- IntelliJ IDEA与Git集成实践指南
t0_54manong
intellij-ideagitjava个人开发
IntelliJIDEA与Git集成实践指南在现代软件开发中,版本控制是不可或缺的一部分。IntelliJIDEA,作为一个强大的集成开发环境(IDE),提供了对Git的内置支持,使得Java项目的开发和版本控制变得更加便捷。本文将通过一个简单的Java项目实例,逐步介绍如何在IntelliJIDEA中配置和使用Git。创建项目首先,我们需要创建一个新的Java项目。在IntelliJIDEA中,
- CentOS 7中安装Dify
laolitou_1024
CentOSDockerAIcentos运维人工智能
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。尤其是我们本地部署DeepSeek等大模型时,会需要用到Dify来帮我们快捷的开发和应用。大家可以参考学习它的中文文档:https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md一、系统要求在安装D
- 明明做了很多事,却总不被领导提拔?怎样避免成为“职场老黄牛”?
晏小北
职场和发展经验分享求职招聘经济
很多人,受到毒教育影响,只知道埋头苦干,勤能补拙。残酷的真相是,方向反了,越勤奋,错得越离谱。南辕北辙,一之为甚,其可再乎?图片来源:网络领导让你干活,本质上,是一个委托-代理问题,他不能事必躬亲,所以将这个活儿委托给你。但,如果对所有活儿都来者不拒,注定会沦为工具人。活儿也分三六九等,识别哪些是优质活儿,哪些是劣质活儿,比埋头苦干更重要。如何评判一个活儿的优质程度?有两个标准,自由裁量权和稀缺度
- ECS与VPS技术角力:从算力成本到免备案雷区,企业服务器选型合规指南
服务器云服务器ecsvps备案
在当今数字化浪潮中,服务器的选择对于众多企业和个人而言至关重要。其中,ECS(云服务器)与VPS(虚拟专用服务器)常常成为人们关注和探讨的焦点。那么,它们究竟有什么区别呢?哪个会更好呢?国内又是否存在免备案的服务器呢?让我们一同深入探究这些疑问。ECS(云服务器),它是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务基于云计算技术,通过将计算、存储、网络等资源整合在云端,为用户提供灵活的资源分配。采用分
- 上线DeepSeek大模型,黄山“大位”智算中心正式点亮
人工智能
2月28日,智启黄山,算领未来——黄山“大位”智算中心点亮仪式在黄山市大位人工智能计算中心举行,标志着黄山“大位”智算中心正式投入运营。同日,DeepSeek-R1大模型在黄山“大位”正式上线,通过“顶尖大模型+普惠算力底座”的深度融合,构建黄山市人工智能创新生态。黄山市委常委、副市长王恒来出席并致辞。他表示,黄山“大位”智算中心的点亮,是黄山市贯彻落实习近平总书记关于"人工智能是引领这一轮科技革
- 大模型智能体应用开发利器——Dify:构建大规模智能应用和知识库的理想工具
伯牙碎琴
大模型AI大模型人工智能Deepseek
Dify介绍:大模型应用中的集成平台与知识库构建随着大模型技术的飞速发展,越来越多的企业和开发者开始寻求有效的解决方案来集成并优化大模型的应用。Dify作为一个新的集成平台,凭借其强大的功能和灵活的架构,成为了构建大规模智能应用和知识库的理想工具。本文将详细介绍Dify及其核心功能,探讨它在大模型应用中的主要用途,并介绍与Dify类似的其他平台或产品。Dify官网链接Dify架构图1.Dify简介
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
漂亮_大男孩
机器学习决策树人工智能
如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 认识 TapFlow,以编程方式运行 TapData
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什么是TapFlow?TapFlow是TapDataLiveDataPlatform最新推出的一个面向编程的API框架。TapFlow可以让开发者和数据工程师用一个简单易用而又强大的编程语言来进行数据管道和数据模型的开发工作。这次的发布包括一个Python的SDK。TapFlow需要连接一个TapDataCluster(可以是企业版,云版或社区版)才能运行。为何需要编程式的方式?TapData目前
- 02矩阵运算
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矩阵运算教案课程目标了解矩阵的基本概念和常见运算。掌握矩阵的加法、乘法、转置、行列式、逆矩阵等运算。结合NumPy进行矩阵运算的编程实践。第一部分:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义矩阵(Matrix)是一个m×n的数表,其中:m代表行数(row)n代表列数(column)例如:A=\begin{bmatrix}1&2&3\\4&5&6\end{bmatrix}是一个2×3矩阵。第二部分:矩阵的基本运
- 迁移也有温度,隆重推荐:温迁移
作为后端持续改进计划的一部分,Akamai开发了一种更快速调整云平台中虚拟机规模的方法,不仅如此,这种方法还可以在将虚拟机迁移到不同主机时显著降低日常维护期间的停机时间。在服务器的整个生命周期中,用户可能需要调整虚拟机规模,更改计划类型,甚至迁移到另一个Akamai数据中心。Akamai也可能需要定期迁移虚拟机,以帮助主机实现重新平衡或进行例行维护。以前,Akamai云计算平台上有两种类型的迁移:
