- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南:基于MetNet 模型
AI_DL_CODE
深度学习人工智能MetNet天气预测python
摘要:本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测,重点介绍了MetNet模型。首先,文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着,详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后,通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用,包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后,文章总结了MetNet模型的优势与挑战,并展望了深度学习在气象领域
- 软件安全工程:AI代码生成的风险评估与防御
前端
随着软件开发需求的日益增长,提高开发效率成为重中之重。AI写代码工具的出现为软件开发带来了前所未有的机遇,它能够显著提高代码编写速度,降低开发成本。许多工具,例如ScriptEcho(轻微提及,避免过度广告),已经开始在软件开发领域发挥作用。然而,AI代码生成技术也带来了新的安全挑战,我们需要对这些风险进行全面的评估和防御,确保软件的安全性。本文将深入探讨AI代码生成的安全风险,并提出相应的防御策
- OpenBayes 一周速览丨ShowUI专注GUI自动化,可解析屏幕截图和用户指令;U-MATH数据集上线
公共资源速递5个数据集:U-MATH数学推理数据集AlMedicalChatbot医学对话数据集Tecnalia电子设备废物高光谱数据集WaterlooExploration大规模图像质量评估数据库WasteClassification可回收物及生活垃圾分类数据集3个教程:一键部署QwQ-32B-PreviewHunyuanVideo腾讯混元文生视频DemoShowUl:专注GUI自动化的视觉-语
- 高效员工培训:AI赋能企业发展新纪元
前端
在当今竞争激烈的商业环境中,员工是企业最宝贵的资产。高效的员工培训不仅能提升员工技能,提高工作效率,更能增强企业核心竞争力,推动企业持续发展。然而,传统的员工培训模式往往存在效率低下、成本高昂、缺乏互动性等诸多问题。例如,传统的线下培训需要耗费大量时间和资源,难以满足员工个性化学习需求,培训效果评估也缺乏客观数据支撑。面对这些挑战,人工智能(AI)技术的应用为企业员工培训带来了革命性的变革,为构建
- 选择网站服务器有哪几种类型?
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许多用户往往对服务器托管、服务器租用、独享带宽、VPS租用、虚拟主机、云服务器等概念没有很知道,记不清怎样挑选IDC业务,有的一味的认为质量,挑选了费用较高的套餐,但是却浪费资源,没有必要,也有一些用户一味的省钱,没有根据自己公司的实际需求挑选。今天德迅云安全就对于这几类不一样的方案就行一些对比和评估。1、服务器租用服务器租用指得客户不必自身购买服务器,只需依据行业的需要,提起对硬件配置的规定。服
- 《一个月教你玩转C++》系列第十章:C++中的while循环
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第十章:C++中的while循环这一章,布丁将会介绍C++中的while循环,以及两个实用的运算符:++和--。这些工具能帮助我们更有效地控制程序的流程。while循环基本格式while循环是C++中实现重复执行的一种方式。它根据一个条件来决定是否继续执行循环体内的代码。这个条件可以是任何可以评估为真或假(真就是大于0的数,假就是0)的表达式哟!while循环的基本格式是这样的:while(条件)
- 股票量化交易进阶:构建回测框架backtrader
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在量化交易领域,回测是一个重要的环节。回测框架可以帮助我们验证投资策略的有效性,并评估其在历史数据上的表现。backtrader是一个功能强大且灵活的Python回测框架,它为量化交易提供了丰富的工具和功能。本文将介绍如何使用backtrader构建一个简单的回测系统,并给出相应的源代码示例。首先,我们需要安装backtrader库。可以使用pip命令进行安装:pipinstallbacktrad
- “AI 自动化效能评估系统:开启企业高效发展新征程
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在当今数字化飞速发展的时代,企业面临着日益激烈的市场竞争,如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生,它如同一把智能钥匙,为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统,简单来说,就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据,并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析,从而精准地判
- 3d系统误差分析
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系统标定重投影误差预估在计算机视觉和三维重建领域中,评估一个相机系统标定精度的重要指标。通过比较真实的三维点在图像中的投影位置与标定模型计算出的投影位置之间的差异,来衡量标定的准确性。以下是对这一概念的详细解析:什么是系统标定?系统标定(SystemCalibration)是指对一个视觉系统(例如单目相机、双目相机系统或结构光系统)进行参数标定的过程,包括:内参标定:相机的内部参数(如焦距、光心、
- 统信V20 1070e X86系统编译安装PostgreSQL-13.11版本以及主从构建
树下一少年
数据库统信UOS1070e信创postgresql13.11编译安装
设备信息操作系统版本架构CPU内存备注统信UOSV201070eX864C8G此配置仅做编译安装验证,持续运行或数据量增长大请自行评估资源配置。统信UOSV201070eX864C8G资源包该包包含postgresql-13.11源码包、统信编译postgresql-13.11安装包通过网盘分享的文件:统信postgresql-13.11-x86.zip链接:https://pan.baidu.c
- QT 使用OpenGL显示并查看点云图
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文章目录效果图概述功能点代码分析读取点云文件着色器图形绘制图形变换最小包围盒伪颜色效果图概述OpenglWidget继承自QOpenGLWidget,QOpenGLFunctions,它具有OpenGL的功能,并且可以绘制OpenGL图形MinimumBoundBox类用于计算点云的最小包围盒(轴对齐包围盒,AABB),可以帮助确定视图的缩放级别,或者在用户进行平移和旋转操作时保持点云在视图内这两
- GAN在图像增强中的应用实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- DNA图谱分析:自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10
2025年数学建模美赛
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目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步,DNA图谱分析已经成为基因检测、疾病诊断、遗传学研究等领域的重要工具。在DNA图谱中,通常会呈现出染色体的多个片段,其中的一些变异可能对健康产生深远的影响。手工分析DNA图谱变异不仅
- 机器学习的介绍
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机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
- PSO粒子群优化算法无人机路径规划
