- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 什么是 PoS(权益证明)
MonkeyKing.sun
pos
PoS(ProofofStake,权益证明)是区块链中常用的一种共识算法,作为PoW(工作量证明)的替代方案,它通过“持币数量+持有时间”决定谁有权记账(打包区块),从而降低能耗、提升效率。一、什么是PoS(权益证明)?PoS是一种基于“持有代币数量”的区块链共识机制,持币越多、持币越久,获得打包新区块机会的概率越高。换句话说,不是靠算力挖矿,而是靠“你拥有多少币”来竞争记账权。二、PoS的核心原
- 实现make_power_of_two函数
洞阳
c++面试c++
目录代码make_power_of_two函数解析:将数值转换为大于等于它的最小2的幂一、函数功能与核心逻辑二、代码实现与逐行解析三、逐步骤原理解析四、位运算的数学原理五、不同输入的转换示例六、算法复杂度与适用场景七、与其他实现方式的对比八、注意事项总结代码该函数将任意n转换为大于等于n的最小2的幂(如n=10→16,n=16→16)size_tmake_power_of_two(size_tn)
- 【LangGraph】langgraph.store.base 模块:定义持久化键值存储的核心模块
彬彬侠
LangGraphLangGraphstorebase
有条理的详细介绍langgraph.store.base模块langgraph.store.base模块是LangGraph框架中用于定义持久化键值存储的核心模块,提供了标准化的接口和数据结构,以支持状态管理和长时记忆存储。它是LangGraph的重要组成部分,特别适合构建复杂、状态化的多代理应用。本文将从背景、功能、主要组件、使用方法、实际应用及注意事项等方面,详细介绍该模块,帮助开发者理解其设
- Python collections.abc模块介绍
qq_27390023
python开发语言
collections.abc是Python标准库中的一个模块,提供了一系列抽象基类(AbstractBaseClasses,ABCs),用于定义和检查容器类型(如序列、映射、集合等)的接口。这些抽象基类为常见的数据结构提供了统一的接口和行为规范,使得开发者可以更方便地实现和使用这些数据结构。1.collections.abc的作用collections.abc模块的主要作用是提供一组抽象基类,用
- 深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法随机森林机器学习
深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
- 从Python到数据结构:为什么这是每个自学者必经的进阶之路
流水煮香茗
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当你熟练掌握Python语法后,下一步应该学什么?答案是数据结构。本文将深入分析为什么数据结构是编程进阶的关键,以及如何选择合适的学习资源。一、Python学会了,然后呢?如果你正在读这篇文章,很可能你已经:用Python写过小工具,能解决工作和生活中的一些小需求做过数据分析,会用pandas处理Excel表格但是,当你想要进一步提升时,却发现了一些困惑:困惑1:代码能跑,但总觉得"不够优雅"你的
- 【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流
本本本添哥
002-进阶开发能力003-数据库redis分布式数据库
一、技术概览1.1定义分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率,以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载,保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作,非常适合用来实现分布式限流。专业术语:令牌桶算法(TokenBucket):一种流量整形算法,允许突发流量但不超过平均速度。漏桶算法(Lea
- 基于Anaconda环境开发IntelliJ IDEA实用JSON转Java实体插件
七夜zippoe
后端#Javajavajsonintellij-idea
在软件开发中,将JSON数据转换为Java实体类是常见需求。借助Anaconda环境强大的包管理能力与IntelliJIDEA的插件开发体系,我们可以打造一款高效实用的JSON转Java实体插件,显著提升开发效率。下面将从需求分析、技术选型、开发实现到优化部署,全方位阐述这款插件的开发过程。需求分析:明确痛点与功能方向在日常开发中,开发者经常需要根据JSON数据结构手动创建对应的Java实体类,这
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- Go项目限流全攻略:超越中间件的全方位解决方案
码农老gou
golang中间件开发语言
引言:限流在分布式系统中的重要性在当今高并发的互联网应用中,流量控制已成为保障系统稳定性的关键手段。一次突发的流量洪峰可能导致整个系统崩溃,造成不可估量的损失。作为Go开发者,我们常常会面临这样的面试问题:Go项目中如何实现限流?仅仅使用中间件就足够了吗?本文将深入探讨Go项目中的限流策略,分析中间件的局限性,并介绍超越中间件的全方位解决方案。一、常见限流算法解析1.令牌桶算法(TokenBuck
