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AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
大语言模型应用指南:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
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1.引言:人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力,有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。其拟人化的特性使其在执行类人操作任务(如运动和操纵)方面具有独特优势。深度强化学习(DRL)作为一种前景广阔的无模型方法,能够有效控制双足运动,实现复杂行为的自主学习,而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著
- Oracle 中的 JOB
Oracle中的JOB是一种用于自动化执行特定任务的机制,它允许你在指定的时间间隔或特定时间点执行SQL语句或PL/SQL块。以下是关于OracleJOB的详细讲解:1.JOB的基本概念OracleJOB是数据库中调度任务的一种方式,类似于操作系统的定时任务(如Linux的cron或Windows的任务计划程序)。通过JOB,你可以:在指定时间点执行一次性任务。按固定间隔(如每天、每周)重复执行任
- Nmon:Linux和AIX系统性能监控与压力测试指南
狗雄
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Nmon是一款适用于Linux和IBMAIX系统的强大性能监控工具,能够实时监控CPU、内存、磁盘I/O、网络流量等关键指标。它支持压力测试、故障排查、容量规划和报告生成,提供定制化的性能监控与数据导出功能。在AIX系统上,Nmon有助于监测CPU利用率、内存管理、磁盘性能和网络活动。本指南详细介绍了nmon的用途、功能特性、版本特定文件和使用步骤,为系统管理
- 关于系统无法找到 arm-linux-gcc 命令,这表明你的环境中尚未安装 ARM 交叉编译工具链。以下是详细的解决方案:(DIY机器人工房)
DIY机器人工房
软件问题解决方法大全arm开发linux运维交叉编译嵌入式
1.错误原因分析错误信息:无法将“arm-linux-gcc”项识别为cmdlet/函数/程序这说明Windows或Cygwin环境中没有安装ARM交叉编译工具,或者工具路径未添加到系统PATH中。当前环境:你之前使用的是Cygwin环境下的x86_64架构GCC(用于编译x86程序),而arm-linux-gcc是专门用于编译ARM架构程序的工具链,需要额外安装。2.解决方案:安装ARM交叉编译
- linux操作系统----nginx平滑升级
Insist753
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目录1Nginx平滑升级原理2Nginx信号2.1主进程支持的信号2.2工作进程支持的信号3平滑升级实战3.1Nginx添加新模块1Nginx平滑升级原理在不停掉老进程的情况下,启动新进程。老进程负责处理仍然没有处理完的请求,但不再接受处理请求。新进程接受新请求。老进程处理完所有请求,关闭所有连接后,停止。2Nginx信号2.1主进程支持的信号TERM,INT:立刻退出;QUIT:等待工作进程结束
- ArcGIS Pro SDK (七)编辑 11 撤销&重做
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ArcGISProSDK(七)编辑11撤销&重做文章目录ArcGISProSDK(七)编辑11撤销&重做1撤消/重做最近的操作环境:VisualStudio2022+.NET6+ArcGISProSDK3.01撤消/重做最近的操作//撤销if(MapView.Active.Map.OperationManager.CanUndo)MapView.Active.Map
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Winemonk
ArcGISProSDKarcgisarcgisprosdkgisc#
ArcGISProSDK(七)编辑2启用编辑目录ArcGISProSDK(七)编辑2启用编辑1启用编辑2禁用编辑环境:VisualStudio2022+.NET6+ArcGISProSDK3.01启用编辑//如果没有正在编辑if(!Project.Current.IsEditingEnabled){varres=MessageBox
- OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()
村北头的码农
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- OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
村北头的码农
OpenCVopencvdnn人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中超分辨率(SuperResolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型(如ED
- VLA模型
