- 嵌入式面试真题——上半部与下半部
70000cc
嵌入式面试真题面试单片机linuxc语言嵌入式硬件
软中断运行在中断上下文,它是静态分配的,内核编译时就已经确定,不能动态注册或删除。这限制了它们的灵活性,但提高了性能。软中断可以在多个CPU上并行运行,包括同一种类型的软中断,所以需要处理好同步问题,比如使用自旋锁。不过,软中断的代码必须是可以重入的,这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。Tasklet也是在中断上下文中运行,它是在软中断的基础上构建的。比如,tasklet
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
cccc来财
算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- RAG技术的PDF智能问答系统
AI Echoes
深度学习
关键要点系统基于RAG(检索增强生成)技术,允许用户上传PDF并进行智能问答。使用Ollama的deepseek-r1模型和FAISS向量数据库,支持普通对话和基于PDF的问答模式。提供简洁的Web界面,支持文件拖拽上传和多轮对话。研究表明,系统适合处理PDF内容查询,但性能可能因PDF复杂性而异。系统概述这个PDF智能问答系统是一个基于RAG技术的工具,旨在帮助用户通过上传PDF文件进行智能交互
- 什么是代理?
AI Echoes
大数据运维
构建有效的代理什么是代理?"代理"的定义多样:完全自主的系统(长期独立运行,使用工具完成复杂任务)遵循预定义工作流的规范性实现在Anthropic的架构体系中:工作流:通过预定义代码路径编排LLM和工具代理:动态自主决策流程和工具使用的系统何时(不)使用代理基本原则:优先选择最简单的解决方案仅在必要时增加复杂性权衡考量:代理系统以延迟/成本换取任务性能明确定义任务→工作流(可预测性)灵活决策需求→
- T-SQL语言的物联网
尤宸翎
包罗万象golang开发语言后端
T-SQL语言在物联网中的应用引言物联网(InternetofThings,IoT)是一个迅猛发展的领域,它将各种物理设备通过互联网连接起来,实现数据的实时采集和分析。随着物联网技术的不断发展,数据的规模和复杂性急剧提升,这对数据存储、处理和分析提出了更高的要求。在众多数据库编程语言中,T-SQL(Transact-SQL)以其强大而灵活的特性,成为物联网数据管理和分析中一种重要的工具。本文将探讨
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- HMML——3D AI Coding的基础语言
AIGC5D-Longan
人工智能
编程语言(如Python、Java、C++等),作为2D编程的语言,也是AI开发的主力工具。2D编程语言内容呈现和交互,与3D世界、物理世界的高维复杂性之间的割裂日益凸显。HMML(超多元空间标记语言HyperMultspaceMarkupLanguage),是新的3D编程语言,也是3DAICoding的基础语言。3DAICoding的诞生,标志编程语言首次实现与人类多维认知的深度对齐。通过HMM
- 三分钟掌握音视频信息查询 | 在 Rust 中优雅地集成 FFmpeg
Yeauty
音视频rustffmpeg
前言在音视频处理领域,开发者常常需要获取媒体文件的详细信息,如时长、格式、元数据,以及音视频流的编码参数等。这些信息对于媒体管理、转码调度、播放控制等场景至关重要。然而,直接使用FFmpeg命令行工具或其原生API存在以下挑战:命令行工具的复杂性:FFmpeg的命令行参数众多且复杂,使用不当可能导致错误。例如,处理包含空格的文件名时,需要特别注意正确的转义和引用方式,否则可能导致无法识别文件名的问
- 智商测试原理全解析:从心理学到统计学,一文读懂(包含数据接口
2401_84193787
职场发展职场和发展求职招聘单一职责原则
