- Python机器学习入门必看!从原理到实战,手把手教你线性回归模型
小张在编程
python机器学习线性回归
引言在人工智能浪潮席卷全球的今天,机器学习(MachineLearning)早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测,背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归(LinearRegression)作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型,堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战,带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
- 前沿FPGA开发:技术与管理的有效结合
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据fpga开发ai
前沿FPGA开发:技术与管理的有效结合关键词:FPGA开发、技术管理、前沿技术、项目管理、资源优化摘要:本文深入探讨了前沿FPGA开发中技术与管理有效结合的重要性和具体方法。在FPGA技术不断发展的今天,单纯依靠技术或管理都难以实现项目的成功。通过将先进的FPGA技术与科学的管理理念相结合,能够提高开发效率、优化资源配置、降低成本并提升产品质量。文章详细阐述了FPGA开发的核心概念、相关算法原理、
- 2024最新 动物识别数据集(12-02已更新)
数据猎手小k
机器学习自然语言处理人工智能
动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合,这些数据集通常包含多种动物的图像或视频,以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展,动物识别数据集的处理方式、算法逻辑和模型搭建与训练流程也在不断进步,以提高识别的准确性和效率。一、背景意义动物识别技术的发展对于生物多样性保护、生态学研究、农业和野生动物保护等多个领域具有重要意
- Python 领域 vllm 优化模型推理速度的方法
Python编程之道
Python编程之道python开发语言ai
Python领域vLLM优化模型推理速度的方法关键词:Python、vLLM、模型推理速度、优化方法、推理性能摘要:本文聚焦于Python领域中vLLM对模型推理速度的优化方法。首先介绍了相关背景知识,包括vLLM的概念和优化模型推理速度的重要性。接着阐述了vLLM的核心概念与架构,详细分析了其优化的原理。通过具体的Python代码展示了核心算法原理及操作步骤,同时给出了相应的数学模型和公式进行理
- c++11 标准模板(STL)(std::locale)(一)
繁星璀璨G
本地化库c++标准库模板STLlocale本地环境
用以封装文化差异的多态刻面的集合classlocale;std::locale类型对象是不可变平面的不可变索引集。C++输入/输出库的每个流对象与一个std::locale对象关联,并用其平面分析及格式化所有数据。另外,locale对象与每个std::basic_regex对象关联。locale对象亦可在标准容器和算法中用作进行字符串对照的谓词,而且能被直接访问,以获得或修改其所保有的平面。C++
- 【牛客刷题】实现返回最大的不大于n的完美数的函数
字节卷动
牛客刷题java算法牛客
文章目录一、题目介绍1.1题目描述1.2输入描述1.3输出描述1.4示例二、解题思路2.1核心算法设计2.2性能优化关键2.3算法流程图三、解法实现3.1解法一:借位+贪心3.1.1初级版本分析3.2解法二:优化版(推荐)3.2.1优化版本分析四、总结与拓展4.1关键优化技术4.2进阶优化方向4.3应用场景扩展一、题目介绍1.1题目描述给定一个正整数n,定义一个完美数为每一位数字只包含1、2、3的
- AlphaGPT通过国家AIGC生成式算法备案,为法律专业人士提供更加合规可靠的ai技术支持
资讯分享周
AIGC人工智能
在当前互联网信息时代,大模型算法已成各行业不可或缺的核心,不仅改善生活和工作,也在创新中展现巨大潜力。然而,随着算法应用的普及,如何合规管理算法,保护用户权益和隐私,确保公正运行,成为重要议题。日前,国内领先的法律科技企业iCourt宣布,其自主研发的法律垂类领域大模型AlphaGPT成功通过国家生成式模型深度学习合成算法备案。本次备案的通过,彰显了iCourt在法律AI领域有迈向了一个新的里程碑
- C++11标准库算法:深入理解std::none_of
码事漫谈
c++11c++算法java
文章目录函数原型与核心语义模板参数约束实现原理与标准库设计思想与all_of/any_of的逻辑关系应用场景1.输入验证2.状态检查3.与函数对象结合4.替代传统循环性能特性与注意事项复杂度保证迭代器选择建议谓词设计要点C++标准演进与扩展总结C++11标准为STL带来了诸多革命性改进,其中算法库的扩展尤为引人注目。std::none_of作为新增的三大逻辑判断算法之一(与std::all_of、
- 三种方法详解最长回文子串问题
文章目录题目描述方法一:动态规划状态转移方程:状态转移公式:代码实现:使用滚动数组优化空间方法二:中心扩展法核心思想算法步骤代码实现复杂度分析方法三:马拉车算法算法思路代码实现复杂度分析三种方法对比回文子串是字符串处理中的经典问题,本文将通过动态规划、中心扩展和马拉车算法三种方法,详细解析如何高效求解最长回文子串,并对比各方法的优劣。题目描述方法一:动态规划我们定义一个二维布尔数组dp,其中:dp
