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cda2024
机器学习人工智能
大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- 数据库的查询
爱吃草莓的土拨鼠️
数据库
一.单表查询1.简单数据查询a.显示指定字段列:使用“*”显示全部字段列;列出字段名显示指定字段列。b.显示字段列别名:使用AS关键字为字段指定别名,方便理解。c.显示计算的列值:通过算术运算符(+-*/%)对字段进行计算,得到新的列值。d.消除重复行:使用DISTINCT参数消除查询结果中的重复行。e.限制行数:利用LIMIT控制返回的行数,可指定偏移量和行数。f.排序:ORDERBY子句按指定
- Serverless架构下的持续交付实践
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构serverless架构运维ai
Serverless架构下的持续交付实践关键词:Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要:本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识,接着解释了相关核心概念及其关系,详细阐述了核心算法原理与操作步骤,通过数学模型加深理解,结合实际项目案例展示了代码实现与解读,探讨了实际应用场景,推荐了相关工具
- Java猜拳小游戏
wp_tao
Java从入门到精通java开发语言
Java猜拳小游戏使用java设计一个猜拳小游戏,要求如下:在控制台提示用户输入出拳结果(1:石头,2:剪刀,3:布)。计算机生成出拳结果。裁判判断出拳结果。输出游戏结果。com.game.Judge.java。packagecom.game;publicclassJudge{privateintplayer1;//选手一的出拳结果:1为石头,2为剪刀,3为布
- 远程办公与协作新趋势:从远程桌面、VDI到边缘计算,打造高效、安全的混合办公环境
北极光SD-WAN组网
边缘计算安全人工智能
一、引言随着数字化转型的加速,越来越多的企业开始采用远程办公和混合办公模式,以提升员工的灵活性和企业的敏捷性。然而,异地办公也带来了诸如桌面环境不一致、安全风险增加、沟通协作效率降低等诸多挑战。因此,如何打造一致、安全且高效的远程办公环境,成为企业管理者急需破解的难题。本文将从远程桌面与虚拟桌面基础架构(VDI)、协作工具与平台集成、边缘计算在混合办公中的应用三个维度,分析如何构建一个高效、安全且
- SD-WAN在智慧工厂中的实践:云平台与边缘计算高效协作解析
北极光SD-WAN组网
边缘计算人工智能
随着工业4.0与智能制造的深入推进,智慧工厂成为现代制造业的重要发展方向。智慧工厂依托云计算与边缘计算协同处理海量数据,以实现生产过程的智能化。然而,云平台和边缘计算之间的数据传输对网络的可靠性、灵活性和实时性提出了更高要求。在此背景下,SD-WAN(软件定义广域网)技术成为解决这一问题的重要工具。本文将探讨SD-WAN技术在制造业中如何优化云平台与边缘计算的协作应用,分析其在智慧工厂场景下的具体
- 计算机基础和Java编程的练习题
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Java入门java开发语言
1.计算机的核心硬件是什么?各自有什么用?中央处理器(CPU):负责执行程序中的指令,进行算术和逻辑运算,是计算机的“大脑”。内存(RAM):临时存储CPU正在处理的程序和数据,速度快但断电后数据丢失。硬盘(HDD/SSD):永久存储操作系统、应用程序和用户数据,断电后数据不丢失。主板:连接所有硬件组件,提供数据传输的通道。显卡(GPU):负责图形渲染,将数字信号转换为图像显示在屏幕上。电源:为计
- 重排利器:行列式点过程(DPP)在推荐系统中的应用
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在推荐系统的重排阶段,我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆,导致用户体验单调。行列式点过程(DeterminantalPointProcesses,DPP)通过数学建模相关性与多样性的平衡,成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程,其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)(精排输出的Top-N物料),DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- TensorFlow:开启智能时代的引擎
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想象一下,计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心,正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一,就是今天的主角:**TensorFlow**。---###**一、背景:为什么需要TensorFlow?1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
- Cesium快速入门到精通系列教程十:实现任意多个蜂巢似六边形组合
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cesiumcesium
要实现完美的正六边形蜂巢排列,关键在于精确计算每个六边形的顶点位置和排列方式。以下是Cesium1.106中优化后的完整实现方案:正六边形几何原理正六边形的特性:所有边长相等(设为radius)中心到每个顶点的距离相等(外接圆半径)相邻六边形中心间距为√3*radius行间距为1.5*radiusCesium.Ion.defaultAccessToken='你的defaultAccessToken
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议(中文全称“计算机信息retrieval国际会议”),这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办,主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科,并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍,阐述
- 面向对象基础篇1
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1.什么是面向对象?对于面向对象编程,我们首先要知道的是什么是面向对象,然后才能运用面向对象去解决实际的问题。而面向对象是一种抽象化的编程思想,在很多编程语言中都有这个概念。在面向对象的思想中,我们强调万物皆对象,即现实世界中的所有事物都可以被抽象为程序中的对象,从而更好地实现程序的设计和开发。对于以往的函数编程,将一个功能设计为一个函数,需要使用该功能的时候调用函数就完成了,这种方法强调将计算看
- IT大环境差,程序员摆烂还是不断进取?在校生/应届生/社招生/大龄程序员的未来职业发展之路!
