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南风过闲庭
ai人工智能科技大数据硬件工程自动化
1.1定义与研究对象自动控制理论是研究自动控制共同规律的技术科学。其核心在于利用物理装置或控制算法,在无人直接干预的情况下,对被控对象进行合理的控制,使被控量保持恒定或按照预定规律变化。例如在工业生产中,通过自动控制系统可以精确控制温度、压力、流量等参数,确保生产过程的稳定性和产品质量的一致性。自动控制理论的研究对象涵盖了广泛的领域,包括工业自动化、航空航天、交通运输、机器人技术等。在工业自动化中
- 【Swift 算法实战】利用 KMP 算法高效求解最短回文串
网罗开发
Swiftvue.jsleetcode算法
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- Redis知识深度总结文档
jay丿
redis数据库缓存
Redis知识深度总结文档一、Redis简介与基础概念Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的高性能键值对存储数据库,由SalvatoreSanfilippo(网名antirez)在2009年创建。它以内存中的数据结构存储为基础,提供了多种高级功能,使得Redis不仅是一个简单的键值存储系统,更是一个功能丰富的数据结构服务器。Redis的数据存储在内存中,因此它的读写
- Python基础知识点全面总结
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pythonwindows开发语言
Python基础知识点全面总结Python作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言,已经成为编程学习和应用领域中的热门选择。本文将对Python的基础部分进行全面总结,涵盖数据类型、条件判断、循环、函数、数据结构等重要知识点,并附上相关代码示例。一、数据类型Python中的数据类型主要分为五大类:数值、布尔、字符串、容器、None。数值类型整型(int):在Python3中,int表示长整型,没有l
- 代码随想录算法营Day48 | 300. 最长递增子序列,674. 最长连续递增序列,718. 最长重复子数组
寂枫zero
算法pythonleetcode
300.最长递增子序列这道题初始化有一个一维数组,数组的索引表示从0到当前索引时nums中最长的递增子序列的长度。第一个for遍历每一个索引,第二个for遍历从0到当前索引时,更新dp数组中当前索引时最长的递增子序列的长度。classSolution:deflengthOfLIS(self,nums:List[int])->int:ifnotnums:return0dp=[1]*len(nums)
- Redis 中列表(List)常见命令详解
jay丿
redislist数据库
列表(List)常见命令详解在Redis中,列表(List)是一种线性数据结构,允许在列表的头部和尾部进行高效的元素添加和删除操作。列表中的元素是有序的,并且可以重复。以下是Redis中列表相关命令的详细解释和用法:添加元素LPUSHkeyvalue[value…]功能:将一个或多个值插入到列表头部。如果列表不存在,会创建一个新的列表。示例:LPUSHmylist"a"会将元素"a"添加到myli
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在现代应用中,密码的安全性至关重要。为了保护用户密码,我们通常会对密码进行加密存储,并在用户登录时进行校验。本文将介绍如何使用PasswordEncryptionUtil工具类实现密码的加密与校验。工具类介绍PasswordEncryptionUtil是一个基于BCrypt算法的密码加密工具类,提供了以下两个核心方法:encodePassword(StringrawPassword)用于对原始密码
- 【笔试题汇总】华为春招笔试题解 2024-4-17
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这里是paoxiaomo,一个现役ACMer,之后将会持续更新算法笔记系列以及笔试题题解系列本文章面向想打ICPC/蓝桥杯/天梯赛等程序设计竞赛,以及各个大厂笔试的选手感谢大家的订阅➕和喜欢有什么想看的算法专题可以私信博主(本文题面由清隆学长收集)01.扑克牌消消乐题目描述K小姐最近沉迷于一款扑克牌消除游戏。游戏规则如下:从一副扑克牌中随机抽取nnn张牌组成一个序列,如果有连续的333张相同牌号的
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车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术(如电机、传感器、AI算法、动力电池等)可直接迁移至人形机器人研发,形成“技术溢出”效应。例如:小鹏Iron的端到端大模型与自动驾驶算法同源,触控反馈技术源自智能座舱交互系统;广汽GoMate的“可变轮足移动结构”基于汽车底盘技术优化,实现高速运动与精细操作;特斯拉Opti
- 遥控器工作核心技术以及传输信号算法详解!
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一、遥控器传输信号算法无线通信技术:无人机遥控器信号传输算法主要基于无线通信技术,通过特定的调制、编码和信号处理技术,将遥控器的操作指令转化为无线电信号,并传输给被控制设备。被控制设备接收到信号后,再将其解码为可识别的指令,从而实现对设备的控制。调制技术:调制是将原始信号转换为适合传输的已调信号的过程。在遥控器信号传输中,常用的调制技术包括直接序列扩频(DSSS)和正交频分复用(OFDM)等。DS
- AI 是如何赋能企业,推动新的“商业革命”的?
