- 利用等价无穷小替换求极限(二)
肇事小姐
2limx➡️0((1-cosx)/x^2)分析:当x➡️0时,cosx➡️1,故此极限其实满足0/0的形式故第一感觉可以用洛必达法则求解,分子求一次导=sinx,分母求一次导=2x分子、分母求2次导数分别=cosx,=2,故最后答案=1/2另一种方法,考虑将1-cosx视作整体,用等价无穷小替换。利用1-cosx~2(sin(x/2)^2)推导cosx=cos(x/2+x/2)利用三角和差公式=
- 弦截法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
月白风清江有声
数值计算方法与算法c++算法开发语言
弦截法(也称为弦切法)在C++中实现时,是一种用于求解非线性方程根的迭代方法。下面从背景、优点和缺点三个方面进行阐述:背景弦截法是基于牛顿迭代法的一种改进方法,它避免了牛顿迭代法中直接求导的复杂性。在牛顿迭代法中,每一步迭代都需要计算函数的导数,这在函数形式复杂或导数不易求解时变得尤为困难。而弦截法则利用函数值的差商来近似导数的倒数,从而简化了计算过程。在C++中实现弦截法,通常是通过定义待求解的
- 人教版六年级数学上册教材分析
尚未秃头的老师
教学内容:修订后的六年制第十一册教科书的主要内容有:位置,分数乘法,分数除法,圆,百分数,统计,数学广角和数学实践活动等。分数乘法和除法,圆,百分数等是本册教材的重点教学内容。教材分析:在数与代数方面,教材安排了分数乘法、分数除法、百分数三个单元。分数乘法和除法的教学是在前面学习整数、小数有关计算的基础上,培养学生分数四则运算能力以及解决有关分数的实际问题的能力。会解决简单的有关百分数的实际问题,
- 是什么在阻挠建筑行业的数字化进程?
数字搬运家
现阶段建筑行业数字化是趋势,国家政策上也在大力倡导数字化。这么多年过去了,为什么我们还在工程应用当中,还停留在一些初级阶段?经过讨论,提炼成一句话就是,建筑行业数字化不仅仅是一个技术问题,更是管理问题。目前建筑行业数字化的现状是数字化程度较低,数字化程度不超过0.08%。而且在某些工序上还停留在“远古”时代。国外建筑行业超过80%的项目是运用计算机技术,国内则还不足10%,还存在相当一部分企业高层
- 数学运用 -- 泰勒展开与勒让德展开差异分析
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泰勒展开与勒让德展开分析1.泰勒展开(TaylorExpansion)定义:泰勒展开是将一个函数在某一点附近用无穷级数的形式表达出来。这种级数基于函数在该点的各阶导数。公式:设f(x)f(x)f(x)是在某点aaa处具有无穷导数的函数,则它在aaa点处的泰勒展开式为:f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+f(3)(a)3!(x−a)3+⋯f(x)=f(a)+f'(
- opencv 梯度幅值_基于OpenCV的图像梯度与边缘检测!
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严格的说,梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算,是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度,反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大;对于图像中较平滑的部分,其灰度值变化较小,梯度值也较小。为了检测边缘,我们需要检测图像中的不连续性,可以使用图像梯度来检测不连续性。但是,图像梯度也会受到噪声的影响,因此建议
- C语言深入了解指针一(14)
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文章目录前言一、内存和地址内存究竟该如何理解编址二、指针变量和地址取地址操作符&解引用操作符*指针变量的大小总结前言 终于来到指针啦!如前篇末尾总结所说,这是你们马上要下大功夫的地方 但是,就像我们上初中的时候,有人说函数难;我们上高中的时候,有人说导数、圆锥难;上大学的时候,有人说微积分难,事实上,别被吓到了,先勇敢尝试,迈过去了也就那么回事~一、内存和地址脱离内存和地址讲指针就是耍流氓!内
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一、eval函数的使用方法eval()函数是许多编程语言都内置的一个函数,如JS、PHP、Python等,用于返回括号内包含的表达式执行后的结果python中的使用格式为eval(表达式[(可选{字典形式})全局变量,[(可选)局部变量]])在Python中的基本用法:输入一组描述四则运算的字符串"125+255"需要重点关注的问题:输入eval(“125+255”)是否报错能否返回结果值检查返回
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一、引言微分方程表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程,叫做微分方程。微分方程种类很多,具体分类可参考以下博主的文章:https://blog.csdn.net/air_729/article/details/139411996微分方程的解又分成通解和特解,在工程中大多数微分方程是很难得到通解的,因此出现了数值分析或者计算方法这门学科,通过一次次迭代得到方程的某一个或某几个特解,本文
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outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数,其公式如下所示:image.png从图像上可以看出,与Sigmoid不同,它将输入变量映射到(-1,1)之间,它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点:优点:由于其图形在定义域0附近近似线性,并且在整个定义域有可导
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Python导数据的时候,需要在一个大表上读取很大的结果集。如果用传统的方法,Python的内存会爆掉,传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再处理,内存容易溢出解决的方法:1)使用SSCursor(流式游标),避免客户端占用大量内存。(这个cursor实际上没有缓存下来任何数据,它不会读取所有所有到内存中,它的做法是从储存块中读取记录,并且一条一条返回给你。)2)使用迭代器而不用fetcha
- 大学半年,带给我了什么
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和之前的寒假都不同,不再有繁多的作业,有的是浪费人生的快意和恐慌。也有过多种可能,比如旅行,比如寒假工,最后都归于沉静下来的思考。在寒假的尾巴被安排给亲戚的小孩补课,陪那孩子做作业外加辅导数学,不免回忆起自己的初高中生活。其实高中刚毕业半年,但觉得仿佛横跨了一光年距离。回头看看这大学半年,应该给它一个说法。从教学模式、班级组织、社团活动、志愿者实践来做小结。一.教学模式大学的教学也基本是传统模式,
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什么是特征描述符特征描述符是图像或图像块的表示,其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。通常,特征描述符将一个width*height*3(通道)的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下,输入图像的大小为64×128×3,输出特征向量的长度为3780。在HOG特征描述符中,梯度方向(定向梯度)的分布(直方图)被用作特征。图像的梯度(x和y导数)是有用的,因为在边缘和角落
