- 动手实践OpenHands系列学习笔记5:代理系统架构概述
笔记5:代理系统架构概述一、引言AI代理系统是一种能够自主执行任务的智能软件架构,OpenHands作为AI驱动的软件开发代理平台,拥有完整的代理系统架构设计。本笔记将探讨AI代理架构的基本原理,并通过分析OpenHands核心架构,实现一个简化版的代理框架。二、AI代理架构设计原则2.1AI代理系统的核心组件感知模块(Perception):接收和处理外部输入认知模块(Cognition):分析
- CVPR2025
摸鱼的肚子
论文阅读深度学习
CVPR论文列表大论文相关,abstactSphereUFormer:AU-ShapedTransformerforSpherical360Perception对360rgb图的深度进行估计CroCoDL:Cross-deviceCollaborativeDatasetforLocalization(没有)SemAlign3D:SemanticCorrespondencebetweenRGB-Im
- 【论文阅读】VideoChat-R1: Enhancing Spatio-Temporal Perception via Reinforcement Fine-Tuning
s1ckrain
强化学习AIGC计算机视觉论文阅读多模态大模型强化学习
VideoChat-R1:EnhancingSpatio-TemporalPerceptionviaReinforcementFine-Tuning原文摘要研究现状:强化学习有关方法在视频理解任务中的应用仍未被充分探索。研究目标:方法:采用强化微调(RFT)结合GRPO,专门针对视频MLLMs进行优化。目标:增强模型对视频时空感知的能力。保持模型的通用能力。实验与发现RFT在小样本数据下即可显著提
- AI智能体是什么?AI 智能体的关键特性,如何实现 AI 智能体
大模型微调部署
人工智能AI大模型自然语言处理深度学习Agent智能体LLM
“本文讨论什么是AI智能体、以及如何实现。”一、什么是AI智能体AI智能体(Agent)是一种自主运行的人工智能系统,能够感知环境、做出决策并执行特定任务。它通常以任务驱动为核心,结合人工智能技术,实现高效的交互和智能化的服务。二、AI智能体的关键特性1.感知能力(Perception)AI智能体能够通过传感器或数据接口获取外部信息,例如语音输入、图像识别或文本数据:语音输入:智能音箱识别“今天天
- Fast-BEV:A Fast and Strong Bird’s-Eye View Perception Baseline——论文笔记
m_buddy
BEVPerception论文阅读人工智能深度学习
参考代码:Fast-BEV一稿多投的另一篇:Fast-BEV:TowardsReal-timeOn-vehicleBird’s-EyeViewPerception1.概述介绍:这篇文章提供了一种可实际部署的BEV感知方案,能够在当今车端主流计算单元上(NvidiaOrin)实现不错的帧率。从camera到BEV的转换思想来自于M2BEV,但是对这个转换方法中使用查找表和映射方法改进,使得整体视角转
- 3.2 Agent核心能力:感知、规划、决策与执行
MonkeyKing.sun
大模型+agent企业应用实践人工智能agent
智能代理(Agent)是一种能够在复杂环境中自主运作的计算实体,其智能行为依赖于四大核心能力:感知(Perception)、规划(Planning)、决策(Decision-making)和执行(Execution)。这些能力共同构成了Agent的智能框架,使其能够从感知环境开始,制定行动计划,做出合理决策,并通过具体行动影响环境。本文将系统且专业地探讨这四大核心能力的定义、作用、关键技术、应用场
- 一个Python Interpreter MCP Server应该如何实现
kakaZhui
python人工智能AIGCAgentLLMMCP
写在前面:让大模型可以执行python代码让AIAgent能够执行Python代码是一项强大的能力,但也伴随着安全和状态管理的挑战。MCP(Model-Controller-Perception)架构提供了一个清晰的思路来组织这种Agent。本文聚焦于MCP三个组件(模型、控制器、感知器)如何在一个基本的Python代码执行场景中协同工作。1.核心点两个核心问题:状态维护(StateManagem
- 拨开迷雾:LLM Agent 的 MCP 究竟是什么?【之二(完)】
kakaZhui
人工智能AIGCpythonllmagentDeepSeekMCP
--------------------------------------书接上文----------------------4.MCP循环:让Agent“活”起来这三个组件并非孤立工作,它们构成了一个持续循环的感知-思考-行动(Perceive-Think-Act)过程:感知(Perception):Agent接收外部输入(用户请求、API响应等),Perception组件处理这些输入,将其转
- 智能体开发基础:从概念到实现
禁默
人工智能大模型智能体
前言智能体(Agent)是人工智能中的核心概念之一,它广泛应用于游戏AI、机器人、自动驾驶、智能客服等领域。本篇博客将从智能体的基本概念、核心架构、开发工具,以及简单的智能体实现入手,为想要入门智能体开发的读者提供清晰的指导。1.什么是智能体?1.1智能体的定义智能体(Agent)是一个能够感知环境(Perception)、做出决策(Decision),并执行动作(Action)以影响环境的自主系
- Agent 框架与应用
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企业级AI项目实战人工智能大模型aiagent
1.1初识Agent:智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统,能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。其核心能力可拆解为以下四部分:1.1.1感知能力(Perception)Agent通过多模态输入接口获取环境信息:•数据采集:集成传感器(如自动驾驶的激光雷达)、API(如天气数据接口)、文本/语音交互系统等;•多模态解析:支持文本、图像、语音的联合处理(如
