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开源软件
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
- Trading星周二Space第三期:理性应对波动,聚焦长期价值
web3区块链比特币
作者:Trading星周二在3月20日美联储利率决议这一关键节点前夕,TechubNews王牌栏目「Trading星周二」第三期以「加密资产仓位攻防战:政策拐点下的BTC/ETH配置法则」为主题,引发行业高度关注。数据显示,本期由主持人茄哥与Balance(Kingdata&Geniidata联合创始人)、A神(RITDLab联合创始人)、交易员Beyond、Cassie(LYSLab研究员)组成
- 新浪财经App喜娜AI助手通过大模型登记,已上线AI摘要和个股公告AI解读
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3月14日,官方发布的信息显示,新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前,喜娜AI助手已上线两项创新功能:喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术,提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率,这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要:快速提炼财经资讯核心要点AI时代,资讯信息迎来爆炸性增长,用户每天都要面对海量资讯,
- 【项目实战】Redis常见问题之缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
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Redis作为一款流行的内存数据存储系统,经常被用作缓存来提高应用的性能。然而,在使用Redis作为缓存时,可能会遇到一些问题,如缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩。这些问题可能导致系统性能下降甚至服务不可用。下面是对这三种常见问题的简要解释及解决方案,每种方案都有其适用场景与限制条件,在实际应用中需要根据具体情况选择最合适的方法来优化系统性能并保障稳定性。此外,合理的架构设计以及对业务逻辑的理解也是有
- 互联网运营为何必须做好用户行为数据分析
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近年来互联网运营已经成为大多数企业不可或缺的一部分。随着互联网技术的不断发展和数字化转型的推进,越来越多的企业都在加速向互联网运营转型,而在这一过程当中,分析用户行为数据是至关重要的。接下来,我们就来探讨一下其中的原因。一、什么是用户行为数据?用户行为数据指的是在用户与产品、服务或平台交互过程中产生的各种数据。举个例子:某app中,某个用户在某个时间点在某个地方以某种方式完成了某个具体的操作。实际
- Demo发布- ClkLog客户端集成 uni-app
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前言在上一期推文中【Demo发布-ClkLog客户端集成-ReactNative】,我们与大家分享了ReactNative的集成demo。本期,我们将继续介绍ClkLog集成uni-app的demo。uni-app允许开发者编写一套代码,然后可以编译到iOS、Android、H5以及各种小程序等多个平台。因此,本次demo中将涵盖上述所有平台,并且我们会详细说明集成过程中遇到的难点及解决方案。un
- Demo发布 | ClkLog成功集成Unity3D
前言在Clklog完成ReactNative和uni-app集成Demo后,一个游戏行业新客户提出了使用Unity3D开发的集成问题。对此,我们与客户分别进行了测试。客户使用神策Andriod原生SDK在Android端暴露接口给Unity3D的方式,验证了使用ClkLog进行数据采集的可行性。同时,ClkLog联合合作伙伴对神策Unity3DSDK(安卓端、IOS端、MacOS)进行了深入测试,
- React性能优化的深度解析:React.memo和useMemo的真相与误区
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持续学习持续总结react.js性能优化前端
引言在React应用开发中,性能优化始终是开发者关注的重点。随着应用规模的扩大,组件渲染效率成为影响用户体验的关键因素。React.memo和useMemo是React提供的两个常用性能优化API,但它们常常被误解和滥用。本文将深入剖析这两个API的工作原理、适用场景,并通过实际案例分析它们的优缺点,帮助开发者做出明智的性能优化决策。技术原理React.memo与useMemo的本质区别React
- 动态规划算法优化在资源分配问题中的应用
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课程设计
摘要资源分配问题广泛存在于各类生产与管理场景,合理分配资源以实现效益最大化至关重要。本文深入剖析动态规划算法在资源分配问题中的应用,详细阐述其基本原理与常规解法,针对常规解法的不足提出创新优化思路,并给出具体实现步骤。通过实际案例分析与实验验证,展示优化后的动态规划算法在提升资源分配效率和效益方面的显著优势,为相关领域的决策制定提供有力支持。引言在经济、工程、计算机科学等众多领域,资源分配问题无处