智力测验(IntelligenceTest)是有关人的普通心智功能的各种测验的总称,又称普通能力测验。编制这类测验的目的是为了综合评定人的智力水平。早期编制的智力测验多采取个人测验的形式,这是单独评估心智功能的最好方法。国际上常用的个人智力测验主要有两种:斯坦福-比奈智力量表和韦克斯勒智力量表。现在常用测验包括:比奈-西蒙智力量表、韦克斯勒智力量表、斯坦福一比奈智力量表、瑞文标准智力测验、军队甲种
- 芯片时钟树结构(H-tree,Fishbone,FlexH,Mesh等)的对比、应用实例及未来趋势
赛卡
人工智能服务器云计算边缘计算
引言在先进制程芯片设计中,时钟树综合(ClockTreeSynthesis,CTS)的优化程度直接影响芯片的时序收敛、功耗分布和面积利用率。随着工艺节点演进至5nm及以下,时钟网络的复杂性和设计约束呈现指数级增长。本文将深入解析H-tree、Fishbone、FlexHtree及Clockmesh四种主流时钟树结构的技术特性,结合服务器芯片、GPU及AI芯片的实战案例,并探讨主流EDA工具对CTS
- XPath元素定位实践案例:从基础到高阶的实战解析
测试渣
seleniumpython自动化
引言在软件测试与自动化领域,元素定位是实现高效测试的核心能力。随着Web和移动应用的复杂性提升,传统的ID、类名等定位方式面临动态生成、元素嵌套过深等挑战。XPath作为一种灵活且强大的定位语言,通过路径表达式与逻辑运算符的组合,能够精准定位复杂场景下的元素。本文结合多个真实案例,深入解析XPath的基础语法、高阶技巧及实战应用,帮助读者掌握这一关键技能。一、XPath基础语法与定位策略1.1XP
- 相同的问题看看Grok3怎么回答-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习自然语言处理算法
关键要点研究表明,Dify、RAG-Flow和FastGPT都是开源平台,专注于AI应用开发,特别是涉及RAG(检索增强生成)和知识库的场景。证据倾向于认为,Dify更通用,适合广泛的AI应用开发;RAG-Flow专注于深度文档理解的RAG引擎;FastGPT强调视觉工作流,适合构建知识库和问答系统。它们的区别在于平台类型、核心功能和目标用户,存在一些争议,如代理能力或文档处理复杂性。Dify、R
- 深度学习中的异构特征介绍
赫连达
深度学习人工智能
深度学习,特别是现在的大模型,数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征,这些特征类型不同、来源不同,因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系,这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。这些特征包括:高基数ids:每个实体的唯一标识。交叉特征:两个或多个特征之间的组合关系。计数特征:某个特征出现的次数。比例特征:某个特征在整体中的占比。异构特
- 英伟达的最新AI算力芯片——Blackwell芯片性能及应用场景
算力资源比较多
英伟达算力大模型人工智能语言模型gpu算力推荐算法
英伟达的最新AI算力芯片——Blackwell芯片在性能和应用场景上均有着显著的提升和广泛的应用。以下是对其详细性能及应用场景的归纳:性能特点晶体管数量:Blackwell架构的GPU拥有2080亿个晶体管。这一庞大的数量确保了芯片具有极高的计算能力和复杂性,使其成为目前市场上最强大的AI芯片之一。制程工艺:采用台积电4纳米(4nm)工艺制造。这种先进的制程技术不仅提高了芯片的集成度,还降低了功耗
- 量子门电路开销——T门、clifford门、toffoli门、fredkin门
白光白光
量子计算
在量子计算中,T门的成本比Clifford门高出很多倍的原因与量子计算中纠错的实现、物理门操作的复杂性以及容错量子计算架构中的成本评估有关。以下是几个关键原因,解释了为什么T门的成本在量子计算中远远高于Clifford门:1.T门和Clifford门的定义与区别Clifford门:这是量子计算中一个重要的门集合,包括Hadamard门(H)、相位门(S)、Pauli门(X、Y、Z)和CNOT门等。
- NHost:开箱即用的开源后端服务系统!
