- 风控类报告类别
朴拙数据交易猿
运维人工智能大数据
1信贷风控类报告:侧重点动态数据驱动的风险评估(企业经营稳定性、还款能力验证)差异点依赖动态实时/近实时数据(如交易流水、供应链数据)核心需求:通过动态数据验证企业经营稳定性与短期还款能力,降低坏账风险。报告名称适用甲方甲方核心需求推荐模型与分析工具结论方向1.企业经营智能分析报告商业银行、保理公司、核心企业验证核心企业及上下游的经营稳定性,判断中长期还款能力-动态现金流模型(实时交易流水、应收账
- (Python) 用 Jupyter 实现一个能够自动下载网页链接的爬虫
江湖留名
Pythonpython爬虫下载器Jupyter
【参考资料】1.CSDN:python爬虫自动下载网页链接1需求在UIUCCEE300Lab02(该链接可能已失效)这样一个有多层且多种数据的网页上,爬取所需要的指定格式的文件(在此案例中需要爬取的是所有.jpg与.csv),并维持原层级关系:2分析2.1使用以下代码分析目标网页,查看所读取的内容importurllib.request#urlrequestimportos#dirsurl='ht
- k近邻算法matlab实现_分类算法——K近邻
Puzzle Cosmo
k近邻算法matlab实现
之前介绍的可视化、数据处理、爬虫等一些操作,简单来讲都是数据分析过程或多或少接触到的部分,本想继续去介绍更多关于R语言有趣的包,比如Rmarkdown、shiny等,不过涉及的内容比较多,所有我打算隔一段时间再整理和大家分享。那么近期的话,我就打算先着手一些简单的数据分析方法的介绍,并结合实际的数据,实现一个简单的数据分析过程,经验尚浅希望通过这种方法提高自己的能力,大家有好的想法也可以提一下,我
- LangChain vs. LlamaIndex:深入对比与实战应用
一休哥助手
人工智能langchain
目录引言LangChain与LlamaIndex概述什么是LangChain?什么是LlamaIndex?两者的核心目标与适用场景架构与设计理念LangChain的架构设计LlamaIndex的架构设计关键技术差异核心功能对比数据连接与处理查询与检索机制上下文管理能力插件与扩展性性能分析数据索引效率查询速度对比资源占用情况开发生态LangChain的生态系统LlamaIndex的生态系统社区支持与
- 亚马逊COSMO算法解读:新搜索时代的流量分配与DeepBI AI驱动的智能优化策略
新置元
人工智能亚马逊广告amazon架构
亚马逊COSMO算法的推出,标志着其搜索和推荐系统进入了智能化、个性化的新阶段。该算法通过分析用户购物习惯、搜索历史、浏览行为等数据,为买家提供精准推荐,同时对卖家的运营策略提出了更高的要求。在这一背景下,AI驱动的DeepBI能够帮助卖家精准管理广告投放、优化预算分配,并提升广告与自然流量的联动效应,确保在COSMO算法下保持竞争力。一、COSMO算法的核心原理1.COSMO算法的定义COSMO
- SOA、ESB与微服务:架构演进与对比分析
阿湯哥
架构
SOA、ESB与微服务:架构演进与对比分析一、架构演进图谱单体架构→SOA(ESB)→微服务二、核心概念与特点1.SOA(面向服务架构)特点:服务粒度:粗粒度(业务功能级别)通信方式:强调标准化协议(SOAP/WS-*)集成核心:依赖ESB进行服务编排数据管理:倾向于共享数据库治理模式:集中式服务注册中心典型场景:企业应用集成(EAI)跨部门业务流程整合大型传统企业系统2.ESB(企业服务总线)角
- 165、NumPy秘籍:数据科学和机器学习的强力工具
多多的编程笔记
决策树算法机器学习
Python开发之NumPy学习资源:官方文档、教程与实践项目NumPy是Python中用于处理大型数组和矩阵的高级数学函数库。它广泛应用于数据分析、机器学习、科学计算等领域。本文将为你介绍NumPy的学习资源,包括官方文档、教程和实践项目,帮助你快速掌握NumPy的使用。1.官方文档NumPy的官方文档是最权威、最全面的学习资源。文档分为两个部分:用户指南和开发者文档。1.1用户指南用户指南主要
