- 轻松帮你搞清楚Python爬虫数据可视化的流程
liuhaoran___
python
Python爬虫数据可视化的流程主要是通过网络爬取所需的数据,并利用相关的库将数据分析结果以图形化的方式展示出来,帮助用户更直观地理解数据背后的信息。Python爬虫+数据可视化步骤1.获取目标网站的数据使用`requests`或者`selenium`库从网页上抓取信息。对于动态加载内容的页面可以考虑结合JavaScript渲染引擎。2.解析HTML内容提取有用信息常见工具如BeautifulSo
- JAVA代码实现ElasticSearch搜索(入门-进阶)(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示
majunssz
elasticsearchelasticsearch
一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到。count="i"可查出count="ili"可查出co
- opencv对图像处理
syfirst1111
图像处理opencv计算机视觉
形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
- NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理gptbert
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 微软 LIDA 库:基于大模型的自动化数据分析与可视化
窝窝和牛牛
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微软LIDA库:基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要GoalExplorer模块可视化目标列表VizGenerator模块可执行图表代码Infographer模块风格化信息图表二、LLM交互核心功能1.多模型支持架构兼容主流LLM服务商:通过统一接
- JavaScript基础-DOM事件流
難釋懷
javascript开发语言
在Web开发过程中,理解和掌握DOM事件流是实现高效交互的关键。DOM事件流描述了当一个事件发生时,它在文档树中的传播路径。了解事件流的概念有助于我们更精确地控制事件处理逻辑,避免不必要的行为,并提升用户体验。本文将深入探讨DOM事件流的基本概念,包括事件捕获、目标阶段和事件冒泡,并通过示例展示如何应用这些知识。一、什么是DOM事件流?DOM事件流是指事件在整个页面结构中传播的过程。根据W3C标准
- AWS SAP学习笔记-概念
HainesFreeman
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1、什么是ETL应用程序,举个例子说明?ETL(Extract,Transform,Load)应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序,它主要负责从多个数据源提取数据,对数据进行转换和清洗,然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤:Extract(提取):从各种数据源(如数据库、文件、API等
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
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深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 遗传算法-变异算法
ArthurKingYs
遗传算法遗传算法神经网络
遗传算法系列(4)变异算法在基因交叉之后产生的子代个体,其变量可能以很小的概率或者步长发生转变,这个过程称为变异(Mutation)。如果进化的目标函数极值是单峰值的,那么,将变异概率p设置为种群数量n的倒数是一个比较好的选择。如果变异概率很大,那么整个搜索过程就退化为一个随机搜索过程。所以,比较稳妥的做法是,进化过程刚刚开始的时候,取p为一个比较大的概率,随着搜索过程的进行,p逐渐缩小到0附近。
- Fluent 与 Openfoam 网格比较
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CFD服务器
ANSYSFluent和OpenFOAM是两个广泛使用的计算流体动力学(CFD)软件,它们在网格生成、处理和使用方面存在一些基本差异。这些差异主要源于两者的设计哲学、目标用户群体和工作流程。以下是Fluent和OpenFOAM在网格生成方面的一些关键比较:1.网格生成工具ANSYSFluent:Fluent通常与ANSYSWorkbench集成使用,后者提供了一个强大的网格生成工具(如ANSYSM
- 如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
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人工智能YOLO目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序(可选)以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测,AI-TOD数据集aitod,训练集11214张,测试集集14018,验证集
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
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WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 医疗旅游发展方案
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旅游软件思路预算方案
一、策划目标在深入剖析医疗旅游市场环境的基础上,设计出针对中低端市场的医疗旅游产品,通过有效的冷启动推广策略,实现项目的初步盈利与客户积累,逐步树立专业品牌形象,建立客户信任机制,形成可复制、可规模化的商业模式。二、医疗旅游发展环境分析(一)费用对比以根管治疗为例,国内外费用差异显著。以下通过表格对比能更直观呈现:项目国内费用(人民币)国外(以美国为例)费用(人民币)根管治疗费用500-2000元
- cmake makefile cmakelists.txt的区别和联系
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cmakemakefilecmakelists.txt的区别和联系理解CMake、Makefile和CMakeLists.txt的区别和联系,可以帮助我们更好地管理和构建C/C++项目。Makefile(GNUMake):定义与作用:Makefile是一种文本文件,通常用于指定如何编译和链接源代码以生成可执行文件或库文件。它包含了一系列规则(rules),每个规则指定了如何生成一个或多个目标文件(
- HDFS相关的面试题
努力的搬砖人.
