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蜀道衫QAQ
鸿蒙harmonyos华为鸿蒙系统android鸿蒙
在Stage模型中,WindowStage/Window可以通过loadContent接口加载页面并创建UI的实例,并将页面内容渲染到关联的窗口中,所以UI实例和窗口是一一关联的。一些全局的UI接口是和具体UI实例的执行上下文相关的,在当前接口调用时,通过追溯调用链跟踪到UI的上下文,来确定具体的UI实例。若在非UI页面中或者一些异步回调中调用这类接口,可能无法跟踪到当前UI的上下文,导致接口执行
- Markdig:强大的 .NET Markdown 解析器详解
江沉晚呤时
Netcore.netcorenetc#asp.net
在现代开发中,Markdown已经成为了一种广泛使用的轻量级标记语言,特别是在文档、博客和内容管理系统中,Markdown为开发者提供了快速、简洁的格式化文本方式。而在.NET生态中,Markdig是一款非常强大的Markdown解析器,它不仅支持标准的Markdown语法,还提供了许多扩展功能,让开发者能够灵活地定制Markdown文本的解析与渲染。本文将详细介绍Markdig的基本用法、扩展功
- 鸿蒙 @ohos.animator (动画)
淼学派对
harmonyos华为
鸿蒙@ohos.animator(动画)在鸿蒙Next开发中,@ohos.animator模块提供了强大的动画功能,支持属性动画、帧动画等多种动画效果。通过@ohos.animator,开发者可以轻松实现复杂的动画效果,提升应用的用户体验。本文将详细介绍如何使用@ohos.animator模块实现动画效果,并提供一些实际代码示例。一、动画模块的基本概念在鸿蒙Next中,动画可以分为以下几类:属性动
- 如何在 GitHub 上修改他人的分支
vortex5
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在GitHub上修改他人的分支是一个常见的协作需求,但具体操作取决于你是否拥有目标仓库的直接推送权限。如果你是项目的协作者,可以直接修改分支;如果没有权限,则需要通过Fork和PullRequest(PR)的方式贡献代码。本文将详细介绍这两种情况的操作步骤,涵盖从克隆仓库到提交变更的完整流程,并提供实用建议,确保你的协作过程顺畅高效。一、直接修改他人分支(需要协作者权限)如果你被添加为目标仓库的协
- 音频 Alsa、Framework及Android
‘禹’你一起
后端
目录1Alsa、Framework及Android1.1ALSA架构简介图11.2ALSA架构简介图21.3ALSA架构简介图31.4ALSA架构简介图41.5ALSA架构简介图51.6ALSA架构简介图61.8音频代码1Alsa、Framework及Android目前,linux系统常用的音频驱动有两种形式:alsa和oss。Alsa:现在是linux下音频驱动的主要形式,与简单的oss兼容。o
- 【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
源泉的小广场
大模型大模型量化推理模型量化量化qwq32bgptq量化大模型推理性能调优
1.量化背景之所以做量化,就是希望在现有的硬件条件下,提升性能。量化能将模型权重从高精度(如FP32)转换为低精度(如INT8/FP16),内存占用可减少50%~75%。低精度运算(如INT8)在GPU等硬件上计算效率更高,推理速度可提升2~4倍。我们的任务是,将QwQ-32B微调后的推理模型,也就是bf16的精度,通过量化,压缩到int4。关于QwQ-32B微调,可以参考《利用ms-swift微
- 【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集
小L工程师
python爬虫实战爬虫网络爬虫pythonselenium开发语言数据分析数据可视化
一、项目背景随着电子商务的快速发展,快递行业成为了现代物流的重要组成部分。快递网点的分布和服务质量直接影响到用户的物流体验。为了更好地了解快递网点的分布情况、服务范围以及联系方式等信息,本项目通过爬虫技术从公开的快递信息网站上采集相关数据。‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
- 嵌入式开发之STM32学习笔记day06
小程同学>o<
嵌入式学习之STM32stm32学习笔记
基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器,广泛应用于嵌入式系统中。STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款,凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格,成为了开发者的首选之一。本文将通过实例,详细介绍如何基于STM32F103C8T6进行开发,并带领读者完成从简
- ## centos7搭建nfs高可用共享存储
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高可用部署linux服务器centosnfs运维
centos7搭建nfs双机热备的高可用共享存储本文通过使用keepalived+nfs+rsync,解决了主从服务器双向同步和客户端挂载失效的问题,实现了nfs文件系统双机热备。名称IP地址客户端192.168.1.1服务端服务器1192.168.1.100服务端服务器2192.168.1.200实施步骤keepalived部署在192.168.1.100和192.168.1.200上执行安装依
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在PyTorch中,DataLoader是一个工具类,用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作,是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本,并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用:Dataset:定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader:负责从D
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
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随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
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查看当前目录下各文件、文件夹的大小,这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n从小到大按字节和M排序4.最大文件夹倒排前10和后10du-sh*|sort-rn|head前面10个du-sh*|sort-rn|tail后面10个
- 基于Gradio实现的增删改查(CRUD)模板系统设计方案
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基于Gradio实现的增删改查(CRUD)模板系统设计方案,结合了交互界面优化与数据持久化方案,支持本地JSON存储和动态界面更新:一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化(data.json)数据结构示例:{"items":[{"id":1,"name":"示例项目","category":"测试","status":"进行中"}]}界面交互层使用gr.Blocks实现多组件布局
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一、完整代码实现importsysimportosimportjsonimportpyzipperfromdatetimeimportdatetimefromPyQt5.QtWidgetsimport(QApplication,QWidget,QVBoxLayout,QHBoxLayout,QPushButton,QLineEdit,QLabel,QFileDialog,QMessageBox,Q
- pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道
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PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容,适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点,详细且全面:1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义:使用半精度(FP16)和单精度(FP32)混合训练,减少内存占用并加速计算。实现:使用torch.cuda.amp模块。示例:fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
