- Gradio学习之旅(0)——初识Gradio以及后续目录总览
AI_Y.
Gradio学习之旅学习pythonchatgpt
在本系列文中,我们将会从零介绍Gradio以及其中的一些属性,创作本系列的初衷是在国内很难查询到和Gradio相关的教程文档一类,本人在开发学习过程中导致遇到了许多问题。所以决定写一系列关于介绍Gradio的文章。由于是第一次在CSDN上创作,所以有什么好的建议都可以提出来,我会努力改进的!让我们在AI学习的道路上加油吧!!!文章目录前言一、Gradio是什么?二、让我们来实现Helloworld
- MATLAB符号函数绘制各种函数图像,ezplot()函数 ezplot3()函数
Python数据分析与机器学习
可视化函数图像matlab画图matlab开发语言信息可视化
我们学习常遇见的函数种类有显函数,隐函数,参数方程三种,对于隐函数绘制图像比较麻烦,给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数,隐函数,参数方程二维图像,函数格式ezplot(f)直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数,隐函数,参数
- 【AI论文】PaSa:一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型(LLM)代理
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们推出了PaSa,这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策,包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献,从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化,该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外,我们还开发了RealSch
- 大型语言模型高效预训练策略的比较研究
二进制独立开发
非纯粹GenAI深度思索GenAI与Python语言模型深度学习人工智能自然语言处理python开发语言机器学习
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
- npm和webpack学习
fechild
npmwebpack学习
npmnpmnpminstallxxxnpminstallxxx--savenpminstallxxx--save-dev安装在node_modules不在package.json安装在node_modules,在package.json的dependencies,生产环境打包时,会出现在依赖包里。安装在node_modules,在package.json的devDependencies,生产环境
- UE学习日志#8 GAS--ASC源码简要分析5 GameplayEffects: Primary outward facing API for other systems P2
学游戏开发的
UE学习日志学习游戏引擎
注:1.这个分类是按照源码里的注释分类的2.本篇是通读并给出一些注释形式的,并不涉及结构性的分析3.看之前要对UE的GAS系统的定义有初步了解4.因为都是接口函数,有些没细看的研究那一部分的时候会细看8OnPredictiveGameplayCueCatchupCall预测性添加的GC,移除标签并尝试InvokeGC事件ByTag/**Calledforpredictivelyaddedgamep
- 学习记录:OpenMV 摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。
DIY机器人工房
openmv学习笔记学习opencvpython
代码解释:整体功能:此代码是使用OpenMV摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。首先,对摄像头进行初始化,包括重置、设置像素格式和帧大小,并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。#版权所有(c)2013-2023OpenMVLLC。保留所有权利。#h
- PX4源码学习二--PX4环境搭建
znr1995
px4ubuntu
Ubuntu16.04环境搭建:预环境处理:(把用户添加到用户组"dialout":重新登录一回使其生效)sudousermod-a-Gdialout$USER#ubuntu自带端口管理会影响这个sudoapt-getremovemodemmanager依赖环境安装:sudoadd-apt-repositoryppa:george-edison55/cmake-3.x-ysudoapt-getup
- AI编程助手ScriptEcho:革新你的编程学习之旅
前端
在当今数字时代,编程技能已成为一项越来越重要的技能,无论是想成为专业的软件工程师,还是想提升自身竞争力,学习编程都至关重要。然而,编程学习之路并非一帆风顺,陡峭的学习曲线和大量的实践项目常常让初学者望而却步。许多人卡在繁琐的配置和基础代码搭建上,难以将精力集中在核心业务逻辑的学习和项目实践中。为了解决这一问题,越来越多的人开始寻找更高效的学习工具,而AI写代码工具ScriptEcho正是其中之一,
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
weixin_48705841
pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 冷静回看 TRUMP:31 小时近 800 亿美元市值,是自由还是无序?
