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GPT地址,收藏不迷路:https://ai.cxyquan.com/ChatGPT提示词案例分享充当旅游指南我想让你做一个旅游指南。我会把我的位置写给你,你会推荐一个靠近我的位置的地方。在某些情况下,我还会告诉您我将访问的地方类型。您还会向我推荐靠近我的第一个位置的类似类型的地方。我的第一个建议请求是“我在上海,我只想参观博物馆。”充当时间旅行指南我要你做我的时间旅行向导。我会为您提供我想参观的
- DeepSeek R1 vs ChatGPT o1 实测 7 大场景终极对决
网络安全我来了
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R1vso1:7大场景终极对决引言你需要的不是「最好」,而是「最合适」想象一下,你面前有两把瑞士军刀:一把刀锋锐利但功能单一,另一把功能繁多但需要时间磨合。你会怎么选?人工智能模型的选择也是如此。DeepSeekR1和ChatGPTo1就像这两把军刀,它们的胜负不在绝对强弱,而在场景适配。根据实测数据,我们将通过编程、教育、创意等7个战场,解剖这两大AI巨头的真实战斗力。一、语言战场当AI成为「读
- 我让DeepSeek和ChatGPT互相聊聊两者的区别,大白话版笑死我了
前端点线面
chatgpt人工智能
大家好,我是纸鸢飞飞,今天跟大家一起做一件比较有意思的事情,让DeepSeek和ChatGPT互相聊聊两者的区别,话不多说,马上进入正题。第一版的针锋相对提示词:你是一名资深的自媒体博主,写过很多篇公众号文章爆款,现在写一篇关于DeepSeek和ChatGPT的不同,从而给普通人的启示的文章,注意该文章内容主要分成3个部分。DeepSeek的回答:DeepSeekvsChatGPT:普通人逆袭的启
- DeepSeek vs ChatGPT:大模型技术路径的“分水岭”与行业颠覆性创新——2025年AI领域生态重构与场景革命深度观察
富 贵 儿 ¥
人工智能开发语言大数据python
引言:从“参数竞赛”到“场景战争”的范式转移2025年,全球AI产业正经历从“技术崇拜”到“价值落地”的关键转折。当OpenAI、Google等巨头仍执着于千亿参数堆砌时,中国团队打造的DeepSeek以“场景穿透力”异军突起。这场较量不仅是技术架构的对垒,更是AI商业化逻辑的根本性变革。本文基于独家技术拆解与300+企业落地案例调研,揭示两大模型如何重塑行业规则。一、技术架构革命:MoEvsTr
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
四念处茫茫
AI人工智能chatgpt语言模型
DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决引言:AI语言模型的时代浪潮一、认识DeepSeek与ChatGPT(一)DeepSeek:国产新星的崛起(二)ChatGPT:AI界的开拓者二、DeepSeek与ChatGPT使用指南(一)DeepSeek使用全攻略1.多种使用途径介绍2.功能使用技巧(二)ChatGPT使用秘籍1.访问与使用流程三、深度剖析:功能大比拼(一)文本创作能力(
- 解决Mybatis-plus与springboot3.0+、spring6.0+的兼容性问题
lian潋湄
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根据mybatis-plus学习框架时,一直都会报错如下信息:当时并不知道这几个工具之间存在版本兼容性问题,就一直苦于找不到合适的解决方法,于是便上网开始了疯狂的搜索,发现改了好多地方还是不行。偶然间了解到了工具之间版本是存在兼容性问题的,一开始问ChatGPT也并没有给出正确的回答,于是我去了最最权威的官网查看,终于发现了问题所在:mybatis-plus官网给出的mybatis-plus插件依
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- IDEA接入GPT王炸秘籍,开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接
数行天下
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大家好,我是数行天下,普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体,是AI技术的实践和推动者,个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员,科研领域研究人员,设计师,及各单位文字工作者等,谁能快速学习、加快效率,产出的内容更优质,在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制,大部分人无法有效使用GPT,即使费力注册成功也因为科学上网时间
- 知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器?
