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神经网络697344
开发语言开发工具网络钉钉matlab开发语言算法信息可视化机器学习
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- MATLAB代码实现了一个完整的ARIMA时间序列分析与预测流程
神经网络697344
算法深度学习MATLABmatlab信息可视化开发语言
%%1.数据准备years=(2010:2024)';data=[11894,12277,12777,13262,13902,14524,15037,15961,16724,...17767,19064,20056,20978,21676,22023]';%创建时间序列对象ts=timeseries(data,years,'Name','65岁以上人口');ts.TimeInfo.Units='y
- 在Flutter中生成App Bundle并上架Google Play
getapi
flutter
Rantool要在Flutter中生成AppBundle并上架GooglePlay,请按照以下步骤操作:1.准备签名密钥首先需要创建一个密钥库用于签名:keytool-genkey-v-keystoreupload-keystore.jks-keyalgRSA-keysize2048-validity10000-aliasupload2.配置签名在项目的android目录下创建key.proper
- AI工作流平台对比分析
come11234
Ai人工智能
以下是和「扣子工作流」(KoFlow)类似的AI工作流平台对比分析,涵盖主流工具的核心特点、使用方式、优缺点及区别:一、主流工作流平台分类平台类型核心定位代表用户扣子(KoFlow)低代码AI流程中文场景优化,深度集成大模型中文开发者/企业LangChain代码框架开发者灵活构建AI链Python开发者/AI工程师LlamaIndex数据增强框架企业级RAG(检索增强生成)数据工程师/知识库应用M
- Python爬虫(57)Python数据可视化全攻略:Matplotlib从入门到三维动态图表(8000字实战教程)
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Python爬虫入门到高阶实战python爬虫信息可视化
目录背景与需求分析第一章:Matplotlib基础与核心工作流1.1环境配置与基础架构1.2基础图表类型实战1.2.1折线图进阶1.2.2分组柱状图第二章:高阶可视化技术2.1子图矩阵与多面板布局2.2动态可视化与动画第三章:行业案例实战案例1:电商用户行为分析案例2:医疗影像数据可视化第四章:可视化美学与工程优化4.1配色方案实战4.2百万级数据渲染优化第五章:交互式扩展方案5.1Matplot
- 未来运维,绝绝AI 必备
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在当今数字化时代,运维工作对于企业的稳定运行至关重要。随着科技的不断进步,人工智能(AI)和自动化技术正逐渐改变着运维行业的面貌。本文将分析运维行业的未来发展方向,探讨人工智能在运维中的应用前景、自动化运维的发展趋势,并对未来的运维工作模式和技能需求进行预测和分析,以帮助读者更好地规划自己的职业发展。一、运维行业现状目前,运维工作主要包括服务器管理、网络管理、数据库管理、应用程序监控等方面。运维工
- C语言教学大变革!DeepSeek如何改变高职院校编程课堂?
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一、引言在当今数字化转型的浪潮中,程序设计与分析能力已成为高职教育中不可或缺的核心竞争力。作为编程语言的基础,C语言不仅训练学生的计算思维,还培养其算法实现能力。然而,当前高职院校的C语言教学面临诸多挑战,如实践环节薄弱、学生创新能力不足等。DeepSeek等新一代智能编码支持系统的出现,为这一现状带来了转机。该系统融合了深度神经网络与语义解析技术,能够智能生成代码、优化缺陷检测、解构程序逻辑,并
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“对象可达性分析+自动回收算法”是JavaGC(垃圾回收)核心的两个环节,下面详细解释:1.对象可达性分析(ReachabilityAnalysis)目的:判定哪些对象“活着”,哪些对象已经变成“垃圾”可以回收。原理:JVM会用一组叫“GCRoots(垃圾收集根节点)”的基础对象为起点,从这些根出发,沿着对象之间的引用关系去递归搜索。如果某个对象能通过这条引用链与GCRoot相连,那么它就是“可达
- 图论算法的大家庭——c++中的图论算法
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图论算法是处理图结构问题的核心工具,广泛应用于路径规划、社交网络分析、计算机网络等领域。以下从基础概念、经典算法及其代码实现展开详细介绍,涵盖DFS、BFS、最短路径、最小生成树等核心内容,并附C++代码示例及注释。一、图的基础概念图的定义:由顶点(Vertex)集合V和边(Edge)集合E组成,记作G=(V,E)。分类:无向图:边无方向(如社交网络中的朋友关系)。有向图:边有方向(如网页链接关系
