- DeepSeek解读道德经 第五十九章
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道德经道德经
一、原文与译文原文:治人事天,莫若啬。夫唯啬,是谓早服;早服谓之重积德;重积德则无不克;无不克则莫知其极;莫知其极,可以有国;有国之母,可以长久。是谓深根固柢,长生久视之道。译文:治理百姓侍奉天道,没有比珍爱能量更重要的。唯有珍惜能量,才叫早作准备;早作准备就是厚积德性;厚积德性则无往不胜;无往不胜则力量无穷;力量无穷便可守护国家;掌握治国根本,方能长久延续。这便是根深柢固、长生久存之道。二、核心
- 使用 Python 制作华夫饼图进行同类型指标比较
追逐程序梦想者
pythonmatplotlib开发语言
使用Python制作华夫饼图进行同类型指标比较华夫饼图(WaffleChart)是一种用于展示数据比例的可视化方式。与传统的饼图相比,华夫饼图更加直观地展示了不同部分的占比情况。在同类型指标的比较中,华夫饼图也是一种非常有用的工具。在Python中,我们可以使用matplotlib库来制作华夫饼图。下面是一个简单的例子:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy
- 用Python绘制华夫饼图(Waffle Chart)是一种简便的方法来显示分类变量。这篇文章将介绍如何使用不同的分类变量来可视化华夫饼图。
后端工程架构大师傅
python分类开发语言
用Python绘制华夫饼图(WaffleChart)是一种简便的方法来显示分类变量。这篇文章将介绍如何使用不同的分类变量来可视化华夫饼图。首先,我们需要安装waffle包,它是一个使用Python绘制华夫饼图的包。我们使用pip命令可以轻松安装它:!pipinstallpywaffle然后,我们导入必要的库:importmatplotlib.pyplotaspltfrompywaffleimpor
- 《扩散模型:AI图像生成革命背后的魔法》
Liudef06小白
人工智能人工智能
文章目录摘要引言一、扩散模型的基本概念与发展历程二、扩散模型的数学原理与工作机制三、扩散模型在图像生成中的革命性突破四、扩散模型面临的挑战与未来发展方向五、结论摘要本文系统阐述了扩散模型在AI图像生成领域的革命性作用及其核心原理。首先,梳理了扩散模型的基本概念、发展脉络及其相较于GANs、VAEs等传统生成模型的优势。其次,深入解析了其基于马尔可夫链和变分推断的数学基础,以及前向扩散/反向生成的核
- 隐马尔可夫模型(HMM):观测背后的状态解码艺术
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人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法HMM马尔科夫概率论
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!一、核心概念:双重随机过程隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种通过可观测序列推断隐含状态序列的概率图模型,包含两个核心随机过程:隐含状态链:不可观测的马尔可夫过程${q_t}$P(qt∣qt−1,qt−2,…,q1)=P(
- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
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人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
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!PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链(DTMC),其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析:一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- MCMC:高维概率采样的“随机游走”艺术
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MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法,它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析: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!一、MCMC要解决的核心问题目标:从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- 从“电话催维修“到“手机看进度“——售后服务系统开发如何重构客户体验
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面向服务智能化升级的关键期,售后服务体验已成企业核心竞争力。当客户面临家电故障时,"报修流程繁琐""进度不透明""备件延迟"等问题常让体验雪上加霜。软件开发团队需思考:如何通过售后服务系统开发将焦虑等待转化为"一键报修、实时进度"的省心体验?实践表明,解决这些痛点正是赢得客户信赖的关键。一、客户痛点:传统售后服务的三大"顽疾"在与数百名家电用户的深度访谈中,我们发现三个反复被提及的高频痛点:报修流
- 互联网大厂Java程序员谢飞机面试记:从基础到微服务的奇幻之旅
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互联网大厂Java程序员谢飞机面试记:从基础到微服务的奇幻之旅面试场景设定面试官:严肃、技术功底深厚,善于通过业务场景循序渐进地考察候选人谢飞机:搞笑水货程序员,对简单问题能回答出来,复杂问题含糊其辞背景:某互联网大厂总部会议室,谢飞机来应聘高级Java开发工程师职位第一轮面试:Java核心与JVM原理(音视频场景)面试官:谢先生,先聊一下Java语言特性吧。说说Java8中接口的变化有哪些?谢飞
- 找了两个月,没找到工作
