- 驱动程序为什么要做 WHQL 认证?
GDCA SSL证书
网络协议网络
驱动程序进行WHQL(WindowsHardwareQualityLabs)认证的核心价值在于解决兼容性、安全性和市场准入三大关键问题,具体必要性如下:️一、规避系统拦截,保障驱动可用性消除安装警告未认证的驱动在安装时会触发Windows的红色安全警告(如“无法验证发布者”),甚至被系统强制拦截。通过WHQL认证的驱动获得微软数字签名,用户可无阻安装。满足系统强制要求Windows1
- JSON 与 AJAX
Auscy
jsonajax前端
一、JSON(JavaScriptObjectNotation)1.数据类型与语法细节支持的数据类型:基本类型:字符串(需用双引号)、数字、布尔值(true/false)、null。复杂类型:数组([])、对象({})。严格语法规范:键名必须用双引号包裹(如"name":"张三")。数组元素用逗号分隔,最后一个元素后不能有多余逗号。数字不能以0开头(如012会被解析为12),不支持八进制/十六进制
- 发票合并工具
小朋的软件园
前端javascriptjavahtml服务器
"发票合并工具"是一款专为高效整理票据设计的实用工具,支持将来自不同渠道的发票文件(如PDF文档、各类图片格式)快速整合为排版规范的PDF文件,尤其适用于财务报销场景下的批量票据处理需求。核心功能亮点多格式兼容:无缝导入PDF文件及常见图片格式(.png/.jpg/.jpeg/.bmp),适配多来源发票整合需求。智能布局配置:提供灵活的页面布局选项(每页2/3/4张发票),其中"2合1"模式针对报
- 上位机知识篇---SD卡&U盘镜像
常用的镜像烧录软件balenaEtcherbalenaEtcher是一个开源的、跨平台的工具,用于将操作系统镜像文件(如ISO和IMG文件)烧录到SD卡和USB驱动器中。以下是其使用方法、使用场景和使用注意事项的介绍:使用方法下载安装:根据自己的操作系统,从官方网站下载对应的安装包。Windows系统下载.exe文件后双击安装;Linux系统若下载的是.deb文件,可在终端执行“sudodpkg-
- JavaScript 树形菜单总结
Auscy
microsoft
树形菜单是前端开发中常见的交互组件,用于展示具有层级关系的数据(如文件目录、分类列表、组织架构等)。以下从核心概念、实现方式、常见功能及优化方向等方面进行总结。一、核心概念层级结构:数据以父子嵌套形式存在,如{id:1,children:[{id:2}]}。节点:树形结构的基本单元,包含自身信息及子节点(若有)。展开/折叠:子节点的显示与隐藏切换,是树形菜单的核心交互。递归渲染:因数据层级不固定,
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- Android ViewBinding 使用与封装教程
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AndroidViewBinding使用与封装教程:一、ViewBinding是什么?核心功能:为每个XML布局文件自动生成一个绑定类(如ActivityMainBinding),直接暴露所有带ID的视图引用。优点:避免繁琐的findViewById(),类型安全且编译时检查。对比DataBinding:ViewBinding仅处理视图引用,无数据绑定功能。DataBinding支持双向数据绑定,
- (Python基础篇)循环结构
EternityArt
基础篇python
一、什么是Python循环结构?循环结构是编程中重复执行代码块的机制。在Python中,循环允许你:1.迭代处理数据:遍历列表、字典、文件内容等。2.自动化重复任务:如批量处理数据、生成序列等。3.控制执行流程:根据条件决定是否继续或终止循环。二、为什么需要循环结构?假设你需要打印1到100的所有偶数:没有循环:需手动编写100行print()语句。print(0)print(2)print(4)
- php 高并发下日志量巨大,如何高效采集、存储、分析
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
PHP语言经典程序100题php开发语言
1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志(如访问日志、错误日志、业务日志等)。单机写入、存储、分析能力有限,容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent(如Filebeat、Fluentd、Logstash)]|v[消息队列/缓冲(如Kafka、Redis、RabbitMQ)]|v[日志存储(如E
- 霍夫变换(Hough Transform)算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换(HoughTransform)是一种经典的图像处理与计算机视觉算法,广泛用于检测图像中的几何形状,例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”,从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入:边缘图像(如经过Canny边缘检测)输出:一组满足几何模型的形状(如直线、圆)关键思想:图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- 用OpenCV标定相机内参应用示例(C++和Python)
下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定(CameraCalibration)的示例,包括C++和Python两个版本,基于棋盘格图案标定。一、目标:相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像,估计相机的内参:相机矩阵(内参)K畸变系数distCoeffs可选外参(R,T)标定精度指标(如重投影误差)二、棋盘格参数设置(根据自己的棋盘格设置):棋盘格角点数:9x6(内角点,9列×6行);每个
- python中 @注解 及内置注解 的使用方法总结以及完整示例
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在Python中,装饰器(Decorator)使用@符号实现,是一种修改函数/类行为的语法糖。它本质上是一个高阶函数,接受目标函数作为参数并返回包装后的函数。Python也提供了多个内置装饰器,如@property、@staticmethod、@classmethod等。一、核心概念装饰器本质:@decorator等价于func=decorator(func)执行时机:在函数/类定义时立即执行装饰
- Kafka系列之:Dead Letter Queue死信队列DLQ
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Kafka系列之:DeadLetterQueue死信队列DLQ一、死信队列二、参数errors.tolerance三、创建死信队列主题四、在启用安全性的情况下使用死信队列更多内容请阅读博主这篇博客:Kafka系列之:KafkaConnect深入探讨-错误处理和死信队列一、死信队列死信队列(DLQ)仅适用于接收器连接器。当一条记录以JSON格式到达接收器连接器时,但接收器连接器配置期望另一种格式,如
- 零信任落地难题:安全性与用户体验如何两全?
