- 从LayerNorm到RMSNorm:深度学习归一化技术的进化!qwen2.5的技术。
KangkangLoveNLP
qwen2.5深度学习人工智能transformerpytorch自然语言处理python神经网络
RMSNorm(RootMeanSquareNormalization,均方根归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,是LayerNorm(层归一化)的一种改进。它通过计算输入数据的均方根(RootMeanSquare,RMS)来进行归一化,避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm(层归一化)LayerNorm(层归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,主要用于稳定训练过程、加
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小竹子14
css前端
1.背景模糊这种最简单也是最直接的,这里展示两种背景模糊的写法:1.用backdrop-filter的一个子属性blur进行设置模糊(这里的值代表的是将n✖n方格里面的像素的颜色做加权平均,即高斯模糊。2.用filter直接进行设置模糊。这里需要注意的是,filter会直接影响元素的内容,而backdrop-filter作用于元素的背景。通常情况下,使用backdrop-filter会使整个元素的
- Linux驱动学习--V4L2框架
文艺小少年
linux运维服务器V4L2
一、引言V4L2是Videoforlinux2的简称,为linux中关于视频设备的内核驱动。在Linux中,视频设备是设备文件,可以像访问普通文件一样对其进行读写,摄像头在/dev/video0下。V4L2在设计时,是要支持很多广泛的设备的,它们之中只有一部分在本质上是真正的视频设备。主要有以下几种几种接口视频采集接口(videocaptureinterface):这种应用的设备可以是高频头或者摄
- Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API
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python语言模型微服务aws
用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API,返回LLM输出文本,其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API,通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型,向量数据搜索类型包括faiss向量数据库和AWSKendra向量数据库搜索服务,这样的逻辑用设计模式中的工厂模式实现,用Python实现Docker打包项目Python代码并
- 如何打造TikTok矩阵:多账号管理与内容引流的高效策略
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矩阵
随着短视频平台的崛起,TikTok成为了全球范围内最具影响力的社交平台之一。在这个平台上,通过精确的内容营销和运营策略,许多创作者和品牌成功实现了曝光、粉丝增长和变现。为了提高运营效率,许多专业的内容创作者和团队开始使用TikTok矩阵系统,借助多个账号同时运营和引流,进一步放大曝光效果。本文将介绍如何打造一个高效的TikTok矩阵,帮助你利用多个账号进行精准引流,提升内容创作和运营效率,并实现变
- 深入解析:大型机器学习模型的基本概念与特点
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大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
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AI的军事应用亲爱的朋友们,今天我们要踏入一个既神秘又令人激动的领域——人工智能(AI)在军事中的应用。想象一下,一个由智能机器人和无人机组成的军队,能够进行精准打击和复杂的战略部署,这一切听起来像是科幻电影中的场景,但在现实中已经逐渐成为可能。让我们一起探索AI在军事中的奇妙应用以及它所带来的挑战。智能无人机:空中的无形战士首先,让我们飞向天空,看看那些令人惊叹的智能无人机。这些无人机不仅能进行
- 如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!
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随着OceanBase数据库应用的日益深入,数据量不断攀升,单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强指标监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
- 用Acceldata数据可观测性方案管理云数据平台Snowflake
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一、云数据平台Snowflake简介在现代数据堆栈的所有部分中,没有一个像云数据平台Snowflake一样迅速崛起。虽然作为Databricks、AmazonRedshift和GoogleBigQuery等云数据库的一部分,云数据平台Snowflake短短十年间凭借易于启动、低运营成本、即时和近乎于无限的可扩展性等优点赢得了6500多家企业客户的信赖并获得了12亿美元的年收入。二、Snowflak
- 场景题:100G的文件里有很多id,用1G内存的机器排序,怎么做?
