- 强人工智能是否会诞生于现在的AI之中
一花·一叶
人工智能语言模型
为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
- 解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析
AI智能应用
gpttransformer架构ai
解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词:GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要:本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer,重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释复杂的技术原理,并用Python代码示例展示实现细节,最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 【openAI库】Python语言openAI库详解:从入门到精通(从0到1手把手教程)
Java八股文
python人工智能开发语言
在人工智能(AI)领域,OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术,正在深刻改变各行各业。作为Python开发者,我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API,成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始,深入解析Python语言中的openAI库,助你掌握AI开发的核心工具,成为AI领域的专家。一、什么是openAI库?它能为开发者带来什么?1
- 世界人工智能大会在即,中国AI布局展现多重深意
未来智慧谷
人工智能世界人工智能大会(WAIC)
2025年世界人工智能大会(WAIC)将于7月26日至28日在上海举行。本次大会以“智能时代同球共济”为主题,展览面积首次突破7万平方米,汇聚了来自30余个国家和地区的1200余位嘉宾,其中包括12位图灵奖、诺贝尔奖得主及80余位中外院士。这一全球性平台的搭建,揭示了中国在人工智能领域深化发展的战略路径。技术展示:从模型开源到终端落地本届大会将呈现3000余项前沿展品,涵盖40余款大模型、60余款
- 全面学习 OpenAI API:从 Python 教程到 API Key 使用详解,快速上手调用和部署
我的学校你进不来
学习python开发语言人工智能语言模型深度学习
说在前面我们正身处在人工智能迅猛发展的时代,OpenAIAPI无疑是其中的翘楚,它提供了强大的工具,让开发者能够创建智能应用程序。然而,对于许多刚接触这个领域的开发者来说,如何开始使用OpenAIAPI可能是一个不小的挑战。这篇文章旨在全面介绍如何从零开始学习和使用OpenAIAPI,从申请APIKey到在Python中调用和部署,助力你快速上手并实现在项目中的应用。在接下来的内容中,我们将详细阐
- 讯飞星火深度推理模型X1,为教育医疗带来革新
在科技飞速发展的今天,人工智能大模型已经成为推动各行业变革的重要力量。科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者,其研发的星火深度推理模型X1,凭借独特的技术优势和强大的功能,为教育和医疗两大关乎国计民生的领域带来了前所未有的革新。技术原理与创新讯飞星火深度推理模型X1基于Transformer架构,并在此基础上进行了一系列创新。它通过大规模多阶段强化学习训练方法,在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
- Spring AI ETL Pipeline使用指南
超级小忍
SpringAIspring人工智能
前言(Introduction)版本声明:本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段,API和组件可能在后续版本中发生变化,请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下,ETL(Extract,Transform,Load)系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节,它负责将分散的数据从
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践
大模型之路
RAGrag
一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
- 军事,本身就是智能
人机与认知实验室
人工智能大数据
军事智能后面两个字不重要,军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”,不论是指人类的智慧,还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程,涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持,考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要,但随着现代技术的发展,智能化技术
- 图像分类:从基础原理到前沿技术
随机森林404
计算机视觉分类数据挖掘人工智能
引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- 通义灵码+DeepSeek:国产代码生成王炸组合,带你飞!
引言在人工智能飞速发展的当下,AI代码生成工具如雨后春笋般涌现,为开发者们带来了前所未有的编程体验。其中,国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起,成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现,在代码生成领域崭露头角,不仅提升了开发效率,还为编程工作流注入了新的活力。然而,如同任何新兴技术一样,在使用过程中也会遇到各种问题和挑战。本文将通过实测,深入剖析通义灵码与DeepSeek
- uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配:一次开发,智能多端运行
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI与大前端框架结合篇uni-app人工智能前端
一、引言:uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下,uni-app凭借"一次编写,多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及,将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而,小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著,如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案,涵盖跨
- 大语言模型技术系列讲解:大模型应用了哪些技术
知世不是芝士
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt大模型
为了弄懂大语言模型原理和技术细节,笔者计划展开系列学习,并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享,希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲,先列出大模型使用到了哪些技术,目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型(LLMs)在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
- 免费学中医,这些优质资源不容错过
少林659
零基础学中医免费学中医
零基础学中医,学中医如何入门免费学中医!问止精一书院链接:https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts想入门中医却担心成本太高?其实有不少免费又优质的学习资源,问止中医的系列免费课程就是其中的佼佼者,涵盖理论与实操,满足不同学习者的需求。问止中医旗下的精一书院,是免费学中医的绝佳平台。由问止中医联合创始人林大栋博士主讲,课程聚焦中医结构分析、人工智能中医大脑技术
- 思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式
司南锤
LLM人工智能
