- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 多机器人系统感知能力和控制体系结构综述
罗伯特之技术屋
人工智能与智能系统专栏机器人
摘要:为了促进多机器人系统(multirobotsystem,MRS)的智能化、无人化发展,并提升MRS在不同工作环境中的探测能力和系统的灵活性,本文从MRS的感知能力及其控制系统架构的角度出发,深度调研并分析了MRS相关的研究与工作,重点探讨了空中、地面、水面、水下4种应用环境下的MRS感知能力与控制系统架构,并对未来的研究方向进行展望。本文的结果可对于后续MRS在感知方法和控制系统的选用上提供
- 使用Deepseek书写一篇综述论文,如何提示?
学术乙方
小知识经验分享
使用DeepSeek撰写综述论文时,可以通过以下提示和步骤来高效完成任务:明确研究主题与范围在开始撰写之前,首先需要明确研究主题、文献综述的时间跨度、地理范畴和文献类型。这有助于聚焦研究方向,避免偏离主题。制定详细的提示词提示词的设计是高效利用DeepSeek的关键。可以参考以下模板:研究背景与现状:请帮我梳理XXX领域的研究背景与现状,包括国内外的主要研究成果和研究热点。文献筛选与阅读:请帮我筛
- A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
WhyteHighmore
论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展,重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开:1引言自从1950年图灵测试被提出以来,人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统,这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
- A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用
王金-太想进步了
语言模型人工智能自然语言处理
应用尽管预训练为大型语言模型(LLMs)赋予了强大的基础能力,但在部署于专业领域时,LLMs仍经常遇到持续的限制,包括上下文长度受限、容易产生幻觉(hallucination)、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中,这些不足显得尤为重要,因为在这些场景中,精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨:(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求?(2)在实
- DeepSeek高能低耗AI创作突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透,生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构,构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。该架构融合视觉语言理解与多语言处理能力,在保持高响应速度的同时,显著降低算力消耗,其单位计算成本仅为同类产品的三分之一。值得关注的是,系统搭载的DeepSeekProver学术引擎可自动生成文献综述框架,而D
- 中国智能汽车行业市场需求趋势与发展战略规划建议报告2022-2028年版
qq_1106715599
postman
中国智能汽车行业市场需求趋势与发展战略规划建议报告2022-2028年版【撰写单位】:鸿晟信合研究院【报告目录】:第1章:智能汽车行业发展综述1.1智能汽车的界定1.1.1智能汽车的概念1.1.2智能汽车结构1.1.3智能汽车的体系架构1.1.4智能汽车核心价值分析1.1.5《国民经济行业分类与代码》中智能汽车行业归属1.2智能汽车的等级划分1.2.1美国标准1.2.2中国标准(1)驾驶自动化等级
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- 如何快速写开题报告?
我是宝库
人工智能经验分享学习方法毕业论文开题报告毕业设计毕设
又到了毕业季,你是不是内心已经十分捉急?开题报告还没开始写?该怎么写?写好开题报告,就是论文成功的开始!开题报告越细致,论文的写作就越有方向和思路。每个学校都会出台关于开题报告的相关要求也会给到相关模板,同学们可以自己到学校的官网下载相关模板。一般而言,开题报告包括以下六个部分的内容:1.研究背景和意义2.文献综述3.研究提纲及预期贡献4.研究进度5.拟采用的研究方法、手段及采取的措施6.可能遇见
- Android 百度语音合成工具类封装:内存泄漏防护与简化调用
tangweiguo03051987
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适配高版本Android系统使用ApplicationContext避免内存泄漏默认回调支持,调用更简洁线程安全与资源释放优化完整代码:BaiduTTSManager.java:importandroid.content.Context;importandroid.os.Handler;importandroid.os.Looper;importandroid.util.Log;importand
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林聪木
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目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
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「已注销」
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https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/IR-04-2020-0073/full/html多机器人/多智能体动态环境任务分配决策动态任务调度策略该文章主要是想对目前stateoftheart多机器人动态任务调度策略做一个全面的评价,注意定语挺多的,里面的方法也较多为近几年的智能调度那些算法。衡量方法主要考虑到了应用场景、限制、目标方程
- 学习面向对象编程之前的准备工作(二)
笺上山河梦
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综述本次学习的所有知识点如下:/**C++struct使用*//**Filename:StructDemo.cpp*AuthorName:xxx*Date:2025.3.10*Email:xxxxxxxxxxxxxx*Function:DemonstrationtohowtousethestructureofC++.*/#include#includeusingnamespacestd;//结构体
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写在前面在开发ReactNative应用时,性能优化是一个至关重要的环节。良好的性能不仅可以提升用户体验,还能减少应用的资源消耗,提高应用的稳定性。本文将详细介绍如何对ReactNative应用进行性能调试和优化,包括性能综述、编译速度优化、列表配置优化、JavaScript加载优化以及Profiling。一、性能综述在开始性能调试之前,了解一些基本概念和工具是非常重要的。以下是一些关键点:FPS
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OpenAI的deepresearch工具对科研人员有用吗?它有哪些优缺点?来看看全球学术界专家的评价。科技巨头OpenAI发布了一款名为“深度研究”的付费访问工具,该工具能够将来自数十乃至数百个网站的信息综合成一份数页长的引用报告。此工具与谷歌去年12月发布的同名“深度研究”功能类似,能在短短数十分钟内完成相当于数小时的工作量。许多科学家对其撰写文献综述或整篇综述论文的能力,甚至识别知识空白的能
