- Solana
倒霉男孩
Solana区块链web3
文章目录概要Solana的核心技术特点1.历史证明(ProofofHistory,PoH)2.混合共识机制3.低费用模型4.开发者生态5.存储模式Solanavs其他主流链的关键区别1.性能对比2.开发模型对比3.去中心化与安全性4.生态应用方向三、Solana的优缺点总结优势劣势概要Solana是近年来快速崛起的高性能区块链平台,其核心设计目标是通过技术创新突破传统区块链的性能瓶颈(如以太坊的低
- 贵重资产跟踪和监测领域的市场机会点
番茄老夫子
物联网
一、技术创新驱动带来的机会点随着全球卫星导航系统(GNSS)不断完善,如北斗系统的高精度定位服务愈发成熟,定位精度可达到亚米级甚至厘米级。在贵重资产运输,像高价值艺术品、精密医疗器械等领域,这种高精度定位能够实时精准掌握资产位置,防止运输途中的丢失与被盗风险,为资产所有者提供更高的安全保障,由此催生对高精度定位设备与服务的需求。室内定位技术,如基于蓝牙、Wi-Fi的定位方案不断优化,在大型仓库、物
- DG-Manba模型详解及代码复现
清风AI
深度学习计算机视觉pytorch人工智能神经网络
模型特点在DG-Manba模型的基础架构中,其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。选择性机制DG-Manba模型的核心创新在于其选择性机制。这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为,类似于递归神经网络(RNN)中的门控机制,但在状态空间模型(SSM)的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式,DG-Ma
- 鸿蒙应用开发(HarmonyOS)自定义装饰器场景
你我皆是牛马星人
鸿蒙开发OpenHarmonyHarmonyOSharmonyos华为鸿蒙androidui前端鸿蒙系统
鸿蒙NEXT开发实战往期必看文章:一分钟了解”纯血版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发!“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线!(从零基础入门到精通)HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合(持续更新......)HarmonyOSNEXT应用开发性能优化实践总结(持续更新......)介绍本示例介绍通过自定义装饰器在自定义组件中自动添加inspector(布局
- LVPECL(Low Voltage Positive Emitter-Coupled Logic)电平详解
美好的事情总会发生
电平标准接口电平嵌入式硬件硬件工程智能硬件
一、LVPECL的定义与核心特性LVPECL(低电压正射极耦合逻辑)是PECL(正射极耦合逻辑)的低电压版本,专为现代低功耗、高集成度系统优化,采用3.3V或2.5V供电。其继承了PECL的高速性能,同时通过降低电压减少功耗,广泛应用于高速通信、时钟分配和高可靠性场景。1.电气特性供电电压:3.3V(主流)、2.5V(部分器件)。电平范围:差分摆幅:约600mV(峰峰值),单端摆幅±300mV。共
- 2024前端面试题-css篇
Adasunshine
面试题前端css面试
1.p和div区别p自带有一定margin-top和margin-bottom属性值,而div两个属性值为0,也便是两个p之间有不一定间距,而div没有。2.对css盒模型的理解标准盒模型:content不包括padding、border、marginie盒模型:content包括padding、border、margin在不设置的情况下,默认为W3C盒模型(标准盒模型)。标准盒模型:box-si
- Stable Diffusion 模型具体如何设置参数?
