- 目标:掌握无位置传感器(FOC)控制PMSM的设计与实现
老衲在深渊
电赛单片机嵌入式硬件电赛无位置传感电机
第一阶段:基础知识准备(1~2周)目标:掌握电机控制理论和LKS32MC071开发环境时间安排:每天3~4小时产出目标:✅能够理解PMSM电机的基本工作原理✅熟悉FOC控制方法✅了解无位置传感器控制的原理✅掌握LKS32MC071芯片的基础开发Step1:理解永磁同步电机(PMSM)原理(1-2天)学习内容:•什么是PMSM(永磁同步电机)•PMSM数学模型(d-q轴建模)•三相交流电机的控制方式
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
人工智能
2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- UDS学习计划
正当少年
UDS学习
以下是一份详细的UDS(UnifiedDiagnosticServices,统一诊断服务)学习计划,涵盖从基础到实战的系统化学习路径,适合初学者和有一定基础的开发者。计划周期为6-8周,每周投入10-15小时。第一阶段:基础认知(1周)学习目标理解UDS的基本概念和应用场景掌握UDS协议的核心组成部分熟悉相关工具的使用学习内容UDS概述UDS的定义与作用(ISO14229标准)应用场景:ECU诊断
- AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构(EEA)
格图素书
汽车
目录前言算法原理EEA发展历程->分布式架构(distributed):->基于域的集中式架构(DCUbasedcentralized):->基于域融合的带状架构(DCUfusionbasedzonal):什么是电子电气架构?EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段:分布式架构第二阶段:基于域的集中式架构(转型中)第三阶段:基于域融合的带状架构(未来趋势)车载电子电气架构作用EEA开发工作内容
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
cccc来财
算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- 本月之后,华为再无Windows PC,微软亲自“扶鸿蒙上马”
佳晓晓
pygamescikit-learn网络iphonevue.js
在当前中美博弈的复杂大环境下,华为这一科技巨头一直备受关注,近期更是传出重磅消息:微软对华为的Windows系统供货许可本月即将到期,且并无续约迹象。这意味着此后华为PC将无法再使用Windows系统,被迫全面转向国产方案,而鸿蒙PC系统则有望借此契机正式登上舞台。华为PC的现状与转变契机自去年8月华为上架MateBookGT14后,已有长达7个月的时间没有新品PC推出。这期间,华为PC的销量也受
- 解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm
赵孝正
风资源与微观选址paper
目录1.风电场气象塔布局方法流程图(简略)内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图(详细)核心算法和公式详解2.2解读流程(深入浅出)第一阶段:把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"像"4.用智能方法分区第二阶段:在每个区域内找到最好的位置放测量杆5.画格子找可能的位置6.用电脑模拟风的吹动7.筛选出好位置8.找出最最好的位置9.检验我
- 2024年Flutter从入门到精通全网最全学习路线指南
高级技术工程师
flutterflutterflutter中文网flutter中文官方文档
随着移动开发技术的快速发展,Flutter作为Google推出的跨平台开发框架,以其高效的热重载、统一的UI开发体验和卓越的性能表现,正逐渐成为众多开发者青睐的首选工具。为了帮助广大编程爱好者及职业开发者在2024年更好地掌握Flutter技术,本文将为您呈现一套全面且深度的Flutter学习路线图。flutter中文网flutterflutter中文官方文档第一阶段:基础入门与环境配置了解Flu
- RocketMQ中事务消息的实现机制
啊sen丶
rocketmq数据库java
在分布式系统中,确保消息与本地事务的一致性是一个关键问题。RocketMQ通过事务消息提供了对这种需求的支持,其核心思想是通过两阶段提交来确保消息和本地事务的原子性。本文将深入探讨RocketMQ事务消息的实现机制,包括基本流程、事务回查机制以及消息状态的处理。一、事务消息的基本流程(一)第一阶段:半消息的发送当生产者发送事务消息时,RocketMQ会将消息存储在一个特殊的队列RMQ_SYS_TR
- PMP冲刺每日一题(29)
PM简读馆
PMP每日打卡产品经理
试题1标题:尽管出现了资源到位和范围变更的问题,但是项目相对来说进展还是比较顺利。到目前为止,项目第一阶段已经完成。发起人在阶段结束后的评审会议上所考虑的各种决策中,其中最难的是∶A、对下一项目阶段范围变更的授权。B、对下一阶段由于范围变更导致预算增加的授权。C、取消项目。D、为了维持预算而进行范围消减试题2标题:一客户给你一复杂项目的采购工作说明书,该项目为期8个月,未知的东西不多。客户只要你"
- PMP冲刺每日一题(29)答案解析
PM简读馆
PMP每日打卡产品经理
作者简介:程序员转项目管理领域优质创作者个人邮箱:[
[email protected]]PMP资料导航:PM菜鸟(查阅PMP大纲考点)座右铭:上善若水,水善利万物而不争。绿泡泡:PM简读馆(包含更多PM常用免费资料)目录试题1试题2试题3试题4试题5试题1标题:尽管出现了资源到位和范围变更的问题,但是项目相对来说进展还是比较顺利。到目前为止,项目第一阶段已经完成。发起人在阶段结束后的评审会议上所考
