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PHP与AI的结合正在成为开发者探索的一个新领域。虽然PHP传统上并不是人工智能和机器学习应用的首选语言,但通过现代工具和技术的结合,PHP已经能够积极拥抱AI,推动创新和应用开发。点击:phpstorm里的JetBrainsAI有哪些好用的功能 以下是几种方法和实践,通过它们PHP可以与AI强力结合。1.集成现有的AI服务和API对于很多开发者来说,最简单的方法是通过集成现有的AI服务和API。
- Cherno C++学习笔记 P53 模板
14_11
ChernoC++学习学习笔记c++
这篇文章我们会讲一下C++模板,这个是一个非常有意思的且有用的东西,我们平时使用的STL其实就是基于模板编写的。它几乎就像一个宏,可以去做我们想做的任何事情。模板也可以称其为泛型,但是它比泛型要强大得多。模板是一个非常非常大的话题,所以这里我们只会讲解它简单的应用。它的本质是可以根据我们自己的用途,为其定义一个模板,然后编译器会根据我们给出的规则来帮助我们编写代码,可以让我们省去很多麻烦。所以使用
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学习如何使用MobXStore在React应用中实现全局状态管理。本文通过简单的购物车功能示例,帮助你理解MobXStore的基本概念、使用方法以及如何高效共享和管理数据,解决多组件间的数据同步问题。适合所有想提升React开发效率的开发者。文章目录什么是MobXStore?先理解问题MobXStore提供哪些功能?MobX的两种写法1.装饰器写法(旧版本常见)2.makeObservable写法
- 掌握 React Router:构建你的 React 应用导航
大家好,我是长林啊!一个Go、Rust爱好者,同时也是一名全栈开发者;致力于终生学习和技术分享。本文首发于微信公众号《全栈修炼之旅》,欢迎大家关注!在构建现代Web应用时,导航是连接用户界面的关键纽带。ReactRouter作为React生态中的核心路由库,为开发者提供了强大的工具来实现SPA(单页应用)的导航逻辑。它不仅简化了页面间的跳转,还支持动态路由匹配、懒加载和状态管理集成,让应用的导航更
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《CPythonInternals》学习第9天,p151-p1510总结,总计1页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:1)1.marshal(1)marshalingMarshallingormarshaling(USspelling)istheprocessoftransformingthememoryrepresentationofanobjectintoadataformsuitablef
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灵敏的迅捷蟹
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面向对象面向对象的特征:封装随着系统越来越复杂,类会越来越多,那么类之间的访问边界必须把握好,面向对象的开发原则要遵循“高内聚、低耦合”,而“高内聚,低耦合”的体现之一:高内聚:类的内部数据操作细节自己完成,不允许外部干涉;低耦合:仅暴露少量的方法给外部使用,尽量方便外部调用封装可以认为是一个保护屏障,防止该类的代码和数据被其他类随意访问,加强了代码的安全性。隐藏对象内部的复杂性,只对外公开简单和
- 中国古代诗词的魅力:意境与情感的交融
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中国古代诗词是中华民族的文化瑰宝。诗词有着独特的意境营造能力,如“大漠孤烟直,长河落日圆”描绘出了沙漠的壮阔景象,让读者仿佛置身于那片广袤无垠的沙漠之中。同时,诗词也是情感的载体,“但愿人长久,千里共婵娟”表达了苏轼对亲人的思念之情。从《诗经》的质朴到唐诗宋词的华丽与深邃,每一首诗词都蕴含着古人的智慧和情感。通过学习古代诗词,我们不仅能提高文学素养,还能深入了解古代社会的风貌和文化传统。
- 《CPython Internals》阅读笔记:p118-p150
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《CPythonInternals》学习第8天,p118-p150总结,总计33页。一、技术总结补充一些本人整理的关于Context-FreeGrammar(CFG)的知识。1.symbol(符号)Amathematicalsymbolisafigureoracombinationoffiguresthatisusedtorepresentamathematicalobject(符号是一个数字或数
- 平凡中的幸福
css
幸福往往隐藏在平凡的生活点滴之中。清晨醒来,看到阳光透过窗帘的缝隙洒在床上,感受到那一丝温暖,这就是一种幸福。下班回家,吃着家人做的简单饭菜,听着家人的唠叨,心中也充满了幸福的味道。在公园里看到老人散步、孩子在玩耍,这种和谐的画面让人感受到生活的美好。不需要多么奢华的物质生活,平凡生活中的这些小确幸就能让我们感到满足。我们常常在追求功名利禄的过程中忽略了这些平凡的幸福,其实只需要我们用心去感受,幸
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幸福往往隐藏在平凡的生活点滴之中。清晨醒来,看到阳光透过窗帘的缝隙洒在床上,感受到那一丝温暖,这就是一种幸福。下班回家,吃着家人做的简单饭菜,听着家人的唠叨,心中也充满了幸福的味道。在公园里看到老人散步、孩子在玩耍,这种和谐的画面让人感受到生活的美好。不需要多么奢华的物质生活,平凡生活中的这些小确幸就能让我们感到满足。我们常常在追求功名利禄的过程中忽略了这些平凡的幸福,其实只需要我们用心去感受,幸
- 6. NLP自然语言处理(Natural Language Processing)
啊波次得饿佛哥