一介绍在机器人领域,视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变,这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型,整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要,使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线:早期阶段:计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始,随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
- 禾赛嵌入式工程师面试
面试的是机器人嵌入式岗位1如果一个按键A,按键B,用ST32控制,你会如何设计从而识别哪个短按,长按,同时按,你会如何设计为了识别按键的短按、长按和同时按的情况,可以通过STM32的GPIO(通用输入输出)和定时器来实现。基本思路是:短按:按键按下并立即释放,按下时间很短。长按:按键按下并持续一段时间不释放。同时按:按键A和B同时按下。方案设计:硬件连接:将按键A和按键B连接到STM32的GPIO
- 睿尔曼系列机器人——以创新驱动未来,重塑智能协作新生态(上)
BFT白芙堂
机器人人工智能睿尔曼机器人协作机器人机器学习复合机器人
在工业自动化与智能服务深度融合的浪潮中,协作机器人凭借其安全、灵活、易部署的特性,成为推动产业升级的核心力量。睿尔曼(RuiermanRobotics)作为中国协作机器人领域的领军品牌,始终以“让机器人触手可及”为使命,专注于轻量化、高精度、高性价比的协作机器人研发与生产。其产品矩阵覆盖工业制造、物流仓储、医疗健康、商业服务等多场景,通过模块化设计、智能算法优化和开放生态构建,为全球客户提供高效、
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程(五)
强化学习与机器人控制仿真
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系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器(tune_visual)1.2.1.2语言模型(tune_llm)1.2.1.3投影器(tune_projector)1.2.1.4扩散模型(tune_diffusion_model)1.2.2理解数据转换1.2
- 怎么限制某些IP访问服务器?
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您可以通过多种方式限制特定IP地址访问您的服务器,以下是几种常见的方法:1.使用防火墙限制IP访问Linux系统(iptables)#阻止单个IPiptables-AINPUT-s192.168.1.100-jDROP#阻止IP段iptables-AINPUT-s192.168.1.0/24-jDROP#允许特定IP访问SSH(22端口)iptables-AINPUT-s203.0.113.5-p
- 服务器如何配置防火墙规则开放/关闭端口?
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配置服务器防火墙规则(开放/关闭端口)是服务器安全管理的基础操作,不同操作系统和防火墙工具的配置方式有所不同。以下是主流系统的详细操作指南:一、Linux系统(iptables/firewalld/UFW)1.iptables(传统方式)#查看当前规则sudoiptables-L-n#开放端口(如80/TCP)sudoiptables-AINPUT-ptcp--dport80-jACCEPT#关闭
- 阿里云ECS(Ubuntu 20.04 64位)安装Python失败
无艳影
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最近申请了一台阿里云ECS作为开发和部署环境,想用来作为Web后台服务器。操作系统选择了Ubuntu20.0464位版本,网站后台采用pythonFlask框架。由于后台程序需要处理大规模数据,因此配置环境时除需要安装python和Flask之外,还需要安装pandas和numpy等library。起初我下载了python3.9.15版本,安装python解释器后又依次安装flask和pandas
- ubuntu2404命令备忘录
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gitcode
ubuntu基础概念什么是BashShellBashShell(全称Bourne-AgainSHell)是Linux和macOS等类Unix系统中最常用的命令行解释器,也是Ubuntu的默认Shell。它既是用户与操作系统内核交互的“翻译官”,也是一种强大的脚本编程语言。用户输入文本命令(如ls、cd)→Bash解析并执行→调用系统内核功能(如文件操作、进程管理)→返回结果到终端。
- QSqlDatabasePrivate::database: unable to open database: “[Microsoft][ODBC SQL Server Driver][DBNETLI
道亦无名
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这个错误提示表明程序无法连接到SQLServer数据库,常见原因和解决方案如下:连接参数错误确认服务器名称、端口、数据库名是否正确示例连接字符串格式:DRIVER={SQLServer};SERVER=服务器地址;DATABASE=数据库名;UID=用户名;PWD=密码网络连接问题检查SQLServer服务是否正在运行确认服务器IP和端口可访问(默认TCP端口1433)检查防火墙是否允许数据库端口