- InternVL:论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型)
XiaoJ1234567
LLM论文阅读语言模型人工智能多模态大模型internVL
更多内容:XiaoJ的知识星球文章目录InternVL:扩展视觉基础模型与通用视觉语言任务对齐1.概述2.InternVL整体架构1)大型视觉编码器:InternViT-6B2)语言中间件:QLLaMA。3)训练策略(1)第一阶段:视觉-语言对比训练(2)第二阶段:视觉语言生成训练(3)第三阶段:监督微调(SFT)3.InternVL应用1)对于视觉感知任务2)对于对比任务3)对于生成任务4)对于
- 【基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子】
贝壳里的沙
人工智能
基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子背景识别效果区别Python版本目标识别实现cmake(c/c++)版本实现背景前面写了一篇关于基YOLOV5实现的AI智能盒子的实现方案,这篇文章着重讲了如何在NVIDIA-英伟达芯片上如何实现目标识别的过程(可能已经被官方屏蔽了)。但是因为中美芯片限制问题,很多朋友联系到我,跟我提了是否可以基于国产芯片来迁移yolov5框架平台?国产芯片
- 从前端程序员到大模型工程师的转型攻略
七七Seven~
前端语言模型人工智能学习chatgpt算法
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)特别是大规模预训练模型(大模型)的发展正引领着新一轮的技术革命。对于一位有志于从专注于用户界面设计和开发的前端程序员转向这个充满潜力领域的专业人士来说,这不仅是一次技术栈的转换,更是一个思维方式和个人职业发展的重大转变。本文将提供一个详尽的指南,帮助你顺利地完成这一过渡。第一阶段:打牢基础(第1-4周)深入了解AI与机器学习概念理解:阅读相关书籍、在线课程或观
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
大数据hadoopmapreduce大数据
一、map阶段的执行过程第一阶段:把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片,形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize(128M),每一个切片由一个MapTask处理。(getSplits)第二阶段:对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量,value是本行的文本内容。(TextInputFormat)第三阶段:调用Mapp
- 数字识别项目
不要天天开心
机器学习人工智能深度学习算法
集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- 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
文章目录前言一、中美国防科技创新体系优劣对比分析1、创新管理方面2、创新力量方面3、创新基础方面4、创新水平方面二、中美关系中我国防科技创新体系的突出风险与挑战1、技术布局方向遭遇迷雾的风险。2、关键技术领域差距拉大的风险。3、创新步调被扰乱的风险。4、创新成效被压制的风险。5、创新环境遭破坏的风险。前言国防科技竞争力决定国家军队战斗力、科技领先权和产业效益,直接触及国家安全核心利益。当前抢夺国防
- 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
计算机网络计算机网络
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
vrarxr
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
tensorflow人工智能python
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
鬼手点金
技术感悟单片机嵌入式硬件
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
羽轩GM
Java教程
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)
科技互联人生
科技数码人工智能AIGC语言模型
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
我的青春不太冷
科技新闻早知道科技
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?
AGI小明同学
人工智能音视频llama面试职场和发展
(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
AndrewHZ
深度学习新浪潮深度学习transformer人工智能语言模型LLMGrok-3ElonMusk
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
产品媛Gloria Deng
AI之眼音视频数字人talkingheadAniPortrait框架AI
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
- 1秒响应、90%决策准确率!京东商家智能助手的技术探索
京东零售技术
人工智能大模型
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
- 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