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AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- [Python]-基础篇1- 从零开始的Python入门指南
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无论你是尚未接触编程的新手,还是想从其他语言转向Python的开发者,这篇文章都是你的入门课。一、Python是什么?Python是一种解释型、高级、通用型编程语言,以简洁明了、简单易用着称。它可以应用于网站开发、自动化脚本、数据分析、人工智能、系统操作等多种场景。二、如何安装Python步骤:访问Python官方网站选择目前最新的Python3.x版本下载Windows用户请务必勾选“AddPy
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 潜入思维的海洋:SoftCoT++如何让语言模型更聪明
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一、BI+AI引领财务分析新纪元在财务数据分析领域,奥威BI+AI正以革命性的姿态颠覆传统。当金蝶、用友等工具仍深陷报表泥潭时,奥威BI+AI通过深度融合商业智能(BI)与人工智能(AI),实现了从滞后报表到实时洞察的飞跃。这不仅极大地提升了财务分析的效率,更为企业的战略决策提供了前所未有的精准支持。二、BI+AI的核心技术优势实时动态分析o奥威BI+AI摒弃了静态数据集,依托原始科目余额表实
- DeepSeek-V3 通俗详解:从诞生到优势,以及与 GPT-4o 的对比
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站1.DeepSeek的前世今生1.1什么是DeepSeek?DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司,致力于打造高性能、低成本的AI模型。它的目标是让AI技术更加普惠,让更多人能够用上强大的AI工具。1.2DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3是DeepSeek公司推出的最新一代A
- 企业级AI开发利器:Spring AI框架深度解析与实战_spring ai实战
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- 图扑软件智慧云展厅,开启数字化展馆新模式
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随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展,展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段,构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”,突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能,数字孪生“云展位”,1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游,模拟用户在展厅内的参观场景,在保
- 转行要趁早!网络安全行业人才缺口大,企业招聘需求正旺!
网络安全行业具有人才缺口大、岗位选择多、薪资待遇好、学历要求不高等优势,对于想要转行的人员来说,是一个非常不错的选择。人才缺口大网络安全攻防技术手段日新月异,特别是现在人工智能技术飞速发展,网络安全形势复杂严峻,人才重要性凸显。教育部《网络安全人才实战能力白皮书》数据显示,到2027年,我国网络安全人员缺口将达327万。近期发布的《2024年网络安全产业人才发展报告》中提到,沿用ISC2的人才缺口
- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18:基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
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【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
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当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩,成为人工智能实用化的耀眼明星时,另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义(神经网络)——正在寒冬的冻土下悄然涌动,孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判,如同沉重的封印,将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
- 【Html实现“心形日出”(附效果+源代码)】| JavaScript面试题:解释一下异步编程中的回调函数、Promise和Async/Await的概念。它们有什么区别?
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风会带走你曾经存在过的证明。——虞姬作者主页:追光者♂个人简介:[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步,一起追光!!!
- ARMv8架构参考手册下载
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ARMv8架构参考手册下载【下载地址】ARMv8架构参考手册下载分享ARMv8架构参考手册下载项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/1df35资源介绍本仓库提供ARM官方的ARM架构参考手册,最新版本为ARMv8-A。该手册是系统学习ARM指令的最佳参考书,涵盖了ARMv8架构的详细信息和汇编指令手册。资源文件文件名
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编程与数学第01阶段青少年编程人工智能应用软件编程与数学
青少年编程与数学01-012通用应用软件简介15人工智能助手一、什么是人工智能助手二、人工智能助手的产生和发展(一)早期探索阶段(二)技术突破阶段(三)广泛应用阶段三、人工智能助手的主要功能(一)信息查询(二)日程管理(三)设备控制(四)知识问答四、人工智能助手的商业模式(一)广告收入(二)增值服务(三)数据服务(四)硬件销售五、DeepSeek(一)基本情况(二)技术水平(三)产品功能(四)市场
- 虚拟空间中的AI协作与任务
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虚拟空间与AI概述在当今信息化和数字化的时代,虚拟空间(VirtualSpace)已成为人们生活和工作的重要一部分。虚拟空间是一种通过计算机技术构建的虚拟环境,它能够模拟和增强现实世界中的各种交互和体验。而人工智能(AI)作为计算机科学的一个分支,通过模拟人类的认知能力来实现自动化和智能化的决策。虚拟空间与AI的结合,不仅为人类带来了全新的交互方式,也为各行业的发展注入了强大的动力。虚拟空间的定义
- AI Agent: AI的下一个风口 智能体在元宇宙里的应用
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- 攻击者利用热门AI发动黑帽SEO攻击,通过污染搜索结果传播窃密木马
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伪装成AI主题网站的恶意页面|图片来源:ZscalerZscaler威胁实验室研究人员发现一起精心策划的恶意软件攻击活动,攻击者利用ChatGPT和LumaAI等人工智能(AI)工具的热度,通过黑帽SEO(搜索引擎优化)技术劫持搜索引擎结果,诱导用户落入恶意软件陷阱。Zscaler警告称:"这些攻击背后的威胁行为者正在利用ChatGPT和LumaAI等AI工具的热度。"这些欺诈活动至少从2025年