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在当今快速发展的时代,企业界正涌现出一股新的趋势——让员工掌握AI技能。AI作为一种强大的技术工具,不仅能够显著提升工作效率,其展现出的能力甚至可以在瞬间超越人们经过多年积累所获得的技能,这一特性正深刻改变着企业的运营模式和员工的工作方式。以实际案例来看,在我们公司中,员工小张曾经花费了大量的时间和精力,才熟练掌握了Adobe系列软件的复杂功能,然而现在借助AI算法,简单的操作就能轻松实现抠图等操
- 安全见闻8
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安全见闻8量子物理学基础了解量子力学的基本原理,如量子态、叠加态、纠缠等概念。学习量子力学的数学表达,包括波函数、算符等,以便更好地分析量子计算系统的特性。一、量子计算原理与技术掌握量子比特、量子门、量子电路等量子计算的核心概念。了解量子算法,特别是对传统密码学构成威胁的算法,如Shor算法。传统网络安全知识巩固传统加密算法、哈希函数、数字签名等网络安全技术。熟悉网络全架构、访问控制、漏洞管理等方
- 多源 BFS 算法详解:从原理到实现,高效解决多源最短路问题
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多源BFS是一种解决边权为1的多源最短路问题的高效算法。其核心思想是将所有源点视为一个“超级源点”,通过一次BFS遍历即可计算所有节点到最近源点的最短距离。以下从原理、实现和代码示例三个方面深入讲解:目录一、原理分析1.单源BFSvs多源BFS2.正确性证明3.时间复杂度二、C++实现步骤1.初始化2.BFS扩展三、代码示例四、代码解释初始化阶段BFS扩展阶段五、应用场景六、注意事项一、原理分析1
- YashanDB自动选主
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信息学奥赛一本通c++算法c语言青少年编程
1621:轻拍牛头时间限制:1000ms内存限制:524288KB提交数:1481通过数:598【题目描述】原题来自:USACO2008Dec.Silver今天是贝茜的生日,为了庆祝自己的生日,贝茜邀你来玩一个游戏。贝茜让N头奶牛坐成一个圈。除了1号与N号奶牛外,i号奶牛与i−1号和i+1号奶牛相邻,N号奶牛与1号奶牛相邻。农夫约翰用很多纸条装满了一个桶,每一张包含了一个1到106的数字。接着每一
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个人主页:个人主页个人专栏:《数据结构》《C语言》《C++》《Linux》《网络》《redis学习笔记》文章目录基数排序的定义和基本原理基本原理具体步骤基数排序的优缺点:代码实现总结基数排序的定义和基本原理基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法,其基本原理是根据数字的每一位来进行排序。具体来说,基数排序通过将整数按位数切割成不同的数字,然后按每一位数进行排序(不断接近有序的过程)
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一、redis是什么redis是remotedictionaryservice的简称,中文翻译为远程字典服务;redis是一种数据库,若按照类型来归类,则其可以被归入三个类型数据库,分别为:内存数据库、KV数据库、数据结构数据库;内存数据库表示redis的数据是存储在内存中(相较于存储在磁盘中速度大约快10w倍),KV数据库表示redis存储数据的方式为“key-value”的hash表结构,每个
- 数据结构与算法再探(七)查找-排序
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数据结构与算法数据结构
查找一、二分查找二分查找是一种高效的查找算法,适用于在已排序的数组或列表中查找特定元素。它通过将搜索范围逐步减半来快速定位目标元素。理解二分查找的“不变量”和选择左开右闭区间的方式是掌握这个算法的关键。二分查找关键点不变量在二分查找中,不变量是指在每一步迭代中保持不变的条件。对于二分查找来说,不变量通常是:目标值在当前搜索范围内:在每次迭代中目标值始终位于left和right指针之间。如在查找一个
- OpenCV每日函数 图像过滤模块 (3) boxFilter函数
坐望云起
深度学习从入门到精通OpenCV从入门到精通opencv计算机视觉人工智能
一、概述使用箱形滤镜模糊图像,该函数使用内核平滑图像:其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征,例如图像导数的协方差矩阵(用于密集光流算法等)。如果您需要计算可变大小窗口上的像素和,请使用积分图。二、boxFilter函数1、函数原型cv::boxFilter(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,Sizeksize,Pointancho
- 如何构建高可用、高转化的AI外呼系统
MARS_AI_
人工智能信息与通信nlp自然语言处理
在智能通信技术快速发展的今天,AI外呼系统已成为企业触达用户、提升服务效率的核心工具。然而,构建一个高可用、高转化的AI外呼系统需要从底层架构到算法设计的全链路优化。本文将从开发者视角,结合技术实现细节,解析如何系统性提升AI外呼效能。一、通信线路的动态调度与优化技术挑战:传统线路采购仅关注带宽和成本,但AI外呼需应对突发流量、区域运营商差异等问题。解决方案:1、多线路动态分配算法基于实时通话质量
- 【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类
de之梦-御风
OpenCV4Net.net技术opencv分类人工智能
OpenCV的最新版本包含了500多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类:1.核心模块(Core)功能:提供基础数据结构(如Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子:数学运算:cv::add,cv::subtract
- SOUI基于Zint生成UPC码
ceffans
windowsc++
