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白帽黑客-晨哥
学习web安全安全数据库php
关键词:网络安全入门、渗透测试学习、零基础学安全、网络安全学习路首先咱们聊聊,学习网络安全方向通常会有哪些问题1.初学者常见问题1.1如何开始学习网络安全?问题:网络安全领域广泛,初学者往往不知道从哪里入手。解答:从基础知识开始:学习计算机网络、操作系统、编程语言(如Python、Bash)。了解网络安全的基本概念,如加密、认证、漏洞、攻击类型等。使用在线资源(如Cybrary、OWASP)或书籍
- 华为OD-不限经验,急招,机考资料,面试攻略,不过改推,捞人
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java
超星(学习通)-Java后端一面网易互娱40min(感觉是G了)一篇不太像面经的面经2023总结,前端大二上进小红书秋招面经第一波海康红外图像算法实习(微影)面经测试工程师社招-测试面试题大厂在职傻屌。TPlink图像算法工程师一二三面经深圳海康红外图像算法实习(微影)面经TPLink提前批面经(已OC)传统车辆转规控算法岗秋招记录腾讯TEG测试与质量管理全记录瑞幸Java开发校招一面腾讯金融科技
- Docker中GPU的使用指南
俞兆鹏
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在当今的计算领域,GPU(图形处理单元)已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件,特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台,允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器,在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时,我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU,从环境准备到实际应用,帮助你充分利
- 大模型最新面试题系列:训练篇之模型监控与调试
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全面试人工智能pytorchAI编程语言模型
1.训练过程中需要监控哪些关键指标?如何设置报警阈值?关键指标损失函数值:包括训练损失和验证损失,反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率:分类任务中的预测正确样本占总样本的比例,评估模型的预测能力。召回率和F1值:在二分类或多分类任务中,用于更全面地评估模型性能,特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率:监控学习率的变化,确保其处于合适的范围,避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
- 【华为OD机试真题E卷】54、统一限载货物数最小值 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)
KFickle
JavaPy)华为odc++java华为OD机试真题统一限载货物数最小值
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++代码Java代码Python代码订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KFickle专栏介绍:最新的华为OD机试真题D、E卷,每题都使用C++,Java,Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,持续更新,支持在线OJ刷题,订阅后评论获取权限,有代码问题随时解答,代码仅供学习参考一、题目题目描述火车站附近
- 地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向
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一、流向(current)流向一般指流体前进的方向、去向,一般以正北方向为正,例如流体从南流向北,则流向为0°,其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向,与流向相反,例如风从南吹向北,则为南风,风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量(雷达数据除外),u分量表示纬向风,v分量表示经向风。u为正,表示西风,风向为270°;v为正,表示南风,风向为180°。示意图如下所示,
- 基于NLP的客户意见分析:从数据到洞察
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友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
- 使用Python构建去中心化社交网络:打破信息垄断的新思维
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使用Python构建去中心化社交网络:打破信息垄断的新思维大家好,我是你们的技术伙伴Echo_Wish。今天,我们来探讨如何使用Python构建一个去中心化的社交网络。在这个以数据为王的时代,中心化平台掌控着大量用户数据,这不仅对隐私保护带来挑战,也容易形成信息垄断。而去中心化的社交网络,通过分布式技术,将数据的控制权交还用户,打破信息垄断,提升隐私安全性。本文将详细介绍如何使用Python实现这
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Kettle(Spoon)是Pentaho公司开发的开源ETL工具,用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎,详细探讨其数据处理的各个步骤,包括数据的输入、转换、输出以及工作原理,提供了一系列的学习资源和实践操作指南,旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎,从而提升数据处理能力。1.Kettle(Spoon)简介与
- c语言共用体变量赋值,(C语言)共用体union的用法举例
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c语言共用体变量赋值
以前在学校学习C语言的时候一直搞不懂那个共用体union有什么用的。工作之后才发现它的一些妙用,现举例如下:1.为了方便看懂代码。比如说想写一个3*3的矩阵,可以这样写:[注:下面用红色部分标记的地方是后来添加上去的,谢谢yrqing718的提醒!]structMatrix{union{struct{float_f11,_f12,_f13,_f21,_f22,_f23,_f31,_f32,_f33
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【LeetCode】括号生成TheBegin点点关注,收藏不迷路数字n代表生成括号的对数,请你设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。示例1:输入:n=3输出:["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]示例2:输入:n=1输出:["()"]提示:1#include#include//回溯函数,用于生成括号组合voidbacktrac
- 【AGI】DeepSeek开源周:The whale is making waves!
