- Spring深度学习 — 关于 Spring
搬运Gong
Springspring
前言作为一名Java程序猿,相信对Spring都不陌生,那么我们经常使用的Spring的发展史大家都了解过吗?它是如何来的?又是如何一步一步成长到了现在这种不可替代的重要地位?下面将对Spring进行一个整体认知和学习,对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾,如文中有写的不对的地方,还望不吝指教。一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触
- Python--读取mat文件
一头大学牲
程序--编程记录python开发语言深度学习机器学习
最近在进行学习深度学习过程中,遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据,需要用python读取出来处理,于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法:使用hdf5库来读取mat文件1.使用scipy.io来读取1.5知识小插曲2.使用hdf5来读取3.使用mat73来读取1.使用scipy.io来读取-如果你的matlab的版本比较旧,保存的.mat格式为‘-v7.3’以前的
- AI笔记——语音识别
Yuki-^_^
人工智能AI人工智能笔记语音识别
摘要:语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域的一项重要技术,它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展,语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代,那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现,语
- Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
zzlyx99
人工智能自动化语言模型
一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些,DeepSeek是知识型大脑,Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- torch-torchvision-python版本对应问题
Thirtyaoe
python深度学习pytorch
module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时,importtorchvision时报错:module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题,于是查看了正确的对应版本,对自己的进行修改。
- 警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法
wongHome
深度学习相关调试问题Ubuntupytorch
文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境:Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序,如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3/envs/pytorch_env/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:30:UserWarning:torch
- YOLO11 环境安装
你喜欢喝可乐吗?
condadeeplearning人工智能conda
1.安装Anaconda/Miniconda在Ubuntu中安装MinicondaAnaconda/Minicondapip配置清华镜像源Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11_envpython=3.12#激活condaactivateyolo11_env3.安装pytorch#Pytorchhttps://pyt
- 机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
RockLiu@805
机器视觉YOLO
手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向,在HCI(人机交互)、遥控行为分析、虚
- 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设
sj52abcd
深度学习课程设计人工智能毕业设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
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深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
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2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- 基于人工智能的智能视频内容分析系统
小彭律师
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基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波:去除视频画面中的噪点和干扰画质增强:调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取:减少数据量,提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型(YOLO、FasterR-CNN等)识别多种目标类型(人、车辆、物品等)适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型(LSTM、3D-CNN等)分析目标动作规
- 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务
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多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯(MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB)是一种常用于文本分类的算法,特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据(如文本数据中的词频)时表现优异,可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析:识别用户评论的情感,例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测:鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类:将新
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
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FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 手撕multi-head self attention 代码
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在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
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深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化
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
- 必看!一文读懂知识蒸馏技术
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导读最近,DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术,也在背后默默地发挥着作用,今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域,大型模型(如DeepSeek)通常具有强大的性能,但它们的计算量和参数量都非常庞大,这使得它们难以在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式设备)上部署。例如,GPT-3在570G
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从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
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哈喽,大家好!本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐,这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦,希望大家多多点赞收藏~感谢~~1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型,即人工智能大型模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大:AI大模型通常包含海量的参数。例如,谷歌的BERT模型在最初发布时就有
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
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一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
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大家好!今天我们来聊聊张量(Tensor)。别被这个词吓到,其实它没那么复杂。什么是张量?简单来说,张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器,数据的维度可以是一维、二维,甚至更高。标量(0维张量):就是一个单独的数字,比如3。向量(1维张量):一串数字,比如[1,2,3]。矩阵(2维张量):一个表格,比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量:比如[[[1,2],[3,4]],[[5
- pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训
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模型构建时候有时候在工程量比较大的时候,不可避免使用迭代算法,迭代算法本身会让错误的追踪更加困难,因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后,此时面临重要的问题就是,如果将通道打乱,在pytorch里面与tensorflow中间,两种通道排序是不一样的,是采用不同的
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
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OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
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在深度学习模型推理过程中,我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么,blob格式到底是什么?它和普通image有什么区别?为什么在模型推理中需要这种转换?本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式?blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式,全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组(通
- 小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
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一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
- 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
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PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的框架,它提供了丰富的API来处理张量(tensor)。在模型开发过程中,我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法,并给出推荐的使用场景。比如:我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
- 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