人工智能学习框架

大模型的应用与微调：如何调用 LLM？从 OpenAI API 到本地部署晴天彩虹雨 AI 大模型 ai 语言模型 gpt 人工智能
本篇文章将详细介绍如何调用大语言模型（LLM），涵盖OpenAIAPI、DeepSeek、Manus、通义千问等模型的调用方式，并探讨如何在本地部署LLM进行推理。1.调用OpenAIAPI（GPT系列）OpenAI提供了RESTfulAPI供开发者调用GPT系列模型。示例：使用Python调用OpenAIAPIimportopenaiopenai.api_key="your_api_key"re
Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习 weixin_38135241 python 学习深度学习人工智能
----用教授的方式学习。目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习？1.1人工智能、机器学习与深度学习三者关系：1.1.1人工智
解锁云原生后端开发新姿势：腾讯云大模型API深度整合实战 Loving_enjoy 实用技巧腾讯云
在云原生与AI技术深度融合的今天，如何将大模型能力无缝嵌入后端架构，已成为开发者构建下一代智能应用的核心命题。本文将深入解析腾讯云大模型API（如DeepSeek-R1/V3、混元大模型）与云原生技术的创新结合方案，通过架构设计、实战案例与高阶技巧，揭示一条从0到1构建AI增强型服务的完整路径。---##一、云原生与大模型的融合新范式###1.1技术趋势的双向奔赴云原生后端的核心优势在于弹性扩展、
深度学习：让机器学会“思考”的魔法 AI极客Jayden　 AI 深度学习
文章目录引言：从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么？1.定义：机器的“大脑”2.核心思想：从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构：神经网络1.神经元：深度学习的基本单元2.神经网络：多层“神经元”的组合3.深度：为什么需要多层？三、深度学习如何“学习”？1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开秋野酱 java spring boot 开发语言
技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。文末获取源码联系文末获取源码联
python调用DeepSeek的API garfield_sun06 大模型 python 语言模型
1获取API获得deepseek开放平台的APIhttps://platform.deepseek.com/api_keys点击创建APIkey2调用方法方法一：采用openai的调用方法pipinstallopenai需要openai的包调用的代码框架fromopenaiimportOpenAIimportosclient=OpenAI(api_key='自己的APIkey',base_url=
小米新款智能眼镜今日发布；苹果CEO库克来访中国，盛赞DeepSeek | 极客头条 CSDN资讯 AI
「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！小米米家智能眼镜新品今日发布，号称“精细之镜”宇树科技王兴兴谈家用人形机器人何时上市：近两三年实现不了网传商汤联创徐冰或离职，公司回应：目前未收到辞呈何小鹏：预计2025年下半年会实现L3级别全场景自动驾驶
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用满木悦电池化学机器人化学电池机器学习人工智能硕博研究生
在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）林聪木目标检测 YOLO 深度学习
目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
CCF编程能力等级认证GESP—C++1级—20250322 青岛少儿编程-王老师 #C++-1级 c++java 算法
CCF编程能力等级认证GESP—C++1级—20250322单选题（每题2分，共30分）判断题（每题2分，共20分）编程题(每题25分，共50分)图书馆里的老鼠四舍五入单选题（每题2分，共30分）1、2025年春节有两件轰动全球的事件，一个是DeepSeek横空出世，另一个是贺岁片《哪吒2》票房惊人，入了全球票房榜。下面关于DeepSeek与《哪吒2》的描述成立的是()。A.《哪吒2》是一款新型操
梯度下降法理论理解伶星37 机器学习人工智能
梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上，得要死，他们目标是看谁尽快找到山谷中的水源老大比较后选择最陡的方向随便探索一下，就朝较低处走去探测几下就走陡峭的方向梯度下降算法的核心思想就是沿着负梯
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）青云交大数据新视界 Java 大视界 java 大数据机器学习多模态融合智能安防智能客服数据处理
亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025) 分享学术科研与论文的禁小默机器学习神经网络人工智能
重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域，通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式，展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！鸡腿爱学习人工智能学习自然语言处理服务器数据库
大家好，我是JackBytes，一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿，平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余，你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么？假如让你从头开始学习大模型，你知道应该遵循什么样的路线嘛？今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线，顺序千万不要搞反了！，大家可以按照这个路线进
深度学习--概率 fantasy_arch 深度学习人工智能
1基本概率论1.1假设我们掷骰子，想知道1而不是看到另一个数字的概率，如果骰子是公司，那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生，因此，我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中，对于我们从工厂收到的真实骰子，我们需要检查它是否有瑕疵，唯一的办法就是多投掷骰子，对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加，越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库：避坑指南与实战验证 ku_code_ku 机器学习 macos 推荐算法推荐系统
让推荐算法在AppleSilicon上全速运行概述作为推荐系统领域的最经常用的明星库，DeepCTR集成了CTR预估、多任务学习等前沿模型实现。但在AppleSilicon架构的Mac设备上，安装过程常因ARM架构适配、依赖库版本冲突等问题受阻。本文通过20+次环境搭建实测，总结出最稳定的安装方案。关键版本说明（2024年验证）组件推荐版本注意事项Python3.10.x向下兼容至3.7，但3.1
MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元墨夶数据库学习资料1 数据库 mysql 机器学习
在数据驱动的世界里，数据库的性能直接影响到整个应用系统的响应速度和用户体验。随着业务量的增长和技术的发展，传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化，成为提升数据库性能的关键所在。今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
Open3D 点云DBSCAN聚类算法 MelaCandy 算法聚类 numpy 计算机视觉图像处理 3d
