- 对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作摘要能力
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DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能chatgptllama数据分析论文阅读
摘要摘要是文章的精华,通常在200-250词左右。要包括研究的目的、方法、结果和结论。让AI工具作为某领域内资深的研究专家,编写摘要需要言简意赅,直接概括论文的核心,为读者提供快速了解的窗口。下面我们使用DeepSeek、ChatGPT4以及Kimi辅助编写摘要。提示词:你现在是一名[计算机理论专家],研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在
- 小南每日 AI 资讯 | 国产AI之光DeepSeek暴击硅谷??? | 25/01/29
小南AI学院
人工智能
1.中国AI模型震惊硅谷:DeepSeek为何一夜火出圈?国产AI大模型DeepSeek迅速崛起,引发硅谷关注。2.中国银行支持AI产业:1万亿元金融扶持助推智能化升级中国银行宣布提供1万亿元资金支持人工智能产业链发展,助力智能化升级。3.国产AI大模型DeepSeek惊艳全球:游戏科学冯骥称其为“国运级别科技成果”DeepSeek的AI模型引起全球关注,游戏科学的冯骥高度评价其意义。4.AI产业
- 大型语言模型构建指南:从头开始构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》免费PDF
AGI大模型学习
语言模型pdf人工智能大模型大模型学习大模型教程大模型书籍
通过从头开始构建一个大型语言模型,了解如何创建、训练和调整大型语言模型(LLMs)!一、构建大型语言模型(从头开始)在《构建大型语言模型(从头开始)》中,你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中,畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡(SebastianRaschka)将指导你逐步创建自己的LLM,用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练,一直到特定任
- LLM based Single Agent System
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能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
LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词:大语言模型,单智能体系统,强化学习,自然语言处理,智能自动化1.背景介绍近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力,正在改变着人们与信息交互的方式。同时,人工智能领域的另一个重要研究
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- AI大模型如何赋能电商行业
十二点的泡面
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随着技术的发展,越来越多的电商平台开始尝试运用AI技术来提高销售效率,从用户体验到供应链管理,AI深刻影响着行业的未来发展趋势。在AI加持下,如何使用AI技术实现购物推荐、会员分类、商品定价等方面的创新应用?如何运用AI技术提高电商平台的销售效率和用户体验呢?欢迎分享您的看法,为电商行业的数字化转型提供新的思路和方法。方向一:介绍AI技术在电商中的创新应用在电商领域,AI技术的应用正日益广泛,其中
- 华为OD机试D卷 --矩阵匹配--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024华为od矩阵pythonjavascriptjavac++c语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析java源码js源码python源码c源码c++源码题目描述从一个N*M(N≤M)的矩阵中选出N个数,任意两个数字不能在同一行或同一列,求选出来的N个数中第K大的数字的最小值是多少。输入描述输入矩阵要求:1≤K≤N≤M≤150输入格式:NMKN*M矩阵输出描述N*M的矩阵中可以选出M!/N!种组合数组,每个组合数组种第K大的数中的最小值。无需考虑重复数字
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(五):LMDeploy 量化部署
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI1;;爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接
- 设计模式Python版 建造者模式
小王子1024
设计模式Python版设计模式python建造者模式
文章目录前言一、建造者模式二、建造者模式示例三、省略指挥者(建议)四、钩子方法的引入前言GOF设计模式分三大类:创建型模式:关注对象的创建过程,包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。结构型模式:关注类和对象之间的组合,包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。行为型模式:关注对象之间的交互,包括职责链模式、命令模式、解释器模
- 设计模式Python版 工厂方法模式
小王子1024
设计模式Python版设计模式python工厂方法模式
文章目录前言一、工厂方法模式二、工厂方法模式示例三、工厂方法模式客户端改进四、工厂方法模式隐藏工厂方法(可选)前言GOF设计模式分三大类:创建型模式:关注对象的创建过程,包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。结构型模式:关注类和对象之间的组合,包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。行为型模式:关注对象之间的交互,包括职责
- 论文AI率:检测原理是什么?该如何降低论文AI率?
