- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 实现免密登录功能鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例基于关键资产存储服务API实现了免密登录功能。实现免密登录功能源码链接效果预览使用说明注意,设备需设置锁屏密码后才可使用免密登录功能。输入账号和密码,勾选“记住密码”,底部会出现提示弹窗,点击“登录”按钮后,点击“重新加载该页面”,会出现输入锁屏密码的弹窗,输入成功,应用自动填充账号和密码。实现思路保存账户信息通过asset.add接口保存用户信息,此处设置
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 159.HarmonyOS NEXT系列教程之列表交换组件架构设计
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温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT系列教程之列表交换组件架构设计效果演示1.组件概述1.1功能特性ListExchange组件提供以下核心功能:长按列表项进行拖动排序左滑显示删除按钮支持自定义列表项内容提供平滑的动画效果1.2基础架构@Componentexportst
- 企业架构与IT方法论:现代企业的基石
北漂老男孩
架构
在当今快速变化的商业环境中,企业架构和IT方法论扮演着至关重要的角色。它们为企业提供了一个系统化的框架,用于规划、设计和管理复杂的IT系统。本文将探讨企业架构和IT方法论的核心概念及其在现代企业中的应用。什么是企业架构?企业架构(EA)是一个用于描述企业结构和运营的框架。它帮助企业定义其IT基础设施与业务目标之间的关系。通过企业架构,组织可以更好地理解和优化其业务流程和信息系统。常见的企业架构框架
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- C 中调用WIN32API函数
就叫二号人物
http://www.pinvoke.net/磐实文章站(首页)首页>VisualBasic软件开发资料>API函数http://www.panshsoft.com/Sort_VB/API_fun/GetWindowRect用法http://blog.csdn.net/coolszy/article/details/5601455函数功能:该函数返回指定窗口的边框矩形的尺寸。该尺寸以相对于屏幕坐标
- AI系统API网关原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI系统API网关原理与代码实战案例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,API网关作为一个重要的组件,起到了至关重要的作用。它不仅仅是一个简单的请求路由器,更是一个集成了安全、负载均衡、缓存、监控等多种功能的综合性服务。特别是在AI系统中,API网关的作用尤为重要,因为AI系统通常需要处理大量的数据请求,并且需要保证高可用性和高性能。API网关的概念最早出现在微服务架构中,旨在解决微服务之间的通信
- 芒格的“思维格栅“:构建全面的投资分析框架
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekai
芒格的"思维格栅":构建全面的投资分析框架关键词:芒格、思维格栅、投资分析框架、跨学科思维、投资决策摘要:本文深入探讨了芒格的“思维格栅”理论及其在构建全面投资分析框架中的应用。首先介绍了“思维格栅”理论的背景和重要性,接着阐述了其核心概念与联系,包括跨学科思维的原理和架构。通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,结合数学模型和公式进行举例说明,帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值,通过解析其混合专家架构(MoE)的设计逻辑与670亿参数的规模化优势,揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。从技术特性出发,文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异,探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景,例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。同时,通过分析DeepSeekP
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
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内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- 人工智能知识架构详解
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人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- ROS导航栈中的move_base模块详解:架构、组件关系与数据流
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ROS导航栈中的move_base模块详解:架构、组件关系与数据流摘要RobotOperatingSystem(ROS)作为广泛应用于机器人开发的开源框架,其导航栈中的move_base模块是实现机器人自主导航的核心组件。本文将深入解析move_base模块的整体架构,详述其主要组成部分及相互关系,探讨节点、话题与传感器数据的流向,并通过实例说明这些组件如何协同工作以实现高效、稳定的自主导航功能。
- 智能化业财融合的数字化转型与整合:企业财务信息规划设计与实现(4)
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目录2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述2.5.2“三层架构”划分及功能内容2.5.3“三域架构”划分及功能内容2.5.4“三层三域”技术集成与协同2.5.5“三层三域”架构优势2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述要构建以业务与财务深度融合为基础的数字化管理体系,我们在前面对企业财务资源管理系统架构进行了一般性分层剖析的基础上,描述了企业
