- HTML5拼图游戏开发经验分享
木木黄木木
html5前端html
HTML5拼图游戏开发经验分享这里写目录标题HTML5拼图游戏开发经验分享前言项目架构1.文件结构2.核心功能模块技术要点解析1.响应式布局2.图片处理3.拖拽交互4.动画效果性能优化开发心得项目亮点总结源码分享写在最后前言在Web前端开发领域,通过实战项目来提升编程技能是最有效的学习方式之一。今天我要分享一个HTML5拼图游戏的开发经验,这个项目涵盖了现代前端开发的多个重要概念,包括响应式设计、
- 从理论到实践:零拷贝技术的全面解读
超越不平凡
Java基础Java零拷贝
目录一、I/O工作方式1.1DMA二、零拷贝2.1传统数据拷贝2.2Java应用数据处理2.3.零拷贝流程三、零拷贝案例四、总结一、I/O工作方式磁盘可以说是计算机系统中最慢的硬件之一,读写速度相差内存10倍以上,所以针对磁盘的优化技术非常多。下面以文件传输为切入线分析I/O的工作方式。在没有DMA技术前,I/O是这样工作的,如下图:用户发起read调用,CPU将对应的指令给磁盘控制器,然后返回;
- 芯片时钟树结构(H-tree,Fishbone,FlexH,Mesh等)的对比、应用实例及未来趋势
赛卡
人工智能服务器云计算边缘计算
引言在先进制程芯片设计中,时钟树综合(ClockTreeSynthesis,CTS)的优化程度直接影响芯片的时序收敛、功耗分布和面积利用率。随着工艺节点演进至5nm及以下,时钟网络的复杂性和设计约束呈现指数级增长。本文将深入解析H-tree、Fishbone、FlexHtree及Clockmesh四种主流时钟树结构的技术特性,结合服务器芯片、GPU及AI芯片的实战案例,并探讨主流EDA工具对CTS
- 高安全可靠CAN FD芯片ASM1042的技术特性与应用前景
国科安芯
产品单片机嵌入式硬件架构fpga开发
1.ASM1042简介ASM1042是国科安芯推出的一款高性能CANFD(CANwithFlexibleData-Rate)收发器芯片,专为高可靠性场景设计。该芯片基于ISO11898-2:2016和ISO11898-5:2007物理层标准开发,支持最高5Mbps的数据传输速率,适用于汽车、航天、军工及工业控制等领域。其核心特性包括:高耐压设计:总线保护电压最高达±70V(H型号),共模输入电压范
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
AI大模型学习者
人工智能
近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- 亚马逊测评自养号IP重要性
全哥聊跨境 zcwz-008
服务器网络运维
大家好我是测评全哥,今天我给大家讲一下做亚马逊测评项目需要用到的防关联、防封号环境的一些底层技术原理。这里讲的内容我相信很少有人能掌握,都是一些比较难的IP技术。如果你现在准备开始做测评是在了解阶段还是已经在做测评工作室了。这里给大家讲的内容可以马上看一下,你们的环境是不是100%的安全,是不是容易出现莫名被封号或者被砍单的现象,如果做不到,那尽早的放弃吧,即使你花了1万块钱买的设备,也不要觉得可
- 大模型高效优化技术全景解析:微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏
时光旅人01号
人工智能剪枝算法深度学习数据挖掘人工智能
目录微调(Fine-tuning)量化(Quantization)剪枝(Pruning)梯度裁剪(GradientClipping)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)技术对比与协同策略总结与趋势1.微调(Fine-tuning)核心思想在预训练模型(如BERT、GPT)基础上,通过领域数据调整参数,适配下游任务。方法流程预训练模型加载:加载通用模型权重(如HuggingFace
- 推理大模型:技术解析与未来趋势全景
时光旅人01号
深度学习人工智能pythonpytorch神经网络
1.推理大模型的定义推理大模型(ReasoningLLMs)是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型,具备以下核心特性:输出形式创新展示完整逻辑链条(如公式推导、多阶段分析)任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链(CoT)、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
- 做亚马逊、temu、速卖通、希音自养号采购砍单率过高需要怎么解决
刘哥测评技术zcwz626
经验分享网络协议网络安全服务器
做无货源模式的卖家越来越多,自养买家号采购时遭遇大砍单是一个普遍而棘手的问题。为了避免这一问题,需要从技术环境搭建、账号权重养成以及下单技巧等多个方面进行系统化操作。以下是一些具体的建议和策略:一、技术环境搭建:确保账号独立性1.硬件隔离:使用独立设备或采用云服务器等隔离技术,确保每个账号拥有唯一的硬件标识,如IMEI、MAC地址等。在同一设备上登录多个账号要确保每个账号都是独立的环境,以防止硬件
- 线路板打样中的PCB拼版技术如何为中小企业节省30%以上成本?
