- C语言解决左移问题
七七凉
c++c#
图2.1主方法首先用户先输入一串字符串,表现为:stringstr;cout>str;其次使用贪心算法来优化字符串,使得相邻字符的ASCII码之差的最小值最大因此调用到函数greedyOptimize(str);然后初始化maxMinDiff为INT_MIN(整型最小值),用于记录经过左移操作后能得到的相邻字符ASCII码之差的最大最小值,同时定义bestShiftedStr用于保存能达到这个最大
- 一篇文章了解AI大神何凯明
Ai知识精灵
人工智能
何凯明(KaimingHe)是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍:个人背景:何凯明出生于中国,后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位,专业是电子工程。职业经历:在完成博士学位后,何凯明加入了微软亚洲研究院(MicrosoftResearchAsia)。2015年,他加入了FacebookAIResearch(FAIR),成
- 自然语言生成(NLG)算法模型评估方案的硬件配置、系统架构设计、软件技术栈、实现流程和关键代码
weixin_30777913
人工智能算法系统架构自然语言处理
智能化对话中的自然语言生成(NLG)算法模型评估是一个复杂而多维的过程,它涉及多个评估指标和策略,以确保生成的文本质量、准确性和流畅性。智能化对话中的NLG算法模型评估是一个涉及多个评估指标和策略的过程。通过选择合适的评估指标和策略,可以全面、客观地评估模型的性能和表现,为模型的优化和改进提供有力支持。以下是对NLG算法模型评估的详细论述及举例说明:一、评估指标准确性:•关注模型生成的语言内容是否
- 初步理解数据结构
神探阿航
计算机产业科普与思考数据结构算法java职场和发展
引言数据结构是计算机科学中的核心概念之一,它是存储、组织和管理数据的方式,直接影响算法的效率和程序的性能。无论是开发一个简单的应用程序,还是设计一个复杂的系统,选择合适的数据结构都是至关重要的。本文将深入探讨常见的数据结构及其应用场景,并通过具体的Java代码示例帮助读者更好地理解如何在实际问题中选择和使用数据结构。1.什么是数据结构?数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,使得数据可以高效地
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
人工智能_SYBH
深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- MIT6.S081学习总结-lab10:mmap
NullObjectError
Linux操作系统linux6.S081
lab10实现mmap介绍mmap和munmap系统调用允许UNIX程序对它们的地址空间进行详细的控制。它们可以用于在进程之间共享内存,将文件映射到进程地址空间,以及作为用户级页面错误方案的一部分,比如在讲座中讨论的垃圾收集算法。在本实验中,您将向xv6添加mmap和munmap,重点关注内存映射文件。void*mmap(void*addr,size_tlength,intprot,intflag
- AUTOSAR从入门到精通-【新能源汽车】高压配电管理(PDU/BDU)
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人工智能自动驾驶
目录前言几个高频面试题目【BDU/PDU】注释区别功能侧重方面结构组成方面工作原理方面在电动汽车中的角色方面知识储备主控电池管理系统BMS算法原理什么是高压配电管理(PDU/BDU)BDU定义:PDU定义pdu的作用是什么BDU各部件及成本构成BDU的组成CAE技术在研发中的作用汽车级PMIC在BDU和PDU中的应用分析KA84917UA的典型产品特性高压控制盒(PDU)生产厂家未来发展趋势前言P
- 路径规划之启发式算法之二十九:鸽群算法(Pigeon-inspired Optimization, PIO)
搏博
算法大数据人工智能算法策略模式python机器学习启发式算法
鸽群算法(Pigeon-inspiredOptimization,PIO)是一种基于自然界中鸽子群体行为的智能优化算法,由Duan等人于2014年提出。该算法模拟了鸽子在飞行过程中利用地标、太阳和磁场等导航机制的行为,具有简单、高效和易于实现的特点,适用于解决连续优化问题。更多的仿生群体算法概括可以看我的文章:仿生的群体智能算法总结之一(十种)_最新群体算法-CSDN博客仿生的群体智能算法总结之二
- 【LeetCode 刷题】回溯算法-棋盘问题
