- Java 程序员必读书单
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型Java实战深度学习实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Java是一门高级、新兴的静态面向对象编程语言,在互联网、移动互联网、大数据、云计算、人工智能、物联网等领域都有广泛应用。作为Java程序员的你是否也经常被面试官或者HR问到有关Java的知识点呢?如果你最近在准备面试或阅读相关技术文档,则本文正是适合你。在本文中,我将给你一些你可能不知道的关于Java的重要概念和知识,并通过具体的代码示例和图表来帮助你理解这些
- 大模型微调方法之Delta-tuning
空 白II
大语言模型论文解读微调方法介绍微调方法delta-tuning论文解读大语言模型
大模型微调方法之Delta-tuning大模型微调方法自从23年之后可谓是百花齐放,浙大有团队在8月将关于大模型微调方法的综述上传了ArXiv。论文将微调方法总结为等几个类别。本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放,自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)、计算机视觉(computervision,CV)、音频处理(audioprocessing,
- 一文彻底搞清楚HarmonyOS NEXT的元服务
harmonyos-next
程序员Feri一名12年+的程序员,做过开发带过团队创过业,擅长Java、嵌入式、鸿蒙、人工智能等,专注于程序员成长那点儿事,希望在成长的路上有你相伴!君志所向,一往无前!1.什么是元服务在万物互联时代,人均持有设备量不断攀升,设备种类和使用场景更加多样,使得应用开发、应用入口变得更加复杂。在此背景下,应用提供方和用户迫切需要一种新的服务提供方式,使应用开发更简单、服务(如听音乐、打车等)的获取和
- 从阅读空间到知识孵化器,AI时代智慧图书馆何为?
技能咖
生成式人工智能认证GAI认证人工智能
在人工智能(AI)浪潮席卷全球的当下,图书馆作为知识传播与文化传承的重要场所,正面临着前所未有的变革。从传统的阅读空间到如今的知识孵化器,智慧图书馆在AI时代肩负着新的使命与挑战。本文将探讨智慧图书馆在AI时代的发展方向,并引入生成式人工智能认证(GAI)认证,为图书馆从业者的技能提升提供新思路。AI时代智慧图书馆的新角色知识资源整合与挖掘者在AI时代,信息爆炸式增长,图书馆不再仅仅是纸质书籍的收
- 基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档
YiWait
人工智能人工智能数据分析数据挖掘
基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档一、项目背景在教育领域,传统的人工阅卷方式效率低下、主观性强且易出错,难以满足大规模考试及频繁测评的需求。随着人工智能技术的飞速发展,基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务应运而生。该服务利用先进的图像识别、自然语言处理等技术,实现试卷扫描、自动阅卷、成绩统计以及深度数据分析,为教育机构、学校提供高效、准确、全面的测评解决方案,助力教学质量提升和教育决策优化。
- AI程序员大逃杀:从“码农”到“魔法师”的奇幻漂流 ——揭秘人工智能如何重塑程序员工作流
lifire_H
人工智能
当程序员遇上AI,是“饭碗不保”还是“原地飞升”?这场代码界的工业革命,正在让每个程序员经历从“流水线工人”到“科技魔法师”的奇幻蜕变。一、效率革命:当键盘遇上“读心术”1.需求分析:从“鸡同鸭讲”到“灵魂共鸣”还记得那些年被客户需求文档支配的恐惧吗?甲方爸爸一句“我想要五彩斑斓的黑”,就能让产品经理和程序员集体崩溃。现在,AI就像个自带翻译机的“需求捕手”——把客户支离破碎的诉求往WPSAI里一
- Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习
weixin_38135241
python学习深度学习人工智能
----用教授的方式学习。目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前:机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习?1.1人工智能、机器学习与深度学习三者关系:1.1.1人工智
- 当细致剪裁遇上大语言模型:从数据匹配到卓越性能的奇幻之旅
步子哥
AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
在浩如烟海的人工智能技术中,构建和调教大语言模型(LLMs)的过程就像是一场精心策划的奇幻冒险。本文带您走进一个鲜为人知的领域——如何利用“量身定制”的数据,让模型在知识的海洋中游刃有余。我们将透过一篇最新的研究《TheBestInstruction-TuningDataareThoseThatFit》,探索如何通过选择与目标模型分布高度契合的数据来优化监督式微调(SFT)的效果,以及这一方法如何
- 深度学习:让机器学会“思考”的魔法
AI极客Jayden
AI深度学习
文章目录引言:从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么?1.定义:机器的“大脑”2.核心思想:从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构:神经网络1.神经元:深度学习的基本单元2.神经网络:多层“神经元”的组合3.深度:为什么需要多层?三、深度学习如何“学习”?1.训练过程:从“笨拙”到“熟练”2.损失函数:衡量“错误”的尺子3.反向传播:从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
- 基于Python+Django的可视化学习系统设计与实现(毕业设计源码+技术文档+系统部署)
逐梦设计
Python毕业设计实战案例pythondjango课程设计vue.js毕业设计源码
博主简介作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、
- AI 生成 PPT 网站介绍与优缺点分析
KL_lililli
人工智能powerpoint
随着人工智能技术不断发展,利用AI自动生成PPT已成为提高演示文稿制作效率的热门方式。本文将介绍几款主流的AIPPT工具,重点列出免费使用机会较多的网站,并对各平台的优缺点进行详细分析,帮助用户根据自身需求选择合适的工具。1.免费及免费试用机会较多的网站1.1Tome网址:Tome–TheAIassistantforsales简介:Tome是一款专注于AI助力讲故事与演示制作的工具,用户只需输入简
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
满木悦
电池化学机器人化学电池机器学习人工智能硕博研究生
在人工智能与电池管理技术融合的背景下,电池科技的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控,从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态,目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面:1.状态估计:包括电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的实时
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究(中)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
- AI算力要变天了?一文搞懂ASIC和GPU
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近期,全球股市的动荡中,ASIC和GPU这两个科技股概念突然变得火热,引起了市场的高度关注。博通作为ASIC的代表,股价一路猛涨,而英伟达作为GPU的代表,股价却一路下跌。这是否意味着AI算力市场即将变天?随着人工智能技术的飞速发展,AI算力的重要性日益凸显。从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现,对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU?ASIC:定制化
- 云智慧:拥抱AI算法驱动的智能运维服务创新引擎