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- R 语言简介:数据分析与统计的强大工具
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大家好!在如今这个数据驱动的时代,数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言,作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言,以其强大的功能和灵活性,成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的,之后
- MCU的heap,stack两者的区别、联系
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【】在单片机(MCU)系统中,Heap(堆)和Stack(栈)同样是关键的内存管理概念,但由于资源受限(RAM小、无MMU),它们的实现和使用与通用计算机(如PC)有所不同。【】区别/对比内存分配方式对比:Stack(栈)--自动分配(编译器管理,函数调用/中断时使用)Heap(堆)--需手动管理(如malloc/free,但MCU中慎用)释放时机对比:Stack(栈)--函数返回时自动释放Hea
- 数据帧的产生
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【网络安全】网络基础网卡网络数据帧
帧到底是由谁来产生的?网卡可以产生,交换机也可以产生。交换机产生的话是因为交换机之间需要一些协议来维护特定的功能,如STP,VTP而最重要的功能还是转发网卡(也就是主机)所产生的帧。
- Qt:QCustomPlot库简介
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QCustomPlot是一个基于Qt框架的轻量级C++绘图库,专为高效绘制二维图表(如曲线图、柱状图、金融图表等)而设计。相比QtCharts模块,它以高性能和高度可定制性著称,尤其适合需要实时数据可视化的科学计算、工业监控和金融分析场景。核心特性概览特性说明轻量高效仅需2个头文件+1个源码文件,零外部依赖实时性能优化处理百万级数据点,支持OpenGL加速多图层系统支持无限图层叠加,独立坐标系交互
- OpenCV实战:图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域,颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发,都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术,包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中,最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间,是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
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一、前言在数字图像处理中,为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用,水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库,提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前,请确保已安装以下环境:Python3.xOpenCV库(可通过pipinstallopencv-py
- LeetCode 学习day3 不喜勿喷
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题目:给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。(LeetCode121.买卖股票的最佳时机)问题分析:简而言之为求最大差Python代码:importnumpyasnpc
- 嵌入式原理与应用篇---常见基础知识(9)
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冯诺伊曼计算机的组成部分及功能冯诺伊曼计算机的设计基于“存储程序”原理,其核心思想是将程序和数据以二进制形式存储在存储器中,由计算机自动执行。以下是各部分的功能及设计思路:一、运算器(ArithmeticLogicUnit,ALU)功能:负责执行算术运算(如加减乘除)和逻辑运算(如与、或、非),是计算机处理数据的核心部件。设计思路:通过逻辑门电路(如全加器、乘法器)实现基本运算,采用并行计算结构提
- 什么是MPC(多方安全计算,Multi-Party Computation)
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MPC(多方安全计算,Multi-PartyComputation)是一种密码学技术,允许多个参与方在不泄露各自私密输入数据的前提下,共同完成一个计算,并得到正确的计算结果。一、什么是MPC?定义:**多方安全计算(MPC)是一种加密协议,允许多个参与者在输入保持私密的情况下,**安全地进行联合计算,并仅暴露计算结果,而不暴露任何中间信息或原始数据。二、通俗理解:一群人合算工资平均值,但不想互相知
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
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mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 具身智能基础
frostmelody
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1.MuJoCo:高保真物理仿真的核心引擎技术本质定义:MuJoCo(Multi-JointDynamicswithContact)是由EmoTodorov开发的物理仿真引擎,专注于多关节系统接触动力学的高效计算。核心突破:约束动力学模型:采用约束优化(而非传统弹簧阻尼模型)模拟物体接触,避免穿透和数值不稳定(公式:min12q˙TMq˙+q˙Tf\text{min}\frac{1}{2}\dot
- 计算机组成原理 DRAM的集中刷新,分散刷新,异步刷新
blacksheep107
笔记
3.用16K×8位的DRAM芯片构成64K×32位存储器,设存储器读/写周期为0.5μs,CPU在1μs内至少要访问一次。试问采用哪种刷新方式比较合理?两次刷新的最大时间间隔是多少?对全部存储单元刷新一遍所需的实际刷新时间是多少?先求存储单元是几行几列的(按芯片算),16K=214B=(27)2B=(128×128)B。得存储单元是128×128。DRAM最大刷新周期:2ms,8ms,16ms等(
- 计算机组成原理 超详细DRAM集中刷新、分散刷新,异步刷新
在一个存取周期内,我们可以只进行读写操作,也可以只进行刷新操作;同样也可以前半段读写后半段刷新。但是对于如何设置DRAM刷新,那么就引入了下面的三种刷新方式1.集中刷新:统一分配时间来刷新DRAM,对于刷新间隔为2ms,内部储存单元为128*128的DRAM。若存取周期是0.5us,那么需要分配128*0.5也就是64us的时间来统一刷新每一行。这部分的时间称为死时间,此时不能进行读写操作。我们把
- 第27篇:SELinux安全增强机制深度解析与OpenEuler实践指南
SELinux安全增强机制深度解析与OpenEuler实践指南一、SELinux核心概念与安全体系架构1.1访问控制机制演进与SELinux定位在计算机系统安全领域,访问控制机制经历了从简单到复杂的发展历程。传统的自主访问控制(DAC)以文件所有者权限为核心,如Linux中的UID/GID权限体系,允许所有者自由分配权限,但这种机制在面对多用户复杂环境时存在安全隐患——一旦用户账户被入侵,攻击者可
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 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