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在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划(ChanceConstrainedProgramming,CCP)在电力系统中的应用2.鲁棒优化(RobustOptimization,RO)在电力系统中的应用3.机会约束与鲁棒优化的协同方法
- 深陷“大数据杀熟”漩涡的飞猪,庄卓然如何力挽狂澜?
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在线旅游市场(OTA)的蓬勃发展为消费者带来了诸多便利,然而,在这股数字化浪潮中,飞猪旅行却因其频繁陷入“大数据杀熟”的争议而备受瞩目。这一行为不仅损害了消费者的合法权益,更让飞猪的品牌形象蒙上了一层阴影。近年来,飞猪平台上关于价格乱象的投诉屡禁不止。在黑猫投诉平台上,与“飞猪”相关的投诉累计已超9万条,其中直接以“飞猪杀熟”为关键词的投诉便达数百条。消费者们纷纷反映,在飞猪平台上预订机票、酒店等
- AI图像技术:真实与虚假的博弈
XianxinMao
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标题:AI图像技术:真实与虚假的博弈文章信息摘要:随着AI生成图像技术的快速发展,虚假信息的传播风险急剧增加,引发了社会对信息真实性的广泛担忧。AI生成的图像几乎与真实照片无法区分,可能被用于制造虚假新闻、恶意攻击和商业欺诈,导致社会信任危机。为应对这一挑战,Meta开发了StableSignature技术,通过在AI生成图像中嵌入不可见且防篡改的水印,有效识别和追踪图像来源。这项技术具有鲁棒性、
- 使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot
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技术背景介绍在人工智能时代,构建一个智能化的聊天机器人不仅是一个趋势,更是提升与用户互动体验的关键之一。本文将向你展示如何使用LangChain和AmazonBedrock构建一个仿效让·克劳德·范·达美(JCVD)风格的聊天机器人。我们将借助于Anthropic提供的Claude模型,通过AmazonBedrock强大的基础设施来实现这一目标。核心原理解析LangChain作为一个强大的框架,简
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- [科普] SRAM 和 PSRAM 易失性存储器(断电后数据丢失)(由DS-R1生成)
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嵌入式硬件相关fpga开发
在易失性存储器(断电后数据丢失)中,SRAM和PSRAM是两种常见的高速存储方案,但它们的技术原理和应用场景有明显差异。以下是详细对比和扩展说明:1.SRAM(StaticRandom-AccessMemory)核心特性静态存储:通过6晶体管(6T)锁存结构存储数据,无需外部刷新电路,数据在通电时永久保持。速度:读写速度极快(纳秒级延迟),远高于DRAM或Flash,常见于高速缓存场景。功耗:静态
- RSA加密算法
不会搬砖的淡水鱼
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RSA加密算法:数学魔术背后的安全守护者RSA加密算法(Rivest-Shamir-Adleman)是一种广泛使用的公钥加密算法,它在信息安全领域具有重要作用。RSA是由罗纳德·李维斯特(RonRivest)、阿迪·萨莫尔(AdiShamir)和伦纳德·阿德曼(LeonardAdleman)在1977年一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。RS
- 勒让德多项式
F_D_Z
数理数值分析勒让德多项式Legendre
勒让德多项式(Legendre)当区间为[−1,1][-1,1][−1,1],权函数ρ(x)=1ρ(x)=1ρ(x)=1时,由1,x,...,xn,...{1,x,...,x^n,...}1,x,...,xn,...正交化得到的多项式称为勒让德多项式,并用P0(x),P1(x),...,Pn(x),...P_0(x),P_1(x),...,P_n(x),...P0(x),P1(x),...,Pn(
- 95% 向量资源节省,火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
字节跳动云原生计算
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采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 从零开始搭量化系统:那些教程里没说的脏活累活
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去年某天,我对着满屏的均线交叉策略发呆——回测曲线完美得能上教科书的策略,实盘跑了两周亏掉20%。后来才发现,问题出在基础行情延迟了整整5秒。这才明白过来:市面上教人写策略的教程,和真正能跑通的交易系统之间,隔着一整条马里亚纳海沟。今天要聊的,不是怎么设计策略(这种内容已经烂大街了),而是实实在在的工程难题:如何用最低成本把策略变成真金白银的交易。别担心,不需要租机房搞专线,咱们普通散户也能玩
- 3.17学习小结
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学习
乱入一个20cm三连板总结:科源制药,山水比德,新城市,金百泽,科创信息,上能电气,赛为智能,百胜智能,津荣天宇,丰立智能,国联水产,润和软件,思特奇,致远新能,盟固利,德恩精工,开创电气,诚达药业,因赛集团,中铁装配,金盾股份,华研精机,超越科技,安诺其,华策影视,英力股份,众智科技,西测测试,晶雪节能,华铭智能,飞天诚信,金道科技,领湃科技,天迈科技,零点有数,江苏雷利,依米康。jmeter怎
- BioDeepAV:一个多模态基准数据集,包含超过1600个深度伪造视频,用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。
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2024-11-29,由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集,它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力,这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。一、研究背景:随着生成模型的快速发展,深度伪造内容的逼真度不断提高,人们越来越难以在线检测出被操纵的媒体内容,从而容易受到各种诈骗的欺骗。这不仅对个人隐私构成威胁,也对社会信任和民主构成挑战。目前遇
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
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数学线性代数矩阵
本系列内容介绍:主要参考资料:《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记,仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数:x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
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2025年1月7号,由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM,一种基于可微调大型语言模型(LLM)的跨模态联合学习框架,用于解决视频程序规划任务。通过引入LLM增强规划模块和互信息最大化模块,PlanLLM突破了现有方法依赖封闭集标签和固定语义描述的限制,实现了对新步骤和任务的泛化能力。该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升,展现了其在弱监督学习中的有效性
