- 咱们一起学C++ 第一百八十八篇:之C++中全局new和delete运算符的重载探秘
一杯年华@编程空间
咱们一起学习C++c++jvmrpc开发语言
咱们一起学C++第一百八十八篇:之C++中全局new和delete运算符的重载探秘大家好!C++作为一门强大的编程语言,在内存管理方面提供了丰富的机制。今天咱们来深入探讨C++中全局new和delete运算符的重载,希望通过这次学习,我们能对C++的内存管理有更深刻的理解,一起在编程的道路上不断进步!一、为什么要重载全局new和delete运算符在C++编程中,默认的全局new和delete运算符
- 2月16日星期日早报简报微语报早读
微语早读
生活
2月16日星期日,农历正月十九,早报#微语早读。1、全胜登顶!上海男篮战胜新疆,夺得首届CBA俱乐部杯冠军;2、湖南衡阳通报“妇幼保健院医生售卖出生证”:8名嫌犯被抓获;3、广东一中学让家长签字同意体罚犯错学生,学校:属实,是校规;4、北京已开通适龄男性HPV疫苗官方预约平台,疫苗供应量稳定;5、哪吒2成功进入全球影史票房TOP11;6、广西大学附属中学:教师郑某某已被开除,有关材料报送公安机关;
- Ubuntu22.04系统安装及配置
乌托邦的逃亡者
Ubuntulinux运维服务器ubuntu
文章目录一、选择“安装”二、选择“语言”三、安装器更新四、键盘布局五、选择安装类型六、网络配置七、代理设置八、镜像地址九、磁盘划分十、设置用户名、主机名、登录密码十一、升级到UbuntuPro十二、SSH设置十三、选装软件包十四、开始安装进程十五、配置静态IP十六、设置时区十七、包管理工具十八、防火墙设置十九、修改linux参数(调大最大文件句柄数)二十、如何使用root账号二十一、安装JDK二十
- 零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习?
山海青风
#机器学习机器学习人工智能python
1.1机器学习的定义机器学习(MachineLearning,ML)是让计算机从数据中学习,然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。传统编程:程序员写出明确的规则,例如“如果温度低于0℃,显示‘结冰’”。机器学习:计算机分析历史天气数据,自行找出“低温→可能结冰”的规律,然后对新数据进行预测。机器学习的核心思想是:数据+算法=经验+预测能力。1.2机器学习vs传统编程特点传统编程机器学习规
- 先进制造aps专题二十八 生产排程仿真引擎和工厂生产仿真引擎的设计
lijianhua_9712
aps生产排产仿真引擎工厂生产仿真引擎
一排产仿真引擎的设计主要分为仿真模型,仿真模型逻辑和仿真框架这三个部分1仿真模型和算法排产不一样,在算法排产里,机器对应的是数据库记录,排产逻辑是写在整体的算法里的,而仿真排产,机器对应的是一个仿真模型,每个仿真模型都有自己的执行逻辑,成千上万的仿真模型随着时间的移动,执行自己的逻辑在生产排产仿真里,常见的仿真模型有机器(机器/制造单元/工作站/产线),生产任务,订单,操作人员,缓冲区等2仿真模型
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 使用gRPC代替SpringCloud微服务项目中的RPC框架OpenFeign
Gloic
springcloud微服务rpcjava
这是目录哦一.前言二.代码仓库三.关于gRPC和OpenFeign四.使用gRPC替代OpenFeign1.原OpenFeign客户端2.proto接口定义3.gRPC服务端4.gRPC客户端5.服务测试五.总结一.前言前段时间一直在忙着另一门课程的SpringCloud微服务项目,其中各个微服务之间使用的是OpenFeign进行服务之间的接口调用。这时候刚好在网络程序设计的课程中学习到了gRPC
- 【LeetCode: 1760. 袋子里最少数目的球 + 二分】
硕风和炜
LeetCode每日一题打卡leetcode算法java二分
算法题算法刷题专栏|面试必备算法|面试高频算法越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨作者简介:硕风和炜,CSDN-Java领域优质创作者,保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文|经验分享|好用的网站工具分享恭喜你发现一枚宝藏博主,赶快收入囊中吧人生如棋,我愿为卒,行动虽慢,可谁曾见我后退一步?算法题目录题目链接⛲题目描述求解思路
- 【LeetCode: 8. 字符串转换整数 (atoi) + 模拟】
硕风和炜
LeetCode每日一题打卡leetcode算法java面试模拟
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- Java基础知识总结(四十八)--TCP传输、TCP客户端、TCP服务端
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴javatcp/ip开发语言
**TCP传输:**两个端点的建立连接后会有一个传输数据的通道,这通道称为流,而且是建立在网络基础上的流,称之为socket流。该流中既有读取,也有写入。**tcp的两个端点:**一个是客户端,一个是服务端。客户端:对应的对象,Socket服务端:对应的对象,ServerSocketTCP客户端:1,建立tcp的socket服务,最好明确具体的地址和端口。这个对象在创建时,就已经可以对指定ip和端
- 2025最新主流深度学习算法全解析
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AI深度学习算法人工智能
深度学习:开启智能时代的钥匙在当今数字化时代,深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙,开启了智能时代的大门,让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型,使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征,从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。从语音助手到自动驾驶,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在,深刻地改变着
