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代码悟者:算法之外的智慧
网络
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- 人工智能技术篇*卷(三)
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接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- K8S学习之基础二十八:k8s中的configMap
云上艺旅
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k8s中的configMapconfigMap是k8s的资源对象,简称cm,用于保存非机密性的配置,数据可以用key/value键值对形式保存,也可以通过文件形式保存在部署服务的时候,每个服务都有自己的配置文件,如果一台服务器上部署多个服务:nginx、tomcat、apache等,那么这些配置都存在这个节点上,假如一台服务器不能满足线上高并发的要求,需要对服务器扩容,扩容之后的服务器还是需要部署
- SpringBoot2.0实战 | 第二十八章:整合SpringSecurity之前后端分离使用JWT实现登录鉴权
死牛胖子
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在前面的文章中,我们已经使用token实现前后端分离的系统登录及访问鉴权。第二十四章:整合SpringSecurity之最简登录及方法鉴权第二十五章:整合SpringSecurity之基于数据库实现登录鉴权第二十六章:整合SpringSecurity之前后端分离使用JSON格式交互第二十七章:整合SpringSecurity之前后端分离使用Token实现登录鉴权登录成功后,服务端会生成一个toke
- Cesium高级开发教程之四十八:包络分析
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一、原理包络分析是一种用于确定一组数据点或对象的外包络或边界的分析方法,在GIS中,包络分析用于确定地理要素(如点、线、面等)的外包络范围。例如,在城市规划中,对一片区域内的建筑物、道路等地理要素进行包络分析,可以得到这片区域的大致边界范围,以便进行土地利用规划、资源分配等工作。还可用于分析野生动物的栖息地范围,通过对动物活动轨迹点进行包络分析,确定其栖息地的边界,为野生动物保护提供决策支持。二、
- 数据架构与机器学习:如何构建智能系统
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下,通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习,以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构(DataArchitecture)是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析,以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
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机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- Python实现机器学习项目教程:房价预测
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Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- Windows控制台API基本使用(下)
生活需要深度
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文章目录前言十三、控制台字体二、字体不支持当前代码页十四、填充指定行一、直接输出二、使用API三、使用转义序列十五、DEC线条绘制功能十六、备用和主缓冲区十七、控制台模式(Consolemode)一、获取控制台模式二、设置控制台模式十八、移动控制台上的文本一、直通链接二、使用API的概述三、此API的参数四、SMALL_RECT结构五、示例一、示例描述二、代码六、特性++?十九、为文本盖上阴影一、
- 第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
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Dify、RAG-Flow、FastGPT核心特点对比以下基于搜索结果,从功能定位、技术架构、适用场景等维度总结三者的核心特点:1.Dify定位:开源的LLM应用开发平台,强调低代码与快速构建生成式AI应用。核心特点:多模型支持:无缝集成数百种专有/开源大模型(如GPT、Llama3、Mistral),支持通过API或本地部署调用18。流程编排能力:提供Chatflow(对话类应用)和Workfl
- AI大模型:教育行业的革新引擎
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凌晨两点,高中生小林对着数学卷子抓耳挠腮。她轻触桌面的全息投影,AI助手“DeepSeek-R1”立刻扫描题目:“这道几何题需要先构建辅助线,还记得昨天练习的相似三角形判定法吗?”随即调出3D动态演示,讲解着自己的解题思路。指导小林轻松愉快的完成了复杂的作业。我们再试想一下:深夜两点,某重点中学教师仍在伏案批改作业这在以前可能是教师职业的常态,但是随着AI的普及。借助DeepSeek大模型,教师
- C++学习笔记(十八)——类之继承
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一、继承作用:继承(Inheritance)是面向对象编程(OOP)的核心特性之一,允许一个类(子类)从另一个类(基类)派生,并继承基类的属性和行为。继承的主要目的是代码复用,同时支持扩展和修改已有功能,提高程序的可维护性。特点:子类会自动继承基类的public和protected成员(不包括private成员)。子类可以增加新的成员或重写(覆盖)基类的方法。支持单继承和多继承(C++允许一个类继
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
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1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
- RK3568笔记六十八:Yolov11目标检测部署测试
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若该文为原创文章,转载请注明原文出处。看到yolov11出了,山水无移大佬测试通过,跟个风测试一下效果。使用的是正点原子的ATK-DLRK3568开发板。这里不训练自己的模型了,使用官方模型测试。一、环境搭建1、下载源码ultralytics/ultralytics:UltralyticsYOLO112、创建虚拟环境condacreate-nyolov11_envpython=3.83、激活con
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
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目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
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- 基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤
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项目简介该项目是基于Python+Vue开发的电影订票管理系统(前后端分离),这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能,同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Python的电影订票管理系统项目,大学生可以在实践中学习和提升自己的能力,为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路主要功能影片管理:管理系统可以录入、修改和查询影片的基本信息,如
- 基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明
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项目简介该项目是基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约管理系统(前后端分离),这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Java编程技能,同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Java的口腔预约管理系统项目,大学生可以在实践中学习和提升自己的能力,为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路在线演示演示地址:https://teeth.
