- 马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何
数据分析能量站
机器学习人工智能
就在刚刚,科技界巨头埃隆・马斯克正式揭晓了x.AI旗下的最新力作——Grok3。一经发布,Grok3便凭借其卓越表现,被赞誉为全球范围内最具智慧与力量的人工智能。(有待继续观察)作为x.AI精心打造的新型聊天机器人,Grok3展现出了令人惊叹的推理天赋,面对复杂问题时,能够凭借严密逻辑抽丝剥茧,给出精准解答。不仅如此,它还配备了如DeepSearch(深度搜索)这般的前沿功能,让信息获取与知识挖掘
- 现代游戏音频系统架构深度解析——以AudioSystemController为核心的沉浸式声效管理方案
晴空了无痕
项目框架游戏架构
一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的AudioSystemController为核心,深入探讨基于FMOD引擎的高性能音频管理系统设计。该体系采用"分层-事件驱动"架构,通过多轨道混音管理、动态资源加载、空间音频处理三大核心模块,构建了适应复杂游戏场景的声效解决方案。我们将从以下三个维度展开技术分析:二、核心模块技术解析2.1中枢控制器(AudioSystemController)namespa
- 数字引擎驱动价值裂变:企业数字化转型的五大实现路径
Light60
数字化转型价值实现数据驱动流程优化组织变革
摘要数字化转型已成为企业重构竞争优势的核心战略。本文通过解构数字化转型的价值实现逻辑,提出以战略领航、数据驱动、流程再造、生态协同、组织进化为核心的"五维动力模型",系统阐述企业通过数字化实现业务增长、效率提升和模式创新的具体路径。结合京东、海尔、马士基等标杆案例,揭示数字化转型从技术应用到价值创造的关键跃迁规律,为企业提供兼具战略高度与实操价值的转型指南。关键词:数字化转型、价值实现、数据驱动、
- 使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入
dgay_hua
python
在自然语言处理(NLP)领域中,嵌入(Embedding)是一种将文本转换为向量表示的方法。今天,我们将通过AnyscaleEmbeddings类来演示如何进行文本嵌入,它能有效地将文本转换为高维向量,这在文本相似度计算、文本分类等任务中非常有用。1.技术背景介绍嵌入模型是NLP中的一种常见技术,它能够将语言数据映射为固定长度的高维向量。通过预训练模型(如BERT、GPT等),我们可以获得语义丰富
- 大幂计算和大阶乘计算【C语言】
The_cute_cat
c语言算法
大幂计算:#includelonglongintc[1000000]={0};intmain(){longlonga,b,x=1;c[0]=1;printf("请输入底数:");scanf("%lld",&a);printf("请输入指数:");scanf("%lld",&b);for(inti=0;i99900){printf("太大了!无法计算!");return0;}for(intj=0;j
- SpringAI集成DeepSeek实战
小马不敲代码
实战DeepSeek
SpringAI集成DeepSeek实战教程引言SpringAI作为Spring生态系统中的新成员,为开发者提供了便捷的AI集成方案。本文将详细介绍如何在Spring项目中集成DeepSeek模型,实现智能对话等功能。环境准备在开始之前,请确保您的开发环境满足以下要求:JDK17或更高版本SpringBoot3.xMaven或Gradle构建工具DeepSeekAPI密钥项目配置首先,在pom.x
- DeepSeek智能测试助手:分类+推理+导出一站式工具
Python测试之道
测试提效pythonpython人工智能DeepSeek测试用例
前言测试开发工程师在日常工作中需要处理大量测试文档,并且这些文档需要被高效分类、清洗和管理,同时结合强大的AI推理能力(如DeepSeek模型)进行智能化处理和分析。为此,我们开发了一款基于PyQt5的GUI工具,集文件分类、内容清洗、内容展示、DeepSeek推理和结果导出于一体。本文将详细介绍这款工具的功能实现,并提供完整的源码,让测试工程师轻松实现测试文档的智能化管理与分析。功能特点智能文档
- 网络安全 | 入门:理解基本概念和术语
xcLeigh
网络安全知识web安全php安全
网络安全|入门:理解基本概念和术语前言一、什么是网络安全?1.1网络安全的重要性1.2网络安全的三大核心目标(CIA三原则)二、网络安全常见术语2.1防火墙(Firewall)2.2入侵检测系统(IDS)与入侵防御系统(IPS)2.3零信任架构(ZeroTrustArchitecture)2.4漏洞(Vulnerability)2.5漏洞扫描(VulnerabilityScanning)2.6社会
- 人工智能专业毕业设计题目精选:推荐合集
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毕业设计选题计算机视觉人工智能目标检测
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
- 跨语言语义理解与生成:多语言预训练方法及一致性优化策略
网罗开发
AI大模型人工智能深度学习负载均衡
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 基于Rust开发git-cryptx与Obsidian实现加密多机同步的写作方案
「知识管理的尽头,是安全与效率的平衡」——你的每一份笔记都值得被加密保护痛点直击:为什么需要加密同步?Obsidian的好用程度不必多说(个人心目中最佳),然而官方同步服务年费高达48~96美元,且对隐私敏感用户而言,将笔记明文存储在第三方平台存在风险。使用ObsidianGit插件同步方案虽然免费,但安全性存在两大硬伤:隐私泄露:配置文件、日记、账号密码等敏感内容以明文形式存储Github、Gi
- 本地运行 DeepSeek-R1 的成本究竟多高?