开源项目精选
开源
NHost是一个开箱即用的开源后端服务系统,其设计目的在于加速现代应用程序的开发进程。通过提供一套完全托管的基础设施,NHost消除了后端设置与维护过程中的复杂性,使得开发者能够将精力集中于打造卓越的用户体验上。Stars数8,178Forks数482主要特点即时搭建:借助预先配置好的后端环境,数分钟内即可启动项目,节省了宝贵的开发时间。内置身份验证:支持包括社交登录和JSONWeb令牌(JWT)
- 跨境控制iOS设备:无需越狱、无需USB连接的群控系统
VW_WQX1216w
ios智能手机
在全球化的背景下,越来越多的企业和个人需要管理和操作分布于不同国家和地区的iOS设备。传统的群控解决方案通常依赖于设备的物理连接(如USB)或通过越狱来获取更高的权限,这不仅增加了复杂性,也可能带来安全风险。本章将介绍一种先进的跨境控制iOS设备的方法,该方法既不需要越狱也不需要USB连接,即可实现对多台设备的集中管理与控制。一、技术背景与需求分析技术挑战如何在不越狱的情况下获得足够的控制权限?如
- Simple Baselines for Image Restoration
Adagrad
paper深度学习
Abstract.尽管近年来在图像恢复领域取得了长足的进步,但SOTA方法的系统复杂性也在不断增加,这可能会阻碍对方法的分析和比较。在本文中,我们提出了一个简单的基线,超过了SOTA方法,是计算效率。为了进一步简化基线,我们揭示了非线性激活函数,如Sigmoid、ReLU、GELU、Softmax等是不必要的:它们可以用乘法替换或删除。因此,我们从基线推导出一个非线性激活自由网络,即NAFNet。
- Websoft9 运维面板,全网真正的一键部署应用
运维运维自动化
一、传统部署的复杂性:以WordPress为例的技术拆解手动部署的典型步骤(耗时约2小时):#1.安装LAMP环境sudoaptinstallapache2mysql-serverphplibapache2-mod-phpphp-mysql#2.配置MySQL(需交互式设置root密码、创建数据库)sudomysql_secure_installationmysql-uroot-p-e"CREAT
- pytest-xdist 进行多进程并发测试!
小码哥说测试
技术分享自动化测试软件测试pytest单元测试压力测试seleniumpostman网络协议软件测试
在软件开发过程中,测试是确保代码质量和可靠性的关键步骤。随着项目规模的扩大和复杂性的增加,测试用例的执行效率变得尤为重要。为了加速测试过程,特别是对于一些可以并行执行的测试用例,pytest-xdist提供了一种强大的工具,可以在多个进程中并发运行测试,从而显著提高测试效率。本文将深入探讨pytest-xdist的多进程并发测试功能,介绍其基本概念、用法和一些最佳实践,以帮助开发者更好地利用这一功
- 软件架构的演化和维护
Wlq0415
系统架构数据库重构
软件架构的演化和维护:软件架构的演化是一个不断迭代的过程,旨在使软件适应环境变化并满足用户需求。涉及软件架构的全生命周期,包括需求获取、建模、文档化、实现和维护等阶段。软件架构演化的重要性在于它是系统骨架,保障软件特性和宏观管控复杂性。通过形式化和可视化表示,有助于降低演化成本,提高软件演化效率。软件架构演化的主要类型:对象演化:包括AddObject(AO)和DeleteObject(DO)。A
- Spring WebFlux:响应式编程
m0_74825223
面试学习路线阿里巴巴springjava后端
在软件开发领域,随着互联网应用的规模和复杂性不断增加,传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性,尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。为了应对这些挑战,响应式编程(ReactiveProgramming)应运而生,它提供了一种更为高效、灵活的编程范式,以适应不断变化的系统需求。1.SpringWebFlux简介WebFlux提供了一个非阻塞、异步的Web框架,允许开发者构建高性能、可伸缩的Web
- 用共线性分析的方法进行古基因组重构(前置知识与准备)
ALPH_
古基因组重构重构wgdi生物信息基因组r语言-4.2.1r语言数据分析
