- 【Linux】进程间通信-管道通信实验
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و
Linuxlinux经验分享
要求:利用有名管道编写简单的聊天程序,聊天双方在线才能说话,一方说话后需另一方应答才能继续说话,即一来一往的聊天模式,如果输入quit则退出聊天程序。代码实现:进程A#include#include#include#include#include#include#defineFIFO_A"/tmp/chat_fifo_a"//进程A写消息,进程B读消息#defineFIFO_B"/tmp/chat
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- 欢乐熊大话蓝牙知识25:BLE广播参数该怎么配?别让电池白白流泪
欢乐熊嵌入式编程
欢乐熊大话蓝牙知识BLE协议低功耗蓝牙蓝牙协议BLE广播
《BLE广播参数该怎么配?别让电池白白流泪》“为什么我家BLE传感器两个月就电量告急?”很可能是你在广播参数上,让电池内心流泪了……一、BLE广播,是怎么回事?在BLE的世界里,不连接也能说话——靠的就是广播(Advertising)。简单来说:BLE设备在“广告频道”上,不停喊话手机或主机一听到,就可以连接或者获取信息它就像路边发传单的:“免费测体温啦!支持蓝牙连接哦!”那广播喊得多不多、多快、
- Aider:27.6K Star!这个终端AI编程神器能用语音改代码,自动生成Git记录并提交,接入DeepSeek斩获编程基准最高分
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例AI编程git人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花⌨️“每个CLI爱好者都该试试的AI编程革命:对着终端说话自动生成Gitcommit是怎样的体验?”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——在vim里卡了半小时,只为给函
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别(年龄段识别)
weixin_39673184
说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统
whoarethenext
c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
- Python网络数据采集的方法
蚂蚁ai
Python零基础Pythonpython开发语言
听说还有很多小伙伴还不知道网络数据采集的方法,让我来看看都有谁,不说话我就点名了。我把教程分享在下面了,需要的小伙伴自己领取。(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=kYtMeTfp)一般情况下以下四种方式都是可以匹配到结果的,只是复杂程度不一致,根据情况进行选择。◾正则re的使用◾bs4的使用◾xpath◾PyQuery①Re(RegularExpression正则表达式)
- 从6个维度学会提示词(prompt)编写
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promptAIGC人工智能ai语言模型AI编程自然语言处理
这份提示词编写指南从6个维度、5000字详解,手把手教你搭好智能体提示词。最后附上Markdown格式小贴士,帮你轻松上手!若本文章对您有帮助,点个赞支持下,关注我持续了解更多AI内容!一、提示词编写内容指南1、角色设定1.1、为什么需要精准角色定位?认知锚定:明确的角色设定让AI快速理解“该以什么身份说话”,避免输出风格混乱(如:让医生用rapper语气写科普文)专业背书:通过职业年限、领域成就
- 软件测试面试怎么提升通过率?
2025年软件测试面试技巧、软件测试简历包装、能一周光速拿到5个软件测试岗offer的方法|软件测试面试速成简历篇-3招抓住面试官眼球数字说话:写"发现58个缺陷"比"负责测试"强10倍技术组合:列出"Selenium+Python+Jenkins"这种工具链项目亮点:每个项目用1个具体成果,如"自动化覆盖率达70%"面试篇-5个必杀技测试思维:回答时按"功能-性能-安全-兼容性"分层说Bug案例
- Spring AI 实战:第二章、Spring AI提示词之玩转AI占卜的艺术
liaokailin
SpringAI实战人工智能springjava
目录(如果文章对您有一丢丢输入,请点赞、收藏、转发吧~)源码开篇、大模型时代:我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章、SpringAI结构化输出之告别杂乱无章第四章、SpringAI多模态之看图说话
- 【Python】edge-tts :便捷语音合成
宅男很神经
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第一章:初识edge-tts——开启语音合成之旅1.1文本转语音(TTS)技术概述文本转语音(Text-to-Speech,TTS),顾名思义,是一种将输入的文本信息转换成可听的语音波形的技术。它是人机语音交互的关键组成部分,使得计算机能够像人一样“说话”。1.1.1TTS的发展简史与重要性TTS技术的研究可以追溯到上世纪中叶,早期的TTS系统通常基于参数合成或拼接合成的方法,声音机械、不自然。参
- 数字人矩阵源码--基于深度学习的数字人面部表情合成
我~18339948121
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AI正在席卷全球,数字人市场需求增长,用AI数字分身一天就能生产出几十条高质量短视频,你只需要上传一段视频,甚至都不用开口说话,直接复制粘贴文案,就能得到一个属于你的数字分身。深度学习数字人面部表情合成的关键技术3D面部建模与参数化建立高精度3D面部模型是表情合成的基础,常用Blendshape或面部动作编码系统(FACS)作为参数化控制方法。Blendshape通过线性组合基础表情形状生成新表情
- 华为认证二选一:物联网 VS 人工智能,你的赛道在哪里?
