- Tesla的FSD 架构设计
WSSWWWSSW
智能驾驶汽车人工智能FSD
特斯拉的FSD(完全自动驾驶)架构设计以端到端神经网络为核心,结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代,形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析:一、硬件架构:从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC,包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU(合计73.7TOPS算力)和Mali-G71GPU,支
- 深入解读MaaS技术架构:从模型服务到智能部署的全流程分析
Cc不爱吃洋葱
架构人工智能大语言模型大模型智能部署MaaS技术架构LLM
随着人工智能(AI)的迅速发展,MaaS(ModelasaService,模型即服务)技术架构应运而生。它通过将复杂的AI模型封装为标准化服务,降低了模型的开发和部署门槛,帮助企业快速实现业务场景的智能化升级。本文将深入解析MaaS技术架构,详细阐述其各个组成部分以及如何在实际应用中高效发挥其功能。一、使用方层:从应用接入到业务赋能MaaS技术架构的顶层是使用方层,它主要面向第三方应用,是企业与M
- 21.合并两个有序链表
太白IT记
算法题链表数据结构
将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。思路:这里使用的主要数据结构是单链表。该算法采用经典的双指针技术来合并列表。Adummynodeiscreated;thisnodedoesnotholdanymeaningfulvaluebutservesasthestartingpointofthemergedlinkedlist.将创建一个虚拟节点;
- win10 git ssh key 配置后仍然无法连接
问题描述:win10通过ssh-keygen命令生成id_rsakey,并将id_rsa.pub中的key配置到git服务器上,但是gitclone时仍然报错:permissiondenied修改:默认是rsa算法,配置成ed25519算法,生成id_ed25519文件ssh-keygen-ted25519-C"
[email protected]"原因:暂未查明,推测是安装的git版本太新,与服务器端
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
Gq.xxu
qwen3vllmtransforms大语言模型部署深度学习人工智能
若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- 深度学习-Tensor
Tensor张量:与numpy中的ndarray不同之处:tensor可以在GPU或其他专用硬件上运行,以加速计算。一、Tensor初始化1.直接从数据中创建data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)2.从numpy数组创建np_array=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)3.从另一个Tensor
- GO语言中二次插值算法 实现预测
基础介绍:给定给定区间,函数连续且,那么根据介值定理,函数必然在区间内有根。二分法:将区间不断二分,使端点不断逼近零点。下一次迭代的区间为或,其中。割线法(线性插值):基本思想是用弦的斜率近似代替目标函数的切线斜率,并用割线与横轴交点的横坐标作为方程式的根的近似。即给定两个点,。其割线方程为,那么令,x的值即为下一次迭代的结果。逆二次插值法:为割线法的进化版本。使用三个点确定一个二次函数,二次函数
- 【PTA数据结构 | C语言版】输出 1 ~ n
秋说
PTA数据结构题目集数据结构c语言算法
本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目给定正整数n,输出1~n,每个数字占一行。本题旨在测试不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:数据0:测试基本正确性;数据1:n=1;数据2:n=1000;数据3:n=10000;数据4:n=100000;数据5:n=1000000。输入格式:输入在一行中给出正整数n(≤10^6)。输出格式:输出1~n,每个数字占一行。输
- 基于存算一体架构的实时深度学习推理优化
瑕疵
热点资讯架构深度学习人工智能
博客主页:瑕疵的CSDN主页Gitee主页:瑕疵的gitee主页⏩文章专栏:《热点资讯》基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化引言存算一体架构的核心优势1.能效比突破2.实时性保障架构设计与实现技术1.存储单元创新2.硬件加速器设计3.电路级优化深度学习推理优化策略1.模型压缩技术2.硬件-软件协同优化3.运行时调度典型应
- python进阶之数据结构与算法--入门-二叉树
小白piao
数据结构与算法python篇数据结构算法二叉树python
二叉树概念:之前已经提及了关于树的概念,要想知道之前讲了什么请关注,前边文章里都有提及。这里不做赘述。二叉树是具有以下属性的有序树:1、每个节点最多有两个孩子节点2、每个孩子节点被命名为左子节点和右子节点3、对于每个节点的孩子节点,在顺序上,左子节点优先于右子节点4、若子树的根为内部节点v的左子节点或者右子节点,则该子树相应地被称为节点v的左子树或者右子树5、若每个节点都有零个或者两个节点,则这样
- 人工智能LLM | 基础配置 | 通过环境变量配置API-KEY 一文通教程
H-大叔
人工智能大模型实战与教程人工智能
在实战开发大语言模型的过程中,经常会遇到各种API-KEY的配置问题,例如GPTOpenAIKEY的配置,而且目前大部分都要求将其配置在环境变量中,下面将会讲解如何在Linux、macOS、Windows中配置,本文一文通教程。您可以使用配置环境变量的方法,避免在调用各种SDK时显式地配置API-KEY,从而降低泄漏风险。环境变量是操作系统中用于存储有关系统环境的信息的变量。您可以通过环境变量来配
