- 强化学习——基本概念
AI大模型探索者
人工智能ai深度学习机器学习语言模型
何为强化学习机器学习的一大分支强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种,它通过与环境不断地交互,借助环境的反馈来调整自己的行为,使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象,智能体是算法本身,环境是与智能体交互的外部。智能体(IntelligentAgent),在人工智能领域,智能体指一个可以观察周
- 建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2
阿克兔
人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
- 【PCIe 总线及设备入门学习专栏 10.1 -- Linux PCIe 驱动框架 之 RK3399 Region1 访问】
主公讲 ARM
#【PCIeBus专栏】pcie
文章目录CPU读写region0的地址MEM/IO读写示例配置Region1用于内存读写配置Region1地址转换Region1地址访问descregistersCPU读写region0的地址本篇文章紧接【PCIe总线及设备入门学习专栏10–LinuxPCIe驱动框架】由【PCIe总线及设备入门学习专栏10–LinuxPCIe驱动框架】我们知道RK3399的PCIecontrollerRegion
- 自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人
山海青风
#自然语言处理自然语言处理chatgpt
一、为什么要做聊天机器人?在互联网时代,我们日常接触到的“在线客服”“自动问答”等,大多是以聊天机器人的形式出现。它能帮我们快速回复常见问题,让用户获得及时的帮助,并在一定程度上减少人工客服的压力。同时,聊天机器人也是了解自然语言处理(NLP)最好的实战项目之一。因为它整合了文字理解(NLU)、对话管理、文本生成(NLG)等多方面知识,既能看到很直观的对话效果,也能结合深度学习模型让机器人变得更智
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
山海青风
#自然语言处理自然语言处理人工智能python
本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 电脑开机黑屏无法进入桌面的常见解决方法
mmoo_python
电脑windows
电脑开机黑屏无法进入桌面的常见解决方法电脑开机后遇到黑屏,不显示任何内容,是许多用户都曾遇到过的问题。这种黑屏情况不仅令人困惑,还可能影响工作和学习。本文将介绍一些常见的解决方法,帮助用户解决电脑开机黑屏不显示桌面的问题。方法一:重启Windows资源管理器打开任务管理器当电脑开机后遇到黑屏问题时,可以尝试按下键盘上的Ctrl+Shift+ESC组合键,打开任务管理器。任务管理器是Windows系
- Invalid bound statement, No converter found for return value of type:
噢!不杰克
springboot
SpringBoot2.0学习的Bug(Invalidboundstatement,Noconverterfoundforreturnvalueoftype:)一、Invalidboundstatement:绑定语句无效,这个问题很复杂,每一个人的解决方式不同,我的是mapper-locations中映射路径问题,我看着没问题,但还是重新copy路径试了一下。还真是这个问题。mybatis:con
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- Python | 学习type()方法动态创建类
胜天半月子
Python基础及应用python学习开发语言
getattr方法的使用场景是在访问不存在的属性时,会触发该方法中的处理逻辑。尤其是在动态属性获取中结合type()动态创建类有着良好的使用关系。type()方法常用来判断属性的类别,而动态创建类不常使用,通过如下的几个实例来学习使用:defsay_hello(self):print("Hello,I'maninstanceofadynamicallycreatedclass!")#使用type函
- 【大模型】大模型分类
IT古董
人工智能人工智能大模型
大模型(LargeModels)通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型,尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式:1.按应用领域分类自然语言处理(NLP)模型如GPT-3、BERT、T5等,主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉(CV)模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等,用于图
- 企业微信里可以使用的企业内刊制作工具,FLBOOK
2401_89139014
学习方法
如何让员工及时了解公司动态、行业资讯、学习专业知识,并有效沉淀企业文化?一份高质量的企业内刊是不可或缺的。现在让我来教你该怎么制作企业内刊吧1.登录与上传访问FLBOOK官网,注册账号后上传排版好的文档2.选择模板FLBOOK提供了丰富的模板库,你可以选择适合你的企业风格的模板。点击“套用模板创建”,然后开始替换文字和图片3.添加内容在选择好的模板上,添加相关的内容。确保内容丰富多彩,包括文字、图
- HTML+CSS学习笔记
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目录一、emmet语法二、常用html标签使用方法:三、常用CSS样式css样式设计具体引入方式1.关于border边框的设计2.关于text文本内容的管理3.关于盒模型的分类以及position属性:4.background属性的使用5.实现样式转变持续更新……首先,整体了解有关HTML和CSS的使用,主要是为了搭建静态页面有关HTML5所需要掌握的框架:React+Reactnativeuni
- 全新租赁小程序系统源码 基于ThinkPHP+UniApp开发的租赁商城小程序
专业软件系统开发
源码下载小程序租赁商城小程序源码租赁商城小程序租赁小程序系统源码
内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍全新租赁小程序系统源码基于thinkphp+uniapp开发的租赁商城小程序基于thinkphp+uniapp开发的租赁商城小程序,提供用户物品租赁服务的应用程序方便客户搭建各种类型的租赁场景服务。通过小程序端多角色进行平台管理用户租赁商品缴纳租金及押金,员工端可操作商品出库和归还功能特性:1、装修模块可根据用户
- 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.1-2.3节详解,篇幅超了,缺的后面再补吧
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写在前面:点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写代码。在深度学习的世界里,理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念,并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要,因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理,还介绍了激活函数、损失函数和优
- Recat学习
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引言:为什么Kubernetes如此重要?在微服务架构盛行的今天,容器化和编排技术已经成为现代应用部署的核心。而Kubernetes(简称k8s),作为容器编排领域的“扛把子”,几乎成了每个开发者和技术团队的必修课。无论你是刚接触容器技术的小白,还是有一定经验的开发者,Kubernetes的学习曲线都堪称陡峭。本文将从零开始,手把手带你一步步掌握Kubernetes的核心概念、安装配置、常用组件以
- 【vLLM 学习】使用 Neuron 安装
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vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/从vLLM0.3.3版本起,支持在带有NeuronSDK的AWSTrainium/Inferentia上进行模型推理和服务。目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention),但Transforme
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
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Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- 你曾经star学习的项目现在能看懂了吗?
