小丫说
小丫说

荷花定律

她是一个很聪明的女孩，很多事情只要一点就通，工作很快就得到上司的认可赞赏。几个月之后，她却提出要辞职，原因很简单，太无聊。后来她跳到了别的公司，做的时间还是不长，跳槽成了家常便饭。

几年后，她遇见了曾经公司的同事，一个不起眼的人，相貌 工作能力平平，出乎意料的是，他居然当上了高级管理者，她好奇的知道了原因，原来，他一直在那公司兢兢业业的干着，从最基层慢慢往上爬，现在的他，跟曾经判若两人。

而她呢？总是在跳槽的路上，以为，可以有家很好的公司，很满意的收入和成长。结果却沮丧了，她也后悔为什么没能在公司好好做下去……

这是一个真的事，她的故事让我想起了关于荷花的定律。

一个荷花池，第一天荷花开放的很少，第二天开放的数量是第一天的两倍，之后的每一天，荷花都会以前一天两倍的数量开放。

如果到第30天，荷花就开满了整个池塘，那么请问：在第几天池塘中的荷花开了一半？

第15天？

错！是第29天。

这就是著名的荷花定律，也叫30天定律。

很多人的一生就像池塘里的荷花，一开始用力地开，玩命地开......

但渐渐的，你开始感到枯燥甚至是厌烦，你可能在第9天、第19天甚至第29天的时候放弃了坚持。

这时，往往离成功只有一步之遥。

荷花定律告诉我们这样一个道理：

拼到最后，拼的不是运气和聪明，而是毅力。

人生前期越嫌麻烦，越懒得学，后来就越可能错过让你动心的人和事，错过新风景。

荷花定律_第1张图片
图片发自App

你可能感兴趣的:(荷花定律)

