- DeepSeek 混合专家(MoE)架构技术原理剖析
计算机学长
通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家(MoE)架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下,大规模语言模型不断突破创新,DeepSeek混合专家(MoE)架构脱颖而出,成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理,为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述(一)基本概念混合专家(MixtureofExperts,MoE)架构,简单来说,就像是一个专家团队。在这个团队里,每个专家都是一个小型神经网络,各自擅长处理特定
- 【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
X_taiyang18
人工智能
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来,ICLR迅速崛起,成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么,ICLR
- 基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化
big crab
数据库oracle
一、引言随着大数据时代的到来,海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库(包括GBase8a、GBase8s和GBase8c)以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能,成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发,探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理,同时提供相关代码示例,帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- IDEA接入GPT王炸秘籍,开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接
数行天下
AI赋能intellij-ideagptchatgptpythonjava
大家好,我是数行天下,普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体,是AI技术的实践和推动者,个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员,科研领域研究人员,设计师,及各单位文字工作者等,谁能快速学习、加快效率,产出的内容更优质,在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制,大部分人无法有效使用GPT,即使费力注册成功也因为科学上网时间
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- 本地部署 DeepSeek:环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在多个行业中的应用日益广泛,从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域,AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司,凭借其高效的AI模型和开源的优势,迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色,还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注,形成了一个活跃的社区生态。然而,随着AI技术
- 深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法
hightick
外盘期货高频历史行情数据集数据分析数据挖掘金融python数据库
深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。交易量与价格关系分析交易量与价格之间的关系
- GBase 8a慢SQL优化案例-2 通过分析函数改写不等值关联排序取值
dudulang8088
sql数据库数据仓库
某气象现场一条查询语句,大数据场景下,单个机构查询耗时5分钟以上,需要分析,SQL语句如下:SELECTt.station_no,t.collect_time_stamp,t.r2020,t.topFROM(SELECTt1.station_no,t1.collect_time_stamp,t1.r2020,(SELECTCOUNT(*)+1FROM(SELECTstation_no,--站点编号
- 数据驱动业务增长,E-MapReduce 真实案例解析
Anna_Tong
mapreduce大数据云计算数据分析阿里云实时计算数据驱动
在大数据时代,数据已经成为企业核心竞争力的关键因素之一。无论是电商、金融、物流还是制造业,企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据,以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。然而,面对PB级甚至EB级的数据规模,传统的本地大数据计算架构往往难以满足性能和成本的要求。如何在保证计算效率的同时降低运维成本,成为企业数据战略中的关键挑战。阿里云E-MapReduce(EMR)作为一款云原生的大数据
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- GBase 数据库的高性能架构与优化实践
big crab
数据库架构
引言随着信息技术的快速发展,数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一,承担着越来越重要的角色。在现代企业中,大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一,提供了卓越的性能和灵活的架构设计,能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构,并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
- 区块链前线@2019.2.16
CryptoZen
区块链
落地实践:1.挪威推行原生加密货币作为其区块链智慧城市平台的唯一货币;2.美国食品和药物管理局FDA期望通过区块链技术提高药品供应链的安全;3.计划于今年夏季启动的莫斯科区块链创新基地目前需要一个知识产权评估机制;4.一份新的报告指出到2024年,基于区块链的全球能源公用事业市场将增长60%;5.阿根廷向巴拉圭出口农用化学品,接受比特币付款;6.现代汽车子公司与IBM合作,利用区块链技术改造其业务
- SaaS+AI工具推荐:最适合智能化转型的解决方案
saas
不论是传统软件还是SaaS,其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而,随着技术的飞速发展,SaaS正在超越传统模式,尤其是在与AI(人工智能)的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务,还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面,探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI:智能
- Py的Pandas:Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法
追逐程序梦想者
pandaspython数据分析
Py的Pandas:Pythonpandas库的详细介绍、安装和使用方法Pandas是一个Python的数据处理库,它提供了快速、灵活、易用且高效的数据结构来进行数据操作。在数据挖掘、数据分析等领域中,Pandas被广泛应用。本文主要介绍Pandas的安装、基本数据结构、数据读写、数据统计以及数据可视化等方面。安装在命令行中使用pip工具安装Pandas:pipinstallpandas基本数据结
- Rasa:开源的机器学习框架
Indra_ran
开源机器学习人工智能linuxcentos运维
一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块:NLU:自然语言理解模块,实现意图识别以及槽值的提取,将用户的输入转化为结构性数据,在训练过程中,为了提高从用户信息的实体识别能力,采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors,正则表达式Regexes,同义词Synonyms等RasaCore:对话管理模块,也是一
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
星辰@Sea
人工智能其他人工智能
引言在过去的几十年中,人工智能(AI)技术经历了翻天覆地的变化,从最初的符号主义到连接主义,再到现在的深度学习,每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中,DeepSeek作为一股不可忽视的力量,正在引领AI范式的转变,并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中,我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变,以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势,
- 机器学习:k均值
golemon.
