- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
WeeJot
人工智能人工智能
目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- Mybatis-plus 多租户插件
YaYicho
mybatisjava
前言本篇主要分析Mybatis-plus多租户插件,然后根据多租户插件在延伸到其他场景案例Mybatis-plus官网对多租户插件已有详细讲解,这里就不在附上使用案例。源码分析MybatisPlus官方是由TenantLineInnerInterceptor这个拦截器进行多租户功能处理,所以,本篇章主要对TenantLineInnerInterceptor这个类的讲解。TenantLineInne
- 【Python】Python-JOSE:Python 中的 JSON Web Token 处理库
@Unity打怪升级
Pythonpythonjson人工智能前端开发语言开源机器学习
Python-JOSE是一个用于处理JSONWebToken(JWT)和JOSE(JSONObjectSigningandEncryption)标准的Python库。它支持对JWT进行签名、加密、解密和验证等操作,是处理基于OAuth2.0和OpenIDConnect协议的身份验证和授权任务的理想选择。Python-JOSE实现了JOSE规范中定义的JWS(JSONWebSignature)、JW
- DOS命令与批处理学习历程
m1nt
DOSdos批处理
DOS窗口基本操作“↑”和”↓”键——————————回看上一次执行的命令“ESC”键————————————清除命令行“F7”键————————————-查看命令历史纪录“ALT+F7”键——————————清除命令历史纪录“ALT+F10”键—————————–清除宏定义“Tab”键————————————输入文件名前几个字符按“Tab”键补齐文件名“Ctrl+C”组合键或”Break”键——
- 边缘计算应用十大领域
黑石云
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边缘计算解决了互联网的网速问题,作为实现边缘计算的基础,那边缘计算是5G与产业互联网、物联网时代的重要技术支撑,也正迎来广阔的增长空间。那么现在我们生活中有哪些领域正在使用边缘计算呢?今天我们来盘点一下我们身边正在使用边缘计算技术的十大领域。第一,智能交通领域,这个领域即将展现出巨大的价值。它们能够在边缘端直接进行实时数据的处理,无论是交通的流量还是交通的事故,这些摄像头都能够精准的捕捉并且分析相
- 服务器与机顶盒
黑石云
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在PCDN(P2PCDN,即点对点内容分发网络)中,服务器相比盒子具有更高的风险,这主要是由于它们在性能、资源利用、应用场景以及运营方式上的差异所导致的。以下是对这一问题的详细分析:一、性能与资源利用差异服务器:性能强大,能够处理大规模的数据处理和并发访问。资源利用高效且灵活,可以根据需要进行横向或纵向扩展。在处理大规模数据时可能需要更多的带宽资源。盒子(通常指PCDN盒子):可以理解为微型小主机
- Redis架构
zyz176
Redis架构Redis是一个单线程的架构单线程和多线程:单线程效率低,安全多线程效率高,有线程安全问题简化了数据结构和算法的实现:Redis采用了事件模型的机制I/O多路复用机制(Linux处理文件读取的机制)单线程异步回调:node.jsRedis是一个单线程,为什么效率还这么高?redis是基于内存的,他的读取速度本身就很快使用单线程,避免了cpu对线程的切换,在一点程度上提高了效率redi
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前端
软件开发的世界,如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长,代码库日益庞大,系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加,这如同物理学中的熵增原理一样,系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”,我们需要寻找有效的手段,而AI代码生成器的出现,为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下,开发者花费大量时间处理重复性工作,例如编写大量的样板代码,这不仅效率低下,而且容易引入
- 使用多模态大模型转换 office 文档
人工智能图像识别
背景介绍随着大模型的技术的不断发展,如何将各种office文档转换为markdown成为了一个刚需,包括微软在内的不少公司都给出了解决方案,但是都需要经过繁琐的步骤再本地或云端进行部署,有的对本地还有一定算力要求。现在各家的多模态大模型都在不断降价,1块钱都能处理几百张图片,不少提供商还每日提供免费额度,所以使用多模态大模型转换office文档成为一个廉价而简单的解决方案。技术方案这里介绍的是使用
- 【Django DRF Apps】从零搭建一个Django SSE app应用
患得患失949
DjangoDRF封装功能类djangosqlitepythonSSEapp