  • 二八定律学sed m0_53747349 #linux知识库linux
    sed（流编辑器）是一种强大的文本处理工具，常用于对输入流（文件或管道）进行基本的文本转换。初学者会有畏难情绪，但是我想这个命令的使用是遵循二八定律的，有一些最常见的命令，所以，在生产环境中，寻找什么是sed最常用的操作是有意义的：1.替换文本语法：s/原内容/替换内容/[选项]全局替换（每行所有匹配）:sed's/old/new/g'file.txt替换第N次出现的匹配：sed's/old/ne
  • 机器人技能列表 极梦网络无忧 杂谈机器人
    一、机器人制作基础入门（一）机器人概述1.机器人的定义与分类2.机器人的发展历程与现状3.机器人在各领域的应用案例（二）必备工具与材料4.常用电子工具介绍（万用表、电烙铁等）5.机械加工工具（螺丝刀、钳子、扳手等）6.电子元件（电阻、电容、二极管等）7.结构材料（塑料、金属、木材等）二、电子电路基础（一）电路原理与设计8.电路基本概念（电流、电压、电阻等）9.欧姆定律与基尔霍夫定律10.简单电路设
  • Deepseek:物理神经网络PINN入门教程 天一生水water 神经网络人工智能深度学习
    一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
  • 数学：从宇宙密码到人工智能的核心语言 Acd_713 数学学习
    ——解析数学本质、历史演进与未来革命的3000年全景图一、数学本质论：宇宙的元语言1.1数学实在论的拓扑诠释根据丘成桐的卡拉比-丘流形理论，物理定律可表述为：MCY↪CPn满足c1(M)=0\mathcal{M}_{CY}\hookrightarrow\mathbb{C}\mathbb{P}^n\quad\text{满足}\quadc_1(\mathcal{M})=0MCY↪CPn满足c1(M)=
  • 用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践 青橘MATLAB学习 深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
    摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合，PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明，PINN相比传统数值方法及强化学习（RL）/遗传算法（GA），在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、
  • 太翌氏文化产业: AGI架构部署 太翌修仙笔录 deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
    在之前RGOA-重力算法等基础上，分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式，是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA（GravitationalSearchAlgorithm）是一种基于物理引力定律的优化算法，通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为：Fij=GmimjRij2+ϵ和a
  • AI图片创作与图像生成：青花瓷风格的艺术魅力 weixin_58606202 人工智能
    青花瓷风格，一个女孩在雨中跳舞青花瓷风格，一朵荷花青花瓷风格，苏州园林青花瓷风格，在蓝色背景上，一只蓝色蝴蝶和白色花朵被放置在中央青花瓷，这一中国传统艺术瑰宝，以其独特的蓝白色调和精美的花纹受到全球欢迎。随科技的发展，AI技术为这一古老艺术形式赋予了新的生命。本文将探讨如何通过AI技术创造出青花瓷风格的图片，从而将传统与现代艺术相结合，并分析这一过程中的艺术魅力与文化意涵。1.青花瓷的艺术特征青花
  • 电阻在电路中的不同作用及阻值选择详述 DeepGpt 器件选型硬件工程
    一、电阻的常见作用限流（CurrentLimiting）描述:限制通过电路或元件的电流，保护器件（如LED）。特点:根据欧姆定律（R=V/I）计算阻值。阻值选择:取决于电流大小和电压降。分压（VoltageDivision）描述:与其他电阻串联，分担电压，提供特定电平。特点:常用于电位器或信号调整。阻值选择:根据分压比（Vout=Vin×R2/(R1+R2)）计算。上拉/下拉（Pull-up/Pu
  • 从单块巨石到星辰大海：分布式与微服务的本质思考 斗-匕 分布式微服务架构
    一、分布式系统：宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代（1960s-2000s）：冯·诺依曼架构的终极演绎，摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒（2000s-）：CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想，在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律：光速限制下的通信延迟不可消除经济定律：成本边际效应决定拆分粒度组织定律：康威定律的幽灵始终在场（系统架构≈组织架构）3.典型范式对比模式特征案例主从架
  • 【人工智能】大模型的Scaling Laws（缩放定律），通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。 本本本添哥 013-AIGC人工智能大模型人工智能深度学习机器学习
    缩放定律（ScalingLaws）是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论，其核心思想是通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出，并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样，告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么，以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
  • 思考–如何学习陌生的知识 后知后觉的先行者 思考学习
    思考–如何学习陌生的知识面对新知识的学习，可以遵循以下系统化的方法，既提高效率又减少迷茫感：一、明确学习目标：打破“学什么都要学全”的误区核心原则二八定律：80%的实用场景只需掌握20%的核心知识。场景驱动：明确“学这个知识要解决什么问题？”（例如：学Python是为了数据分析还是自动化办公？）。快速定位重点通过行业标杆案例、岗位JD或技术文档，提取高频关键词（如“神经网络”之于AI、“API调用
  • 单片机学习规划 鬼手点金 技术感悟单片机嵌入式硬件
    学习单片机是一个系统化的过程，以下是一个合理的学习规划，帮助你从基础到进阶逐步掌握单片机开发技能。第一阶段：基础知识准备电子基础:学习电路基础知识：电阻、电容、电感、二极管、三极管等。掌握基本电路分析方法：欧姆定律、基尔霍夫定律等。了解数字电路基础：逻辑门、触发器、计数器等。C语言编程:学习C语言基础：数据类型、运算符、控制语句、函数、数组、指针等。熟悉C语言在嵌入式开发中的应用：位操作、结构体、
  • 蓝桥杯 2022 Java 研究生省赛 3 题 质因数个数 菜鸟0088 蓝桥杯java职场和发展