UPC码(UniversalProductCode,通用产品代码)是一种广泛使用的条形码系统,主要用于零售商品的标识和追踪。有两种主要格式:UPC-A和UPC-E。UPC-A长度12位数字。适用于大型商品UPC-E长度8位数字。UPC-E是UPC-A的压缩版本,适用于小型商品。校验码计算:UPC-A跟UPC-E的算法一样,从右往左将奇数位数据值3跟偶数位的值相加,10减去得到的值的个位数即为校验码
- AI驱动:解锁数字化转型的全新路径
蓝卓工业操作系统
人工智能智能制造数字化转型AI大数据工业互联网
在数字经济浪潮席卷全球的今天,数字化转型已不再是企业的“选修课”,而是关乎生存与发展的“必答题”。然而,传统转型路径常陷入“重投入、轻实效”的困局:系统升级成本高昂、数据孤岛难以打通、业务场景与技术应用脱节……如何破局?以AI框架为核心的数字化转型新路径,正为企业打开一扇通向智能化未来的大门。AI框架:重塑数字化转型的“核心引擎”AI框架并非简单的技术堆砌,而是通过算法、算力与数据的深度融合,构建
- DeepSeek在MATLAB上的部署与应用
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数据库人工智能算法架构
在科技飞速发展的当下,人工智能与编程语言的融合不断拓展着创新边界。DeepSeek作为一款备受瞩目的大语言模型,其在自然语言处理领域展现出强大的能力。而MATLAB,作为科学计算和工程领域广泛应用的专业软件,拥有丰富的工具包和高效的算法环境。将DeepSeek部署在MATLAB上,能够充分发挥两者的优势,为众多领域带来全新的解决方案和无限可能。本文将深入探讨如何在MATLAB上部署DeepSeek
- 为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢?
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矩阵线性代数nlp
最近在学习NLP算法的时候,进入到了深水区以后,发现了弄懂这个才是核心中的核心,抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。词向量(WordEmbeddings)和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果,主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。具体来说,在自然语言处理任务中,这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方
- 浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络(CNN)中的激活函数
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激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色,其主要作用包括但不限于以下几点:引入非线性:如果没有激活函数或仅使用线性激活函数,无论神经网络有多少层或多复杂,整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数,如ReLU(修正线性单元)、Sigmoid、Tanh等,可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活:激活函数根据输入信号
- Engineering A Large Language Model From Scratch
UnknownBody
语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
- 常用标准库之-std::reduce与std::execution::par
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C/C++算法开发语言c++标准库C++17
1.std::reduce定义与头文件std::reduce是C++17引入的并行算法,定义在头文件中,用于对指定范围内的元素进行归约操作(如求和、求积等)。函数原型templatetypenamestd::iterator_traits::value_typereduce(ExecutionPolicy&&policy,ForwardItfirst,ForwardItlast);template
- 格雷厄姆的价格与价值区分:市场先生的教训
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeek大数据人工智能物联网ai
格雷厄姆的价格与价值区分:市场先生的教训关键词:格雷厄姆,价格与价值,市场先生,价值投资,内在价值,安全边际,投资策略摘要:本文深入探讨了格雷厄姆的价值投资理论,重点分析了价格与价值的区分方法,结合市场先生的比喻,揭示了市场波动与投资者心理的关系。通过数学模型、算法原理和系统设计,本文详细讲解了如何在实际投资中应用格雷厄姆的理论,并提供了实战案例和最佳实践建议。第一部分:引言第1章:引言1.1本书
- 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
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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
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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: ken.wug@gmail.com
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
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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
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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