- 力扣 经典算法之爬楼梯
今天来用两种的方法解一道题题目如下:假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?先分析题目吧,我觉得它在考我数学思维,解数学题嘛,一步步来吧。n=1:走1步,只能有1种解法n=2:可以走1+1步,也可以直接走2步,2种解法n=3:可以走的方式有:1+1+1,1+2,2+1,共3种n=4:走法有1+1+1+1,1+2+1,2+1+1,1+1
- 力扣第 70 题:爬楼梯问题(Climbing Stairs)
力扣第70题:爬楼梯问题(ClimbingStairs)一、题目描述假设你正在爬楼梯,需要爬到第nnn级台阶。每次可以爬111或222级台阶。有多少种不同的方法可以爬到楼顶?输入:一个正整数nnn。输出:一个整数,表示不同的方法数。二、解题思路这个问题可以用递归+记忆化的方式解决,本质是一个动态规划问题。1.状态定义定义dp[i]dp[i]dp[i]表示爬到第iii级台阶的方法数。2.状态转移方程
- 【LeetCode 热题 100】54. 螺旋矩阵
xumistore
LeetCodeleetcode矩阵算法java
Problem:54.螺旋矩阵题目:给你一个m行n列的矩阵matrix,请按照顺时针螺旋顺序,返回矩阵中的所有元素。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度:O(M*N)空间复杂度:O(1)(不考虑输出列表)整体思路这段代码旨在解决一个经典的矩阵问题:螺旋矩阵(SpiralMatrix)。问题要求按照顺时针螺旋的顺序,返回矩阵中的所有元素。该算法采用了一种非常直观的“路径模拟”策略。它模拟一个
- 力扣第70题 爬楼梯 c++ 动态规划 基础题
题目70.爬楼梯简单相关标签记忆化搜索数学动态规划假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶提示:1dp(n+1);//如果n小于等于2,则直接返回ni
- 算法45:动态规划专练(力扣70: 爬楼梯 力扣746:使用最小花费爬楼梯)
适合java程序员的算法
算法算法动态规划leetcode
力扣70题:爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶分析:1.如果有1个楼梯,那只能走1步登顶。1中方法2.如果有2个楼梯。a.我们可以一次走一
- 区块链重塑域名商业版图:技术革新、市场机遇与未来图景
boyedu
区块链终端域名区块链终端域名
在Web3.0时代,区块链技术正以去中心化、抗审查、身份绑定等特性重构域名系统,不仅解决了传统DNS的安全漏洞与中心化风险,更开创了数字身份、品牌资产化等全新商业模式。以下从技术革新、市场现状、挑战应对及典型案例四个维度,深入剖析区块链域名的商业潜力。一、技术革新:区块链如何重构域名基础设施?去中心化根域名系统Handshake协议:通过UTXO模型与SHA3算法构建无需许可的域名注册体系,其HN
- SEO优化技巧深度解析:从算法逻辑到实战策略的全链路突破
boyedu
网站建设网站建设网站运营网站架构
第一章搜索引擎算法逻辑:SEO优化的底层密码1.1算法进化史:从关键词匹配到意图理解搜索引擎算法经历了从简单关键词匹配到复杂语义理解的跨越式发展。早期算法以PageRank为核心,通过分析网页间链接关系评估权威性。随着Hummingbird算法的推出,搜索引擎开始解析自然语言,BERT算法进一步实现上下文语义理解。当前算法已形成多维度评估体系,涵盖内容质量、用户体验、权威性建设等层面。以Googl
- 香港推出的稳定币和数字货币的区别
boyedu
加密货币数字货币香港稳定币加密货币虚拟货币
香港推出的稳定币与数字货币在定义、发行主体、监管框架、使用场景及战略定位上存在显著差异。以下为具体解析:一、定义与性质的核心区别稳定币定义:与法定货币(如美元、港元)或资产挂钩的加密货币,旨在通过抵押或算法维持价值稳定。示例:京东币链科技测试的稳定币锚定港元,用于跨境支付;蚂蚁数科计划发行与美元挂钩的稳定币。特点:保留加密货币的去中心化特性,但通过储备资产(如现金、国债)减少价格波动。数字货币定义
- 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记1机器学习学习笔记随机森林人工智能
【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例(Scikit-learn)欢迎铁子们点赞、关注、收藏
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 云原生API Gateway:连接微服务的桥梁
AI云原生与云计算技术学院
云原生gateway微服务ai
云原生APIGateway:连接微服务的桥梁关键词:云原生、API网关、微服务架构、服务治理、流量管理、服务网格、DevOps摘要:本文深入探讨云原生环境下API网关的核心原理与实践应用,解析其在微服务架构中作为统一入口的关键作用。通过详细阐述API网关的核心功能、技术架构、算法原理及数学模型,结合Kubernetes实战案例演示流量管理、安全防护、服务编排等核心能力。同时分析典型应用场景,推荐前
- 开源的人像动画生成工具LivePortrait
研创通之逍遥峰
图像处理人工智能作画
