- 哈希基础例题
稠密的连通图
算法复习之字符串字符串算法哈希数据结构hash
文章目录例题一:子串查找例题二:字符串的删除操作例题三:字符串合并操作的应用哈希前置知识请戳这里->哈希绪论昨天我们对哈希的基础知识有了一定的了解,并已经知道了如何求子串、拼接子串的哈希值,今天我们就这两个操作分析一些基础例题,加深理解和掌握。例题一:子串查找LOJ#103.子串查找显然这是一道kmp算法的模板题朴素的做法是枚举文本串的每一个位置作为模式串开始比较的位置。设枚举到主串的位置是iii
- tensorflow keras 报错 :No gradients provided for any variable 原因与解决办法
研志必有功
tensorflow报错tensorflow深度学习机器学习神经网络自然语言处理
错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数,为什么会出现这个错误呢,因为在深度学习中,梯度的更新是由于反向传播算法的实现的,如果损失函数没有与已知的任何(除输入)层关联,那么,损失函数就无法求出关于各个函数的梯度,导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer(left_inputs,right_in
- golang游戏开发学习笔记-开发一个简单的2D游戏(基础篇)
2401_86638887
golang学习笔记
go-glexamplego-gl的示例代码二.基础概念这里涉及到的概念在之前的文章里基本上都有过介绍,不再赘述。不过大家有兴趣可以去看一看碰撞检测的一些算法实现三.依赖没有新增任何依赖四.资源准备我们创建的游戏世界里有两个地方需要用到纹理资源(贴图),一是组成世界的方块、二是游戏主角。由于方块是静态的,不需要动画效果,所以只需要一张贴图就可以了。而游戏主角则需要多张纹理图像来组成运动时的动画。要
- element ui 中 Cascader 级联选择器实现 动态加载 动态禁用 入门_cascader动态加载(2)
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程序员前端面试学习
专业技能一般来说,面试官会根据你的简历内容去提问,但是技术基础还有需要自己去准备分类,形成自己的知识体系的。简单列一下我自己遇到的一些题HTML+CSSJavaScript前端框架前端性能优化前端监控模块化+项目构建代码管理信息安全网络协议浏览器算法与数据结构团队管理开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】最近得空把之前遇到的面试题做了一个整理,包括我本人自己
- Day60 图论part10
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图论
今天大家会感受到Bellman_ford算法系列在不同场景下的应用。建议依然是:一刷的时候,能理解原理,知道Bellman_ford解决不同场景的问题,照着代码随想录能抄下来代码就好,就算达标。二刷的时候自己尝试独立去写,三刷的时候才能有一定深度理解各个最短路算法。Bellman_ford队列优化算法(又名SPFA)代码随想录importjava.util.*;publicclassMain{pu
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代码随想录算法训练营Day42代码随想录算法训练营第42天|LeetCode188.买卖股票的最佳时机IVLeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费目录代码随想录算法训练营前言LeetCode188.买卖股票的最佳时机IVLeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费一、LeetCode18
- 代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105从前序与中序遍历序列构造二叉树
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代码随想录算法训练营算法开发语言leetcode数据结构c++
代码随想录算法训练营Day16代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105.从前序与中序遍历序列构造二叉树目录代码随想录算法训练营前言LeetCode112路径总和,LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode10
- 数据结构与算法(两两交换链表中的结点)
银迢迢
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原题24.两两交换链表中的节点-力扣(LeetCode)给你一个链表,两两交换其中相邻的节点,并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题(即,只能进行节点交换)。示例1:输入:head=[1,2,3,4]输出:[2,1,4,3]示例2:输入:head=[]输出:[]示例3:输入:head=[1]输出:[1]解答建立一个虚拟结点virtual指向head,cur=virtu
- 数据结构与算法(删除链表的倒数第n个结点)
银迢迢
算法笔记链表数据结构
原题19.删除链表的倒数第N个结点-力扣(LeetCode)给你一个链表,删除链表的倒数第n个结点,并且返回链表的头结点。示例1:输入:head=[1,2,3,4,5],n=2输出:[1,2,3,5]示例2:输入:head=[1],n=1输出:[]示例3:输入:head=[1,2],n=1输出:[1]解答定义一个虚拟头结点virtual(设置虚拟头节点,为了方便对所有结点统一进行操作,而不需要对h
- 实现整个巡检流程的标准化的智慧能源开源了。
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前端javascript人工智能算法