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一篇不讲情怀只讲干货的科普指南一、华为物联网&人工智能到底在搞什么?华为物联网(IoT)的核心是“万物互联”。通过传感器、通信技术(如NB-IoT/5G)、云计算平台(如OceanConnect),将物理设备(车、路灯、工厂机器)连入网络,实现数据采集、远程控制和智能决策。大白话就是:它让哑巴设备学会“说话”。华为人工智能(AI)的核心是“让机器学会思考”。聚焦大模型训练、部署与应用(如昇腾AI解
- GitHub已破4.5w star,从“零样本”到“少样本”TTS,5秒克隆声音,冲击传统录音棚!
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github
嗨,我是小华同学,专注解锁高效工作与前沿AI工具!每日精选开源技术、实战技巧,助你省时50%、领先他人一步。免费订阅,与10万+技术人共享升级秘籍!你是否为录音成本高、声音不灵活、又想为多语言音频内容节省预算却苦不堪言?GPT‑SoVITS应运而生,它让“5秒语音克隆”“1分钟微调自定义说话人”“多语言切换”变得轻而易举。让无论是主播、配音师,还是科技爱好者,都能轻松拥有定制化声音输出。痛点场景配
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
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万物互联的时代,一张权威的“通行证”能否照亮职业之路?作为一名深耕IT培训领域的博主,今天咱们聊聊华为物联网认证在2025年的含金量。不吹不黑,只用官方信息和行业现状说话。一、华为物联网认证是什么?简单说,它是华为官方推出的物联网领域专业技术认证体系,聚焦培养符合产业需求的物联网人才。目前核心分为两个等级:1.HCIA-IoT(华为认证物联网工程师)(1)定位:物联网领域入门级认证。(2)目标:普
- 危化之路.
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我永远记得2024年3月18日清晨,师傅老陈递来的那个铝制饭盒。盒盖上用红漆写着"安全3650天",里面整整齐齐码着十二种颜色的试纸。"这是你的枪。"他说话时,运输甲苯的槽罐车正在晨雾中冒着白气。驶入G15高速的第三公里处,老陈突然让我记录仪表盘数据。"温度28.4℃,压力0.15MPa,胎压2.8。"我念完才发现他根本没看仪表。"这是最危险的路段,"他左手始终悬在紧急制动阀上方,"五年前有辆车在
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说到语音转文本,有两种说法,自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)和语音转文本(STT,Speech-to-Text),本质上都是通过算法将语音信号转化为可处理的文本形式的技术,两者的核心功能和应用目标完全一致。如果有区别的话,ASR更常见于学术研究和技术文档中,STT则更多应用于产品功能描述。ASR常与其他模块(如VAD、说话人分离)并列描述,体现其在技
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在当今瞬息万变的餐饮市场中,传统的销售决策方式正面临巨大挑战。许多经营者仍然习惯于凭借个人经验来判断顾客喜好、制定营销策略,但这种方法往往带有主观性和滞后性,难以应对快速变化的市场需求。这正是AI私域销售系统能够大显身手的领域——通过智能化的数据采集与分析技术,为餐饮经营者提供真正科学精准的决策支持。AI私域销售系统的核心优势在于其强大的数据处理能力。它能够实时收集并分析店铺周边人群的消费行为数据
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一、微软ASR核心能力1.支持场景场景功能实时语音转文本低延迟流式识别(会议字幕/直播转录)音频文件转文本支持多种格式(WAV/MP3等),批量处理长音频定制化模型针对特定行业术语(医疗/金融)训练专属模型多语言混合识别中英文混合、方言识别(如中文普通话+粤语)说话人分离区分不同发言人(声纹识别)2.关键性能指标识别准确率:中文普通话>95%(安静环境)英文>96%(MicrosoftResear
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目录一、王阳明二、名垂青史成就三、《传习录》四、知行合一五、王阳明亲身实践知行合一六、“致良知”说七、守制讲学及继续平定叛乱一、王阳明基本信息姓名:王阳明,曾用名王云。字伯安,号阳明,又号乐山居士名字由来:5岁仍不会说话,但已默记祖父所读过的书。有一高僧过其家,摸着他的头说“好个孩儿,可惜道破。”祖父根据《论语·卫灵公》所云“知及之,仁不能守之,虽得之,必失之”,为他改名为“守仁”,随后他就开口