- RabbitMQ 集群降配
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rabbitmq分布式
这里写自定义目录标题摘要检查状态1.检查RabbitMQ服务状态2.检查RabbitMQ端口监听3.检查RabbitMQ管理插件是否启用4.检查开机自启状态5.确认集群高可用性6.检查使用该集群的服务是否做了断开重连实操1.负载均衡配置2.逐个节点降配(滚动操作)2.1停止RabbitMQ服务2.2调整ECS配置2.3恢复节点并重新加入集群2.4恢复负载均衡流量3.全局监控与验证4.降配后优化(可
- 加密算法的性能优化与安全性平衡研究
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笔记
摘要在数字化信息飞速发展的当下,数据安全至关重要,加密算法作为数据保护的核心手段,其性能与安全性直接关乎信息系统的稳定运行。本文深入剖析常见加密算法,详细分析其性能指标与安全性特点,全面探讨在提升加密速度的同时确保安全的有效方法与实践,旨在为构建高效、安全的加密体系提供理论支撑与实践指导。引言随着互联网的普及和信息技术的广泛应用,数据在传输与存储过程中面临诸多安全威胁,如数据泄露、篡改、伪造等。加
- 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】
再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
- 数据重放和数据倒灌的意思一样吗
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数据重放与数据倒灌在机制上有相似性,但设计目的和适用场景存在本质差异:1.核心定义对比维度数据倒灌数据重放技术场景LiveData特有的现象,新观察者自动接收最后一次数据更新78通用异步流机制(如Flow的StateFlow/SharedFlow),允许新订阅者获取历史数据45设计意图LiveData的默认行为,旨在确保观察者始终获取最新数据38开发者主动配置的数据保
- 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
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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
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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
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在近日举行的“CadenceLIVE硅谷2024”大会上,英伟达公司的首席执行官黄仁勋与大会主办方Cadence公司的CEO进行了一场富有深度的对话。在这场引人瞩目的交流中,黄仁勋大胆预测,未来人形机器人将成为主流,引领科技发展的新潮流。你准备好迎接它了吗?英伟达CEO黄仁勋预言:人形机器人将成为未来主流©由18183手游网提供黄仁勋坚信,在不久的将来,我们所有人都都要制造的设备将会是人形机器人。
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Matlab基于最小二乘向量机LSSVM+NSGAII多目标优化算法的工艺参数优化一、引言1.1研究背景与意义在现代工业生产中,工艺参数优化占据着举足轻重的地位。它犹如工业生产的核心引擎,直接影响着企业的生产效率、产品质量以及成本控制。从生产效率角度看,优化工艺参数能够显著提升生产速度。合理的参数设置可使生产设备处于最佳运行状态,减少不必要的停机与等待时间,让生产流程更加顺畅。以汽车制造业为例,通
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从0到1,在Ubuntu20.04下编译openWRT/LELD/老毛子固件(跳过八大坑,你就是赢家!)0.申明1.Virtualbox下载与安装2.Linux系统下载与安装2.1Ubuntu下载2.2在Virtualbox中安装Ubuntu3.固件编译4.老毛子固件编译5.后话0.申明本教程所用的软件及代码均是免费开源的,请大家自觉遵守相关的开源协议。在此向开源软件及开源代码的作者们致敬。因本人
- 工厂方法模式、简单工厂模式与抽象工厂模式的对比
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原文地址:工厂方法模式、简单工厂模式与抽象工厂模式的对比更多内容请关注:深入思考与解读设计模式引言在面向对象设计中,工厂模式是一种常用的创建型设计模式,帮助我们在不直接暴露对象创建逻辑的情况下,生成对象。你是否曾经在开发过程中遇到过对象创建的需求?你是否觉得对象的创建过程可能随着系统的复杂性增加而变得越来越繁琐?如果我们有一种方法能够简化和统一对象创建的过程,是否能提高代码的灵活性和可维护性?工厂
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引言在数字化浪潮席卷全球的背景下,医疗行业的智能化转型已成为一种不可逆的趋势。从电子病历(EMR)、医疗影像分析,到远程手术和个性化健康管理,技术创新正在不断推动医疗领域的变革。然而,这一过程对底层技术提出了更高的要求:高效的计算性能、强大的硬件适配性、分布式计算能力以及生态系统的支持。华为推出的自研编程语言仓颉(Cangjie)正是在此背景下应运而生。仓颉语言以其高效、灵活和强大的硬件整合能力,