简介AI视频监控平台,是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。愿景在最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,减少企业级应用约95%的开发成本,在强大视频算法加持下的AR使得远程培训和远程操作指导不仅仅能够实现前后场的简单互动,而且能够实现人机结合,最终实现整个巡检流程的标准化。用户仅需在界面上简单操作,即可实现全视频的接入及布控。基础项
- 【无人机三维路径规划】基于粒子群算法无人机山地三维路径规划含Matlab源码
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1简介1无人机路径规划环境建模本文研究在已知环境下的无人机的全局路径规划,建立模拟城市环境的三维高程数字地图模型。考虑无人机飞行安全裕度后用圆柱体模拟建筑物,用半球体模拟其他树木等障碍及禁飞区,其三维高程数学模型表示为[10,10]:2适应度函数在采用粒子群算法进行路径规划时,适应度函数用以评价生成路径的优劣程度,也是算法种群迭代进化的依据,适应度函数的优劣决定着算法执行的效率与质量。为了更好地进
- 【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划
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【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章目录【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章介绍优势基本步骤辅助函数代码分享参考资料文章介绍基于蛾群算法(MothSwarmAlgorithm,MSA)实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划是指利用蛾群算法这种元启发式优化算法来解决无人机在复杂城市环境中进行航行时的避障
- 【SWO三维路径规划】基于matlab蜘蛛蜂算法SWO复杂山地环境下无人机三维路径规划【含Matlab源码 3576期】
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欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:985研究生,热爱科研的Matlab仿真开发者,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(研究室版
- C++学习:STL初识
DesolateGIS
c++学习开发语言
一、基本概念STL广义上分为:容器、算法、迭代器容器和算法通过迭代器进行连接。STL分为六大组件:容器、算法、迭代器、仿函数、适配器、空间配置器。STL容器就是将运用广泛的一些数据结构实现出来,常用的数据结构有:数组、链表、树、栈、队列、集合、映射等容器容器分为序列式容器和关联式容器。序列式容器:强调排序,容器内的每个元素都有固定的位置关联式容器:二叉树结构,个元素之间没有严格的物理顺序关系例如:
- 基于混合蝴蝶粒子群算法 粒子群算法 蝴蝶算法实现无人机复杂山地环境下航迹规划附matlab代码
机器学习之心
路径规划算法无人机matlab
一、引言1.1、研究背景和意义无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)技术在过去几十年中取得了显著进展,其在军事侦察、灾害救援、物流运输、地理测绘等领域的应用日益广泛。路径规划作为无人机自主飞行的核心技术之一,对于提高无人机的飞行效率和任务执行能力具有至关重要的意义。特别是在复杂山地环境中,合理的路径规划不仅能确保飞行安全,还能有效延长无人机的飞行时间和提升任务完成的成功率。无
- 一致性哈希HashRing
留白1108
哈希算法算法一致性哈希
一致性哈希HashRing一致性哈希算法是一种高效的分布式存储和负载均衡技术,广泛应用于分布式系统中,如缓存集群、分布式数据库等。它通过将数据和节点映射到一个环形的哈希空间,实现了数据的均匀分布和节点的动态扩展。本文将详细介绍一致性哈希算法的原理,并通过一个完整的Java实现来展示其应用。一、一致性哈希算法原理一致性哈希算法的核心思想是将数据和节点映射到一个环形的哈希空间中。具体步骤如下:1.哈希
- 基于一致性哈希的分布式Top-K
留白1108
哈希算法分布式算法TopK
基于一致性哈希的分布式Top-K在分布式系统中,数据的高效存储和快速查询是一个常见的挑战。一致性哈希(ConsistentHashing)是一种常用于分布式存储和负载均衡的技术,而Top-K查询则是数据分析中的经典问题。本文将通过一个Java实现的案例,展示如何结合一致性哈希和多线程技术,高效地完成分布式环境下的Top-K计算。实现思路一致性哈希分片:将数据通过一致性哈希算法分配到不同节点。局部T
- leetcode刷题Day4|寻找两个正序数组的中位数
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leetcode刷题leetcode算法数据结构
leetcode刷题Day4|寻找两个正序数组的中位数给定两个大小分别为m和n的正序(从小到大)数组nums1和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。算法的时间复杂度应该为O(log(m+n))。题解:classSolution{public:doublefindMedianSortedArrays(vector&nums1,vector&nums2){intn=nums1.size(
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- 决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现
生信与基因组学
生信分析项目进阶技能合集算法机器学习r语言
基本逻辑(1)使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估;(4)将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中,并通过柱状图展示结果。1.R包
- C语言经典算法案例(一)
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C语言算法实现C语言算法
