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计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中,计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力,更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉,简而言之,是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
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想拿高薪的韭菜
人工智能学习笔记
请根据教材内容,完成进行下面的作业任务。必须包含有教材的具体内容,不能是生成式AI系统的生成内容。参考教材1.1节的内容介绍,谈谈你对“智能”的认识。思维能力是智能的重要特征之一,结合教材1.1.2节内容,从思维的定义、分类及其特点等角度,阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍,名词解析“人工智能”。参考教材1.2节的内容介绍,介绍人工智能的发展简史。参考教材1.3节的内容介绍,人工智能作
- NotebookLM:Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用
赵大仁
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NotebookLM:Google最新AI笔记助理解析与实战应用在AI驱动的生产力工具不断进化的今天,Google推出的NotebookLM(NotebookLanguageModel)成为了一款备受关注的智能笔记助理。它结合了Google的大语言模型(LLM)能力,帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景,并提供实际使用指南,帮助
- Python从0到100(八十一):神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 老玩童:互联网智慧助老平台——科技赋能银发族,开启智慧养老新生活
IT源码大师
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详细描述:1.引言随着全球老龄化社会的加速到来,老年人的生活质量和社会参与度成为社会关注的焦点。传统的养老服务模式往往存在资源不足、服务单一、效率低下等问题,难以满足老年人日益增长的多样化需求。基于互联网技术的智慧助老平台“老玩童”,通过整合物联网、大数据、人工智能等先进技术,构建了一个全方位、智能化、个性化的助老服务体系,为老年人及其家庭提供了全新的解决方案。本文将深入探讨这一平台的核心理念、技
- 什么是ROS2
听风胖耗子
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ROS是机器人操作系统的简称,它本身并不是一个操作系统,而是可以安装在现在已有的操作系统(Linux、Windows、Mac)上的一组用于构建机器人应用程序的软件库和工具集。ROS包括两个版本ROS1和ROS2,ROS1是在2007年由斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司WillowGarage为了个人机器人项目的合作而开发的,2008年后由WillowGarage来进行推动,目前由开源机器人
- 从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理
AGI大模型与大数据研究院
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从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在NLP领域取得了显著的成果。然而,LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据,而这些数据通常以自然语言形式存在,难以直接用于模型训练。因此,如何从自然语言数据中提取结构
- AI大模型部署:Ollama与vLLM部署对比:哪个更合适?
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前言近年来,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具,各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式,帮助选择最合适的方案。Ollama:简单易用的LLM部署工具Ollama以其简洁的安装和易于使用的特性而闻名。其官方文档清晰易懂,即使是新手也能快速上手。Ollama支持多种LLM模型,并提供便捷的命令行界面进行管理
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在人工智能的浪潮中,本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天,就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具:ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio,从多个关键角度剖析它们的特点与优势,助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama:轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单
- 2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集
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目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源,它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。这类数据集通常包含大量的标注图像,每张图像中都标记了多个物体的位置和类别。例如,COCO(CommonObjectsinContext)数据集就是一个常用的目标检测数据集,它包含了80个类别的日常物体,如人、车、动物等,并提供了
- OpenAI 实战进阶教程 - 第1节:OpenAI API 架构与基础调用
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目标掌握OpenAIAPI的基础调用方法。理解如何通过API进行内容生成。使用实际应用场景帮助零基础读者理解API的基本用法。一、什么是OpenAIAPI?OpenAIAPI是一种工具,允许开发者通过编程方式与OpenAI的强大语言模型(例如gpt-3.5-turbo和gpt-4)进行交互。简单来说,它就像一个“AI助手”,可以回答问题、生成文本、总结信息等。实际应用场景举例:**客户支持自动化:
- 一张图看懂AI技术架构!开发、训练、部署全链路深度解析!
