- 【技术派专享】并行智算云:RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力?
山顶望月川
人工智能云计算
在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时,本地显卡(比如RTX3090/4090)常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。而购买多卡服务器成本极高(一台8×A100机器年成本超20万),对个人和小团队极不友好。并行智算云近期推出的“开发者扶持计划”,提供RTX5090免费算力(显存32GB,FP32算力60TFLOPS),实测比4090训练速度快1.8倍,且支持多卡并行。下面从技术优势
- NV205NV209美光固态闪存NV210NV215
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大数据服务器科技人工智能
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,数据存储作为信息技术的核心支柱,其重要性不言而喻。美光作为存储领域的佼佼者,其NV系列固态闪存一直以先进技术与卓越性能著称。今天,我们将聚焦NV205、NV209、NV210、NV215四款产品,从技术评测、使用体验、行业趋势等多维度进行深度剖析,为资深IT工程师、硬件发烧友、数据中心管理员等专业人士提供全面参考。一、技术架构与核心创新美光NV系列固态闪存的技术底蕴深厚
- NV149NV153美光固态闪存NV158NV161
NV149NV153美光固态闪存NV158NV161在当今数字化时代,数据存储需求呈爆发式增长,固态闪存作为存储领域的核心技术,正引领着一场数据革命。美光作为行业领军者,其NV149、NV153、NV158、NV161系列固态闪存产品备受瞩目。这些产品凭借卓越性能、前沿技术,在科技爱好者、硬件发烧友、IT专业人员、数据存储专家以及广大电子产品用户群体中掀起热潮。接下来,让我们从技术评测、产品对比、
- NV224NV227美光固态闪存NV256NV257
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性能优化
NV224NV227美光固态闪存NV256NV257美光NV系列固态闪存深度解析:技术、应用与未来趋势在数据存储领域,美光科技(MicronTechnology)凭借其NV系列固态闪存产品,持续引领行业创新。本文将从技术解析、产品评测、行业趋势、应用案例及购买指南五个维度,深入剖析NV224、NV227、NV256、NV257四款产品的核心竞争力与市场价值。一、技术解析:3DNAND工艺与架构创新
- Transformer已死?2025年十大替代架构实战评测
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站封面图建议:十大架构3D渲染图环绕碎裂的Transformer图标,背景为动态性能雷达图副标题:实测推理速度/显存占用/长文本能力,附迁移成本决策树一、争议源起:Transformer的时代性局限(2025版)graphLRA[Transformer痛点]-->B[显存黑洞:千亿模型推理需1.6
- 【领码思考】ESG画卷里的项目管理新篇:AI赋能下的绿色智造之路
领码科技
央国企理念篇AI应用人工智能ESG项目管理AI赋能绿色转型可持续发展
摘要ESG(环境、社会、治理)理念正悄然融入项目管理的每个细胞,成为驱动项目成功的新引擎。本文聚焦ESG如何与项目管理深度融合,立体呈现各阶段ESG应用场景,围绕AI与数字化工具的协同赋能,解析项目经理如何在绿色转型中实现角色跃迁。通过流程图与表格精炼框架,强化理论指导与实践操作,并结合当下热点新技术,旨在为项目团队和企业管理层提供清晰可落地的全周期ESG实施路径,开启项目管理可持续发展的智慧新纪
- 脉冲编码调制(PCM)
2301_80709554
pcm
#打倒拦路虎#脉冲编码调制:一种把模拟数据变换为数字信号的数字技术(模拟数据数字化技术)脉冲编码调制过程:取样->量化->编码取样:本质上是在离散时间点上获取模拟信号的瞬时电平值(幅度值),获得的值为连续幅度值。根据莱奎斯特取样定理,以大于等于模拟信号频率两倍的取样频率获得的样本空间就能恢复原理的模拟信号。量化:将抽样后的连续幅度值映射到有限个离散电平的过程,即幅度的离散化。例如:把语音样本量化
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- 什么是阶乘?