捷配科技
制造pcb工艺捷配
线路板打样和批量生产的成本控制对中小企业来说非常关键,本文将解析PCB拼版的五大核心价值,揭示中小企业在SMT贴片环节的降本秘诀。一、破解线路板打样的成本困局中小企业在小批量生产时常面临两难选择:单独加工导致设备利用率低下,而传统拼版方案又存在设计缺陷。二、PCB拼版技术的五大降本优势1.设备利用效率倍增通过二合一或四合一拼版设计,SMT产线单次印刷可完成多板加工。实测数据显示,采用V-CUT拼版
- 验证码识别:使用OCR技术识别图形验证码详解
数据知道
2025年爬虫和逆向教程ocrpython爬虫OCR识别验证码识别图片验证码
文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码(CAPTCHA)是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
- 2025扩展可能性采购和供应链管理使用AI报告100+份汇总解读|附PDF下载
拓端研究室
百度人工智能
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40348在当今快速发展的商业环境中,采购和供应链管理领域正经历着深刻变革,人工智能(AI)技术的融入成为推动这一变革的关键力量。本报告汇总解读聚焦于AI在采购和供应链管理中的应用,深入剖析其发展现状、面临挑战与潜在机遇。通过对大量数据的分析,揭示AI技术在实际应用中的具体表现,如不同行业的采用比例、应用场景等。本报告汇总洞察基于文末135份供应
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第八章
东临碣石82
架构
第8章:D阶段:技术架构8.1目标D阶段的目标是:开发目标技术架构,使架构愿景、目标业务、数据和应用构建块能够通过技术组件和技术服务交付,以解决架构工作说明书和利益相关者关注的问题根据基线和目标技术架构之间的差距确定候选架构路线图组件8.2输入本节定义了阶段D的输入。8.2.1企业外部参考资料架构参考资料(见TOGAF标准——架构内容)候选产品的产品信息8.2.2非架构输入架构工作请求(见TOGA
- DeepSeek 面试题精选
CarlowZJ
DeepSeek
以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答,涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面,供面试准备参考:一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点。架构:DeepSeek-V3基于混合专家系统(MoE)架构,包含2048个领域专家模型,通过门控网络动态分配查询请求。创新点:使用多头潜在注意力(MLA)技术,通过低秩压缩降低KV缓存需求
- Web组态可视化编辑器 快速绘制组态
2401_88272797
前端编辑器
随着工业智能制造的发展,工业企业对设备可视化、远程运维的需求日趋强烈,传统的单机版组态软件已经不能满足越来越复杂的控制需求,那么实现Web组态可视化界面成为了主要的技术路径。行业痛点对于软件服务商来说,将单机版软件转变为网页版软件已经到了势在必行的阶段。但是,转变是一个复杂的过程,尤其是软件里面的组态功能部分,对于公司或个人都会面临以下几方面的问题:1、无相关组态开发经验,无技术积累。2、开发周期
- 从LayerNorm到RMSNorm:深度学习归一化技术的进化!qwen2.5的技术。
KangkangLoveNLP
qwen2.5深度学习人工智能transformerpytorch自然语言处理python神经网络
RMSNorm(RootMeanSquareNormalization,均方根归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,是LayerNorm(层归一化)的一种改进。它通过计算输入数据的均方根(RootMeanSquare,RMS)来进行归一化,避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm(层归一化)LayerNorm(层归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,主要用于稳定训练过程、加
- 计算机科学与技术python方向_合肥师范学院计算机科学与技术python复习
weixin_39710106
1.计算机是根据指令操作数据的设备,具备功能性和可编程性两个基本特性2.程序设计语言的执行方式有编译执行和解释执行3.语言特点:与平台无关、粘性扩展、开源理念、支持中文、类库丰富4.IPO程序编写方法:input、process、output5.2.x与3.x的区别:(1)修改编码:3.x系列默认采用UTF-8编码;(2)去掉长整数类型:3.x系列不再区分整数和长整数类型,只有int类型,int类
- 【DuodooTEKr】基于Odoo18 Maintenance设备模块与ZXing扫码技术实现医疗器械DHR无纸化追溯技术方案
邹工转型手札
风吟九宵Odoo18开源Duodoo开源制造人工智能开源物联网python
作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年3月10日一、行业现状与需求痛点1.1医疗器械行业DHR管理现状传统纸质记录存在的合规风险FDA21CFRPart11对电子记录的特殊要求生产设备、检验设备、环境监控等多系统数据孤岛1.2典型业务场景分析原材料批次追溯(需关联供应商批号、效期)生产工序执行验证(人员、设备、参数三位一体)灭菌批次与产品追溯的强关联设备维护记录与产品生产周期的对
- MySQL 技术浅析(聚簇索引、UndoLog、RedoLog、MVCC)
代码没写完哪有脸睡觉
mysql数据库
MySQL核心技术深度解析一、聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引结构存储方式InnoDB中,聚簇索引的叶子节点直接存储完整数据行,数据按主键值物理排序存储。主键索引即数据文件,非叶子节点存储主键范围和子节点指针数据行与主键索引绑定,主键顺序决定磁盘存储顺序示例存储结构B+树结构:根节点→[id20;--索引设计为(name,age)2.事务控制建议控制事务粒度:单个事务执行时间<1秒批量操作分批次提
