- Mamba超绝创新!搭上异常检测准确率99%+!一区秒了!
人工智能学起来
人工智能深度学习
今天给大家推荐一个创新Max,且不卷的idea:基于Mamba做异常检测!以往的异常检测方法,以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难,Transformer虽然表现出色,但由于其自注意力机制,计算复杂度较高。而Mamba,则完美弥补了这两者的缺陷,在有效处理长距离依赖性同时,具有线性复杂度,计算资源需求少!在提高模型检测精度和速度方面,一骑绝尘!比如模型A
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
DeepSeek(深度求索)与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型,在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比,为不同需求场景提供选择参考:一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统(MoE)+自研深度优化架构Transformer架构(GPT-3.5/4系列)训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
- 《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4:AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》
Athena-H
LLM人工智能gptchatgptai
引言:大模型时代的双雄博弈在生成式AI爆发式迭代的今天,DeepSeek-R1与ChatGPT-4分别以“中国智造新锐”与“全球标杆王者”的身份,掀起技术路线与应用生态的激烈碰撞。本文从架构设计、场景适配、性能极限三大维度,揭示两大模型的真实战力图谱。一、核心技术架构:差异化路线对决对比维度DeepSeek-R1ChatGPT-4模型架构多模态混合专家模型(MoE+Transformer)纯Dec
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- C# 语法 vs. C++ 语法:全面对比与核心区别解析
不会编程的程序猿ᅟ
c#c++开发语言
引言C#和C++是两种广泛使用的编程语言,分别由微软和BjarneStroustrup开发。尽管它们都属于C语言家族,但在语法、特性和应用场景上存在显著差异。本文将从多个角度详细对比C#和C++的语法区别,帮助你更好地理解这两种语言的特点。一、语言设计目标1.C#设计目标:C#是一种现代化的、面向对象的编程语言,旨在简化开发过程,提高开发效率。主要应用:Windows应用、Web开发、游戏开发(U
- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
WeiLai1112
DeepSeek人工智能
1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习笔记语言模型
Arxiv日期:2023.12.15机构:McGillUniversity/IBM/Facebook/ServiceNow关键词长度泛化位置编码CoT核心结论1.decoder-only中不显式使用位置编码(NoPE)可以提高长度泛化性能2.(证明了)decoder-onlytransformer如果NoPE同时具备绝对APE和RPE的能力3.暂存器(cot)对于长度泛化和任务相关,同时关注短期和
- Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
UnknownBody
LLMDailyLLMcontext语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。不让任何上下文掉队:无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型(LLM)扩展到具有有限内存和计算的无限
- CSS 修改 SVG图标的颜色
小达学徒
htmlcsssvg图标颜色改变
方法1、利用filter中的drop-shadow给icon加样式(利用原图标的阴影区域,同时将原图标移动超过之前父元素范围)filter:drop-shadow(red80px0);transform:translateX(-80px);给父元素加样式(父元素超范围隐藏,正好把原图标的隐藏掉,显示阴影区域)overflow:hidden;filter的drop-shadow标准用法drop-sh
- css给网页添加 黑白滤镜
nqxcwl
前端css给网页添加黑白滤镜
/*给网页添加黑白滤镜*/html{/*兼容FF*/filter:url("data:image/svgxml;utf8,#grayscale");/*兼容IE内核*/filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1);/*兼容其它,谷歌之类的*/-webkit-filter:grayscale(1);}
- KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度?
