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胡同Alley
python
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Trx能量租赁闪兑
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什么是TRX能量闪租?还不明白就来看看1.当我们在波场转u的时候,是需要矿工费那么这个矿工费可以理解为能量和带宽2.能量和TRX是两个概念,不要混淆3.转账的时候首先是需要消耗能量和带宽,当我们能量不足转账所需时,就会燃烧相应的TRX作为能量。对方账户有u需要65000的能量=13.7TRX,对方账户没有u或者交易所地址需要131000的能量=27.3TRX4.为了节省一定的trx.能量可以找我们
- 【从零开始学习计算机科学】信息安全(十三)区块链
贫苦游商
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【从零开始学习计算机科学】信息安全(十三)区块链区块链区块链概述区块链的主要特性开放,共识交易透明,双方匿名不可篡改,可追溯区块链的主要类别公有链私有链联盟链区块链核心技术Hash指针Merkle(梅根)树SPV交易验证过程区块链网络分叉解决机制51%攻击问题基于比特币的区块链的优势与不足常用的区块链区块链区块链概述能否在互联网环境(开放环境)下,创造一种技术,使得在无法保证人们相互信任的前提下,
- 动态规划算法优化在资源分配问题中的应用
suyang199312
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
- C#的List和DIctionary实现原理(手搓泛型类以及增删查改等功能)
Yuze_Neko
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- blender渲染有波纹光圈怎么解决
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渲染知识瑞云新闻blender渲染农场动画云渲染云渲染效果图云渲染3d云渲染农场
在使用Blender进行三维渲染作业时,偶尔会遇到渲染图像中出现波纹光圈的问题,这种情况的出现会影响渲染效果的质量,导致最终产品效果图无法达到理想的状态,那么此类危机出现时,该如何解决呢?一起来简单看看吧。出现波纹光圈原因常见的诱因包括光照设置不当、色彩位深不足、抗锯齿问题以及渲染分辨率设置不当。针对这些问题,逐一排查并进行针对性的优化调整是根本的解决方案。接下来,我们将探索一些有效的修正策略,帮
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05.静态代理设计模式目录介绍01.静态代理模式基础1.1静态代理由来1.2静态代理定义1.3静态代理场景1.4静态代理思考02.静态代理原理与实现2.1罗列一个场景2.2用一个例子理解代理2.3案例演变分析03.静态代理分析3.1静态代理结构图3.2静态代理时序图04.代理模式优势4.1如何降低耦合4.2保护真实对象使用权限05.静态代理不足5.1静态代理类优缺点5.2静态代理缺乏灵活5.3静态
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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、
- weixin049校园外卖平台设计与实现+ssm(文档+源码)_kaic
开心毕设kaic_kaic
模拟退火算法散列表随机森林支持向量机启发式算法逻辑回归
校园外卖平台设计与实现摘要随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了校园外卖平台的开发全过程。通过分析校园外卖平台管理的不足,创建了一个计算机管理校园外卖平台的方案。文章介绍了校园外卖平台的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本校园外卖平台有管理员,用户,商家。管理员功能有个人中心,用户管理,商家管理,菜
- A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用
王金-太想进步了
语言模型人工智能自然语言处理
应用尽管预训练为大型语言模型(LLMs)赋予了强大的基础能力,但在部署于专业领域时,LLMs仍经常遇到持续的限制,包括上下文长度受限、容易产生幻觉(hallucination)、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中,这些不足显得尤为重要,因为在这些场景中,精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨:(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求?(2)在实
- Spring Boot项目如何使用MyBatis实现分页查询
m0_74825003
面试学习路线阿里巴巴springbootmybatis数据库
写在前面:大家好!我是。如果博客中有不足或者的错误的地方欢迎在评论区或者私信我指正,感谢大家的不吝赐教。我的唯一博客更新地址是:https://ac-fun.blog.csdn.net/。非常感谢大家的支持。一起加油,冲鸭!用知识改变命运,用知识成就未来!加油(???o??)?(???o??)?文章目录为什么需要分页查询减少数据库压力减少网络传输数据量提高系统的稳定性提升用户体验原始的实现方式计算
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大橙子房