前端javascript
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读本地运行DeepSeek-R1的成本究竟多高?DeepSeek让人们对大规模生成式模型的追求更进一步,甚至有人想在本地跑下规模高达671B参数的版本。但要在家里开这种“巨无霸”,可不是闹着玩的:光是推理就对硬件提出了非常高的要求。这篇文章将大致拆解一下,如果真想在个人电脑上运行DeepSeek-R1,可能需
- Python Generator:一个被低估的性能利器
python
调用OpenAI的API时,设置stream=True,接着forchunkincompletion:我们就可以“流式”地获取响应的内容。而非等待远程的模型将所有内容生成完毕,再返回给我们(这通常要等很久)。本文讨论这背后的PythonGenerator。从一个经典问题开始假设我们要处理一个超大的日志文件,需要按行读取并分析。传统的做法是:defread_log_file(filename):re
- langchain系列(二)- 提示词模板以及消息
码--到成功
大语言模型langchain
导读环境:OpenEuler、Windows11、WSL2、Python3.12.3langchain0.3背景:前期忙碌的开发阶段结束,需要沉淀自己的应用知识,过一遍LangChain时间:20250212说明:技术梳理提示词模板理论说明提示模板将用户输入和参数转换为语言模型的指令,以此来实现模型的响应,帮助它理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出。其接受一个字典作为输入,其中每个键代表提示
- 在本地部署Ollama服务接口附加OpenWebUI做测试
alalaal
人工智能linuxcentos
使用Ollama在本地部署一个类似openai的API做开发和测试1、准备一个旧电脑因为配置要求不高,五年前的电脑都能使用,装一块旧显卡,显存大一点的最好有8G。实在没显卡也没关系,电脑内存大也能运行,无非运行的慢一些不影响开发测试。在电脑上安装centosstream9服务器带界面版,装上显卡驱动,没有显卡的只装系统就行了。配置好能上网(本篇不用科学上网)。2、安装ollama随便一个目录下,执
- 【AI大模型】Ollama 大模型的本地私有化部署
Langchain
人工智能chatgpt自然语言处理llama大模型LLM本地化部署
在localhost部署并运行开源大模型,可以试试Ollama。本文使用Ollama部署,并通过API的方式调用大模型。参考官方网站:ollama.com/Github:github.com/ollama/olla…安装Ollama支持各个平台:Mac、Windows和Linux,下载然后一键安装Ollama框架#安装成功后执行ollama-v命令,查看版本信息,如果可以显示则代表已经安装好roo
- Ollama部署大模型,本地调用
居7然
android人工智能chatgpt爬虫开发语言AI编程
Ollama简单介绍Ollama是一个强大的大型语言模型平台,它允许用户轻松地下载、安装和运行各种大型语言模型。在本文中,我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama,并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型最近很多人在学习大模型的时候,也遇到这个问题了,Ollama下载的模型,如果不想在命令行里面直接使用,而是想用Python去调用大模型该如何去使用?这是Ollama的官网
- 11个超全的deepseek高效使用技巧!随便学 2 个,使用效率和体验直接起飞!超过99%的人不再是梦!
AI小白熊
人工智能prompt大数据大模型ai程序员算法
最近国产AI大模型DeepSeek真的是火爆海内外了,狠狠地给咱们中国人争了脸!但是也有好多同学反馈说它有时候也并没那么好用,大熊听后很着急,咱不能因为不会用就说不好用呀(被海外大量攻击+用户暴增后联网功能建议只在非高峰期使用)!通过多天的使用和研究,大熊总结了下面的千字出头《精简版提示词》和万字《详细版提示词》两份提示词攻略,丰俭由君,请大家随心享用!Deepseek精简版提示词攻略(1000+
- PyInstaller参数大揭秘:一文读懂打包神器的核心密码
Abossss
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一、引言在Python开发的广阔领域中,我们常常会面临这样一个问题:如何将自己精心编写的Python脚本,分享给那些没有Python环境的小伙伴,或者部署到生产环境中呢?这时候,PyInstaller库就如同一位救星,闪亮登场。PyInstaller是一个功能强大的跨平台打包工具,它可以将Python脚本及其所有依赖项,打包成一个独立的可执行文件。这意味着,无论目标系统是否安装了Python环境,
- Oracle 迁移到 PostgreSQL
@Ycoder
oraclepostgresql数据库
前言:因为公司技术调整,数据库需要从oracle替换为PostgreSQL,替换后很多地方需要对应调整,在此记录方便自己和大家避坑。数据类型对比项OraclePostgreSQL大文本clobtext数字NUMBERNUMERIC可变长字符VARCHAR2VARCHAR函数对比项OraclePostgreSQL行号rownumrow_number()over(orderby…)asrownum取一
- R语言应用实战-基于R语言的判别分析:fisher判别法,距离判别法以及Bayers判别法(附源代码)
文宇肃然
R语言实战应用案例精讲R语言数据分析分类回归深度学习
前言判别分析(DiscriminatAnalysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。判别分析在处理问题时,通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数,同时也指定一种判别规则,借以判定新的样本归属。以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自