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- 算法练习-02
亮亮爱刷题
算法数据结构c++
今天给大家带来的是第二天的几道练习题,包括几道思路特别巧妙的算法题,以及提升的背包问题,相信这类问题对大家算法能力的提升还是十分有帮助的,希望大家学完可以给博主点一个关注。第一题:问题描述给定一个长度为n的数组a,小蓝希望从数组中选择若干个元素(可以不连续),并将它们重新排列,使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列(可以没有递增部分或递减部分)。你需要求出在满足这个条件下,最多可以
- 基于Redis分布式的限流
chi_666
redis分布式数据库
以下是基于Redis实现分布式限流的Java解决方案,包含多种限流算法和完整实现代码:一、限流算法选择与实现1.固定窗口算法(SimpleRateLimiter)publicclassRedisFixedWindowRateLimiter{privatefinalStringRedisTemplateredisTemplate;privatefinalStringscript="localcurr
- 整合性安全总结(ISS)早期规划
qq_34062333
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
- Web中间件性能调优指南:线程池、长连接与负载均衡的最佳实践
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《Java负载均衡中间件优化Tomcat调优Nginx配置性能工程线程池技术Keep-Alive优化
目录引言一、Web容器线程池配置不当1.1线程池参数的核心作用与影响1.2线程池大小计算模型1.3动态调优实践二、Keep-Alive机制配置缺陷2.1Keep-Alive的工作原理2.2典型配置问题与影响2.3优化配置建议三、负载均衡策略缺失3.1负载均衡的核心价值3.2主流负载均衡算法对比3.3Nginx关键配置优化四、全链路压测与调优方案4.1压测实施流程4.2典型优化案例4.3持续监控体系
- 从入门到精通:前端工程师必学的 JSON 全解析
前端视界
前端json状态模式ai
从入门到精通:前端工程师必学的JSON全解析关键词:JSON、前端工程师、数据交换、JavaScript、数据格式摘要:本文围绕前端工程师必学的JSON展开全面解析。从JSON的基本概念、背景知识入手,深入探讨其核心原理、算法实现、数学模型等方面。通过详细的代码示例和实际应用场景分析,帮助前端工程师从入门到精通掌握JSON的使用。同时,提供了丰富的学习资源、开发工具和相关论文推荐,最后对JSON的
- RDKit:药物化学和分子数据处理的强大工具库
碳酸的唐
机器学习人工智能
引言在药物研发、化学信息学和分子设计领域,高效处理和分析分子数据是至关重要的。RDKit作为一个开源的化学信息学和机器学习工具包,为研究人员和数据科学家提供了丰富的功能,包括分子操作、描述符计算、指纹生成、相似性比较、子结构搜索和分子可视化等。本文将详细介绍RDKit的主要功能、应用场景以及实际操作示例,展示这一强大工具在分子数据处理中的核心价值。RDKit简介RDKit是一个由C++和Pytho
- 【网络安全】对称密码体制
Hacker_xingchen
web安全安全网络
1.对称密码体制概述1.1定义与特点对称密码体制,也称为单钥密码体制,是一种加密方法,其中加密和解密过程使用相同的密钥。这种加密方式的主要特点包括简单、高效和计算速度快,适合于大量数据的快速加密和解密。对称密码体制的安全性完全依赖于密钥的保密性,一旦密钥被泄露,加密的安全性就会受到威胁。效率:对称密码算法通常比非对称密码算法要快,因为它们的算法结构相对简单,计算量较小。密钥管理:对称密码体制的密钥
- 黑马JVM解析笔记(六):深入理解JVM类加载机制与运行时优化
null不是我干的
JVMjvm笔记
1.JVM类加载类加载是Java虚拟机将描述类.class文件加载到内存,并对数据进行校验、转换解析和初始化,最终形成可以被JVM直接使用的Java类型的过程。核心阶段:加载—>连接—>初始化1.1加载,以jdk1.8为例类加载器先把Person.class字节码解析为InstanceKlass(底层是c++)结构,存放一些关键信息和对象的引用,生命周期与类加载器相同(类卸载时才释放)然后就是把新
- C++ 第三阶段项目二:异步日志系统
程序员弘羽
C++从入门到入土连载c++开发语言
目录一、项目目标二、功能需求1.核心功能2.扩展功能(后续可实现)三、实现思路1.整体架构设计2.关键技术点3.性能优化策略4.示例代码结构四、代码实现1.日志消息结构体2.线程安全队列(阻塞队列)3.日志处理器(后台线程)4.日志记录器(对外接口)五、运行示例1.示例代码:调用日志接口2.输出日志文件示例3.编译与运行六、代码关键点说明七、注意事项性能优化:线程安全:扩展性:八、扩展示例1.远程
