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前端
2024年,中国工程院院刊《Engineering》公布了备受瞩目的“2024全球十大工程成就”,这不仅是对过去一年工程科技领域杰出贡献的肯定,更标志着全球科技发展进入一个新的阶段。这十大成就涵盖了航天探索、生物医学、人工智能、新能源等多个领域,体现了当今科技前沿的最高水平。其中,文生视频大模型Sora的入选尤为引人注目,它代表着AI代码生成技术在内容创作领域的突破性进展,预示着未来内容生产方式的
- 【论文速读】| 评估并提高大语言模型生成的安全攻击探测器的鲁棒性
llm
基本信息原文标题:EvaluatingandImprovingtheRobustnessofSecurityAttackDetectorsGeneratedbyLLMs原文作者:SamuelePasini,JinhanKim,TommasoAiello,RocíoCabreraLozoya,AntoninoSabetta,PaoloTonella作者单位:UniversitàdellaSvizze
- Redis 7.0 新特性助力:小红书利用 I/O 多线程模型应对高并发挑战
真想骂*
redis数据库缓存
在当今的互联网环境中,高并发问题一直是众多平台开发者和技术运维人员面临的重大挑战。特别是在像小红书这样的社交电商平台上,用户访问量巨大,数据交互频繁,如何在高并发场景下保持系统的稳定性和高效性,成为了一项至关重要的任务。Redis作为一款轻量级、高性能的键值对存储系统,凭借其独特的特性和不断优化的新版本,成为了小红书应对高并发挑战的得力助手。本文将深入探讨Redis7.0的新特性——I/O多线程模
- 在亚马逊云科技上用AI提示词优化功能写出漂亮提示词(下)
佛州小李哥
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提示工程(PromptEngineering)对各位小伙伴们来说是再熟悉不过了,提示词工程技术是通过编写指令词,指导开发者们调用AI基础模型(FMs)获得期望的响应。但是经常写提示词的朋友们会知道,为了获取理想的输出,我们可能需要花费数月时间不断进行实验和调整才能得到最优的提示词,同时不同基础模型的提示词最佳实践也不尽相同,这意味着我们要设计兼容不同模型类别的提示词。此外提示词通常是与特定模型和特
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
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在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战
浪浪山小白兔
c++YOLO目标检测
1.前言在计算机视觉领域,目标检测是一项关键任务,其应用广泛,涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法,以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型,实现高效的目标检测。2.ONNX与YOLOv52.1ONNX简介ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种
- 【论文笔记】AutoML: A survey of the state-of-the-art(下篇)
pip install USART
学习笔记论文阅读记录论文阅读算法深度学习
目录4.ModelGeneration模型生成4.1SearchSpace搜索空间4.1.1Entire-structuredsearchspace基于整个架构的4.1.2Cell-basedsearchspace基于Cell的空间4.1.3Hierarchicalsearchspace层次化的空间4.1.3Morphism-basedsearchspace基于“态射”的空间4.2网络优化方法(搜
- C++ 条件变量-生产消费者模型
__雨夜星辰__
c++开发语言学习笔记多线程
条件变量是一种线程同步机制,当条件不满足时,相关线程被一直阻塞,直到某种条件出现,这些线程才会被唤醒.C++11的条件变量提供了两个类:condition_variable:只支持与普通mutex搭配,效率更高。condition_variable_any:是一种通用的条件变量,可以与任意mutex搭配(包括用户自定义的锁类型)包含头文件:1.condition_variable类主要成员函数:1
- 《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024
365JHWZGo
情感对话论文阅读回复生成ACL2024共情回复empathetic
《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《
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姚瑞南
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:入门版:基于大模型能力,如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
- conv2former模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能python神经网络conda
模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积神经网络(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展,但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系,在多个视觉任务中展现出优异性能。然而,ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
- (2025)修改Unity插件GLTFUtility以解决HDRP项目导入GLB模型法线贴图没有凹凸感问题
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原生GLTFUtility插件不支持HDRP渲染管线,导入的GLB模型改为使用HDRP/LitShader时,原本的法线贴图不再显示凹凸感。通过修改插件代码解决此问题。解决前墙壁模型:解决后:解决前地砖模型:解决后:解决方案如下在插件包文件中找到GLTFMaterial脚本(此脚本控制导入的模型最终的材质),找到CreateMaterial方法,复制以下代码并粘贴publicstaticIEnum
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
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论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4:《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》
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摘要自主代理由语言模型(LMs)驱动,已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。然而,语言模型的一个主要局限在于:它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化,在解决现实世界的计算机任务时,难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。为了解决这一问题,我们提出了一种推理时搜索算法,使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先(best-first)
- 几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因
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可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢:复杂度:DeepFaceLab的算法和模型较为复杂,需要处理大量数据和计算复杂的数学运算,这可能导致训练速度较慢。硬件配置:DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行,包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高,可能会导致训练速度较慢。数据量:DeepFaceLab需要大量的训练数据来训练模型,如果你的数据
- 一文带你了解QT Model/View框架的设计思想和实现机制
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开源组件及数据库技术C/C++实战专栏C/C++软件开发从入门到实战C++QTModal/View
