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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以添加戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!printf("====waitingforcl
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
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西部驯兽师
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根据国内工程领域职场新人的特点,结合阿联酋工程项目管理实际需求,制定以下系统性英语学习方案(以12个月为周期):一、基础构建阶段(第1-3个月)学习内容:工程英语词汇体系使用《BEC中高级词汇手册》,重点掌握300个工程管理核心术语(如:BillofQuantities工程量清单、VariationOrder变更令)通过PingCode研发管理系统英文界面,每日记录10个工作中实际接触的工程术语商
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
那年一路北
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前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- 大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词:大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要:本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。首先,我们介绍了大模型技术的基本概念、发展背景及其在商品评价分析中的应用前景。随后,我们阐述了电商平台商品评价分析的基本概念、挑战及目标指标。接着,本文重点分析了大模型技术在情感分析和商品推荐中的具体应用,
- 用DeepSeek做副业,月入过万不是梦!手把手教你AI创作变现秘籍
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一、[开篇引言]副业新风口:AI创作变现数据揭示:2023年,超过40%的职场人尝试副业,其中AI创作工具成为热门选择。用户痛点:不知道如何开始缺乏高效工具支持变现路径不清晰DeepSeek的解决方案:通过AI技术,帮你从内容创作到变现,全程高效操作。二、[DeepSeek副业指南]手把手教学1.选择副业方向:找到你的创作领域步骤1:输入兴趣关键词示例:输入“科技”“教育”“生活技巧”步骤2:AI
- 清华大学发布最新版DeepSeek学习教程,完整版pdf合集,速收藏。
大器晚成667
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资料链接:https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4d前日,清华发布的《DeepSeek从入门到精通》长达104页,还没学完,清华大学又发布了几个重磅教程!清华大学《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》,《普通人如何抓住DeepSeek红利》,《DeepSeek如何赋能职场应用》等等,这些教程将学习的受众群体从新手小白扩展到了科研人员,职场人
- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
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目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
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供应链管理工具在企业的运营中扮演着至关重要的角色,它们能够帮助企业高效地管理供应链流程,降低成本,提高响应速度,并增强市场竞争力。以下是一些常见的供应链管理工具及其特点:一、基础办公软件●MsOffice(Word、PPT、Excel):职场人必备的基础工具,尤其在Excel中,可以通过VBA、PowerQuery、PowerPivot等功能进行数据处理和分析,覆盖大部分企业90%的业务场景,如需
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
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自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- 自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战
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自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理中的一项经典任务,目的是通过分析文本,判断其表达的情感倾向性。情感分析广泛应用于社交媒体监控、市场调研、客户服务等领域,帮助企业和机构快速了解用户的情感态度。在本文中,我们将深入探讨情感分析的基本概念、常用方法,并展示如何使用Python和现代NLP工具实现情感分析任务。1.情感分析的基本概念
- 文心一言产品拆解调研报告
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目录一、产品概述二、目标用户与市场定位三、核心功能分析1.功能列表2.功能使用流程3.交互体验四、用户体验评估1.用户视角1.1学习曲线1.2操作流畅度1.3用户心理预期满足程度2.情感设计2.1细节设计与用户情感体验2.2界面与交互符合用户预期3.使用场景3.1高频场景下的操作体验3.2低频或紧急场景下的操作便利性总结五、数据和技术分析1.技术架构1.1技术架构概述1.2核心功能支持与稳定性1.
- 前言:什么是大模型微调
伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- DeepSeek超强搭档!这8款免费神器让你的效率翻倍
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作为AI领域的效率神器,DeepSeek凭借其强大的智能问答、文件解读和代码生成能力,已成为学习办公的必备工具。但如何让它发挥「1+1>2」的效果?我整理了8款免费软件,搭配DeepSeek让你的效率原地起飞!建议收藏⭐一、办公效率组合拳:告别加班,秒变职场达人WPSOffice推荐理由:免费+全功能办公套件,搭配DeepSeek的文档解析功能,可快速提取合同/报告重点,自动生成摘要。神级用法:用
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考完这些证书,我真的感觉自己变样了。BDA初级数据分析师、BDA中级数据分析师、CPBA商业分析师3个方向,文科生的我,原本没有听过这些证书,但进入职场才知道,多一项技能,多一份优势刚毕业的时候,我考了BDA初级数据分析师,那个时候就尝到了甜头,不仅让简历更漂亮了,自己也掌握了数据分析技能后来的几年,我又陆陆续续考了BDA中级数据分析师和CPBA商业分析师3个方向的证书,看着这些证真的有满满的成就
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远程办公2.0时代:从“被迫适应”到“主动进化”的未来工作革命——前沿技术与趋势预测全解析引言:一场不可逆的全球工作革命2020年的一场疫情,让全球职场人第一次大规模体验了远程办公的“生存模式”,而五年后的今天,远程办公已从“权宜之计”进化为“战略选择”。根据《2022年未来办公调研报告》,到2025年,全球53%的企业将永久开放远程办公选项。与此同时,技术的爆发式迭代正推动远程办公迈入2.0时代
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第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