- 【人工智能】ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 辨析
G皮T
#大语言模型人工智能LLM大语言模型chatgptdeepseekDeepSeek-R1DeepSeek-V3
ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3辨析1.ChatGPT对比DeepSeek1.1技术相似点1.2主要差异1.3关键区别1.4如何选择1.5总结2.DeepSeek-R1对比DeepSeek-V32.1DeepSeek-R12.2DeepSeek-V32.3核心区别总结2.4如何选择3.R1和V3有什么含义3.1DeepSeekR1的"R"3.2DeepSeekV3的"
- 微算法科技(NASDAQ: MLGO)探索Grover量子搜索算法,利用量子叠加和干涉原理,实现在无序数据库中快速定位目标信息的效果。
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在信息爆炸的时代,数据的海量化带来了前所未有的挑战,如何从庞大的数据库中迅速找到所需信息,成为信息技术领域亟待解决的问题。传统的搜索算法在面对大规模数据时,效率逐渐下降,难以满足现代社会的需求。量子计算的出现为解决这一问题带来了新的思路和方法,Grover量子搜索算法作为量子计算领域的重要算法之一,在快速搜索目标信息方面具有巨大潜力。Grover量子搜索算法是一种基于量子力学原理的搜索算法,它利用
- 鸿蒙安全实战:三步实现AES加密,让你的用户密码坚不可摧!
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摘要在鸿蒙应用中,数据加密是保护敏感信息(如用户密码)的核心手段。本文通过一个用户登录系统的实际场景,详细解析如何使用AES对称加密算法实现密码的安全存储与验证。我们将从密钥生成、加密存储到解密验证逐步展开,并提供完整代码实现和性能分析。描述当用户注册时,系统需将密码加密后存储;登录时需解密验证。直接存储明文密码存在严重安全隐患,而AES-256作为行业标准对称加密算法,能有效解决这一问题。鸿蒙通
- 在学校研究学习的偏算法,秋招投递开发岗位还有希望吗
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前言Thelasttime,Ihavelearned这是星球同学,在周五晚上答疑聊天的时候对我的提问:如果简历上的项目偏算法,但是自学了一些操作系统和计网的知识,秋招的时候投递偏开发的岗位有希望吗?简历上是否也要加上相关项目?估计也是很多朋友的疑问,毕竟很多同学读研,有些老师疯狂push,要成果,发论文。要想尽快发论文,那只能“研究”人工智能、算法的一些东西了。但是众所周知,算法要求很高,不仅要求
- AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元
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AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算,重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!⚙️一、核心定义与技术架构AlphaEvolve是由谷歌DeepMind开发的通用科学AI智能体,其核心
- 文件系统数据持久化:C++实现中的日志结构与恢复算法源码分析
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在C++底层文件系统设计中,数据持久化是确保系统可靠性的核心环节。面对系统崩溃、断电等突发故障,文件系统需要保证数据的一致性和完整性。日志结构与恢复算法是实现数据持久化的重要手段,通过记录关键操作和恢复数据状态,使文件系统在故障后能快速恢复正常。本文将深入剖析C++文件系统中日志结构与恢复算法的设计理念,并结合源码解析其具体实现。一、数据持久化面临的挑战1.一致性问题:文件系统操作涉及多个步骤,如
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操作系统领域的新宠儿:鸿蒙应用深度剖析关键词:鸿蒙操作系统、微内核架构、分布式软总线、ArkUI框架、DevEcoStudio、跨设备开发、全场景生态摘要:本文深度剖析华为鸿蒙操作系统的核心技术架构与应用开发体系,从微内核设计、分布式协同技术、UI框架创新到全场景开发工具链展开分析。通过数学模型解析分布式一致性算法,结合Python代码演示核心调度逻辑,并以实战案例演示跨设备应用开发流程。探讨鸿蒙
- 直线插补动画引擎:从数学原理到C#实现——用代码绘制动态几何艺术
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一、直线插补核心算法解析1.1DDA算法数学原理//////DDA算法实现直线插补///publicclassLineInterpolator{privatePointF_currentPoint;privatePointF_endPoint;privatefloat_stepSize;privatefloat_dx,_dy;privatefloat_xIncrement,_yIncrement;
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搜索相关性定义搜索相关性衡量的是搜索引擎返回的搜索结果与用户查询和意图之间的匹配程度。搜索结果的质量取决于显示的信息与用户预期之间的契合度。提升搜索相关性和性能需要进行语言分析、排序算法优化以及考虑上下文因素。这些因素可能包括用户行为分析、位置信息、热门程度和搜索历史等。搜索相关性是客户体验中的关键因素,通过合理平衡,搜索体验可以同时满足企业和用户的需求。了解为什么相关性对搜索引擎至关重要,以及如
- 代码随想录算法训练营第十三天