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此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记,主要内容为回溯算法棋盘问题相关的题目解析。文章目录51.N皇后37.解数独332.重新安排行程51.N皇后题目链接classSolution:defsolveNQueens(self,n:int)->List[List[str]]:board=[['.'for_inrange(n)]for_inrange(n)]res=[]defcheck(x:int,
- 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
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大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
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引入最早研究一致性的场景既不是大数据领域,也不是分布式系统,而是多路处理器。可以将多路处理器理解为单机计算机系统内部的分布式场景,它有多个执行单元,每一个执行单元都有自己的存储(缓存),一个执行单元修改了自己存储中的一个数据后,这个数据在其他执行单元里面的副本就面临数据一致的问题。随着时代发展,互联网公司的快速发展,单机系统在计算和存储方面都开始面临瓶颈,分布式是一个必然的选择,但是这也进一步放大
- OpenCV图像旋转90度的最简单方法
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OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中,图像旋转是一项常见的操作。本文将介绍如何使用OpenCV将图像旋转90度的最简单方法。步骤1:导入OpenCV库在Python中使用OpenCV库需要先导入库。可以使用以下代码导入OpenCV库:importcv2步骤2:读取图像使用OpenCV读取图像需要使用cv2.imread()函数。该函数接受一
- 动态图最短路径的实时优化:应对边权重频繁更新的工程实践
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在处理动态图中的最短路径问题时,尤其是面对边权重频繁更新的情况,传统的静态图算法如Dijkstra算法或Bellman-Ford算法可能不再适用或效率低下。这是因为每次边权重更新都需要重新计算整个图的最短路径,导致计算成本非常高。为了应对这种情况,需要采用一些特定的技术和策略来优化实时性能。1.动态最短路径算法A.动态Dijkstra算法虽然标准的Dijkstra算法是为静态图设计的,但可以通过缓
- FPGA电机控制
SCSS-L
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随着现在电力电子技术、微电子技术和电机控制理论技术的发展,电机控制器的发展经过了一下几个阶段:1、模拟电路控制阶段:优点:模拟控制器响应速度快,调速范围宽等。缺点:需要的元器件多,设计复杂,调试困难,并且难以实现复杂的电机控制算法。2、单片机(MCU)控制阶段:优点:单片机价格便宜,易于控制,广泛应用于低端电机控制领域。缺点:单片机采用RISC流水总线结构、且资源有限,开发周期长,运算处理慢,实时
- 音视频多媒体编解码器基础-codec
硬件学长森哥
嵌入式软件影像嵌入式驱动音视频驱动开发嵌入式硬件
如果要从事编解码多媒体的工作,需要准备哪些更为基础的内容,这里帮你总结完。因为数据类型不同所以编解码算法不同,分为图像、视频和音频三大类;因为流程不同,可以分为编码和解码两部分;因为编码器实现不同,分为硬编码和软编码;因为编解码硬件位置不同,可以分为片内、片外和独立编解码模块三类;软件常用的框架ffmpeg。音视频编解码(Audio-VideoCoding)是指将音频和视频信号进行压缩编码以及解码
- 目标检测的超级英雄:YOLO带你识别世界
星际编程喵
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前言YOLO(YouOnlyLookOnce)是计算机视觉领域一颗璀璨的明星,它以高效、快速著称,成为目标检测算法的代表。今天,我们一起走进YOLO的世界,看看它如何神奇地识别图像中的物体。当然,不用担心,这篇文章会让你轻松理解,并且我会用幽默、通俗的语言给大家展示这项技术。相信我,看完之后,你会觉得YOLO不仅是个算法,更像是个看得懂、说得清的技术伙伴。简介YOLO不仅是一个简单的目标检测模型,
- 国产AI疯卷!DeepSeek-R1成开源霸主,字节腾讯纷纷放大招?