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AIGC重塑生活神器agi开源人工智能AIGC生活语言模型
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Bert模型学习笔记Fromhttps://www.bilibili.com/video/BV1Ey4y1874yemmm讲实话这个视频太简单了,不建议看。可以看看李沐的视频:https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ这篇文章主要是四个部分:bert的整体架构如何做预训练mlm+nsp如何微调bert(没看)代码解析(没看)Bert架构基础架构是Tran
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图
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三维散点图是展示具有三个维度数据的有效工具,通过对数据点在三维空间中的分布进行可视化,可以直观地观察数据间的关系与趋势。借助pyecharts库的Scatter3D类,用户能够快速生成3D散点图,并自定义图表的各项参数,使图表更加符合展示需求。结合强大的视觉映射和交互功能,三维散点图不仅提升了数据分析的精度,还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D:3D散点图Demo总结Scat
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目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
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前言:最近做开发任务的时候,想把Tabs自定义了,并且动态配置TabContent里面的内容,不是写死一样的,这个问题困扰了很长时间,试过**@BuilderParam**(类似于vue的插槽)传组件方式的,但是**@BuilderParam只能传一个,我想要传递的是一个数组,找了很多Api最后找到了WrappedBuilder[]**这种方式。废话不多说,直接上代码,因为大部分的学习者都是先看代
- Bert学习笔记
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一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务:随机屏蔽(masking)部分输入token,然后只预测那些被屏蔽的token。问题:预训练任务与微调任务不一致原因:在finetuning期间从未看到[MASK]token,预训练和finetunin
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UML用例图是用于新的软件程序的系统/软件要求的主要形式下开发。用例指定预期的行为(什么),而不是确定它的确切方法(如何)。指定的用例可以表示文本和可视表示(即用例图)。用例建模的一个关键概念是它帮助我们从最终用户的角度设计系统。通过指定所有外部可见的系统行为,它是一种有效的技术,用于通过用户的术语来传达系统行为。用例图通常很简单。它没有显示用例的详细信息:它只概括了用例,参与者和系统之间的一些关
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回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
- 目标检测——玉米叶感染数据集
Bryan Ding
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一、重要性首先,玉米作为世界上重要的粮食作物之一,其生长状况直接影响到粮食产量和粮食安全。玉米叶感染是玉米生长过程中常见的病害之一,会导致玉米叶片出现肿胀、皱缩、扭曲变形等症状,严重时甚至可能形成瘤状物。因此,及早检测玉米叶感染对于保障玉米的健康生长和提高产量具有重要意义。其次,通过玉米叶感染检测,农民和农业科研人员可以及时发现并采取有效的防治措施,防止病害的扩散和加重。这不仅可以减少因病害导致的
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
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一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- 全国首个高速公路5G-A通感一体基站在宁开通测试
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5G
7月18日,江苏移动南京分公司联合南京市交通建设投资控股(集团)有限责任公司(以下简称南京交通集团)、南京聚变航天信息科技有限公司,共同完成了全国首个高速公路5G-A通感一体基站部署和低空管理场景的开通测试。5G-A通感一体基站的通信和感知能力不仅为低空无人飞行器的通信和监管提供了有效支撑手段,也将助力南京低空经济发展打开新空间。什么是5G-A?5G-A全称为5G-Advanced,是基于第五代移