引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答,到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现,再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT),AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架,不仅继承了链式思维的优势,更通过树状结构的探索和回溯机制,实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
- AttributeError: module ‘openai‘ has no attribute ‘ChatCompletion‘解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonAttributeErroropenaiChatCompletion解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了AttributeError:mod
- RAG技术全面对比研究:探索最优检索增强生成策略
检索增强生成(RAG)技术全景解析:从基础到前沿在当今信息爆炸的时代,如何从海量数据中快速准确地获取所需信息,是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-AugmentedGeneration(RAG,检索增强生成)技术应运而生,它结合了检索和生成的优势,通过从大量文档中检索相关信息,再利用这些信息生成高质量的回答。本文将系统性地介绍18种RAG技术,通过概念解析、代码示例和实际应用场景分析,帮
- 【人工智能】 AI的进化之路:大模型如何重塑技术格局
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破,文章分析了关键技术进步,如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例,详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
- 数字人视频剪辑与数字人分身源码开发的的核心技术解析
微~18339948121
数字人分身源码数字人剪辑源码数字人源码djangopygamevirtualenvplotlyscikit-learnflasktornado
数字人视频剪辑与分身的核心技术解析数字人视频剪辑和分身技术是近年来人工智能与计算机视觉领域的热点,涉及虚拟形象生成、动作驱动、语音合成等多项技术。以下从技术实现、应用场景和工具选择三个方面展开分析。数字人视频剪辑的关键技术视频剪辑中数字人的核心在于动态形象的生成与编辑。基于深度学习的生成对抗网络(GAN)和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括:人物建模:通过多视角图像或视频数据重建3
- 探秘AI的秘密:leaked-system-prompts
人工智能我来了
人工智能AI人工智能
揭秘:揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代,了解和使用大型语言模型(LLM)已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。而作为核心组成部分,系统提示(systemprompts)的设计和应用直接影响了LLM的表现和功能。今天,我们将为大家揭示一个神秘而又充满吸引力的项目——“leaked-system-prompts”。这个项目为我们打开了一扇窥探这些大型语言模型系统提
- 代码探秘人工智能
万能小贤哥
人工智能
当你在手机上用语音发送消息,当短视频平台精准推送你感兴趣的内容,当智能音箱陪你聊天解闷,背后都有一位“隐形伙伴”——人工智能。它就像从科幻电影中走出的神奇力量,正悄然改变着我们的生活。今天,就让我们借助简单的Python代码,开启一场探索人工智能奥秘的奇妙之旅!人工智能:计算机的“超能力大脑”想象一下,如果给计算机装上“大脑”,让它学会像人类一样思考、学习和解决问题,会发生什么?这就是人工智能(A
- 以智能楼宇自动化控制系统为基石,构筑绿色建筑节能增效新标杆
ctrlworks
楼宇自控康沃思物联楼宇自控系统厂家ba系统厂商建筑管理系统厂家ibms系统厂家
在全球“双碳”目标加速推进与能源危机日益凸显的背景下,建筑行业作为能源消耗与碳排放的重点领域,正面临从传统建造向绿色智能化转型的迫切需求。数据显示,我国建筑运行阶段能耗占全社会总能耗超30%,碳排放占比达21.9%,而传统建筑管理模式下设备低效运行、能源浪费等问题普遍存在。智能楼宇自动化控制系统(BACS)凭借物联网、大数据、人工智能等技术,通过对建筑设备的精准监控、智能调度与协同管理,成为破解绿
- 探索生成式 AI Agent:12类,40+个AI Agent实例应用场景的宝藏库
和老莫一起学AI
人工智能产品经理职场和发展面试自然语言处理ai大模型
在人工智能的璀璨星空中,生成式AI智能体(GenAIAgents)无疑是最耀眼的星辰之一,正以前所未有的速度改变着我们与技术互动的方式。今天,我将分享GitHub上一个宝藏级的项目——“NirDiamant/GenAI_Agents”,这里汇聚了从基础到高级的各种GenAI智能体技术教程与实现案例,堪称一座智能体开发的知识宝库。1.适合初学者的智能体简单会话智能体概览通过集成语言模型、提示模板和历
- VSCode-Copilot的系统提示词
youngqqcn
AIvscodecopilotide
title:VSCode-Copilot系统提示词date:2025-07-0211:05categories:技术tags:AI人工智能LLM大语言模型提示词Microsoft开源了VSCodeCopilotChat,以下是其系统提示词的摘录。https://github.com/microsoft/vscode-copilot-chat/blob/main/src/extension/prom
- 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径:技术融合与应用前景(下)
Allen_Lyb
数智化医院2025人工智能健康医疗数据库矩阵
医疗边缘AI的市场趋势医疗边缘AI市场正经历着显著的增长,根据市场研究公司的数据,2024年的边缘AI市场价值为125亿美元,估计在2025至2034年之间,由于各部门越来越多地采用边缘装置,CAGR为24.8%。保健、制造业、零售业和汽车业的企业拥有综合边缘计算解决方案[36]。这一增长趋势表明,边缘AI技术正在各行各业得到广泛应用,其中医疗保健是一个重要的应用领域。2023年全球边缘人工智能市
- AI 编程对决:Gemini CLI vs Claude Code,谁是最佳 AI 编码工具?
charieli-fh
人工智能大模型
1.引言:AI编码工具的崛起在软件开发的快节奏世界中,人工智能(AI)工具正迅速从辅助角色转变为不可或缺的伙伴。它们不再仅仅是提供代码补全,而是能够理解复杂上下文、执行多步骤任务,甚至自动化整个工作流的智能代理。这种转变正在重塑开发者的日常工作,提高生产力,并加速创新。在众多涌现的AI编码工具中,Google的GeminiCLI和Anthropic的ClaudeCode脱颖而出,各自代表了AI辅助
- 百度颠覆了自己,飞算JavaAI造福了中国程序员!
飞算JavaAI开发助手
百度
在当今这个科技日新月异的时代,企业纷纷寻求技术突破,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度,作为中国互联网行业的领军企业之一,凭借其强大的科技实力和创新能力,在人工智能等多个领域取得了显著成就,并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初,就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术,到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
- Java AI 开发智能体:从入门到实践
培风图南以星河揽胜
javajava人工智能开发语言
在人工智能(AI)技术蓬勃发展的今天,智能体作为AI领域的核心概念之一,正逐渐渗透到各个行业与应用场景。而Java凭借其跨平台性、丰富的类库和强大的生态系统,成为开发智能体的热门选择。本文将深入探讨如何使用Java进行AI开发智能体,从基础概念到实践应用,解答常见问题,为你揭开JavaAI开发智能体的神秘面纱。一、Java在AI开发中的优势1.跨平台性Java的“一次编写,到处运行”特性,使得基于
- 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