迪娜学姐
人工智能
我是娜姐@迪娜学姐,一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。上一篇介绍了10个检测AI率的在线工具。本篇来说说AI率到底是如何检测出来的?该如何有效降低论文的AI率?和AI大模型一样,AI检测的核心也是机器学习模型,它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练,通过学习每种文本中存在的模式和特征,以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。AI检测器查找的一些关键特征包
- 智能码二维码的成本效益分析
zhongtianhulian
软件工程
以下是智能码二维码的成本效益分析:成本方面硬件成本标签成本:二维码标签本身价格低廉,即使进行大规模应用,成本也相对较低。如在智能仓储中,塑料托盘加二维码方案的标签成本几乎可以忽略不计4。扫描设备成本:扫描设备种类繁多,从智能手机到专业扫描枪,价格差异大,可根据实际需求灵活选择。如果企业已有智能手机等设备,仅需配备少量专业扫描枪,硬件投入成本不高1。软件成本开发成本:若企业需要定制与二维码相关的管理
- 机器学习Day01
酒脑猫
机器学习人工智能
人工智能三大概念及其关系人工智能(AI):使用计算机来模拟或者代替人类机器学习(ML):机器自动学习,并不只由人定义规则编程深度学习(DL):大脑仿生,模拟人大脑神经网络,设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一种更加深入的方法。机器学习学习方法基于规则的学习:程序员根据自己经验定义规则基于模型的学习:由于某些事物,问题无法可以定义明确的规则,如:图片,语音
- 动态规划算法(25.1.27)
一位不愿透露姓名的程序猿
算法动态规划
写在前面:已经有半年在忙计算机四大件了,算法可以说是除了10月份看了看代码随想录的题并跟着写了点题之外一点题都没做。1月末开始重拾算法,打算用点时间从做题曲成为algorithm高手,在那些中学就开始接触算法然后故意在我们零基础高考er面前大声讨论“茴字的写法”的OIer面前可以不再装死。0.前置了解:递归思想以及相关题目(详解递归思想-CSDN博客)1.动态规划算法基础概念:最简单的例子:斐波那
- AI技术赋能电商行业,引领变革
m0_74136676
人工智能
AI大模型在电商行业的应用正在不断拓展,其强大的数据处理和分析能力为电商平台带来了前所未有的创新机遇。一、购物推荐的创新应用AI大模型通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据,能够生成个性化的商品推荐。这种推荐系统比传统的基于规则或简单协同过滤的推荐更为精准。它利用深度学习技术,更准确地预测用户的兴趣点,使推荐内容更加贴切,从而提高用户点击率和购买转化率。例如,当用户在电商平台上搜索
- ModelScope_Faster_Whisper_Multi_Subtitle:一键式双语字幕制作神器
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ModelScope_Faster_Whisper_Multi_Subtitle:一键式双语字幕制作神器Modelscope_Faster_Whisper_Multi_Subtitle基于Faster-whisper和modelscope一键生成双语字幕,双语字幕生成器,基于离线大模型,GeneratebilingualsubtitleswithoneclickbasedonFaster-whis
- 为什么多模态大模型中使用Q-Former的工作变少了?附Q-Former结构简介
同屿Firmirin
多模态大模型深度学习人工智能面试
面试中遇到的问题,自己在实践中注意到了却没有深究原因,没有回答好,特此记录和探讨这个问题。多模态大模型中需要一个输入投影模块,将视觉特征投射到LLM能理解的语言特征维度,这里就可以选择各种不同的模块。LLaVA最初用了简单的线性投射,然而作者提到这么做是为了做实验更快一点,使用复杂的模块可能会有更好的效果。后来就有用MLP的,代表工作有LLaVA后续系列、Intern-VL。还有用Q-Former
- 21环形数组中最大贡献值
liberty030706
算法数据结构java
问题描述小S拿到了一个长度为nn的环形数组,并定义了两个下标ii和jj的贡献值公式为:f(i,j)=(a_i+a_j)×dist(i,j)其中dist(i,j)是下标ii和jj在数组中的最短距离。小S希望找到一对下标,使得它们的贡献值尽可能大。环形数组的特点是最左和最右的元素也是相邻的。你需要帮助她找到最大贡献值。例如,给定数组[1,2,3],由于是环形数组,任意两个下标的距离都是1,因此f(2,
- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
kakaZhui
llama深度学习人工智能AIGCchatgpt
在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型已经成为主流。然而,Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置,我们需要引入位置编码(PositionalEncoding)。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding(旋转式嵌入)位置编码方法,并对比传统的Transformer位置编码方案,分析其设计与实现的优势。1.传
- 【计算机视觉】目标跟踪应用
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉目标跟踪人工智能
一、简介目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:1.实时性问题频繁检测开销大:目标检测通常需要对每一帧的整个图像
- 计算机基础知识经典问答题,计算机基础知识问答题及答案一
剑胆书心
计算机基础知识经典问答题
