- 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab
ranshan567
程序人生
JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时,个人电脑不能满足大数据的分析需求,就需要用到高性能计算机集群资源,然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能,所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下:
- Spark 组件 GraphX、Streaming
叶域
大数据sparkspark大数据分布式
Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
测试开发abbey
人工智能—大数据
原文作者:饥渴的小苹果原文地址:【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- c语言输入两个字符串 按字典数序比较大小,算法学习笔记(一)C++排序函数、映射技巧与字典树...
Nature自然科研
c语言输入两个字符串按字典数序比较大小
1.头文件algorithm中有函数sort()用于排序,参数为:排序起始地址,排序结束地址,排序规则(返回bool型)例如,要将array[]={5,7,1,2,9}升序排列,则使用:boolcmp(inta,intb);intmain(){intarray[]={5,7,1,2,9};sort(array,array+5,cmp);for(inti=0;icoutb)returnfalse;e
- python ray分布式_取代 Python 多进程!伯克利开源分布式框架 Ray
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pythonray分布式
Ray由伯克利开源,是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序,而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
- OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么?
糯米宝宝
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SIMT(单指令多线程)与SIMD(单指令多数据)在架构上的主要区别体现在以下几个方面:执行单元的组织方式:SIMD:采用的是多数据流架构,即同一条指令同时作用于多个数据元素。这种架构特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。SIMT:采用的是多线程架构,即同一条指令由多个线程并行执行。每个线程可以有不同的分支行为和执行路径,从而实现线程级的并行计算。软件暴露的信息:SIMD:向软件公开SIMD宽度(
- Python | 使用Joblib模块加快任务处理速度
python收藏家
pythonpython
在本文中,我们将了解如何通过使用Joblib模块在Python中并行执行代码来大幅减少大型代码的执行时间。Joblib模块简介Joblib是一个用于Python的开源库,它提供了一些用于并行计算和内存映射的工具,旨在提高科学计算和数据分析的效率。Python中的Joblib模块特别用于使用Pipelines并行执行任务,而不是一个接一个地顺序执行任务。Joblib模块允许用户通过利用设备中存在的所
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 【并行计算】Strong scaling和weak Scaling
栏杆拍遍看吴钩
pytorch并行计算
可以从这个角度来区分:StrongScaling在扩展时是壮壮的,即使增加负载,也不需要调整机器。WeakScaling在扩展时是弱弱的,如果要增加负载,也要同步增加机器。Strong的目的是为了知道当前的机器所能够提供的最大并行能力。Weak的目的是为了保证当前的负载均衡性一致的情况下比较不同数量机器的并行效果。
- NUMA架构
weixin_34220623
数据库内存管理操作系统
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了
- 模式转变-并行编程方面的设计注意事项
guoxiaoqian8028
并行计算
本文以VisualStudio工具的预发布版为基础。文中的所有信息均有可能发生变更。本文将介绍以下内容:并行计算并发编程性能提高本文使用了以下技术:多线程目录并发和并行结构化多线程数据并行性数据流数据并行性单程序,多数据并发数据结构总结从1986到2002年,微处理器的性能每年提高了52%。这一惊人的技术进步源自晶体管成本依据摩尔法则不断地缩减,以及处理器厂商在工程方面的出色表现。微软的研究员Ji
- CPU服务器如何应对大规模并行计算需求?
