- Memcached stats sizes 命令
lly202406
开发语言
Memcachedstatssizes命令Memcached是一种高性能的分布式内存对象缓存系统,通常用于缓存数据库调用、API响应或页面渲染结果,以减少加载时间并提高网站性能。在管理Memcached实例时,了解缓存中数据的分布和大小是非常重要的。statssizes命令是Memcached提供的一种工具,用于获取缓存中不同大小对象的统计信息。命令概述statssizes命令用于显示Memcac
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- linux查看git log目录,教你玩转Git-查看提交历史
郁清叔叔
linux查看gitlog目录
导读Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git是LinusTorvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。Git与常用的版本控制工具CVS,Subversion等不同,它采用了分布式版本库的方式,不必服务器端软件支持。在使用Git提交了若干更新之后,又或者克隆了某个项目,想回顾下提交历史,我们可以使用gitlog命令查看。针
- 深度学习工具:用Jupyter Notebook远程连接服务器
S.GJ
服务器jupyterpython
1.安装jupyter相关库(服务器端)pipinstalljupyterlabjupyter_contrib.nbextensions2.设置jupyter密码(服务器端)jupyter-notebookpassword3.开启jupyternotebook服务(服务器端)mkdirworkspacejupyter-notebook--no-browser--ip=0.0.0.0./worksp
- 能力追上博士生,OpenAI发布最强o1系列模型
杰克尼
杂谈chatgpt
9月13日凌晨1点,OpenAI发布o1系列模型,包括o1-preview(下称o1预览版)和o1-mini。针对这一消息,该公司创始人SamAltman在X上表示:“nomorepatience,jimmy.(需要耐心等待的时刻结束了)”OpenAI表示:“该模型代表了人工智能能力的新水平。鉴于此,我们将计数器重置为1,并将该系列命名为o1。”这也意味着,o1就是此前坊间盛传即将发布的“草莓”模
- Hystrix&Feign
快乐肥翟z
hystrixjava运维
Hystrix1,概念Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库,可以保证一个服务出现故障时,不会导致整个系统出现雪崩效应,以提高分布式系统弹性;作为“断路器”,在一个服务出现故障时,可以通过短路器监控,返回一个可以处理的响应结果,保证服务调用线程不会长时间被占用,避免故障蔓延。雪崩当一个服务器中要同时处理多个请求时,当一个请求无法正确响应,请求超时。会将请求阻塞到该服务的线程池中
- 【大型网站技术实践】初级篇:借助LVS+Keepalived实现负载均衡
爱代码也爱生活
linux运维系统架构Keepalivedlvs
一、负载均衡:必不可少的基础手段1.1找更多的牛来拉车吧当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是Web应用服务器集群,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等等。古人有云:当一头牛拉不动车的时候,不要去寻找一头更强壮的牛,而是用两头牛来拉车。在实际应用中,在Web服务器集群之前总会有一台负载均衡服务
- 如何让大模型更聪明?
原神居士
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如何让大模型更聪明?随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么,如何让大模型变得更聪明呢?快来分享你的想法吧~随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么,如何让大模型变得更聪明呢?快来分享你的想法吧~随着人工智能技术的飞速发展,大模
- 探索深度学习的奥秘:从理论到实践的奇幻之旅
小周不想卷
深度学习
目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:神经网络架构2.1前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)2.2卷积神经网络(CNN)2.3循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)2.4生成对抗网络(GAN)三、深度学习的魔法秘籍:算法与训练3.1损失
- 高并发下的分布式缓存 | Write-Through缓存模式
非科班大厂码农(同名公众号)
分布式缓存
缓存系列文章链接如下:高并发下的分布式缓存|缓存系统稳定性设计高并发下的分布式缓存|设计和实现LRU缓存高并发下的分布式缓存|设计和实现LFU缓存高并发下的分布式缓存|Cache-Aside缓存模式高并发下的分布式缓存|Read-Through缓存模式Write-Through模式的缓存操作Write-Through模式的思路与Read-Through模式类似,但有一个关键的区别:在这里,缓存负责
- 基于人工智能的智能语音助手
人工智能发烧友
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语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块,系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中,我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术,构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统,它可以:1.语音识别:从用户的语音输入中提取文本信息。2.
- 深入掌握大模型精髓:《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发!