魔王阿卡纳兹
大模型知识札记语言模型人工智能自然语言处理
KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度,具体体现在以下几个方面:内核级优化:KTransformers采用了高效的内核级优化技术,包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如,通过使用Llama和Marlin等高效内核,显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化,KTransformers在CPU端实现了更高的
- Airflow DAG的调度时间探秘
t0_54coder
编程问题解决手册个人开发
引言在数据工程和ETL(Extract,Transform,Load)流程中,ApacheAirflow是一个非常流行的工作流调度工具。Airflow通过DAG(DirectedAcyclicGraph)来定义任务依赖和调度策略。然而,调度时间的设置有时会让新手甚至经验丰富的用户感到困惑。本文将通过一个实际的案例来探讨Airflow中DAG的调度时间设置,帮助读者理解并解决常见的调度问题。背景介绍
- Steamworks:Steamworks数字版权管理(DRM)技术教程_2024-07-25_01-07-07.Tex
chenjj4003
游戏开发2游戏java运维信号处理git
Steamworks:Steamworks数字版权管理(DRM)技术教程Steamworks数字版权管理(DRM)教程1.1SteamworksDRM概述SteamworksDRM,或称为数字版权管理,是Steam平台提供的一项服务,旨在保护游戏开发者的作品不被非法复制和分发。通过使用SteamworksDRM,开发者可以确保他们的游戏只能在通过Steam合法购买的用户中运行,从而维护了游戏的版权
- Itch.io:Itch.io平台入门与游戏发布流程_2024-07-19_04-13-35.Tex
chenjj4003
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Itch.io:Itch.io平台入门与游戏发布流程Itch.io平台简介Itch.io的历史与愿景Itch.io,成立于2011年,是一个由LeafCorcoran创建的在线平台,旨在为独立游戏开发者提供一个发布和销售游戏的场所。其愿景是打造一个开放、包容的社区,让游戏创作成为一种可持续的艺术形式。Itch.io鼓励创新和实验性游戏,支持开发者通过直接销售、捐赠或订阅模式获得收入,同时保持对内容
- Steamworks:Steamworks平台概览_2024-07-25_00-28-31.Tex
chenjj4003
游戏开发2php服务器linux性能优化arcgis游戏github
Steamworks:Steamworks平台概览Steamworks简介1.1Steamworks平台概述Steamworks是一个由Valve公司开发的全面的软件开发工具包(SDK),旨在帮助游戏开发者和发行商在Steam平台上发布和管理他们的游戏。Steamworks集成了Steam的多项服务,包括但不限于自动更新、成就系统、云存储、社交网络功能、反作弊机制、以及Steam创意工坊等,为游戏
- Oculus SDK:Oculus集成Unity开发环境_2024-07-26_05-43-25.Tex
chenjj4003
游戏开发unity游戏引擎microsoftmruic#python
OculusSDK:Oculus集成Unity开发环境OculusSDK:Oculus集成Unity开发环境环境准备Unity版本选择在开始集成OculusSDK到Unity开发环境之前,选择正确的Unity版本至关重要。OculusSDK支持特定版本的Unity,因此确保你的Unity版本与OculusSDK兼容是必要的。截至撰写本教程时,Oculus建议使用Unity2020.3.14f1或更
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
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Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
CodePatentMaster
transformer深度学习人工智能AIGC架构
本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- ColD Fusion,分布式多任务微调的协同 “密码”
人工智能
ColDFusion,分布式多任务微调的协同“密码”发布时间:2025-02-19近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进,有望提升所有基于它微调的模型性能。然而,
- Linux安装MySQL
小小程序员.¥
MySQL数据库linuxmysql运维
1.下载MySQL安装包2.在Linux创建Linuxmysql文件夹,并解压mkdirlinuxmysqltar-xvfmysql-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar-Clinuxmysql大C是安装到指定目录3.切换到linuxmysql目录按顺序解压cdlinuxmysqlrpmivhmysql-community-common-8.0.26-1.e17.x
- 哔哩哔哩APP的 AGP8 升级之旅
锐湃
Gradleandroidgitee
前言是的,2024年我还在做Android原生开发,没有kmp,没有遥遥领先。本次Android大仓的AGP8升级涵盖多个APP多个业务方,持续3个月;分各个三大步,若干小步完成升级迁移,以下为本次升级踩坑经历。升级与踩坑本次AGP升级计划从7.2.2升级到8.2.2,AGP中最大的变动点是TransformApi接口的废弃、以及默认编译特性的开启。同时也要顺带升级Gradle版本,部分Gradl
