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区块链
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Moodle+Websoft9:构建未来课堂的技术基石一、Moodle:开源生态的深度解析•模块化设计:支持超800个官方插件,如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂,满足个性化教学需求。•学习分析引擎:内置LearningAnalyticsAPI,可集成Python/R语言进行深度学习,预测学生学业风险。•移动优先战略:MoodleApp支持离线学习、扫码签到,2023年新增A
- 基于 Websoft9 平台的 Odoo 教学实践:助力智能制造、物流与财务会计专业教师提升教学效果
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Websoft9作为企业级开源软件的自动化部署与管理平台,为高校智能制造、物流与财务会计等专业提供了完整的Odoo(开源ERP)教学解决方案。以下从部署、维护及功能扩展三方面解析其核心价值:一、部署:开箱即用的企业级业务场景模拟一键构建复杂业务架构Websoft9预置了Odoo全模块集成模板,部署时可自动关联PostgreSQL数据库、Nginx负载均衡及Let'sEncryptSSL证书,还原真
- 从 DeepSeek 到 AI 工具箱:Websoft9 应用托管平台赋能高校教学与科研
人工智能deepseek
从DeepSeek到AI工具箱:Websoft9应用托管平台赋能高校教学与科研人工智能技术的快速发展正在重塑高校的教学与科研生态。从智能教学辅助到跨学科研究,AI工具的应用场景不断扩展,而技术落地的复杂性也带来新的挑战。在这一背景下,如何将大模型能力与多样化AI工具无缝整合,构建安全、易用的科研教学环境,成为高校数字化转型的关键命题。一、高校智能化转型的三大痛点技术门槛高•AI工具部署依赖专业运维
- Websoft9 开源多应用平台:培养学生数字化能力的实战工具
开源实践
引言数字化教育转型的核心在于将技术工具与教学场景深度融合,但传统模式常因环境配置复杂、工具链割裂等问题阻碍实践教学效率。Websoft9开源多应用平台以标准化部署、多工具集成、轻量化运维为核心能力,为教育场景提供了一种技术门槛更低、协作效率更高的解决方案。本文基于实际教学需求与技术验证,探讨如何通过该平台构建数字化能力培养体系。一、技术特性与教育场景的适配性开源生态覆盖全技术栈,缩短教学准备周期平
- AIGC与教育行业的邂逅--其在数学领域的应用与实现
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AIGC
引言在数学教学中,教师往往需要大量的时间准备练习题和答案解析,而学生则需要定制化的练习来满足不同的学习需求。AIGC技术可以通过自动生成数学题目、定制化学习内容、即时反馈等方式,极大地提升数学学习的效率与质量。本文将深入探讨AIGC在数学领域的几种应用场景,并通过Python代码展示具体实现方式。1.自动生成数学题目与解析数学题目生成是AIGC在数学教学中的主要应用之一。通过生成不同难度和类型的题
- Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)
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Python从入门到精通python开发语言
数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。使用Pygal模拟掷骰子在本节中,我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表,这很有用,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用
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转载:http://blog.csdn.net/zhang2531/article/details/50807616初学qt,觉得这篇关于qt信号和槽机制讲的最为透彻。信号和槽信号和槽用于对象间的通讯。信号/槽机制是Qt的一个中心特征并且也许是Qt与其它工具包的最不相同的部分。在图形用户界面编程中,我们经常希望一个窗口部件的一个变化被通知给另一个窗口部件。更一般地,我们希望任何一类的对象可以和其它
- C# 上位机开发:从“编程小白”到“工业控制专家”的成长之路
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在现代工业自动化中,上位机软件是至关重要的一环。上位机通常负责与下位机(如PLC、单片机等)进行通信,进行数据采集、处理、显示和控制。C#作为一种现代化的编程语言,以其易用性和强大的功能被广泛应用于上位机开发。如果你是从“代码小白”起步,想要进入工业控制领域,C#是一个理想的起点。本文将带你从零开始,逐步理解C#在上位机开发中的应用,帮助你从基础到进阶,最终成为一名工业控制的高手。一、认识上位机与
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SQL语言的散点图引言在数据科学和数据分析的领域中,数据可视化是一项重要的技能。有效的数据可视化可以帮助我们理解复杂的数据集,发现数据中的潜在规律,进而支持决策制定。散点图作为一种基本而有效的数据可视化形式,广泛应用于各种领域。本文将深入探讨散点图的概念、使用场景、SQL查询与散点图的结合,以及如何通过SQL语言生成散点图。散点图的定义与特点散点图是一种二维图形,用来展示两个变量之间的关系。每个点
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李升伟整理线性与非线性是数学和科学中常用的概念,主要区别如下:1.定义线性:系统或函数满足叠加性和齐次性。叠加性指输入的和导致输出的和,齐次性指输入按比例缩放时,输出也按相同比例缩放。非线性:不满足叠加性或齐次性的系统或函数。2.数学表达线性:形式为y=ax+b,其中a和b为常数。非线性:形式多样,如y=x2、y=sin(x)、y=ex等。3.图形表现线性:图形为直线。非线性:图形为曲线,如抛物线
- 21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型性能优化交互
《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》关键词:ChatGLM3-6B应用开发,Gradio界面集成,模型交互优化,Web服务容器化,多模态输入支持使用Gradio赋能ChatGLM3-6B图形化界面通过Gradio实现大模型服务的可视化交互,是生产级AI应用落地的关键环节。本节将深入解析如何构建适配ChatGLM3-6B的工业级交互界面。