- 408计算机网络考研试题,2021考研408计算机网络专业基础综合试题特点分析
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408计算机网络考研试题
通过对2021考研的试题进行深入解析,发现计算机网络专业在今年的408考查突出体现了以下几个特点:一、选择题(一)特点:2021年计算机网络的选择题相对比较基础,主要考查对知识点细节的把握。(二)解析:1.概念题:考点1:TCP/IP模型结构围绕知识点的基础概念和原理去考察,大部分是中公考研课堂上要求记忆的内容,如第33题考查TCP/IP模型中各层的结构和功能。2.计算题:①考点1:划分子网②考点
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
智能计算研究中心
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内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- 资产负债管理(ALM)与内部资金转移定价(FTP)的协同构建与创新应用
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银行科技金融
一、ALM与FTP的深度协同逻辑战略与战术的双轮驱动ALM作为战略中枢:通过压力测试、缺口分析等工具,设定流动性覆盖率(LCR)、净稳定资金比例(NSFR)等核心指标,明确资本约束下的业务边界。例如,某城商行通过ALM模型测算出零售存款占比需提升至40%以上以改善流动性结构。FTP作为战术执行:将ALM的战略意图转化为具体价格信号。如对绿色信贷设置-20BP的FTP优惠,引导分支机构调整资产结构,
- 国外大型 3d 建模 工控软件 是如何演变成如今这种形态的
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国外大型3D建模和工控软件(如AutoCAD、CATIA、SolidWorks、SiemensNX、PTCCreo等)的演变历程,是技术突破、行业需求、市场竞争和生态体系共同作用的结果。以下从技术、行业、商业三个维度解析其发展路径:一、技术演进的底层逻辑从「几何建模」到「全生命周期管理」1960s-1970s:几何建模的诞生早期CAD(计算机辅助设计)以线框模型为主,仅能表达基本几何形状(如美国洛
- 三步部署阿里通义万相视频生成大模型【万相开源、喜大普奔】
坐望峰
机器学习语言模型计算机视觉
阿里巴巴于2025年2月25日晚宣布全面开源其视频生成大模型通义万相2.1(Wan),这一举措标志着中国AI开源生态的又一重大突破。通义万相的开源不仅加速了AI技术在视频创作、文化传播等领域的落地,也引发了关于AI生成内容伦理与质量的讨论。随着技术迭代,其应用可能扩展至实时内容生成、个性化创作等方向,进一步推动人机协作的边界。开发者可通过GitHub、HuggingFace、魔搭社区下载模型,体验
- 2025年AI编程的进展与突破
调皮的芋头
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2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破:大语言模型(如GPT-4、Claude3.5)通过海量代码训练,已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码,支持复杂任务(如多文件修改、测试生成、代码部署)。能力边界扩展:AI可独立完成模块化开发、代码调试及简单架构设计,例如Meta计划在2025年将中级工程师的工作自动化,部分企业代码生成率已超50%(如科大讯飞)。多模
- 基于阿里云调用deepseek大模型
atwdy
大模型deepseekdeepseek-r1deepseekAPI阿里云
文章目录1.单轮对话2.多轮对话参考文档选择需要调用的模型,每个模型的详细信息中会有API示例(deepseek-r1),需要做的就是申请自己的APIkey就行了,过程中可能需要实名认证。python中安装OpenAISDK:pipinstallopenai。安装后如果出现ImportError,可能是python的版本低了,升级下版本。当前测试环境是Python3.9.7,openai==1.6
- 百变背景:万相实验室AIGC电商图片可控生成技术
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✍本文作者:云芑、因尘、岁星、也鹿1.背景随着AI生成内容(AIGC)技术如Diffusion的飞速进展,现如今,大家已能够轻易地使用StableDiffusion(SD)[1]等文生图的模型或工具,将心中所想仅凭语言描述(prompt)即转化为具体图像。基于此,我们不禁思考:是否有可能进一步发展该技术,允许用户通过描述来为商品定制特定背景,从而协助商家快速且轻松地打造理想的商品图像?例如,为一个
- 二分查找 -- ”单次\多次“搜索旋转数组
Vaiey22
算法数据结构二分查找旋转数组python
背景信息:'''整数数组nums按升序排列,数组中的值互不相同。在传递给函数之前,nums在预先未知的某个下标k(0=nums[left]:#截至到[mid]都是升序,表明mid左半部分有序ifnums[left]index:{search_1(nums,target)}")多次搜索旋转数组---复用旋转点(pivot)K:#todo场景2:"多次搜索"deffindMinIndex(nums):
- 驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B:8小时全栈集成,AI编程效率飞跃!
