- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- 缓存失效算法
孜泽
本地缓存java后端本地缓存缓存失效算法
缓存失效算法主要是进行缓存失效的,当缓存中的存储的对象过多时,需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象,一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU,以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的,即先进先出(FirstInFirstOut)一般认为一个数据是最
- 自建stgcn数据集并训练
青年夏日科技工作者
AI编程
参考了许多博文,慢慢地也就把st-gcn跑出来了,参考的文章一会附在文章里面,实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版(ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版(win10+openpose1.5.0)_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- pcl::transformPointCloud()用法及注意事项
NOAHCHAN1987
PCLc++PCL
函数用法#includepcl::transformPointCloud(constpcl::PointCloud&cloud_in,pcl::PointCloud&cloud_out,constEigen::Matrix4f&transform)其中cloud_in,cloud_out的类型为pcl::PointCloud::Ptr或pcl::PointCloud::Ptr等点云类型。trans
- Eigen知识点1:数组、向量初始化
星辰和大海都需要门票
Eigenc++矩阵开发语言
1知识点总结:(1)数组初始化Eigen::MatrixXdm(2,2);m(0,0)=1;m#includeusingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){ros::init(argc,argv,"eigen01");ros::NodeHandlenh;//Eigen提供的初始化方法——逗号初始化法//知识点1
- 【Eigen教程】高级矩阵操作(四)
十年一梦实验室
矩阵c++算法线性代数开发语言
内存对齐(MemoryAlignment)按值传递Eigen对象给函数(PassingEigenobjectsbyvaluetofunctions)别名(Aliasing)内存映射(MemoryMapping)一元表达式(UnaryExpression)Eigen仿函数(EigenFunctor)内存对齐(MemoryAlignment)Eigen的矩阵和向量在分配内存时会自动对齐,以提高性能,特
- 【Eigen教程】矩阵操作(三)
十年一梦实验室
矩阵算法线性代数
3.1矩阵运算向下取整向上取整四舍五入正弦余弦正切反正弦反余弦反正切双曲正弦双曲余弦双曲正切有限值检查无穷大检查NaN检查最小值最大值自然对数常用对数指数平方根平方立方幂运算乘法绝对值转置共轭矩阵乘法点积叉积标量乘法标量除法加法减法3.1.1矩阵的加减运算3.1.2标量乘除法3.1.3乘法、点积和叉积3.1.4转置和共轭3.1.5系数运算3.1.6幂和根3.1.7对数和指数3.1.8两个矩阵的最小
- 分布式二级缓存组件实战(Redis+Caffeine实现)
鸨哥学JAVA
程序员Java编程redis缓存分布式
所谓二级缓存缓存就是将数据从读取较慢的介质上读取出来放到读取较快的介质上,如磁盘-->内存。平时我们会将数据存储到磁盘上,如:数据库。如果每次都从数据库里去读取,会因为磁盘本身的IO影响读取速度,所以就有了像redis这种的内存缓存。可以将数据读取出来放到内存里,这样当需要获取数据时,就能够直接从内存中拿到数据返回,能够很大程度的提高速度。但是一般redis是单独部署成集群,所以会有网络IO上的消
- 使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构
微技术
redis架构数据库缓存
在现代应用开发中,缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力,常见的实现方式是结合使用Caffeine和Redis实现二级缓存架构。本文将详细介绍如何通过SpringBoot实现一个Caffeine+Redis二级缓存,并通过合理的架构设计和代码实现,确保缓存的一致性、性能和容错性。一、需求与挑战1.多级缓存的需求:•一级缓存(Caffeine):快速响应,存储本
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
- Spring Cache自定义过期时间
背景要求:对数据做统计分析,时间截止到当天零点根据要求,每天查询的数据范围都是截止前一天结束,第二天需要查询新数据。那么缓存只保留一天。使用caffeine简单举个例子,主要依赖有:org.springframework.bootspring-boot-starter-web2.7.18org.springframework.bootspring-boot-starter-cache2.7.18c
- 三点or多点的变换矩阵求解opencv & eigen
合工大机器人实验室
C++矩阵opencv线性代数
《Estimating3-DRigidBodyTransformations:AComparisonofFourMajorAlgorithms》,它使用SVD方法计算T和t。只要算出变换矩阵,就可以算出A坐标系的一个点P在坐标系B里的对应点坐标,即R为3x3的转换矩阵,t为3x1的位移变换向量,这里点坐标均为3x1的列向量(非齐次形式,齐次形式下为4x1列向量,多出的一个元素值补1而已)。理论上只
- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- Caffeine 与 Guava Cache
雨季里的向日葵
java
一、概要1.1背景在项目开发中,为提升系统性能,减少IO开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine,Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果,相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
- OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll
努力的小柚
python运行问题pythonpytorch
代码复现记录:问题:OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
- caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
俊俏的萌妹纸
caffe人工智能深度学习