- Telegram bot教程:通过BotFather设置Telegram bot的命令菜单
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Web3相关业界资讯telegrambot经验分享笔记twitterTelegramBot
最近在研究Telegrambot嘛,总有些小细节可以记录了,今天就记录一个通过BotFather设置Telegrambot的命令菜单功能➡️【好看的灵魂千篇一律,有趣的鲲志一百六七!】-欢迎认识我~~作者:鲲志说(公众号、B站同名,视频号:鲲志说996)科技博主:极星会星辉大使后端研发:java、go、python、TS,前电商、现web3主理人:COC杭州开发者社区主理人、周周黑客松杭州主理人、
- 教书育人杂志教书育人杂志社教书育人编辑部2024年第34期目录
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卷首教育没有捷径韩庆文;1教育观察法制化视角下的幼儿园爱国主义教育邓敏;曾彬;4-7教育转型视域下优化师生关系的三个着力点严挺;8-10家庭环境对幼儿性格形成的影响钟兴琴;11-13探索创新中华优秀传统文化融入中职思政教育的创新路径高书文;李金怡;吴金星;14-16新媒体时代高中音乐教育特色发展路径朱静;17-19基于绘本阅读的幼儿阅读习惯培养丁艳娥;20-22本期话题_地域文化与学科教学的融合区
- 教师杂志教师杂志社教师编辑部2025年第3期目录
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人工智能
德育与管理基于差异化教学的留学生跨文化适应能力的提升策略研究柯思琼;5-7高校思政教育第一课堂与第二课堂双向育人模式构建策略研究章迎春;李聪;8-10皖西红色文化融入地方开放大学思想政治教育的策略探究马陈晨;王文韬;陈瑞丹;11-13工匠精神融入中职英语专业学生职业素养培养的策略研究吴小燕;14-16高质量发展视域下高中政治教学创新路径研究汪文刚;17-19红色文化教育融入幼儿体育游戏的路径研究陆
- 《炫动漫》杂志社炫动漫杂志社炫动漫编辑部2024年第1期目录
QQ296078736
python
理论新知探究中职班主任德育能力提升策略(1)叶荣琳基于核心素养下以问题为驱动的高中数学教学评一体化的课堂教学探究(4)鹿园园农村初中英语作业设计与批阅方式的创新使用(7)侯成英新课改背景下初中物理教学方法创新策略探究(10)李传荣“双减”背景下构建初中数学高效课堂的策略(13)陈苏婷精神医学本科生参加心理剧团体课程的教学效果研究(16)查莉珺;王语含;陈虹;屈远;胡华提质增效:《机械识图》高职复习
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目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比:1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点:专注于工业机器视觉,提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用,如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势:算法优化好,适合实时工业应用。硬件兼容性强,支持多种工业相机和设备。劣势:商业软件,
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Julia语言的饼图:全面剖析与实战指南引言在数据可视化的领域中,饼图作为一种经典的可视化工具,广泛用于展示各个分类在总体中的占比关系。尽管饼图在一些数据分析师中被视为相对简单和直观的图形,但它在实际运用中依然扮演着重要角色。本文将重点探讨如何使用Julia语言实现饼图的绘制,分析其背后的逻辑,并通过实例帮助读者掌握这一基本技能。Julia语言简介Julia是一种高性能、高级别的编程语言,适用于数
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图形用户界面和游戏开发文章目录图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUI使用Pygame进行游戏开发制作游戏窗口在窗口中绘图加载图像实现动画效果碰撞检测事件处理基于tkinter模块的GUIGUI是图形用户界面的缩写,图形化的用户界面对使用过计算机的人来说应该都不陌生,在此也无需进行赘述。Python默认的GUI开发模块是tkinter(在Python3以前的版本中名为Tkinter),
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不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
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通过图形天下的关系数据可视化,PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。通过计划制定、任务分解与资源配置,再到执行控制、监控调整,直至评估反馈,每个阶段紧密相连,形成持续优化的闭环。通过这种可视化方式,用户可以更容易地理解PDCA循环的本质,并应用到实际工作中去。 PDCA循环图 PDCA循环,即计划(Plan)、执行(Do)、检查(C
- Python自动化运维开发系列—CICD项目
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导语都忘记是什么时候知道python的了,我是搞linux运维的,早先只是知道搞运维必须会shell,要做一些运维自动化的工作,比如实现一些定时备份数据啊、批量执行某个操作啊、写写监控脚本什么的。后来发现工作量大的时候shell开始变慢,实现某个功能使用shell感觉力不从心,听人说python能实现shell能做的一切功能,而且开发效率高,速度快,慢慢的就认识了python,多多少少看点简单的东
- linux下安装卸载永中office步骤,永中集成Office For Linux安装图文指南及简介
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永中集成OfficeForLinux安装图文指南及简介永中集成Office在一套标准的用户界面下集成了文字处理、电子表格和简报制作三大应用,提供自选图形、艺术字、剪贴画、图表和科教编辑器等附加功能;基于创新的数据对象储藏库专利技术,有效解决了Office各应用之间的数据集成问题,构成了一套独具特色的集成办公软件。永中集成Office用户界面和使用方式与常见Office相似,易学易用;能够双向精确兼
- 芯片:CPU和GPU有什么区别?