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一、环境准备安装ROS与相关功能包#以ROS2Humble为例sudoaptinstallros-humble-navigation2ros-humble-nav2-bringup准备机器人模型(URDF/XACRO)确保已定义机器人的URDF模型,包含传感器和关节信息。配置导航参数创建导航参数文件(如nav2_params.yaml),设置地图、代价地图、规划器等参数。二、启动导航系统与RViz
- Docker 网络中 `iptables` 与 Linux Namespace 行为详解:原理、链路与实战排查路径
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Docker网络中iptables与LinuxNamespace行为详解:原理、链路与实战排查路径关键词:Docker网络、iptables、LinuxNamespace、容器隔离、NAT转发、网络命名空间、网络排查、veth、Bridge、POSTROUTING、FORWARD链、容器网络调试摘要:在Docker网络体系中,iptables与LinuxNamespace是实现容器间隔离、地址转换
- ros2的实现原理介绍(深入浅出更易懂)
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一、ROS2整体架构设计ROS2采用分层架构设计,从底层到应用层可分为以下几个核心层次,其架构图如下:+-------------------+|应用层||(ROS2应用程序)|+-------------------+|+-------------------+|ROS2中间层||(rcl/rclcpp/rclpy)|+-------------------+|+----------------
- 粒子群算法求解机器人路径规划
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粒子群算法求解机器人路径规划一、路径规划的作用路径规划主要是让目标对象在规定范围内的区域内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。路径规划中有静态路径规划以及动态路径规划。这里仅针对静态路径规划方法进行简单的介绍,以下路径规划仅指在静态环境下的路径规划。在进行路径规划的时候,我们首先需要考虑的有以下几个方面:a.起点与终点的位置获取b.障碍物的环境表示c.规划方法d.搜索方法二、路径规划需要考虑的几
- 【ubuntu】如何构建自己的ubuntu内核
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- Linux安装Python失败常见缺失依赖项
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- 深度实战:Ubuntu服务器宕机排查全记录
从紧急救援到根因分析,附自动化诊断工具开发**一、生死时速:宕机现场紧急响应场景描述:凌晨3:15,监控系统告警:生产环境Ubuntu22.04服务器无响应用户访问全部超时,SSH连接失败硬件指示灯:电源正常,硬盘黄灯闪烁第一阶段响应流程:正常黄灯常亮熄灭物理检查电源状态硬盘指示灯网络端口灯IPMI远程控制硬盘故障预警网络配置问题二、紧急救援:四步恢复系统访问1.通过IPMI强制重启#使用IPMI
- FFmpeg开发笔记(四十四)毕业设计可做的几个拉满颜值的音视频APP
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ffmpeg笔记音视频
合集-FFmpeg开发实战(53)1.FFmpeg开发笔记(一)搭建Linux系统的开发环境2023-04-162.FFmpeg开发笔记(二)搭建Windows系统的开发环境2023-04-293.FFmpeg开发笔记(三)FFmpeg的可执行程序介绍03-094.FFmpeg开发笔记(四)FFmpeg的动态链接库介绍03-105.FFmpeg开发笔记(五)更新MSYS的密钥环03-166.FFm
- Linux多线程—生产者消费者模型
生产者消费者模型用于解决生产者和消费者之间的同步问题。通过创建多个线程作为生产者和消费者,生产者消费者模型利用线程间的同步机制(如互斥锁、条件变量、信号量等)来实现生产者和消费者之间的协作和数据共享。本篇采用信号量+BlockQueue来实现生产者消费者模型。本文用到的一些接口(线程创建、线程等待...)请点击这个链接查看:多线程编程——Linux操作系统-CSDN博客目录文章目录一、生产者消费者
- 强化学习:Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记
烨川南
强化学习学习笔记算法人工智能机器学习
一、DDPG是什么?1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep:使用深度神经网络和类似DQN的技术(经验回放、目标网络)Deterministic:输出确定的动作(而不是概率分布)PolicyGradient:基于策略梯度的方法,优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值(如方向盘角度、机器人关节扭矩)离线学
- 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