- 当现代教育技术遇上仓颉---探秘华为仓颉编程语言与未来教育技术的接轨
想成为高手499
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引言随着人工智能、物联网、区块链等新兴技术的发展,编程语言的需求也在不断演化。据市场研究机构发布的数据显示,全球编程语言市场规模预计在未来五年内将以每年10%的速度增长。此外,越来越多的企业和高校正在积极推动基于分布式系统和硬件优化的新型语言开发,这进一步表明对高性能编程语言的需求日益旺盛。近年来,华为推出了自研编程语言“仓颉”,以其高效的语法设计、灵活的语义表达能力和强大的跨平台适配性能引发了编
- 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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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
- Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法
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Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能(如翘曲变形、收缩率、硬度等)之间的非线性映射关系,作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于:能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系,例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中,预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
- 用LangChain构建自愈式生成式AI:颠覆传统知识库的智能问答系统实战
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引言:当生成式AI遇到自进化架构ChatGPT的惊艳表现让企业意识到生成式AI的潜力,但传统问答系统仍面临数据孤岛、知识更新滞后等痛点。本文将揭秘如何通过LangChain框架构建具有自进化能力的智能问答系统,实现企业知识库的实时动态更新与智能推理。通过本文,您将掌握一套让AI系统在运行中持续学习、自主优化的创新架构。---##一、核心技术突破###1.1自愈式数据管道(Self-healingP
- RabbitMQ支持的复杂的消息交换模式
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rabbitmq分布式
RabbitMQ支持多种复杂的消息交换模式,这些模式通过不同的交换机类型和队列特性实现,能够满足多样化的业务需求。以下是RabbitMQ支持的主要复杂消息交换模式:1.DirectExchange(直连交换机)直连交换机根据消息的路由键(RoutingKey)将消息路由到与该路由键绑定的队列。如果一个队列绑定了多个路由键,它将接收所有匹配的消息。-特点:简单直接,一对一匹配。-适用场景:适用于消息
- Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践
一键难忘
python人工智能机器人
Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践Python已经成为人工智能和机器人开发的主要编程语言之一,凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的社区资源,Python为开发者提供了一个高效且易于学习的平台。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python进行人工智能(AI)和机器人开发,并通过实际代码示例展示核心技术和应用。1.Python在人工智能中的应用人工智能(AI)领域的核心任务包括机器
- Bigemap Pro:国产数据要素设计软件(DED)正式发布
Bigemap软件
信息可视化
在数字化时代,数据如同新时代的石油,蕴含着巨大的价值。从商业决策到科研探索,从城市规划到环境监测,海量数据的高效处理、精准分析与直观可视化,已成为各行业突破发展瓶颈、实现转型升级的关键所在。历经十年精心打磨与自主研发,BigemapPro这款国产数据要素设计软件犹如一匹黑马,强势闯入数据应用领域。接下来,就让我们一同揭开BigemapPro的神秘面纱,深入探寻其独特魅力,见证它如何重塑基础数据应用
- TCP、UDP、HTTP、WebSocket 和 MQTT协议区别
PHPlai
phptcp/ipudphttp
目录1.TCP协议2.UDP协议3.HTTP协议4.WebSocket协议5.MQTT协议总结1.TCP协议类型:面向连接的协议。可靠性:提供可靠的数据传输,确保数据包按顺序到达。流量控制:具备流量控制与拥塞控制机制。适用场景:适合对数据传输可靠性要求高的应用,如文件传输、网页加载。2.UDP协议类型:无连接的协议。可靠性:不保证数据包的可靠传输,可能会丢失、重复或顺序错乱。流量控制:不具备流量控
- 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