Jtti
服务器运维
大规模并行计算是指利用多个处理单元同时处理计算任务,以提高计算效率和缩短完成时间。这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域,面对海量数据与复杂计算时,传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心,这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。多核处理器可以大幅提升并行计算能力,适合处理大型计算任务。CPU服务器通常配备多级高速缓存(L1、L2、L3),有效减
- 如何搭建一个渲染农场
炫云云渲染
渲染农场渲染解决方案
在影视特效、动画制作、建筑设计等领域,渲染农场作为高性能计算集群的应用,扮演着至关重要的角色。它通过将大量的渲染任务分配到多个计算节点上并行处理,极大地提升了渲染效率,缩短了项目周期。搭建一个渲染农场是一个复杂的事情,要考虑很多因素,本文将详细介绍如何搭建一个基本的渲染农场,包括前期规划、硬件选择、软件配置、网络设置、运维管理等方面。一、前期规划与需求分析1.明确渲染需求,在搭建渲染农场之前,首先
- 环境安装-1:Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
w坐看云起时
环境安装tensorflowpython人工智能
环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文,不要着急,慢慢来,我们肯定行,加油!一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(来自百度词条)2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反
- ISP(图像信号处理器)是什么?
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嵌入式硬件单片机物联网
由于刚接触到开发版,认识到了图像处理器(imageprocessor),又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor(ISP)。和电脑的GPU类似,通常采并行计算。功能:Bayertransformation图像传感器(就是光电转换器)中的光电二极管(吸收光子产生电流)其实是无法识别颜色的,为了能够识别颜
- 英伟达A100算力卡性能及应用
算力资源比较多
算力英伟达大模型人工智能gpu算力语言模型大数据推荐算法
英伟达A100是一款高性能计算卡,基于英伟达Ampere架构,专为数据中心和高性能计算领域设计。以下是关于A100的性能参数及应用的详细介绍:性能参数架构与制程:架构:Ampere制程:7纳米核心与频率:CUDA核心数:6912个Tensor核心数:432个Boost时钟频率:1.41GHz性能:FP32性能:19.5TFLOPSFP64性能:9.7TFLOPSTensor性能:624.6TFLO
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Intel官网:Intel:https://www.intel.com企业介绍:Intel是全球领先的半导体公司,致力于开发高性能计算技术。产品及介绍:HalaPoint:这是世界上最大的类脑智能系统,利用Intel的Loihi2处理器,支持高达20千万亿次操作每秒(petaops),显著提高AI工作负载的效率和可持续性,应用于科学和工程问题解决、物流、智能城市基础设施管理和大型语言模型(LLM)
- 邓俊辉数据结构与算法学习笔记-第五章
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文章目录树aa1树a2应用a3有根树a4有序树a5路径a6连通图无环图a7深度层次b在计算机中表示b1树的表示b2父节点b3孩子节点b4父亲孩子表示法b5长子兄弟表示法c二叉树c1二叉树概述c2真二叉树c3描述多叉树d二叉树d1BinNode类d2BinNode接口d3BinTree类d4高度更新d5节点插入e相关算法e1-1先序遍历转化策略e1-2遍历规则e1-3递归实现e1-4迭代实现e1-5
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一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样(SpeculativeDecoding)是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。它可以在不损失生成效果前提下,获得3x以上的加速比。大型语言模型(LLM)的推理通常需要使用自回归采样。它们的推理过程相当缓慢,需要逐个token地进行串行解码。生成每个标记都需要将所有参数从存储单元传输到计算单元,
- 算法学习-2024.8.16
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一、Tensorrt学习补充TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时,通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度,达到加速推断的目的。TensorRT对于网络结构进行了重构,把一些能够合并的运算合并在了一起,针对GPU的特性做了优化。一个深度学习模型,在没有优化的情况下,比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层,这三层是需要调用三
- 深度学习(二)
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深度学习人工智能