    importjava.util.Scanner;//1:无需package//2:类名必须Main,不可修改publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);//唯一分离定律任何一个数都可以被分解为两个质数相乘的形式//所以找质因数当一个数能longn=scan.nextLong
  • Meta：基于数据关系的LLM高效预训练 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理，将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此，我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
  • 机器学习----奥卡姆剃刀定律 AI自修室 计算机视觉面试题机器学习人工智能
    奥卡姆剃刀定律（Occam’sRazor）是一条哲学原则，通常表述为“如无必要，勿增实体”（Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity）或“在其他条件相同的情况下，最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时，应尽量减少假设和复杂性，优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
  • 《数字围城与看不见的手：网络安全的经济哲学简史》 安全
    （楔子：从青铜铸币到数据流）公元前7世纪，吕底亚人将琥珀金铸成硬币，货币流动催生了人类的安全难题——如何防止赝品渗透经济血脉。2023年，某跨国电商平台因API接口漏洞，每秒有317个虚拟账户在暗网交易数字资产。这组跨越时空的数据揭示永恒定律：财富形态决定安全范式，防护技术永远比攻击手段晚进化0.618个黄金分割周期。一、数据资本论：生产要素的惊险跳跃当亚当·斯密凝视别针工厂时，他看到的劳动分工正
  • 嵌入式硬件篇---数字电子技术中的逻辑运算 Ronin-Lotus 嵌入式硬件篇嵌入式硬件数字电子技术逻辑运算
    、文章目录前言一、基本逻辑运算1.与运算（AND）符号真值表功能应用2.或运算（OR）符号真值表功能应用3.非运算（NOT符号真值表功能应用4.异或运算（XOR）符号真值表功能应用5.同或运算（XNOR）符号真值表功能应用二、组合逻辑运算1.与非（NAND）符号真值表特点应用2.或非（NOR）符号真值表特点应用3.三态逻辑（Tri-state）符号功能应用三、逻辑运算的扩展规则1.德摩根定律（De
  • 第二个问题-阿西莫夫三定律的理解 释迦呼呼 AI一千问人工智能
    阿西莫夫三定律是由科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的机器人伦理准则，旨在确保机器人（或人工智能，AI）在与人类互动时，优先保护人类的安全和利益。这三个定律分别是：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害。机器人必须服从人类的命令，除非这些命令与第一定律相冲突。机器人必须保护自己，除非这种保护与前两个定律相冲突。以下从几个方面详细探讨如何理解这一定律：1.阿西莫夫三定律的本质：伦理框架而非技术规范阿西莫
  • CPU多级缓存结构以及缓存一致性协议MESI 又菜又爱玩٩( ö̆ ) و 并发编程缓存硬件架构
    CPU多级缓存结构现代CPU分为物理核和逻辑核，比如我们日常办公电脑常见的4核8线程，就是指的4个物理核、8个逻辑核。超线程的技术使得一个物理核可以同时做两件事，也就是执行两个线程，但是能真正执行两个线程的场景很少。Java中API获取的核数，就是指的逻辑核。CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。现代CPU为了提升执行效率，减少CPU与内存
  • 符号学习初学代码——从开普勒第三定律到万有引力定律 Merci美滋滋 学习python机器学习
    备注PINN——physicsinformedneuralnetworkSR——symbolicregression代码详细分析见评论区链接一、SR_testimportnumpyasnpT=np.array([0.241,0.615,1,1.881,11.862]).reshape(-1,1)R=np.array([0.381,0.723,1,1.524,5.023]).reshape(-1,1
  • Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory UnknownBody LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
    本文是LLM系列文章，针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律：用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
  • 什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
    什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量、训练数据量、计算资源等）不断扩大时，模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型
  • 斜面摩擦系数测量仪产品特点及参数介绍 milaiyiqi 测试工具功能测试
    COF-05斜面摩擦系数仪是一种专门用于测量物体与表面之间摩擦系数的精密设备。它通过模拟不同倾斜角度下的滑动情况，来计算两个接触面之间的摩擦力大小，进而得出摩擦系数。这项技术在材料科学、工程学以及质量控制领域有着广泛的应用。工作原理斜面摩擦系数仪的基本工作原理基于牛顿力学定律，尤其是重力和摩擦力的相互作用。测试时，将待测样品放置于一个可以调节角度的斜面上，然后逐渐增加斜面的角度直到样品开始滑动。根
  • 《电磁学》第十二章 请向我看齐 电机电控电机电磁
    以下是《电磁学》第十二章的常见内容，以张三慧编著的《大学物理学电磁学（第3版）》为例：12.1电荷电荷是一种物质属性，有正、负电荷两类，同性相斥、异性相吸。起电方法包括摩擦起电，即电荷从一物体转移到另一物体；感应起电，即电荷在同一物体上移动。电荷守恒定律表明电荷不能创造，也不会自行消失，只能从一个物体转移到另一个物体，在整个过程中电荷的代数和守恒。电荷的量子化指物体带电量是基本电荷的整数倍。电荷具
  • 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】 再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
    想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
  • CES 2025 NVIDIA Project DIGITS 与更多突破性发布全解析 新加坡内哥谈技术 人工智能科技生活自动化深度学习
    每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/观看视频B站链接：【年尾特献:AI的规模定律(scalinglaw)和芯片业达到瓶颈了吗
  • 基于泰勒展开改进的物理信息神经网络 天天酷科研 物理信息网络PINN神经网络人工智能深度学习
    基于泰勒展开改进的物理信息神经网络一、引言1.1、研究背景和意义物理信息神经网络（PINN）作为一种结合物理模型和数据驱动的新型神经网络模型，近年来在科学计算和工程应用中展示了广泛的应用前景。PINN通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中，能够在缺乏大量数据的情况下，有效地解决复杂的物理问题。这种方法不仅提高了模型的预测准确性，还增强了模型的泛化能力和解释性，因此在流体力学、材料科学、地球科学等