- 运用先进的智能算法和优化模型,进行科学合理调度的智慧园区开源了
AI服务老曹
开源人工智能安全运维音视频
智慧园区场景视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。充分利用现有的摄像头设备,无需大规模更换,降低成本同时提升系统的实施效率。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址:本项目基于AI场
- HMSC联合物种分布模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例
weixin_贾
地理遥感生态模型物种分布生物多样性Hmsc模型物种属性系统发育群落生态贝叶斯统计混合效应
联合物种分布模型(JointSpeciesDistributionModelling,JSDM)在生态学领域,特别是群落生态学中发展最为迅速,它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型,其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。Hmsc是物种群落分层模型的缩写(Hierarch
- 5g的八大关键指标_5G关键性能指标解析
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5g的八大关键指标
5G关键性能指标解析李洪城,朱峰,卢彩玲【摘要】摘要:针对《5G技术研发试验总体方案》所要求的5G关键性能指标,借助IMT-2020推进组的5G白皮书、ITU规范、NGMN白皮书以及3GPPTR草案,对相关概念和指标要求进行了辨析、并进一步对测试方法和影响因素进行了分析,从而有助于全面理解5G关键性能指标。【期刊名称】数字通信世界【年(卷),期】2019(000)007【总页数】2【关键词】5G关
- Windows本地部署Ollama+qwen本地大语言模型Web交互界面并实现公网访问
叨叨爱码字
语言模型人工智能自然语言处理
要在Windows系统上部署Ollama和qwen本地大语言模型的Web交互界面,并实现公网访问,你需要按照以下步骤进行操作:安装Ollama:前往Ollama的GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。根据README或相关文档的说明,安装Ollama并确保它能够在本地正常运行。安装qwen:如果还没有安装qwen,你需要前往其GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。安装qwen并
- 【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析(R语言大作业)
m0_73866147
数据分析大数据r语言
目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的GDP值、预测中国的GDP赶超美国的时间数据可视化八、总结一、研究意义GDP作为衡量一个国家经济发展的重要指标,被赋予了非常重要的意义,深刻反映着当下经济发展的现状。中美
- 企业级RAG开源项目分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow
Ainnle
开源人工智能
企业级RAGGitHub开源项目深度分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow及私有化LLM部署建议随着生成式AI技术的成熟,检索增强生成(RAG)已成为企业构建智能应用的关键技术。RAG技术能够有效地将大型语言模型(LLM)与企业私域知识库连接,在保证数据安全和模型可控性的前提下,释放LLM的强大能力。本文将深入探讨GitHub上五个备受瞩目的开源企业级RAG项目:Q
- DeepSeek大模型重构直播生态:AI数字人直播系统日均破亿流量新常态!在2025年的科技浪潮中,DeepSeek大模型以其卓越的技术实力和广泛的应用前景,正逐步重构直播生态,引领直播行业进入全
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重构人工智能科技
DeepSeek大模型重构直播生态:AI数字人直播系统日均破亿流量新常态!在2025年的科技浪潮中,DeepSeek大模型以其卓越的技术实力和广泛的应用前景,正逐步重构直播生态,引领直播行业进入全新的发展阶段。其中,AI数字人直播系统作为DeepSeek大模型的重要应用之一,已经实现了日均破亿流量的新常态,为直播行业注入了新的活力与可能。一、DeepSeek大模型:技术驱动直播创新DeepSeek
- AI赋能下的2025商业新契机:AI无人自动直播引领财富增长
V__17671155793
人工智能pythonchatgptgpt-3gpt
AI赋能下的2025商业新契机:AI无人自动直播引领财富增长!在科技飞速发展的时代,每一次重大的技术突破都有可能重塑商业格局,创造全新的财富机遇。如今,随着人工智能技术的深度应用,AI无人自动直播正成为2025年最具潜力的造富新赛道,为广大商家提供了前所未有的发展契机,助力其在激烈的市场竞争中展翅腾飞。一、传统直播困境与AI无人自动直播的破局之道回顾直播行业的发展历程,传统直播模式在经历了初期的爆
- 2025年AI技术趋势深度解析:从World Model到智能共生,如何重塑未来?
weixin_74887700
人工智能
一、AI从实验室走向物理世界1.WorldModel元年:3D模型开启物理智能时代2025年被视为“世界大模型(WorldModel)”的元年,AI从文本、图像等低维数据处理跃升至理解物理世界规律的3D模型阶段。例如,李飞飞团队主导的LWM(世界模型)将推动自动驾驶、工业仿真等领域的突破,AI可通过虚拟环境模拟复杂物理交互,优化决策效率。应用场景:自动驾驶测试(如Waymo)、工业设计仿真、灾害预
- 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: ken.wug@gmail.com
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