- 自动驾驶---Perception之大模型应用
智能汽车人
自动驾驶人工智能机器学习
1背景自动驾驶感知(Perception)模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色,它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展,大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章,有兴趣的读者可以了解相关内容:《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构
由数入道
人工智能系统架构人工智能智能体
1.感知(Perception)1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成,支持采集多种形式的数据:视觉:采用摄像头、深度传感器,通过卷积神经网络(CNN)、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉:利用麦克风阵列、声学传感器,结合声纹识别、语音识别(如基于Transformer或RNN的模型)技术处理音频信息。文本与语义信息:通过文
- waymo open dataset v2.0.0 (Perception dataset) 大小
wzy-666
linux人工智能运维
可以使用以下命令来获取指定存储桶或文件夹的大小:gsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/testinggsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/testing_locationgsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/traininggsutildu-shgs://
- 【CV论文精读】【协同感知综述】Collaborative Perception for Autonomous Driving :Current Status and Future Trend
量子-Alex
CV论文阅读深度学习目标检测自动驾驶
CollaborativePerceptionforAutonomousDriving:CurrentStatusandFutureTrend0.论文摘要感知是自动驾驶系统的关键模块之一,近年来取得了很大进展。然而,单个车辆的有限能力导致感知性能提高的瓶颈。为了突破个体感知的局限,协作感知被提出,它使车辆能够共享信息来感知视线和视野之外的环境。本文综述了有前途的协作感知技术的相关工作,包括介绍了基
- 基于LLM的Agent的兴起及其潜力:综述
lichunericli
Agent人工智能语言模型
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.07864v1.pdf1.IntroductionLLM-basedAgent的基本构成。本文认为,构成LLM-basedAgent的核心部件有三个:brain:主要目标有2个—信息记忆、信息处理perception:主要目标在于让agent能够感受到更多不同模态的信息action:主要目标在于输出文字、控制智能体的行为、使用工具,从
- Multi-scale Perception and Feature Refinement Network for multi-classsegmentation of intracerebral
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
1024程序员节
基于多尺度感知和特征细化网络的脑出血CT图像多类分割摘要:脑出血对人类健康和福祉构成严重威胁。CT图像中血肿的自动分割可以为医生提供必要的诊断协助,并确保改善患者的治疗和康复效果。现有的脑出血分割方法主要集中在识别出血区域,不能准确区分和勾勒出不同类型的血肿。然而,不同类型的出血在灰质水平和形状方面表现出高度的相似性,血肿的规模也可能有很大差异。为了解决这个问题,我们提出了一个多尺度感知和特征细化
- 【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges(协同感知综述)
我叫两万块
自动驾驶目标检测
第一次见到这么清晰的综述!摘要引言融合方案协同感知方法(forIdealScenarios)早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合:基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法(forReal-worldIssues)定位错误通信问题模型或任务差异隐私与安全数据集与实验评估挑战与机遇协作感知中的传输效率复杂场景中的协同感知基于联合学习的协同感知低标签依赖的协同感知结论摘要协同感知
- 【论文解读】V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction
我叫两万块
目标检测自动驾驶
V2VNet摘要引言方法WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中,我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动预测性能。通过智能聚合来自附近多辆车辆的信息,我们可以从不同的角度观察同一个场景。这使我们能够透过遮挡物,并在远距离探测到物体,而在远距离观察到的物体非常稀疏或根本不存
- Apollo中Routing代码分析之AStar算法
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- CVPR 2023 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval
万年枝