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
小圆圆666
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文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
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BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- 数据库sqlite3之 sqlite3_exec()第三个参数回调函数的使用
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在写这篇文章之前大家先了解我之前写的关于用c语言操作sqlite3的博客,链接地址如下:https://blog.csdn.net/makunIT/article/details/105192076关于sqlite3_exec的回调函数的知识,我也是在做一个项目中学习到的,看了一些博客吧,很多博客,都表达的不是很清楚,所以我想写这篇博客,记录自己的学习过程。大家先了解一下sqlite3_exec(
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- 【源代码】python爬虫,爬取足球赛制比分
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完整代码!fromseleniumimportwebdriverfromselenium.common.exceptionsimportNoSuchElementExceptionfromselenium.webdriver.common.keysimportKeysimporttimefrombs4importBeautifulSoupimportselectimportsocketimpor
- Linux云计算SRE-第十八周
晨曦启明711
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1.部署3节点mongodb复制集。1、编辑mongodb节点rocky(10.0.0.160)、rocky1(10.0.0.170)、rocky2(10.0.0.180)的安装脚本。viminstall_mongodb.sh#!/bin/bash#正确定义版本变量MONGODB_VERSION=rhel80-5.0.4MONGODB_FILE=mongodb-linux-x86_64-${MON
- Android OpenGL ES 2.0(四)---纹理基础
螃蟹变异了
Android移动开发AndroidOpenGLES2.0
本文从下面链接翻译过来:AndroidLessonFour:IntroducingBasicTexturing这是我们的第四个教程。在本课中,我们将添加我们在第三课中学到的内容,并学习如何添加纹理。我们将看看如何从应用程序资源中读取图像,将此图像加载到OpenGLES中,并将其显示在屏幕。跟着我,你会立刻理解基本的纹理前提条件本系列每个课程构建都是以前一个课程为基础,这节课是第三课的扩展,因此请务
- 第十八篇 SQL优化之逻辑结构:用仓库管理员思维优化数据库
随缘而动,随遇而安
SQL之道——从入门到精通数据库sql
目录摘要:像管理仓库一样理解数据库一、新手必看:从零搞懂逻辑结构(极简步骤)1.1货架管理(Block):你的第一个优化操作1.2货架区规划(Segment与Extent):避免仓库碎片化二、进阶技巧:让SQL性能翻倍的骚操作2.1快递单号(ROWID):直捣黄龙取数据2.2表空间(Tablespace):冷热数据分开放三、避坑指南:血泪教训总结3.1行迁移:大箱子挤坏小货架3.2热块竞争:秒杀引
- Datawhale AI夏令营第四期 AIGC方向 task02学习笔记
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探探前沿:了解一下AI生图技术的能力&局限今天我们的任务是对baseline的代码有一个更加细致的理解,然后我们会学习如何借助AI来提升我们的自学习能力,从而帮助大家在后面的学习工作中如何从容迎接各种挑战。授人以鱼不如授人以渔,你可以从中学大模型的提问技巧来实现快速学习,学会如何制作一个话剧连环画。‘自其不变者而观之,则物与我皆无尽也’,拥抱AI、学习AI、运用AI解决各种变化的问题,一起加油!!
- 搜广推校招面经三十八
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搜广推面经算法pytorch推荐算法搜索算法机器学习
字节推荐算法一、场景题:在抖音场景下为用户推荐广告词,吸引用户点击搜索,呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中,梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题,尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题,Transformer采用了一系列技术:2.1.残差连接(ResidualConnections)每个子层(包
- Kubernetes 探秘:声明式 API 与编程范式
少林码僧
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《Kubernetes探秘:声明式API与编程范式》在Kubernetes的世界中,声明式API和特定的编程范式起着至关重要的作用。这一节,我们将深入剖析Kubernetes课程第十八节——“声明式API与Kubernetes编程范式”。一、声明式API的重要性(一)简化操作声明式API允许用户描述期望的系统状态,而不是具体的操作步骤。这使得操作更加简洁明了,减少了复杂性。例如,用户可以通过声明一
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($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