CuDNN(CUDADeepNeuralNetworklibrary)是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库,专门优化了深度神经网络(DNN)的常见操作,如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力,提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作:卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络(CNN)中最重要且最计算密集的
- Solarflare内核旁路技术深度解析
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网络性能的优化对于各种应用场景来说至关重要。尤其对于那些对延迟和吞吐量要求极高的领域,如金融交易和高性能计算,传统的网络处理模式往往成为瓶颈。而Solarflare的内核旁路技术,则以其独特的创新方式,为这些场景带来了革命性的改变。本文将介绍Solarflare内核旁路技术的原理、应用场景和优势,及其在现实中的应用价值。一、Solarflare内核旁路技术原理Solarflare内核旁路技术是一种
- Python 多线程和多进程用法
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Python相关python服务器linux多进程多线程
文章目录1.Python多进程1.1常见用法1.创建进程2.进程池3.进程间通信4.进程同步1.2结合进度条显示2.Python多线程2.1常见用法1.使用线程池2.2结合进度条显示1.Python多进程1.1常见用法multiprocessing是Python标准库中的一个模块,用于在多核或多处理器环境中并行执行任务。它提供了一种便捷的方法来创建和管理多个进程,以实现并行计算。multiproc
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在科技飞速发展的今天,新兴硬件技术不断涌现,为软件开发带来了前所未有的机遇和挑战。C++作为一种强大而高效的编程语言,如何更好地与这些新兴硬件技术结合,成为了众多开发者关注的焦点。首先,在与GPU(图形处理单元)的结合方面,C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力,能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。通过CUDA和OpenCL等技术,C++开发者可以充分利用GPU的性能优势,实现
- Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解
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前言在Unity3D中,ComputeShader是一种强大的工具,用于在GPU上执行并行计算任务,这些任务通常涉及大量的数据处理,如图像处理、物理模拟等。然而,由于GPU的并行特性,ComputeShader中的线程(也称为工作项)之间默认是不进行同步的。这意味着每个线程都是独立运行的,且无法直接访问其他线程的数据或执行状态,除非通过特定的机制进行通信。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以
- 【笔试】03
yogurt=b
笔试记录数据库数据结构
FLOPSFLOPS是FloatingPointOperationsPerSecond的缩写,意为每秒浮点运算次数。它是衡量计算机性能的指标,特别是用于衡量计算机每秒能够执行多少浮点运算。在高性能计算领域,FLOPS被广泛用来评估超级计算机、CPU、GPU和其他处理器的计算能力。FLOPS数值越高,计算机执行涉及浮点数的计算能力越强。SQL子查询可以用在FROM子句的数据源SELECT*FROM(
- 布隆过滤器:大数据的高效守门员(在 Spring Boot 项目中实现布隆过滤器)
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#Javaspringboot后端java布隆过滤器面试
文章目录手写SpringBoot启动器:实现布隆过滤器布隆过滤器基本概念布隆过滤器原理应用场景SpringBoot实现示例添加依赖示例代码解析总结手写SpringBoot启动器:实现布隆过滤器在大数据和高性能计算领域,布隆过滤器(BloomFilter)作为一种概率型数据结构,以其独特的空间效率和快速查询能力脱颖而出。它能够在允许一定误报率的前提下,大幅减少存储需求,特别适合于处理海量数据集中的元
- 算法学习每日一题数位不同的组合
故里
算法学习
Problem:3153.所有数对中数位不同之和思路本题关键在于如何处理数位不同的个数,其实就是组合问题,两个不同数字的不同数位只能算一对,所以我们不妨把后方元素与前方元素数位不同算作一对,保持单调性避免重复计数。那么后方元素不同的数位应该如何统计呢,我们不妨使用哈希表,一维表示统计的数位位数,二维表示数位0~9。某一数位位数下数位与前方元素不同的个数,就是当前遍历到的所有元素数目-该数位相同的元
- PyTorch深度学习实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- C语言中的多线程编程:POSIX线程库(Pthreads)入门与实战(一)
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学习C语言吧开发语言c语言
目录一、引言背景介绍文章目的与读者定位二、夽线程基础概念线程与进程的关系并发与并行的区别多线程的优势与挑战三、POSIX线程库(Pthreads)简介POSIX标准与Pthreads规范Pthreads的兼容性与移植性总结一、引言背景介绍随着计算机硬件技术的飞速发展,多核处理器已经成为现代计算设备的标准配置。这种架构变革使得单个处理器芯片能够容纳多个执行核心,从而显著提升了并行计算能力。面对这样的
- 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