- LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理LLMAgentvLLMAI大模型大模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U#vllm与
- 使用tensorflow的多项式回归的例子(二)
lishaoan77
tensorflowtensorflow回归人工智能多项式回归
例2importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('default')#importtensorflow.contrib.eagerastfe#fromgoogle.colabimportfiles#tf.enable_eager_execution()x=np.arange(0,5,0.1
- 使用tensorflow的线性回归的例子(七)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能
L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中,理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
- 使用tensorflow的线性回归的例子(十二)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能戴明回归
DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离,戴明回归最小化与预测线的总的距离,这种
- jetson agx orin 刷机、cuda、pytorch配置指南【亲测有效】
jetsonagxorin刷机指南注意事项刷机具体指南cuda环境配置指南Anconda、Pytorch配置注意事项1.使用设备自带usbtoc的传输线时,注意c口插到orin左侧的口,右侧的口不支持数据传输;2.刷机时需准备ubuntu系统,可以是虚拟机,注意安装SDKManager刷机时,JetPack版本要选对,JetPack6.0的对应ubuntu22,cuda12版本,对应pytorch
- 8卡RTX 5090D服务器部署Qwen3-32B-AWQ模型执行性能测试
一、背景最近得了一台8卡5090D服务器进行测试评估。GPU拓扑情况如下(test)root@ubuntu:/opt/models#nvidia-smitopo-mGPU0GPU1GPU2GPU3GPU4GPU5GPU6GPU7CPUAffinityNUMAAffinityGPUNUMAIDGPU0XNODENODENODESYSSYSSYSSYS0-31,64-950N/AGPU1NODEXNO
- Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)
关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时(我的是1.10):poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“,删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时(我用的是1.27)h
- YOLO11 目标检测从安装到实战
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的经典算法,凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化,本文将从环境搭建到实战应用,详细讲解YOLO11的使用方法,适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统:Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件:CPU可运行,GPU(NVIDIA)可加速(推荐,需支持CU
- 怎么强制macOS上的某个应用不使用独立显卡
背景之前碰到过企业微信更新之后强制使用独立GPU,后面找到了快捷指令的方式禁止企业微信使用独立GPU启动,后面某个版本更新好了。最近最近微信更新到了4.0.3.93版本,也出现了这个问题,不想再在快捷指令里启动了,因为占用菜单栏空间,所以找了一下,发现苹果官方DeveloperDocumentation给出了修改Info.plist文件禁止应用使用独立GPU的方法,具体参考方法二。一、快捷指令.a
- 第八周 tensorflow实现猫狗识别
降花绘
365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
本文为365天深度学习训练营内部限免文章(版权归K同学啊所有)**参考文章地址:[TensorFlow入门实战|365天深度学习训练营-第8周:猫狗识别(训练营内部成员可读)]**作者:K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch()3、了解tqdm,并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpudevice=
- 数据不Ready,一切AI Ready都是伪命题
2025年随着DeepSeekR1通用大模型的爆火,企业级AI应用元年正式来临。“AIReady”这个词随之火了起来,但什么是AIReady?是有了大模型接口,就是Ready?是买了GPU服务器,就能跑出结果?显然不是。在袋鼠云看来,AIReady不等于模型Ready,而是数据Ready。没有可用、可控、可理解的数据,AI只能是空中楼阁。AIReady,首先是DataReady。别让AIReady
- 使用 Docker 搭建 Python(Flask/CUDA AI)开发环境——AI教你学Docker
使用Docker搭建Python(Flask/CUDAAI)开发环境及常用中间件配置详解本指南适用于用Docker快速搭建Python(FlaskWeb应用或包含CUDA的AI开发环境)开发环境,并集成常用中间件服务如MySQL、Redis、Kafka。适合个人开发、本地测试和小团队协作。一、项目目录结构建议project-root/├──app/#Python应用源码目录│├──Dockerfi
- 显卡GPU的架构和工作原理
InnoLink_1024
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显卡GPU(图形处理单元)是专为并行计算和图形处理设计的芯片,广泛应用于游戏、科学计算、人工智能和数据中心等领域。以下详细介绍GPU的架构和工作原理,涵盖核心组件、计算流程和关键技术,尽量简洁清晰。一、GPU架构概述GPU架构与CPU不同,专注于高并行计算,适合处理大量简单、重复的任务。其核心设计目标是最大化吞吐量,而非单任务的低延迟。主流GPU厂商(如NVIDIA、AMD、Intel)架构虽有差
- 【零基础学AI】第36讲:GPT模型原理
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本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包:pipinstalltransformerstorch硬件:CPU即可运行(GPU可加速)前置知识了解基本的神经网络概念(第23讲内容)熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransform
- 【零基础学AI】第31讲:目标检测 - YOLO算法
1989
0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求:推荐使用GPU(非必须)前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络(CNN)的基本概念(第24讲内容)核心概念什么是目标检测?目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- 【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南