以下是10个C语言经典算法案例,包含完整可运行的代码示例、开发环境配置说明及系统要求。所有代码均基于标准C语法,可在主流编译器中运行。开发环境配置编译器:GCC(推荐)/Clang/MSVCWindows:安装MinGW或VisualStudioLinux:sudoapt-getinstallgccmacOS:安装XcodeCommandLineToolsIDE(可选):VisualStudioC
- AI芯片概述-分类、应用、技术(APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU)及厂家
一码当前
AI基础人工智能分类数据挖掘
写这篇文章的起因是老板想了解下AI芯片(NPU/GPU区别等),他不是搞技术那一挂的,所以就简单整理下,留作记录,顺便分享给各位。文章目录一、AI芯片是什么?二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么?AI芯片:针对人工智能算法做了特殊加速设计
- C语言实现算法(三)
xinxiyinhe
C语言算法实现c语言算法开发语言
以下是"10个不重复的C语言经典算法案例",结合多个搜索结果整理而成,涵盖数学计算、字符串处理、数据结构等方向,提供可运行代码及开发环境说明:开发环境配置编译器:GCC(推荐)Windows:安装MinGW或VisualStudioLinux:sudoapt-getinstallgccmacOS:通过XcodeCommandLineTools安装IDE:VisualStudioCode(推荐)+C
- C++11新特性 6.lambda表达式
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C++11新特性c++开发语言
目录一.简介1.基本概念2.语法二.使用示例示例1:基础用法示例2:带参数和返回值示例3:捕获外部变量示例4:修改值捕获的值(mutable关键字)示例5:在STL算法中使用(常用)三.注意事项四.补充一.简介1.基本概念Lambda表达式是C++11引入的一种匿名函数的实现形式,能让你在代码中方便、快速地定义小型临时函数,尤其在需要简洁表达式、回调函数或函数对象时。Lambda表达式实质上是匿名
- C语言SM2算法实现(基于GMSSL)
深度视觉机器
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最近项目中需要通过C语言实现SM2、SM4国密算法,这里我基于GMSSL来进行实现,已在5种环境下实现,并已使用在生产环境中。1、GMSSL编译GMSSL编译在不同环境下都不一样,这里我提供Window64、Arm64、Linux64、Android、himix200海思芯片环境编译方法,传送门如下:Gmssl官网地址Gmssl各平台编译方法【绝对可用】如果各位都是比较懒得人,我这里也给各位提供上
- 深入探究 ES6 数组扩展:扩展运算符的神奇应用与实战
疯狂的沙粒
ES6系列专栏es6前端javascript
ES6(ECMAScript2015)对数组提供了许多扩展,使得数组的操作更加便捷和高效。以下是对ES6中数组扩展的详细讲解,结合了扩展运算符、构造函数新增方法、实例对象新增方法、空值处理、以及sort()排序算法的稳定性。1.扩展运算符(SpreadOperator)1.1扩展运算符的基本使用扩展运算符(...)可以快速复制数组的元素,或者将数组的元素传递给其他函数。它简化了数组的复制和合并等操
- 后端开发如何提高项目系统的性能
云计算课代表
日常运维问题合集运维服务器centoslinux
引言提高后端PHP开发系统的性能可以从多个维度进行,例如通过代码优化、缓存优化、数据库优化、异步处理和消息队列、服务器优化、内容分发网络(CDN)的应用以及系统安全性的强化。本文主要介绍如何通过以上方法对系统进行优化,提高项目的性能。代码优化主要涉及代码重构、算法优化、代码维护和更新。代码重构主要是指在原有代码的基础上,对代码的结构和逻辑进行简化,以提高代码的可读性、可维护性和执行效率。在这个过程
- 智能教育:DeepSeek在个性化学习中的应用与代码实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门#深度学习人工智能学习
个性化学习是教育技术领域的核心目标之一,它通过分析学生的学习行为、兴趣和能力,提供定制化的学习内容和路径,以最大化学习效果。DeepSeek作为人工智能技术的引领者,正在通过其强大的算法和数据处理能力,推动个性化学习的创新应用。本文将结合代码实现,深入探讨DeepSeek在个性化学习中的应用。一、个性化学习系统:从数据到定制化内容个性化学习的核心在于根据学生的学习行为数据,生成定制化的学习内容。D
- GitHub每日最火火火项目(3.7)
FutureUniant
github日推github人工智能计算机视觉音视频ai
ai-hedge-fund项目介绍:ai-hedge-fund是由virattt开发的项目,本质上是一个将人工智能技术应用于对冲基金领域的团队或平台。在金融市场中,对冲基金旨在通过各种策略获取超额收益,而人工智能具备强大的数据分析和预测能力,二者结合能为投资决策带来新的思路和方法。该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法,对大量的金融数据进行深入分析,包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交
- C++之序列容器(vector,list,dueqe)
邪恶的贝利亚
c++语言特性c++开发语言
1.大体对比在软件开发的漫长历程中,数据结构与算法始终占据着核心地位,犹如大厦的基石,稳固支撑着整个程序的运行。在众多编程语言中,数据的存储与管理方式各有千秋,而C++凭借其丰富且强大的工具集脱颖而出,尤其是在处理序列数据方面,C++标准模板库(STL)中的序列容器vector、list和deque更是展现出卓越的性能与高度的灵活性。和一些编程语言中单一的数据存储方式相比,C++这三种序列容器的存
- 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: ken.wug@gmail.com
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