- 强化学习关键技术:重要性采样深度剖析
进一步有进一步的欢喜
强化学习概率论机器学习人工智能重要性采样
目录一、引言二、重要性采样基本原理(一)什么是重要性采样(二)重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法(一)偏差(Bias)(二)方差(Variance)(三)有效样本数量(EffectiveSampleSize)(四)与真实值对比(如果已知)四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析(一)机器人路径规划(二)游戏AI七、总结一、引言强化学习旨在让智能体在与环境的交互中学习到最优策略
- 神经网络(Neural Network)
ningmengjing_
神经网络深度学习人工智能
引言神经网络,作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分,近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发,神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制,能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元,每个神经元接收多个输入信号,通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织,
- 深度学习入门:搭建你的第一个神经网络
Evaporator Core
人工智能深度学习Python开发经验深度学习python神经网络
在当今数字化时代,深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言,成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天,我们将一起踏上深度学习的旅程,搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑的神经网络结构,让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
- 什么是AI人工智能
西洲啊
AI人工智能
首先,AI指的是让计算机系统能够执行人类智慧任务,比如学习、推理和决策的能力。就像我们人类一样,它们可以通过数据进行分析,做出判断。但它们是如何工作的呢?我听说过“深度学习”这个词,这是一种在AI中非常重要的技术。它是不是就是让计算机自己从大量数据中学到模式和规律?比如说,如果我给一个深度学习模型显示很多猫图片,它会自己识别出猫的特征,比如眼睛、鼻子和胡须,然后知道这是猫。但是,如何让计算机学会这
- 自监督的主要学习方法
一只波加猹~
自监督学习自监督
自监督学习是一种机器学习方法,其中模型从未标注的数据中学习生成标签,通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。它的核心目标是利用无监督的数据进行学习,从而在下游任务中更好地利用监督信号。自监督学习的主要方法可以分为以下三类:1.基于上下文(Context-based)方法基于上下文的方法通过预测数据的局部信息或不同部分之间的关系,来进行自监督学习。模型通过挖掘数据本身的结构或模
- 我这么练习C++刀法
v_shopping
C++思想编程刀法c++编程数据结构alignmentc语言
本文参考:http://blog.csdn.net/pongba/article/details/1930150看了刘未鹏老师的博客,学习C++:实践者的方法之后,还是有蛮多感触的。从毕业到现在1年多了,一直自己摸爬滚打的学习C++,中间做了2个项目,是用C++的,由于刚开始就接触的是C++,所以对C++也是有感情的。以前就听老师,前辈说,语言只是工具,就像武侠里面的刀枪棍棒,十八般武艺一样,真正
- 聊聊Agentic RAG,可能是目前最强大和灵活的RAG实现方式
江湖人称麻花滕
开源计算机视觉人工智能机器学习自动驾驶
前言经典RAG应用的范式与架构已经非常流行,我们可以在很短的时间内借助成熟框架开发一个简单能用的RAG应用。在【RAG实战篇系列】文章中,风叔也介绍了一个最最基本的NaiveRAG系统,以及优化RAG系统的十八般武器。但是,实际应用场景要远比理论中复杂。以企业级应用场景为例,企业内部有大量不同来源与类型的文档,比如word、pdf等非结构化数据,以及mysql数据库这种结构化数据。假设,我们现在需
- 深度学习的算法在人群计数(数人头)
人工智能专属驿站
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基于深度学习的算法在人群计数(数人头)任务中表现较为出色,尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点:1.基于卷积神经网络(CNN)的算法特点:利用CNN的强大特征提取能力,直接从图像中学习人群计数的特征。优势:高精度:能够自动学习复杂的特征,适合处理大规模数据集。泛化能力强:通过大量数据训练,模型能够适应不同的场景和人群密度。代表算法:MCNN(Mult
- 十八、计算机视觉-canny边缘检测
云峰天际
计算机视觉人工智能计算机视觉人工智能
文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波(GaussianSmoothing)2.梯度计算(GradientCalculation)3.非极大值抑制(Non-maximumSuppression)4.双阈值检测(DoubleThresholding)5.边缘跟踪与连接(EdgeTrackingandHysteresis)二、代码实现前言Canny边缘检测是计算机视觉领域中常用的一种边缘检测
- 深度学习 - 神经网络的原理
test猿
深度学习神经网络人工智能