最近接触的很多测试从业者:找了两个月,没找到工作。对于此现状,多数人,肯定是焦虑、着急。而且每次面试,面试官都会问,为何这么久没找到工作。最终,迫于压力,多半会找到一家不太满意的岗位,先应付当前现状。如此,恶性循环。这里十二根据自己的职场经验,分享几点建议,供参考:1、别裸辞。2、平时多积累、多归纳总结,整理自己的知识体系。3、多提升技术,「软件测试」职业,是技术岗位,脱离不了技术。4、出了问题,
- 马尔可夫链:随机过程的记忆法则与演化密码
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- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
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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!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 森林的智慧:随机森林与集成学习的民主之道
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当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- 解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法
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解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法:从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词:AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要:本文将用"快递物流系统"的类比,带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策。我们会从核心概念讲起,逐步拆解强化学习在网络资源调度中的算法原理,结合Python代码实战,最后探索其在5G/6G、边缘计算等场景的应用。即使您没学过复杂数学,也
- 《传习录》 学习笔记
征西时光
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前言我周某人,自出生到现在已二十多年,也有一些简单的人生经历,或是中二或是愤青或是故作老成或是傲然恃物亦或是茫然无所知等等,但只身独处时总会时不时去想人生三大终极疑问。2020年,我裸辞在家沉沦8个多月,后又迫于生存出来工作。在人生低谷时,对此生的疑问不禁提上心头,久久无法平息,常常羡慕古人,他们的物质生活不比我来的好,为何如此精彩纷呈?于是,我想要从古典文化中,找寻现代生活的意义,找寻所属我的生
- 基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架
pk_xz123456
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基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架摘要:低空经济作为新兴战略产业,其核心场景(如无人机物流、城市空中交通、低空监测)普遍面临环境动态性强、个体观测受限、数据隐私敏感及多智能体协同复杂等挑战。本文创新性地提出一种深度融合分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP)与联邦强化学习(FederatedReinforcementLearning,FRL)
- 向商界大佬一样管理技术工作 - 以团队换将+技术重构为例
刀总
重构数据库
背景我们虚拟一个背景:你是一个技术团队Leader,近期正在主导"去IOE","国产替代","信创"等技术重构工作.但是在紧要关头,一名下属因不可抗力离职,并且因为之前"开源节流",其所负责部分技术无备岗.这时候,我们就需要请出诸位著名的商界大佬杰夫·贝索斯、沃伦·巴菲特、查理·芒格作为器灵进行护法和加持.结合技术运维场景,建议从以下优先级行动:Notes:假设原系统为:ASystem,切换后系统
- PHP:Web 开发领域的常青树
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在当今数字化浪潮中,Web开发技术层出不穷,各种新兴语言和框架不断涌现。然而,PHP作为一种历史悠久的服务器端脚本语言,依然在Web开发领域占据着重要地位,展现出强大的生命力和独特的优势。PHP的历史与现状PHP诞生于1994年,由拉斯姆斯·勒多夫(RasmusLerdorf)最初创建,最初只是用于个人主页管理。随着时间推移,它不断发展壮大,功能日益丰富。如今,PHP已经成为全球最流行的Web开发
- 论文笔记 <交通灯><多智能体>CoLight管理交通灯
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今天看的是论文Colight:学习网络级合作进行交通信号控制论文提出的CoLight模型是一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号灯控制方法,旨在解决城市道路网络中的交通信号的写作问题,提升车辆通行效率。问题定义为:将交通信号控制问题建模为马尔可夫博弈,每个路口由一个智能体控制,智能体通过观察部分系统状态(当前相位和各车道车辆数),选择动作(下一时间段的相位),目标是最小化路口周围车道的平均队列长
- 大数定律与中心极限定理:概率论的双子星
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目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律:频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理:正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比:LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