在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速,可以实现多种效果和目的,主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景:快速训练模型:GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构,使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强:在训练过程中,可以实时地对输入数据进行变换和增强,以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理:深
- c++ pcl 法向量 转机器人欧拉角
冰块啫喱水
机器人算法人工智能
一个向量是无法计算出机器人的姿态的,可以将该法向量作为机器人的z方向向量,然后指定x方向向量,一般为(0,0,-1)用于焊接姿态,具体需要什么姿态调节x的向量即可,然后根据右手定则知道y方向向量,最后调用eulerAngles方法计算出欧拉角,具体代码如下:1,向量转换矩阵Eigen::Matrix4fpclfunction::vectorToMatrix(constEigen::Vector3f
- SLAM中常用的库
wq_151
人工智能SLAM计算机视觉人工智能机器学习slam
SLAM中常用的库关于库关于库Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库,下面是Pangolin的Github网址:githubEigen是一个高层次的C++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。pagenanoflann是一个c++11标准库,用于构建具有不同拓扑(R2,R3(点云),SO(2)和SO(3)(2D和3D旋转组))的
- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建
charlee44
CMakeC++学习CMake构建C/C++Eigen
Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都include源代码了,那还不是轻松跨平台?像Eigen这种风格的库就被称为HeaderOnly库。这种库使用起来确实
- JVM级缓存本地缓存Caffeine
旺仔爱Java
JVM专题jvmJVM缓存本地缓存CaffeineGuavaCache
JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题,技术栈涉及Java基础、集合、多线程、Mysql、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等,会持续更新。一、创建缓存的代码逻辑Caffeine:publ
- 【C++】开源:Ipopt、OSQP、osqp-eigen常用求解器配置使用
DevFrank
c++开源库和框架ubuntuc++开源
★,°:.☆( ̄▽ ̄)/$:.°★这篇文章主要介绍Ipopt、OSQP、osqp-eigen常用求解器配置使用。无专精则不能成,无涉猎则不能通。——梁启超欢迎来到我的博客,一起学习,共同进步。喜欢的朋友可以关注一下,下次更新不迷路文章目录:smirk:1.项目介绍:blush:2.Ipopt配置使用:satisfied:3.OSQP、osqp-eigen配置使用1.项目介绍Ipopt项目Githu
- Eigen c++库
Big David
决策规划控制C++c++Eigen
Eigen前言工程代码中经常遇到Eigen的使用,故做下学习小结。ubuntu:在终端输入:sudoapt-getinstalllibeigen3-devwindows:CLion:eigen-3.4.0下载地址解压文件到工程目录,在CMakeList.txt文件上添加:include_directories(./eigen-3.4.0)Eigen简单入门1Eigen矩阵和向量在Eigen中,所有
- osqp-eigen学习
Big David
决策规划控制自动驾驶c++osqp-eigen
OSQP文档学习参考博客:(1)二次规划(QP)与OSQP求解器(2)如何使用OSQP-Eigenosqp-eigen1osqp-eigen接口以下列问题的求解为例:s.t.1≤x1≤1.51≤x_1≤1.51≤x1≤1.5,1≤x2≤1.51≤x_2≤1.51≤x2≤1.5mkdir-pcatkin_ws/srccdcatkin_ws/srccatkin_init_workspacecatkin
- 面试redis篇-04缓存雪崩
卡搜偶
缓存面试redis
原理缓存雪崩:是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。解决方案:给不同的Key的TTL添加随机值利用Redis集群提高服务的可用性(哨兵模式、集群模式)给缓存业务添加降级限流策略(ngxin或springcloudgateway)给业务添加多级缓存(Guava或Caffeine)问答面试官:什么是缓存雪崩?怎么解决?回答:缓存雪崩意思是设
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- C/C++/Cuda不依赖任何三方库求解3x3矩阵的特征值和特征向量
OTZ_2333
c++特征值特征向量cuda
https://www.mpi-hd.mpg.de/personalhomes/globes/3x3/适用于C/C++下载dsyevv3-C-1.1.tar.gz采用LGPL协议,不适合商业开发https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/cuda/common/include/pcl/cuda/common/eigen.h适用于Cuda
- 2019-08-12
RobynScott
DerGameScoreristeinpraktischesTool,mitdemSiePunkteerzielenkönnen,wennSiemitIhrerFamilieoderFreundenspielen.SiekönnenBerechtigungenzumAnzeigenundBearbeitenIhrerBestenlisteninEchtzeitfürandereSpielerfre
- 【fortran】开源BLAS库矩阵乘法的简单Fortran示例
尘中928
编程数学矩阵线性代数
一、安装开源BLAS库OpenBLAS安装OpenBLAS可以通过几个步骤来完成,这些步骤因操作系统的不同而有所变化。以下是为几种常见系统下的安装。在Ubuntu/DebianLinux上安装OpenBLAS在基于Debian的系统(如Ubuntu)上,可以使用apt-get来安装OpenBLAS:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalllibopenblas-dev
- 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