海量数据排序思路核心方案:外排序(分治+多路归并)MapReduce外排序是指数据量太大,无法全部加载到内存中,需要将数据分成多个小块进行排序,然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序(Map阶段)分块策略按1G内存容量限制,将100G文件拆分为200个500MB分块(保留内存用于排序计算和系统开销)内存排序每个分块加载至内存后:①使用快速排序(时间复杂度O(nlogn))②去重优化:若
- 微软为何选择用Go而非Rust重写TypeScript
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最近,TypeScript宣布用Go语言全面重写TypeScript。重写后的ts在某些测试中实现了10倍的速度提升(例如对于VSCode项目),有的甚至高达15倍。A10xFasterTypeScript短短几天,其官方库typescript-gostar数超过了1.4万,各种文章纷至沓来.但同时大家有一个疑惑,为什么微软选用了Go,而不是最近几年重写万物的Rust?(WhyGo?)就此,Mic
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破小孩儿乖
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springboot支持多种类型的请求参数映射1.简单数据的映射简单数据我们只需要给handler添加相应的形参,保证形参名称和页面请求参数的名称一致,spring就会回自动的帮我们将请求参数进行格式装换并封装到形参中:handler代码:@RequestMapping("paramstest")publicStringsimpleparam(Integerid,Stringusername,Bo
- 账本 1.01 版本:样式优化升级分享
烂蜻蜓
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在开发账本应用的过程中,持续的样式优化对于提升用户体验起着至关重要的作用。本次账本1.02版本着重对样式进行了全面优化,让应用在视觉上更加美观、操作上更加便捷。下面就为大家分享一些关键代码及优化思路。话不多说,先上效果图。一、整体布局优化在index.vue和add.vue中,整体布局都采用了flex布局方式。以index.vue为例:.container{display:flex;flex-di
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归纳来看,业务全球化难题,其实是无数细微本地化挑战的叠加。时区差异就是应用出海的关键本地化挑战之一,需要在产品设计中充分考虑时间显示、通知推送、内容时效、用户互动、数据分析和团队协作等方面。在应用的社交模块,时区差异更是全球化产品必须考虑的核心要素。比如,若产品支持消息免打扰设置时段,就要针对不同时区进行相应的计算和实现。大多通信服务商提供的解决方案以UTC(世界标准时间)为准,需要业务根据目标市
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- PC版微信占满硬盘?这款清理神器一键搞定!
zyw05120113
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嘿,朋友们!微信现在几乎是咱们生活中离不开的聊天工具了,不管是手机还是电脑,基本都得装上它。但是,用的时间长了,PC版微信就会占用越来越多的硬盘空间。要是不清理,不仅电脑会变慢,隐私也可能不安全。今天,我就给大家分享一款我超喜欢的微信清理小工具——CleanWeChatX。CleanWeChatX这款工具是吾爱大神开发的,特别专业。它不用安装,下载后直接双击就能用。别看它只有4.05MB,功能可一
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最近学习了Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三款消息中间件的原理,本文主要是记录一下Kafka、RabbitMQ、RocketMQ三款中间件之间的区别。下面先对各自的架构进行简单的介绍,然后详细对比一下他们之间的关键不同点。由于学习时间和个人水平有限,文中错误之处在所难免,敬请指正。一、Kafka简介Producer:生产者,向Kafka集群(Broker)中发送消息Consumer:
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【1】是什么在Django中,migrations是DjangoORM(对象关系映射)用来同步数据库模式与Django模型定义之间差异的机制。简单来说,当你对Django应用中的模型(models)进行修改时,比如添加字段、删除模型或者改变字段类型等,你需要一种方式来更新数据库结构以反映这些变化。这就是migrations发挥作用的地方。Migrations的主要功能版本控制数据库模式:Migra
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介RocketMQ是一款开源、高性能、分布式消息中间件,它具备以下主要特征:支持海量消息堆积能力,支持发送10万+TPS,且不受单机容量限制;提供灵活的消息过滤机制,支持按照标签,SQL92标准的过滤语法进行消息过滤;丰富的消息订阅模型,包括广播消费,集群消费,事务消费等多种模式;内置丰富的管理控制台,通过WebUI来方便地对集群进行管理、监控及报警;高吞吐量,单
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试题1标题:尽管出现了资源到位和范围变更的问题,但是项目相对来说进展还是比较顺利。到目前为止,项目第一阶段已经完成。发起人在阶段结束后的评审会议上所考虑的各种决策中,其中最难的是∶A、对下一项目阶段范围变更的授权。B、对下一阶段由于范围变更导致预算增加的授权。C、取消项目。D、为了维持预算而进行范围消减试题2标题:一客户给你一复杂项目的采购工作说明书,该项目为期8个月,未知的东西不多。客户只要你"
- AI人工智能2025年发展趋势及普通人利用AI赚钱的方法
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人工智能经验分享赚钱
一、2025年AI人工智能发展趋势(一)增强型工作与人机协作2025年,几乎所有主要的软件工具都将整合生成式人工智能功能。人们将更多地考虑如何与人工智能携手合作,扩展技术能力,把创造性和人际交往技能应用到机器仍然无法管理的工作中。(二)实时自动决策拥有更加成熟的人工智能战略的企业将走向整个业务流程的端对端自动化。这很可能发生在物流、客户支持和营销领域,算法将在这些领域进行决策,带来更高的效率和对变
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在当今数字化时代,数据犹如一座蕴含无限价值的宝藏,而数据处理和图形绘制则是开启这座宝藏的关键钥匙。数据处理能够对海量、复杂的数据进行清洗、转换和分析,挖掘出其中有价值的信息;图形绘制则可以将这些信息以直观、形象的图形展示出来,帮助人们更好地理解和决策。无论是在商业领域的市场分析、金融领域的风险评估,还是在科研领域的实验数据解读,数据处理和图形绘制都发挥着不可或缺的作用。本文将通过多个不同领域的应用
- 毕业论文AIGC高?5个方法有效降低AI率,消除AI痕迹!
