yingzigezhe
yingzigezhe

TDD LTE 中的HARQ过程

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9626b4160102uwuu.html

HARQ：Hybridautomatic repeat request (HARQ)混合自动重传机制

信息来源 lteuniversity.com

时序关系:

在FD-LTE网络中，子帧#n发生的传输，在子帧#n+4发送ACK/NACK消息，4个子帧的延迟因为接收机的处理延迟需要3ms。如果收到的是NACK，重传上行发生在子帧#n+8，下行可以异步重传。

在TD-LTE网络中，这种时间关系没法保证，因为在不同的帧结构中，上下行子帧的配比关系不同。UL和DL的ACK/NACK时延取决于使用的TDD配置。对TDD而言，不能保证固定的发送到ACK/NACK HARQ时延。

在TDD网络中，传输到ACK/NACKHARQ的时延取决于TDD帧结构和发送的子帧号。帧结构1如图1所示，第一个下行子帧0对应的最近的4ms以外的上行子帧是子帧7。

 TDD LTE 中的HARQ过程_第1张图片


表1和表2显示了帧结构0-6上下行的 ACK/NACK相对于传输发生时的时延。以帧结构1为例，HARQ在eNB侧的时延是4-6个子帧，在UE侧的时延是4-7个子帧。HARQ时延不仅由帧结构决定，而且由传输发生的子帧号决定。协议规定的时序必须严格遵守。

下行HARQ时延是4-6个子帧，上行的HARQ时延是4-13个子帧。上行时延大是由TDD帧结构中DL配比大造成的。

TDD LTE 中的HARQ过程_第2张图片

TDD LTE 中的HARQ过程_第3张图片

HARQ过程的数量:

在FDD系统中，可以激活多个上下行HARQ过程,因为有固定的时序关系，最大的HARQ过程数可以设到8。然而，在TDD中，HARQ和retransmission的时间可变，最大的HARQ过程数由帧结构决定，具体数值如表3所示。通常，重传发生在收到NACK以后的 4（或更多）个子帧之后。

TDD LTE 中的HARQ过程_第4张图片

TDD帧结构1的HARQ过程示意如下图所示，图中标注了上下行HARQ过程的数量。从中可以看出HARQ过程数由很多因素决定，如上下行，帧结构等。

 TDD LTE 中的HARQ过程_第5张图片


TDD LTE 中的HARQ过程_第6张图片

ACK Bundling和复用:

在TD-LTE系统中，上下行子帧比例不一致。帧结构0-5偏重下行子帧。多个下行子帧的HARQ确认需要发生在上行子帧，反之亦然。所以在TDD中上下行子帧的ACK/NACK成为相对于FDD特殊的性能。

例如，在帧结构1中，下行子帧#0和#1的数据都要在上行子帧#7进行确认，从而避免更长的延迟。考虑到延迟，以及每个子帧要发送的ACK/NACK数量，每种帧结构中ACK/NACK响应窗口都有明确规范。标准中给出了两种方法，ACK bundling和ACK复用。对于eNB而言，它没有功率受限的问题，能够传送单独的ACK/NACK。在不同的子帧上单独发送ACK/NACK的方法叫做ACK复用。下行ACK/NACK传输默认使用的是ACK/NACK复用。

TDD LTE 中的HARQ过程_第7张图片
在上行，如果UE离基站比较远或者信道条件差，可能会功率受限。对于非功率受限的用户可以使用ACK/NACK复用，单独发送不同子帧的ACK/NACK信息。而对于那些功率受限的用户需要使用ACK/NACKbundling，发送更少的比特数。ACK/NACKbundling会对不同子帧的ACK/NACK信息进行“与”操作，如图5所示。子帧#0和#1的确认信息，“与”以后再子帧7发送。如果任何一个子帧是NACK信息，则两个子帧都是NACK，将触发两个重传。ACK/NACKbundling的缺点就是可能触发更多不必要的重传。优点传输信息少占用更少的PRB，是对于功率受限用户节省了ACK/NACK传输所需要的资源，

TDD LTE 中的HARQ过程_第8张图片

你可能感兴趣的:(LTE学习)