极小狐
AI编程驭码CodeRiderDevSecOpsgitlab极狐GitLab
今日凌晨,国产大模型领域迎来重大突破:阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B,根据Qwen公布的基准测试数据,QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1,在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能。作为AI编程领域的创新力量,驭码CodeRider始终秉承SOTA(State-of-the-Art,指在特定任务或领域中目前性能最先进的模型)模型策略,不断动态测试与更新适配最
- 阿里云CTO:通义稳居全球最强开源大模型,性能接近GPT-4o
首席数智官
人工智能阿里云云计算
来源:@首席数智官9月19日,在2024杭州云栖大会上,阿里云CTO周靖人表示,阿里云正在围绕AI时代,树立一个AI基础设施的新标准,全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系,让数据中心成为一台超级计算机,为每个AI和应用提供高性能、高效的算力服务。大会现场,通义大模型迎来了年度重磅发布。基础模型升级,性能媲美GPT-4o,发布最强开源模型Qwen2.5系列,
- 数据的封装和解封装
数据链路摸索者
网络安全网络网络协议tcp/ip
一、什么是封装封装(encapsulate/encapsulation):发送方数据要通过网络进行传输,从高向下逐层传送,如果一个主机要传送数据到别的主机,需要加上每层的报头控制信息,这个过程叫封装。封装分为:切片和加控制信息(加上每层的报头)注意:只有封装完成的数据才可以发送出去!!二、什么是解封装解封装:针对接收方,进行数据报头的剥离,上述的逆向过程三、发送方的数据封装TCP/IP对等模型发送
- 特斯拉FSD不同版本的进化
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 介绍常见的图片分类模型与算法
萧鼎
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介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中,图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展,很多强大的图像分类算法和模型已经被提出,广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型,帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前,传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
- Python图形界面开发:PyQt与Tkinter对比分析
萧鼎
python基础到进阶教程pythonpyqt数据库
Python图形界面开发:PyQt与Tkinter对比分析图形用户界面(GUI)是应用程序中不可或缺的一部分,可以帮助用户更直观地与程序进行交互。Python拥有许多开发GUI的库,其中PyQt和Tkinter是最受欢迎的两个选择。本篇博客将从功能、易用性、性能、社区支持、学习曲线等角度对比分析这两个库,并通过一个简单的实战项目帮助你更直观地理解它们的差异。一、PyQt与Tkinter简介1.Py
- DeepSeek掘金——Deepseek + Lakehouse 架构 赋能企业数字化转型
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大模型DeepSeek掘金指南大模型deepseek数据湖
Deepseek+Lakehouse架构最近Deepseek这股风刮得太猛了,本周末的大事莫过于腾讯于2025年2月15日晚开始灰度测试在微信中接入DeepSeek-R1模型。作为一个月活将近14亿的国民级app,表达一个开放的意愿就已经能够让股价火箭上天。而另一面,笔者的朋友圈也都很躁动,众多企业朋友们都在热情入局Deepseek。今天想跟大家聊聊最近比较火的Deepseek私有部署+Lakeh
- 【实战】Deepseek+Heygen+剪映快速生产数字人讲解的视频内容
kakaZhui
AI前线:解密DeepSeek重塑未来竞争力音视频人工智能数据库AIGCchatgpt
在当今这个视频内容爆炸的时代,如何快速、高效地生产高质量的视频内容成为了许多内容创作者=的焦点。特别是对于需要大量讲解类视频的场景,例如产品介绍、知识科普、在线教育等,传统真人出镜的方式往往耗时耗力。而数字人技术的出现,为我们提供了一种全新的解决方案。结合强大的AI语言模型和便捷的视频剪辑工具,我们可以轻松实现低成本、高效率的数字人讲解视频生产。本文将为大家介绍一种基于Deepseek+Heyge
- 硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之: Rasa 3.x Config
StarSpaceNLP
面试职场和发展
ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前,只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略,可以使用建议的配置功能,这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
浪九天
人工智能理论python后端深度学习神经网络人工智能机器学习pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- 大模型企业落地:汽车行业知识大模型应用
AGI大模型学习
python人工智能prompt机器学习深度学习学习语言模型
前言在当今这个信息爆炸的时代,知识管理成为了企业提升核心竞争力的关键。特别是在汽车行业这样一个技术密集、信息量庞大的领域,如何高效管理和利用知识资源,成为了每个企业必须面对的挑战。汽车行业的知识管理痛点汽车行业作为现代工业的集大成者,其知识体系庞杂而精细。从设计知识到生产知识,从营销知识到客户服务知识,每一个环节都依赖于大量的专业信息和经验积累。然而,传统的知识管理方式面临着诸多挑战:知识分散:知
- 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