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程知识图谱neo4j人工智能llm
简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一,可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成,可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱,使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识(教程含完整源码)》权重2,知识图谱类《赋能知识图谱形成:利用BERTopic、DataMapPlo
- ChatGPT和deepseek能力对比区别
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祥蛇增瑞气,福字映春光。祝你蛇年大吉,家庭幸福,万事顺意。-翻译为英文ChatGPT说:ChatGPTTheauspicioussnakebringsprosperity,andthecharacter"Fu"reflectsthespring'sradiance.WishingyoualuckyYearoftheSnake,ahappyfamily,andsuccessinallthings.祥
- DeepSeek与ChatGPT的全面对比
测试者家园
人工智能ChatGPTDeepSeekChatGPTDeepSeek人工智能质量效能
在人工智能(AI)领域,生成式预训练模型(GPT)已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来,凭借其卓越的自然语言处理能力,迅速占据市场主导地位。然而,近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其高效性和低成本,迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景,旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
- 音响坏了还能修吗——deepseek和chatgpt回答对比
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共享您说:音响坏了还能修吗ChatGPT说:ChatGPT音响是否能修理,取决于具体的故障原因和损坏程度。你可以按照以下步骤来判断是否值得维修:1.检查基础问题电源问题:确保音响电源连接正常,尝试更换电源插座或适配器。音频线故障:尝试更换或重新插拔音频线,检查是否是连接问题。音量或静音:检查音量是否调到最低或是否开启了静音模式。设备兼容性:如果是蓝牙音响,尝试重新配对。2.判断具体故障
- 《AI对话秘籍:5个Prompt Engineering核心技巧让DeepSeek输出质量翻倍》
Athena-H
PromptEngineering人工智能promptchatgptgptai
引言随着自然语言处理技术的飞速发展,像ChatGPT这样的AI对话系统已经广泛应用于客服、教育、创作等多个领域。然而,如何高效地与这些语言模型进行交互,获得准确、相关且高质量的回复,成为了应用中的一个关键挑战。这时,PromptEngineering(提示词工程)便成为了一项必不可少的技能。PromptEngineering的核心目标是通过优化与模型的输入互动方式,让模型生成更加符合预期的输出。在
- LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
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人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
人工智能chatgpt安全agigpt大模型deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- DeepSeek崛起:中国AI产业的颠覆者与重构者
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当DeepSeek以"中国版ChatGPT"的标签横空出世时,这个诞生于杭州的AI新贵仅用三个月时间就完成了从行业黑马到颠覆者的蜕变。其开源大模型DeepSeek-R1在HuggingFace开源大模型排行榜的登顶,不仅意味着技术指标的超越,更预示着中国AI产业格局的深层裂变。这场始于技术突破的产业地震,正在引发资本市场的恐慌性迁徙、技术路线的集体转向以及商业模式的根本性重构。###一、技术奇点的
- 奢当家仓库管理逆向商品信息
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付费文章sign密文aesMD5奢当家
文章目录背景分析过程密文解密sign解密结果展示对爬虫、逆向感兴趣的同学可以查看文章,一对一小班教学:https://blog.csdn.net/weixin_35770067/article/details/142514698背景针对客户需求,爬取奢当家店铺手表型号,与闲鱼进行竞价、回收。分析过程密文解密好家伙,上来数据接口就直接加密,不要怕,放入chatgpt进行分析,一般来说都不是非常复杂的
- 人工智能如何辅助科研-ChatGPT4o作答
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人工智能(AI)在科研领域的应用正在迅速扩展,并且以多种方式为科研人员提供了强大的支持。AI通过数据处理、模式识别、自动化实验设计、智能化分析等方式,提高了科研效率,加速了知识的发现和创新。以下是AI如何在各个科研阶段和领域中发挥辅助作用的详细探讨。1.文献分析与信息检索科研工作常常需要查阅大量的文献,AI可以通过高效的文献分析和信息检索,帮助科研人员迅速找到相关文献,节省时间。智能化文献搜索:传
- 文献管理详解-ChatGPT4o作答
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文献管理详解文献管理是学术研究中的重要环节,尤其是在撰写论文、报告或项目时,研究者往往需要处理大量的参考文献。一个科学高效的文献管理流程,能够显著提升研究工作的效率和质量。以下从文献管理的意义、基本流程、常用工具、技巧与策略以及常见问题等方面详细讲解文献管理。1.文献管理的意义1.1提高效率避免重复查找文献,节约时间。快速检索需要的文献和数据,尤其是在文献量较大的情况下。1.2提升写作质量在论文写
- simulink介绍-ChatGPT4o作答
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Simulink是MATLAB的一个附加模块,由MathWorks开发,用于多领域的动态系统建模、仿真和分析。它提供了基于图形化的拖放式界面,让用户可以通过图形化的方式构建复杂的系统模型,从而进行控制系统、信号处理、通信系统、自动控制等应用领域的设计和仿真。以下是Simulink的详细介绍:1.Simulink的核心功能Simulink的主要功能包括:图形化建模:Simulink提供直观的图形化界
- 【大模型】ChatGPT 数据分析与处理使用详解
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AI大模型实战与应用ChatGPT数据分析ChatGPT数据处理ChatGPT处理数据ChatGPT分析数据ChatGPT数据分析使用
目录一、前言二、AI大模型数据分析介绍2.1什么是AI数据分析2.2AI数据分析与传统数据分析对比2.2.1差异分析2.2.2优劣势对比2.3AI大模型工具数据分析应用场景三、AI大模型工具数据分析操作实践3.1ChatGPT常用数据分析技巧操作演示3.1.1快速生成数据3.1.2在线分析数据3.1.3在线提取数据3.1.4离线数据提取与分析3.1.5提取PPT数据3.1.6提取文档数据并分析3.