##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支,其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能,构建多层的神经网络模型,从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理:**1.**神经元模型:***神经网络的基本单元是神经元,它模拟生物神经元的结构和功能。*每个神经元接收多个输入信号,对信号进行加权求和,并通过激活函数进行非线性变换,最终输出一个信号。*常用的激活函数包括Sigmoid、
- PostgreSQL的学习心得和知识总结(一百四十八)|查看 PostgreSQL 17 中的新内置排序规则提供程序
孤傲小二~阿沐
postgresql数据库
目录结构注:提前言明本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容,其列表如下:1、参考书籍:《PostgreSQL数据库内核分析》2、参考书籍:《数据库事务处理的艺术:事务管理与并发控制》3、PostgreSQL数据库仓库链接,点击前往4、日本著名PostgreSQL数据库专家铃木启修网站主页,点击前往5、参考书籍:《PostgreSQL中文手册》6、参考书籍:《PostgreSQL指南:内幕探索》,点击
- Windows 中学习Docker环境准备3、在Ubuntu中安装Docker
码视野
后端
Windows中学习Docker环境准备1、Win11安装DockerDesktopWindows中学习Docker环境准备2、DockerDesktop中安装ubuntuWindows中学习Docker环境准备3、在Ubuntu中安装Docker需要更多Docker学习视频和资料,请文末联系步骤1:更新系统并安装依赖首先,确保你的系统是最新的,并安装一些必要的依赖包。bash复制#更新包管理器s
- 代码随想录算法训练营第二十八天| 回溯算法01
Rachela_z
算法
77.组合对着在回溯算法理论基础给出的代码模板,来做本题组合问题,大家就会发现写回溯算法套路。在回溯算法解决实际问题的过程中,大家会有各种疑问,先看视频介绍,基本可以解决大家的疑惑。本题关于剪枝操作是大家要理解的重点,因为后面很多回溯算法解决的题目,都是这个剪枝套路。题目链接/文章讲解:代码随想录视频讲解:带你学透回溯算法-组合问题(对应力扣题目:77.组合)|回溯法精讲!_哔哩哔哩_bilibi
- SAP UI5 应用开发教程之三十八 - 使用 Chrome 开发者工具查看程序执行出错时的上下文信息
Python中的class体内定义方法时,如果没有显式地包含self参数,有时候依然可以被调用。这是一个非常有趣的话题,因为它涉及到对Python中类与对象之间关系的更深理解。要理解为什么这种情况下方法依然能够被调用,我们需要逐步拆解Python类的构造方式以及方法绑定的原理。
- 聊一聊数据库事务的四种隔离性及Oracle和MySQL各自的默认隔离级别及原因分析
db_murphy
oraclemysql
【引言】大家都知道数据库事务四特性:原子性、一致性、隔离性和持久性,也就是人们熟知的ACID特性。在实际生产应用中,数据库中的数据是要被多用户共享/访问,而在多个用户同时操作相同数据时,可能会出现一些事务的并发问题,这就就有了事务隔离性的四种不同级别。今天,本文将围绕事务的特性、并发问题、隔离级别进行集中学习。之前的一篇相关推文介绍过MySQL的三种锁:《浅谈MySQL三种锁:全局锁、表锁和行锁》
- 你有没有想过可以轻松学习C语言?《嗨翻C语言》全新学习方式(好书分享更新中)
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嗨翻C语言作者:[美]DavidGriffiths/[美]DawnGriffiths出版社:人民邮电出版社原作名:HeadFirstC译者:程亦超内容简介······你能从这本书中学到什么?你有没有想过可以轻松学习C语言?《嗨翻C语言》将会带给你一次这样的全新学习体验。本书贯以有趣的故事情节、生动形象的图片,以及不拘一格、丰富多样的练习和测试,时刻激励、吸引、启发你在解决问题的同时获取新的知识。你
- 什么是 AI 代理?
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要点AI代理是可自主操作的程序,能够分析信息、从经验中学习,并代表用户执行任务。与普通机器人不同,AI代理不仅具有更强的操作和改进能力,而且几乎不需要人工干预。它们还可以与其他代理和应用程序进行交互。AI代理的应用非常广泛。例如,它们能够通过自动完成交易、管理风险、为NFT增加互动性以及简化区块链操作,推动加密货币领域的发展,使Web3更易于使用。简介人工智能(AI)正在转变我们生活、工作以及使用
- 人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例
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一、机器学习概念与原理什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个分支,通过从数据中学习和改进算法,使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段,能够让计算机“自我学习”,从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型,使用大量的数据进行训练,使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中,常用的模型包括线性回归、逻辑回
- AI基础数学之——掌握中学基础数学——学习脑图说明
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AI-中学数学学习算法机器学习人工智能c++python
目录代数部分几何部分统计与概率部分难易度说明一、代数二、几何三、统计与概率AI有关的基础数学部分指明代数部分几何部分统计与概率基础数学——PC学习方式总结代数部分数与式基础:从实数开始学习,了解实数的分类、性质等。接着是二次根式,掌握其化简、运算规则。整式与因式分解中,学习整式的运算、因式分解的方法。分式则要理解分式的概念、基本性质及运算。方程(组)与不等式(组):先学习一次方程(组)及其应用,掌
- 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