  • TypeScript-webpack 難釋懷 typescriptwebpackjavascript
    一、前言随着前端工程化的不断演进，使用TypeScript编写更加健壮、可维护的代码已成为主流趋势。而Webpack则是目前最流行的模块打包工具之一，它可以帮助我们将多个模块、资源文件进行打包压缩，适用于大型项目开发。本文将带你一步步搭建一个基于TypeScript+Webpack的开发环境，涵盖基础配置、编译流程、开发服务器设置等内容，适合初学者和中级开发者学习参考。二、什么是TypeScrip
  • ModusToolbox 实战入门 - PSOC C3 Smart IO 与 GPIO 应用篇 WPG大大通 Infineon产线大大通软件GPIOCPU开发工具
    摘要本文将带您了解PSOC™ControlC3MCU的架构与开发工具，并示范如何使用EclipseIDEforModusToolbox™创建项目。通过本次使用smartI/O外设的实作示例，您将学习如何将按钮输入引脚通过smartI/O连接至输出引脚，以驱动外部LED，在无需CPU参与的情况下完成初始化后自动运行，进一步体验PSOC™ControlC3的低功耗与高集成特性。软件下载与安装软件版本M
  • 跨域问题(Allow CORS)解决(3 种方法) RainbowSea15 所遇问题-解决服务器运维java后端springboot
    跨域问题(AllowCORS)解决(3种方法)文章目录跨域问题(AllowCORS)解决(3种方法)补充：SpringBoot设置Cors跨域的四种方式方式1：返回新的CorsFilter方式2：重写WebMvcConfigurer方式3：使用注解（@CrossOrigin）方式4：手工设置响应头（HttpServletResponse）最后：跨域问题：浏览器为了用户的安全，仅允许向同域，同端口的
  • 【小米App】Blocky语言编程入门指南 Botiway 移动APPwindowskotlinandroidstudiolinuxpython
    Blocky语言编程入门指南Blocky是一种基于可视化积木块拼接的编程语言，特别适合编程初学者和儿童学习编程概念。以下是Blocky语言的入门指南：什么是Blocky语言Blocky是由Google开发的基于Web的可视化编程工具，它通过将不同功能的代码块像拼图一样连接起来进行编程，无需记忆语法规则。开始使用Blocky访问Blocky官方网站(https://blockly-demo.apps
  • 爆改RAG！用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南 许泽宇的技术分享 人工智能
    “RAG不准？RL来救场！”——一位被RAG气哭的AI工程师前言：RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了，大家都知道RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答，还是搜索引擎升级，RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道，理想很丰满，现实很骨感。明明知识库里啥都有，问个“量子比特的数学表达式”，
  • 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
    Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
  • 荷兰赌悖论：概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法概率论荷兰赌悖论悖论
    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！1.概念起源与核心定义荷兰赌（DutchBook）源于赌博策略中的一种风险设计：若参与者的信念度（主观概率）不满足概率公理，则存在一组赌注组合，无论事件结果如何，参与者必然亏损。该理论由弗兰克·拉姆齐（FrankRamsey）和布鲁诺·德·菲内蒂（Br
  • 马尔可夫链：随机过程的记忆法则与演化密码 大千AI助手 人工智能Python#OTHERpython人工智能马尔科夫链MC算法随机过程
    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、核心定义：无记忆的随机演化马尔可夫链（MarkovChain）是一种具有马尔可夫性质的离散随机过程，其核心特征是：未来状态仅取决于当前状态，与历史路径无关数学表述：[P(Xt+1=xt+1∣Xt=xt,Xt−1=xt−1,…,X0=x0)=P(Xt
  • 条件概率：不确定性决策的基石 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
    条件概率是概率论中的核心概念，用于描述在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。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、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件，且(P(B)>0)：条件概率(P(A\midB))表示
  • 先验与后验：贝叶斯框架下的认知进化论 大千AI助手 Python#OTHER人工智能机器学习人工智能贝叶斯概率先验概率后验概率条件概率
    在贝叶斯概率框架中，“先验概率”（PriorProbability）和**“后验概率”（PosteriorProbability）的命名直接体现了认知更新的时序逻辑**。这两个概念的核心区别在于：是否已利用新证据（B）进行信念修正。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、命名的本质：认知
  • Vue 3 + Element Plus 常见开发问题与解决方案手册 JaysonJin 小问题vue.js前端javascript
    Vue3+ElementPlus常见开发问题与解决方案手册本文整理了常见但容易混淆的几个Vue3前端开发问题，包括插槽、原型链、响应式数据处理、v-model报错、样式阴影控制等，建议收藏学习！一、动态插槽fallback原理详解✅场景在组件中使用如下代码：✅疑问为什么加了默认内容，父组件传了插槽就会生效，没传就自动使用默认内容？✅解答这是Vue插槽的fallback（回退）机制：父组件有传插槽，
  • SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！ AGI大模型老王 人工智能程序员大模型学习AI大模型大模型微调SFT
