的挑战。该方法将复杂的生成任务分解为两个阶段:Stage-IGAN生成64×64的粗糙轮廓和基本颜色,Stage-IIGAN基于Stage-I结果和文本描述生成256×256的高分辨率图像并修正缺陷。同时引入条件增强技术提高训练稳定性和样本多样性。论文题目:StackGAN:TexttoPhoto-r
- 经典文生图的GAN模型-HDGAN介绍
这张生成的图像能检测吗
GAN系列生成对抗网络人工智能神经网络计算机视觉深度学习机器学习
简介简介:这篇论文提出了一种名为HDGAN(Hierarchically-nestedDiscriminatorsGAN)的新方法,用于解决文本到图像合成这一挑战性任务。该方法的主要创新点包括:分层嵌套对抗目标:在网络层次结构内部引入配套的分层嵌套对抗目标,正则化中层表示并辅助生成器训练单流生成器架构:提出可扩展的单流生成器架构,更好地适应联合鉴别器并将生成图像提升到高分辨率多目的对抗损失:采用多
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这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络计算机视觉深度学习算法
简介简介:本文提出了StackGAN(堆叠生成对抗网络),解决从文本描述生成高分辨率照片级真实图像的挑战。该方法将复杂的生成任务分解为两个阶段:Stage-IGAN生成64×64的粗糙轮廓和基本颜色,Stage-IIGAN基于Stage-I结果和文本描述生成256×256的高分辨率图像并修正缺陷。同时引入条件增强技术提高训练稳定性和样本多样性。论文题目:StackGAN:TexttoPhoto-r
- 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
matlab科研社
神经网络回归matlab
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体,擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系,而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法,能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
jwwkyjspt
机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 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