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人工智能(AI)技术的快速发展,使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地,再到算力调度和智能运维,一个完整的AI架构需要涵盖多个层面,确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图,深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分,帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。一、AI开发工具:赋能高效开发,提
- 根据每月流量和市场份额排名前20 的AI工具列表
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ChatGPT:由OpenAI研发,是一款对话式大型语言模型。它能够理解自然语言输入,生成连贯且符合逻辑的回复。可用于文本创作,如撰写文章、故事、诗歌;还能解答各种领域的知识问题,提供翻译、代码解释等服务,在多种场景下辅助用户解决语言相关需求。Canva:作为在线图形设计平台,拥有海量的模板资源,涵盖海报、名片、社交媒体帖子、演示文稿等多种类型。用户无需专业设计技能,通过简单的拖放操作即可使用其丰
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来源:科技世代千高原克雷格·S·史密斯CraigS.Smith2025年1月7日技术发展速度飞快,转眼间,星辰延伸成星线,我们今天所处的位置与几天前相去甚远。越来越难以预测明天我们会身在何处。有一点是明确的:我们正在进入通用人工智能(AGI)领域,超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。无论如何定义,AGI不会突然出现;它会不断发展,我们已经看到了它逐渐展开的迹象。AGI的曙光AGI一直以来都是我
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数字化转型导师坚鹏:AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑在人工智能领域迅猛发展的浪潮中,每一次重大技术突破都犹如一颗投入平静湖面的巨石,激起千层浪。DEEPSEEK的发布,无疑是近期人工智能领域最受瞩目的事件之一。凭借其独特的技术优势和创新理念,DEEPSEEK迅速在全球人工智能舞台上崭露头角,对现有的人工智能格局产生了多维度、深层次的影响。一、技术突破:从"追赶者"到"规则制定者"
- AI:180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务
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本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.探索Python在图像处理和计算机视觉任务中的应用随着人
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AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验关键词:虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展,在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而,由于无法亲身试穿,在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此,虚拟试衣技术应运而生,成为电商平台上提升用户体验的
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
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Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
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在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
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在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- AI大模型基于LLM的Agent架构图解
AI产品经理
人工智能深度学习语言模型学习
Agent定义Agent是什么?Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义:基于人工智能(尤其是大模型)技术,能够感知和理解环境,并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么?AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标,智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么?智能核保应用,如果解决方案搭载AIAgent能力,
- 什么是LLM?看这一篇就够了!
Python程序员罗宾
人工智能语言模型AIGC自然语言处理
前言自从2022年12月ChatGPT横空面世以来,AI领域获得了十足的关注和资本,其实AI的概念在早些年也火过一波,本轮AI热潮相比于之前的AI,最大的区别在于:生成式。本文主要介绍大语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)。大语言模型介绍什么是大语言模型(LLM)通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型,称之为大语言模型。GPT、LLaMA、M
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
大模型之路
大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案
kakaZhui
llama人工智能AIGCchatgpt
1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型,我们需要采用各种并行策略,将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一,其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码,分析其并行训练方案,主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括:数据并行(DataParallelism,DP
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention
kakaZhui
llama人工智能AIGCchatgpt
1.写在前面近年来,基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制,它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而,标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比,这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题,FlashAttention被提出,它是一种高
- 使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索
hgSdaegva
elasticsearchjenkins大数据python
在当今信息爆炸的时代,快速而准确地检索数据变得尤为重要。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎,能够高效地处理大量数据。在这篇文章中,我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever,展示如何通过语言模型实现智能电影查询。技术背景介绍Elasticsearch提供多租户能力和无模式的JSON文档存储,广泛应用于全文搜索和分析场景。通过将其与语言模型结合
- 使用 ChatPremAI 和 LangChain 构建高级聊天模型功能
hgSdaegva
python
##使用ChatPremAI和LangChain构建高级聊天模型功能###技术背景介绍随着生成式AI的快速发展,诸如ChatGPT等大型语言模型逐渐成为开发智能应用的核心组件。然而,如何高效利用这些模型,并将其部署到生产环境中,仍然是开发者面临的一大挑战。ChatPremAI是一款整合所有核心功能的生成式AI平台,通过与LangChain的完美结合,为开发者提供了灵活且功能强大的接口以实现复杂功能
- llama.cpp LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppllama.cppDEEPSEEK_3
llama.cppLLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_31.`LLAMA_VOCAB_PRE_TYPE_DEEPSEEK3_LLM`2.`staticconststd::mapLLM_CHAT_TEMPLATES`3.`LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3`References不宜吹捧中国大语言模型的同时,又去贬低美国大语言模型。水是人体的主要化学成分,约占体
- 【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理transformer
文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言
- 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