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AI人工智能领域:Bard的崛起之路关键词:Bard、GoogleAI、大语言模型、对话式AI、自然语言处理、生成式AI、AI竞争摘要:本文深入探讨GoogleBard的发展历程、技术架构及其在AI领域的地位。我们将从Bard的诞生背景开始,分析其核心技术原理,比较与其他大语言模型的异同,并通过实际案例展示其应用场景。最后展望Bard的未来发展方向及面临的挑战。背景介绍目的和范围本文旨在全面解析G
- 项目管理进度压缩:应对复杂项目的进度挑战
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项目管理进度压缩:应对复杂项目的进度挑战关键词:项目管理、进度压缩、关键路径法、快速跟进、赶工、资源平衡、风险管理摘要:本文深入探讨项目管理中的进度压缩技术,通过生动比喻和实际案例,详细讲解如何在保证质量的前提下缩短项目周期。文章将介绍进度压缩的两种主要方法(赶工和快速跟进),分析其适用场景和实施步骤,并提供实用的工具和技巧帮助项目经理应对复杂项目的进度挑战。背景介绍目的和范围本文旨在帮助项目经理
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前端领域Vite与Webpack的深度对比关键词:Vite、Webpack、前端构建工具、模块打包、开发体验、性能优化、ESModules摘要:本文深入对比前端领域两大构建工具Vite和Webpack的核心原理、架构设计和使用场景。通过分析它们的底层机制、开发体验、构建流程和性能表现,帮助开发者理解如何在不同项目需求下做出合理选择。文章包含详细的技术原理图解、实际项目对比示例和未来发展趋势分析。背
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大数据洞察
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Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器关键词Kafka、消息轨迹追踪、分布式系统、调试、消息处理、事件溯源摘要本文聚焦于Kafka消息轨迹追踪这一分布式系统调试的关键技术。首先介绍Kafka消息轨迹追踪的概念基础,包括其在分布式系统中的背景、发展历史以及问题空间。接着阐述其理论框架,从第一性原理进行推导,并分析理论局限性和竞争范式。在架构设计方面,对系统进行分解,构建组件交互模型并可视化展示。
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
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AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
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其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- 创建对象的步骤
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以下是创建对象的具体步骤及详细说明,结合关键流程与原理分析:1.判断对象是否加载、链接阶段、初始化阶段类加载检查是对象创建的第一步。当遇到new指令时,虚拟机会检查该指令的参数是否能在常量池中定位到类的符号引用,并检查该类是否已被加载、解析和初始化。若未加载,需先执行类加载过程。链接分为三个子步骤:验证:确保类信息符合虚拟机规范,避免安全问题。准备:为类的静态变量分配内存并设置默认初始值(如int
- 轻松开发AI应用:Dify、Langchain与Coza全方位对比分析
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1.Dify与Langchain区别Dify和Langchain都是用于开发AI应用的平台,但在设计理念、功能特点及适用场景等方面存在明显差异。以下是两者的详细对比:总体概述Dify:一个开源低代码平台,旨在简化AI应用的开发,提供完整的UI解决方案和无缝的集成能力,适合技术背景不强的用户,帮助他们快速开发和部署AI应用。Langchain:一个灵活的Python开发库,为开发者提供精细控制,适合
- 游戏服务器:分区分服 vs 全区全服深度解析
你一身傲骨怎能输
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下面详细分析游戏服务器分区分服与全区全服的区别,涵盖原理、优缺点、适用场景、技术实现等多个维度。一、基本概念1.分区分服分区分服指的是:游戏服务器被划分为多个“区”或“服”,每个区服是一个相对独立的世界,玩家只能在自己选择的区服内进行游戏、交互、排名、交易等。例如:一区、二区、三区,或“电信一区”、“网通二区”等。2.全区全服全区全服指的是:所有玩家都在同一个大世界中,或者不同区服的玩家可以无障碍
- 脑机新手指南(十七)EEG-ExPy 新手入门教程(上篇):基础概念与环境搭建
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南新手入门算法脑机接口
一、EEG-ExPy是什么?EEG-ExPy是一个基于Python的开源工具包,专为脑电(EEG)实验设计、数据采集和实时分析而开发。它的核心优势在于低门槛易用性和模块化设计,即使是没有编程基础的新手,也能通过简单的代码或图形界面快速搭建EEG实验流程。其功能覆盖:1.自定义实验范式设计(如视觉刺激、运动想象任务)2.实时EEG信号采集与预处理3.简单的脑机接口(BCI)应用开发4.实验数据的存储