CatBoost教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库,特别适用于处理分类特征。它由Yandex开发,广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能,包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模
- 英伟达 Isaac ROS产品体验
芝麻香儿
Roadstodeeplearning.AI英伟达IsaacROS
这里写自定义目录标题英伟达IsaacROS产品体验运行的商品名称运行过程记录GPU加速仿真总结英伟达IsaacROS产品体验NVIDIAIsaacROS是一套为自主移动机器人(AMR)开发的硬件加速软件包,专为在NVIDIAGPU和Jetson平台上优化ROS(RobotOperatingSystem)应用程序而设计。它通过提供一系列模块化的ROS包和完整的处理管道,帮助开发者加速AI感知、图像处
- 双轮驱动:政策激励与外部制约下的国产服务器市场演进
科智咨询
服务器运维gpu算力
2025年6月,科智咨询正式发布《中国国产服务器市场研究报告(2025)》,报告从国产服务器产业概述、政策环境分析、市场现状与竞争格局、面临挑战与市场机遇等维度,深入剖析国产服务器市场现状及未来发展趋势。2022年10月,美国首次将A100和H100等高端GPU列入对华出口管制清单,标志着对中国服务器芯片的针对性限制正式拉开序幕。与此同时,国内相关支持政策持续落地,从“国产替代”专项资金到鼓励核心
- RapidRAW RAW 图像编辑器
罗光记
百度数据库facebooksegmentfault经验分享
RapidRAW是一款现代化的高性能AdobeLightroom替代品。它体积轻巧(不足30MB),适用于Windows、macOS和Linux,提供功能丰富、美观的编辑体验。一款美观、无损且GPU加速的RAW图像编辑器,在构建时充分考虑了性能。主要特点核心编辑引擎GPU加速处理:所有图像调整均使用自定义WGSL着色器在GPU上处理,以获得快速反馈。蒙版:利用AI主体和前景检测功能,即时创建精准蒙
- Chromium 引擎启用 Skia Graphite后性能飙升
罗光记
百度facebook数据库经验分享oneapi
在一项被许多开发者关注的性能优化进展中,Chromium项目正逐步将其图形渲染后台从经典的Ganesh迁移至Skia新一代图形后端Graphite,而最新测试结果显示,这一举措带来了显著的性能提升。Skia是谷歌主导的跨平台2D图形库,长期以来一直是Chromium浏览器的核心组成部分。Ganesh是Skia的传统渲染后端,而Graphite是为现代GPU和图形API(如Vulkan和Metal)
- 在Ubuntu系统下使用Docker部署ollama并使用英伟达gpu加速
longze_7
docker容器运维
下载安装英伟达Nvidiacontainertoolkit:curl-fsSLhttps://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey|sudogpg--dearmor-o/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg\&&curl-s-Lhttps://nvidia.github.io
- 多租户场景下的资源配额管理,如何实现公平分配与优先级调度?
百态老人
人工智能数据库大数据
多租户场景下的资源配额管理与调度策略体系(2025技术视角)一、资源配额管理的核心机制资源配额是多租户环境下实现资源隔离与共享的基石,其核心在于建立动态可扩展的约束规则与智能化的执行框架。当前主流技术体系包含以下核心组件:1.分层配额模型物理层配额:基于硬件资源的绝对限制(如CPU核数、内存容量、GPU算力),通过Linuxcgroups或WindowsJobObjects实现资源硬性隔离。例如,
- 异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析
观熵
大模型高阶优化技术专题算法人工智能
异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同、动态算力管理摘要在AI推理系统的生产级部署中,单一自动扩缩容机制已无法满足实际复杂环境中对资源利用率、任务延迟与系统稳定性的多重要求。特别是在GPU/NPU/CPU并存的异构计算集群中,运行
- 跨集群异构推理系统协同调度实战:边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析
观熵
大模型高阶优化技术专题架构人工智能
跨集群异构推理系统协同调度实战:边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在AI推理系统进入产业级部署阶段后,模型服务逐步从中心化集群向边缘设备、跨地理分布式节点延伸,形成典型的“中心+边缘”异构多集群形态。为实现高效资源利用与低时延响应,推理系统需要支持节点异
- Python结合TensorFlow实现图像风格迁移
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道pythontensorflow开发语言ai
Python结合TensorFlow实现图像风格迁移关键词:Python、TensorFlow、图像风格迁移、神经网络、内容损失、风格损失摘要:本文将带领大家探索如何使用Python结合TensorFlow来实现图像风格迁移。图像风格迁移是一项神奇的技术,它能将一幅图像的风格应用到另一幅图像上。我们会从基础概念讲起,解释图像风格迁移背后的原理,通过Python代码详细展示实现过程,还会探讨实际应用
- 冷冻电镜重构的GPU加速破局:从Relion到CryoSPARC的并行重构算法
九章云极AladdinEdu
人工智能pytorch架构gpu算力机器学习自然语言处理深度学习
点击“AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,H卡级别算力,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生专属优惠。一、冷冻电镜重构的算力困局随着单粒子冷冻电镜(cryo-EM)分辨率突破原子级别(<3Å),重构算法计算复杂度呈指数级增长。传统CPU集群处理百万级粒子数据集需数周时间,成为结构生物学研究的关键瓶颈。本文重点分析Relion和CryoSPARC两大主流软件在GPU并行化方面的技术
- jetson orin nano安装GPU版本的pytorch过程
小鲈鱼-
pytorch人工智能python
一、安装jetpack组件和安装CUDA/cuDNN可以参考下面这个博客「解析」JetsonOrinNX安装CUDA/cuDNN_jetsoncuda-CSDN博客二、安装Pytorch和torchaudio可以直接看官方给的步骤https://pytorch.org/audio/main/build.jetson.html
- TensorBase开发者快速入门指南
宗隆裙
TensorBase开发者快速入门指南tensorbasetensorbase/tensorbase:是一个现代的GPU加速的张量数据库。适合用于大规模数据分析和机器学习。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorbase前言TensorBase是一个基于Rust构建的高性能时序数据库,专为大规模数据分析场景设计。本文将详细介绍如何搭建TensorB
- 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