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文章目录背景摘要介绍贡献方法1.提示生成2.图像提示特征融合3.目标发现和检索训练推理结果展望相关IDOL|ECCV2022OFA作者:大连理工大学信息与通信工程学院,字节跳动,香港大学,鹏城实验室论文:https://arxiv.org/pdf/2303.17225.pdf代码在https://github.com/MasterBin-IIAU/UNINEXT中文名称:将统一实例感知任务作为目标
- LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving
这家伙是个好家伙
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LLM4Drive:ASurveyofLargeLanguageModelsforAutonomousDriving摘要1.介绍2.MotivationofLLM4AD3.ApplicationofLLM4AD3.1Planning&Control3.2Perception3.3QuestionAnswering3.4Generation3.5Evaluation&Benchmark4.Datas
- 论文笔记(三十八)HandyPriors: Physically Consistent Perception of Hand-Object ... Differentiable Priors
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读
HandyPriors:PhysicallyConsistentPerceptionofHand-ObjectInteractionswithDifferentiablePriors文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.方法:HANDYPRIORSA.问题设置B.可变渲染先验C.可微物理先验D.基于优化的改进E.基于过滤的跟踪4.实验A.真实世界中的机器人手和物体迭代B.姿势估计C.基于过滤的跟踪D
- Apollo&Carla联合仿真基本操作
wrotcat
自动驾驶仿真仿真
Apollo系统架构CANBus:对接车辆的底盘,做一些数据的收发,如油门,方向盘转角HDMap:给localization提供定位图层的信息给perception一些车道线、道路拓扑、红绿灯的信息(超时空感知),附注感知的预测。如关注某位置的红绿灯,划分前景和背景中的障碍物然后滤除背景中的障碍物(如车道线外)Prediction:预测行人或车辆的轨迹预测,预测会到哪个车道去Planning:借助
- 【freespace】HybridNets: End-to-End Perception Network
莫克_Cheney
论文阅读freespace车道线深度学习
目录摘要1.介绍1.1.背景1.2.相关工作2.方法2.1.网络体系结构2.2.编码器2.3.译码器2.4.损失函数和训练3.实验与评估3.1.实验设置3.2.评价指标3.3.成本计算性能3.4.多任务性能4.结论与展望摘要端到端网络在多任务处理中变得越来越重要。一个突出的例子是驾驶感知系统在自动驾驶中的重要性越来越大。本文系统地研究了面向多任务的端到端感知网络,并提出了几个关键优化以提高准确性。
- 【图像拼接】论文精读:Perception-based energy functions in seam-cutting
十小大
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- 【图像拼接】源码精读:Perception-based seam cutting for image stitching
十小大
图像拼接论文源码精读图像拼接imagestitchingImageStitching计算机视觉图像处理
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- Deep Q-Network (DQN)理解
兔兔爱学习兔兔爱学习
python机器学习深度学习学习
DQN(DeepQ-Network)是深度强化学习(DeepReinforcementLearning)的开山之作,将深度学习引入强化学习中,构建了Perception到Decision的End-to-end架构。DQN最开始由DeepMind发表在NIPS2013,后来将改进的版本发表在Nature2015。NIPS2013:PlayingAtariwithDeepReinforcementLe
- Color perception的pipeline和Rainbow color
爱打网球的小哥哥一枚吖
可视化学习信息可视化数据可视化
当人们看到光时,它们会通过视网膜中的色感受器来分解成不同的颜色。这个过程可以被称为颜色知觉管道。颜色知觉管道主要包括三个阶段:前处理,色彩敏感性和色彩识别。在前处理阶段,光通过视网膜的锥形细胞,被分解成红、绿、蓝三种颜色。在接下来的色彩敏感性阶段,这些颜色会被进一步分解,并且与其他色彩信息进行比较,以决定它们的色度和亮度等特征。最后,在色彩识别阶段,人类大脑会将这些颜色信息整合起来,以形成我们所看
- 无线感知论文速览 | CRUW3D, Vision meets mmWave Radar: 3D Object Perception Benchmark for Autonomous Driving
R.X. NLOS
#无线感知/雷达成像论文速递3d无线感知毫米波雷达数据集CRUW3D
注1:本文系“最新论文速览”系列之一,致力于简洁清晰地介绍、解读最新的顶会/顶刊论文无线感知论文速览|Arxiv2023|CRUW3D,VisionmeetsmmWaveRadar:3DObjectPerceptionBenchmarkforAutonomousDriving论文链接:https://arxiv.org/abs/2311.10261摘要本文提出了一个新的基准数据集CRUW3D,包含
- 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