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1、使用%占位符%s将内容转化为字符串,放入占位位置。内容可以是列表,字典等类型,最后会转化成字符串类型。%d将内容转化为整数,放入占位位置%f将内容转化为浮点数,放入占位位置使用占位符按位置传参,如果只传一个参数的话,不用在参数的位置加括号,而要传多个参数的话,要加括号,并且传入的参数与占位符的位置一一对应。输入:print("我的名字是%s。"%"明天")print("我的名字是%s,我的年龄
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大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者: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技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了
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随着人工智能技术的不断发展,AI写作神器逐渐成为写作领域的热门话题。这些工具通过自然语言处理和机器学习技术,为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。在2024年,比较常用的AI写作软件包括以下几款:1.智能写作助手:智能写作助手是一款集成了自然语言处理和机器学习技术的写作工具,能够帮助用户快速生成高质量的文本内容。它支持多种语言和领域,可以根据用户的需求自动生成文章、摘要、标题等文本内容,并可进
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一、SQLite3增删改查在Python中使用SQLite3进行数据库操作是一种常见的实践,特别是对于小型应用程序或原型开发。以下是使用Python标准库中的`sqlite3`模块进行增删改查(CRUD)操作的基本示例。1.连接数据库首先,需要连接到SQLite数据库。如果数据库文件不存在,`sqlite3.connect()`将会创建一个新的数据库文件。importsqlite3#连接到SQLi
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UliPad常用技巧小贴士UliPad常用技巧小贴士Python学了也一段时间了,拥有一款顺手的IDE工具也是写程序必备的。我发现很多人都在用sublime,用起来确实也不错,不过发现了一款国产的工具,是国内大神limodou基于wxPython写的,用起来还蛮顺手的,为了使用更方便还需要一些小技巧,以下就是我遇到的一些...文章科技小能手2017-11-121306浏览量python3与Java
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爬虫新手一枚,因为工作原因需要学习相关的东西。发表下这段时间学习的心得,有说得不对的地方欢迎指指点点。一.什么是爬虫在学习爬虫之前只对爬虫有个概念性的认识。通过向服务器发送请求获取服务器传回信息,再根据其提取所需的信息。原理虽然简单,但是涉及的细节非常多,从一个坑爬出来又掉进另一个坑。二.post和getpost和get是两种向服务器发送请求的方式,有些http基础的同学应该都清楚他们的用处,在写
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原标题:python爬虫系列(1)-概述事由之前间断地写过一些python爬虫的一些文章,如:工具分享|在线小说一键下载Python帮你定制批量获取智联招聘的信息Python帮你定制批量获取你想要的信息用python定制网页跟踪神器,有信息更新第一时间通知你(附视频演示)把python网页跟踪神器部署到云上,彻底解放你的电脑个人认为学习python语言的话,爬虫是一个非常适合入门的方向。为了把学习
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Python爬虫系列总结包含(Scrapy框架介绍)文章目录Python爬虫系列总结包含(Scrapy框架介绍)一、前言二、Python爬虫的基础三、Python爬虫进阶四、简易爬虫总结五、Python爬虫框架六、爬虫部署一、前言随着WEB2.0时代的到来,网络已经成为了人们获取信息的重要途径,而爬虫技术可以让我们从海量的网络数据中快速地获取我们想要的信息。Python是一种简单易学、功能强大的编
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假设我有一个类似下面的方法defvalidate(self,item:dict,attrs:dict)->list:如果我想更具体一点,告诉我我的返回类型是验证消息?我应该如何实现?(我会检查标记是否为重复标记,因为这与扩展列表或展平无关)。我在问如何更具体地确定方法的返回类型...。参考方案使用Python3.6,希望内置的typing包能够完成这项工作。fromtypingimportList
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最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN,在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下[:,:,i]与[::i]的用法,有写的不对的地方请随时指教。总的来说,[::i]是Python中的基础索引,而[:,:,i]是Numpy中对于多维度Array的提取,在StackOverflow中
- Python中[:]与[::]的用法
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Python中[:]与[::]的用法概述[:]与[::]语法是通用序列操作(CommonSequenceOperations)其中的两个。用[:]或[::]对多数序列类型(可变的或不可变的)(如字符串、列表等)序列中元素进行截取。[:]的用法s[i:j]从下标i到下标j,截取序列s中的元素。如果i或j为负数,则下标从序列尾部算起,也就是说,下标i相当于下标len(s)+i,下标j相当于下标len(
- Python | Leetcode Python题解之第384题打乱数组
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题目:题解:classSolution:def__init__(self,nums:List[int]):self.nums=numsself.original=nums.copy()defreset(self)->List[int]:self.nums=self.original.copy()returnself.numsdefshuffle(self)->List[int]:foriinran
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在Python中,list.append()和list.extend()都是列表(list)的方法,用于添加元素,但它们的工作方式有所不同:list.append(x):这个方法将对象x添加到列表的末尾。x可以是任何数据类型,包括列表。如果x是一个列表,那么这个列表会被作为一个单个元素添加到原列表的末尾。list.extend(iterable):这个方法将可迭代对象(如列表、元组、字符串等)中的
- VsCode中Jupyter找不到内核的问题
