- I3C通信驱动开发注意事项
MCU的奇妙之旅
MCU常见通信协议篇驱动开发单片机stm32嵌入式硬件51单片机mcu物联网
在I3C驱动开发中,需重点关注以下核心问题:一、硬件初始化关键点电气特性配置上拉电阻:根据总线负载和速度精确计算阻值(推挽模式可用更大阻值降低功耗)。IO模式动态切换:I2C兼容模式:配置为开漏输出(Open-Drain)。I3CSDR/HDR模式:切换为推挽输出(Push-Pull),需避免电平冲突。时钟与时序SCL频率:SDR模式需支持12.5MHz上限,HDR模式需匹配目标速率。时序余量:严
- 文心4.5开源背后的战略棋局:百度为何选择All in开放?
度假的小鱼
AI/大数据创作活动打卡#人工智能基础文心大模型开源GitCode百度
文章目录引言:一场颠覆AI行业格局的孤注国内开源模型的崛起与威胁国际竞争格局的重塑1.技术维度:开源是突破模型性能瓶颈的“加速器”1.1闭源模型的“内卷化”困境1.2文心4.5的开源技术架构:从“黑箱”到“乐高”1.2.1文心4.5的技术创新1.2.2工具链的成熟配套2.商业维度:开源是重构AI市场规则的“核武器”2.1闭源时代的“赢家通吃”逻辑2.2文心4.5的开源商业模型:从“卖API”到“卖
- 伽卡他卡电子教室:技术原理、功能解析与教育场景实践
一、术语澄清与技术定位“伽卡他卡”(Gakataka)在计算机科学领域的核心实体为伽卡他卡电子教室软件。需注意其与无关技术的区别:❌与分布式流处理平台ApacheKafka无技术关联;❌与AI模型GauGAN、半导体技术GAA等“G”开头术语无关。核心定位:一款专为教育场景设计的局域网教学管理软件,由伽卡他卡公司开发。二、核心功能与应用场景1.核心模块屏幕广播:实时传输教师端操作画面;远程控制:教
- 工业机器视觉之AOI外观检测软件(WinForm+Halcon+海康相机)
*Major*-莙工科技有限公司
c#Halcon机器视觉winform
工业机器视觉之AOI外观检测软件(WinForm+Halcon+海康相机)前置基础委托多线程单例模式队列一优美Model-UI控件库WinForm之安装UI库-ReaLTaiizor和基本使用通过iconfont获取图像ReaLTaiizor之MaterialTabControl二通讯模块WinForm之Http网口通讯-客户端WinForm之Http网口通讯-服务端三相机模块海康MVS安装Win
- fastDFS go客户端
leijmdas
golang
FastDFS的Go客户端主要有两种实现方式:原生协议客户端和基于HTTPAPI的轻量级方案。以下从核心库、使用方式、部署差异等角度进行详细说明:⚙️一、原生FastDFS协议客户端:fdfs_client适用于需兼容原生FastDFS协议的场景(如对接现有FastDFS集群)。1.核心库与安装GitHub仓库:github.com/weilaihui/fdfs_client(兼容FastDFSv
- 快速创建Swift的TableView
久仰_1d3e
1.创建lazyvartableView:UITableView={lettableView=UITableView.init(frame:.zero,style:UITableView.Style.plain)tableView.separatorStyle=UITableViewCell.SeparatorStyle.singleLinetableView.backgroundColor="F
- 本地部署 Kimi K2 全指南(llama.cpp、vLLM、Docker 三法)
迎风斯黄
llamadocker容器kimi
KimiK2是MoonshotAI于2025年7月11日发布的高性能多专家语言模型(MoE),支持最大128K上下文,激活参数规模为32B,具备极强的推理、代码生成与多轮对话能力。自从其权重以多种格式开源以来,许多开发者希望将其部署在本地,以获得更高的私密性和灵活性。本文将详细介绍三种主流本地部署路径,并提供完整的配置步骤和使用建议。准备工作(通用部分)在进行部署前,请准备如下环境与资源:✅最低硬
- 计数组合学1.3.2(排列的逆序、下降数、两种树表示)
NfN-sh
计数组合学学习笔记
排列统计量——排列的逆序、下降数、两种树表示基本概念与定义逆序(Inversion)在排列π=a1a2⋯an\pi=a_1a_2\cdotsa_nπ=a1a2⋯an中,若iaja_i>a_jai>aj,则称(ai,aj)(a_i,a_j)(ai,aj)为一个逆序。逆序表T(π)T(\pi)T(π):序列(a1,…,an)(a_1,\ldots,a_n)(a1,…,an),其中aia_iai表示ii
- 高频面试雷区:Java Object六大核心方法源码剖析
JavaObject核心方法全解:从源码到实战的深度指南在Java开发中,90%的对象操作都离不开Object类的方法,但大多数开发者仅停留在表面理解。本文将深入源码揭示每个方法的底层机制,并通过真实场景展示如何正确使用这些基础但强大的工具。一、Object类全景图:Java对象的基因库Object+wait():void+wait(longtimeout):void+notify():void+
- KAIST:LLM混合递归推理
大模型任我行