    文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤9：模型评估步骤10：模型保存零基础入门AI大模型一、全套AGI大模型学习路线二、640套AI大模型报告合集三、AI大模型经典PDF籍四、AI大模型商业化落地方案学习计划：资料领取SFT（监督微调
  • OpenGL ES 纹理(7) 起司锅仔 OpenGLOpenGL安卓android
    OpenGLES纹理(7)简述通过前面几章的学习，我们已经可以绘制渲染我们想要的逻辑图形了，但是如果我们想要渲染一张本地图片，这就需要纹理了。纹理其实是一个可以用于采样的数据集，比较典型的就是图片了，我们知道我们的片段着色器会对每一个像素都执行一次来计算，该像素应该渲染什么颜色，纹理就是一个数据集，比如想要渲染一个图片，我们就是用图片的所有像素信息作为总数据集，然后片段着色器计算的时候就根据像素坐
  • 相机位姿估计：基于四个特征点的精准姿态解算 童嘉航Denley
    相机位姿估计：基于四个特征点的精准姿态解算【下载地址】相机位姿估计1根据四个特征点估计相机姿态随文Demo本资源文件提供了一个基于OpenCV的相机位姿估计Demo，主要功能是根据四个特征点来估计相机的姿态。通过该Demo，您可以学习如何使用OpenCV库中的相关函数来实现相机位姿的估计项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/df72a项目介绍在计
  • 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计 AI学长带你学AI 人工智能自然语言处理easyuiai
    探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词：人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要：本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发，逐步解析医疗文本处理的特殊性，详细介绍实体识别技术的核心原理，并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向，为医疗AI领域的从业者
  • 60天python训练计划----day59
    在之前的学习中，我们层层递进的介绍了时序模型的发展，从AR到MA到ARMA，再到ARIMA。本质就是把数据处理的操作和模型结合在一起了，实际上昨天提到的季节性差分也可以合并到模型中，让流程变得更加统一。季节性差分用S来表示，所以这个模型叫做SARIMA模型一、SARIMA模型SARIMA(SeasonalAutoRegressiveIntegratedMovingAverage)是标准ARIMA模
  • AI智能体原理及实践：从概念到落地的全链路解析 you的日常 人工智能大语言模型人工智能机器学习深度学习神经网络自然语言处理
    AI智能体正从实验室走向现实世界，成为连接人类与数字世界的桥梁。它代表了人工智能技术从"知"到"行"的质变，是能自主感知环境、制定决策、执行任务并持续学习的软件系统。在2025年，AI智能体已渗透到智能家居、企业服务、医疗健康、教育和内容创作等领域，展现出强大的生产力与创造力。然而，其发展也伴随着技术挑战、伦理困境和安全风险，需要从架构设计到落地应用的全链条思考与平衡。一、AI智能体的核心定义与技
  • 一：以理论结合实践方式梳理前端 React 框架 ——— 初识 React 框架 十三餍 React专栏javascriptes6前端
    初识React框架假设我们并不了解node&npm的情况下，使用最被大家熟知的方法：脚本引入方式，来开始学习react框架。官方文档：https://react.docschina.org/创建第一个应用管他三七二十一，先整一个项目再说：在你习惯放置学习代码的地方，建个目录（例：F:\wwwroot\react-demo），并建一个demo01.html，搭好html5格式：DocumentRea
  • REACT (Web开发框架 : react)极速入门 masterphp react.js前端前端框架
       前面讲过了很多后端，今天复习一下前端，为啥要讲React？对咯！我这边又被借调到前端组了，和前端的同学一起做React，以前有基础加上前端同学只做过Vue，所以我毫无疑问的又被借过去了......，这个是复习资料，高级玩家可略过。首先我要说一下，有Vue框架和JS原生的同学学习React会特别的快速，所以基础稍微差一点的同学可以先复习一下JS，特别说一下是JS老生常谈的，说明一下啥是Reac
  • java中，stream的filter和list的removeIf筛选速度比较 码傻啦弟 软件开发javalistpython
    在Java里，Stream的filter和List的removeIf筛选效率要依据具体情形来判断。1.操作本质有别Stream的filter：它是一种中间操作，不会立刻执行，而是把筛选条件记录下来。只有遇到终端操作时，才会开始处理元素。此操作不会对原集合进行修改，而是生成一个新的流。List的removeIf：这是一种终端操作，会立即对原集合进行修改，删除满足条件的元素。它直接在原集合上进行元素的
  • python模拟行星运动_动态模拟运行太阳系的行星运转
    在地理学科中，都要学习认识太阳系的知识，对于天体的运动，没有动态演示的话，学生们只能凭空想象，无法观看到九大行星之间到底是如何运转的。几何画板作为人教版指定教育软件，被老师们广泛用于教学中，不仅仅可以用来演示几何图形，还可以应用在地理学科中演示天体运动情况，下面就给大家介绍利用几何画板制作的动态模拟运行太阳系的九大行星课件。几何画板动态模拟运行太阳系的九大行星课件样图：几何画板课件模板——动态模拟
  • Golang学习笔记：协程 夜以冀北 golang学习
    Golang学习笔记参考文档一链接：https目录一.协程用在哪里？协程需要解决什么问题？二.协程的框架（Linux的例子）三.如何在多种状态高效切换？四.进程、线程和协程之间的联系五.协程是如何工作的？六.协程与golang的关系一.协程用在哪里？协程需要解决什么问题？对于开发人员而言，客户端和服务器是熟知的对象，在这两个对象上都可以运用到协程。客户端向服务器端请求数据，如果是用线程来实现这个过
  • ASP.NET Web Pages - 教程 samFuB asp.net前端后端
    ASP.NET是一个使用HTML、CSS、JavaScript和服务器脚本创建网页和网站的开发框架。ASP.NET支持三种不同的开发模式：WebPages（Web页面）、MVC（ModelViewController模型-视图-控制器）、WebForms（Web窗体）：本教程介绍WebPages。WebPagesMVCWebForms从何入手？多数开发人员学习一个新技术，是从查看运行实例开始的。通