ML机器学习均值算法人工智能
所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com),欢迎查看。在“无监督学习”中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。**聚
- 工控网络安全学习路线
206333308
安全
一、基础技能编程语言:从汇编语言开始学习,了解底层机器指令和内存管理等基础知识。接着学习C/C++,掌握面向过程和面向对象编程的基本概念和技术,为后续的漏洞挖掘和底层分析打下基础。最后学习Python,它在安全领域应用广泛,可用于自动化脚本编写、漏洞扫描和数据分析等。《计算机网络原理》:掌握网络通信的基本原理,包括OSI七层模型、TCP/IP协议栈、IP地址分配、子网掩码等。了解网络拓扑结构、路由
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
2301_76348014
程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- 电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展
车载诊断技术
汽车行业车辆信息安全机器学习人工智能电子电器框架网络架构汽车
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- DeepSeek进阶开发与应用1:DeepSeek框架概述与基础应用
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用spring自然语言处理
引言在当今的人工智能领域,深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架,旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台,以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
- 高血压危险因素分析(项目分享)
医学AppMatrix
有用的数据分析数据分析数据挖掘机器学习
高血压危险因素分析(项目分享)高血压作为一种极为常见的慢性疾病,正严重威胁着大众健康。它的发病机制较为复杂,涉及多个方面的因素。在一份临床采集的数据的基础上,我们通过数据分析手段深入观察一下BMI(身体质量指数)、年龄、空腹血糖、总胆固醇以及尿酸水平,为进一步探讨它们与高血压之间的紧密联系奠定基础。如下图所示,BMI对高血压的贡献最大、其次是年龄、总胆固醇、空腹血糖、尿酸和肾小球滤过滤,性别对高血
- 深度剖析DeepSeek本地部署:技术、实践与优化策略
Abossss
AI论文pythonai人工智能
一、引言1.1研究背景与意义近年来,人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展,成为推动各行业变革的核心力量。其中,大语言模型(LLMs)作为人工智能领域的关键技术,在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力,引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力,在全球范围内掀起了AI应用的热潮;Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- AI驱动的可演化架构与前端开发效率
2401_89744464
人工智能架构前端
1.引言在当今快节奏的数字时代,软件系统需要具备强大的适应能力才能在瞬息万变的市场需求中保持竞争力。软件可演化架构的重要性日益凸显,它能够让软件系统在面对需求变更、技术升级以及市场波动时,能够快速、高效地进行调整和升级,避免因僵化的架构而导致的项目失败和资源浪费。然而,传统的软件架构往往面临着诸多挑战,例如维护成本高昂、迭代速度缓慢、难以适应新的技术和需求等。幸运的是,人工智能(AI)技术的快速发
- DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公
herosunly
DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1:机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中,大型语言模型(LLM)无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力,正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者,代表了当前技术的前沿水准,在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- 调用DeepSeek API接口:实现智能数据挖掘与分析
IT·小灰灰
数据挖掘人工智能pythonjavajavascript
在当今数据驱动的时代,企业和开发者越来越依赖高效的数据挖掘与分析工具来获取有价值的洞察。DeepSeek作为一款先进的智能数据挖掘平台,提供了强大的API接口,帮助用户轻松集成其功能到自己的应用中。本文将详细介绍如何调用DeepSeekAPI接口,并探讨其在数据挖掘与分析中的应用。目录一、DeepSeekAPI接口概述二、调用DeepSeekAPI的基本步骤2.1获取API密钥2.2构建HTTP请
- DeepSeek与ChatGPT的全面对比
测试者家园
人工智能ChatGPTDeepSeekChatGPTDeepSeek人工智能质量效能
在人工智能(AI)领域,生成式预训练模型(GPT)已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来,凭借其卓越的自然语言处理能力,迅速占据市场主导地位。然而,近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其高效性和低成本,迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景,旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
- 社交媒体文章内容与评论抓取:Python 爬虫实战教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目媒体python爬虫
社交媒体平台是全球信息交流的重要渠道,成千上万的文章、评论和动态每天都在各大平台上发布。这些数据包含了丰富的用户行为、意见和情感分析的潜力,因此抓取社交媒体平台上的文章内容与评论已成为数据分析、市场研究和情感分析等领域的重要任务。本篇教程将为大家详细介绍如何使用Python编写爬虫,抓取社交媒体平台(如微博、Twitter、Facebook等)的文章内容和评论。我们将涵盖如何使用现代爬虫技术,包括
- 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: 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
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