- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 人工智能之数学基础:线性子空间
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
本文重点在前面的课程中,我们学习了线性空间,本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中,线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分,它需要满足下面的性质:设V是数域F上的线性空间,W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间,则称W为V的线性子空间(或称向量子空间)。具体来说,设V是一个线性空间,W是
- PHP转GO Day3 函数定义与包管理实践(创建数学工具包)
老李要转行
phpgolang开发语言
Day3函数定义与包管理实践(创建数学工具包)数学工具包开发问题指南一、标准包结构示例#项目结构(在GOPATH/src外新建目录)my-math/├──go.mod#模块定义文件├──mathutil/#包目录│├──math.go#包代码│└──math_test.go#测试代码└──main.go#使用示例二、典型问题与解决方案问题1:包导入路径错误现象import"mathutil"提示p
- 使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通
m0_57781768
c++java开发语言
使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通前言CPLEX是IBM开发的一款强大的数学编程求解器,广泛应用于线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)和约束规划(CP)等领域。它具有高效的求解能力和灵活的建模功能,是优化领域的重要工具之一。本文将详细介绍如何在C++中使用CPLEX进行优化建模,从基本概念到高级应用,结合具体实例展示其强大功能。通过这篇文章,读者将能够深入理解CPLEX的使用方法,
- 数学建模清风课程笔记——第二章 TOPSIS法
minpengyuanBITer
数学建模数学建模笔记
TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)可翻译为逼近理想解排序法,国内简称为优劣解距离法。TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能够精确地反映各评价方案之间的差距。评价类问题1TOPSIS法TOPSIS法概念:TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,能充分利用原始数据的信息,其结
- 【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模
层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中,我们经常面临复杂的决策问题,这些问题通常涉及多个评价准则,且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策?层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)作为一种系统、灵活的多准则决策方法,为我们提供了科学的决策工具。文章目录层次分析法(AHP)详解及其应用引言什么是层次分析法?层次分析法的基本原理层次
- 【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模
模糊综合评价模型详解文章目录模糊综合评价模型详解1.模糊综合评价模型概述2.模糊综合评价的基本原理2.1基本概念2.2评价步骤3.模糊综合评价的数学模型3.1数学表达3.2模糊合成运算4.模糊综合评价的应用领域5.模糊综合评价的优缺点5.1优点5.2缺点6.模糊综合评价的实现步骤7.模糊综合评价在实际项目中的应用案例8.结论参考资料1.模糊综合评价模型概述模糊综合评价法(FuzzyComprehe
- 【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例:某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域,我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的
- 【数学建模】TOPSIS法简介及应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
文章目录TOPSIS法的基本原理TOPSIS法的基本步骤TOPSIS法的应用总结在多目标决策分析中,我们常常需要在多个选择中找到一个最优解。TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)法是一个广泛应用的决策方法,基于理想解与负理想解的距离来评估各个选项的优劣。本文将简要介绍TOPSIS法的基本原理、步骤以及其在实际决策
- 数学中的“矩”
heraldww
数学概率论人工智能机器学习