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自然语言是指人类日常使用的语言,如中文、英语、法语等。自然语言处理是人工智能(AI)领域中的一个重要分支,它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法,通过算法对文本和语音进行分析,使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展,NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展,推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
- 人工智能在医疗领域的应用
人工智能
人工智能在医疗领域的应用前景广阔。医疗机器人是其中之一,如智能假肢、外骨骼等可修复受损身体,IBM的达・芬奇手术系统等则能承担手术或医疗保健功能.智能药物研发借助深度学习技术,可快速准确挖掘筛选化合物或生物,缩短新药研发周期、降低成本、提高成功率,在心血管药、抗肿瘤药等研发中已取得突破.智能诊疗让计算机学习专家医疗知识,模拟思维和诊断推理,给出可靠诊断与治疗方案.智能影像识别可对医学影像进行图像识
- 想要冲击腾讯的朋友不要错过
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今天要和大家分享的是我们训练营内部整理的腾讯校招的二面面经,之前发过一面的面经,也想学习一下的朋友可以点击这里。本次的面试重点为计算机网络、操作系统、数据结构、中间件及缓存等方面,同样,我已经把所有的问题和答案都整理好了:堆和栈有什么区别答案:堆和栈在多个方面存在区别。内存分配方式:栈由程序自动创建和释放,用于存储函数调用时的临时变量、函数的返回地址等;堆则由程序员手动申请和释放,通常用于存储程序
- 为什么你的内容没人点赞
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副业思考经验分享
这是阻碍很多人继续写作的大石头。经常听到有人说自己发朋友圈,都没人点赞,于是不想发了。发了公众号没人看,发到星球没人点赞,然后就没动力写了,不想发了。今天不聊动力,不聊反馈的问题,而是聊为什么有人看到但不给你点赞,或者为什么看的人少。一篇文章包括:选题,标题/开头,内容。选题几乎决定了会多少人愿意看,选题定受众人群。比如你聊孩子经常生病的选题,愿意看的自然是有孩子并且年龄段差不多的,而那些还没有孩
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《CPythonInternals》学习第7天,p97-p117总结,总计21页。一、技术总结1.词法分析(lexicalanalysis)根据《Compilers-Principles,Techniques,andTools》(《编译原理》第2版)第5页:Thefirstphaseofacompileriscalledlexicalanalysisorscanning.Thelexcicalan
- 《CPython Internals》阅读笔记:p96-p96
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《CPythonInternals》学习第6天,p96-p96总结,总计1页。一、技术总结1.parser-tokenizerp92,Creatingaconcretesyntaxtreeusingaparser-tokenizer,orlexer.p96,CPythonhasaparser-tokenizermodule,writteninC.当做这在92页提到parser-tokenizer的
- 深度学习每周学习总结R4(LSTM-实现糖尿病探索与预测)
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容,为了便于自己整理总结起名为R4原作者:K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理3.数据集构建4.定义模型5.初始化模型及优化器6.训练函数7.测试函数8.训练过程9.模型评估0.总结数据导入及处理部分:在PyTorch中,我们通常先将NumPy数组转换为torch.Te
- Go Ebiten小游戏开发:贪吃蛇
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小游戏开发Go语言golang开发语言后端
贪吃蛇是一款经典的小游戏,玩法简单却充满乐趣。本文将介绍如何使用Go语言和Ebiten游戏引擎开发一个简单的贪吃蛇游戏。通过这个项目,你可以学习到游戏开发的基本流程、Ebiten的使用方法以及如何用Go实现游戏逻辑。项目简介贪吃蛇的核心玩法是控制一条蛇在网格中移动,吃掉随机生成的食物,每吃一个食物蛇身会变长,同时得分增加。如果蛇撞到墙壁或自己的身体,游戏结束。本项目使用Go语言和Ebiten游戏引
- C/C++三方库编译构建
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第19课。本次交流聚焦于C/C++三方库在HarmonyOS开发中的应用。首先是适配HarmonyOS工具链,这是将开源三方库融入鸿蒙生态的关键步骤,确保其兼容性与稳定性。DevEcoStudio则是构建的得力助手,可用于打造自定义三方库,满足特定开发需求。在Native工程里使用这些三方库,能拓展功能、提升效率。通过本次课程学习,开发者能够
- SGCN模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能自然语言处理神经网络python
模型背景SGCN模型源于2018年ICDM会议的一项开创性研究,旨在解决传统图卷积网络(GCNs)在处理签名图时面临的挑战。签名图包含正负链接,反映实体间复杂的相互作用,如社交媒体中的点赞和屏蔽关系。SGCN通过巧妙结合平衡理论和图卷积操作,实现了对正负链接的有效处理,在节点表示学习任务中展现出卓越性能,为社交网络分析、链接预测和社区检测等领域提供了新思路。核心思想SGCN模型的核心思想在于其创新
- 大数据学习笔记——zookeeper在hadoop集群中的作用