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问题描述之前可以选择内核(可能要先“Python:选择解释器”,也可能不用),并且是自己检测到conda环境中的Python。但是后来会突然找不到内核,点击选择内核,会在空白下加载很久,无果。这样情况出现了两次,并且好像都是在VSCode自动更新之后。解决方法:安装拓展即可原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_50011798/article/details/1350
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嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
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马上就要做毕业设计啦,编程相关的大作业和小作业开学也要做起来了,计算机专业的小伙伴们终于开始紧张啦~但是Java相关的毕业设计,真的太难啦,都不知道做什么选题!!!如果你平时没认真学,那么很可能根本就不知道怎么做毕业设计!尤其是对于摸鱼上瘾的同学,稍不注意就容易挂掉!大家现在担心的无非下面几点!我没认真学,毕业设计连选题都看不懂!作为学Java的计算机专业的学生,做过的项目的项目太少了,论文都不知
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在完整的机器学习流程中,数据标准化(DataStandardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感?A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,S
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深度学习:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而深度学习技术在其中扮演着核心角色。深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析,并提供实际的代码示例。深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法,它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中,深度学习模
- 如何生成Python的 .pyc 文件
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#Pythonpython开发语言.pyc编程了解的知识
生成Python的pyc文件可以使用Python内置的模块如py_compile和compileall,通过编译源代码(.py文件)来生成字节码文件(.pyc文件)什么是.pyc这里不在赘述下面将详细分析如何手动和批量生成pyc文件:1.使用py_compile模块生成单个.pyc文件命令行方式:利用Python的命令行参数,可以快速将单个.py文件编译为.pyc文件。例如,使用命令python3
- 机器学习中的增量学习(Incremental Learning,IL)策略是什么?
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机器学习中的增量学习(IncrementalLearning,IL)策略是什么?在当今快速发展的数据驱动世界中,传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。随着数据量的增长和分布的变化,模型需要不断更新,以保持其预测能力和适应性。然而,频繁的重新训练不仅耗费大量资源,还会导致模型丧失对旧数据的记忆,这被称为“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)现象。为解决这一问题,增量学习(I
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
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文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- Python | Leetcode Python题解之第385题迷你语法分析器
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题目:题解:classSolution:defdeserialize(self,s:str)->NestedInteger:index=0defdfs()->NestedInteger:nonlocalindexifs[index]=='[':index+=1ni=NestedInteger()whiles[index]!=']':ni.add(dfs())ifs[index]==',':inde
- Python | Leetcode Python题解之第386题字典序排数
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题目:题解:classSolution:deflexicalOrder(self,n:int)->List[int]:ans=[0]*nnum=1foriinrange(n):ans[i]=numifnum*10n:num//=10num+=1returnans
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- Python 中特殊函数说明
依旧阳光的老码农
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在Python中,函数名前后各加两个下划线(例如__function_name__)通常表示这是一个特殊方法或者魔法方法。这样的函数在Python内部使用,或者作为某些特定操作(如属性访问、类型转换等)的钩子。例如,如果你定义了一个类并在这个类中有一个名为__init__的方法,那么这个方法会在创建类的新实例时自动被调用。特殊方法通常以双下划线开头和结尾,这是因为单下划线开头的名称是留给实现细节的
- 【Python系列】signal信号处理
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
s2Pythonpython信号处理开发语言
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
- python的图像融合及图像的类型转换学习笔记
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一、图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是:目标图像=图像1+图像2,运算结果进行取模运算。当像素值255时,结果为对255取模的结果,例如:(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算,方法如下:目标图像=cv2.add(图像1,图像2)此时结果是饱和运算,即:当像素值255时,结果为255,例如:(255+64)=255两种方法
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($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
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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
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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