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
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内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- RocketMQ 和 Kafka
重生之我在成电转码
rocketmqKafkajava消息队列
✅RocketMQ和Kafka是两种非常流行的分布式消息队列系统,它们广泛用于大规模、高并发的消息传递和事件驱动架构中。虽然它们都属于消息队列,但在设计理念、特性和应用场景上有一些差异。接下来,我们来深入分析这两者的区别与优缺点。一、Kafka和RocketMQ的概述✅1️⃣KafkaKafka是一个分布式的流处理平台,由Apache软件基金会开发,最初由LinkedIn开发并开源。Kafka主要
- “平均工作电流 10mA / 24HRAVG” 的含义 (由DS-R1生成)
兴趣使然_
嵌入式硬件相关ai
“平均工作电流10mA/24HRAVG”的含义可解析如下:分解解释平均工作电流10mA指设备在正常工作状态下,平均消耗的电流为10毫安(mA)。这里的“平均”可能包含不同工作模式(如运行、待机、休眠)或周期性任务下的综合电流值。/24HRAVG“24HR”表示24小时(Hour),“AVG”表示平均(Average)。组合含义:按24小时为周期计算的平均电流,即设备在一天内的整体平均功耗为10mA
- STM32单片机中APB1和APB2总线选择
新手懒羊哥
单片机stm32嵌入式硬件
在STM32单片机中,APB1和APB2是两种不同的外设总线,它们的主要区别在于连接的外设类型和时钟频率。以下是使用APB1和APB2的时机:APB1(低速总线):APB1的最高频率一般为36MHz或42MHz。适用于连接低速外设,如I2C、SPI、USART、USB、DAC、I/O端口、定时器等。如果外设的时序要求不是很严格,或者数据传输速率较低,适合使用APB1。APB2(高速总线):APB2
- HarmonyOS应用开发者高级认证-编程考试
harmonyos
简介需要掌握ArkTS基础语法,使用ArkTS实现基础编程,包含数组、字符串排序、字符串匹配等。重点考察开发者编程实操能力。推荐用户群体:项目经理、工程架构师。考试说明1、考试需实名认证,请在考前于个人主页→个人信息→基本信息→进行实名认证,否则考试通过无法获取专业证书;2、每个账号每月有3次考试机会,次月重置考试次数。做题过程中请认真对待,避免考试次数浪费。3、理论考试时长为1小时,编程考试时长
- mysql vs oracle
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数据库mysqloracle数据库
以下是Oracle数据库与MySQL数据库的详细比较,从架构设计、功能特性、性能、适用场景等多个维度进行综合分析:1.基础特性与定位Oracle:定位:面向大型企业级应用,强调高并发、高可用性和复杂事务处理能力。授权模式:闭源商业软件,需购买许可证,成本较高。架构:多进程架构(每个用户连接对应独立进程),支持分布式集群(如RAC)。MySQL:定位:轻量级开源数据库,适合中小型应用及Web开发。授
- STM32 —— 嵌入式系统、通用计算机系统、物联网三层架构
Exhausted、
stm32单片机stm32嵌入式硬件物联网架构
目录一、嵌入式系统的概念二、通用计算机系统与嵌入式系统的比较用途硬件软件性能与功耗开发与维护三、嵌入式系统与物联网的关系四、物联网的三层架构1.感知层(PerceptionLayer)2.网络层(NetworkLayer)3.应用层(ApplicationLayer)三层架构的协作流程一、嵌入式系统的概念嵌入式系统一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及应用程序等4部分组成,并且分为
- S32K144外设实验(三):ADC单通道连续采样(中断)
上层精灵的赞美诗
#S32K144的外设基础实验单片机stm32嵌入式硬件eclipsemcu笔记
这次的实验比较简单,主要目的就是验证一下ADC的中断功能,思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样,将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。其实官方并不推荐使用中断的方式,这种方式会占用大量的CPU资源,笔者安排这篇文章的主要目的是在使用ADC中断的时候发现了个容易忽略的问题,如下图:笔者配置了ADC通道12的连续转换并使能了通道中断,关键的点就在中断这里,通过查看SDK中的代码发现,配置后的
- 鸿蒙保姆级教学
冬冬小圆帽
harmonyos华为
鸿蒙(HarmonyOS)是华为推出的一款面向全场景的分布式操作系统,支持手机、平板、智能穿戴、智能家居、车载设备等多种设备。鸿蒙系统的核心特点是分布式架构、一次开发多端部署和高性能。以下是从入门到大神级别的鸿蒙开发深度分析,结合代码示例,帮助你逐步掌握鸿蒙开发。1.鸿蒙开发入门1.1环境搭建鸿蒙编译器安装运行教程安装DevEcoStudio:下载并安装DevEcoStudio,这是鸿蒙官方提供的
- 分布式事务解决方案:Seata原理详解与实战教程
Cloud_.
分布式wpfseata
一、为什么需要Seata?在微服务架构中,跨服务的事务管理成为核心痛点:传统事务失效:服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险:网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难:涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)是阿里开源的分布式事务解决方案,提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
- 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