- Redis vs. 其他数据库:深度解析,如何选择最适合的数据库?
moton2017
数据库redis缓存
一、如何为项目选择合适的数据库?选择合适的数据库是一个复杂的过程,需要综合考虑多个因素。下面几个维度来详细阐述:1.数据模型关系型数据库(RDBMS):适用于高度结构化、关联性强的数据,如电商关系系统、金融系统。代表:MySQL、PostgreSQL。NoSQL数据库:文档型数据库(如MongoDB):适用于灵活的、类似文档的数据,如内容管理系统。键值对数据库(如Redis):适用于服务器、实时数
- 物联网名词----物模型、设备影子
moton2017
物联网
在物联网(IoT)背景下,术语“物模型”和“设备影子”是指与管理和表示连接设备相关的概念。物模型:IoT中的物模型表示IoT实体或事物的结构和行为。它定义了数据和功能如何在物联网生态系统中组织和交互。物模型指定与IoT对象相关的属性、方法和关系,从而实现与设备通信和交互的标准化方式。这有助于实现不同物联网设备和系统的互操作性和无缝集成。设备影子:设备影子是物联网平台中常用的概念,用于维护物理物联网
- 什么是iPaaS?
谷云科技RestCloud
iPaaS混合集成平台数字化转型
一、iPaaS简介iPaaS,即集成平台即服务(IntegrationPlatformasaService),是一种基于云计算的自助服务模型,它为企业提供了一种标准化的应用程序集成方式。能够促进开发、执行和治理集成流程,连接本地和云基础的流程、服务、应用和数据。iPaaS的核心价值在于使技术专业人员甚至非技术人员能够快速构建集成流程,实现企业内部数据的互联互通。二、企业集成方式的演变随着企业信息化
- 02数组+字符串+滑动窗口+前缀和与差分+双指针(D5_双指针)
Java丨成神之路
06数据结构与算法java
目录一、基本介绍二、算法思想三、算法模型1.对撞指针2.快慢指针3.滑动窗口一、基本介绍双指针是一种应用很广泛且基础的算法,严格来说双指针不是算法更像是一种思想。双指针中的“指针”不仅仅是大家所熟知的C/C++里面的地址指针,还是索引、游标。二、算法思想双指针是指在遍历对象时,使用两个或多个指针进行遍历及相应的操作。大多用于数组操作,这利用了数组连序性的特点。双指针常用来降低算法的时间复杂度,因为
- 大模型应用:探索AI大模型的50个应用场景:让科技改变生活。
AGI大模型资料分享员
人工智能科技生活agi语言模型自然语言处理
随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型在各个领域的应用日益广泛。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2024年世界人工智能大会上表示,目前AI技术发展路线发生了方向性改变,已从过去辨别式人工智能转向了未来生成式人工智能。他更是呼吁:“大家不要卷模型,要卷应用!”本文将为大家盘点AI大模型的50个应用场景,并按应用频率从高到低进行排列,带您了解AI如何深刻改变我们的工作与生活。1.自然语言处理(N
- 2024 LLM年度事件回顾:价格全面下跌、本地运行大模型、多模态能力爆发……
大模型.
人工智能语言模型自然语言处理知识图谱架构大模型
2025年伊始,Django的作者之一SimonWillison,带我们回顾了2024年AI的重磅进展,堪称大模型的“里程碑”盘点。快来看看有哪些突破,刷新了我们对AI的认知!原文很长,下面给大家列几个关键点:1、GPT-4壁垒被突破从前,GPT-4被视为无人能及的高度智能“天花板”,现在,ChatbotArea排行榜上已经有近70个模型,超过了2023年3月版本的GPT-4。谷歌的Gemini1
- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力?
大模型.
