- 《软硬协同优化,解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》
深度学习人工智能
在当今数字化时代,鸿蒙系统与人工智能的融合正逐渐成为科技领域的热门话题。如何通过软件和硬件协同优化,进一步提升鸿蒙系统中AI应用的整体性能,成为了开发者和技术爱好者们关注的焦点。鸿蒙系统与AI应用的融合现状鸿蒙系统以其独特的微内核架构和分布式特性,为AI应用提供了良好的运行环境。目前,鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域,为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而,随着
- 《解锁数据新动能:数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》
人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,数据已然成为驱动其进步的核心燃料。而数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成,实现数据的无缝流转,正逐渐成为行业内的关键热点,犹如为人工智能的发展装上了强劲的双引擎。为何集成如此关键数据标注是为数据赋予标签,使其能被人工智能模型理解和学习的过程。训练平台则是利用这些标注好的数据来构建和优化模型。两者若相互独立运作,数据在不同系统间的传输会面临格式不兼容、接口不匹配等难
- 潜在客户管理怎么管理?主流的方法和工具
客户管理crm系统
在现代营销和销售的环境中,潜在客户管理已成为企业提升销售效率和客户转化率的关键步骤。有效的潜在客户管理能够帮助企业识别并筛选高质量的潜在客户,最终推动销售目标的达成。管理潜在客户不仅需要系统化的方法,还需要合适的工具支持。精确的客户数据管理、流程化的跟进策略、自动化的营销工具是当前市场上最常用的潜在客户管理方法。通过这些方法和工具,企业能够提高客户的生命周期价值和转化率,增强市场竞争力。在潜在客户
- C# Linq 多表查询
鹿人甲丁
.netc#linq
在C#中处理数据时,语言集成查询(LINQ)是一个强大的工具,它允许我们以类似于数据库查询的方式查询集合。LINQ进行多表查询,包括内连接、组连接、左连接和交叉连接。基础数据模型首先定义几个基础的数据模型类://学生publicclassStudent{publicintStudentId{get;set;}publicstringName{get;set;}}//班级publicclassCla
- 智能数据时代:如何优化数仓模型的复用性
Python编程杰哥
llama人工智能easyui前端设计模式
在数仓岗位面试中,相信很多同学都频繁被问到“模型复用性”相关面试题。这个也是很多企业数仓建设中非常关注的问题,因为在企业数仓建设中数仓模型的复用性,更是有着多方面的关键意义。数仓模型复用性的价值1.1提高开发效率在互联网金融信贷数仓建设中,面临着快速变化的业务需求和海量的数据处理任务。如果数仓模型的复用性低,每次新的业务需求出现时,开发人员都需要从头开始构建数据处理流程和模型,这将耗费大量的时间和
- 基于Simulink的SVPWM控制的DC-AC变换器H桥逆变器
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulink
目录基于Simulink的SVPWM控制的DC-AC变换器H桥逆变器项目实例1.项目背景2.系统架构2.1DC电源2.2H桥逆变器2.3SVPWM控制器2.4滤波器2.5系统框图3.模型设计3.1创建Simulink模型3.2SVPWM控制策略设计3.3仿真环境搭建3.4仿真结果分析4.SVPWM控制策略的详细实现4.1扇区判断逻辑4.2作用时间计算4.3开关序列生成5.滤波器设计与优化5.1滤波
- HarmonyOS 鸿蒙面试第一弹
霹雳桃
HarmonyOsharmonyos华为1024程序员节
鸿蒙面试第一弹答案持续更新中1、自我介绍2、鸿蒙项目介绍3、你接触鸿蒙多久了4、项目给你,鸿蒙项目给你能独立完成吗?5、装饰器有哪些-@Component:用于定义可重用的UI组件。-@Entry:用于标识页面的入口组件。-@Reusable:实现组件复用,可以优化加载性能并减少应用卡顿。-@Preview:用于预览器预览,与@Entry和@Component配合使用可在预览器上进行视图展示。-@
- Android10 Android TV Launcher(ATV) 启动时间优化记录
Null to null
androidjava
为什么要优化?都是ATV的情况下,H313的开机到桌面时间耗时40S左右,而且开机动画结束后会黑屏很多秒(10S)左右。同一个板子,同一个主控的情况下,ATVLauncher的启动时间比自定义的Launcher启动时间久。同样开机动画结束后会黑屏一段时间,而自定义的Launcher开机动画结束后马上就出现了。下面是数据表格:ATV和OTTLauncher启动时间对比(时间戳数据来源于Log)主控H
- iqueryable怎么进行操作_C# 数据操作系列 - 16 SqlSugar 完结篇(最后的精华)
weixin_39929961
0.前言前一篇我们详细的介绍了SqlSugar的增删改查,那些已经满足我们在日常工程开发中的使用了。但是还有一点点在开发中并不常用,但是却非常有用的方法。接下来让我们一起来看看还有哪些有意思的内容。1.不同寻常的查询之前介绍了针对单个表的查询,同样也是相对简单的查询模式。虽然开发完全够用,但是难免会遇到一些特殊的情况。而下面这些方法就是为了解决这些意料之外。1.1多表查询SqlSugar提供了一种
- 猎户座:水晶路由器——基于Crystal的高级网络解决方案
好好同学
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:猎户座:水晶路由器是一款利用开源技术和名为Crystal的编程语言开发的高级路由器。它旨在为对网络性能有高要求的用户提供高效、安全且可定制的网络解决方案。Crystal语言结合了Ruby的易用性和C++的性能效率,具备静态类型、面向对象特性以及垃圾回收机制,还支持类型推断。"orion-master"作为项目主分支名称,指向了猎户座项目的中心代码。这款路由器的