数学中的“矩”矩的数学意义,高度总结:数学上,“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。在力学和统计学中都有用到“矩”。如果这些点代表“质量”,那么:零阶矩表示所有点的质量;一阶矩表示质心;二阶矩表示转动惯量。如果这些点代表“概率密度”,那么:零阶矩表示这些点的总概率(也就是1);一阶矩表示期望;二阶(中心)矩表示方差;三阶(中心)矩表示偏斜度;四阶(中心)矩表示峰度;这个数学上的概念和物理上的“
- Gmsh教程
网卡了
GmshpythonGmsh
13、在没有底层CAD模型的情况下重新擦除STL文件importgmsh#导入Gmsh库,用于几何建模和网格划分importmath#导入数学库,用于计算importos#导入操作系统库,用于处理文件路径importsys#导入系统库,用于处理命令行参数gmsh.initialize()#初始化Gmsh环境defcreateGeometryAndMesh():#清除之前的模型和数据gmsh.cle
- RSA加密算法
不会搬砖的淡水鱼
网络服务器安全
RSA加密算法:数学魔术背后的安全守护者RSA加密算法(Rivest-Shamir-Adleman)是一种广泛使用的公钥加密算法,它在信息安全领域具有重要作用。RSA是由罗纳德·李维斯特(RonRivest)、阿迪·萨莫尔(AdiShamir)和伦纳德·阿德曼(LeonardAdleman)在1977年一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。RS
- GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南
每天三杯咖啡
人工智能
```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型:从入门到部署##什么是模型量化?(小白扫盲版)###1.1量化就像"模型减肥术"-**传统模型**:每个参数用32位浮点数(好比高清无损图片)-**量化模型**:用4-8位整数存储(类似手机压缩照片)-**核心原理**:`FP32→Int8/Int4`的数学映射,保留关键特征###1.2为什么要量化?|对比项|原
- 数学领域的跨时代进化与升级:从公理化到智能化的破茧之路
夏末之花
算法
作者:夏末之花|发布时间:2025-03-16|阅读量:10万+|点赞数:5.6万引言:数学的“破茧时刻”与文明跃迁人类历史上,数学的每一次重大突破都像一次“破茧时刻”,推动文明跨越式发展。从古希腊的几何公理化到牛顿的微积分,再到20世纪的计算机理论,数学始终是科学革命的基石。而在21世纪的今天,随着量子计算、人工智能、生物信息等技术的爆发,数学正迎来新一轮的进化与升级——从纯粹的逻辑工具,演变为
- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
go
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的数学原理是本福特定律(Benford'sLaw)。本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中,数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为:P(d)=log₁₀(1+1/d),其中d∈{
- 书籍-《控制理论的数学导论(第三版)》
机器人数学
书籍:AMathematicalIntroductiontoControlTheory作者:ShlomoEngelberg出版:WorldScientificPublishingCompany编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:《控制理论的数学导论(第三版)》01书籍介绍本书在数学严谨性和工程应用之间达到了完美的平衡,有助于学生全面理解控制理论的数学和工程层面。本书不仅有效运用了MATLAB
- 书籍-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》
机器学习人工智能
书籍:OptimizationEssentials:Theory,Tools,andApplications作者:FaizHamid出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》01书籍介绍本书探讨了运筹学和数学优化领域的最新发展和令人兴奋的挑战。它以统一且精心编排的方式呈现了以下内容:(a)现实生活中出现的新颖优化问题,并突出每
- AIGC与教育行业的邂逅--其在数学领域的应用与实现
想成为高手499
AIGC
引言在数学教学中,教师往往需要大量的时间准备练习题和答案解析,而学生则需要定制化的练习来满足不同的学习需求。AIGC技术可以通过自动生成数学题目、定制化学习内容、即时反馈等方式,极大地提升数学学习的效率与质量。本文将深入探讨AIGC在数学领域的几种应用场景,并通过Python代码展示具体实现方式。1.自动生成数学题目与解析数学题目生成是AIGC在数学教学中的主要应用之一。通过生成不同难度和类型的题
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 【初学者】请介绍一下线性与非线性的区别?