鹅鹅鹅呢
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zookeeper主要是用来搭建高可用的Hadoop集群,即HighAvailability,简称(HA)测试中集群是可以不需要高可用的,即使用一个namenode即可。但是在生产环境中为了提高集群的可靠性,需要增加一个namenode备用,当active的namenode挂了之后,系统会启动standby的namenode。这就需要zookeeper监控namenode的状态。
- 故乡过年
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莫言在文中描写了故乡过年时的一些习俗和趣事,如年夜里包进钱的饺子,孩子们盼望着能从饺子里吃出硬币,通过这些生动的描写,展现了故乡春节的独特魅力和浓浓的乡情。
- 过去的年
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莫言在文中讲述了自己小时候过年的经历,重点描写了辞灶日的仪式和对年夜饭的期待等,从一个孩子的视角出发,将春节的习俗和欢乐展现得淋漓尽致。
- Python小工具:利用ffmpy3库3秒钟将视频转换为音频
Python知识圈
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作者|pk哥来源公众号|Python知识圈(ID:PythonCircle)最近,有读者微信上私聊我,想让我写一篇视频批量转换成音频的文章,我答应了,周末宅家里把这个小工具做出来了。这样,对于有些视频学习文件,我们可以批量转换成音频文件,学习方式更多样化了。之前也用过ffmpeg处理视频文件。ffmpeg这个程序处理视频是好用,但是有没有更轻便的呢?可以不下载这个程序吗?还真有,Python里有f
- 开源 多模态 大模型架构深度分析 2024
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1.典型开源多模态大模型(1)KOSMOS-2KOSMOS-2是微软亚洲研究院在KOSMOS-1模型的基础上开发的多模态大模型。其中,KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头训练的,该模型具有类似GPT-4的多模态能力,可以感知一般的感官模态,在上下文中学习(即少样本学习)并能够遵循语音指示(即零样本学习)。KOSMOS-2采用与KOSMOS-1相同的模型架构和训练目标对模型进行训练,并在此基
- 应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】
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数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域:数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具:Python/R/Matlab数据分析与建模Hadoop/Spark大数据处理平台SQL数据库管理与优化Tableau/PowerBI数据可视化工具TensorFlow/PyTorch深度学习框架✅具体问题可以私
- Hugging Face Transformers 库学习提纲
做个天秤座的程序猿
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文章目录前言一、[基础概念](https://blog.csdn.net/kljyrx/article/details/139984730)二、[环境准备](https://blog.csdn.net/kljyrx/article/details/140006571)三、库的基本使用四、高级应用五、实践案例六、生态系统和工具七、社区与资源八、进阶学习总结前言HuggingFaceTransform
- 2024年大数据最全【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群
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程序员大数据elasticsearch架构
IngestNode:数据前置处理转换节点,支持pipeline管道设置,可以使用ingest对数据进行过滤、转换等操作MachineLearningNode:负责跑机器学习的Job,用来做异常检测TribeNode:TribeNode连接到不同的Elasticsearch集群,并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理以下是一个多集群业务架构图:1.2.1.1MasterNode主节点的功能Mas
- 知乎高赞!BAT大牛的大数据学习之路!
数据工程师金牛
大数据大数据人工智能机器学习数据挖掘数据分析
前几天,网易云音乐公布了一份年度音乐总结。让我惊叹的是在这个大数据时代底下,比起我们自己,大数据似乎更懂得我们。如果科技更进一步,就像《奇葩说》中一集辩题里所说的,它有可能可以帮我们匹配到那个灵魂相契的人。有人觉得这个现象很恐怖,但在我看来,人的恐惧是源自于未知。如果能顺应着时代的步伐,一起向前,对它了解再加深一点,也许我们就会爱上它。在这里相信有许多想要学习大数据的同学,大家可以+下大数据学习裙
- HarmonyOS Next V2 状态管理 AppStorageV2 和 PersistenceV2
harmonyos
HarmonyOSNextV2状态管理AppStorageV2和PersistenceV2前言在HarmonyOS应用开发过程中,我们已经学习过了不少关于状态管理相关的技术,如@ObservedV2装饰器和@Trace装饰器:类属性变化观测@ComponentV2装饰器:自定义组件@Local装饰器:组件内部状态@Param:组件外部输入@Once:初始化同步一次@Event装饰器:组件输出@Mo
- 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