- 中美关系下我国防科技创新体系风险分析
岛屿旅人
网络安全行业分析人工智能人工智能网络安全web安全网络安全
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- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 一、计算机网络技术——概述、性能指标
练习&两年半
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网络技术发展历程第一阶段一九六九年美国国防部研制的ARPANET,采用“接口报文处理机”将四台独立的计算机主机互联在一起,实现数据的转发。这一阶段的主要特点是TCP/IP协议初步成型第二阶段:采用三级结构,这一阶段的主要特点是将互联网分为了主干网、地区网和校园网。第三阶段:多层次ISP结构的互联网,这一阶段的主要特点是ISP(InternetServiceProvider)首次出现。计算机网络两个
- CES Asia 2025:VR/AR/XR引领科技新潮流
赛逸展张胜
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在全球科技领域蓬勃发展的大背景下,CESAsia2025(赛逸展)即将在京盛大开幕,VR/AR/XR技术作为前沿科技的代表,将在本次展会上大放异彩,展现出令人瞩目的发展趋势和巨大潜力,同时政策优势也将为其注入强劲动力。从发展趋势来看,在CES2025上,AI智能眼镜成为全新焦点,而这也为以AR眼镜为代表的XR行业带来了更多可能性。据VR陀螺初步统计,今年CES的“AR/VR/XR”板块来自中美韩参
- 2020年“磐云杯”网络空间安全技能竞赛全国拉赛
Beluga
中职网络空间安全赛题安全linux网络网络空间安全中科磐云
2020年“磐云杯”网络空间安全技能竞赛全国拉赛一、竞赛阶段竞赛阶段任务阶段竞赛任务竞赛时间分值第一阶段单兵模式系统渗透测试任务1Wireshark数据包分析100分钟100任务2系统漏洞扫描与利用100任务3服务漏洞扫描于测试100任务4Web渗透测试100任务5Windows操作系统渗透测试100任务6Linux操作系统渗透测试100任务7主机存活扫描渗透测试100备战阶段攻防对抗准备工作20
- TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别
AI街潜水的八角
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一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。卷积神经网络(Convolu
- 单片机学习规划
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学习单片机是一个系统化的过程,以下是一个合理的学习规划,帮助你从基础到进阶逐步掌握单片机开发技能。第一阶段:基础知识准备电子基础:学习电路基础知识:电阻、电容、电感、二极管、三极管等。掌握基本电路分析方法:欧姆定律、基尔霍夫定律等。了解数字电路基础:逻辑门、触发器、计数器等。C语言编程:学习C语言基础:数据类型、运算符、控制语句、函数、数组、指针等。熟悉C语言在嵌入式开发中的应用:位操作、结构体、
- 零基础到精通Java合集
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Java从零基础到精通合集课程大纲,共分为6个阶段、50+个课程模块,每个课程控制在15分钟以内,结合实战案例与高频面试题,适合碎片化学习:第一阶段:Java基础与开发环境搭建(8课时)目标:掌握基础语法与环境配置,完成首个Java程序开发Java开发环境搭建JDK安装与跨平台原理IntelliJIDEA快速入门与HelloWorld编写环境变量配置(PATH与CLASSPATH)数据类型与运算符
- 大模型国产化迁移大模型到昇腾教程(Pytorch版)
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大模型国产化适配10-快速迁移大模型到昇腾910B保姆级教程(Pytorch版)随着ChatGPT的火爆,AI大模型时代来临,但算力紧张。中美贸易战及美国制裁AI芯片,国产化势在必行。已有国产AI芯片和Mindformers框架,基于昇腾910训练大模型,使用MindIE实现大模型服务化。本文介绍如何迅速将大型模型迁移到昇腾910B,许多入门者都是从斯坦福羊驼开始的。我们将利用羊驼的训练代码和数据
- 【每日科技动态】2025年2月16日科技信息差深度解析——普通人认知提升计划
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2025年2月16日科技信息差深度解析:一、全球AI竞赛:中美欧“三国杀”与开源生态的崛起二、产业革新:机器人、半导体与即时零售的突破三、政策赋能:从“产学研”融合到人才评价改革四、风险与挑战:技术伦理与全球性威胁五、普通人行动指南:认知升级的四重策略今日的科技领域呈现出多元竞争与深度融合的格局。从AI大模型的全球博弈到人形机器人的产业化落地,从开源生态的崛起再到科技成果转化的新范式,每一个动态都
- 大模型下一场战事,为什么是AI Agent?