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前言我有随时翻看GitHubStar的习惯,尤其是下载了GitHubApp后更加方便我查看了,后来我偶然翻到了自己曾经折腾过的项目LiteWebChat_Frame看了看文档忽然一个问题映入了我的脑海自己曾经因为没看懂而star的项目现在看懂了吗这也是我写文的缘由且也想和大家聊聊这件事三个阶段我又重新看了一遍我的Star,发现可分为三个阶段1.Minecraft及相关启动器2.命令行及后端3.前端
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QT入门QtForAndroidc++
FFmpeg拉流教程做了一个项目学习下FFmpeg拉流的过程。在此记录下。开发环境:QT:MSVC201764bit和Qtforandroid(跨平台)FFmpeg:4.4.2一、.pro的配置(此处贴出我的示例,请根据自己的环境配置):win32{INCLUDEPATH+=$$PWD/ffmpeg/includeLIBS+=$$PWD/ffmpeg/bin/avdevice.lib\$$PWD/
- 【音视频】 H264 H265
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概述项目中接触到一些音视频领域的技术,主要对自己接触到的技术,结合自己的学习内容,进行阶段性总结,如有不正确的地方恳请指正安防领域摄像头的编码格式目前主流的是H265,但是也存在H264的视频流。项目中经常需要获取H264H265的视频流或者是将这两种视频流推送到指定的客户端,测试可以使用ZLM这种流媒体框架,具体应用开发中遇到了将视频流推送到GB28181平台。文章的主要重点也只聚焦在编解码H2
- .net机器学习框架:ML.NET模型生成器
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ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展,用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。它利用自动化机器学习(AutoML)来探索不同的机器学习算法和设置,帮助您找到最适合您场景的那个。使用ModelBuilder不需要机器学习专业知识。您只需要一些数据和一个需要解决的问题。ModelBuilder会生成代码,以便将模型添加到您的.NET应用程序中。1.创建一个
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- UniApp 中封装 HTTP 请求与 Token 管理(附Demo)
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前端/小程序uniappvue3jsrequesttoken
目录1.基本知识2.Demo3.拓展1.基本知识从实战代码中学习,上述实战代码来源:芋道源码/yudao-mall-uniapp该代码中,通过自定义request函数对HTTP请求进行了统一管理,并且结合了Token认证机制请求封装原理,request函数是对uni.request的一个封装:动态设置请求头:根据config的配置,决定是否需要在请求头中附加Authorization(Bearer
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概述项目实践中涉及到使用ffmpeg进行推流和拉流操作,本文主要对一些基本操作做一个学习总结,后续再学习其源码架构;总结方法遵循实现功能配合函数具体实现基本使用拉流avformat_network_init();//日志输出等级set_ffmpeg_log_level();AVFormatContext*fmt_ctx=NULL;AVPacket*pkt=av_packet_alloc();if(
- 【深度学习】矩阵的核心问题&解析
大数据追光猿
数学基础-矩阵深度学习矩阵人工智能
一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法?问题描述:给定两个矩阵AAA和BBB,编写代码实现矩阵乘法。解法:使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
- (脑肿瘤分割笔记:五十二)RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation
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脑肿瘤分割论文笔记计算机视觉人工智能
目录摘要:Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要:在现有的脑肿瘤分割方法中,常常会出现缺少某些模态图像的问题,从而导致分割网络的性能下降--遇到的问题在本文中提出了一个区域感知融合网络(RFNet),它能够自适应和有效利用多模态的数据进行组合进行肿瘤分割,考虑到不同模态对不同的脑肿瘤区域的敏感
- 西工大航海学院,新一代电子信息复试资料911电子版!资料全
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电子信息复试资料西工大航海学院
西工大航海学院已上岸,出新一代电子信息复试资料911(电子版!资料全),西工大911重点题型资料资料完整齐全,复习学习用这套足够,通过无忧!点此获取资料:https://www.yiwanma.com/product/view1679.html911大纲与真题信号检测与估值知识点总结数字信号处理本校PPT数字信号处理真题和本校期末考试题数字信号处理知识点与问答题纸质资料拍照汇总通信原理PPT通信原
- CMU 10423 Generative AI:lec10(few-shot、提示工程、上下文学习)
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AI人工智能学习AIGC
文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning(零样本学习)特点:工作原理:优点:缺点:二、Few-shotLearning(少样本学习)特点:工作原理:优点:缺点:三、Zero-shot与Few-shotLearning的对比四、应用案例2.2Prompting(提示)一、Prompting(提示)的定义二、Prompting的原理三、Pro
- 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