- 你家的灯懂你几分?AI如何一步步住进智能家居的灵魂里
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你家的灯懂你几分?AI如何一步步住进智能家居的灵魂里有个问题我最近常被问:“Echo,家里装了小爱同学、智能灯泡、扫地机器人、可视门铃,但我怎么感觉家更‘忙’,我更‘累’了?”是的,很多人以为买一堆“智能设备”就等于智能家居了。但设备多≠智能化,控制方便≠懂你需求。真正的“智能家居”,应该是系统自主做决策,而不是用户主动发号施令。它应该是“你还没说话,它已经懂你要干啥”。而实现这一目标的关键,就是
- 熵增定律与人际关系-整理
吾883721
模型及认知学习
01.什么是熵增定律?熵增定律的定义十分简单:在一个孤立系统里,如果没有外力做功,其总混乱度(即熵)会不断增大。这项定义里有三个关键词:孤立系统、无外力做功、总混乱度(熵)。熵增定律被称为最让人沮丧的定律,它不仅预示了宇宙终将归于热寂,生命终将消失,而从小的方面来说,它也揭示了我们许多人性的弱点:安于现状,害怕变化,难以坚持,难以自律,不爱思考,说话做事逻辑混乱,缺乏原则......02.整个生命
- 《鬼谷子的智慧谋略》:千年纵横术,现代生存经
《鬼谷子的智慧谋略》:千年纵横术,现代生存经他是战国纵横家的祖师,是人性洞察的巅峰,是谋略哲学的化身。《鬼谷子的智慧谋略》不仅是一部古老的智慧宝典,更是一场关于人性、权谋与说服力的深度对话。这本书将鬼谷子的思想提炼为十种谋略,带你穿越千年,掌握纵横捭阖的生存之道。洞悉人性:说话的艺术是人心的钥匙鬼谷子说,语言是打开人心的钥匙,但钥匙必须因人而异。对渴望利益的人,动之以利;对害怕风险的人,晓之以弊。
- 《被讨厌的勇气》详细概述
爱学习的大牛123
闲谈闲聊
作者与背景作者:岸见一郎(哲学家)、古贺史健(作家)理论基础:阿德勒个体心理学形式:哲学家与年轻人的对话体核心:如何获得真正的自由和幸福核心理念阿德勒心理学三大支柱1.目的论vs原因论传统心理学(原因论):"我不敢说话是因为小时候被嘲笑过"阿德勒心理学(目的论):"我选择不说话是为了避免被拒绝的风险"要点:人的行为不是被过去决定的我们根据"目的"选择自己的行为可以随时改变,因为是自己的选择2.整体
- 数据不会说谎,会思考的人才能赢!
开利网络
信息可视化运维开发语言php人工智能大数据
在这个信息时代,数据就像空气一样无处不在。但你是否想过,为什么有些品牌能精准戳中你的需求?为什么有人总能抓住风口?答案很简单:他们比你更懂数据的玩法。一、数据不是冷冰冰的数字,而是会说话的宝藏星巴克用会员消费数据发现:下午3点咖啡订单激增,于是推出"快乐时光"促销,单月增收千万;Netflix通过用户观影行为分析,提前押注《纸牌屋》剧本——数据从来不是报表上的冰冷数字,而是藏在细节里的商业密码。二
- 作为一名管理者, 如何管理经常顶嘴的员工
start_up_go
懂技术也要懂管理员工管理技术管理难题
作为一名刚开始晋升的管理者,遇到下属经常顶嘴,是大概率会发生的事情。面对经常顶嘴的员工,管理者需在维护团队秩序的同时,深入分析背后原因并采取针对性策略。以下是分步骤的管理建议,结合沟通技巧与制度优化,帮助改善团队互动模式:一、先诊断:顶嘴背后的真实原因员工频繁顶嘴,可能并非单纯“态度问题”,而是以下深层需求的体现:沟通习惯差异:部分员工说话直接,缺乏职场沟通技巧,本意是表达观点,却因语气生硬被误解
- 2025.6.16总结
天真小巫
职场记录职场和发展
工作:今天闭环了个遗留问题。在做专项评估时写得太简单,这让测试经理质疑你的测试质量。如果换位思考,你是测试经理,你该怎么去把握风险和保证产品的质量,就知道写得太简单,没有可信度。找开发看了下后台日志,那开发属于华为od,刚转正不久,由于工作上的原因,也就熟络了起来。他说他是菜鸟,我说我也是菜鸟。他反问了我一句:“能混进来的人怎么也是有点实力的,你不会是武大的吧!”我没有说话,感觉他说得也有道理,能
- 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
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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
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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
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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