- Python/Java/Php/C#/Go/C/C++这几个主力语言,谁到底真的不行
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1.前言阿里最近又进行了史诗级的大裁员,IT行业肉眼可见的持续性衰退与没落。当潮水退却,才能看出谁在裸泳。作为当今计算机编程界的几大主力语言,谁才真正的裸泳者呢?2.描述1.Python:Python作为一款解释性的动态语言,它很早就诞生了。它的第一个发行版1991年出世,比Java还要早四年。可惜命运不济,一直没有大的作为。到了2014年人工智能的风口悄然兴起,Python一路高歌猛进。到了20
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机器学习包括了多种建模方式,其中判别式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。简单来说:想要创建一个模型,依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型,针对输入数据给出特定的输出。如:判断一张图片是猫还是狗,直接学习“猫”和“狗”的特征差异(如耳朵形状、
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
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深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
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深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- 【人工智能】微调的秘密武器:释放大模型的无限潜能
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在人工智能迅猛发展的今天,大规模语言模型(LLMs)以其强大的通用能力席卷各行各业。然而,如何让这些通用模型在特定领域或任务中发挥最大潜力?答案是微调(Fine-tuning)。本文深入探讨微调的理论基础、技术细节与实践方法,揭示其作为解锁大模型隐藏潜力
- 昇腾AI生态组件全解析:与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
- 媒体AI关键技术研究
阿维同学
大模型应用开发人工智能研究报告媒体人工智能aiAIGC
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,媒体行业正经历前所未有的变革。AI技术不仅重塑了内容生产和传播模式,更为媒体创意发展提供了全新可能。在数字化、移动化和信息爆炸的大背景下,传统媒体面临巨大挑战,而AI技术为行业带来了新的机遇。媒体行业正从搜索驱动向AI驱动的内容发现转变,通过新兴技术的融合创造全新的内容消费体验[[1]]。这种转变不仅提高了内容生产效率,也为受众提供了更加个性化的媒体体验。人工智
- 智能汽车图像及视频处理方案,支持视频智能包装创作能力
美摄科技
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在这个日新月异的智能时代,每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展,智能汽车不仅成为了未来出行的代名词,更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中,美摄科技以创新为翼,推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案,为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴,重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑,视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案,是基于深度学习、人工智能及大数据处
- 利用人工智能做python爬虫
在Python爬虫领域,人工智能(AI)可以从多个维度赋能,提升爬虫的效率、智能性和应对复杂反爬策略的能力。下面从数据提取、反反爬、自动化脚本生成等方面,介绍如何结合AI技术实现更强大的Python爬虫:一、利用大语言模型辅助爬虫开发1.代码生成与优化大语言模型(如GPT系列、文心一言、通义千问等)可以根据自然语言描述快速生成Python爬虫代码。例如,你可以向模型输入“写一个Python爬虫,抓
- 蜂鸟云平台大更新:地图空间定价重塑与功能全面升级
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信息可视化蜂鸟云地图编辑器地图绘制工具室内外地图一体化智慧园区蜂鸟视图
1.引言随着云计算、大数据以及人工智能技术的快速发展,企业对云平台的需求日益增长。蜂鸟云平台作为一款创新性的地图服务平台,已逐渐成为众多企业、政府及科研机构的核心依赖。为了更好地满足用户需求,提高平台的市场竞争力,蜂鸟云平台定期进行功能更新与优化。2024年9月21日,蜂鸟云平台将在晚上20:00至24:00进行一轮重要的系统更新。本次更新的核心内容包括地图空间的重新定价与功能优化,涉及制图、微程
- AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究
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AI大模型开发实战AIGCcopilotai
AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究关键词:AIGC、Copilot、创作效率、对比研究、代码创作摘要:本文章聚焦于AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究。随着人工智能技术在创作领域的广泛应用,Copilot作为一款具有代表性的创作辅助工具备受关注。文章首先介绍了研究的背景、目的、预期读者等信息,接着阐述了Copilot及相关创作效率的核心概念与联系。通过详细讲解核心算法原理、数
- Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码
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人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中,数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时,**将连续变量进行离散化(分箱)+虚拟编码(独热编码)**是一种常见且高效的
- 对话云蝠智能:大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”?
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人工智能自然语言处理信息与通信交互
在人工智能重塑企业服务的浪潮中,云蝠智能(南京星蝠科技有限公司旗下品牌)以深厚的技术积累和行业实践,逐步成长为国内智能外呼领域的标杆企业。其发展路径揭示了技术自主创新与场景深度结合的必然性。一、技术架构:全栈自研奠定领先基础云蝠智能的核心竞争力源于其全链路自研技术体系。该架构覆盖语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、语音合成(TTS)及软交换六大层级,实现从基础设施到操作层的闭环设计。这一分
- 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