- vue+django 前后端数据同步
weixin_44079503
djangovue.jspython
目标:在views.py中,准备好数据后,通过Vue的v-model双向绑定功能在index.html中显示。当数据修改后,点击按钮提交后,以对象的形式向views.py传递并更新后端数据。总体思路:views.py用字典存数据暴露api的get方法,在页面加载时双向绑定数据修改数据提交后,点按钮把数据对象用json字符串传过来用simplejson.loads还原对象后,更新字典值步骤:准备数据
- 基于SWIFT和Qwen1.5-0.5B-Chat进行大模型全参微调(魔搭社区)
m0_65156252
大模型学习笔记python开发语言
一、环境安装因魔搭社区中的Notebook有自己的机制来处理虚拟环境,因此我们直接使用原生镜像即可。1,swift框架安装pipinstallms-swift2,模型下载gitclonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git二、数据集准备使用ShenNong大模型-中医对话数据,选取前140条构建自己数据集ChatMed_TCM-v
- Prompt优化 COT/COD
陌陌623
prompt人工智能
文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素:指令、背景信息、补充数据(要求)、输出格式、(其他限制条件)有时背景信息较长,限制信息可能会失效,可以最后再写一个限制信息。例如:大模型用来画思维导图指令:帮我写一个模型训练的思维导图。背景信息:千帆ModelBuilder训练流程为框架。
- seq2seq推理模块设计
何仙鸟
PyTorch深度学习人工智能
代码:#loadcheckpoints,如何上线model=Sequence2Sequence(len(src_word2idx),len(trg_word2idx))model.load_state_dict(torch.load(f"./best.ckpt",weights_only=True,map_location="cpu"))classTranslator:def__init__(se
- Django REST Framework 中 ModelViewSet 的接口方法及参数详解,继承的方法和核心类方法,常用查询方法接口
coderZT
djangopython后端
第一部分(ModelViewSet)一、ModelViewSet的继承结构ModelViewSet继承自以下类:ModelViewSet=(CreateModelMixin+#创建RetrieveModelMixin+#检索单个UpdateModelMixin+#更新DestroyModelMixin+#删除ListModelMixin+#列表GenericViewSet#基础视图集)二、默认接口
- TouchGFX之MVP
Stone_lu。
STM32arm开发
TouchGFX用户接口遵循Model-View-Presenter(MVP)架构模式,它是Model-View-Controller(MVC)模式的派生模式。两者都广泛用于构建用户接口应用。MVP模式的主要优势是:关注点分离:将代码分成不同的部分提供,每部分有自己的任务。这使得代码更简单、可重复使用性更高且更易于维护。单元测试:由于UI的逻辑(Presenter)独立于视图(View),因此,单
- 深度学习基础-onnxruntime推理模型
yuweififi
深度学习人工智能
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
- 基于线性回归和多项式回归的完整代码
yzx991013
回归线性回归算法
1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
- LLM填坑:训练自己的分词器-Tokenizer 2
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLPLLMtokenizer
本文记录另外一个例子,例子中涉及如何手动配置config,实现与Huaggingface兼容。merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果,就是tokenizer.json中,model.merges下的内容。tokenizer_config.json分词器的配置信息,定义了分词器的版本、额外添加的标记(tokens)、结构/代码和模型参数等信息,比如
- Angular 指令的用法
guizi0809
angularangular
一、定义为Angular应用程序模板中的标签添加额外行为的类。二、分类内置指令属性型指令:NgClass、NgStyle、NgModel结构型指令:NgIf、NgFor、NgSwitch自定义指令自定义属性型指令创建及使用1.在directives文件目录创建highlight指令nggddirectives/highlight创建的highlight.directive.ts文件如下import
- RAG(检索增强生成)系统实践与调优
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在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
- 谈谈Android项目框架的前世今生
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嗨,大家好,今天出了大太阳,真是美好的开始。这篇文章和大家说说Android届流行的三大框架,了解下架构的前世今生,以及我对于这些框架的一些认识和看法。三大框架区别MVC架构介绍Model:数据模型,比如我们从数据库或者网络获取数据View:视图,也就是我们的xml布局文件Controller:控制器,也就是我们的Activity模型联系View-->Controller,也就是反应View的一些
- Android官方架构组件ViewModel_从前世今生到追本溯源
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对于开发者来讲,在开发过程中可以大幅减少UI层和Model层相互调用的代码,转而将更多的重心投入到业务代码的编写。ViewModel的概念就是这样被提出来的,我对它的形容类似一个状态存储器,它存储着UI中各种各样的状态,以登录界面为例,我们很容易想到最简单的两种状态:classLoginViewModel{valusername:String//用户名输入框中的内容valpassword:Stri
- WDF驱动中KMDF与UMDF区别
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早期的Windows95/98的设备驱动是VxD(VirtualDeviceDriver),其中x表示某一类设备。从Windows2000开始,开发驱动程序必以WDM(WindowsDriverModel)为基础的,但是,如果使用DDK来开发WDM,其开发难度之大,根本不能奢望像用户模式应用程序开发那样容易,因此,一般用户都是使用WinDriver、DriverStudio之类的第三方工具。为改善
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论文提出了一种新的生成模型。论文的目的是给定一个目标分布,有目标分布的一定量的样本,但是不知道目标分布的概率密度函数,学习一个模型能生成服从目标分布的新样本。FlowMatching(FM)是一种训练连续标准化流ContinuousNormalizingFlow(CNF)的方法。FM是一种通用的方法。FM可以用于训练扩散路径,用FM训练扩散路径更稳定。FM也可以用于训练其他路径,一个例子是训练最优
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π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert,并结合了flowmatching方法训练的自回归模型,能够直接输出模型的actionchunk(50)。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布,这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务,同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发:通过单一Transformer处理多目标任务
- 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021)