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引言家人们,最近的AI圈简直是“火药味”十足,热闹程度堪比世界杯!在科技飞速发展的当下,人工智能领域已经成为全球科技竞争的焦点,各国科技企业都在这个赛道上你追我赶,试图占据一席之地。AI技术不仅深刻改变了我们的生活方式,像智能语音助手让生活更便捷,智能推荐算法让信息获取更精准,还推动了众多行业的变革,如医疗、交通、金融等。今天咱们要聊的这几件AI大事,每一件都可能会对未来的科技走向产生深远影响。先
- 一文讲解Spring中应用的设计模式
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我们都知道Spring框架中用了蛮多设计模式的:工厂模式呢,就是用来创建对象的,把对象的创建和使用分开,这样代码更灵活。代理模式呢,是用一个代理对象来控制对真实对象的访问,可以在访问前后做一些处理。单例模式呢,保证一个类只有一个实例,比如数据库连接池就经常用单例模式。模板模式呢,定义一个算法的框架,把具体的实现延迟到子类去做。观察者模式呢,定义了对象之间的一对多依赖关系,当一个对象状态改变时,依赖
- 面试常考题目——状态码总结
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面试职场和发展
这是个面试和考研的算法练习我们一起加油上岸之路总述=====================================================================1开头这一类型的状态码,代表请求已被接受,需要继续处理。这类响应是临时响应,只包含状态行和某些可选的响应头信息,并以空行结束。由于HTTP/1.0协议中没有定义任何1xx状态码,所以除非在某些试验条件下,服务器禁
- Python 图像处理进阶:特征提取与图像分类
极客代码
玩转Python玩转AI开发语言python图像处理人工智能
特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节,它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征,比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。SIFT(尺度不变特征变换)SIFT是一种用于检测图像中的关键点及其描述符的方法。SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性,适用于图像匹配和识别。原理:SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点,并利用梯度方向的直方
- 计算机科学与技术论文目录结构
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毕业设计毕设毕业设计
摘要Abstract第一章绪论1.1研究背景和意义这部分大约700字1.2国内外研究现状这部分分3段,分别为:在国内,...(大约300-400字)在国外,...(大约3---400字)综上所述,...(大约200-300字)1.3系统创新点(可选)比如使用了前后端分离技术,使用了ChatGPT,使用了无session,使用了某某算法等。大概300-400字左右。1.4系统技术难点(可选)比如系统
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RINO喵
java算法leetcode
这篇主要是关于算法的,用的提交网站是力扣。题目:两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例1:输入:nums=[2,7,11,15],target=9输出:[0,1]解释:因为nums[0]+nums[1]=
- Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)?主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的无监督学习算法,用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向(主成分),沿着这些方向对数据进行投影,从而实现降维。1
- 数据结构与算法之栈: LeetCode 3100. 换水问题 II (Ts版)
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换水问题II给你两个整数numBottles和numExchange。numBottles代表你最初拥有的满水瓶数量。在一次操作中,你可以执行以下操作之一:喝掉任意数量的满水瓶,使它们变成空水瓶。用numExchange个空水瓶交换一个满水瓶。然后,将numExchange的值增加1。注意,你不能使用相同的numExchange值交换多批空水瓶。例如,如果numBottles==3并且numExc
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Harryline-lx
代码随想录算法深度优先
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找个栗子
PyTorch开始到scipytorch人工智能python
PyTorch是什么?首先,我们讲PyTorch,我们先讲它的前身--torch。1、torchTorch是PyTorch的前身,Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架,最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。Torch是以Lua语言为基础,在2002年左右就开始逐渐发展起来,在计算机视觉、自然语言处理等领域有一定的应用。o
- 《语音识别模式、算法设计与实践》——第一章 语音识别概述
静候光阴
语音识别语音识别人工智能python
专栏总目录1.1走进语音识别1.1.1语音识别的定义定义:语音识别是让机器具备自动接收和分析人类的语音,并最终输出对应文本的过程。目标:将输入语音转化为文字的输出目标实现条件:提前规定好该系统可以接收的语音输入形式,比如单个词、命令短语和连续语音。对应的文本输出形式,可以直接翻译出来的对应文本,也可以是经过编码的特殊字符,比如组成发音的基本单位——音素。由此可知,系统的输入和输出不同,决定了语音识
- OpenCV在Python 3.6中的安装与应用教程
北海有座岛
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个功能丰富的计算机视觉库,适用于图像处理和分析。本文将介绍如何在Python3.6环境下安装和使用OpenCV,包括处理网络安装困难时的替代方案。同时,本文也涵盖了如何通过预编译的二进制文件(.whl)简化安装过程,并介绍了OpenCV的扩展模块和基础使用方法。1.OpenCV简介和应用领域OpenCV简介OpenCV(OpenSourceCo
- 多维多重背包问题_各种背包五(二维费用背包问题)
zLiM5
多维多重背包问题
问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维,只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]
- 【二维费用的完全背包问题】
羊毛多一点
算法学习动态规划
前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做,但是老师要求用完全背包来做!一、完全背包与0-1背包有什么区别?0-1背包,顾名思义对于每件物品只能拿1次或者0次;而完全背包对于每件物品的拿取没有次数限制。二、二维费用背包二维费用背包是对于每件物品的拿取要付出两项代价,如:重量和体积。三、0-1背包理解0-1背包对我们理解其他背包问题十分重要,首先说一下0-1背包。问题描述
- 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