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1.首先在windos下,新建一个txt文件,2,编写脚本#!/bin/bash#编写helloworld脚本echo"HelloWorld!"3.将.txt后缀改成.sh4.上传到Linux5,执行,./hello.sh6.若显示权限不足,赋予权限chmod777./hello.sh7.若是报错坏的解释器:没有那个文件或目录的解决方法sed's/\r//'-ihello.sh原因:由于windo
- 复旦:LLM不同层位置编码缩放
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标题:Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源:arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型(LLM)在处理长上下文输入方面取得了重大进展,但它们仍然存在“中间丢失”问题,即上下文中间的关键信息往往不足或丢失。我们广泛的实验表明,这个问题可能源于旋转位置嵌入(RoPE)的快速长期衰
- 【操作系统之对换技术详解】
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文章目录一、前言二、对换技术的原理1.什么是对换(Swapping)?2.为什么需要对换?三、对换的工作过程1️⃣内存不足,触发对换2️⃣将内存中的数据写入磁盘3️⃣释放内存4️⃣数据交换回内存四、对换与分页的区别五、对换的优缺点✅优点:❌缺点:六、现代操作系统中的对换✅1️⃣LinuxSwap分区✅2️⃣Windows虚拟内存七、总结一、前言在操作系统中,对换(Swapping)是一种将内存与磁
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徐福记c
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html重点知识一直在网上看过许多不同的前端资料,但是总觉的只是单单的阅读和记忆不能够真正的加深自己的知识理解,所以开始尝试自己在不查看其他一切资料的情况下对自己了解的知识做一个总结(顺序或许有点乱),如果之后发现有不足再来补充,我相信输出才是最好的输入!!!H5新增内容语义化标签:h5新增了一系列语义化标签,他们本质上和一般的div标签没有区别,但是在语义上有不同。header:专门指页面的顶部
- 通过查看Windbg中变量的值,快速定位因内存不足引发bad alloc异常(C++ EH exception - code e06d7363)导致程序崩溃的问题
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C/C++实战专栏C++软件调试codee06d7363Windbg内存不足badalloc内存申请失败
目录1、概述2、C++EHexception-codee06d7363与标准C++异常2.1、C++EHexception-codee06d7363说明2.2、C++标准库与C++异常2.2.1、C++抛出异常与捕获异常2.2.2、C++异常类3、查看函数调用堆栈,发现抛出了badalloc内存分配失败的异常4、在调用堆栈中看到CreateBmp创建位图的接口,怀疑可能是使用了异常大的宽高值,导致
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引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
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GraphQL是一种现代化的API查询语言和运行时,由Facebook开发并于2015年开源。它提供了一种更高效、灵活的方式来获取数据,解决了传统RESTfulAPI中的一些痛点(如过度获取或不足获取数据)。GraphQL在全栈开发中越来越受欢迎,特别是在需要复杂数据交互的应用中。以下是关于GraphQL的详细介绍以及如何在项目中使用它的指南。1.GraphQL的核心特点GraphQL的主要优势在
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写在前面:我这有个长期项目,考虑接私活的可以看看我GitHub!https://github.com/ccy-233/coder2retire文章目录方式一:Web2Desk方式二:Nativefier+NSIS使用步骤步骤1:安装所需工具步骤2:使用Nativefier生成应用程序步骤3:创建许可证文件license.txt步骤4:创建NSIS脚本步骤4:通过NSIS打包步骤5:测试安装程序不足
- 蓝耘智算|从静态到动态:探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力
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文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展,视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近,我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品,它不仅是一个强大的AI视频处理工具,更是一个为用户带来极致体验的智能平台。在这篇博客中,我将详细分享我在使用Maas平海螺AI视频平台时的体验与测评,帮助大家更好地了解它的优势与不足。一、技术介绍图片生成视频(
- linux下消息队列详解