壁纸样机神器
stablediffusion人工智能计算机视觉
基础参数设置随机种子(seed):设置一个固定的随机种子值,可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1,则每次生成的图像都是随机的。num_inference_steps:控制模型推理的步数。步数越多,生成的图像质量通常越高,但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步,如果需要更快的结果可以减少步数,而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale:用于调整生成图像对
- YOLO优化之扫描融合模块(SimVSS Block)
清风AI
人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下,目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异,以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题,对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络(CNN)虽然在目标检测领域取得了显著进展,但仍存在局限性,如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题,研究人员开始探索将状态空间模型(SSM)引入目标检测领域,以期提高
- 新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测
嘉羽很烦
机器学习线性回归算法回归
新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读:新手村:线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子:预测房价(以波士顿房价数据集为例)本次实验,你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法,请通过机器学习建立回归模型,即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
- 新手村:混淆矩阵
嘉羽很烦
机器学习机器学习
新手村:混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务(如二分类、多分类)和常见分类算法(如逻辑回归、决策树)。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程(如Codecademy)scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- Python 3.12 新特性解析及对开发效率的提升
叶间清风1998
python开发语言
目录一、性能优化(一)FasterCPython(二)新的内存管理机制二、新语法和语言特性(一)Self-typeannotations(二)PatternMatchingEnhancements三、标准库更新(一)NewModulesandFunctions(二)ImprovementstoExistingModulesPython作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等众多领域的编程
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- RAG技术深度解析:从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
小爷毛毛(卓寿杰)
系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent?1.从信息处理到智能生成在自然语言处
- 解锁命令模式:Java 编程中的解耦神器
编程巫师
设计模式命令模式java开发语言
系列文章目录第一章解锁单例模式:Java世界的唯一实例之道第二章解锁工厂模式:工厂模式探秘第三章解锁代理模式:代理模式的多面解析与实战第四章解锁装饰器模式:代码增强的魔法宝典第五章解锁建造者模式:Java编程中的对象构建秘籍第六章解锁原型模式:Java中的高效对象创建之道第七章解锁适配器模式:代码重构与架构优化的魔法钥匙第八章解锁桥接模式:Java架构中的解耦神器第九章解锁组合模式:Java代码中
- 解锁外观模式:Java 编程中的优雅架构之道
编程巫师
设计模式外观模式java架构
系列文章目录第一章解锁单例模式:Java世界的唯一实例之道第二章解锁工厂模式:工厂模式探秘第三章解锁代理模式:代理模式的多面解析与实战第四章解锁装饰器模式:代码增强的魔法宝典第五章解锁建造者模式:Java编程中的对象构建秘籍第六章解锁原型模式:Java中的高效对象创建之道第七章解锁适配器模式:代码重构与架构优化的魔法钥匙第八章解锁桥接模式:Java架构中的解耦神器第九章解锁组合模式:Java代码中
- Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API
安替-AnTi
大模型理论&实战指南开源大模型qwen分布式免费
文章目录简介截图网址/二维码介绍/推荐语核心特点使用方式技术栈简介一句话简介:基于QwQ32B大语言模型的完全免费、无限制、无需注册登录的分布式AI算力平台。截图网址/二维码官方网站:https://qwq.aigpu.cn介绍/推荐语FreeQWQ是世界上第一个完全免费、无限制的分布式AI算力平台,基于阿里最新开源的QwQ32B大语言模型提供强大的AI服务。通过创新的分布式算力架构,整合了来自全
- git 解决push报错:[rejected] master -> master (fetch first) error: failed to push some refs to
weixin_30621919
git
今天对代码进行了修改优化,然后往往远程push,但push后报错了git操作gitadd.gitcommit-m"fix"gitpushoriginmaster:dev-gaochao报错信息Tohttps://amc-msra.visualstudio.com/trading-algo/_git/real-trading![rejected]master->dev-gaochao(fetchfi
- 【解锁机器学习:探寻数学基石】
游戏乐趣
机器学习人工智能
机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代,机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理,从智能推荐系统到自动驾驶,机器学习的应用无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而,在这看似神奇的机器学习背后,数学作为其坚实的理论基础,起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说,数学是打开机器学习大门的钥匙,是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下,机器学习就像是一座
- Assembly语言的物联网协议
易静妍
包罗万象golang开发语言后端
以Assembly语言的物联网协议引言随着互联网技术的不断发展,物联网(IoT)作为一个新兴的热门领域,正逐渐改变着我们的生活、工作与交流方式。物联网设备的种类繁多,包括智能家居、工业控制、医疗监测等,而这些设备之间的通信则依赖于各种网络协议。而在这些协议的背后,底层的实现往往需要使用低级的编程语言,如Assembly(汇编语言)进行优化。本文将从物联网协议的基本概念入手,探讨汇编语言在这些协议实
- 组态软件在物联网中的应用概述
by组态软件
物联网web组态组态低代码流程图
组态软件在物联网(IoT)中的应用主要体现在以下几个方面:1.设备监控与管理组态软件通过图形化界面实时监控物联网设备的状态,如温度、湿度、压力等,并支持远程控制,帮助用户及时发现并处理异常。2.数据采集与分析组态软件能够从物联网设备中采集数据,进行存储和分析,生成趋势图、报表等,辅助用户优化系统运行。3.系统集成组态软件支持多种通信协议(如MQTT、OPCUA等),能够集成不同厂商的设备,实现统一
- 代码编辑器 v2.0 3月22日上线!