语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- 盘点50个AI大模型企业和典型产品
大模型玩家
人工智能语言模型ai自然语言处理深度学习大模型
OpenAI:-ChatGPT:是OpenAI推出的非常具有影响力的聊天机器人程序,能够进行自然流畅的对话、文本创作、问题解答等,不断迭代升级,引发了全球对大模型的广泛关注。-GPT-4O:OpenAI的新一代AI模型,在语言理解和生成能力上有进一步提升,能够感知用户的情绪,并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。-Sora:文生视频大模型,可根据文本指令生成复杂且具有一定时长的视频,具有多个镜头
- 从模型到实际:人工智能项目落地的关键要素
IT猫仔
科技人工智能语言模型自然语言处理搜索引擎服务器机器学习
引言近年来,人工智能技术从实验室走向实际应用,其潜力在各行各业得到了初步的验证。然而,AI技术的落地并非一蹴而就,许多企业在尝试部署AI项目时,却发现自己陷入了“模型很好看,应用却难做”的困境。无论是数据准备不足、算法与场景的不匹配,还是缺乏持续优化的机制,这些问题都可能导致项目停滞,甚至功亏一篑。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!对于企业来说,人工智能的价值不仅在于模型的高精度
- 使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型:以deepseek-r1为例
skywalk8163
人工智能ubuntulinux人工智能ollama
deepseek大模型上热搜啦!咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧!整个操作流程非常简单方便,只需要2步,先安装Ollama,然后执行大模型即可。支持的deepseek-r1模型deepseek-r1DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bollamarundeepseek-r1:1.5bDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bollamarundeeps
- AI大模型项目实战:智能校园的秘密——深度剖析AI数字校园架构与解决方案
大模型.
人工智能架构开发语言深度学习机器学习产品经理
在这篇文章中,我们将详细解读一幅关于AI数字校园架构的图示,深入剖析其各个功能模块和层级的解决方案,探讨AI技术如何在校园环境中落地实施,以提升教育、管理和决策的智能化水平。文章将逐层分析从用户交互到技术基础设施的架构内容,并针对每个模块给出详细的解决方案,帮助理解该架构如何通过AI技术为师生及管理者提供智能化的服务。一、用户层:多角色智能化交互用户层是AI数字校园的表层,它将直接服务于三类核心用
- 大模型产品架构全景解读:从应用场景到技术支持的完整路径
健忘的派大星
架构人工智能语言模型aiagiLLMAI大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据,进行复杂任务的自动化,还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图,详细解读每一个组成模块,帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径,洞察大模型如何在实际业务中落地。一、落地场景:赋能业务的智能化解决方案大模型的实际价值首先体现在各个业务场景的落地应用中。在架
- scikit-learn基本功能和示例代码
weixin_30777913
深度学习机器学习pythonscikit-learn
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例,您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- A7. Jenkins Pipeline自动化构建过程,可灵活配置多项目、多模块服务实战
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AI大模型应用与实战springboot自动化后端自动化构建服务构建build
服务容器化构建的环境配置构建前需要解决什么下面我们带着问题分析构建的过程:1.如何解决jenkins执行环境与shell脚本执行环境不一致问题?2.构建之前动态修改项目的环境变量3.在通过容器打包时避免不了会产生比较多的不可用的镜像资源,这些资源要是不及时删除掉时会导致服务器磁盘暴满,导致资源浪费。此时我们在构建之前也要执行不可用的镜像清除操作;4.本地LLama大模型服务地址,如何以容器部署时作
- Go语言开发项目文件规范
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golang开发语言后端
1.controllers存放控制器结构体接收请求:从HTTP请求中解析数据(如路径参数、查询参数、请求体等)。调用业务逻辑:与服务层(ServiceLayer)或模型层(ModelLayer)交互,处理业务逻辑。返回响应:根据处理结果返回HTTP响应(如JSON、HTML页面等)。代码示例:packageadminimport"github.com/gin-gonic/gin"typeArtic
- 领域模型、MDD\DDD\TDD概念
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此篇是个人笔记整理,知识来源:领域模型-CSDN博客、什么是MDD,DDD,TDD?-CSDN博客一、领域模型定义:领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系。领域模型(DomainModel),是完成从需求分析到面向对象设计的一座桥梁,领域模型是指对需求所涉及的领
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
文章目录【大模型应用开发动手做AIAgent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系LlamaIndexRAG联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述LlamaIndexRAG3.2算法步骤详解LlamaIndexRAG3.3算法优缺点LlamaIndexRAG3.4算法应用领域4.数学模型和公
- springboot整合doris(doris创建表)
小徐敲java
dorisspringboot数据库doris