- 【2025指南】OpenAI API Key 获取攻略:从新手入门到专家级应用,一文掌握!
引言:想象一下:你只需几行代码,就能让你的应用拥有像ChatGPT一样的智能对话能力;你只需输入几个关键词,就能瞬间生成引人入胜的营销文案;你只需上传一张图片,就能让AI理解其中的内容并进行分析……这不再是科幻小说,而是OpenAIAPI带来的现实。无论你是开发者、研究人员、内容创作者,还是仅仅对AI充满好奇,OpenAI强大的语言模型都能为你的工作和生活带来无限可能。本指南将手把手教你获取并使用
- deep seek
m0_69576880
前端ai
1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。免费开源,媲美ChatGPT最近最火爆的AI对话程序。www.deepseek.com这是deepseek官网2.这是deepseek注册页面3.国产语言对话ai,大家有兴趣的可以去试试。不过chatgpt也进行了改变,大家也可以免费使
- Deepseek到底有多牛?ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用
小艳加油
语言类chatgpt人工智能DeepSeek大语言模型
DeepSeek模型具有以下优势:●高性能推理能力:DeepSeek在推理能力上与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4相媲美,能够解决复杂的数学难题、分析法律条文等。●成本优势:DeepSeek的参数规模虽然庞大,但训练和使用费用却低至一个数量级,大大降低了用户的经济负担。例如,DeepSeek-R1的训练费用不到OpenAIGPT-4的十分之一,API定价仅为OpenAIo1
- 编程技巧:VUE 实现接口返回数据的流式处理
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WEB编程技巧与实现原理解析vue.js前端javascript前端框架开发语言chromenode.js
一、写在前面ChatGPT的问答响应界面相信大家都见过,内容是一点一点追加式的显示。不是等好了一起发给你,然后一次性展示出来。这种效果和我们平常开发的展示渲染模式有点区别。可能有的同学会说,前端拿到报文后,我们做成这样的效果不就行行了,有什么难的。这话看起来很对,但其实不那么对。试想一下,如果一个问答内容响应体很大,几十上百兆,等报文传输完了,我们再显示,中间界面等待的时间会很长,体验其实是很差。
- 微信AI客服:34.4K Star的 chatgpt-on-wechat 开源工具
码农在失业
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chatgpt-on-wechat是一款开源的智能对话机器人框架,基于ChatGPT大语言模型深度定制,可无缝接入微信(个人号/公众号)、企业微信、飞书等主流社交平台,实现自动回复、多轮对话、插件扩展等功能。项目代码托管于GitHub,累计获得近万星标,是中文领域最受欢迎的AI社交机器人解决方案之一。核心优势全平台兼容:支持微信公众号、企业微信、个人微信(通过Web协议)、飞书等,覆盖主流办公与社
- 【前端开发学习笔记17】使用ai
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学习笔记
AI的认知&两个工具-认知同步AI早已不是新事物(接受):语音识别,人脸识别,无人驾驶,智能机器人...(包括ChatGPT也是研发了多年的产物)AI本质是智能工具(认识):人工智能辅助,可以提升效率,但不具备思想意识,无法从零到一取代人类工作AI一定会淘汰掉一部分人:但一定会衍生出新的职业方向,逆水行舟,不进则退,学会拥抱变化ChatGPT的基本使用-Prompt优化AI互动中容易出现的问题AI
- 1章5节:学会数据分析基础和流程,开始人工智能数据分析师之路(更新20250214)
DAT|R科学
用R探索医药数据科学信息可视化数据分析数据挖掘
在数字化时代浪潮的推动下,数据分析师已然成为各行业不可或缺的关键角色。作为借助先进技术和分析工具,对数据进行收集与分析的专业人才,数据分析师的重要性与日俱增。有报告显示,数据分析师领域的就业增长率预计可达36%,远远超过多数职业的平均水平,这充分彰显了该职业广阔的发展前景。特别随着人工智能技术的飞速发展,像ChatGPT和DeepSeek这样的AI工具逐渐走入数据分析师的工作流程。ChatGPT以
- LLM大模型中文开源数据集集锦(三)
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付费-智能写作专栏LLM大模型开源大模型LLMGPT微调
文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh:中文法律大模型(獬豸)2.1数据集2.1.1利用ChatGPT清洗CrimeKgAssitant数据集得到52k单轮问答:2.1.2带有法律依据的情景问答92k:2.1.3法律知识问答2.2模型3C
- 大语言模型(LLM)快速理解
大模型猫叔
语言模型人工智能自然语言处理机器学习
自2022年,ChatGPT发布之后,大语言模型(LargeLanguageModel),简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始,先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统,但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。1.1统计语言模型在深度学习技术出现之前,语言模型主要基于传统的统计方法,也称为统计语言模型(SLM)。S
- 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