- RabbitMQ实战(二)-消息持久化策略、事务以及Confirm消息确认方式
Java思享汇
RabbitMQ学习RabbitMQ消息持久化事务confirmack
「扫码关注我,面试、各种技术(mysql、zookeeper、微服务、redis、jvm)持续更新中~」RabbitMQ学习列表:RabbitMQ实战(一)-消息通信基本概念·在上一篇学习完RabbitMQ通信的基本概念后,我们来继续学习消息的持久化以及代码实现RabbitMQ通信。在正常生产环境运维过程中无法避免RabbitMQ服务器重启,那么,如果RabbitMQ重启之后,那些队列和交换器就会
- 【Agent实战】发票信息识别提取专家(AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt(CoT、One-shot等)+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践)
姚瑞南
大模型落地探索及agent搭建RAG技术应用探索prompt实战应用案例人工智能ocrpromptAIGCchatgptgptagi
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
- 卷积神经网络可视化
天行者@
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- 普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手
贫苦游商
普通人利用AI搞钱系列gpt人工智能深度学习机器人AIGC
普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展,GPT(GenerativePre-trainedTransformer)作为一种强大的语言模型,正在改变我们的生活和工作方式。普通人如何利用GPT赚钱?开发虚拟助手是一个极具潜力的方向。本文将探讨如何开发虚拟助手,以及如何通过这一技术实现经济收益。什么是虚拟助手虚拟助手是一种基于人工智能的技术,能够理解自然语言并执行特定任务。它们
- 多语言环境全支持的面板有哪些?
开源软件
多语言环境全支持的面板有哪些?以Websoft9为例在全球化技术协作与跨国业务部署的背景下,用户对服务器管理工具的跨语言支持需求已从简单的界面翻译,扩展到多语言多环境全支持的深度适配。这一概念不仅要求界面语言的切换能力,更需要覆盖技术部署、本地化服务与区域合规性等多维度需求。本文从技术中立视角,探讨该领域的核心标准与代表性解决方案。一、何为“多语言多环境全支持”?首先了解什么是多语言多环境全支持,
- 南京大学×百度“星河杯”AI大模型创意校园赛正式起航
3月9日,教育部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议民生主题记者会上,谈到了人工智能+教育的重要性。他强调,要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节,研究其有效性和适应性,让青年一代更加主动地学习,让教师更加创造性地教学。南京大学早在年初就已经敏锐地洞察到了人工智能的重要性,在新学期工作布置会上,发布了一个前瞻性决策:24年9月面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”,南京大学党委
- 百度官方!打造「大模型全开发周期系列课程」,AI应用开发入门课率先发布!(内含英雄帖)
在这个大模型技术日新月异的时代,AI的潜力正被无限释放,改变着我们的工作和生活方式。你是否渴望成为这场变革的参与者?你是否也想在这个大模型时代中抢占先机?那“学习AI”、“使用AI”、“入局AI”我们真的可以受益吗?学习辅助:将AI使用融入学习当中,依据当前学习情况,整理重点难点,让复习有的放矢,更高效掌握知识点。效率提升:帮助处理繁琐重复的工具,如数据分析师使用AI识别数据中的关键信息,自动整理
- 大模型(DeepSeek等)是否会动摇AI工程师的工作?
点我头像干啥
Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
- Spring Boot整合参数校验的技术学习
小码快撩
springboot学习java
引言在软件开发中,数据校验是一个非常重要的环节,它确保了数据的完整性和安全性。SpringBoot作为一款流行的Java框架,提供了非常方便的参数校验功能。本文将详细介绍如何在SpringBoot中整合参数校验,并通过示例代码演示其使用方法。一、依赖管理在SpringBoot中整合参数校验的依赖管理相对简单,因为SpringBoot默认集成了HibernateValidator作为其参数校验的支持
- 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习
好多渔鱼好多
AI大模型人工智能大模型AI机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习(Feature-basedTransfer)案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移(Model-basedTransfer)案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移(Instanc
- 医学人工智能影像诊断数据收集与整理
V搜xhliang0246
人工智能健康医疗算法
在医学领域中,人工智能(AI)尤其是深度学习技术,已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型,需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程,介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集,并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先,你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构,并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集,
- 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