目录1、QTModel/View框架简介1.1、QTModel/View是什么?1.2、QTModel/View框架核心思想1.3、Model/View框架工作机制1.4、Model/View框架的类2、Model2.1模型简介2.2、模型索引2.3、数据角色2.4、QStringListModel2.5、QFileSystemModel2.6、QSortFilterProxyModel3、Vie
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
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- 构建企业私有RAG大模型: (可商用)Qwen2.5开源模型vLLM部署及示例
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开源人工智能机器学习神经网络智能手机交互
在企业真实场景中,开发接口通常需要针对具体需求进行定制化处理,以更好地适配RAG应用系统的实际需求。相关代码后续会以Git仓库的形式分享。本章将继续探讨开源大模型的部署。在RAG系统的架构中,大模型扮演着至关重要的角色,是整个流程的“最后一环”。知识库的构建、检索,以及知识的排序与整合,都是为了为大模型提供准确、完整的上下文知识。这种知识支撑可以显著降低大模型生成过程中的幻觉问题(如生成不可靠或错
- 昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
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PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示:GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
- 极客说|Phi-4 模型的 4 位量化与 vLLM 高速推理
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作者:魏新宇-微软AI全球黑带高级技术专家「极客说」是一档专注AI时代开发者分享的专栏,我们邀请来自微软以及技术社区专家,带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里,您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!Phi-4的模型参数量是14B,这使它在推理的时候比较耗费内存。因此如果我们想要在边缘端运行,需要对它进行量化。量化的手段很多,此前也介绍过,
- Cursor 收费太贵?3分钟教你接入超低价 DeepSeek-V3,代码质量逼近 Claude 3.5
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DeepSeek-V3实在是太便宜了,就跟不要钱似的:每百万输入tokens0.1元(缓存命中)/1元(缓存未命中),每百万输出tokens2元跟其他模型相比,DeepSeek-V3的性价比非常高,只能用“真香”来形容。Sealos推出的AI聚合代理服务SealosAIProxy为用户提供了便捷的AI模型访问通道,其中就包含了DeepSeek-V3模型。而且通过SealosAIProxy使用这些模
- 内附源码|头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案
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本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第6篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇针对企业构建智能搜索服务的痛点,介绍如何利用阿里云Data+AI解决方案构建一站式AI搜索服务,深入分析了DMS+Lindorm的智能搜索解决方案。1、智能搜索成为信息消费的趋势近两年,AI大模型的迅速崛起为搜索产品注
- 美国采取行动扩大人工智能出口限制
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机器学习人工智能
大幅拓展限制:美国政府(拜登执政末期提出)出台新规,显著扩大人工智能技术出口限制,构建针对先进芯片与模型获取的国际分级体系。出口限制范围:对多数国家限制出口人工智能芯片与模型,仅少数亲密盟友除外。新规创建三级体系,对不同国家区别对待,并首次限制大型AI模型封闭权重出口。规则运作方式意见征询与生效:新规在媒体曝光后发布,设120天公众意见征询期,供新政府参考调整,预计一年后生效。国家分级及限制一级国
- MySQL-事务隔离级别与MVCC
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大家好,我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实,最严谨的方式分享给大家,共同进步写作不易,期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言本篇文章首先会对数据库事务的几个基础概念进行说明,主要是事务ACID模型,并发事务带来的问题和事务隔离级别。然后在此基础上,会对MySQL的InnoDB引擎中的一致性非锁定读取(ConsistentNonlocki
- Python 调用 Ollama 库:本地大语言模型使用详解
kdayjj966
python
ollama是一个用于调用本地大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的Python库,旨在提供简单、高效的API接口,以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。以下是关于如何在Python中使用ollama库的详细介绍。1.安装Ollama在使用库之前,请确保安装了ollama。你可以通过以下命令安装:pipinstallollama如果你尚未安装Python的包管理
- AI大模型行业发展五大趋势
大模型.
人工智能语言模型深度学习自然语言处理架构大模型
趋势一:大收敛与大分流,基础大模型向科技巨头收拢,而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下,那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局,行业的水已被搅浑。未来的格局很可能是很少量的基础大模型(开源+闭源)加上各类专业模型、行业模型的局面。2023年可谓“AI元年”,AI视觉“四小龙”(商汤、旷世、依图、云从)和大模型“六小虎”(智谱AI、MiniMax
- Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency
连理o
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ContentsIntroductionMethodLow-RankKey-ValueJointCompressionDecoupledRotaryPositionEmbeddingReferencesIntroduction作者提出Multi-headLatentAttention(MLA),通过将KV压缩为CompressedLatentKV,在减小KVcache的同时保持模型精度Method
- Runway 推出全新 AI 图像生成器 Frames
百态老人
人工智能计算机视觉
Runway全新图像生成器Frames简介著名的文生视频模型平台Runway发布了全新的AI图像生成器——Frames。这一模型于2024-11-27被发布出来,为图像生成领域带来了新的活力与可能。与传统的图像生成模型相比,Frames有着明显的独特性。传统的图像生成模型,例如DALL-E与StableDiffusion等,它们虽然能够生成高质量的图像,但局限性也较为明显。具体体现在维持风格的一致
- Minimax 开源的 4 百万超长上下文模型
百态老人
人工智能大数据笔记
MiniMax开源4百万超长上下文模型MiniMax开源模型概述2025年1月15日,MiniMax发布并开源了MiniMax-01全新系列模型,这一举措在人工智能领域引发了广泛关注。该系列包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。MiniMax作为大模型六小强(或六小虎)企业之一,其推出的这一系列模型有着诸多独特之处。这一系列模型的开源是Min
- 多头潜在注意力(MLA)是怎么来的,什么原理,能用简单的示例解释么
百态老人
学习
多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,简称MLA)是一种改进的注意力机制,旨在提高自然语言处理(NLP)模型的推理效率和性能。其核心思想是通过低秩联合压缩键(Key)和值(Value),减少推理过程中所需的内存和计算资源,从而实现更高效的处理。MLA的原理在传统的多头注意力机制(MHA)中,每个输入token的键和值需要被缓存,这导致了巨大的内存开销。具体来说,对于每
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分