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CPU(中央处理器)和GPU(图形处理单元)是计算机系统中两种非常重要的处理器,它们各自有不同的设计理念、架构特点以及应用领域。下面是它们之间的一些主要差异:1.设计目的与应用领域CPU:设计目的是为了处理广泛的计算任务,包括操作系统管理、应用程序运行和基本的输入输出处理等。它处理的是复杂的、通用的计算任务,通常包括控制逻辑、内存管理等。GPU:设计目的是为了处理图形和并行计算任务。最初是为图形渲
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- IOMMU DMA 重新映射(二)
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地址描述符列表为了同时支持物理和逻辑访问模式,并在运行时无缝切换这两种模式,Dxgkrnl提供了一个描述地址描述符列表(ADL)的DXGK_ADL结构。此数据结构类似于MDL,但描述了一个可以是物理或逻辑的页面数组。由于这些页可以是逻辑页,因此不能将ADL描述的地址映射到虚拟地址以直接访问CPU。DxgkddiBuildpagingbuffer的DXGK_OPERATION_MAP_APERTUR
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文章目录系统功能概述设计与实现可逆素数模块计算数字总和模块各位数字之和排序模块字符串中的最大整数模块字符串解压模块输出指定图形模块计算学生信息操作之最高分模块字符串反转模块菜单界面与主函数总结完整代码在C++编程学习过程中,将所学知识应用到实际项目里是提升编程能力的有效途径。今天,我们就来构建一个综合管理系统,这个系统集成了多个实用功能模块,能帮助我们解决不同类别的问题。通过这个项目,我们不仅能巩
- Python数据可视化与地理空间分析
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一、引言数据可视化与地理空间分析是数据科学领域中的两个重要领域,其中数据可视化侧重于将数据转换成可视化的图表,而地理空间分析则关注于如何在地理空间内处理与分析数据。Python作为一种高效、灵活、易用的编程语言,近年来在数据科学领域越来越受到欢迎。本文将以Python为工具,在数据可视化与地理空间分析方面进行详细探讨,并给出一些相关实例。二、数据可视化数据可视化是指利用图表、图形和其他视觉元素来展
- R语言绘图 | 环状柱状图+散点柱状组合图绘制
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R语言精美图形绘制教程r语言开发语言科研绘图生物信息学
原文:R语言绘图|环状柱状图+散点柱状组合图绘制(点击访问)小杜的生信筆記,主要发表或收录生物信息学教程,以及基于R分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);分享感兴趣的文献和学习资料!!
- 苏姿丰亮相AMD AI PC创新峰会:AI是50年来最具变革性的技术,AMD赋能下一轮AI创新浪潮
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人工智能AMD
2025年3月18日,AMD在北京举办“ADVANCINGAI”AMDAIPC创新峰会,展示了其在中国AIPC生态系统中的强劲发展势头,并迎来了性能与智能的新高度。AMD董事会主席及首席执行官LisaSu博士携手AMD高级副总裁、大中华区总裁潘晓明,AMD高级副总裁、计算与图形总经理JackHuynh出席活动。同时,AMD重要合作伙伴包括联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军、华硕电脑全球副总裁石文宏
- RNN及其变体
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人工智能大模型自然语言处理
第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构,可以分为哪几类】定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输入是一个,输出为N,应用场景:
- 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