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当我们要运用高级算法进行梯度下降时,需要计算两个值,代价函数和代价函数的偏导数:代价函数我们之前已经知道怎么求了,现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(BackpropagationAlgorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:用δ作为误差,计算方法为:有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
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梯度消失和梯度爆炸(解释意思,分析产生原因)在反向传播过程中需要对激活函数进行求导,如果导数大于1,那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1,那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,属于先天不足。请解释什么是batchnormal,它有什么作用?神经网络在训练的
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数学分析极限与导数1.数列和函数极限数列极限定义。设{xn}为一个数列,若∃a为常数,对于∀ε>0,总有∃N∈N*,使得当n>N时,不等式|xn-a|n}的极限(数列收敛于a)。数列极限记为limn→∞xn=a,若不存在常数a说明该数列无极限或发散,表示limn→∞xn不存在。收敛极限得性质有唯一性(极限值),有界性(收敛则有界),保号性(数列xn≤yn,则对应极限a≤b),四则运算(加减乘除),
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图像清晰度测量方法拉普拉斯算子(LaplacianOperator)拉普拉斯算子是一种二阶导数算子,用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。边缘检测(EdgeDetection)常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度,可以间接判断图像的清晰度。方差(Variance)方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
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梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题,它们影响网络的训练过程和性能。梯度消失(VanishingGradientProblem)定义:梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中,由于链式法则,梯度值随着层数的增加而迅速减小,最终趋近于零。原因:激活函数的导数很小,如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当,导致梯度在网络中的传播过
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设计函数求一元多项式的导数。(注:xn(n为整数)的一阶导数为nxn−1。)输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0,但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160个人题解
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后台找我导数据以此记录在mongodbbin目录下执行./mongoexport-dxxx(dbname)-cxxx(Collectionname)-uxxx(username)-p(pwd)-oxxx.json(outputfilename)--typejson-f"_id,vctp,bizId,vid,cid,tid,pid,appId"(Fieldname)转载于:https://www.c
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Halcon经典的边缘检测算子文章目录Halcon经典的边缘检测算子1.Sobel算子2.Laplace算子3.Canny算子4.总结关于边缘检测,有许多经典的算子,各大图形处理库都有各自的边缘检测算子,这里简要介绍几种。1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子,使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算,然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
- 何谓数学感
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今天听台湾教授李源顺的讲座,听到了一个新名词:数学感。是数学感可不是数感呦,那什么是数学感?数学感顾名思义应该是对数学的感觉,学数学、用数学的感觉,更可理解为对数学的敏感性。以四则运算为例:整数加减法体现在形式上可看成末尾对齐,而小数加减法则是小数点对齐,同分母分数加减法是分子相加减,而追溯其本质都是计数单位的运算,拥有数学感的孩子,即便老师教的时候没有讲透,他也能本能地感受到这三种数运算之间的本
- 【机器学习】梯度下降算法
de-feedback
机器学习算法人工智能
梯度下降算法这篇博客更加详细,以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法,通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。其基本思想是沿着梯度方向的反方向更新参数,直到逼近函数的极值或者函数值足够小,或者是到达最大迭代次数。目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例,通过找均方差损失函数最小值,得到最优的权重
- 圆锥曲线切线与切点弦方程相关问题研究——以15-21年高考题为例
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圆锥曲线切线与切点弦方程相关问题研究——以2015-2021年高考试题为例1.通过导数研究圆锥曲线切线与切点弦方程相关问题通过类比猜想,可以得到圆锥曲线中类似的性质:2021年高考天津卷数学第18题2021年全国乙卷理科数学第21题2019年高考全国卷3理科数学第21题2016年高考全国1卷文科数学第20题2015年高考浙江卷文科数学第19题注:直线与抛物线有且只有一个公共点,且与抛物线的对称轴不
- 一元函数泰勒展开
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机器学习基础机器学习人工智能泰勒展开泰勒公式
若函数f(x)在包含x0x_0x0的某个开区间(a,b)上具有(n+1)阶导数,那么对于任意x∈(a,b)x\in(a,b)x∈(a,b),有:f(x)≈f(x0)0!+f′(x0)1!(x−x0)+f′′(x0)2!(x−x0)2+⋅⋅⋅+f(n+1)(x0)(n+1)!(x−x0)(n+1)f(x)\approx\frac{f(x_0)}{0!}+\frac{f'(x_0)}{1!}(x-x_
- python实现梯度下降优化算法
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梯度下降(GradientDescent)是一种常用的优化算法,用于求解无约束优化问题。在机器学习中,它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例,展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。假设我们要优化的函数是f(x)=x2,我们希望找到使得f(x)最小的x值。显然,对于这个函数,最小值出现在x=0。首先,我们需要计算f(x)的梯度(导数),即f′(x)
- 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