Doris的数据模型主要分为3类:明细模型(DuplicateKeyModel):允许指定的Key列重复;适用于必须保留所有原始数据记录的情况主键模型(UniqueKeyModel):每一行的Key值唯一;可确保给定的Key列不会存在重复行聚合模型(AggregateKeyModel):可根据Key列聚合数据;通常用于需要汇总或聚合信息(如总数或平均值)的情况Column可以分为两大类:Key和V
- 5 个遥遥领先的大模型 RAG 工具
机器学习社区
大模型大模型算法人工智能RAG多模态大模型语言模型
想象一下拥有一种超能力,让你能够对任何问题或提示生成类似人类的回答,同时还能够利用庞大的外部知识库确保准确性和相关性。这不是科幻小说,这就是检索增强生成(RAG)的力量。在本文中,我们将介绍五大遥遥领先的RAG工具或库:LangChain、LlamaIndex、Haystack、RAGatouille和EmbedChain。LangChainLangChain是一个全面的开源框架,用于开发大型语言
- AI会不会是一个大泡沫
人机与认知实验室
人工智能
深度求索(DeepSeek)引发的震撼,还在继续进行中。刚看了一下数字:美股盘前,英伟达跌超11%,博通跌超11%,台积电、Arm跌超10%,同时,在日本股市,英伟达的主要供应商AdvantestCorp的股价暴跌8.6%。这些科技股,真是跌惨了。这整件事,就像魔幻一下。1月20日,深度求索正式发布推理大模型DeepSeek-R1。推出后不久,R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
- RAG技术架构深度解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Python_chichi
程序员互联网大模型架构人工智能机器学习语音识别
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题,并提出了相应的改进措施,如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时,文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后,文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果,并展望了其广阔的应用前景,
- doris: MAP数据类型
向阳1218
大数据doris
MAP表示由K,V类型元素组成的map,不能作为key列使用。目前支持在Duplicate,Unique模型的表中使用。K,V支持的类型有:BOOLEAN,TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,LARGEINT,FLOAT,DOUBLE,DECIMAL,DECIMALV3,DATE,DATEV2,DATETIME,DATETIMEV2,CHAR,VARCHAR,STRINGCSV
- 构建 Q&A 系统:基于文档和模型的问答
drebander
AI编程springAI
在现代企业中,自动化的问答系统可以极大地提升工作效率,特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合SpringAI和文档检索技术,可以轻松构建一个智能的问答系统,帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用SpringAI构建一个可以根据文档内容回答问题的智能Q&A系统。1.构建智能Q&A系统的背景现代的Q&A系统不仅需要能理解用户的问题,还需要能够从大量文档中找到相关的答案。传统的问
- (新春特辑)腾讯开源MimicMotion整合包,最强图片生成跳舞视频的动作视频模型,动作丝滑没有破绽
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人工智能计算机视觉机器学习AI作画腾讯云AI代码助手
一、项目介绍:(文末提供下载)腾讯图片生成跳舞视频的项目MimicMotion,高质量人类动作视频生成与置信感姿势。亮点:丰富的细节,良好的时间平滑性,以及长视频长度。效果同时支持面部特征和唇形同步,不止可以搞跳舞视频,也可以做数字人。本文信息图片均来源于GitHub开源地址:https://github.com/Tencent/MimicMotion二、效果展示三、概述近年来,生成式人工智能在图
- Transformers库的模板困境:apply_chat_template的版本变迁与解决方案
Gaffey大杂烩
大模型windowslinux数据库
目录问题现状低版本(4.43及以下)的简便方式高版本的报错问题原因分析旧版本的实现逻辑新版本的变化解决办法问题现状在使用Transformers库中的tokenizer处理模型输入时,我们经常需要将输入文本格式化为模型可以理解的格式。这个过程在不同版本的Transformers库中有着显著的差异。低版本(4.43及以下)的简便方式在Transformers4.43及更低版本中,当我们需要加载类似C
- Ollama 可以设置的环境变量
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工具服务器运维
在Ollama的世界里,环境变量如同神秘的符文,它们是控制和定制这个强大工具的关键。通过精心设置这些环境变量,我们可以让Ollama更好地适应我们的需求,就像调整一把精密的乐器,使其奏出最和谐的旋律。以下是一些可以设置的环境变量,它们将帮助我们驾驭Ollama,让它成为我们探索数据海洋的得力助手。Llama3.1是Meta(Facebook的母公司)发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama3
- 轻松实现 vLLM Chat:用 LangChain 替代 OpenAI API
ahdfwcevnhrtds
langchainpython
引言在现代应用中,使用语言模型进行自动化对话生成已经成为一个重要趋势。vLLM作为开源的语言模型实现,可以部署成一个模拟OpenAIAPI协议的服务器,方便成为应用中的替代方案。本篇文章将介绍如何使用LangChain的langchain-openai包来轻松实现vLLMChat。主要内容vLLM概述vLLM可以作为一个服务部署,模拟OpenAIAPI协议,从而成为OpenAIAPI的替代方案。通
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
弥树子
pythonscikit-learn分类
在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
- flask+layui学生信息管理系统
元宇宙中的程序员
flasklayuipython
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。一、数据库建模1、创建数据模型classStudentORM(db.Model):stu_id=d
- 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