周勇政
阶乘(factorial)是基斯顿·卡曼(ChristianKramp,1760–1826)于1808年发明的运算符号。阶乘,也是数学里的一种术语。阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数。例如所要求的数是4,则阶乘式是1×2×3×4,得到的积是24,24就是4的阶乘。例如所要求的数是6,则阶乘式是1×2×3×……×6,得到的积是720,720就是6的阶乘。例如所要求的数是n,则阶乘式是1×
- 文心大模型及百度大模型内容安全平台齐获信通院大模型安全认证
百度安全
百度安全
近日,文心大模型与百度大模型内容安全平台——红线大模型双双荣获中国信息通信研究院泰尔认证中心颁发的“大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书”,且二者的认证级别皆“增强级”的最高级别。大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书本次认证基于《电信和互联网大规模预训练模型安全评测指标和方法》(TLC073-2024),此标准由中国信息通信研究院牵头制定,旨在为大规模预训练模型提供安全评测的风险项
- AIGC 领域中文心一言的技术稳定性评测
SuperAGI2025
AIGC文心一言ai
AIGC领域中文心一言的技术稳定性评测关键词:AIGC、文心一言、技术稳定性评测、语言模型、准确性摘要:本文旨在对AIGC领域中的文心一言进行技术稳定性评测。通过介绍评测的背景、核心概念,阐述相关算法原理和操作步骤,结合实际案例分析,探讨文心一言在不同场景下的稳定性表现,为读者全面了解文心一言的技术能力提供参考,同时展望其未来发展面临的趋势与挑战。背景介绍目的和范围我们这次评测的目的呢,就像是给文
- 萌新赛练习
一定要AK
数据结构
H两难抉择题目是在两种操作里任选一种执行最多一次,并且操作可以针对数组里的任意元素,即选一种操作,可执行,也可以不执行,若执行,也最多只能执行一次,显而易见的是肯定是在最大元素乘以n和最大元素加n,里面挑选一个最大值进行数组的累加,但最后评测的时候有一个样例没有通过,说明我们考虑的不全面,所以在这里我们需要遍历所有可能的情况,选出最终的最大值原错误代码#includeusingnamespaces
- 第G1周:生成对抗网络(GAN)入门
本文为365天深度学习训练营原作者:K同学啊基础任务:1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码,并跑通代码进阶任务:调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是近年来深度学习领域的一个热点方向。GAN并不指代某一个具体的神经网络,而是指一类基于博弈思想而设计的神经网络。GAN由两个分别被称
- 蒙特卡洛方法:随机抽样的艺术与科学
大千AI助手
人工智能Python#OTHER机器学习人工智能贝叶斯概率蒙特卡洛随机
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!蒙特卡洛算法(MonteCarloMethod)是一类基于随机抽样解决确定性问题的计算方法,其核心思想是:通过大量随机实验的统计结果逼近复杂数学问题的解。它得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌城(象征随机性),由冯·诺依曼、乌拉姆等科学家在曼哈顿计划中首次系统化应
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
- 【华为OD机试真题 2025B卷】770、周末爬山 | 机试真题+思路参考+代码解析 (C++、Java、Py、C语言、JS)
KJ.JK
OJ+最新华为OD机试(C++JavaPyCJS)华为odc++java华为OD机试真题2025B卷javascript周末爬山
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- 供应链管理-采购:ABC分析(ABC Classification)/ CAV分析(Cost, Availability, Value Analysis)
在供应链管理中,ABC分析和CAV分析是采购品类管理和库存控制中的两种核心方法,用于优化资源分配、降低采购成本并提升供应链效率。一、ABC分析(ABCClassification)1.1、定义ABC分析是一种基于帕累托法则(80/20原则)的库存管理方法,将采购品类按价值或重要性分为A、B、C三类,以实施差异化管理。1.2、核心逻辑A类(高价值品类)特点:占采购总金额的70%-80%,但品类数量仅
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- Web3.0时代的安全悖论:去中心化如何反被中心化攻击?
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web3安全去中心化
详细内容扩展:技术解析:Solana链上RugPull攻击手法复盘(3亿美元被盗)中心化交易所安全措施对比(CoinbasevsBinance安全预算)合规框架:SEC监管动态:Howey测试最新应用案例税务合规工具:Chainalysis+CoinTracking集成方案投资建议:安全审计公司评级(CertikA级项目列表)硬件钱包对比评测(LedgerNanoXvsTrezorModelT)
- 比斯特自动点焊机批发厂商概览
自动点焊机批发厂商主要集中于珠三角、长三角等制造业发达地区,如广东东莞、深圳及江苏无锡等地。这些厂商通过直销或供应链合作模式,为电子、汽车、电池等行业提供高性价比的自动化焊接设备,满足大规模生产需求。产品与技术特点批发厂商的产品涵盖多类点焊设备:精密电子点焊机:适用于微电子元件、漆包线、线路板焊接,强调高精度与无损伤加工。动力电池专用设备:如锂电池双面点焊机,支持18650/21700等电芯的高速
- 【离散】画哈斯图--最好理解绝不会出错
妮妮学姐
抽象代数拓扑学几何学图论