  • ASP.NET Web Pages 教程：从入门到精通 KrDebugging asp.net前端后端编程学习
    ASP.NETWebPages是一种用于构建动态网页的技术，它结合了传统的HTML、CSS和JavaScript，以及强大的服务器端编程语言C#。本教程将带您逐步学习ASP.NETWebPages的基础知识，并通过示例代码演示如何创建交互性强、功能丰富的网页应用程序。环境设置在开始学习ASP.NETWebPages之前，您需要进行以下环境设置：安装VisualStudio：您可以从Microsof
  • 人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
  • 零基础数据结构与算法—— 第三章：高级数据结构-总结 qqxhb 零基础数据结构与算法小学生编程算法数据结构算法树堆哈希表图
    3.1树（上）3.1树（下）3.2堆（Heap）3.3哈希表（HashTable）3.4图（Graph）3.5高级树结构3.6本章小结在本章中，我们深入学习了几种重要的高级数据结构，这些数据结构在解决复杂问题时具有强大的能力。让我们回顾一下本章的主要内容：1.堆（Heap）堆是一种特殊的完全二叉树，具有堆序性质。我们学习了：最大堆和最小堆的概念和性质堆的基本操作（插入、删除堆顶、获取堆顶、构建堆）
  • python 魔法方法常用_Python魔法方法指南 weixin_39603505 python魔法方法常用
    有很多人说学习Python基础之后不知道干什么，不管你是从w3c还是从廖雪峰的教程学习的，这些教程都有一个特点：只能引你快速入门，但是有关于Python的很多基础内容这些教程中都没介绍，而这些你没学习的内容会让你在后期做项目的时候非常困惑。就比如下面这篇我要给大家推荐的文章所涉及的内容，不妨你用一天时间耐心看完，把代码都敲上一遍。--11：33更新--很多人想要我的一份学习笔记，所以在魔法指南之前
  • unity进阶学习笔记：消息框架 Raine_Yang unity学习笔记unity游戏引擎c#单例模式泛型
    1使用消息框架的目的对于小型游戏，可能不需要任何框架，而是让各个游戏脚本直接相互通信。如要实现玩家受到攻击血量减少，通过玩家控制类向血条脚本发送消息减少血量。但是这样直接通信会导致各脚本通信关系记为复杂，并且每一个脚本都和多个脚本有联系，导致维护和更新十分困难我们利用上节课讲的管理类，可以将一类脚本由一个管理类控制，如将玩家的功能放在玩家管理类下，将血条，背包等UI组件放在UI管理类下。这样要减少
  • Python 基础入门第十三讲 魔法方法补充、单例模式、reflect反射（getattr、hasattr、__import__()）
    第十三讲一、特殊成员和魔法方法在之前的课程中已经学习过如__init__、__str__、__dir__等魔法方法，现补充一些常用的魔法方法：1.__doc__魔法方法该魔法方法的作用为打印类的说明文档，举个例子：print(str().__doc__)###输出结果为：str(object='')->strstr(bytes_or_buffer[,encoding[,errors]])->str
  • 《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》 CodeJourney. 支持向量机算法机器学习
    在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
  • 基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
  • 摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》 白糖_ 高质量代码
            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
  • 【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
  • 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零 周凡杨 java算法阶乘面试效率
                                     &n
  • spring注入servlet g21121 Spring注入
    传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
  • Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
  • UnicodeBlock检测中文用法 布衣凌宇 UnicodeBlock
    /**  * 判断输入的是汉字  */ public static boolean isChinese(char c) {        Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);    
  • java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans javaorale
    1.创建表：STOCK_PRICES     2.插入测试数据：     3.建立一个返回游标：  PKG_PUB_UTILS   4.创建和存储过程：P_GET_PRICE     5.创建函数：   6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
  • Velocity Toolbox antlove 模板toolboxvelocity
    velocity.VelocityUtil package velocity; import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.app.Velocity; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.c
  • JAVA正则表达式匹配基础 百合不是茶 java正则表达式的匹配
      正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作   正则表达式的用途; 字符串的匹配 字符串的分割 字符串的查找 字符串的替换       正则表达式的验证语法     [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