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PSO算法源于对鸟群觅食行为的模拟,将每个粒子视为搜索空间中的一个潜在解。在无人机路径规划中,粒子的位置可表示无人机在空间中的路径点坐标等信息,速度则表示路径的变化趋势等。代码获取方式1:私信博主代码获取方式2利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值,可以的话,就可以进行兑换。
- 软件工程和项目管理领域 - CMMI 极简理解
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CMMI概述CMMI全称为CapabilityMaturityModelIntegration,即能力成熟度模型集成CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所(SEI)开发的一套综合性管理模型CMMI是一种用于评估和改进组织在软件开发和维护方面过程能力的国际标准CMMI能帮助建立一套规范的、可度量的、持续改进的开发过程体系,提升组织的开发效率和质量企业申请CMMI认证,可以提升自身的软件开发能力
- 通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)
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广义加性模型(GAM)在时间序列预测中是一种强大的工具,能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测,包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技术、造福后来者!一、GAM在时间序列中的应用时间序列
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环境:Python3.7,Eric6,Pyqt5Python库:wxpywxpy在itchat的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能##扩展。成品图微信群聊功能点:单个好友,单个群发送,以及全部好友,全部群聊发送待完善:图片,文件发送(不想玩了,有兴趣的自己玩)按钮样式border-style:none;border:1pxsolid#3f3f3f;padding:5px;
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- 探索LLMonitor:全面提升AI应用可观测性的开源平台
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引言在构建和部署大型语言模型(LLM)和聊天模型时,开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台,专注于解决这些挑战。它提供了成本和使用分析、用户跟踪、追踪和评估工具。本文将详细探讨如何设置和使用LLMonitor,以提高AI应用的透明度和效率。主要内容设置LLMonitor要开始使用LLMonitor,首先需要在llmonitor.com上
- 基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统,包括训练、评估、前端和服务端代码
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人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
- 数据入湖的前提条件:数据标准 之 数据质量评估
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数据质量评估是数据入湖前必须满足的核心标准之一,其目的是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。通过系统化评估,能够最大限度地提升数据的价值,降低数据问题对业务决策的负面影响。下面从底层原理、详细步骤及背后原因进行全面解析。1.为什么需要数据质量评估?1.1确保数据可靠性含义:数据质量直接影响分析结果和业务决策,低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。原因:如果入湖数据质量不佳,后续数据分析、
- 选择saas 还是源码主要考虑
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javauni-appphpsass
公司业务规模:小型企业可能会发现SaaS提供的即用型解决方案更符合其需求,而大型企业可能需要源码以实现更高的定制性和控制权。公司技术专长:缺乏技术团队的企业可能会倾向于使用SaaS,而那些拥有强大IT部门的企业可能更适合管理源码。公司业务需求:如果企业需要高度定制的解决方案,源码可能是更好的选择。如果企业需要一个快速且易于部署的解决方案,SaaS可能更合适。成本考量:企业应该评估长期的总拥有成本,
- 神经网络初始化 (init) 介绍
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文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中,构建一个高效且性能优异的神经网络模
- Python数据分析高频面试题及答案
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程序员面试python数据分析面试题核心
目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换13.数据筛选与分析14.数据可视化与报告15.数据统计与分析16.高级数据处理以下是一些Python数据分析的高频核心面试题及其答案,涵盖了基础知识、数据1.基础知识问1:Python中列表
- 【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
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文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
- Python 数据建模完整流程指南
木觞清
3天入门Pythonpython开发语言
在数据科学和机器学习中,建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模,我们能够从原始数据中提取有用的洞察,并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中,我们将通过Python展示数据建模的完整流程,包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前,首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法,帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
- 第60期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能语言模型网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型:评估
- 《AI语言模型的关键技术探析:系统提示、评估方法与提示工程》
XianxinMao
人工智能语言模型自然语言处理
文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
- 《多模态语言模型:一个开放探索的技术新领域》
XianxinMao
语言模型人工智能算法
核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法:后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定,成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
- 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