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO算法的加油站监控场景目标检测(续)
林聪木
目标检测YOLO目标跟踪
目录3.3实验设计与结果分析3.3.1实验数据及评价指标3.3.2消融对比实验3.3.3YOLO系列算法对比实验3.3.4目标分类对比实验IVC高细粒度特征融合筛选算法研究4.1引言4.2高细粒度融合筛选算法4.2.1scSE注意力机制4.2.2PSconv高细粒度特征提取方法4.2.3IVC高细粒度特征融合筛选算法结构4.3实验设计与结果分析4.3.1实验数据及评价指标4.3.2实验环境与参数4
- 原型验证阶段未考虑量产成本的后果分析
原型
原型验证阶段未考虑量产成本,将导致生产成本超出预算、供应链风险增加、产品上市延迟、市场竞争力下降、后期设计变更成本飙升。尤其以生产成本超出预算最为突出,如果原型阶段选用了昂贵或难以批量采购的元器件或生产工艺,进入量产阶段时,这些成本问题将被明显放大,从而使企业利润大幅减少,甚至导致项目亏损。一、生产成本超出预算在原型验证阶段忽视量产成本,最直接的后果便是生产成本显著超出预算。这是因为原型阶段往往更
- 大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇
AI Echoes
镜像人工智能深度学习
大模型(LLMs)RAG版面分析——表格识别方法篇一、为什么需要识别表格?二、介绍一下表格识别任务?三、有哪些表格识别方法?3.1传统方法3.2pdfplumber表格抽取3.2.1pdfplumber如何进行表格抽取?3.2.2pdfplumber常见的表格抽取模式?3.3深度学习方法-语义分割3.3.1table-ocr/table-detect:票据图片复杂表格框识别(票据单元格切割)3.3
- 深入理解 StarRocks Bitmap 索引和 Bitmap 去重
bitmap去重查询数据库索引
在StarRocks中,Bitmap索引和Bitmap去重是两种基于位图技术的核心功能,但它们的应用场景、实现机制以及优化目标存在显著差异。以下从定义、作用、实现原理、适用场景及限制等方面进行详细对比分析:一、Bitmap索引的作用与原理StarRocks中的Bitmap索引是一种特殊的数据库索引,其主要作用是优化查询性能,特别是在处理低基数列(如性别、地区等)和高基数列的过滤查询中表现突出。具体
- 百观科技基于阿里云 EMR 的数据湖实践分享
作者:百观科技数据工程团队高级工程师齐鹏背景介绍公司介绍百观科技成立于2016年,是以数据为核心驱动力的市场研究和信息服务公司。百观以全域数据为基础,通过客观科学的数据分析,解锁数据价值,为客户提供具有现实指导意义的洞察和解决方案。百观的数据产品和解决方案目前覆盖10+行业、200,000+企业的上百种商业分析维度,获得了市场广泛的认可。当前,百观的客户主要包括国内外大型基金、主权基金、PE/VC
- 1688API系列指南:1688商品列表数据接口(1688.item_search)
深度学习数据挖掘算法
一、引言在电商数据分析、竞品调研等场景中,获取1688平台上的商品列表数据是一项常见且重要的需求。借助1688商品列表数据接口(1688.item_search),开发者能够便捷地从1688平台抓取商品信息,为后续的数据分析、业务决策等提供有力支持。二、接口概述功能:此接口可依据用户给定的关键词,在1688平台搜索并返回相应的商品列表数据。小编:Taobaoapi2014。参数:q:搜索关键词,必
- # 使用 Dlib 和 OpenCV 实现人脸关键点检测
www_pp_
opencv人工智能计算机视觉
使用Dlib和OpenCV实现人脸关键点检测在计算机视觉领域,人脸检测和关键点定位是许多应用的基础,例如人脸识别、表情分析和图像编辑等。本文将介绍如何使用Dlib和OpenCV实现人脸关键点检测,并展示如何在Python中加载预训练模型并应用到图像处理中。1.背景介绍人脸关键点检测是指在人脸图像中定位特定的特征点,例如眼睛、鼻子、嘴巴的轮廓等。这些关键点可以用于进一步的分析,如面部表情识别或面部对
- 论文内可解释性分析
我是个菜鸡.