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作者:Techub独家解读撰文:Babywhale,TechubNews从0到800亿的市值需要多久?将在本周就任的美国总统特朗普给出了答案:31小时。当然,虽然以代币的价格去计算市值可能并不是一种所有人都认可的方式,但不得不承认的是特朗普的团队创造了一个在Web3领域前无古人后,可能后也难有来者的记录。但这个记录可能除了证明特朗普无利不起早的商人本性之外,没有任何好处。这三天的故事相信大家都已经
- Presto 时间、日期及计算相关日期
三生暮雨渡瀟瀟
prestobigdatapresto
由于工作中在数据迁移,大数据平台数据查询引擎使用Presto,和传统的数据库时间函数有区别,整理一版,供大家参考,一起学习,有错误欢迎指正。1、查询当前日期selectcurrent_date;2、查询当前时间selectcurrent_timestamp;_col0---------------------------------------2022-01-0220:45:58.551Asia/
- SwiftUI 2.0实现动态粘性页脚动画指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在SwiftUI2.0中创建类似Medium.com的动态粘性页脚,涉及视图构建、环境值跟踪、自定义组件设计、动画实现以及响应式布局,以增强用户体验并提升应用程序的互动性。开发者将学习到如何通过滚动位置的变化来控制页脚的透明度和尺寸,并通过动画使交互更为流畅自然。1.SwiftUI核心概念理解SwiftUI是苹果公司推出的一套声明式UI框架,它使得开发者可以使
- 机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
promptllm人工智能
基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么?二、过拟合/高方差(overfiting/highvariance)篇2.1过拟合是什么及检验方法?2.2导致过拟合的原因是什么?2.3过拟合的解决方法是什么?三、欠拟合/高偏差(underfiting/highbias)篇3.1欠拟合是什么及检验方法?3.2导致欠拟合的原因是什么?3.3过拟合的解决方法是什么?1.2Bat
- 深度学习模型开发文档
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深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- Java复习第四天
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一、代码题1.相同的树(1)题目给你两棵二叉树的根节点p和q,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两个树在结构上相同,并且节点具有相同的值,则认为它们是相同的。示例1:输入:p=[1,2,3],q=[1,2,3]输出:true示例2:输入:p=[1,2],q=[1,null,2]输出:false示例3:输入:p=[1,2,1],q=[1,1,2]输出:false(2)思路实现a.题目实现如果两
- 代码随想录算法训练营day28(0121)
Lazy.land
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1.买卖股票的最佳时机II想到思路其实代码非常简单,其实也跟之前做的那一题摆动序列有一点关联,只不过更加地简单这题的代码,思路很巧妙!题目122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1:输入:pr
- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
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一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- Redis实战-初识Redis
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初识Redis1、Redis简介2、Redis数据结构简介3、Redis命令3.1字符串3.2列表3.3集合3.4散列3.5有序集合3.6发布与订阅3.7其他命令3.7.1排序3.7.2过期时间如有侵权,请联系~如有错误,也欢迎批评指正~本篇文章大部分是来自学习《Redis实战》的笔记1、Redis简介Redis是一个远程内存数据库,它不仅性能强劲,而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的
- CES Asia 2025优惠期倒计时5天,科技盛宴即将开启
赛逸展张胜
科技
随着时间的推移,备受瞩目的CESAsia2025优惠期已进入最后5天倒计时。作为亚洲顶级的消费电子盛会,CESAsia2025将汇聚众多国内外知名的科技企业,展示涵盖智能家居、智能出行、虚拟现实、人工智能等热门赛道的顶尖成果,是行业交流、商贸合作、趋势洞察的绝佳平台。在这最后的优惠时段内,参展商们仍有机会享受到展位费用的梯度折扣,越早锁定,优惠力度越大,还能优先挑选心仪展位,获得额外的宣传推广资源
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
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联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 选课(贪心) pta
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算法
小明是个好学的程序猿,他想在一天内尽可能多的选择课程进行学习。在下列课程中,他能选择的最多课程是几门?输入格式:第一行为一个整数n,表示课程总数。接下来每行为x,y,z表示课程名,开始时间,结束时间。输出格式:输出一个整数,表示小明最多可选的课程数。输入样例:5Art910English9.310.3Math1011Computer10.311.3Music1112输出样例:在这里给出相应的输出。
- 循环语句 例如计算1+2+3+4+5+......+100
*Star_*
算法数据结构c++
一、for循环基本形式:for(循环变量赋初值;循环条件;循环变量增值){语句;}#includeintmain(){inti=1,sum=0;for(i=1;iintmain(){inti=1,sum=0;while(i=1){sum+=i;i++;}printf("%d",sum);return0;}三、do......while循环基本形式:dowhile循环与while循环的主要区别在于它
- 大三学生面试经历(2)
无限大.
面试面试职场和发展
继续昨天的内容,我面试的是一个Java实习岗,但是居然也问了我前端(vue)相关的问题最大的感觉就是,现在真的越来越卷了,后端都把前端的东西卷完了,当时是线上面试,感觉答的不太好(因为确实没准备的太全),接下来的时间继续加强加强这些方面的学习愿与诸君共勉!具体如下1.请简述Vue.js的生命周期函数及其执行顺序2.Vue.js中的v-bind指令和v-model指令有什么区别?3.请简述Vue.j
- 计算1+2+3+4+5+6...+100用python_100个Python练手小程序,学习python的很好的资料
weixin_39879881
原标题:100个Python练手小程序,学习python的很好的资料100个Python练手小程序,学习python的很好的资料,覆盖了python中的每一部分,可以边学习边练习,更容易掌握python。本文附带基础视频教程:私信回复【基础】就可以获取的【程序1】题目:有1、2、3、4个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少?1.程序分析:可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、
- 2024年12月蓝桥杯Scratch12月stema选拔赛真题试卷
嗨信奥
scratch青少年编程蓝桥杯
完整的题目及在线模拟考试可点击下方链接前往:2024年蓝桥杯Scratch12月stema选拔赛真题_scratch_少儿编程题库学习中心-嗨信奥https://www.hixinao.com/tidan/scratch/show-267.html
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
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论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- 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