一、从零开始搭建DjangoSSE应用(一)创建Django项目安装Django首先确保已经安装Django。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:pipinstalldjango创建Django项目创建一个新的Django项目:django-adminstartprojectsse_projectcdsse_project创建Django应用创建一个新的应用来处理SSE:pythonmanag
- 优秀的服务器性能要看哪些方面
服务器安全
服务器性能指标主要看的是速度和稳定性,服务器的性能要求是什么?服务器的多处理器特性、内存容量、磁盘性能及可扩展性是选择服务器要考虑的主要因素。互联网时代的发展服务器的种类也越来越多。服务器的性能要求是什么?运行服务器软件的计算机通常也称为服务器。它是一种高性能计算机,作为网络的结点,存储、处理网络上80%的数据、信息。因此,服务器也被称为网络的灵魂。服务器的构成与微机基本相似,有处理器、硬盘、内存
- 如何保障网站数据传输更安全
安全服务器
在今天的互联网世界中,安全性是用户最为关心的问题之一。随着网络攻击和数据泄露事件的频发,人们越来越意识到选择安全的通信协议的重要性。在众多协议中,HTTPS因其卓越的安全性而逐渐取代了HTTP,成为网络通信的主流方式。HTTPS究竟为何比HTTP更安全呢?1.数据加密:保障传输过程中的安全性HTTPS最大的优势在于其强大的数据加密能力。它通过在HTTP的基础上引入SSL/TLS(安全套接层/传输层
- 小明,谈谈你对Vue nextTick的理解
程序员
一、nextTick的实现细节在Vue中,nextTick是一个重要的异步操作工具,用于在DOM更新完成后执行回调函数。其实现依赖于微任务机制,以确保操作在下一个“事件循环”中执行。以下是nextTick的具体实现过程:任务队列:当调用nextTick时,Vue会将回调函数存入一个数组(任务队列)中。每次触发数据变化时,这个队列会被处理。微任务调度:Vue首先尝试使用Promise.resolve
- 企业落地大模型的路径选择:微调、RAG、提示词工程
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深度学习自然语言处理人工智能学习知识图谱
一、大模型的特点1)不确定性与传统应用不同,模型的输出是不确定的,即使多次问它一样的问题,给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK,但是如果要在企业内用来处理具体业务问题,就必须提高这个稳定性,否则影响生产经营,例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数,如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。2)静态性模型一旦训练好,就无法再补充数据,因此模型不会了解你自己组织内部的年
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在Unity开发中,文件路径的访问和资源加载是开发者经常需要处理的任务。无论是加载纹理、模型、音频,还是读取配置文件,正确地处理路径和资源加载是确保项目顺利运行的关键。本文将以Unity文件路径访问为主线,详细介绍Unity中常见的路径访问方式,并结合代码示例、注意事项以及实际使用场景,帮助开发者更好地理解和使用这些方法。同时,本文还会延伸出更多相关知识,帮助用户举一反三,解决实际开发中的问题。1
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技术背景介绍在本教程中,我们将学习如何使用LangChain构建一个简单的语言模型(LLM)应用程序,该应用程序用于将文本从英语翻译成其他语言。虽然这个应用程序比较简单,但它是学习LangChain的一个不错的开始,因为许多复杂功能都可以通过简单的提示和LLM调用构建。核心原理解析LangChain通过链式调用多个组件,使得复杂的语言处理任务变得简单易行。我们将使用LangChain的以下功能:语
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背景随着工作和学习的全球化,跨语言的沟通变得尤为重要。对于使用电子表格进行数据处理和分析的用户来说,表格中的内容可能涉及不同的语言。尤其是在处理多语言数据时,翻译表格内容成为了一个高频的需求。传统的翻译方法可能需要手动复制粘贴,或者依赖外部工具,这样的方式既繁琐又浪费时间。为了解决这个问题,我们开发了一个基于AI的自动翻译工具——AICellTranslator,它能在UniverSheets中自
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
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在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- Webservice 的设计和模式
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这片文章是片译文(原文在devx,具体记不得了),对于想初步了解webservice的朋友可能有些帮助。其中有一些模式的应用,不过个人觉得太简单了,忘大家多想想,发表些意见。Webservice作为一项新的技术出现在我们面前,它的出世是用于解决在不同的平台下的应用的协同的。目前几乎每家厂商都要去开发Webservice应用,然而如果缺乏对Webservice更深的了解,不能很好的在设计阶段处理好一