离散数学哈斯图的画法两个步骤:第一步:排点的层数第二步:把有关系的点连接起来看一道题:设A={1,2,3,4,6,8,9},偏序集S={A,《},其中《为整除关系,请画出S的哈斯图首先把他们的所有的关系列出来(后面的数可以整除前面的数,这两个数就有整除的关系)然后来排点的层数。首先看,所有关系里面不在值域的元素有哪几个:最先找到的是1所以我们把1放到第一层然后我们删掉的所有元素(之后就不考虑那些元
- msk调制matlab代码,FSK,MSK,CPFSK调制与解调MATLAB仿真_通信工程.rar
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msk调制matlab代码
摘要:频移键控(FSK)是一种常见的数字调制,具有功率效率高及抗信道噪声性能良好的优势.本文探讨了频移键控的技术特性,包括多进制频移键控(MFSK),最小频移键控(MSK)和连续相位频移键控(CPFSK),还包括其相干解调及其蒙特卡洛误码率仿真.FSK利用载波的频率来传递信息,包络恒定,因此可以利用功率效率高的非线性放大器进行解调,它的优势在于对信道和硬件引起的幅度失真不敏感.另一方面,FSK频谱
- 英语学习杂记
奋斗的阿狸_1986
技术外的读书笔记英语学习
这文章就没有什么逻辑了,仅仅是我觉得比较好的方法,应该时刻提醒我划重点的知识而已。1.有效的单词记忆法:上来先用艾宾浩斯记忆方法死记硬背一遍单词。在这一过程中,你会发现有些单词成为了你记忆中的盲点,就是记不下来,那么可以运用词根词缀联想记忆法辅助你记住这些单词,同时,在后面做阅读理解的时候,应该结合上下文在阅读中记单词,把前面死记硬背的单词用活起来,同时在阅读时候遇到一些不认识的单词的时候,可以运
- 【华为OD机试真题 2025B卷】767、寻找最大价值的矿堆 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py、C语言、JS)
KJ.JK
OJ+最新华为OD机试(C++JavaPyCJS)华为odc++java华为OD机试真题2025B卷javascriptc语言寻找最大价值的矿堆
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- 【Linux实训课程讲义 适用于教授Linux初学者的教学老师】
lijiatu10086
Linuxlinux运维服务器
内容介绍本博客用于Linux实训课程讲义,适用于对Linux初学者的教学老师。如果你自己已经使用了linux很久,但一时间不知道该对Linux初学者讲什么东西不知道从何讲起,你可以参考本博客。(部分章节内容不够详细,可以进行一定补充)一、Linux介绍以及安装Linux教程|菜鸟教程1.1介绍Linux内核最初只是由芬兰人林纳斯·托瓦兹(LinusTorvalds)在赫尔辛基大学上学时出于个人爱好
- UI前端与大数据的深度融合:打造智慧应用的新生态
前端开发与ui设计的老司机
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hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!在数字化转型的浪潮中,UI前端与大数据正逐渐成为推动智慧应用发展的核心力量。UI前端作为用户与应用程序交互的直接界面,负责提供直观、便捷且吸引人的用户体验;而大数据则凭借其强大的数据收集、分析和预测能力,为应用程序
- 智能之火,重塑创造:大模型如何点燃新一代开发引擎?
黑巧克力可减脂
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导言:普罗米修斯之火再现在科技演进的长河中,每一次生产力的跃迁都伴随着工具的质变。从蒸汽机轰鸣到电力普及,再到信息高速公路的铺就,人类驾驭能量的能力不断突破。今天,我们站在一个崭新的临界点上:大语言模型(LLM)正将人工智能的“普罗米修斯之火”引入软件开发的核心腹地。这不再仅仅是效率的优化,更是对开发者角色、开发流程乃至软件本质的深度重塑。GitHubCEOThomasDohmke曾断言:“Cop
- Django REST framework - 缓存
djangopython
一位女性有着非常敏锐的意识,但几乎没有记忆力……她的记忆力足以工作,而且她工作很努力。——莉迪亚·戴维斯RESTFramework中的缓存与Django提供的缓存工具配合得很好。在APIView和ViewSet中使用缓存Django提供了一个method_decorator,用于在基于类的视图中使用装饰器。这可以与其他缓存装饰器一起使用,如cache_page、vary_on_cookie和var
- 【软考中级·软件评测师】下午题·面向对象测试之架构考点全析:分层、分布式、微内核与事件驱动
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软考中级:软件评测师知识架构分布式职场和发展学习方法经验分享软考测试
一、分层架构:分层独立与质量特性的双向约束分层架构通过“垂直分层(表示层→服务层→业务逻辑层→数据层)”实现职责隔离,是Web应用、企业级系统的主流架构模式。1.父类成员函数重测场景子类继承父类时,若父类已测成员函数需在子类重测,触发条件分两类:场景1:继承的成员函数在子类中被修改(如逻辑分支新增、算法替换);场景2:成员函数调用了被修改的子类成员函数(父类函数依赖子类重写方法,需验证调用逻辑)。
- 运筹系列91:vrp算法包PyVRP
IE06
运筹学人工智能
1.介绍PyVRP使用HGS(hybridgeneticsearch)算法求解VRP类问题。在benchmark上的评测结果如下,看起来还不错:2.使用例子2.1CVRPCOORDS=[(456,320),#location0-thedepot(228,0),#location1(912,0),#location2(0,80),#location3(114,80),#location4(570,1
- 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