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第一弹:《DeepSeek:从入门到精通(100页PDF)》第二弹:《DeepSeek如何赋能职场应用?从提示语技巧到多场景应用》第三弹:《普通人如何抓住DeepSeek红利?》现在是《DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单》PDF阅读地址:https://tcnsnwj3d31i.feishu.cn/wiki/CkbJw0pm5i5uAEkiijrcGGHrnGhPDF中
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你好,我是冴羽。这么正式的开头说明我有了一个大动作。是的,我创建了自己的知识星球:“冴羽·前端大佬成长之路”。重点一:新的一年,我会在知识星球更新一套“前端大佬成长之路”的课程。包含目标规划篇、学习方法篇、前端学习篇、个人管理篇、职场发展篇、面试技巧篇、健康养生篇共7大篇章、40节文章。总结了我近十年的工作生活经验,让大家少走一些弯路,节省一些时间。重点二:但是帮助你全面成长,一套课程是不够的,必
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我知道在很多中大型公司,其实有好多领导前辈、以及师傅会给那些校招生,以及应届生规划一定的学习成长路线。有些皮于表面,有些醍醐灌顶。其实如果职场上有那么一个领路人,个人的成长是飞速的。我入职了一家新单位,这家单位的没有太多规范,没有太多的组件封装积累,还会考核每周的代码量,我发现有些阶段代码量(测试阶段、需求阶段等)不够的时候大家都是往项目中塞没用的代码,还有些同学会复制公共组件的代码进自己的模块充
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人工智能
面对人工智能对职场的深度渗透,职场人需从技能升级、能力重构、思维转型三个维度构建核心竞争力。以下是具体策略:一、技能升级:掌握AI协同工具AI工具链学习掌握主流AI工具(如Claude、Midjourney)的操作逻辑,将重复性工作(数据分析、文档处理)交由AI完成,释放时间用于高阶任务。例如,市场营销人员用AI生成广告初稿后,再注入人性化洞察。技术门槛公式:CAI=任务重复度工具掌握度×业务理解
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
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机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【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
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DS:作为歌曲创作者,参考灌篮高手日语版主题曲《在世界尽头》曲风,给出一首歌曲《最后一首歌》嗯,用户让我写一首叫《最后一首歌》的歌曲,参考《灌篮高手》日语版主题曲《直到世界尽头》的曲风。首先,我需要回忆一下《直到世界尽头》的特点。这首歌是热血摇滚,充满激情,旋律激昂,歌词充满了坚持不懈、团队合作和追求梦想的主题。比如,歌词里有很多关于汗水、战斗、不放弃的意象,还有强烈的情感表达。接下来,用户之前已
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以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案,包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐:Typeform(问卷调研)+ChatGPT(需求分析)+心理测评工具(如MMPI-2)操作步骤:使用Typeform设计健康/情感评估问卷(示例:“最近3个月的压力来源及频率”)输入问卷结果到ChatGPT生成用户画像(如"
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从零开始:用看板工具打造高效学习管理系统在当今这个信息爆炸的时代,知识更新换代的速度快得惊人,无论是学生、职场人士还是终身学习者,都面临着如何有效管理学习过程、提升学习效率的难题。而板栗看板这款软件,或许能为我们提供一种全新的解决方案。今天,就让我们一起深入探讨如何利用看板工具构建一个高效的学习管理系统。[]()一、学习管理的痛点与需求在开始使用任何工具之前,我们首先要明确自己在学习管理方面究竟遇
- 【AI学习】2024年末一些AI总结的摘录
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看到不少的总结,边摘录边思考。尤其是这句话:“人类真正的问题是:我们拥有旧石器时代的情感、中世纪的制度和神一般的技术”。22024生成模型综述来自@爱可可-爱生活2024年见证了AI领域的重大飞跃。从OpenAI的主导地位到Claude的异军突起,从xAI到中国的DeepSeek和Qwen,整个行业呈现出百花齐放的态势。让我们梳理2024年的关键进展,并展望2025年的研究方向。大语言模型:架构创
- 都在这,DeepSeek完整版学习手册【清华大学1-5弹】(无套路,免费下载)
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学习AIGC人工智能AI写作AI编程
DeepSeek课程链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c前段时间,清华大学发布了一份AI教学课程—《DeepSeek从入门到精通》,课程以浅显易懂的方式讲解了DeepSeek的相关知识,比如提示词的应用技巧、调教AI的秘籍等,课程发布当天就在网络上迅速走红,被誉为“清华第一版”。紧接着,清华大学又推出了第二弹课程—《DeepSeek如何赋能职场应用?》。很快
- 如何制作电子名片二维码?
无代码开发平台二维码
随着智能手机的普及,传统纸质名片由于易丢失、难管理、携带不便以及信息更新困难等问题,逐渐被现代化的电子名片所取代。微信电子名片作为一种便捷高效的名片形式,已被越来越多的职场人士广泛使用。尤其是在销售人员、律师、HR和业务员等职业群体中,电子名片不仅提供了更高效的交流方式,还能展现个人和企业的专业形象。本文将详细介绍如何通过草料二维码制作微信电子名片,帮助您快速创建属于自己的电子名片二维码,并最大化
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以下是针对AI写作与文案代写的快速变现方案,结合当前技术趋势和市场需求设计,分步骤实施:一、核心变现模式深化标准化内容生产线多模型协同示例:GPT-4负责故事化长文案创作(如品牌故事)Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例:电商:"3秒卖点+使用场景+情感共鸣"三段式模板教育:"痛点诊断→解决方案→效果承诺"课程文案医疗:"症状解析+技术优势+患者见证"
- 计算机毕业设计springboot的旅游信息管理系统设计与实现hyrsf9【附源码+数据库+部署+LW】
苏苏酱 ゛计算机毕设源码程序
课程设计springboot旅游
本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境,文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统的选题背景和意义选题背景:随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,旅游业成为了人们休闲娱乐、增长知识、放松身心的重要方式之一。然而,传统的旅游信息管理方式存在着许多问题,如信息不透明、效率低下、服务质量难以保证等。因此,设计和实现一个高效、便捷的旅游信息管理系统具有重要的意义。意义:首先,旅游信息
- 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
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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
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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