- 2025年全球及中国金刚线开方机行业头部企业市场占有率及排名调研报告
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金刚线开方机是一种利用金刚线切割技术,专门用于对硅锭进行精确开方处理的自动化设备。该设备通过高碳钢丝或钨丝作为母线,电镀以金刚石磨料,实现高速、高效率的切割过程,从而确保硅片的几何精度和表面光洁度。金刚线开方机以其卓越的切割速度、低能耗和环保特性,在光伏行业中替代了传统的砂浆切割方式,大幅提升了生产效率和硅片质量。凭借其在切割精度、稳定性和操作便捷性上的优势,金刚线开方机已成为光伏材料加工领域的重
- FFmpeg 元数据
yerennuo
ffmpegffmpeg
文章目录元数据代码实例,查看元数据元数据在处理音视频文件时,了解其元数据信息是非常重要的。元数据是描述文件内容和属性的数据,包括了诸如标题、作者、时长、分辨率等信息。使用ACDictonaryAPI,可以查看元数据或者将元数据写入到AVFormatContext,AVStream,AVChapter和AVProgram结构体中,元数据保存在它们Metadata字段中。元数据是由一个键值对组成的。与
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深入浅出:Go语言中的bufio包及其数据类型详解Go语言以其简洁、高效和强大的库支持而闻名,其中bufio包作为标准库的一部分,为开发者提供了便捷的缓冲输入输出功能。本文将深入探讨bufio包中的数据类型及其使用方法,帮助读者更好地理解和应用这一工具。一、什么是bufio包?bufio包是Go语言标准库中用于处理缓冲输入输出的一个重要模块。它通过提供一系列的缓冲器(如Reader、Writer等
- 【事件触发扩散卡尔曼滤波器】基于UWB实测数据的基于事件触发的扩散卡尔曼滤波器的定位【DEKF、EKF】(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌
- QtDelegate委托的使用
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概念:不同于模型-视图-控制器模式,模型/视图设计不包括用于管理与用户交互的一个完全独立的组件。一般情况,视图负责将模型数据呈现给用户以及处理用户输入。为了输入更加具有灵活性,则由委托来执行交互。这些组件提供输入功能,且在一些视图中还负责渲染个别项目。控制委托的标准接口在QAbstractItemDelegate类中定义。简单基础部件的委托可以继承QItemDelegate,并使用这些函数的默认实
- Python处理Excel数据
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Python处理Excel数据2012-08-0210:07:32我来说两句收藏我要投稿前段时间做了个小项目,帮个海洋系的教授做了个数据处理的软件。基本的功能很简单,就是对Excel里面的一些数据进行过滤,统计,对多个表的内容进行合并等。之前没有处理Excel数据的经验,甚至于自己都很少用到Excel。记得《Python核心编程》的最后一章里有讲到用Win32COM操作office,看了一下讲的不
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在Python中,正则表达式是通过re模块来实现的。正则表达式是一种强大的文本处理工具,用于匹配、搜索、替换或分割字符串。以下是一些基本的正则表达式模式,用于筛选不同类型的字符:数字(\d):匹配任意数字(0-9)。示例:\d可以匹配“123”中的每个‘1’,‘2’,‘3’。字母([a-zA-Z]):匹配任意大小写的英文字母。示例:[a-zA-Z]可以匹配“HelloWorld”中的每个‘H’,‘
- 企业如何打造高效智能问答系统?一文详解架构与实现!
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大语言模型自然语言处理LLM人工智能智能问答RAGAgent
随着人工智能技术的不断发展,智能问答系统成为越来越多企业提升客户服务、知识管理与内部沟通的关键工具。今天我们将深入解析一套智能问答系统的设计思路与技术架构,帮助大家更好地理解如何利用这一系统在实际场景中高效运作。一、智能问答系统的整体架构这套智能问答系统分为前台、AI服务和后台三个核心部分,每个部分承担着不同的职责,分别负责用户交互、问题处理与数据支持。通过这种模块化的设计,整个系统的工作流程得以
- 【音视频SDL2入门】创建第一个窗口
人才程序员
音视频基础大合集音视频c++c语言windows用户界面sdl2视频编解码
文章目录前言创建窗口的流程需要使用的函数1.初始化SDL库2.创建SDL窗口3.获取与窗口关联的表面SDL_FillRect函数介绍4.更新窗口表面5.延迟一定时间6.销毁窗口并退出SDL库示例代码总结前言SDL2(SimpleDirectMediaLayer)是一个跨平台的开发库,旨在为多媒体应用程序(如游戏和视频播放软件)提供低级别的访问接口。SDL2提供了创建窗口、处理输入、播放音频等多种功
- 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