- 参考资料-Ja-10至Ja-28消防基坑开挖工程数据汇总
疑样
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:该压缩包文件包含了一系列Excel表格,用于记录和管理消防工程中的消火栓基坑开挖项目。文件名中的".XLS"扩展名表明内容涉及基坑开挖的尺寸、工程计划、成本估算及施工数据。这些数据对于建筑工程和消防工程的专业人员至关重要,但对于IT领域来说并不直接相关。尽管如此,信息技术,如BIM技术和物联网(IoT),可以在建筑行业中提高效率,尤其是在项目管理、施工监控和数
- 视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法
肝帝永垂不朽
#SLAM计算机视觉opencvc++
本节直接法与上节特征点法,为视觉里程计估计位姿的两大主流方法。而在引出直接法前,先介绍光流法(二者均对灰度值I做文章)。至此,前端VO总算结束了。学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要,尤其是构建最小二乘的非线性优化(BA),几乎每种方法都有其一席之地。视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法(1)前提(实际中较难满足)(2)理论推导(3)附:超定方程求解二、直接法(1)理论
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
福安德信息科技
AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- 如何监控和优化缓存性能?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
缓存java架构
为了监控和优化缓存性能,需要采取一系列策略和技术手段来确保缓存系统的高效运行。以下是一个思维导图结构,以及一个简化的Java架构代码示例,展示了如何通过设计和技术手段来实现这一目标。思维导图结构监控和优化缓存性能性能指标命中率缓存命中次数缓存未命中次数响应时间平均响应时间响应时间分布(如P95,P99)吞吐量每秒请求数每秒处理的数据量资源使用内存占用CPU使用率监控工具Prometheus+Gra
- 多级缓存一致性如何保证?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
缓存java架构
保证多级缓存的一致性是一个复杂的问题,它涉及到如何在多个不同级别的缓存之间同步数据,确保所有层级的数据都是一致且最新的。以下是关于多级缓存一致性保障的思维导图结构和一个简化的Java架构代码示例。思维导图结构多级缓存一致性设计原则最小化更新频率数据分片策略缓存粒度优化一致性模型强一致性同步更新两阶段提交最终一致性异步更新时间窗口弱一致性读修复版本控制缓存更新策略写直达(WriteThrough)写
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
- Vue.js组件开发-图片剪裁性能优化最佳方案实例
LCG元
前端vue.js
在Vue.js组件开发中,优化图片剪裁性能的最佳方案通常涉及多个方面的综合考虑。以下是一个结合多个优化策略的图片剪裁组件性能优化实例:1.组件设计首先,设计一个简洁且高效的图片剪裁组件,确保其功能明确且易于使用。组件应包含以下基本功能:图片上传与预览剪裁区域选择与调整剪裁操作执行剪裁结果展示与导出2.图片预处理在图片上传后,进行预处理以优化性能:图片压缩:使用compressorjs等库对图片
- 在线购物商城系统源码,JSP+servlet+MySQL,idea,eclipse
stxy178
python
在线购物商城系统是一个非常热门的开发项目,通过JSP+servlet+MySQL这一技术组合,可以实现一个功能完善的商城系统。本文将介绍如何使用IDEA和Eclipse来进行开发,并简要介绍数据库设计和系统功能。首先,我们需要创建一个新的Web项目,并选择JSP作为前端技术,servlet作为后端技术,MySQL作为数据库。可以使用IDEA或者Eclipse来进行开发,具体选择哪个IDE根据个人喜
- 推荐文章:libpopcnt——高效位计数的神器
胡蓓怡
推荐文章:libpopcnt——高效位计数的神器libpopcntFastC/C++bitpopulationcountlibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libpopcnt在数字处理和大数据分析的世界里,每毫秒的性能提升都是宝贵的。今天,我们要向大家隆重介绍一个名为libpopcnt的开源库,它专为快速计算数组中“1”比特的数量而生,是优化
- Python pandas离散化方法优化与应用实例
python慕遥
Python数据分析Pandas数据科学pythonpandas机器学习
大家好,在数据分析中,离散化是将连续数据划分为不同区间的一种重要方法。这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中,cut和qcut是两个强大的工具,分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。它们的灵活性和易用性使其在数据处理过程中十分常用。离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间,帮助快速发现数据分布规律,并且在机器学习中,
- 避免Python内存泄漏的有效方法使用详解
Rocky006
python开发语言
概要在Python编程中,内存管理通常由Python的垃圾回收机制自动处理。然而,在某些复杂的场景中,内存泄漏问题可能会悄然出现,导致应用程序的内存使用量持续增长,进而影响性能甚至导致崩溃。本文将详细介绍如何在Python代码中进行内存优化,特别是如何检测和防止内存泄漏,并提供相应的示例代码帮助你掌握这些技术。什么是内存泄漏?内存泄漏是指程序运行期间无法释放已经不再使用的内存,导致内存资源被占用且