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摘要State-of-the-art(最先进的)computervisionsystems(计算机视觉系统)aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories(被训练来预测一组固定的预定对象类别).Thisrestrictedformofsupervision(受限制的监督形式)limitstheirgenerality(通用性)
- Stable Diffusion 模型的概念、类型、下载、安装、使用
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本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。大家好,我是水滴~~我们在《StableDiffusionWebUI界面介绍》时,第一个就讲到了StableDiffusion模型,那么这个模型是什么?该从哪儿下载?下载后放到哪儿?该怎么使用呢?本篇文章将围绕着这几个问题来逐一讲述。文章目录一、什么是模型二、大模型的类型2.1基础模型(BaseModel)2.2文件类型三、大模型在哪儿下
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目录简述ASP.NETMVC先了解一下ASP.NETMVC和EF的基本概念。创建一个ASP.NEtMVC项目。安装完成后,我们需要创建数据库上下文类。接下来,我们需要创建模型类。接下来我们需要创建控制器类。最后我们需要创建视图文件。总结简述ASP.NETMVCASP.NETMVC(Model-View-Controller)是一种用于构建Web应用程序的开发模式,而EntityFramework(
- 基于hf的trl框架的deepseek-r1-zero实现与训练
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导入模块和promt格式"""Reference:"""importreimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfromtrlimportGRPOConfig,GRPOTrainer#LoadandprepdatasetSYSTE
- ANOVA:在Python中构建和理解ANOVA(方差分析)
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ANOVA(方差分析)是一种统计技术,用于确定三个或更多独立(不相关)组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设,在比较多个组时特别有用。在Python中,可以使用scipy.stats模块中的f_oneway函数来执行单因素方差分析(one-wayANOVA),或者使用statsmodels库中的ANOVA类来进行更复杂的方差分析。重要概念总体均值(Popula
- 在Vue中如何高效管理组件状态?
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- 在本地部署DeepSeek等大模型时,需警惕的潜在安全风险
安 当 加 密
安全模型多因素认证访问控制加密技术数据安全
在本地部署DeepSeek等大模型时,尽管数据存储在本地环境(而非云端),但仍需警惕以下潜在安全风险:1.模型与数据存储风险未加密的存储介质:若训练数据、模型权重或日志以明文形式存储,可能被物理窃取(如硬盘丢失)或恶意软件扫描泄露。残留数据泄露:训练后的临时文件、缓存或内存未及时清理,可能被恢复并提取敏感信息。2.模型逆向工程风险模型反演攻击(ModelInversion):攻击者通过反复查询模型
- 【安当产品应用案例100集】040-TDE保护私有模型文件
安 当 加 密
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1.引言随着大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)在各行各业的广泛应用,其安全性和隐私保护变得尤为重要。为了防止敏感数据泄露或未经授权的访问,透明数据加密(TDE,TransparentDataEncryption)技术被引入到大语言模型的文件管理中。本案例将详细介绍如何使用TDE技术对大语言模型的文件进行加密,并探讨其优势和实现步骤。2.背景与需求2.1大语言模型的特点庞大的
- 51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving,自动驾驶通用预测模型
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aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习stablediffusionAIGC计算机视觉
24年3月,上海AILab联合香港科技大学、香港大学等发布GeneralizedPredictiveModelforAutonomousDriving。作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD,在实现过程中,进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。OpenDV-2K数据集具有开放领域的多样性:地理位置,地形,天气条件,安全关键场景,传感器设置,交通要素等。从
- 【Agent】owl 案例-分析宁德时代的投资价值
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owl案例-分析宁德时代的投资价值用deepseek-R3,不过里面数据应该就到23年,所有有滞后性,看个用例就好了。owl复现过程见:分析过程2025-03-1108:31:28,689-camel-INFO-Camellibrarylogginghasbeenconfigured.2025-03-1108:31:43,283-camel.camel.models.deepseek_model-
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
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大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- 【模型调优的深入分析与Python实践】
蝉叫醒了夏天
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模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优(ModelTuning)是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数,使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。其核心目标是在以下两者间找到平衡:泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集/测试集的独立
- 运行PaddleOCR时遇到的一些问题汇总
江木27
PaddleOCRpythonocr计算机视觉图像处理paddle
官方文档提供了PaddleOCR的各类用例说明,但是使用中仍然会有一些问题,这里做一些总结和整理跑通train.py代码pythontools/train.py-cconfigs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml-oGlobal.pretrained_model=ckpt/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accurac
- Ollama设置拉取模型本地保存路径和监听端口
奔跑中的小象
aiollama
在service配置文件中添加环境变量Environment具体操作如下:1.创建保存模型目录文件夹sudomkdir/home/xyh/data/ollama/modelssudochmod777/home/xyh/data/ollama/models2.修改service配置并添加环境变量Environmentsudovi/etc/systemd/system/ollama.service#将
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那