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(一)改变游戏规则AIAgent会改变软件的游戏规则。武汉人工智能研究院院长王金桥的观点是:“美国AgentStore(智能体商店)发展得好,这会令中美大模型差距持续拉大。”AIAgent很酷,而竞争残酷。OpenAI就差摆明讲了:“我全部都要。”(双手收拢握拳状)。野心这么大,留给别人的不多了。一位老读者向我吐槽,OpenAI可以是“发电厂”,做发电的生意,把电器的生意留给别人。但它选择了既做电
- 什么是Grok-3?技术特点,场景,潜在问题与挑战
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Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入:Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU,分两个阶段训练(第一阶段10万GPU训练144天,第二阶段20万GPU训练92天),总计算量是前代Grok-2的10倍。这种规模远超同期其他项目(如印度的1.8万GPU公共设施),显著提升了模型性能。模型规模:推测其参数量可能达到200B-500B,远超DeepSeek-R1等模型,通过推大
- 数字人|通过语音和图片来创建高质量的视频
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简介arXiv上的计算机视觉领域论文:AniPortrait:Audio-DrivenSynthesisofPhotorealisticPortraitAnimationAniPortrait:照片级真实感肖像动画的音频驱动合成核心内容围绕一种新的人像动画合成框架展开。研究内容提出AniPortrait框架:用于生成由音频和参考肖像图像驱动的高质量动画。实现方法:分2个阶段实现第一阶段,从音频中提
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引言多智能体的架构演进过程:第一阶段:B商城工单自动回复,LLM和RAG结合知识库应答,无法解决工具调用。第二阶段:京东招商站,单一Agent处理知识库问答和工具调用,准确率低&LLM模型幻觉,场景区分度差。第三阶段:京麦智能助手,引入multi-agent架构,master+subagents协同工作模式,把问题分而治之,显著提升准确率。商家助手的算法底座是基于大语言模型(LLM)构建的Mul
- 最新网络安全(黑客)——自学篇
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需要的小伙伴关注我,后台自动发送分享链接~第一阶段:基础操作入门,学习基础知识入门的第一步是学习一些当下主流的安全工具课程并配套基础原理的书籍,一般来说这个过程在1个月左右比较合适。在这个阶段,你已经对网络安全有了基本的了解。如果你学完了第一步,相信你已经在理论上明白了上面是sql注入,什么是xss攻击,对burp、msf、cs等安全工具也掌握了基础操作。这个时候最重要的就是开始打地基!所谓的“打
- 开源的H5即时聊天系统 spring-boot + netty + protobuf + vue ~
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前言一篇文章引发的思考?一次读公号推文,发现一篇文章写得特好,勾起了好奇心《群聊比单聊,为什么复杂这么多?》,@沈大大.GitHub地址him-vue前往him-netty前往心路历程第一阶段,刚看完文章时,特别兴奋,开始着手,花了一个月把聊天界面基本弄,然后着手于后端,经过些简单的调研,决定用netty搭建一个,后面发现里面的复杂逻辑,再加上心中的火似乎已经熄灭,最后…第二阶段,最近刷公文时又刷
- 中美人工智能发展对比与博弈:现状、挑战与未来走向
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摘要人工智能(AI)作为当今科技领域的核心驱动力,深刻影响着全球经济、政治和社会格局。中美两国在AI领域处于领先地位,各自具备独特的优势与发展路径。本文深入剖析中美AI发展的现状,从技术创新、产业应用、政策环境等多维度进行对比,探讨两国在AI发展过程中面临的挑战以及未来的发展走向,旨在为把握全球AI发展趋势提供参考。一、引言人工智能技术自诞生以来,经历了多次起伏,如今已进入快速发展阶段。其在图像识