努力的光头强
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今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
- 【AI大咖】再认识Yann LeCun,一个可能是拥有最多中文名的男人
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再认识YannLeCun一个可能是拥有最多中文名的男人
https://www.toutiao.com/i6693678422733881860/上一期扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生,今天聊一位他的学生,深度学习中CNN的崛起离不开的男人——YannLeCun。一位陪伴Hinton三十年磨一剑,最终笑傲AI界的法国人。让我们一起记住这张面孔。作者|小满言有三编辑|小满言有三130秒了解LeCunYannLeCun,CNN之父,纽约大学终身教授,
- 【已解决】Python报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘requests‘
程序员洲洲
python开发语言requests
本文摘要:已解决ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirement,并总结提出了几种可用解决方案。同时结合人工智能GPT排除可能得隐患及错误。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。公粽号:洲与AI。作者优秀专栏:洲洲每周都会举办一些送书活动,欢迎大家关
- 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程
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【ShuQiHere】在深度学习中,GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而,对于许多刚刚入门的小白来说,如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中,我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练,并确保每一个步骤都简单易懂,跟着我的步骤来,你也能轻松上手!1.安装所需库首先,确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
- Paxos 算法详解(一)
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前言提到分布式算法,就不得不提Paxos算法,在过去几十年里,它基本上是分布式共识的代名词,因为当前最常用的一批共识算法都是基于它改进的。比如,FastPaxos算法、CheapPaxos算法、Raft算法、ZAB协议等等。兰伯特提出的Paxos算法包含2个部分:一个是BasicPaxos算法,描述的是多节点之间如何就某个值(提案Value)达成共识;另一个是Multi-Paxos思想,描述的是执
- TensorFlow的基本概念以及使用场景
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TensorFlow是一个机器学习平台,用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务,其中节点表示数学操作,边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括:1.多平台支持:TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上,包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导:TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度,通过优化算法更新参数,以提高模型的准确性。3.分布式计算:Ten
- StarRocks分布式元数据源码解析
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Iceberg知识集StarRocksIceberg数据湖湖仓一体大数据
1.支持元数据表https://github.com/StarRocks/starrocks/pull/44276/files核心类:LogicalIcebergMetadataTable,Iceberg元数据表,将元数据的各个字段做成表的列,后期可以通过sql操作从元数据获取字段,这个表的组成字段是DataFile相关的字段public static LogicalIcebergMetadata
- 镜舟科技与西南证券合作,构建极速、高效数据平台
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《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确了高质量推进金融数字化转型的总体思路,云计算、人工智能等新兴技术开始被广泛应用,提升金融服务的便捷性,但随着日益增长的数据体量,数据的存储和处理能力日渐。数据的金融机构需要加强数据能力建设、完善数据中心建设,并构建健全的数字安全生态。在金融行业的数字化转型浪潮中,西南证券凭借其深厚的行业经验和前瞻性视野,与镜舟科技一起,构建一个高效、稳定且易于维护的
- 2024年最佳编程学习AI工具包
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人工智能正在成为当今科技中不可或缺的一部分,因此学习AI编程对于在科技领域取得成功至关重要。由于在教育、灵活性和编程教学能力方面的价值,各种类型的AI套件在2024年引领潮流。以下讨论了2024年学习编程的一些顶级AI套件。1.树莓派AI套件这个树莓派AI套件将是初学者和专家尝试更灵活且经济的方法的最佳选择。它包含一个树莓派板、一个摄像头模块和其他不同的传感器,非常适合构建和编程AI项目的全面设置
- 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法
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ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库,如果你的Python环境中没有安装这个库,尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时:importtorch如果Py
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
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【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- RTX 4090深度学习性能实测奉上!模型训练可提升60~80%
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近期,我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试,本篇文章将分别围绕单卡,4卡,8卡RTX4090性能测试结果展开分享,以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR,这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计,4U双处理器(第三代英特尔®至强®),双根GPU系统,最多10个P
- 如何让大模型更聪明?
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随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。让大模型更聪明,从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发,我们可以采取以下策略:一、算法创新优化损失函数:损失函数是优化算法的核心,直接影响模型的最终性能。在大模型中,需要设计更为精细的损失函数来捕捉数据中的复杂性和细微差别。例如,结合任务特性和数据特性,设计多任务
- 深度学习的零碎知识点
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显卡内存什么是显卡内存简单来说就是,Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下,将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」,它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事?“共享GPU内存”又是什么?
- NLP_jieba中文分词的常用模块
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NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能nlp
1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
- DevOps -分布式追踪与监控
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DevOps中的分布式追踪与监控在当今的DevOps环境中,随着微服务架构和云原生应用的广泛采用,系统复杂性显著增加,传统的监控方式已经无法满足现代分布式系统的需求。为了提高系统可观测性,分布式追踪和监控成为现代DevOps实践中至关重要的工具。通过分布式追踪,开发者可以深入了解跨多个服务和组件的请求流,并通过监控实时捕捉系统的运行状态和性能数据,从而迅速定位和解决问题。本文将深入探讨分布式追踪与
- 预警提醒并生成日志,便于后期追溯的智慧地产开源了
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开源安全智慧城市大数据人工智能
智慧地产视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。AI是新形势下数字经济的重要基础设施,具备同各行各业结合的能力,越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代,覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科
- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
测试开发abbey
人工智能—大数据
原文作者:饥渴的小苹果原文地址:【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- 百行代码复现扩散模型-基于线性回归
李新然
数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型,通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者,阅读“大模型”论文,只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说:纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次,只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例,说明从核心思想来
- 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