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【GPT入门】第20课langchain的functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果:1.langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加@tool标签langchain方法自动把@tool转为方法定义,后续方法调用都很简洁下面代码用支持单函数与多函数调用,自己体验一下quer
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多种波形生成:支持生成多种标准波形,如正弦波、方波、三角波、脉冲波、锯齿波、噪声波等,还能生成50种常用的任意波形,满足不同测试场景需求。高精度输出:具有14位垂直分辨率,可提供高分辨率的波形输出,确保信号的精确度;频率分辨率达1μHz,能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行:支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。连续模式可连续输出选定波形;扫描模式能在一定频率范围内进行扫描输出;突
- 【数学基础】第十三课:参数估计
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机器学习必备的数学基础机器学习
1.参数估计参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看,可分为:点估计。区间估计。1.1.参数估计和假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,它们都是利用样本对总体进行某种推断,但推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法,总体参数在估计前是未知的。而在假设检验中,则是先对总体参数值提出一个假设,然后利用样本信息去
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
x-jeff
深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- linux sed命令
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Linuxlinux运维服务器sedawk
linuxsed命令作为三剑客的一员,也是到了不得不写写总结的时候了,按惯例,先给出出处,首当齐冲wikihttps://zh.wikipedia.org/wiki/Sedsed(意为流编辑器,源自英语“streameditor”的缩写)是一个使用简单紧凑的编程语言来解析和转换文本Unix实用程序。sed是最早支持正则表达式的工具之一,至今仍然用于文本处理,特别是用于替换命令。用于纯文本字符串操作
- 大模型RAG实战|混合检索:BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现
AIGC大模型 吱屋猪
djangopython后端AI-native人工智能llama百度
ThinkRAG大模型RAG实战系列文章,带你深入探索使用LlamaIndex框架,构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题,通过代码与实例,讲解如何打造生产级系统,实现本地知识库的快速检索与智能问答。本文我将介绍一种效果更好的混合检索方法,在实际问答场景中,优于向量数据库自带的混合检索功能。1什么是混合检索目前,大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索
- versal架构简介:Sec I Introduction
妮蔻mega
versal架构简介fpga
1.SoCHardwareOverviewAMD的SoC(系统级芯片)具有广泛的功能,适用于需要可扩展处理能力、集成功能单元和可扩展可编程逻辑的高端应用,并且可以在正常系统操作期间动态配置和重新配置。SoC架构包括一组丰富的集成硬件组件和许多用户可编程设计选项,适用于许多系统级解决方案。每个设备都包含一个处理系统、可编程逻辑、平台管理控制器以及各种集成的硬件子系统和外设。处理系统和可编程逻辑可以选
- 基于多向量检索器的多模态RAG实现:用于表格、文本和图像
lichunericli
人工智能自然语言处理
原文地址:Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型(图像、文本、表格)的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks,展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
- redis有哪几种持久化方式
杏花春雨江南
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Redis提供了两种持久化方式:RDB(RedisDatabase)和AOF(Append-OnlyFile)。它们各有优缺点,适用于不同的场景。以下是它们的原理、优缺点以及如何选择的建议:1.RDB(RedisDatabase)原理:RDB是Redis的快照持久化方式。Redis会定期将内存中的数据生成一个二进制快照文件(.rdb),并保存到磁盘。可以通过配置save参数设置触发快照的条件(如s
- Hystrix 实现限流\降级\熔断
杏花春雨江南
java开发那些事儿hystrixjava开发语言
Hystrix是一个强大的库,用于处理分布式系统中的延迟和容错问题。它提供了限流、降级和熔断等功能。下面是一个完整的Java示例,展示如何使用Hystrix实现限流、降级和熔断。1.添加依赖在pom.xml中添加Hystrix的依赖:xml复制com.netflix.hystrixhystrix-core1.5.18运行HTML2.创建Hystrix命令创建一个继承自HystrixCommand的
- DIFFERENTIAL TRANSFORMER
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本文是LLM系列文章,针对《DIFFERENTIALTRANSFORMER》的翻译。差分Transformer摘要1引言2差分Transformer3实验4结论摘要Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。在这项工作中,我们引入了DIFFTransformer,它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。具体而言,差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图
- AI如何创作音乐及其案例
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人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- AI时代如何引流
alankuo
人工智能
AI时代引流可以从以下几个方面着手:利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像:借助AI整合多维度数据,涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等,深度挖掘后绘制精准的客户画像,明确潜在客户特征与需求,让营销活动更具针对性。个性化内容创作:运用AI的自然语言处理功能,依据客户特点和需求生成个性化的营销内容,如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例,可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
- element-ui简介、安装和使用代码
alankuo
前端前端
一、Element-UI简介Element-UI是一套基于Vue.js的桌面端组件库,由饿了么前端团队开源。它提供了丰富的组件,如按钮、表单、表格、菜单、对话框等,这些组件具有统一的视觉风格和交互设计,能够帮助开发者快速构建美观、易用的Web应用程序。Element-UI的特点包括:丰富的组件库涵盖了Web应用开发中常见的各种组件需求,无论是简单的UI元素还是复杂的交互组件都能找到,大大减少了开发
- 学习Web3.0需要具备哪些基础知识?
alankuo
人工智能人工智能
学习Web3.0需要具备以下基础知识:一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言,如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。-熟悉编程概念,如变量、数据类型、控制结构、函数等。2.数据结构和算法-掌握常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图等,以及它们的操作和应用。-了解基本的算法,如排序、搜索、递归等,以及它们的时间和空间复
- 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