随着信息化、数字化、智能化的加码,企业对人工智能、大数据等技术应用呈现出明显兴趣,海笔研究对国内中型规模企业调研表明,在2020年,54.1%的企业选择购买人工智能类应用,41.9%的企业选择购买大数据及BI类应用,各类产品软件的应用大幅提升了企业信息系统复杂度,以及运维管理难度。业务发展催生服务需求从系统管理者角度出发,信息系统从“单机Excel表格”到“集中式单系统”再到“微服务、云架构”等,
- 算力租赁:人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案
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引言:当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年,ChatGPT仅用2个月突破1亿用户,StableDiffusion让普通人秒变艺术家,但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。当全球AI企业陷入“算力饥渴症”时,一种名为算力租赁的创新模式正以每年37%的增速(MarketsandMarkets数据)重塑行业格局。本文将深度解析这一革命性服务,并聚焦搭载NVIDIARTX4
- AI大模型产品经理学习路线,2025最新,从AI产品经理零基础入门到精通,非常详细收藏我这一篇够了!
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人工智能产品经理学习语言模型agi自然语言处理
随着人工智能技术的发展,尤其是大模型(LargeModel)的兴起,越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理,你需要具备一系列跨学科的知识和技能,以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线,旨在帮助你构建所需的知识体系,从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法:理解基本的数据结构(如数组、链表、树、图等)和常用算法(如排序
- 2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)
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机器学习神经网络人工智能
重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论,涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域,通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式,展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
- 别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!
鸡腿爱学习
人工智能学习自然语言处理服务器数据库
大家好,我是JackBytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进
- 深度学习--概率
fantasy_arch
深度学习人工智能
1基本概率论1.1假设我们掷骰子,想知道1而不是看到另一个数字的概率,如果骰子是公司,那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生,因此,我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中,对于我们从工厂收到的真实骰子,我们需要检查它是否有瑕疵,唯一的办法就是多投掷骰子,对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加,越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
- 国内外的网络安全成难题,IPLOOK 2022年用产品筑起“护城墙”
爱浦路 IPLOOK
网络安全安全架构
《爱尔兰时报》和爱尔兰国家广播电台(RTE)于12月31日对2021年爱尔兰科技行业的赢家和弱点进行了年终盘点。双方纷纷表示,2021年爱尔兰科技行业最大的弱点是爱尔兰的网络安全,这一年是一场前所未有的灾难。随着人工智能、大数据、5G等新兴技术的发展,企业面临的威胁日益增加,信息安全的重要性变得越来越突显。现在我们把视线从爱尔兰的网络安全问题拉回到国内的网络安全现状。我国对网络安全问题保持时刻警惕
- 利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元
墨夶
数据库学习资料1人工智能mysql物联网
在工业4.0和智能制造的大背景下,如何确保生产设备的高效稳定运行成为企业竞争力的核心要素之一。传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求,而基于人工智能(AI)的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。今天,我们将深入探讨如何结合AI技术和MySQL数据库,打造一个智能、高效的工业物联网(IIoT)健康监测平台,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、为什么选择AI+MySQL?1.A
- Open3D 点云DBSCAN聚类算法
MelaCandy
算法聚类numpy计算机视觉图像处理3d
目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总(长期更新)-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,
- 密码学,算法在人工智能的实战利用
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人工智能密码学
在人工智能(AI)的快速发展中,数据安全和隐私保护成为了核心议题。密码学,作为保护信息安全的基石,其在AI领域的应用显得尤为重要。本文将探讨密码学在AI中的利用,并提供一些代码示例来展示其实际应用。密码学的概述即常用加密方式密码学(Cryptography)是数学和计算机科学的一个分支,它涉及保护信息的安全性和隐私性。密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改,以及确保信息
- 【人工智能时代】-人工智能发展史:1900~2023
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人工智能时代人工智能搜索引擎
第一阶段:人工智能发展历史:1900-19591909年西班牙工程师LeonardoTorresyQuevedo发明了“Occultus”,这是一个可以自动执行国际象棋对弈的机器,预示了未来的计算智能。
- 目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
DoYangTan
目标检测系列目标检测transformer人工智能
目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
美赛数学建模
数学建模
一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
广州硅基技术官方
人工智能
一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(6.2)自动微分机制
Fansv587
深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式(GradModes)默认模式(梯度模式)无梯度模式推理模式评估模式(`nn.Module.eval()`)自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
- 神经网络中层与层之间的关联
iisugar
神经网络深度学习计算机视觉
目录1.层与层之间的核心关联:数据流动与参数传递1.1数据流动(ForwardPropagation)1.2参数传递(BackwardPropagation)2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络(如手写数字分类)2.2卷积神经网络(CNN,如图像分类)2.3循环神经网络(RNN/LSTM,如文本生成)2.4Transformer(如机器翻译)3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
- 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