  • 是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jspweb.xmlELEasyTemplate
            今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。         网
  • 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础 bijian1013 oracle数据库plsql
    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
  • 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器 bit1129 nginx
    Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：   接受客户端请求 将请求转发给被代理的服务器 从被代理的服务器获得响应结果 把响应结果返回给客户端 实例 本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器 对于静态的html和图片，直接从Nginx获取 对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
  • Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin   maven报错： Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
  • 发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
    1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
  • java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
  • Nginx配置性能优化 cfyme nginx
    转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605   大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
  • [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
  • MonkeyRunner的使用 dai_lm androidMonkeyRunner
    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
  • Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreducehadoop分布式计算
    csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。 原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
    以資料庫驗證登入 由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼:    public function authenticate()    {        $users=array( &nbs
  • github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com githubgitwebhooks
    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
  • Eos开发常用表达式 蕃薯耀 Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
    Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一     &
  • SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
    使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性：   <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
  • Redis vs Memcache IXHONG redis
    1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
  • Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScriptjqueryhtml5css
    大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。 原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：   @function_wrapper de
  • 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新 nannan408 case when
    1.前言.    如题. 2. 代码.   <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="list" index=&
  • Algorithm算法视频教程 栏目记者 Algorithm算法
    课程：Algorithm算法视频教程 百度网盘下载地址： http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji 程序写的好不好,还得看算法屌不屌！Algorithm算法博大精深。 一、课程内容： 课时1、算法的基本概念 + Sequential search 课时2、Binary search 课时3、Hash table 课时4、Algor
  • C语言算法之冒泡排序 qiufeihu c算法
    任意输入10个数字由小到大进行排序。 代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
  • JSP异常处理 wyzuomumu Webjsp
    1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%>   2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他