lisw05
计算科学线性代数图论数学建模
李升伟整理线性与非线性是数学和科学中常用的概念,主要区别如下:1.定义线性:系统或函数满足叠加性和齐次性。叠加性指输入的和导致输出的和,齐次性指输入按比例缩放时,输出也按相同比例缩放。非线性:不满足叠加性或齐次性的系统或函数。2.数学表达线性:形式为y=ax+b,其中a和b为常数。非线性:形式多样,如y=x2、y=sin(x)、y=ex等。3.图形表现线性:图形为直线。非线性:图形为曲线,如抛物线
- 什么是hessian矩阵
红廉骑士兽
矩阵线性代数算法机器学习numpy
Hessian矩阵是一个数学概念,是用来表示函数关于其自变量的二阶偏导数的矩阵。它是一个实对称矩阵,对于多元函数来说,每一个元素是对应自变量关于该函数的二阶偏导数。Hessian矩阵在优化算法和最优化等领域有着重要的应用。
- Hessian 矩阵(海森矩阵)
Chen_Chance
矩阵算法机器学习
Hessian矩阵(海森矩阵)是一个包含二阶偏导数信息的方阵,在数学和优化中起着重要作用。对于一个多元函数,其Hessian矩阵是由其各个变量的二阶偏导数组成的矩阵。假设有一个函数f(x1,x2,…,xn)f(x_1,x_2,\dots,x_n)f(x1,x2,…,xn),其Hessian矩阵(H)的元素是:Hij=∂2f∂xi∂xjH_{ij}=\frac{\partial^2f}{\parti
- deepseek具体应用场景
ahyouxiang
人工智能
DeepSeek的具体应用场景非常广泛,涵盖了多个领域和行业。以下是基于证据的详细总结:金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出,例如通过其大语言模型(如DeepSeekLLM67Bt)提供数学、逻辑推理等能力,帮助金融机构提升服务效率。此外,DeepSeek还被应用于智能安全体产品中,通过安全大模型实现个性化开发和优化。医疗领域在医疗领域,DeepSeek的技术被用于辅助诊断和患者记录管
- 【高考志愿】数学
大雨淅淅
程序人生高考
目录一、数学专业概述1.1学科特点1.2课程设置1.3学习方法1.4数学专业的分类二、就业前景三、填报建议四、注意事项五、数学专业排名一、数学专业概述1.1学科特点数学专业作为一门基础学科,具有高度的抽象性、逻辑性和精确性。它要求学生具备良好的数学基础、逻辑思维能力和解决问题的能力。因此,选择数学专业的学生需要有较强的数学兴趣和扎实的数学基础。1.2课程设置数学专业的课程设置通常包括数学分析、高等
- 五、AIGC大模型_08Agent基础知识
学不会lostfound
AI人工智能agent不同生命周期的知识用AI处理AIGC
0、概述根据知识的生命周期分类,我们通常会采取不同的方法(微调、RAG、Agent)来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性,不会因时间的推移而轻易改变。它们是知识体系中的“基石”,在较长时间内保持有效性和价值。特点:稳定性强:如数学定理、物理公式等,这些知识经过长期验证,具有高度的确定性和普适性基础性强:往往是学习和研究其他知识的基础,例如教科书中的基础知识更
- 谈高考真题的使用(数学)
weixin_34116110
python测试
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中,大家常说“以本为本,以纲为纲,高考真题当主粮”,就是以教材内容为根本,以“考试大纲”为准绳,以高考真题的训练为主线;抓住了本,把握了纲,训练有的放矢,我们的复习就会事半功倍。高考数学试题难度相对稳定,考查形式的变化却是异彩纷呈,而变化中又有着一定的规律:全国试题与各省市试题的考试要求基本一致;题型除上海和江苏外,全国和其他各省
- 《炫动漫》杂志社炫动漫杂志社炫动漫编辑部2024年第1期目录
QQ296078736
python
理论新知探究中职班主任德育能力提升策略(1)叶荣琳基于核心素养下以问题为驱动的高中数学教学评一体化的课堂教学探究(4)鹿园园农村初中英语作业设计与批阅方式的创新使用(7)侯成英新课改背景下初中物理教学方法创新策略探究(10)李传荣“双减”背景下构建初中数学高效课堂的策略(13)陈苏婷精神医学本科生参加心理剧团体课程的教学效果研究(16)查莉珺;王语含;陈虹;屈远;胡华提质增效:《机械识图》高职复习
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 错排(数学层面)
想做后端的小C
数学算法人工智能算法
错排,即对于n个物品,每个物品有一个对应的位置,但是在排列时将他们全部错开放置,并计算有n个物体时,错排共有几种排列可能假设位置标号为a~z对于选定的A物体,将它放到b位置排列的第一种可能,B物体放到a位置剩下的物体排列时的总可能次数为f(n−2)f(n-2)f(n−2)排列的第二种可能,B物体放到除a、b以外的位置此时,可以把B物体当成原本应该放到a位置,但是此时要把除b位置以外的n-1个位置错
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- 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