- C++ 第三阶段 新标准库组件 - 第一节:std::optional、std::variant、std::any
程序员弘羽
C++从入门到入土连载c++开发语言
目录一、概述二、std::optional:可选值管理1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案三、std::variant:类型安全的联合体1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案四、std::any:任意类型的容器1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案五、对比与适用场景六、示例代码汇总示例1:std::optional在函数返回值中的应用示例2:std::variant实现状
- 47、文件系统操作与管理
nnn11
C++编程精华:从基础到高级C++文件系统std::filesystem
文件系统操作与管理1.文件系统的概述文件系统是操作系统中用于组织、管理和存储文件的数据结构。在C++中,文件系统的操作主要依赖于标准库中的头文件,该库提供了丰富的API来处理文件和目录。通过std::filesystem命名空间,开发者可以轻松地进行文件路径解析、目录遍历、文件属性查询等操作,极大地提高了代码的可读性和可维护性。2.库简介C++17引入了库,使得文件系统操作更加简便和高效。std:
- C++魔塔基础版
偶尔贪玩的骑士
c++游戏
魔塔是一款经典的策略类游戏。本文将基于C++与EasyX图形库,实现魔塔的基础改编版,相较于原版,增加了升级、血量上限等功能,设计了四层地图与出乎意料的结局,并合理安排数值,使游戏趣味性与挑战性兼备。一点小小的建议:如果想要自己独自实现魔塔,可以先实现控制台版本,再图形化、插入音乐。文章难免有疏漏失误,还请读者指出。本文重点不在于详细介绍实现魔塔的各种技术细节,想要根据本文实现自己的魔塔,必然需要
- C++ 第三阶段 新标准库组件 - 第二节:std::filesystem(文件系统操作)
程序员弘羽
C++从入门到入土连载c++开发语言
目录一、std::filesystem概述1.核心作用2.核心组件二、std::filesystem的基本用法1.路径操作(std::filesystem::path)(1)路径构造与拼接(2)路径分解(3)路径修改2.目录与文件操作(1)创建目录(2)删除目录(3)检查文件存在(4)查询文件属性3.目录遍历(1)非递归遍历(2)递归遍历(3)过滤条件4.文件与目录操作(1)复制文件或目录(2)移
- 【学习】《算法图解》第七章学习笔记:树
程序员
前言在前面的章节中,我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构,以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree),特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛,从文件系统到数据库再到人工智能,都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用,帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念(一)什么是树树是一种分层
- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
opencv自动驾驶数码相机
:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化
Deepoch
自动化运维人工智能机器人单片机ai科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透,其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析:参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型(如PINNs)将器件物理方程嵌入神经网络架构,实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架(如PPO算法)动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数,在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
- 弹幕系统开发实战:QT框架与VS2015源码解析
Paula-柒月拾
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本源码项目融合了三个关键技术领域:弹幕系统设计、Qt框架开发和VisualStudio2015集成。它详细阐述了弹幕系统的核心功能实现,包括弹幕数据结构、渲染、碰撞检测和用户交互。同时,本项目介绍了如何利用Qt5的信号与槽机制、GUI组件和绘图系统来开发弹幕效果,并展示了如何在VisualStudio2015中进行项目管理、编辑、调试和构建。此项目提供了全面的
- 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