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递归遍历二叉树的前,中,后序遍历题目链接前序遍历中序遍历后序遍历前序遍历题解classSolution{publicListpreorderTraversal(TreeNoderoot){Listlist=newArrayListlist,TreeNoderoot){if(root==null){return;}list.add(root.val);preorder(list,root.left)
- Springboot和Python之间通过RabbitMQ进行双向异步消息交互demo示例
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SpringBoot后端和Python算法之间解耦设计,采用通过消息总线RabbitMQ进行双向异步交互,以下是一个demo样例,罗列出了实现该功能需要做的工作,包括软件安装、RabbitMQ基本介绍、Springboot后端demo代码、Pythondemo代码、运行流程以及调试遇到问题软件安装Win10本地需要安装RabbitMQ,作为Springboot后端和Python模块通讯的消息中间件
- 【AI论文】基于图像思维的多模态推理:理论基础、方法及未来前沿
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人工智能
摘要:近期,文本思维链(Chain-of-Thought,CoT)显著推动了多模态推理的进展。在这一范式下,模型在语言层面进行推理。然而,这种以文本为中心的方法将视觉信息视为静态的初始语境,从而在丰富的感知数据与离散的符号思维之间造成了根本性的“语义鸿沟”。人类认知往往超越语言的局限,将视觉作为动态的心理草图板加以利用。如今,人工智能领域也正经历着类似的演变,标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正
- OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于高效地计算两个uint类型值的带权重平均值。该函数返回两个无符号整数a和b的加权平均值,权重为:return(a*3+b)/4;函数原型__device____forceinline__uintc
- C++软件设计模式之迭代器模式
捕鲸叉
软件设计模式C++设计模式c++迭代器模式
迭代器模式是一种行为设计模式,它允许你顺序访问一个聚合对象的元素,而不暴露其底层表示。在C++软件设计中,迭代器模式的主要目的是将数据的遍历行为与数据结构本身分离,使得数据结构的修改不会影响到遍历代码。目的和意图解耦遍历与数据结构:迭代器模式使得遍历算法独立于数据结构的实现。这意味着你可以改变数据结构的内部表示,而不需要修改遍历代码。提供统一的访问接口:无论底层数据结构如何,迭代器都提供了一套统一
- 【深度学习新浪潮】什么是上下文长度?
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深度学习新浪潮深度学习人工智能LLM语言模型大模型模型优化上下文长度
大型语言模型(LLM)的上下文长度是指模型在处理当前输入时能够有效利用的历史文本长度,通常以token(如单词、子词或标点)为单位衡量。例如,GPT-4支持128Ktoken的上下文,而Llama4Scout甚至达到了10Mtoken的惊人规模。这一指标直接影响模型在长文档理解、多轮对话等复杂任务中的表现。一、上下文长度的合理范围上下文长度的选择需结合具体应用场景:日常对话:通常需要8K–32Kt
- Manus AI与多语言手写识别
tonngw
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技术文章大纲:ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合(笔迹压力、书写轨迹等)自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系(中文、阿拉伯语等)的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应
- DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合:基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用:技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化:遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
- 移动开发领域小程序的用户增长与留存策略
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移动开发领域小程序的用户增长与留存策略关键词:移动开发、小程序、用户增长、用户留存、策略摘要:本文聚焦于移动开发领域小程序的用户增长与留存策略。随着移动互联网的迅猛发展,小程序凭借其便捷性等优势在市场中占据重要地位。文章首先介绍小程序发展背景、研究目的与范围、预期读者、文档结构及相关术语;接着阐述小程序核心概念及生态系统架构;详细分析用户增长和留存的算法原理、数学模型及公式;通过项目实战展示代码实
- 深入DP!!!!!!!!!!!!!!-----------------------“DP就像人生:你的当前状态由过去的选择决定,而你的选择将影响未来状态。定义好你的状态转移方程,找到最优的人生路径!“
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"动态规划不是魔法,而是将大问题拆解成小问题的艺术"——一位ACMer的深夜顿悟暑假集训我们过关斩将,来到了线性动态规划和前缀优化这里,不好,是让人心惊胆战的DP!!!不同于其他题解,我们在详说DP之前,我们先说说记忆化搜索。什么是记忆化搜索?记忆化搜索(Memoization)是一种优化递归算法的技术,通过存储已计算的子问题结果,避免重复计算。它是自顶向下的动态规划实现方式。模板题斐波那契数列问
- 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