无线路由!RTS DTIM阈值.Beacon 周期如何设置多少可以加快路由 DTIM阈值是使用无线路由器时无线发送数据包的频率.1间隔最低,255最高[1]  但是想要使连接的设备达到最高运行速度,调节到255最大值是不行的,每种设备对DTIM的要求都不相同,所以需要用测试软件来一一测试您的设备的运行速度,以达到最佳.不太懂这方面的话,最好不要修改,默认即可,对网速影响不大. 来来,给你解释下,网上的一般人看不懂Fragmentation 阈值:也就是数据包分片,就比如 你要拿一箱货物给别人,但

在Matlab画图的时候,系统默认的坐标轴范围以及间隔有时候并不是很合适,如何根据自己的要求来显示呢,Set语句就可以帮忙咯!! 1. set(gca,'xtick',0:100:2500)         功能: 设置X轴坐标范围0到2500,显示间隔是100:         2.set(gca,'ytick',0:100:2500) 功能: 设置X轴坐标范围0到2500,显示间隔是100:     注意set语句要放在绘图语句后面才起作用! 如下面这个才起作用 plot(x,y) set(

前言   首先给大家说声对不起,最近属实太忙了,白天上班,晚上加班,回家还要收拾家里,基本每天做完所有事儿都是凌晨一两点了,没有精力再搞其他的了.   好了,进入正题,让我们来聊聊JVM篇最后一个章节----JVM性能调优.童鞋们随便打开一个大厂的招聘岗位JD,应该都会有JVM调优相关的描述,其实招聘方不一定要求候选人真的对JVM调优有实际调优经验,但是至少得有思路,知道应该怎样进行JVM层面的性能调优,说实话,知道如何进行JVM层面的性能调优的人,在面试中确实是有加分的.   笔者在公司担任面

今天要介绍的RunLoop使用场景很有意思,在做长期项目,需要跟踪解决用户问题非常有用. 使用RunLoop 监测主线程的卡顿,并将卡顿时的线程堆栈信息保存下来,下次上传到服务器. 参考资料 关于今天要介绍的使用RunLoop 监测主线程卡顿的资料如下: * 微信iOS卡顿监控系统 (这篇文章要首先阅读,了解有哪些情况会引起主线程卡顿,监测到卡顿后怎么处理等) * 监控卡顿的方法 (使用RunLoop监测卡顿的片段代码) * 简单监测iOS卡顿的demo (使用RunLoop监测卡顿的例子) 原

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

想当年刚学Unity的时候,这个问题困扰了我好几天,因此来分享一下当初解决问题的思路. 我们通过Unity构建场景的过程中,经常发现一个现象,就是物体在拖进场景中后,我们会发现物体是反的,通过改变物体的rotation属性后,得到了正确的方向,可物体的坐标系又变得和默认坐标系(右上角系统自带的坐标系)不一样了,这样就给后续的脚本工作(通常是控制(Transform)脚本和生成(Intantiate)脚本)带来了困扰,因为脚本写作的过程中是按照世界坐标系来的,物体自己的坐标系和系统坐标系不一样了就

查看linux系统负载: http://www.lupaworld.com/article-217011-1.html在Linux系统中,uptime.top等命令都会有系统平均负载load average的输出.系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程树.如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中: - 它没有在等待I/O操作的结果 - 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') - 没有被停止(例如:等待终止) 例如: [root@www2 init.d]# u

就像别人可以用PPT做动画,而你只会用它做演示,别人可以拿ps做gif,你却只会用它p照片.软件就是这样,我们使用大多数的软件也就是了解的程度,很难算得上精通.(后面补充了小教程,想看干货的直接看后面就行-) 而Sketch也是一样. 对于Sketch中线的应用,我一直只停留在会画虚线,会改变边缘形状的程度,自以为这就算掌握了. 大神是这样做的: AE神马的根本不用打开就实现了这类的小动画啊!太聪明了呀! 想了一下原理之后我自己还原了一下.如下图: 补充教程: ［准备物料］:1.一枚录屏软件(因

(0) 吐槽 Eclipse仅仅是个半成品有木有?什么都须要自己安装插件,新手非常难用有木有? 安装上插件以后了版本号兼容和各种问题烦死人有木有? 都怪碎片和版本号乱公布有木有? IntelliJ IDEA是收费版有木有,对刚開始学习的人非常不友好有木有?字体和初始化设置,中文支持非常差有木有? NetBeans刚刚在SUN手里做的比較好用就被收购了有木有? Oracle做的东西都比較脑抽有木有?入门艰难,各种东西要付费支持有木有? 小伙伴们在使用MyEclipse时,非常耗内存有木有? 经常卡

demo截图: 本demo爬瓜子二手车北京区的数据 (注:需要略懂 node.js / mongodb 不懂也没关系 因为我也不懂啊~~~) 之所以选择爬瓜子二手车网站有两点: 一.网站无需登录,少做模拟登录: 二.数据链接没有加密,直接可以用: 网上很多node.js爬虫的栗子 但大多是一个页面的栗子,很少跟数据库结合的 所以我这个栗子是糖炒的 我的基本思路是这样的 1.先在mongodb里存所有页的链接地址的集合 2.在根据这些链接地址 一个一个的把详细信息爬下来 第一步在搜索页找到翻页的规

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前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站,学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用.不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息.这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结果. 欢迎关注公号[智能制造专栏]学习更多原创智能制造及编程知识. Python 爬虫入门(二)--爬取妹子图 Python 爬虫入门(一)--爬取糗百 本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容 本文目标 获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段 数据

  ​ 把下面这些内容掌握以后,你就可以自诩精通Java后端了. 1 计算机基础 这部分内容是计算机相关专业同学的课程,但是非科班的小伙伴(譬如在下)就需要花时间恶补了. 特别 是计算机网络,操作系统,数据结构这三门课程. 至于编译原理,个人大概懂一点就行了,我也只看过简单的概念和状态机相关的内容,并不是特别重要. 2 Java编程 这里的Java编程部分包含了很多内容.我们可以分别看看,大概归纳一下就是这几个部分. Java基础 这里的Java基础包括基本语法,集合类框架,以及一些高级特性,比

Spark Core面试篇01 一.简答题 1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper? 答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors.standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行状态,才能对外继续提供服务,作业提交资源申请等,在恢复前是不能接受请求的.另外,Ma

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

​​​​ 前言 学习路线图往往是学习一样技术的入门指南.网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把. 今天我只选一张图,仅此一图,足以包罗Java后端技术的知识点.所谓不求最好,但求最全,学习Java后端的同学完全可以参考这张图进行学习路线安排. 当然,有一些知识点是可选的,并不是说上面有的你都要会啦.我在复习秋招的过程中就是基于此图进行复习的,感觉效果还是不错的. 闲言少叙,我们还是看看这张图上都包含哪些有价值的信息吧.再次说明,本文只对路线图做一个简单地解读,仅供参考.大家可以根据自身情况来

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Kaggle(一) 房价预测 (随机森林.岭回归.集成学习)  项目介绍:通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面,然后通过这些变量训练模型, 来预测房价.   kaggle项目链接:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 数据描述: train.csv - 训练集 test.csv - 测试集 一.加载数据 #加载必要库 import pandas as pd import numpy

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