- # React源码解析之Reconciler运行循环与scheduler调度
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React源码之看完吊打面试官系列经历一个月的学习整理,站在前人的肩膀上,对React有了一些浅薄的理解,希望记录自己的学习过程的同时也可以给大家带来一点小帮助。如果此系列文章对您有些帮助,还望在座各位义夫义母不吝点赞关注支持,也希望各位大佬拍砖探讨本系列行文思路如下,本篇属于React中的React的管理员(reconciler与scheduler)[X]React启动过程[X]React的两大
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本教程发布以来,有很多读者想我请教学习数据结构和算法的方法。接下来,我就结合自己学习数据结构的经历,谈谈学习数据结构的门槛,告诉大家一些学习数据结构的方法,帮大家规避一些学习数据结构和算法过程中可能会踩的坑。提示:想系统学习数据结构的小伙伴,推荐一个网站:数据结构与算法教程(C语言版)https://xiexuewu.github.io/这里有一整套的数据结构和算法教程,提供有完整、可运行的C语言
- 人工智能开发趋势
光影少年
人工智能
人工智能开发趋势:未来技术的演进与创新引言人工智能(AI)正在以惊人的速度发展,并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉,从自动化决策到自主学习,AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势,并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来,生成式AI(如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E)展现出强大的内容创作能力
- 【第10天】给定一个字符 c ,要求转换成大写进行输出 | 初识ASCII码
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《Java入门100练》c语言java算法蓝桥杯数据结构
本文已收录于专栏《Java入门一百例》学习指引序、专栏前言一、什么是ASCII?二、【例题2】2、解题思路3、模板代码4、代码解析三、【例题2】2、解题思路3、模板代码4、代码解析四、奇淫巧技五、推荐专栏六、课后习题序、专栏前言 本专栏开启,目的在于帮助大家更好的掌握学习Java,特别是一些Java学习者难以在网上找到系统地算法学习资料帮助自身入门算法,同时对于专栏内的内容有任何疑问都可在文章末
- 陪诊小程序开发:数字化下的陪诊服务
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软件开发APP开发小程序开发陪诊陪诊小程序
近年来,随着社会老龄化的加速,对陪诊师的需求不断加大,陪诊行业也快速发展,为大众提供就医便利。陪诊小程序作为新型的数字化平台,能够连接患者和陪诊师,为用户提供便捷的服务,同时陪诊师也能够获得更好的获客平台。当下,医疗服务行业正在加速向数字化转型,用户线上预约就医已经成为了刚需,这也为陪诊小程序的发展提供了广阔的空间。此外,陪诊小程序能够有效提升患者就医效率,为患者带来便利。陪诊小程序核心功能设计1
- 禁忌搜索算法求解考虑二维装箱的车辆路径问题
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数学建模算法启发式算法
作者简介:本人擅长运筹优化建模及算法设计,包括各类车辆路径问题、生产车间调度、二三维装箱问题,熟悉CPLEX和gurobi求解器微信公众号:运筹优化与学习如有运筹优化相关建模或代码定制需求,可通过微信公众号联系我们前言之前和大家介绍了二维装箱问题、考虑二维装箱的车辆路径问题(2L-VRP),本篇推文算是前几篇推文的综合体,将介绍如何用禁忌搜索算法求解考虑二维装箱的车辆路径问题。禁忌搜索算法简介禁忌
- 《工业控制系统网络安全防护指南》|安全运营
VEDA 卫达信息
网络安全
《工业控制系统网络安全防护指南》工业控制系统作为工业生产运行的基础核心,其网络安全事关企业运营和生产安全、产业链供应链安全稳定、经济社会运行和国家安全。随着工业企业数字化转型步伐加快,工业控制系统开放互联趋势明显,工业企业面临的网络安全风险与日俱增,工业企业加强网络安全防护需求迫切。2016年,工业和信息化部出台《工业控制系统信息安全防护指南》,对有效指导工业企业开展工控安全防护工作发挥了积极作用
- 网络编程-day5-sqlite3数据库
Ryan_Gosling
数据库网络sqlite
思维导图服务器#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includetypedefstructsock
- 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;
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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