大模型-推理优化人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- 从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能chatgptAIGC神经网络python大模型思维链
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列十六从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?引言:当AI从“快
- pattern of distributed system 读书笔记- Patterns of Data Partitioning
1FixedPartitions1.1Problem1.1.1requirementsformappingdatatotheclusternodes.Thedistributionshouldbeuniform.Itshouldbepossibletoknowwhichclusternodestoresaparticulardataitemwithoutmakingarequesttoallthe
- AI-调查研究-33- 咖啡价格战 连锁咖啡低价策略全景分析:补贴、成本与盈利模型
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!AI篇持续更新中!(长期更新)AI炼丹日志-30-新发布【1T万亿】参数量大模型!Kimi‑K2开源大模型解读与实践,持续打造实用AI工具指南!Java篇正式开启!(300篇)目前2025年07月16日更新到:Java-74深入浅出RPCDubboAdmin可视化管理安装使用源码编译、Docker启动MyBatis已完结,Spring已完结,Nginx已
- 大模型本地部署-dify私有化部署-教程
一、简介dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,可以让您快速从原型到生产。二、核心功能列表1、工作流:在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程。2、全面的模型支持:与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
- GPT-4和Claude哪个好
姜暮儿
人工智能
选择GPT-4还是Claude?这就像在问“苹果还是橙子哪个更好”——答案完全取决于你的具体需求。两者都是顶尖大语言模型,但各有特色。我为你做了详细对比,帮你快速定位哪个更适合你:核心能力对比特性GPT-4(OpenAI)Claude(Anthropic)语言理解/推理顶尖水平,尤其擅长逻辑推理、代码生成极强,注重自然语言流畅性长文本处理上下文最大128Ktokens,但实际效果不如C
- 借助AI学习开源代码git0.7之编译和使用
余很多之很多
源码学习git学习
如何学习优秀的开源代码?目前大部分的优秀开源代码,代码量都已经非常庞大,比如git。以git为例,git最新版本代码有279814行,而git0.7版本已经大部分实现了现在git版本的基本功能,而代码量却只有4950行,借助ai工具帮忙分析和整理,加上自己的代码阅读和学习验证,就可以从这些开源大神的代码中学到很多,从而提高自己。学习源码之前,先编译和研究下现有编译的程序的使用。编译本人使用的笔记本
- Android7.0、8.0 apk安装
NOZUO
原文:https://blog.csdn.net/qq_27400335/article/details/98075190
- Trae 支持配置 DeepSeek V3 最新版、Cursor + MCP 的冲击丨AI Coding 周刊第 1 期
Hello,CSDN的小伙伴们,AICoding周刊第1期专区直通车>>>https://juejin.cn/aicoding经过一段时间的酝酿筹备,掘金也将新增AICoding周刊栏目,旨在专注于发掘推荐有关AICoding的优质内容和相关创作者,欢迎大家踊跃提出宝贵建议,多多投稿砸向专区!!站内投稿时记得带上#AI编程#的标签哦~话不多说,让我们一起来看看上周有哪些大佬佳作吧~注:以下内容排名
- 前言 | 围巾哥萧尘 | Trae AI 从小白到大神的学习之路 [特殊字符]
围巾哥萧尘
经验分享
前言大家好!我是围巾哥萧尘,一名Rails全栈工程师,也是TraeAI的超级体验官!欢迎拿起这本《TraeAI从小白到大神的学习之路》,与我一起踏上AI编程的奇妙旅程!无论你是刚刚接触编程的新手,还是已经在代码世界摸爬滚打多年的老兵,这本书都将为你打开一扇通往AI驱动开发的大门。TraeAI不仅是一款工具,更是一个让你从零到一、从平凡到卓越的编程伙伴。在这篇前言中,我将分享我的故事、TraeAI的
- 泽平 的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day 307 20220123
郑泽平
练习材料:L3-(1):AnunknowngoddessSometimeago,aninterestingdiscoverywasmadebyarchaeologistsontheAegeanislandofKea.AnAmericanteamexploredatemplewhichstandsinanancientcityonthepromontoryofAyiaIrini.Thecityato