- DeepSeek技术跟踪和本地部署实践
一望无际的大草原
人工智能学习笔记deepseek大模型技术跟踪deepseek
春节期间,我也紧跟技术潮流,跟踪学习了并部署了一下DeepSeek,应该说DeepSeek是中国人在AI领域一次技术创新,甚至超越,给各大AI公司提供了一条全新的赛道,其推出的强化学习等技术提醒大家AI不单单是Transformer架构下的堆算力、堆数据,还需要在算法和工程落地方面的不断创新实践,下面具体来说说,供大家参考学习。DeepSeek(深度求索)是一家杭州地区量化私募巨头幻方量化旗下的A
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-DETR(DEtection TRansformer)—— 基于 Transformer 的端到端目标检测
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉目标检测
1.什么是DETR?DETR(DEtectionTRansformer)是FacebookAI(FAIR)于2020年提出的端到端目标检测算法,它基于Transformer架构,消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框(AnchorBoxes)和非极大值抑制(NMS)机制,使目标检测变得更简单、高效。论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
- echarts 堆叠图 tooltip中各项指数如何实现'倒序展示'
echarts堆叠图tooltip的各项展示顺序与图上的展示顺序是不对称的,我截图了echarts官方网站的示例图,如下应产品需求,我需要把tooltip上展示的顺序与图上的顺序上下对称,也就是把默认的顺序进行倒序处理。百思不得其解,后来,终于找到了方法,感觉人生瞬间都有了希望!废话不多说,看方法。tooltip有一个钩子方法:position:(point,params,dom,rect,siz
- 遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
岁月如歌,青春不败
生态遥感目标检测cnntransformer遥感遥感影像
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
- (1-2)DeepSeek概述:DeepSeek的架构概览
码农三叔
架构transformer深度学习大模型
1.2DeepSeek的架构概览DeepSeek模型是基于经典的Transformer模型架构的,并进行了深度优化。采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,通过稀疏激活提升模型效率。此外,DeepSeek引入了动态路由网络,智能地调配计算资源,以高效处理长文本和复杂逻辑任务。1.2.1DeepSeek的整体架构设计DeepSeek的整体架构设计以高效处理长文本和提升推理
- RadioTransformer:用于视觉注意力引导疾病分类的级联全局焦点Transformer
托比-马奎尔
医学图像处理Transformer变形transformer深度学习人工智能
利用放射科医生的注视模式并模拟他们的视觉认知行为,以在胸部X光片上进行疾病诊断。放射科医生等领域专家依靠视觉信息来解释医学图像。另一方面,视觉解释有挑战性,但是视线跟踪已被用来捕获领域专家的观看行为,从而深入了解视觉搜索的复杂性。但即使是那些依赖注意力机制的框架,也不会利用这种丰富的领域信息来进行诊断。RadioTransformer通过学习放射科医生的视觉搜索模式,在级联的全局焦点Transfo
- 医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎:使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类
小白学视觉
医学图像处理论文解读cnntransformer分类深度学习医学图像处理医学图像顶会论文解读
本文内容只为星球内部成员学习和学术交流,请勿用作他用论文信息题目:COVID19toPneumonia:MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19至肺炎:使用CNNTransformer位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类作者:Jo
- 从开发一个插件看,安卓gradle插件适配AGP8.0
盛夏的凉
Androidgradleandroidgradle
transformAPI没学会?不用学了,AsmClassVisitorFactory更简单前言从零开始,构建一个兼容AGP8.0的插件插件发布为什么适配AGP8.0没用8.0.0版本?同一插件如何注册多个转换任务/顺序执行多个转换任务InstrumentationParameters,插件配置参数更新总结实例代码参考链接前言相信很多小伙伴项目还没有升级AGP7.0,可是最新的AGP已经到8.2了
- MongoDB部署
木子运维
mongodb数据库
MongoDB部署一、MongoDB安装配置1.下载安装包#https://www.mongodb.com/try/download/communitywgethttps://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-7.0.14.tgz2.解压tarfxmongodb-linux-x86_64-rhel70-7.0.14.tgz-C
- 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