- Spring Boot 集成 Kettle
m0_74824112
面试学习路线阿里巴巴springboot后端java
Kettle简介Kettle最初由MattCasters开发,是Pentaho数据集成平台的一部分。它提供了一个用户友好的界面和丰富的功能集,使用户能够轻松地设计、执行和监控ETL任务。Kettle通过其强大的功能和灵活性,帮助企业高效地处理大规模数据集成任务。主要组成部分Spoon:用途:Spoon是Kettle的图形化设计工具。用户可以使用Spoon设计和调试ETL转换和作业。功能:拖放式界面
- 如何实现和调试REST API中的摘要认证(Digest Authentication)
如何实现和调试RESTAPI中的摘要认证(DigestAuthentication)在保护RESTAPI时,开发者通常会在多种认证机制之间进行选择,其中摘要认证(DigestAuthentication)是一种常见的选择。本文探讨了使用摘要认证的原因,解释了其原理,提供了Java和Go语言的实现示例,并提供了测试该认证的工具和方法。为什么使用摘要认证来保护RESTAPI?摘要认证是一种安全的用户验
- 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数(tile因子
- 工作流编排利器:Prefect 全流程解析
船长@Quant
Python金融科技prefectpolars工作流编排数据处理
工作流编排利器:Prefect全流程解析本文系统讲解了Prefect工作流编排工具,从基础入门到高级应用,涵盖任务与流程管理、数据处理、执行器配置、监控调试、性能优化及与其他工具集成等内容,文末项目实战示例,帮助读者全面回顾Prefect知识点。Prefect官方文档https://docs.prefect.io/v3/get-started/index一、Prefect基础入门(一)关于Pref
- 微信小程序云开发的sql语法 where `$and` 运算符怎么用?踩坑总结!
代码简单说
2025开发必备微信小程序sql小程序where微信小程序and
微信小程序云开发$and组合查询时间戳转换**最近在小程序云开发里用$and组合查询,结果直接翻车,明明条件写对了,却总是查不出数据,要么就是报错,真是要被折腾疯了,官方文档也没给完整示例,最终折腾了半天,终于找到正确用法,现在分享出来,避免大家踩坑1.$and查询失败的真正原因在云开发数据库查询时,如果你的$and组合条件查不出数据,大概率是因为数据类型不匹配,特别是在时间筛选时,很多人会写成这
- 深度学习训练中GPU内存管理
@Mr_LiuYang
遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中,主流GPU显存通常为8GB~80GB,内存不足会导致训练中断或BatchSize受限,GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧,帮助开发者高效利用显存资源。
- 深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础卷积类型非对称卷积深度卷积空洞卷积组卷积深度可分离卷积动态卷积
本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数,通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括:标准卷积、逐点卷积(1x1卷积)、非对称卷积(长宽不等的卷积核)、空洞卷积(扩大感受野)、深度卷积(逐通道滤波)、组卷积(分组独立处理)、深度可分离卷积(深度+逐点组合)、转置卷积(上采样)和动态卷积(动态生成卷积核),帮助读者理解如何通过调整参数灵活
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(5)使用预训练模型
小圆圆666
深度学习人工智能python卷积神经网络
文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
- 深度学习PyTorch之数据加载DataLoader
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础深度学习pytorch人工智能
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler(批量采样)└──IterableDataset(流式数
- Windows Debugging: 解析 c00001a5 异常(Invalid Exception Handler)
金士顿
windbgwindows
WindowsDebugging:解析c00001a5异常(InvalidExceptionHandler)在调试Windows应用程序时,我们可能会遇到一些棘手的异常错误。其中,0xC00001A5(“Aninvalidexceptionhandlerroutinehasbeendetected”)是一个涉及异常处理错误的问题,通常与无效的SEH(StructuredExceptionHandl
- Postman怎么针对一个接口重复测试 ?