- 在上学教育 iOS App Support技术支持
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- 神经网络:模拟人脑的 AI 信息处理系统
1.神经网络是什么:AI的“数字大脑”1.1从生物神经元到人工神经元人脑由860亿个神经元通过突触连接形成复杂网络,神经元通过电信号传递信息——当信号强度超过阈值时,神经元被激活并向其他神经元发送信号。神经网络正是模仿这一结构设计的计算模型,其核心是“人工神经元”和“层级连接”。人工神经元接收多个输入信号,通过权重(模拟突触强度)加权求和,再经激活函数处理(模拟神经元“是否激活”),输出结果。例如
- 一文清楚比较Kiro与Cursor
AWS公司最近发布了AIIDE。以下是Kiro与Cursor两款AI编程IDE的核心差异总结:1.核心定位与开发范式维度KiroCursor诞生背景亚马逊2025年推出,对标CursorVSCode分支,2023年起流行核心范式规范驱动开发:先写自然语言需求→AI生成完整模块(含测试、文档)AI增强编码:边写代码→实时AI补全/重构目标用户企业/大型团队、AWS深度用户个人开发者/小团队、学习者2
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
Liudef06小白
AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- 清迈和Pai县 十一出游计划
走丢的小土豆
10.1凌晨香港机场出发,抵达清迈,入住苏安土井屋度假酒店。图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App游览酒店附近景点宁曼路清迈大学各种寺庙图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App入住曼陀罗酒店图片发自App图片发自App图片发自
- 基于开放API接口采集的定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序数据整合与增长策略研究
摘要:在数字经济时代,数据已成为企业竞争的核心资源。本文聚焦于开放API接口采集技术在定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序中的应用,通过分析其技术架构、数据采集优势及商业价值,提出“数据驱动-场景融合-生态共生”的三维增长模型。实证研究表明,该模式可使企业用户增长效率提升300%,单触点数据维度扩展5.8倍,供应链响应速度缩短至24小时内,为新零售场景下的品牌增长提供可复用的技术-商业融合
- 医疗AI与融合数据库的整合:挑战、架构与未来展望(下)
Allen_Lyb
数智化教程(第二期)人工智能数据库架构
解决方案:引入融合数据库(Multi-modalDataFusionDB)医院引入一款支持图、向量、表、流的融合数据库(如OracleADW、Milvus+PostgreSQL、或某国产平台),完成了以下集成:数据类型来源系统格式/模型示例内容基因组数据NGS平台VCF/JSON/图EGFR突变、ALK融合等医学影像特征CT影像AI平台向量肿瘤体积、位置、边界清晰度等临床病历HIS/EMR结构化表
- 【面试必背】RAG技术全面解析:从原理到实践中的20个关键问题
大F的智能小课
人工智能语言模型python
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂核心技术岗。知行合一,不写水文,喜欢可关注,分享AI算法干货、技术心得。【专栏介绍】:欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!【大模型篇】更多阅读:【大模型篇】万字长文从OpenAI到DeepSeek:大模型发展趋势及原理解读【大模型篇】目前主流AI大模型体系全解析:架构、特点与应用【大模型篇】Gro
- 人工智能界的“黑话“大揭秘:AI新词汇速成指南
人工智能界的"黑话"大揭秘:AI新词汇速成指南你是否曾在科技大佬们讨论AI时一头雾水?听到RAG、Agent、PromptEngineering时以为他们在说天书?别担心,今天我们就来一场AI术语的"通俗化运动",让你轻松混入AI圈子,秒变内行人!LLM(大型语言模型):AI界的"大胃王"LLM是吞噬了互联网大部分文字的"数据饕餮"。特点:训练数据以TB(万亿字节)计算参数动辄上千亿计算能力堪比小
- windows命令行查看硬盘序列号
用带有命令提示符的命令来显示硬盘驱动器的序列号。按下键盘上的"win+r"键打开"运行"窗口;输入"cmd"打开"命令提示符"窗口;1、在"命令提示符"窗口中输入"diskpart"后按下回车键;2、在弹出的窗口中输入"listdisk",再按下回车;3、输入"selectdisk0",如果你的电脑上装有多个硬盘那么就将0替换成别的序号;4、最后一步输入"detaildisk",按下回车后下方就会
- 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