- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
青云交
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亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
Hardess-god
WRF人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- 使用Ollama部署开源大模型
好好学习 666
开源
Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS,Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- AI巨浪中的安全之舵:天空卫士助力人工智能落地远航
天空卫士
人工智能安全数据安全网络安全大数据
"AI时代的安全战场,不在云端在本地;数据治理的胜负手,不在防御在认知。"近期,众多企业纷纷接入DeepSeek大模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业,还是在医疗、教育等领域,DeepSeek大模型的应用都如火如荼,遍地开花,展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 渗透测试-越权测试、sql注入
夜晚打字声
笔记
越权访问简介(BrokenAccessControl,简称BAC):web应用程序中常见漏洞,存在范围广、危害大,被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。该漏洞是指应用在检查授权时存在纰漏,使得攻击者在获得低权限用户账户后,利用一些方式绕过权限检查,访问或者操作其他用户或者更高权限。越权漏洞的成因主要是因为开发人员在对数据进行增、删、改、查询时对客户端请求的数据过分相信而遗漏了权限的判定越权
- MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导
阿正的梦工坊
MachineLearningDeepLearning分类人工智能深度学习机器学习
下面是MSE不适合分类任务的解释,包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客:大模型训练为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性,结合公式推导和分析,解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0,以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨,适合高理论水平的
- 使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
m0_57781768
pythonlangchain搜索引擎
使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用大语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种技术,通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力,使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据,还可以处理私有数据和模
- 学习111
麋鹿叔叔
学习
项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具,让AI像人类一样操作浏览器,实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架,基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台,提供统一便
- 不用再当“技术宅“!这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人
阳光永恒736
AI工具人工智能deepseek一键包本地部署AI资源
最近我在朋友圈刷到好多朋友都在玩AI画图、AI写诗,看得我心痒痒。可每次想自己试试,打开教程就被满屏的代码吓退——"Python环境配置"、"CUDA驱动安装"这些词比数学作业还让人头疼。直到我发现了一个叫DeepSeek本地部署一键包的神器,我的AI探索之旅终于变得像搭乐高一样简单!夸克网盘分享一、原来AI离我们这么近上周三放学路上,我看见隔壁班的小美用AI给自己照片生成古风造型,这让我突然意识
- 使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统
张同学吧
langchain语言模型
目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM?2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain?1.LangChain的核心功能2.LangChain的优势3.LangChain的应用场景4.总结四.使用LangChain实现基于PDF的问答系统前言本文将介绍LLM和RAG的基本概念,并通过一个实际的代码示例,展示如何使用LangChain构建一个基于PDF文档的问
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
weixin_贾
防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- 输了,腾讯golang一面凉了
golang学习记
golanggolang
本月正值4月,是金三银四的找工作的最佳时机。同时竞争也是很大,因为每年这个时候快要毕业的大学生也进去了找工作的潮水中。今天分享我的一位大佬朋友CC,勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。第一个,http握手,https证书第二个,操作系统的中断,堆和栈第三个,数据库,乐观锁,悲观锁,acid等TSL四次握手的过程是什么第一次握手首先
- AI 赋能应急管理:ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,大语言模型(LLM)在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力,可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势,并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
- 【元婴境】mysql的MVCC(详解)
jstart千语
mysql数据库
目录MVCC介绍隐藏字段undologReadView示例:流程总结MVCC介绍大家好,我是jstart千语。上篇我们讲到mysql的事务隔离级别,其中MVCC就是控制事务隔离级别的重要组成部分,也是实现事务四大特性之一隔离性的重要手段。那么接下来我将通透地讲解MVCC,让大家对mysql的隔离性有一个更深刻的理解。MVCC全称Multi-VersionConcurrencyControl,也就是
- DeepSeek-R1 API评测深度解析:揭秘7大常见误区
耶耶Norsea
网络杂烩服务器网络运维
摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务,市场涌现出大量关于API评测的内容。然而,这些评测中存在7个常见误区,如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题,影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题,帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
- GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
惟贤箬溪
穷玩Aigithub爬虫
以下是一些基于大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介:这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具,利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代,深度学习技术已经渗透到各个行业,从图像识别到自然语言处理,从推荐系统到智能客服,其应用无处不在。然而,深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
- Python与区块链隐私保护技术:如何在去中心化世界中保障数据安全
Echo_Wish
Python!实战!区块链python去中心化
Python与区块链隐私保护技术:如何在去中心化世界中保障数据安全在区块链世界里,透明性和不可篡改性是两大核心优势,但这也带来了一个悖论——如何在公开账本的同时保障用户隐私?如果你的交易记录对所有人可见,如何防止敏感信息泄露?Python作为区块链开发中最受欢迎的语言之一,提供了强大的工具和库来增强隐私保护。本文将深入探讨区块链的隐私保护技术,并结合Python代码示例,带你了解如何在Web3时代
- 算法之魂:深入剖析数据结构中的七大排序算法
GeminiGlory
数据结构数据结构排序算法算法
目录1.冒泡排序(BubbleSort)2.选择排序(SelectionSort)3.插入排序(InsertionSort)4.希尔排序(ShellSort)5.快速排序(QuickSort)6.归并排序(MergeSort)7.堆排序(HeapSort)在计算机科学领域,排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率,了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
- Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?
weixin_34293246
网络
GeoTrust是全球第二大数字证书颁发机构(CA),也是身份认证和信任认证领域的领导者,GeoTrust始终坚持低成本地部署SSL数字证书和实现各种身份认证。其在2001年到2006年占领全球市场25%的市场分额,在全球150多个国家有超过10万个用户在使用GeoTrust的安全产品,为用户的网站信息进行保驾护航。Symantec作为信息安全领域全球领先的解决方案提供商,也是全球最大的信息安全厂
- 大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应
Gratitute_林腾
大模型学习学习语言模型
目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下,其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法:让Ollama监听局域网地址,而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP,在Ollama服务器上运行:setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意:这种方式只对当前CMD窗口有效,关闭窗口后就会失效。如果
- 计算机集成电板 ppt,史上最全,PCB板和集成电路解析(干货分享)
姚脑师
计算机集成电板ppt
原标题:史上最全,PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板,主要由以下组成:线路与图面(Pattern):线路是做为原件之间导通的工具,在设计上会另外设计大铜面作为接地及电源层。线路与图面是同时做出的。介电层(Dielectric):用来保持线路及各层之间的绝缘性,俗称为基材。孔(Throughhole/via):导通孔可使两层次以上的线路彼此导通,较大的导通孔则做为零件插件用,另外有非导通
- 2017安全之势:云、大数据、IoT、人工智能
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人工智能大数据嵌入式
“新技术让信息系统变成了孙悟空,开始无所不能,但安全仍是它的‘紧箍咒’!怎样解开这个‘紧箍咒’?各路安全厂商各显其能,但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话,我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题,如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此,我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来,不妨来看看至顶网与业界大咖总
- Stream 流中 flatMap 方法详解
遇见伯灵说
Java开发语言javastream流
1.flatMap()到底是啥?flatMap()是Stream里的中间操作,它的作用可以分两步理解:第一步:对流里的每个元素,先**映射(转换)**成一个Stream。第二步:把多个子流拍平成一个大的扁平流。简单记忆:map()是一对一,flatMap()是一对多。️2.基础用法拆解来看个例子:Listlist=List.of("HelloWorld","JavaStream");Listres
- 大规异构集群 混合并行分布式训练系统,解决算力不均衡问题 HETHUB
爱串门的小马驹
万卡大规模集群大模型训练异构集群大规模集群分布式大模型训练
视频教程在这:3.2大规模异构集群,混合并行分布式系统,解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因:同一种GPU数量有限难以构建大规模集群:训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如,训练GPT-4模型(1.8万亿个参数)需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
- LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布!
AGI-杠哥
学习人工智能语言模型agi自然语言处理
近日,经常有小伙伴私信我,大模型知识太多了,有点懵啊,我该如何学习LLM大模型?今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”,我们建议的学习路径如下:技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
- 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