Attention多模态
目录3TEPM(Text-EnhancedPrototypeModule)3.1为什么要进行文本增强?(动机)3.2为什么要使用Concat(Fv,T)和Repeat(T)+Fv?3.3为什么Q=F_C,K=V=F_R?(第一层注意力)3.4为什么要进行两层注意力?3.5为什么最终结果会更好?**3.6面试官可能问的挑战性问题**3TEPM(Text-EnhancedPrototypeModule
- TypeScript 类 vs. ES6 类:深入对比与最佳实践
vvilkim
TypeScripttypescriptes6javascript
在现代JavaScript开发中,类(Class)是面向对象编程(OOP)的核心概念之一。ES6(ECMAScript2015)引入了基于原型的类的语法糖,而TypeScript在兼容ES6类的基础上,通过静态类型系统和额外特性进一步增强了类的功能。本文将深入探讨TypeScript类与ES6类的区别,涵盖类型系统、访问控制、抽象类、接口实现、装饰器等关键特性,并分析它们在实际开发中的应用场景和最
- 人工智能技术将逐步渗透到我们生活的每个角落
fj800j
人工智能生活
人工智能技术的应用前景无疑是广阔且深远的,它正逐步渗透到我们生活的每一个角落,预示着一场前所未有的社会与经济变革。1、医疗健康领域的深度融合:人工智能在医疗领域的应用将更加精准和个性化。通过大数据分析和机器学习,AI能够辅助医生进行更准确的疾病诊断,甚至在疾病发生前进行预测,实现早期干预。此外,个性化医疗方案的设计、新药的研发以及基因编辑技术的进步,都将因AI的加入而加速,极大地提高治疗效果和
- 数据结构每日一题day8(顺序表)★★★★★
Phoebe鑫
数据结构
题目描述:从有序顺序表中删除所有其值重复的元素,使其中所有元素的值均不同算法思想:输入检查:若顺序表为空或指针为空,返回false。双指针覆盖法:使用指针k标记保留元素的末尾,初始位置为0。遍历顺序表(从i=1开始),若当前元素data[i]不等于data[k],则将其保留到k+1位置,并更新k。更新表长:遍历结束后,表长设为k+1,直接截断后续元素。复杂度分析:时间复杂度O(n)空间复杂度O(1
- 结合 DeepSeek 将测试用例转换为 Playwright 和 Selenium 脚本
Python测试之道
测试提效python测试用例seleniumeasyui
在实际测试场景中,测试工程师可能已经有大量的测试用例,但手动将这些用例转化为自动化脚本(如Selenium或Playwright)往往非常耗时。通过DeepSeek的语义分析和自然语言处理能力,可以自动解析测试用例并生成对应的Playwright或Selenium自动化脚本,从而显著提升效率。以下内容将展示如何结合DeepSeek,将测试用例动态生成Playwright和Selenium脚本,并应
- MySQL 性能优化:提升查询效率的实用技巧
XMYX-0
mysql性能优化数据库
文章目录MySQL性能优化:提升查询效率的实用技巧前言优化方式数据库层面的优化硬件层面的优化慢查询日志分析与优化慢查询日志配置查看慢查询日志SQL语句优化使用`EXPLAIN`分析查询执行计划OrderBy优化Count优化分页查询优化分库分表总结MySQL性能优化:提升查询效率的实用技巧前言在开发过程中,如何优化数据库的性能是一个至关重要的话题,尤其是在处理大规模数据或高并发请求时。优化不仅能减
- Web代理协议分析:如何选择高效的代理协议?
小白iP代理
tcp/ip网络协议网络数据分析系统安全
在网络通信中,代理服务器作为客户端与目标服务器之间的中介,承担着流量转发、隐私保护、访问控制等核心功能。不同的代理协议在性能、安全性、兼容性等方面存在显著差异,如何根据实际需求选择最合适的协议成为网络架构设计的关键环节。本文将从技术原理、应用场景和性能优化三个维度,系统分析主流代理协议的特性与选择策略。一、主流代理协议技术解析1.HTTP/HTTPS代理协议层级:应用层(OSI第7层)核心机制:基
- SQL Server :可用性组 automatic seeding
喝醉酒的小白
DBA数据库
目录问题1问题分析可能原因排查和解决方案1.检查数据库状态2.重新配置自动播种3.检查备份和恢复日志4.检查网络和权限5.检查高可用性组状态6.重新启动高可用性组总结问题21.**错误信息**2.**问题描述**3.**可能原因**4.**解决方案**4.1**检查数据库状态**4.2**重新配置自动播种**4.3**检查备份和恢复日志**4.4**检查网络和权限**5.**日志分析**6.**预
- Qwen-2.5、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 核心区别
瞬间动力
人工智能大数据语言模型AI编程java