LivePortrait是由快手科技联合中国科学技术大学和复旦大学共同开发的一款先进AI驱动肖像动画工具,它能够将静态的人像照片转化为带有真实面部表情和头部运动的动态视频。这项技术代表了当前AI生成内容(AIGC)领域的最新进展,通过创新的算法设计和高效的计算框架,为用户提供了强大且易用的动画生成能力。以下将从技术原理、核心功能、应用场景、使用方法和比较优势等多个维度,全面介绍这一工具。LiveP
- AI人工智能领域,Stable Diffusion掀起的技术风暴
AI大模型应用工坊
人工智能stablediffusionai
AI人工智能领域,StableDiffusion掀起的技术风暴关键词:AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion所掀起的技术风暴。首先介绍了StableDiffusion的背景,包括其目的、预期读者和文档结构等。详细阐述了核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。对核心算法原
- AIGC 领域 AI 写作如何实现智能内容推荐
SuperAGI2025
AIGC人工智能ai
AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
- 华为OD机试 2025B卷 - 字符串加密 (C++ & Python & JAVA & JS & C语言)
YOLO大师
华为od华为OD机试2025B卷华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷
2025B卷目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解2025B卷100分题型题目描述给你一串未加密的字符串str,通过对字符串的每一个字母进行改变来实现加密,加密方式是在每一个字母str[i]偏移特定数组元素a[i]的量,数组a前三位已经赋值:a[0]=1,a[1]=2,a[2]=4。当i>=3时,数组元素a[i]=a[i-1]+a[i-2]+a[i-3]。例如:
- 俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节
智算菩萨
Python小游戏项目实战人工智能算法
俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块,这个诞生于1984年的经典游戏,至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。当简单的几何形状在网格中不断下落时,看似简单的规则背后却隐藏着复杂的策略决策问题。本文将深入剖析一个基于Python实现的俄罗斯方块AI系统,探讨其如何通过精巧的算法设计实现近乎完美的自动游戏表现。游戏状态的数字化抽象在构建任何游戏AI之前,我们首先需要将人类直观理解的
- 基于 STM32+FPGA 的快速傅里叶频域图像在 TFT 中显示的设计与实现(项目资料)(ID:8)
嵌入式资料库
嵌入式项目合集fpga开发stm32嵌入式硬件单片机
目录摘要1绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究内容与目标2系统方案设计2.1总体架构设计2.2硬件方案设计2.2.1主控模块选型2.2.2FPGA模块选型2.2.3TFT显示模块选型2.2.4通信方案设计2.3软件方案设计2.3.1FFT算法实现方案2.3.2频域图像渲染方案3硬件电路设计3.1STM32最小系统电路3.2FPGA模块电路3.3TFT显示模块电路3.4软件IIC通
- 专知智库数据场景生态:开启全球数字文明新纪元——数据零件×场景编码×SEI指数构建下一代数字经济基座
人形机器人专利池研究中心
数据场景架构师数据零件架构师数据场景生态人工智能数据场景架构师算法大数据
一、传统数字经济的“柏林墙困境”全球产业痛点扫描:数据孤岛化:企业间数据流通成本高达交易额37%(麦肯锡2024)价值黑箱化:85%数据资产无法量化定价(普华永道审计报告)技术碎片化:同类算法重复开发年耗$1800亿破局宣言:专知智库提出“可拆解、可组合、可交易”三可原则,以数据零件+场景编码+SEI计量重构全球数字基础设施二、三大基座:数字经济的新操作系统1.数据零件(DP):技术场景最小单元革
- 算法题目记录
iamwiam
java
数据空间研究院-后端试题题目一:线程安全的链表描述:实现题目二:自定义注解与反射描述:实现题目三:简化的消息队列描述实现题目一:线程安全的链表描述:实现一个线程安全的链表类ThreadSafeLinkedList,支持以下操作:add(Telement)-在链表末尾添加元素。remove(Telement)-移除链表中的指定元素。contains(Telement)-检查链表中是否包含指定元素。要
- OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测(faciallandmarkdetection)。该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点,具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点迁移学习人工智能机器学习
>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- 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