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AIGC人工智能经验分享论文抽检毕业论文AIGC检测学习方法
现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容,现在无论是毕业论文还是期刊投稿,都会检测论文是否由AI生成的,比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,自己提前进行AIGC检测,必要时降低AIGC率是很有必要的,那么,如何降低AIGC率呢?分享5种方法:1、改写句子结构。AI生成的句子通常比较长,句子结构僵
- 变压器油温实时监测模块设计与仿真(论文+仿真)
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单片机嵌入式硬件毕业设计
1系统方案设计经过上述的功能需求分析和各个关键模块的选型后,最终得到了如图2.1所示的系统框图。采用了AT89S51单片机来作为控制器,同时结合DS18B20温度传感器来对变压器油温进行检测,同时配合LCD液晶,蜂鸣器,继电器等模块来实现85度时发出声光报警,在温度达到95度时,跳开变压器的开关(通过继电器开启来模拟),并同时发出声光报警的功能。2仿真效果
- ComfyUI之“注入间隔”(Injection Interval)对生成过程进行控制
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含义“注入间隔”通常指的是在生成图像的过程中,某些特定的控制信号或者参数被注入到生成流程中的时间间隔或者步数间隔。在ComfyUI的图像生成流程里,尤其是使用扩散模型生成图像时,整个过程会被拆分成多个步骤逐步迭代,每一步都会对图像进行一些细微的调整和更新。“注入间隔”决定了在这些步骤中,额外的控制信息(如提示词、控制网等带来的影响)在哪些步骤起作用。具体作用1.控制网(ControlNet)应用当
- 【网络安全 | 渗透工具-目录FUZZ】ffuf安装使用详细教程
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网安渗透工具使用教程(全)web安全ffuf渗透工具漏洞挖掘
原创文章,不得转载。文章目录ffuf安装使用Wordlist工作模式配置请求的方式匹配和过滤选项显示和保存输出结果ffufffuf(FuzzFasterUFool)是一个开源的命令行工具,用于进行网络应用程序的目录和文件枚举,特别是在渗透测试和安全研究中。它能够通过对目标应用程序发起大量的请求,迅速识别出隐藏的资源和目录。工具特点:高速性能:ffuf的设计目的是提供高速度的模糊测试,通过多线程和异
- 【每日学点HarmonyOS Next知识】状态变量、动画UI残留、Tab控件显示、ob前缀问题、文字背景拉伸
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每天学点HarmonyOSNext知识harmonyosui华为HarmonyOSNext
1、HarmonyOS怎么用一个变量观察其他很多个变量的变化?有一个提交按钮的颜色,需要很多个值非空才变为红色,否则变为灰色,可不可以用一个变量统一观察这很多个值,去判断按钮该显示什么颜色,比如Button().backgroundColor(this.color),this.color的值取决于很多个输入框的值想将子组件与父组件的变量绑定起来,实现其中一个变量改变,对应的变量也做同步的改变,可以
- Docker Compose 部署 steamcmd 安装奈斯服务端
nukix
服务端dockerjava服务器
由于打算在云端服务器部署奈斯启示录服务端跟朋友们一起玩,所以在云端搭建服务器,顺便写下本文章记录搭建的过程。博主博客https://blog.uso6.comhttps://blog.csdn.net/dxk539687357要使用DockerCompose部署steamcmd(Steam命令行工具),可以按照以下步骤进行:步骤1:创建docker-compose.yml文件在目标目录下创建doc
- Linux 线程
鹰击长空KO
CLinuxlinuxC
【1】什么是线程1.概念线程:是一个进程并发执行多个任务的机制。并发:多个任务同时进行。(cpu以ms级别的速度进程调度,切换进程和线程);进程的上下文切换:上下文:运行一个程序所需要的所有资源。上下文切换:替换原有内容,是一个耗时的操作。为了提高系统的性能,引入一个轻量级的进程概念,称之为线程。线程:属于进程,每一个进程至少需要一个线程作为指令执行体,线程运行在进程空间内。多线程:一个进程中,有
- 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