1.定位与核心能力Qwen-2.5(阿里云):通用型大语言模型,擅长多模态处理(文本、图像、音频等)和超长上下文支持(最高支持100万token)。DeepSeek-V3(深度求索):通用型模型,采用混合专家架构(MoE),总参数6710亿(每次激活370亿),训练成本仅557.6万美元,注重高性价比和低延迟。DeepSeek-R1(深度求索):专精复杂逻辑推理(数学、代码生成、金融分析等),通过
- Redis缓存异常场景深度解析:穿透、击穿、雪崩及终极解决方案
星河浪人
缓存redis数据库
一、引言在高并发系统中,缓存承担着流量洪峰的削峰填谷作用。然而当缓存层出现异常时,可能引发数据库级联崩溃,造成系统瘫痪。本文将深入剖析缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩三大典型问题,并提供企业级解决方案。文章包含7种防御策略、3个实战案例,助您构建坚如磐石的缓存体系。二、缓存穿透(CachePenetration)2.1现象与危害现象:恶意请求不存在的数据,绕过缓存直击数据库危害:数据库压力暴增,可能导
- 使用 Python pandas操作 Excel 文件
二分掌柜的
#Pythonpythonpandasexcel
使用Pythonpandas操作Excel文件flyfishpandas是Python中一个强大的数据处理和分析库,它提供了丰富的数据结构(如Series和DataFrame)和数据操作方法,能够方便地处理各种数据格式,包括Excel文件。安装pandas在使用pandas之前,需要先安装它。可以使用pip进行安装:pipinstallpandas如果需要处理Excel文件,还需要安装openpy
- 感受一下『迅雷』的面试强度
后端go
今天还是分享一下组织内部成员最近的面经,是来自迅雷的go后端开发面经,内容涵盖Redis、分布式锁(SETNX/RedLock/可重入锁)、高可用(故障转移、脑裂防护)、数据一致性方案(事务消息、延迟双删、幂等设计)、消息队列可靠性(持久化、副本机制)等等面经详解1.逃逸分析定义与作用逃逸分析是Go编译器在编译阶段自动判断变量应分配到栈(函数结束时自动回收)还是堆(需GC回收)的优化技术。其核心目
- 基于OpenCV的Haar级联人脸检测:实现与优化建议
铠哥不喝粥
opencv人工智能计算机视觉
引言人脸识别技术是计算机视觉领域的重要分支,广泛应用于安防、支付、社交网络等领域。本文基于OpenCV库中的Haar级联分类器实现了一个简单的人脸检测系统,并对其性能进行了分析。虽然Haar级联算法是一种经典的入门级人脸检测方法,但其在实际应用中存在一些局限性。本文将从代码实现、算法优缺点以及推荐更高效的算法等方面进行探讨。代码实现详解功能概述上述代码实现了以下功能:实时摄像头人脸检测:通过笔记本
- K-均值聚类算法的深入分析与实践
Unreal丶
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:K-均值聚类算法是一种用于数据聚类分析的无监督学习方法,通过迭代过程将数据点分组到最近的聚类中心。该算法包括初始化聚类中心、分配数据点、更新聚类中心等步骤,通常使用欧几里得距离作为距离度量。选择适当的K值至关重要,肘部法则常被用于此目的。算法的局限性包括对初始中心选择的敏感性、假设数据分布为凸形、对异常值的敏感性以及需要预先设定K值。优化算法和变种如快速K-均
- 使用 Python + Pandas + Jupyter Notebook 进行日志分析与可视化
火批玩家
pythonpandasjupyter
在日常的系统运维和开发工作中,日志分析是一个不可或缺的环节。通过对日志的分析,我们可以快速定位系统问题、优化性能并预测潜在风险。本文将介绍如何使用Python、Pandas和JupyterNotebook对杂乱的日志文件进行清洗、分析和可视化,统计高频错误类型并生成直观的图表。实验目标使用Python、Pandas和JupyterNotebook等工具,对杂乱的日志文件进行以下操作:导入杂乱日志文
- [项目源码]2024年11月YOLO相关项目精选项目源码
代码终究输给规则
技术杂谈YOLO
序号项目名称文件大小1基于YOLO模型实现足球运动实时分析项目源码252.47M2基于YOLO的食物卡路里检测系统(源码&部署教程&数据集).zip21.13M3基于Ascend310AI处理器+深度学习算法的变电站电力巡检系统源码+说明(基于YOLOv4对电力巡检目标检测)....10.28M4基于YOLO与Deepsort的实时多目标跟踪,旨在利用C++实现多目标跟踪系统138.48M5基于Y
- 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: ken.wug@gmail.com
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