  • 大语言模型多代理协作（MACNET） ZhangJiQun&MXP 2021AIpython教学2021论文语言模型人工智能自然语言处理
    大语言模型多代理协作（MACNET）ScalingLarge-Language-Model-basedMulti-AgentCollaboration提出多智能体协作网络（MACNET），以探究多智能体协作中增加智能体数量是否存在类似神经缩放定律的规律。研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律，为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机：大语言模型（LLMs）因神经缩放定律展现出强大能力，
  • 2025年2月第一周国内外科技资讯精选（软件工程与Python领域） 虫洞没有虫 科技资讯\好文分享科技python开发语言
    一、AI与Python工具链的深度整合OpenAI与谷歌的模型竞赛OpenAI推出的免费推理模型o3-mini在数学代码生成和物理模拟领域表现突出，尤其擅长生成符合物理定律的代码（如动态Shader、游戏逻辑），开发者可通过PythonAPI快速集成其能力13。谷歌的Gemini2.0Pro模型支持调用谷歌搜索工具和执行代码，显著提升了Python在数据驱动型AI应用（如自动化科研分析）中的开发效
  • 『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！ AI大模型前沿研究 大模型笔记笔记DeepseekdeepseekR1Deepseekv3GPTO1GPTO3
    国外大神对DeepSeekR1的科普！文章目录一、Explainer:What'sR1&EverythingElse?时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）模型蒸馏（新的规模定律？）2025年的预测地缘政治：Distealing结论讨论二
  • 遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中） 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
  • Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。   个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
  • impala参考资料 dayutianfei impala
    记录一些有用的Impala资料   1. 入门资料 >>官网翻译：     http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691   2. 实用进阶 >>代码&架构分析：     Impala/Hive现状分析与前景展望：http
  • JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解 周凡杨 java静态非静态顺序
    今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
  • 跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
    在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。 首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
  • JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
    背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。 对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
  • 第一个SpringMvc例子 布衣凌宇 spring mvc
    第一步：导入需要的包； 第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
  • 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
  • 通过XSD验证XML antlove xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
    1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
  • 文本流与字符集 百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
    文本数据的输入输出;           输入;数据流,缓冲流         输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();   package 文本流; import java.io.FileNotFound
  • ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
            正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
  • java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 javajvmjdb
            用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。         现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
  • 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
  • cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
  • 动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
    公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
  • java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
  • 从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
  • [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
  • 详解create database命令 czmmiao database
    完整命令 CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
    官方GUI   https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html   iOS中使用自动布局（一）   http://www.cocoachina.com/ind
  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他