计算机基础知识试题及答案(一)一、选择题(1)第四代计算机的主要逻辑元件采用的是A)晶体管B)小规模集成电路C)电子管D)大规模和超大规模集成电路(2)下列叙述中,错误的是A)把数据从内存传输到硬盘叫写盘B)把源程序转换为目标程序的过程叫编译C)应用软件对操作系统没有任何要求D)计算机内部对数据的传输、存储和处理都使用二进制(3)计算机硬件的五大基本构件包括:运算器、存储器、输入设备、输出设备和A
- Mooncake:面向大语言模型服务的以 KVCache 为中心的架构
步子哥
AGI通用人工智能语言模型架构人工智能
摘要Mooncake是Kimi的服务平台,Kimi是由MoonshotAI提供的领先的LLM服务。它采用以KVCache为中心的分解架构,将预填充和解码集群分离。它还利用GPU集群未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的分解缓存。Mooncake的核心是其以KVCache为中心的调度器,它在满足延迟相关的服务水平目标(SLO)的同时,平衡了最大化整体有效吞吐量。与假设所有请求
- Deepseek爆火背后的多Token技术预测
明哲AI
AIGC人工智能大模型RAG多token预测deepseek
近年来,大语言模型(LLMs)的发展如火如荼,它们在聊天机器人、文档生成、代码编写等领域大放异彩。然而,随着模型规模的增加,生成效率也成为了一大瓶颈。传统的自回归语言模型需要逐字生成(token-by-token),这种方式不仅耗时,还限制了模型在实时场景中的表现。那么,有没有一种方法可以加快生成速度,同时保持文本质量?答案是:多Token预测(Multi-TokenPrediction,MTP)
- 进阶之路:从传统编程到AI大模型与Prompt驱动的爬虫技术
大模型老炮
人工智能prompt爬虫语言模型大模型学习AI大模型
前言爬虫相信很多人都对此有所了解,它主要依靠编写代码实现对网页结构的解析,通过模拟浏览器行为获取目标数据!随着人工智能技术的发展,LLM大模型的出现为爬虫技术带来了新的思路。与传统的编程模式不同,使用AI大模型+prompt可以显著提高程序员的编程效率。通过结合人工智能和自然语言处理技术,开发者可以更加高效地编写爬虫代码,并实现对网页内容的智能解析和提取。前置内容下面我将通过爬取豆瓣电影top25
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理(一)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型langchain
一、前言在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型不断迭代升级,为各种复杂任务的处理提供了强大的支持。LangGraph作为一种创新的架构,其链式处理机制为充分发挥LLMs的潜力提供了新的途径。Qwen2.5模型是一款备受瞩目的大语言模型,它具备出色的语言理解和生成能力,在广泛的自然语言处理任务中都展现出了卓越的性能。其在语言的准确性、逻辑性以及对复杂语义的把握上都有着突出的表现,为基于它进行的各类
- 国科大-算法中的最优化方法-林
手板心里煎鱼吃
算法性能优化matlab
2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完,把复习资料也发出来,学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难,由于开卷转闭卷的原因,大部分都是原题,在ppt以及网上都能找到。考过内容汇总:A前面是几个填空题,主要考察凸函数,拟凸函数,单峰函数这些的图像判断,以及通过等高线图找到梯度方向(第一个ppt上的最后一页的那个图)。填空题主要就是考察这些基本概念。第二大题给了4个题目,让判断是属于哪种规划(
- 【DeepSeek】大模型强化学习训练GRPO算法,你学会了吗?
FF-Studio
DeepSeekR1算法
如果你还不知道GRPO,你可以先看这篇帖子:【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源?看了论文跟没看一样?做两道题练练!曾经最痛恨的应试教育,却能让你深深记住这知识点。由ChatGPTo1pro生成,o1pro的输出token和写作能力比DeepSeekR1强。GRPO原论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.03300GRPO中译文链接:ht
- linux GPMC驱动调试笔记
NearXDU
linuxlinux驱动GPMC调试
考试周一直复习没有更博,突然发现这个月已然过去了一大半。学习这个事情还是要有连续性才能找到节奏,包括之前的JSP&Servlet的学习也耽搁了不少,远不如上个月来的充实,也是时候写一篇博客记录一下最近做项目的一些进展。废话不多说,先来简单介绍一下GPMC。TI特有的总线但是中文资料较少,有过嵌入式驱动开发经验的人最初一定会接触GPIO,而GPMC与GPIO类似,说白了就是一种总线扩展,通过配置其寄
- DeepSeek简介
RobinDevNotes
人工智能
一、DeepSeek是什么?DeepSeek是由中国顶尖AI团队深度求索(DeepSeekInc.)自主研发的通用大语言模型体系,其研发始于2023年,致力于突破认知智能的边界。作为国内首个全面对标GPT-4技术架构的AI大模型,DeepSeek系列涵盖从7B到超千亿参数的完整模型矩阵,在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上达到国际领先水平。目前已衍生出DeepSeek-R1、DeepSeek
- 9.1 LangChain深度解析:大模型应用开发的“万能胶水”与核心架构设计
少林码僧
AI大模型应用实战专栏langchaingpt人工智能chatgpt
LangChain深度解析:大模型应用开发的“万能胶水”与核心架构设计关键词:LangChain教程、大模型应用开发、AI开发框架、LangChain核心模块、智能体开发一、LangChain是什么?重新定义大模型应用开发范式LangChain是一个专为大语言模型(LLM)应用开发设计的开源框架,由HarrisonChase于2022年创建。它被开发者社区称为“AI应用开发的乐高积木”——通过标准
- 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