- 拔拔草,开源与闭源
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好长时间没来了,都快忘记自己好像有个博客了,今天在CSDN上看到Novell与Microsoft相互合作的新闻,恍惚之间感觉犹如当年中美建交时的感觉,感到有点意思,一切都应了丘吉尔的话“世界上没有永恒的敌人,只有永恒的利益”。新闻如下Title竞合”(co-opetition)这个词,用来概括IT界各大门派之间的关系再贴切不过了。对微软、戴尔和Novell三者也不例外。Linux之父李纳斯·托瓦兹
- 关于网络安全运营工作与安全建设工作的一些思考
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以下内容是个人成长过程中对于网络安全运营工作的理解和思考,希望通过这篇文章帮助大家更好的去做安全运营体系化建设,开始吧!文章目录*一、网络安全运营是什么?二、网络安全运营建设阶段**第一阶段:设备限制阶段第二阶段:能力挖掘阶段第三阶段:运营转型阶段第四阶段:查漏补强阶段第五阶段:运营优化阶段三、网络安全框架及模型介绍***(1)PDR模型*(2)P2DR模型*(3)PDRR模型*(4)PDR2A模
- 51单片机系列--定时器中断
熬夜耗子在线敲代码
51单片机单片机嵌入式物联网定时器中断
前言前几天一直在忙挑战杯的决赛,好几天没能睡上安稳觉,今天下午答辩结束,终于有空能够继续总结笔记写博客了。(在此先感谢下带队的张总与带队老师)。正文定时器介绍:51单片机的定时器属于单片机的内部资源,其电路的连接和运转均在单片机内部完成,可以取代掉占用cpu资源的delay函数。如上图示,我的51单片机外接了一个11.0592MHZ的外部晶振,我们算一下:按照时钟周期的计算公式1个时钟周期=1/晶
- 神经网络新手入门(2)基础认知:神经网络发展简史
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第一阶段:基础认知:神经网络发展简史让我们用武侠小说的方式打开这段科技史,你会发现神经网络的发展史比金庸江湖还要精彩:第一章:江湖初现(1943-1958)1943年,两位奇侠麦卡洛克和皮茨在《神经活动中内在思想的逻辑演算》中打造了江湖第一把"宝剑"——M-P神经元模型。这把剑虽然简陋(只能做简单的逻辑运算),却奠定了整个武林的基础,就像武侠世界里最早的内功心法。1943年,两位奇侠麦卡洛克和皮茨
- 【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析(R语言大作业)
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数据分析大数据r语言
目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的GDP值、预测中国的GDP赶超美国的时间数据可视化八、总结一、研究意义GDP作为衡量一个国家经济发展的重要指标,被赋予了非常重要的意义,深刻反映着当下经济发展的现状。中美
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
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DeepSeek与ChatGPT作为当前AI语言模型领域的代表性产品,分别展现了中美两国在技术路线、应用场景与商业模式上的差异化探索。以下从多个维度对两者进行对比分析:一、技术路线与核心优势DeepSeek:算法创新与成本优化混合专家模型(MoE)与MLA技术:DeepSeek采用混合专家模型框架,通过动态选择专家模型处理复杂任务,结合多头潜在注意力机制(MLA),显著降低推理成本并提升效率。其底
- PLC自动化工程师成长学习过程
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PLC自动化工程师成长学习路径:从入门到精通的五个阶段PLC(可编程逻辑控制器)是工业自动化领域的核心设备,PLC工程师需要具备跨学科的知识体系和实践能力。以下是PLC工程师从入门到精通的成长路径,分为五个阶段。第一阶段:基础知识储备(0-6个月)目标:建立自动化领域的基础理论框架。学科基础电工电子基础:学习电路分析、模拟/数字电路、电气元件(继电器、接触器、传感器)原理。自动化原理:理解控制理论