- 基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
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以下是一份详细的AI视频制作网站总结清单,包含免费/付费信息及核心功能说明:AI视频生成工具清单(附网址与免费说明)1.Synthesia网址:https://www.synthesia.io是否免费:免费试用(生成视频带水印)核心功能:✅120+AI虚拟主播✅支持70种语言语音合成✅直接生成口型同步视频限制:免费版仅限1分钟视频2.RunwayML网址:https://runway.ml是否免费
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- 【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人
驴友花雕
人工智能机器人嵌入式硬件单片机c++基于ESP32S3通义千问AI语音聊天机器人
开源项目1、核心功能:该项目利用ESP32S3开发板,结合通义千问大模型,实现了一个AI语音聊天机器人。用户可以通过语音与机器人进行交互,机器人能够理解用户的语音指令并给出相应的语音回答。2、技术架构:(1)语音识别:使用语音转文字大模型,将用户的语音输入转换为文本信息。(2)文本理解:将转换后的文本发送到通义千问大模型进行处理,模型会根据文本内容生成相应的回答。(3)语音合成:将模型生成的文本答
- 高斯Splatting:3D 重建与新视图合成的综述
三谷秋水
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24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务,涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术,包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
- 中国团体保险行业发展规模及投资发展趋向研究报告2021-2027年
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第1章:中国团体保险行业发展综述1.1团体保险行业定义及特点1.1.1团体保险行业的定义1.1.2团体保险行业产品/业务特点(1)团体保险与个人保险(2)团体保险与社会统筹保险1.2团体保险行业统计标准1.2.1团体保险行业统计口径1.2.2团体保险行业统计方法1.2.3团体保险行业数据种类1.2.4团体保险行业研究范围(1)团体人寿保险(2)团体健康保险(3)团体意外伤害保险第2章:美国团体健康
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math线性代数基本子空间
十、四个基本子空间1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm2.零空间N(A)N(A)N(A)inRnR^nRn3.行空间C(AT)C(A^T)C(AT)inRnR^nRn4.左零空间N(AT)N(A^T)N(AT)inRmR^mRm综述5.新的向量空间讨论矩阵Am∗nA_{m*n}Am∗n的四个基本空间,m行n列1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm[col11col21
- 大模型交互-超拟人合成
定制开发才有价值
交互开发语言java
1、超拟人合成:将文字转化为自然流畅的人声,在实时语音合成的基础上,精准模拟人类的副语言现象,如呼吸、叹气、语速变化等,使得语音不仅流畅自然,更富有情感和生命力。2、唤醒的持久运行--->合成能力加持(唤醒成功后语音答复:主人我在)--->调用在线或离线听写能力(建议用讯飞在线效果好)--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型--->获取大模型答案后调用语音合成(
- 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
砌墙_2301
matlab算法人工智能
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于信息间隙决策理论(IGDT)的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论(IGDT)的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
- Spark-TTS:基于大模型的文本语音合成工具
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魅力语音语音识别深度学习人工智能
GitHub:https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统,它利用大型语言模型(LLM)的强大功能进行高度准确和自然的语音合成;旨在高效、灵活、强大地用于研究和生产用途。一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建,无需额外的生成模型,它不依赖于单独的模型来生成声学特征,而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
- 【资料分享】IF=500+!基于鼻咽癌诱导化疗后减容放疗与常规减容放疗比较的研究综述
灵犀拾荒者
资料分享数据挖掘
一、摘要在鼻咽癌(NasopharyngealCarcinoma,NPC)的综合治疗中,诱导化疗(InductionChemotherapy,IC)可显著缩小肿瘤体积,随后行放射治疗(Radiotherapy,RT)已成为临床常见策略。传统共识通常建议按诱导化疗前(Pre-IC)的肿瘤范围进行常规放疗;然而,减容放疗(Reduced-volumeRT)基于诱导化疗后(Post-IC)显著缩小的肿瘤
- CosyVoice-Web版文字转语音服务
Bruce_xiaowei
总结经验笔记编程前端语音识别人工智能
CosyVoice-Web版文字转语音服务概述本系统是基于阿里云DashscopeAPI实现的文字转语音服务,采用Flask框架构建Web应用。系统提供多角色语音合成功能,支持定时清理临时文件,具有完善的错误处理机制。功能特性多语音角色选择(17种预设音色)实时语音合成与下载自动清理1小时前的临时文件响应式网页界面API密钥安全管理技术架构用户浏览器FlaskWeb应用DashscopeAPI临时
- AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》(完整版PDF免费附下载)
AI大模型_学习君
人工智能pdfAI大模型RAG大模型技术中国数字人发展报告2024数字人
世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建,具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。在技术层面,数字人通过数字建模手段实现,涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。当前,数字人正成为人工智能活跃的应用落地入口,对大数据、智能终端、具身智能等产业链接度、嵌入度、融合度较强,或将成为下一代互联网活跃的交互界面之一。公开数据显示,目前
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
kakaZhui
解码前沿多模态大模型:认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
- 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