粤海科技君
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在零信任架构的实施过程中,平衡安全性与用户体验是企业数字化转型的核心命题。这一挑战的本质在于:既要通过「永不信任,持续验证」的安全机制抵御新型攻击,又要避免过度验证导致的效率损耗。一、矛盾根源:安全与体验的天然张力零信任的“永不信任”原则,本质上要求对每一次访问都进行动态评估,但这与用户对“便捷、流畅”的诉求存在天然冲突。例如:频繁的身份验证(如每次登录都需短信验证码)会打断工作节奏,某制造企业统
- RocketMQ 之死信队列
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在分布式消息系统中,消息的可靠传递和处理至关重要。然而,由于各种原因(如消息处理失败、消费超时等),一些消息可能无法被正常消费。这些无法被消费的消息如果不加以处理,会影响系统的稳定性和数据一致性。为了解决这一问题,RocketMQ提供了死信队列(DeadLetterQueue,DLQ)机制。本文将深入探讨RocketMQ的死信队列,包括其实现原理、应用场景以及使用示例。什么是死信队列?死信队列是一
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
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一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量(如设置AIGC_TOOL_PATH),确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具,实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析:上传PRD文档,AI自动提取业务规则生成类结构(如支付模块的PaymentService雏形)。代码补全:输入注释//JWT验证中间件,生成OAuth2.0
- 盲超分的核心概念
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数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- JAVA 高频八股文 Day03
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12.TCP和Http的区别是什么TCP是传输层协议,负责建立可靠的点对点连接,确保数据有序、完整地传输(如铁路轨道);HTTP是应用层协议,基于TCP构建,定义了Web服务交互的报文格式和规则(如货运订单)。TCP关注数据如何可靠送达,通过三次握手建立连接、流量控制等机制保证传输;HTTP关注传输内容的意义,提供请求/响应语义(GET/POST等)和无状态通信。补充:说一下什么是三次握手四次挥手
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
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教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- 什么是RFM模型
走过冬季
学习笔记大数据数据分析
RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型,它通过三个关键维度评估用户价值,帮助企业识别最有价值的客户群体。名称RFM由三个核心指标的英文首字母组成:R(Recency)-最近一次消费时间定义:用户上一次发生交易行为距今的时间长度(如多少天前)。意义:衡量用户的活跃度和流失风险。R值越小(最近有消费),说明用户越活跃,流失风险越低;R值越大(很久没消费),用户流失风险越高。母婴场景示例:一
- C++函数签名
C++函数签名-CSDN博客函数签名的组成部分函数名称函数的名字(如calculate、print)。参数列表(ParameterList)参数的类型、顺序和数量。参数的名字不影响签名(如intfunc(inta)和intfunc(intb)是同一签名)。所属的类或命名空间成员函数属于特定类(如MyClass::method)。自由函数属于全局或某个命名空间。成员函数的const/volatile
- 基于Python的智能公示信息监控爬虫系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈,包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等,能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现,提供了完整的代码示例和详细的技术解析,帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词:Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代,各类公示信息(如政府采购、
- 基于Python的Google Scholar学术论文爬虫实战:最新技术与完整代码解析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言学习scrapy
摘要本文详细介绍如何使用Python构建一个高效的GoogleScholar爬虫系统,包括代理设置、反反爬策略、数据解析与存储等核心技术。文章涵盖最新Python爬虫技术栈(如Playwright、异步IO等),提供完整可运行的代码示例,并讨论学术爬虫的伦理与法律问题。通过本教程,读者将掌握从GoogleScholar批量获取学术论文信息的高级爬虫技术。关键词:Python爬虫、GoogleSch
- ZooKeeper架构及应用场景详解
走过冬季
学习笔记zookeeper架构分布式
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由Apache软件基金会维护。它旨在为分布式应用提供高性能、高可用、强一致性的基础服务,解决分布式系统中常见的协调难题(如配置管理、命名服务、分布式锁、服务发现、领导者选举等)。核心软件架构ZooKeeper的架构设计围绕其核心目标(协调)而优化,主要包含以下关键组件:集群模式(Ensemble):ZooKeeper通常部署为集群(称为ensemble
- C++ 标准库 <numeric>
以下对C++标准库中头文件所提供的数值算法与工具做一次系统、深入的梳理,包括算法功能、示例代码、复杂度分析及实践建议。一、概述中定义了一组对数值序列进行累加、内积、差分、扫描等操作的算法,以及部分辅助工具(如std::iota、std::gcd/std::lcm等)。所有算法均作用于迭代器区间,符合STL风格,可与任意容器或原始数组配合使用。从C++17、20起,又陆续加入了并行友好的std::r
- Python uWSGI 安装配置
AI老李
pythonpython开发语言
关键要点uWSGI安装和配置适合PythonWSGI应用,资源丰富,适合初学者和中级用户。推荐菜鸟教程和官方文档,涵盖Linux和Windows环境。配置需注意操作系统差异和框架(如Django、Flask)需求。安装步骤uWSGI安装通常通过pip或源码编译完成。以下是基本步骤:Linux:安装依赖(如build-essentialpython-dev),然后用pipinstalluwsgi或编
- django - admin后台管理-2-自定义模型类
米兔-miny
django-达内django分布式python
注册自定义模型类若要自己定义的模型类也能在/admin后台管理界中显示和管理,需要将自己的类注册到后台管理界面注册步骤:在应用app中的admin.py中导入注册要管理的模型models类,如:from.modelsimportBook调用admin.site.register方法进行注册,如:admin.site.register(自定义模型类)#file:bookstore/admin.pyf
- 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