- 从数据到情感:全维度解析哪吒2的212亿票房之战
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综合目前的数据来看,我分析一下哪吒2的最终票房和冲击第一名可能性。当前态势:票房现状说明目前票房:110亿国内贡献:90%以上(约108亿)海外表现:仅2300万已上映:春节档15天左右三条预测路径分析(含日均计算)A.基础预测线(160-170亿)目标缺口:50-60亿时间周期:45天具体路径:第一阶段(15天)日均要求:2亿阶段贡献:30亿工作日表现:1.5亿/天周末表现:3亿/天第二阶段(1
- AI时代职业突围:DeepSeek 设计你的专属“人生芯片”
iMr_Stone
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新年伊始,咱们今儿先不聊技术~俗话说:凡事预则立、不预则废。作为一个半路转入芯片行业的大头兵,咱们也请DeepSeek给咱做一个长期的职业规划:接下来,请参考DeepSeek给咱们的建议:一、行业特点与趋势(规划基础)行业特性技术密集:需持续学习工艺制程、EDA工具、架构设计(如RISC-V/ARM)等。长周期:芯片设计到量产需2-5年,需耐心积累经验。全球化竞争:关注地缘政治(如中美技术博弈)和
- 畅游Diffusion数字人(16):由音乐驱动跳舞视频生成
沉迷单车的追风少年
数字人DiffusionModels与深度学习人工智能深度学习视频生成
畅游Diffusion数字人(0):专栏文章导航前言:从Pose到跳舞视频生成的工作非常多,但是还没有直接从音乐驱动生成的工作。最近字节跳动提出了MuseDance,无需复杂的动作引导输入(如姿势或深度序列),从而使不同专业水平的用户都能轻松进行灵活且富有创意的视频生成。目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段:外观预训练第二阶段:动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<
- 《DeepSeek攻击事件深入解读与科普整理》
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行业研究报告科普与知识分享深度剖析神经网络安全威胁分析网络攻击模型网络安全
时事事件科普篇系列文章目录文章目录时事事件科普篇系列文章目录前言DeepSeek攻击事件深入解读与科普整理事件解析一、事件背景二、攻击过程三、攻击来源四、攻击手段五、影响与后果六、应对措施七、DeepSeek-R1模型的技术优势八、攻击原因剖析九、事件启示十、总结续写对中美科技竞争的影响总结DeepSeek攻击事件为我们敲响了警钟,在全球科技竞争日益激烈的大背景下,人工智能领域的发展既充满机遇,也
- deepseek:三个月备考高级系统架构师
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AI-MODEL系统架构
一、备考总体规划(2025年2月11日-2025年5月)1.第一阶段:基础夯实(2025年2月11日-2025年3月10日)目标:快速掌握系统架构师考试的核心知识点。重点内容:计算机组成原理、操作系统、数据库原理。软件工程、设计模式、系统架构设计原则。网络通信、分布式系统、云计算、大数据等新兴技术。学习方法:阅读《系统架构设计师教程》或精简版教材,快速过一遍知识点。观看视频课程(如慕课网、腾讯课堂
- VividTalk:基于三维混合先验的单次音频驱动说话人头部生成
AIGC探路者
计算机视觉数字人科研talkingheadvividtalk
近年来,音频驱动的说话人头部生成引起了广泛关注,并且在口型同步、丰富的面部表情、自然的头部姿势生成以及高视频质量方面进行了大量努力。然而,由于音频与动作之间的一对多映射关系,还没有模型在所有这些指标上领先或并列。在本文中,我们提出VividTalk,一个两阶段的通用框架,支持生成具有上述所有属性的高视觉质量说话人头部视频。具体来说,在第一阶段,我们通过学习两种动作——非刚性表情动作和刚性头部动作—
- 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