- 【C++】——红黑树的平衡之道:深入实现与优化
如意.759
c++算法开发语言
坎坷之路,终抵星空。——哈珀·李《杀死一只反舌鸟》目录1.解密红黑树:平衡与效率的双重奏2.搭建红黑树:从零到自平衡的实现之路2.1树基打底:设计与框架构建2.2插入有道:插入操作的技巧与挑战2.3旋转为王:平衡的秘密武器2.4查找制胜:高效查询之道3.性能透析:红黑树的效率与边界1.解密红黑树:平衡与效率的双重奏探讨红黑树如何通过一组简单的规则保持平衡,并提供高效的查询和更新操作。红黑树是一种特
- 如何高效使用 Facebook Business Manager (商务管理平台)
IPdodo全球网络服务
facebook
在数字营销的浪潮中,FacebookBusinessManager(商务管理平台)已成为众多企业管理社交广告活动、品牌资产和团队协作的核心工具。无论你是刚刚进入社交广告领域的小型企业主,还是经验丰富的大型品牌经理,掌握FacebookBusinessManager的高效使用方法,能够帮助你更好地组织和优化广告策略,提升广告投放效果。一、了解FacebookBusinessManager的基本功能F
- Oracle 跟 SQL Server 2005 的区别?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
oraclejava架构
Oracle和SQLServer2005是两个不同厂商开发的关系型数据库管理系统(RDBMS),它们在架构、功能特性、性能优化以及使用场景等方面存在显著差异。以下是关于Oracle和SQLServer2005的主要区别、思维导图结构以及Java架构下的代码示例。Oracle与SQLServer2005的区别架构与设计平台支持:Oracle:跨平台,可以在多种操作系统上运行,包括Windows、Li
- 【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门
JeffDingAI
MindSpore学习
昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示:ModelZoo(模型库):ModelZoo提供可用的深度学习算法网络,也欢迎更多开发者贡献新
- 广联达深思S4授权管理与维护实用指南
Ready-Player
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:广联达深思S4是一套建筑行业造价管理软件,涵盖多种功能以提升工作效率。其授权程序Reg294D.exe是确保用户合法使用的关键组件。本文详细解读了软件授权概念,并详细介绍了Reg294D.exe的功能,包括激活验证、授权管理、防破解保护、更新升级以及技术支持等。强调了正确管理和使用授权程序的重要性,以保证用户能够充分而合法地利用广联达深思S4软件。1.广联达深
- 深入解析昇腾AI CPU算子开发:基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析昇腾AICPU算子开发:基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升,AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。在华为昇腾AI处理器的架构中,AICPU承担着重要的计算任务,特别是针对标量和向量等通用计算的支持。AICPU算子开发成为开发者优化模型性能的重要步骤,而TBE(TensorBoostEngine)工具也为开发者提供了便捷的算
- 2024年最新Python:Page Object设计模式_python page object,BTAJ大厂最新面试题汇集
m0_60707708
程序员python设计模式开发语言
最后硬核资料:关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助:技术群大佬指点迷津,你的问题可能不是问题,求资源在群里喊一声。面试题库:由技术群里的小伙伴们共同投稿,热乎的大厂面试真题,持续更新中。知识体系:含编程语言、算法、大数据生态圈组件(Mysql、Hive、Spark、Flink)、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是
- 【AI系统】混合并行
ZOMI酱
人工智能
混合并行混合并行(HybridParallel)是一种用于分布式计算的高级策略,它结合了数据并行和模型并行的优势,以更高效地利用计算资源,解决深度学习中的大模型训练问题。混合并行不仅能提高计算效率,还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中,数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况,通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来
- PolarDB for MySQL 三大核心之一POLARFS 今天扒开它--- 嘛是火星人
Austindatabases
mysql数据库
开头还是介绍一下群,如果感兴趣PolarDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis,OceanBase,SqlServer等有问题,有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖,可以解决你的问题。加群请联系liuaustin3,(共2600人左右1+2+3+4+5+6+7+8)(123456群均已爆满,新人进7群,8群,准备9群)PoalrDB这块,目前国内的博客在用户这个序列
- 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