一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体,或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶,因为保留整个基因组重复(WGD)非常罕见,这表明多倍体往往是进化的死胡同。我们认为,古代基因组倍增可能只在非常特定的条件下能够存活,但是,无论何时建立,它们可能对物种多样化产生显著影响,并导致生物复杂性增加和进化新奇性的起源。全基因组复制(WGD)或多倍体,随后伴随基因丢失和二
- 读书报告」网络安全防御实战--蓝军武器库
ailx10
web安全测试工具网络安全
一眨眼,20天过去了,刷完了这本书「网络安全防御实战--蓝军武器库」,回味无穷,整理概览如下,可共同交流读书心得。在阅读本书的过程中,我深刻感受到网络安全防御是一个综合性、复杂性极高的领域。蓝军需要掌握各种攻击手段的技术特点和防御方法,并在实践中不断积累经验和优化防御策略。本书作者深入浅出地讲解了各种攻击手段和防御方法,结合实战案例和工具技术的使用,使读者能够更加深入地理解和掌握网络安全防御的要点
- AI工作流到底好不好用!2025年主流AI工作流工具对比与深度洞察
Jing_saveSlave
AI人工智能chatgpt扣子DEEPSEEK
直击痛点、痒点、爽点:2025年主流AI工作流工具对比与深度洞察在AI工具井喷的2025年,创作者们既享受技术红利,也面临选择困境。本文从痛点、痒点、爽点三个维度,剖析主流AI工具的真实价值,并揭示其如何重塑创作生态。一、痛点:AI工具的“隐形门槛”与用户需求鸿沟操作复杂性与学习成本高多数AI工具标榜“智能”,但用户常因复杂的参数设置、晦涩的术语(如“风格迁移权重”“模型微调”)而却步。例如Mid
- 物联网中如何解决网络复杂性的问题
小赖同学啊
智能硬件物联网网络
物联网(IoT)中的网络复杂性问题是物联网系统设计和运维中的一大挑战。网络复杂性可能源于多种因素,包括设备数量庞大、通信协议多样、网络拓扑复杂、数据流量巨大、安全性和隐私保护需求高等。解决网络复杂性问题是确保物联网系统高效、可靠和安全运行的关键。以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法:1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括:感知层:负责数
- DeepSeek底层揭秘——Smallpond
9命怪猫
AI人工智能大模型ai
目录1.Smallpond是什么?(1)定义(2)核心功能2.对比传统数据处理框架3.技术要素(1)分布式数据加载(2)并行数据预处理(3)分布式缓存(4)数据流水线4.难点挑战(含解决方案)(1)数据I/O瓶颈(2)数据预处理复杂性(3)分布式缓存一致性(4)与3FS集成5.技术路径(1)需求分析与设计(2)原型开发与测试(3)系统优化与扩展(4)系统部署与维护6.应用场景(1)大规模图像分类(
- Kubernetes 探秘:声明式 API 与编程范式
少林码僧
kubernetes容器云原生
《Kubernetes探秘:声明式API与编程范式》在Kubernetes的世界中,声明式API和特定的编程范式起着至关重要的作用。这一节,我们将深入剖析Kubernetes课程第十八节——“声明式API与Kubernetes编程范式”。一、声明式API的重要性(一)简化操作声明式API允许用户描述期望的系统状态,而不是具体的操作步骤。这使得操作更加简洁明了,减少了复杂性。例如,用户可以通过声明一
- Android中的AsyncTask。
Java资深爱好者
android
AsyncTask是Android框架中的一个工具类,用于在后台线程中执行耗时操作,并在操作完成后更新UI界面。它简化了多线程编程中的很多复杂性,尤其是在需要与UI线程交互的场景中。然而,需要注意的是,从Android11(API级别30)开始,AsyncTask已被标记为过时(deprecated),Google推荐使用Kotlin的协程(Coroutines)或者Java的并发工具类(如Exe
- Java系统数据迁移的性能优化与监控实战指南
墨夶
Java学习资料2java性能优化开发语言
在当今快速发展的技术环境中,数据迁移已成为许多企业面临的一项重要任务。无论是为了提升系统性能、支持业务扩展还是简化IT架构,有效的数据迁移策略都是确保项目成功的关键。然而,随着数据量的增长和复杂性的增加,如何高效地执行数据迁移并实时监控其性能变得尤为重要。本文将深入探讨Java系统中数据迁移的性能优化技巧,并提供详尽的代码示例和注释,帮助您构建一个既高效又可靠的迁移解决方案。一、迈向成功的数据迁移
- 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