目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，
Deepseek 个性化决策输出 meisongqing DeepSeek 个性化
Deepseek个性化决策输出：基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中，通过构建动态用户画像与智能决策模型，教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度，实现精准化、个性化的学习支持。以下是核心实现框架与关键步骤：1.用户画像构建：多维度数据融合数据采集：显性数据：年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。隐性数据：交互行为（如答题犹豫时间、回放次数）、情绪识别（语音/表情分析）、认知负荷
我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 总结诺亚凹凸曼架构
文章目录读后感一、总结二、反思三、创新四、展望当代大型网站架构一、架构分层模型二、关键组件与技术选型三、架构演进策略四、架构突破口读后感一、总结架构演化优先于设计大型网站架构不是预先设计的产物，而是通过反复迭代和试错演化形成的。技术选型的核心动机是对业务需求的深刻理解，而非盲目模仿。典型案例包括淘宝架构因业务爆发力被迫转型为分布式系统。开放与协作的价值互联网的开放生态通过API经济（如淘宝Open
【Unity网络同步框架 - Nakama研究】归海_一刀 Unity unity 游戏引擎 Nakama 网络同步
Unity网络同步框架-Nakama研究介绍如果你现在被委托了一个需求，要求调研并且撰写一份关于Unity网络同步框架方面的报告，你会如何做我知道，现在AI这么多，我马上打开DeepSeek进行光速搜索，那么好，如下是一部分关于这方面的咨询反馈：Mirror性能：性能表现良好，适合中小规模的多人游戏。易用性：上手难度较低，尤其是对于有UNet经验的开发者。功能完整性：功能较为全面，但扩展性有限。社
Cursor44.11 无限续杯攻略：持续畅享 AI 编程利器不会算法的小灰人工智能编辑器 vscode AI编程经验分享
一、引言在当今数字化快速发展的时代，高效的编程工具对于开发者来说如同珍宝。Cursor作为一款基于VSCode二次开发的强大AI编程编辑器，凭借其内置的多种AI大模型，如GPT-4、GPT-4o、Claude-3.5以及近期热门的DeepSeek满血版R1，为开发者提供了前所未有的编程体验。它能够快速生成代码、精准修复错误、智能优化逻辑等，极大地提升了编程效率。然而，新用户注册Cursor虽可获得
目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测 transformer 人工智能
目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享美赛数学建模数学建模
一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？羊不白丶大模型算法
引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新，本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明：计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具
1.✨学习系统浅探 *TQK* 自我认知规划（不让别人看）认知提升
不要过于苛求完美，允许自己偶尔放松，保持积极心态。长期坚持比短期高强度更重要，尤其是为三年后的考研做准备，需要持续的努力而不是一时的冲刺。定期复盘，调整计划。如果某天状态不好，可以适当减少任务量，保持弹性。同时，保证足够的睡眠和运动，这对维持多巴胺水平和整体精力很重要。一、系统构建一Deepseek指令我的大一下学期已经开始了，这一学期我又有新的计算机课程。上一学期我学了C语言，基础知识掌握的还可
AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙广州硅基技术官方人工智能
一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型 mmd0308 Orange 开源项目开源 Deepseek orange AI编程
1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司，如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息，可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY,请参考DeepSeek官网「获取DeepSeekAPI-KEY」2.2集成对话模型(ChatModel)publicclassDeepSeekChatModelServi
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习 pytorch 人工智能经验分享 python 机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？ alankuo 人工智能
Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下：相同点架构基础：都以Transformer架构为基础进行开发。Transformer架构能有效处理长序列数据，捕捉文本语义信息，为模型性能提供基础。混合专家模型（MoE）应用：都采用了MoE架构。该架构将模型拆分为多个“专家”，训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集，提高模型表达能力和效率，降低训练成本。模型优化以提升性能：都通过
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 VO wsdl webservice rpc
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 bitmap bitset 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 java jvm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 UNION mysql 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 oracle sql 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 thread java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 java linux top
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 spring jquery mvc Ajax
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
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Quartz-1.8.6 理论部分 eksliang quartz
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什么是POJO？ gupeng_ie java POJO 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 JavaScript html jquery Web css
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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
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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 java enum exception
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

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