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强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程,它允许智能体(Agent)能够在与环境(Environment)的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动(Action),并根据行动的结果接收反馈,即奖励(Reward)。这些奖励信号指导智能体调整其策略,以最大化长期累积奖励。强化学习的核心是价值函数(Val
- 【人工智能】机器学习中的隐马尔可夫模型(Python源码)
干了这一碗BUG
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目录隐马尔可夫模型(HMM)在数据处理中的应用模型概述模型组成算法实现步骤Python实现示例1.天气预报步骤1:导入所需的库步骤2:定义模型参数步骤3:创建隐马尔可夫模型(HMM)的实例并设置模型参数步骤4:定义一个观测序列步骤5:预测最有可能的隐藏状态序列步骤6:解码观测序列步骤7:绘制结果示例2:使用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别模型参数定义如下:实现步骤:Python源码隐马尔可夫模
- (1-2)强化学习的理论基础:马尔可夫决策过程
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强化学习从入门到实践人工智能大模型强化学习马尔可夫决策过程
1.3强化学习的理论基础:马尔可夫决策过程强化学习的理论基础是马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)。MDP是一种数学模型,用于描述智能体在随机环境中进行决策的动态系统。它通过状态、动作、转移概率和奖励等元素,为强化学习提供了一个严谨的框架。1.3.1MDP的概念和定义马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,简称MDP)是强化学习的重要基石,它
- Kafka Schema介绍
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大数据企业级实战大数据从入门到精通kafkaSchema
Avro概述简介ApacheAvro(以下简称Avro,读音:阿夫罗)是一个数据序列化系统,是一种与编程语言无关的序列化格式,是提供一种共享数据文件的方式。Avro是Hadoop中的一个子项目,Avro是一个基于二进制数据传输高性能的中间件。Avro可以做到将数据进行序列化,适用于远程或本地大批量数据交互。在传输的过程中Avro对数据二进制序列化后节约数据存储空间和网络传输带宽。序列化就是将对象转
- 《论三生原理》中高阶文明与现阶段人类文明的区别?
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三生学派算法人工智能机器学习量子计算开发语言
AI辅助创作:《论三生原理》提出的“类高阶文明”概念,超越了传统卡尔达肖夫指数对文明等级的单一能源标准,而是融合技术、文化、哲学三维范式重构,与当前人类文明形成本质差异。以下结合理论内核与搜索结果,从四维度展开对比分析:一、技术维度:从机械计算到生态计算能量操控的质变人类文明(0.73级)仍受限于化石能源与核裂变技术,而高阶文明通过解码《周易》“三生万物”哲学,构建分形递归算法,实现能量传递的拓扑
- 【六月限时福利】夏日好时光,签到享惊喜!—— 立即开启专属福利
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其他大大通活动
亲爱的工程师伙伴们,夏日炎炎,福利满满!大大通邀您共赴六月福利之约,开启一场狂欢盛宴!活动期间,只要参与签到,就能解锁多张京东E卡。这个六月,让我们一起在大大通收获福利,享受夏日的美好!不要错过这场福利狂欢,记得按时签到哦!参与方式:点击此处前往在原博文下面进行签到评论,评论内容不限,只要留下足迹即表示参与成功!抽奖方式:本着公平公正的原则,使用抽奖小工具随机抽取。活动须知:1.每个ID每天签到一
- 【统计方法】蒙特卡洛
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MonteCarlo方法详解什么是MonteCarlo方法?MonteCarlo方法是一类依赖随机采样的计算技术,广泛应用于各种难以解析求解的问题。主要特点是依赖随机采样来近似解决问题,提供的是近似解而非精确解。常用于解析解不存在或难以实现的场景。有时也称为随机模拟(stochasticsimulation)。MonteCarlo方法的起源由波兰数学家斯坦尼斯瓦夫·乌拉姆(StanislawUla
- 失业7个月,女友分了,父亲病了……一个普通程序员的自我总结
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开篇这是一篇分享非技术文章,来自:小颜同学第一阶段裸辞后的两个半月介绍下自己的情况,坐标上海,双非院校前端打工人,目前是有三年的工作经验,在23年的年底裸辞了,有一个女朋友,本来异地,她在22年10月来到了上海,选择相信我。在刚刚裸辞的时候,我信心满满的在各个平台投递着简历,给自己做了一个规划:“先投外包的,投小公司来练手,最后一鸣惊人进入大厂,走向人生巅峰!”当时已经可以在各大论坛上看到,前端已
- 论文笔记:Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
1intro下一个地点预测(NL)包括基于个体历史访问位置来预测其未来的位置。NL对于应对各种社会挑战至关重要,包括交通管理和优化、疾病传播控制以及灾害响应管理NL问题已经通过使用马尔可夫模型、基于模式的方法以及最近的深度学习(DL)技术(进行了处理。然而,这些方法并不具备地理转移能力因此,一旦这些模型在某个地理区域训练完毕,如果部署到不同的地理区域,它们将面临严重的性能下降尽管已经做出努力改善地
- PHP如何实现二维数组排序?
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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