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Julia通过Dates模块提供了以下三个函数来处理日期和时间:Date:表示日期,精确到日,只显示日期。DateTime:表示日期和时间,精确到毫秒。DateTime:表示日时间,精确到纳秒,代表一天24小时中的特定时刻。使用前,我们需要先导入Dates模块:importDatesDate和DateTime类型可以通过整数或Period类型解析。Period基于日期值,表示年、月、日等:Peri
- java实现卷积神经网络CNN(附带源码)
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Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
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SpringBoot多级缓存实战:基于Redis+Redisson构建高并发解决方案本文适合人群:中高级Java开发工程师、系统架构师、对高并发场景优化感兴趣的技术人员一、为什么需要多级缓存?在百万级并发的电商系统中,我们曾遇到这样的性能瓶颈:本地缓存导致各节点数据不一致单纯依赖Redis造成带宽瓶颈缓存雪崩导致DB被打挂多级缓存架构通过结合本地缓存与分布式缓存的优势,实现了:热点数据纳秒级访问分
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From深度求索玻璃可以折射阳光,教育应该照亮未来——百亿民企办学的破局之路正值高考志愿填报季,680万考生家庭陷入集体焦虑:当985毕业生涌入外卖行业,民办二本深陷"招生寒冬",AI大厂高薪哄抢的"提示词工程师"却无一所高校开设对应专业。在这个教育理想与现实剧烈碰撞的夏天,曹德旺掷出百亿筹建的福耀科技大学,正试图用一块"教育玻璃"折射出破局之光。一、教育内卷困局中的一束光:当流水线教育撞上AI革
- 3月16日中场五大联赛+德乙赛果预测与临场策略部分公推
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【007前进之鹰vs威廉二世】前进之鹰主场强势全取三分【阵容动态】前进之鹰21岁前锋米兰·斯梅茨连续两轮首发出战,上轮贡献关键进球扩大比分,本场将继续担任锋线主力。进攻核心安治文状态爆棚,近两轮打入3球成为队内头号得分手,需重点盯防。威廉二世虽迎回伤愈中卫汤米·雅各布改踢三中卫体系,但防守仍漏洞百出。预计左翼卫施古德松将回撤担任左后卫强化边路防守。【伤停名单】前进之鹰:坦斯迪治(中场)、斯图卡斯(
- 是德科技N9020A使用领域介绍
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嵌入式硬件网络可用性测试集成测试人工智能
是德科技(Keysight)N9020A频谱分析仪是一款高性能信号分析仪,适用于多个领域,主要包括以下应用场景:1.无线通信测试5G/4G/LTE/Wi-Fi测试:用于评估通信系统的射频性能,分析信号质量、调制精度等。射频器件测试:测量功率、带宽、谐波失真等指标,确保射频元器件符合标准。2.雷达与国防雷达信号分析:测试雷达信号的频谱特性、瞬时带宽、脉冲宽度等参数。电子战(EW)测试:分析复杂电磁环
- LLM Weekly(2025.03.03-03.09)
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网络新闻QwQ-32B:拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B,这是一个拥有320亿参数的模型,它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少,但通过整合类似智能体的推理和反馈机制,QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。**人工智能领域的先驱安德鲁·巴托(AndrewBarto)和理查德·萨顿(RichardSutton)因对强化学习的开创
- 企业招聘能力提升之道:突破困境,精准纳才
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人力资源管理精细化管理职场和发展
企业招聘能力提升之道:突破困境,精准纳才在企业运营的广袤版图中,招聘工作无疑是一块至关重要的拼图。然而,不少企业在这片领域中举步维艰,尽管投入了海量的时间与精力,收获的成果却不尽人意。面试环节仿佛陷入了无尽的循环,合适的候选人如同沧海遗珠般难觅踪迹。好不容易觅得看似契合的人选,入职后的表现却与预期大相径庭,甚至在短时间内便拂袖而去,徒留企业在原地黯然神伤,不仅前期的招聘心血付诸东流,企业的正常运转
- 美国开启比特币储备时代,白宫圆桌能否释放更多政策信号?
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撰文:Yangz,TechubNews3月7日,美国总统特朗普签署建立比特币战略储备和美国数字资产储备的行政令,兑现了其在上台前在纳什维尔比特币大会上做出的承诺。其中,比特币战略储备的初始资金来源于美国政府多年来通过刑事和民事诉讼没收的比特币(白宫人工智能与加密事务负责人DavidSacks表示,未经完整审计下,目前美国政府拥有约20万枚比特币,行政令要求对联邦政府的数字资产持有情况进行全面核算;
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
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计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
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点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 数字信号处理之 快速傅里叶变换(FFT)
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信号处理算法
文章目录快速傅里叶变换(FFT)一、直接计算DFT的问题和改善DFT运算效率的基本途径直接计算DFT的问题改善DFT运算效率的基本途径二、按时间抽取(DIT)的FFT算法(库利-图基算法)算法原理按时间抽取的FFT算法与直接计算DFT运算量的比较按时间抽取的FFT算法的特点按时间抽取的FFT算法的若干变体三、按频率抽取(DIF)的FFT算法(桑德-图基算法)算法原理时间抽取算法与频率抽取算法的比较
- 仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】
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一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机,其作业方式受到限制,鲁棒性比较差,一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时,堆垛机立体仓库的可协调性比较差,企业的产品有旺季、淡季之分,在旺季时可能满足正常的出入库需求;在淡季时,可能会出现
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
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无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 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