浔川社团官方联合会
浔川社团官方联合会浔川AI翻译研发社团浔川代码编辑器研发分社团编辑器
代码编辑器v2.0下周六上线!亲爱的用户们:经过我们团队的不懈努力与精心打磨,备受期待的代码编辑器v2.0即将在下周六(3月22日)正式上线,为大家带来更加高效、便捷、智能的代码编写体验!此次代码编辑器v2.0版本,在功能上实现了重大突破与升级。我们优化了代码的智能提示系统,能够更精准、快速地预测您需要的代码片段,极大提升编写效率;全新的代码结构分析功能,可直观展示代码的层级关系,让复杂的代码逻辑
- 解锁适配器模式:代码重构与架构优化的魔法钥匙
编程巫师
设计模式java适配器模式设计模式
系列文章目录第一章解锁单例模式:Java世界的唯一实例之道第二章解锁工厂模式:工厂模式探秘第三章解锁代理模式:代理模式的多面解析与实战第四章解锁装饰器模式:代码增强的魔法宝典第五章解锁建造者模式:Java编程中的对象构建秘籍第六章解锁原型模式:Java中的高效对象创建之道第七章解锁适配器模式:代码重构与架构优化的魔法钥匙第八章解锁桥接模式:Java架构中的解耦神器第九章解锁组合模式:Java代码中
- 即插即用模块--KANLinear
苏格拉没有鞋底
模型训练深度学习人工智能python
KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络,是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构,具有强大的非线性表达能力。在相同迭代次数下超越传统MLP,不仅训练速度更快,收敛性更好,而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。这是一个即插即用模块–KANLinear,使用时import这个代码文件,然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor
- DeepSeek 发布开源第二弹!让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】
碣石潇湘无限路
开源架构llamaai
摘要:本文将针对DeepEP项目进行深入浅出的功能解析与设计分析,并在此基础上提出一些潜在的优化思路。本报告分为三个主要部分:功能解析、创新设计点、可能的优化方案。为了便于理解,文中会适度引用部分代码片段或函数接口说明。一、功能解析DeepEP旨在为MoE(MixtureofExperts)及其专家并行(Expert-Parallel)场景提供高效的通信库,核心功能包括:分发(Dispatch):
- 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线
代码的建筑师
学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
过拟合(overfitting):模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法:①增加全部训练数据的数量(最为有效的方式)②使用简单的模型(简单的模型学不够,复杂的模型学的太多),这里的简单指的是不要过于复杂③正则化(对目标函数后加上正则化项):使得这个“目标函数+正则化项”的值最小,即为正则化,用防止参数变得过大(参数值变小,意味着对目标函数的影响变小),λ是正则化参数,代表正则
- 如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化呢?
oceanbase
随着OceanBase数据库应用的日益深入,数据量不断攀升,单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强指标监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
- 数据结构Python版---生成螺旋矩阵(Day5)
圆嘟嘟2019
数据结构Python版python算法开发语言leetcode数据结构
文章目录1.1⭐算法原理:1.2连续数组长度1.1⭐算法原理:生成螺旋矩阵原理:通过模拟矩阵填充来解决,像蜗牛的螺旋一样,从外往里旋。1.2连续数组长度给定一个正整数n,生成一个包含1到n^2所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。示例1:输入:3输出:[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]]通过模拟矩阵填充的过程来解决,使用四个变量top、bottom、left、right来
- 了解状态机
Mcband
java
前言状态机(StateMachine)是一种数学模型,用于描述系统或程序在不同状态之间转换的行为。它由一组状态、转移条件和动作组成。一、什么是状态机?状态机可以被看作是一个抽象的机器,它可以处于不同的状态,并根据输入条件执行相应的动作来改变状态。状态表示了系统或程序所处的特定情况或阶段,而转移条件决定了在何种条件下从一个状态转移到另一个状态,动作则表示在状态转移时要执行的操作。二、状态机的实例一个
- 从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 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