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消息队列提供了从一个进程向另外一个进程发送一块数据的方法,每个数据块认为有一个类型(通俗说法是一个通道),但是接受通道与发送通道必须一致才能实现通信。消息队列的不足之处在于每个消息最大长度有限度,每个消息队列总字节数有限制,系统的消息队列有限制。命令:cat/proc/sys/kernel/msgmax:查看一条信息最大有多大cat/proc/sys/kernel/msgmnb:查看消息队列中信息
- Java受检异常和非受检异常
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1.异常分类Java中所有异常都是java.lang.Throwable的子类,其两个直接子类为Error和Exception。Error错误,JVM内部的严重问题,比如资源不足等。无法恢复。它属于非受检异常(uncheckedexception)。如java.lang.StackOverflowError、java.lang.OutOfMemoryError、java.lang.NoSuchMe
- 提高你的Java代码质量吧:受检异常尽可能转化为非受检异常
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一、分析“把所有受检查异常(CheckedException)都转化为非受检查异常(UnCheckedException)”这一想法是不现实的。受检查异常是正常逻辑的一种补偿处理手段,特别是对可靠性要求比较高的系统来说,在某些条件下必须抛出首检异常以便由程序进行补偿处理,也就说受检异常又合理的存在理由,那为什么需要把受检异常转化为非受检异常?受检异常确实有不足的地方:1.受检异常使接口声明脆弱例如
- 如何让ai问答机器人通人性?
半只小闲鱼
人工智能机器人机器学习
领域专用的问答机器人,数据是灵魂。通用模型的问题在于,它们虽然知识广博,但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步,就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域,数据必须覆盖这个领域的核心知识。比如,医疗领域的问答机器人需要包含疾病诊断、治疗方案、药物信息等;金融领域的机器人则需要熟悉市场动态、法规政策、产品细节等。数据来源可以是行业报告、专业书籍、学术论文,
- LRU缓存刷题的应用
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引言LRU(最近最少使用算法):是最近最少使用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法是常见的页面置换算法,该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间t,当要淘汰一个页面时,选择现有页面中t最大的。举例说明LRU算法是针对内存不足时将最远最久未使用的踢出内存中,如该例中一开始7,0,1,内存中并没有所以就全部进入内存中,然后内存满的时候,有一个2,
- 证券交易系统核心技术解析:LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践
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架构pythonjavac++
一、行业痛点:为什么传统交易系统正在被淘汰?2024年,证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷:数据延迟:非官方行情源导致套利窗口丢失(实测延迟普遍>0.1秒);风控低效:依赖人工监控,凌晨时段风险拦截率不足30%;扩展性差:单体架构下订单处理峰值低于10万/秒,极易崩溃。典型案例:某券商因系统延迟0.05秒,单日
- 微服务架构拆分的 7 大黄金法则
微服务
微服务架构拆分的7大黄金法则是什么?简而言之,即需求驱动、单一职责、弹性扩展、自治性、松耦合、可观测性、演进式迭代。在这其中,需求驱动往往最能决定整个拆分策略是否契合业务目标。我们需要从业务痛点与用户需求出发,厘清“为什么要拆”,并用定量或定性的方式判断拆分的必要性与收益点。如果忽视了业务需求的优先级或不加以合理评估,很可能导致微服务拆分过度或不足,既浪费研发资源,也无法让系统在实际环境下发挥真正
- YOLOv8 改进:添加 GAM 注意力机制
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人工智能时代YOLO
YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- 当大模型训练遇上“双向飙车”:DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
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人工智能gpu算力算法系统架构
前言在大模型训练中,传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制,导致GPU利用率不足60%,成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构,通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计,将前向与反向传播拆解为“对称轨道”,使GPU可“边读边写、边算边传”,将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术,其显存占用仅为传统方法的1/8,GPU利用率提升至92%,单epoch训练时
- 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