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以下是150道HDFS相关的面试题,涵盖了HDFS的基本概念、架构、操作、数据存储、高可用性、权限管理、性能优化、容错机制、与MapReduce的结合、安全性、数据压缩、监控与管理、与YARN的关系、数据一致性、数据备份与恢复等方面,希望对你有所帮助。HDFS基本概念1.HDFS是什么?它的设计目标是什么?•HDFS是Hadoop分布式文件系统,设计目标是实现对大规模数据的高吞吐量访问,适用于一次
- 业务逻辑漏洞
波兰的蓝
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一、业务逻辑漏洞概述1.定义业务逻辑漏洞是指由于程序在设计业务流程时未充分考虑安全边界或异常场景,导致攻击者可通过非技术性手段(如参数篡改、流程跳过、逻辑滥用)实现非法操作。2.特点隐蔽性强:不依赖代码漏洞,难以被自动化工具检测。危害性高:可能导致资金损失、数据泄露、权限提升等。依赖业务理解:需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景:用户A通过篡改ID
- 测试工程师Ai应用实战指南简例prompt
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阅读原文以下是一个真实具体的案例,展示测试工程师如何在不同阶段结合DeepSeek提升效率。案例基于电商平台"订单超时自动关闭"功能测试:案例背景项目名称:电商平台订单系统V2.3测试目标:验证"用户下单后30分钟未支付,订单自动关闭并释放库存"功能技术栈:SpringBoot+MySQL+Redis延迟队列1.需求分析阶段痛点:需求文档仅描述业务逻辑,未明确异常场景(如服务器时间不同步、Redi
- 2017安全之势:云、大数据、IoT、人工智能
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“新技术让信息系统变成了孙悟空,开始无所不能,但安全仍是它的‘紧箍咒’!怎样解开这个‘紧箍咒’?各路安全厂商各显其能,但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话,我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题,如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此,我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来,不妨来看看至顶网与业界大咖总
- 服务器中防火墙的重要性
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服务器作为重要的网络设备,需要承担存储、处理和传输大量数据信息,所以服务器经常被恶意软件和网络攻击者视为主要目标,企业为了能够保护服务器不受各种网络威胁的影响,安装防火墙是最为基本的一种安全保护措施。服务器防火墙是网络安全的第一道防线,可以控制服务器上的网络访问权限,通过设置适合的规则和策略,管理员可以限制IP地址的访问权限,保护服务器不会受到未经授权的IP地址访问,保护了服务器中重要数据信息的安
- 算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)
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实战-算法解题算法leetcode职场和发展
更新时间:2025-03-21LeetCode刷题目录:算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录:计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150,不定期持续更新,欢迎关注!1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以
- Q&A:备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣?
云祺vinchin
技术分享架构分布式网络运维大数据
分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
- MiniMind:完全从 0 训练自己的大模型
三花AI
三花AI人工智能LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型,改进自DeepSeek-V2、Llama3结构,项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段,包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理训练!
- MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!
哈罗·沃德
LLMgpt
MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!概述MiniMind是一个开源的微型语言模型,它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M,大约是GPT3的1/7000,非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
- 贪心算法之分发饼干
努 力 小 子
#刷题(简单难度)#贪心算法
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值gi,这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸sj。如果sj>=gi,我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。注意:你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
- 【贪心算法】1、分发饼干
念奕玥
【Java】数据结构与算法javaleetcode贪心算法
贪心算法或贪心思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优的,从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路:目标:尽可能满足越多数量的孩子。根据目标,可以容易想到,先去满足胃口值小的孩子。为了尽量使饼干可以满足更多的孩子,所以要把饼干尺寸大于等于孩子胃口值的饼干中挑尺寸最小的饼干给孩子。满足了这个孩子之后,再采取同样的策略去考虑剩下的孩子,直到
- DeepSpeed-Chat:Reward Model【奖励模型】
u013250861
#LLM/训练RL/强化学习排序强化学习
第二阶段:奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是,RM和SFT微调之间存在几个关键差异:训练数据差异:对于SFT微调,数据是查询(query)和答案(answer)拼接在一起。然而,对于RM微调,每批数据由两个查询-答案对组成,即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异:对于RW,训练目标是pairwiserankingsco
- Yolo系列之Yolo的基本理解
是十一月末
YOLOpython开发语言yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
- 贪心算法:分发饼干
AlphaFinance
求职面试
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i],我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:
- 网络安全-黑客攻击
刘林锋blog
网络规划设计师信息安全安全网络
基本知识黑客(Hacker)、骇客(Cracker)攻击,需要进行信息收集和根据需求选择攻击方式。信息收集攻击的效果和对目标的了解程度有着直接的相关性。因此信息收集在攻击过程中占据着头等重要的位置,包括财务数据、硬件配置、人员结构、网络架构和整体利益等诸多方面。主要方式如下:网络监测。一些监测网络中计算机漏洞的工具,包括嗅探应用软件,能在计算机内部或通过网络来捕捉传输过程中的密码等数据信息。社会工
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分