- Brduino脑机连载(四)脑电范式软件大全(附源网页)
Psychopy(点击查看源网址)特点:是一款免费的心理学实验设计软件,可用于创建各种脑电实验范式,如视觉、听觉、认知等任务。它具有强大的图形界面和丰富的刺激呈现功能,能够精确控制刺激的时间、位置、强度等参数,并且支持多种数据格式的输出,方便与其他脑电分析软件进行集成.适用场景:适用于心理学、神经科学等领域的研究人员进行各种认知、感知、情感等方面的脑电实验研究,尤其是对于需要复杂刺激呈现和精确时间
- 从多源融合文档:使用LangChain合并加载器的指南
dsndnwfk
langchainphp开发语言python
#从多源融合文档:使用LangChain合并加载器的指南在数据驱动的世界中,处理和分析数据并不总是来自单一来源。通常,我们需要从多个文档中提取信息,以便全面了解一个主题或进行复杂的数据分析。本文将介绍如何使用LangChain的各种文档加载器来合并多个来源的数据,使得数据处理变得更加高效和简便。##1.引言在现代数据分析中,我们经常需要从多个文档中提取有价值的信息。这些文档可能以不同的格式存在,并
- Python程序设计 第6章:函数和函数式编程
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Python程序设计Python是全球范围内最受欢迎的编程语言之一,学好Python将对个人职业生涯产生很大的助力,Python在机器学习、深度学习、数据挖掘等领域应用极为广泛。在数据科学家/数据分析师、人工智能工程师、网络安全工程师、软件工程师/全栈工程师、自动化测试工程师等岗位,年入50万,很普遍,学好Python,高薪就业不是问题,因此推出Python程序设计系列文章:Python程序设计第
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Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南数据分析数据挖掘
一、脑机接口与神经电生理技术概述脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)是一种在大脑与外部设备之间建立直接通信通道的技术,它通过采集和分析大脑信号来实现对设备的控制或信息的输出。神经电生理信号作为脑机接口的重要数据来源,主要包括以下几种类型:MEG(脑磁图):通过测量大脑神经元电活动产生的磁场变化来反映脑功能,具有极高的时间分辨率。EEG(脑电图):通过头皮电极记录大脑皮
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半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型关键词:半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要:本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探讨了未来发展趋
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
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指标用法说明核心功能本指标是一个综合性技术分析工具,通过多时间周期的均线系统、量价关系、超买超卖指标等多维度数据,提供趋势判断、买卖信号和极端行情预警功能。主要组成部分均线聚合系统:通过5日、10日、20日、30日均线的聚合程度分析市场趋势强度趋势动能指标:计算均线系统的变化率,判断趋势加速或减速量价分析模块:结合成交量与价格波动,识别底部和顶部区域极端行情预警:通过MACD和RSI等指标识别超买
- python自动化运维
ZZH1120KQ
运维python自动化
1系统性能信息模块psutilpsutl是一个跨平台库,能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理。#这是一个外部模块,需要下载,通过指定源下载pip3installpsutil-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/importpsutil1.1内存信息memor
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
weisian151
人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- Vue3 - 详解播放m3u8视频流+HLS拉流推流完整方案,vue3如何播放m3u8格式文件实时视频播放教程(流媒体播放、直播视频流、实时摄像头监控视频流对接、后端服务器切片分片传输视频流边下边播)
王二红
+Vue3开发问题汇总vue3m3u8hlsvue3播放m3u8视频流教程vue播放m3u8文件vue3直播视频流播放摄像头实时监控画面视频流
前言如果您需要Vue2版本,请访问这篇文章。在vue3(PC端+移动端H5)项目开发中,实现m3u8+hls视频流播放、实时流媒体播放高性能无延迟方案及源码,vue3播放3mu8文件/直播视频流,实时流媒体播放需求、做直播实时传输播放、摄像头监控画面视频流、服务器后端视频切片分段返给前端+边下边播等需求,解决前端网页播放视频流卡顿加载慢、无法载入黑屏、播放不流畅、CORS跨域、安卓苹果浏览器兼容等
- 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