静姐说测试
自动化测试经验分享技术分享postman测试工具功能测试自动化测试软件测试测试工程师
Postman是一个常用的API测试工具,用于测试和调试接口。它提供了许多功能来让我们能够更轻松地进行接口测试,其中之一就是针对一个接口的重复测试。以下是从零到一的详细和规范的步骤来针对一个接口重复测试的文章:第一步:确定接口首先,我们需要确定要重复测试的接口。可以是一个已经存在的接口,也可以是一个新接口。确保理解接口的功能和预期的输出。第二步:创建Postman环境在开始重复测试之前,我们需要创
- 【Servlet】深入解析 Servlet 启动过程 —— 原理分析、代码实战及在 JDK 和 Spring 中的应用
工一木子
原理分析Servletjavaservlet
深入解析Servlet启动过程——原理分析、代码实战及在JDK和Spring中的应用在JavaWeb开发中,Servlet是一种用于创建动态Web应用程序的核心技术。作为JavaEE(现在是JakartaEE)的基础,Servlet在处理客户端请求、生成响应等方面发挥着重要作用。理解Servlet的启动过程,不仅能帮助我们调试和优化应用,还能为深入掌握JavaWeb开发的核心原理打下坚实基础。本文
- 针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的
爱写BUG的长歌
人工智能计算机视觉算法
在AF(自动对焦)调试中,PD多窗机制(PhaseDetectionMulti-Window)是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术,其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口,分别计算各窗口的相位差(PhaseDifference)并进行综合评分,最终选择最优对焦位置。以下是其打分机制的核心逻辑和调试要点:1.多窗口布局与权重分配窗口划分根据Sensor的PDAF像素分布,将画面划分为多个区域(例如
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4):解码器和解码器模块类的实现和向前传播
KangkangLoveNLP
手撕系列#transformerpytorchtransformer人工智能深度学习python机器学习
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4):解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1):位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transfor
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
STM32算法stm32嵌入式硬件
摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- ffplay 使用文档介绍
码流怪侠
FFmpegffplay播放器音视频直播转码
ffplayffplay是一个简单的媒体播放器,它是FFmpeg项目的一部分。FFmpeg是一个广泛使用的多媒体框架,能够解码、编码、转码、复用、解复用、流化、过滤和播放几乎所有类型的媒体文件。ffplay主要用于测试和调试,因为它提供了一个命令行界面,可以方便地查看媒体文件的详细信息,如视频帧、音频波形等。它支持多种视频和音频格式,并且可以实时显示解码过程中的统计信息。使用文档原文地址:http
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- SOPHON SDK解码视频流的常见调试方法
算能开发者社区
SOPHONSDK常见问题linux人工智能
SOPHONSDK解码视频流的常见调试方法1.rtsp连接测试2.判断rtsp是否正常工作3.确认解码器是否能正常工作:(url为文件名或者rtsp连接地址)4.确认解码器和vpp的OpenCV接口是否正常工作5.解码不正确或者无法解码的最终调试手段1.rtsp连接测试ffmpeg-rtsp_transporttcp-iurl-frawvideo-y/dev/null或者ffmpeg-rtsp_t
- 程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍?这份实战手册请收好
后端
最近公司新来的实习生小张让我眼前一亮,上周他只用三小时就完成了原本需要两天的工作量——优化一个老旧的后端接口。当我翻开他的代码才发现,这个00后小伙子的秘密武器居然是个叫DeepSeek的AI工具。你可能已经注意到,GitHub上越来越多的开源项目开始标注"DeepSeek适配"的字样。这个由中国团队自主研发的大模型,正在悄然改变程序员的工作方式。还记得去年调试分布式系统时的痛苦经历吗?当时我对着
- Qt程序闪退如何查原因呢,闪退点不是自己应用代码
bug菌¹
#CSDN问答解惑(全栈版)全栈Bug调优(实战版)qt数据库开发语言c++
本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏,主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述 Qt程序闪退如何查原因呢,闪退点不是自己应用代码如图,因为是qt底层,这种闪退该怎么查原因和避免呢,现在遇到很多这种底层报错又没办法查代码如上问题有来自我自身项目
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】
L_cl
NLP自然语言处理人工智能
我的孤独原本是座荒岛,直到你称成潮汐,原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数,由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积,通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为:Swish(x)=x⋅σ(βx)其中:σ(x)是Sigm
- 关于ubuntu中用npm安装gulp-imagemin时报错'Error: Command failed: /bin/sh -c autoreconf -iv'
一个IT小白
在ubuntu中安装gulp-imagemin时报错:提示找不到autoreconf这时需要安装autoreconf,指令如下:sudoapt-getinstallautoconf然后再执行指令安装gulp-imageminnpminstallgulp-imagemin--save-dev安装成功~
- 运行autoreconf -fvi报错configure.ac:29: error: possibly undefined macro: AM_PROG_LIBTOOL
爱因斯坦小姐
linux
报错内容说明configure.ac文件中使用了AM_PROG_LIBTOOL,但autoreconf无法找到它。这是因为libtool没有正确的安装或者配置。首先安装libtool:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalllibtool在项目的根目录下初始化libtool:libtoolize接下来重新运行autoreconf-fvi,或许就没问题啦!
- SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化,但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战,尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM,这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型,它无需在地震数据集上进行直接预训练,就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调,SeisMoLLM在DiTing和
- 如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3深度学习人工智能
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制(副标题:智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向)摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用,系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预,难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制,通过对大量历史日志、监控数据和故障
- 【护网行动】最新版护网知识总结,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
网络安全小宇哥
oracle数据库安全web安全计算机网络网络安全网络
一、基础知识1.SQL注入:一种攻击手段,通过在数据库查询中注入恶意SQL代码,获取、篡改或删除数据库数据。(1)危害:数据库增删改查、敏感数据窃取、提权/写入shell。(2)类型:按注入点(字符型、数字型、搜索型)、提交方式(get、post、cookie)、执行效果(联合、报错、布尔、时间)分类。(3)注入方式:包括information_schema注入、基于函数报错注入(如updatex
- VSCode 插件开发实战(十六):详解插件生命周期
乐闻x
VsCode使用手册vscodeide编辑器
前言VSCode它不仅功能强大,而且可以通过插件进行扩展,以满足不同开发者的需求。那么,VSCode自定义插件的生命周期是如何运行的呢?今天我们就用通俗易懂的方式来讲解一下。什么是VSCode插件?VSCode插件是用来扩展编辑器功能的小程序。通过这些插件,我们可以添加新的语言支持、代码片段、调试支持等。VSCode插件通常是用JavaScript或TypeScript编写的,并打包成VSIX文件
- 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