- 【Python】一文详细介绍 py格式 文件
高斯小哥
Python基础【高质量合集】python新手入门学习
【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注~)文章目录一、py格式文件简介二、如何创建和编辑py格式文件三、如何运行py
- Java学习笔记01
.wsy.
日常java学习笔记
1.1Java简介Java的前身是Oak,詹姆斯·高斯林是java之父。1.2Java体系Java是一种与平台无关的语言,其源代码可以被编译成一种结构中立的中间文件(.class,字节码文件)于Java虚拟机上运行。1.2.3专有名词JDK提供编译、运行Java程序所需要的种种工具及资源。JRE是运行Java所依赖的环境的集合。JVM是一个虚构出来的计算机,通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功
- 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonpytorch新手入门学习debug
【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注~)文
- 乘法-逆矩阵
取个名字真难呐
线性代数矩阵算法线性代数
文章目录1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB1.2AX列组合1.3XB行组合1.4列行组合1.5块求和2.高斯消元法求A−1A^{-1}A−12.1求A−1A^{-1}A−12.2推理1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB假设我们要求得矩阵C=AB,可以用如下公式表示cij=∑k=1Naikbkj(1)c_{ij}=\sum_{k=1}^Na_{ik}b_{kj}\tag{1}cij=k=1∑Nai
- 【Python】使用高斯一勒让德求积(Gauss-Legendre)积分公式进行数值积分
穿着帆布鞋也能走猫步
课程设计成品python
本设计实现了使用Gauss-Legendre积分公式进行数值积分的功能。它通过计算勒让德多项式的零点和权重,并结合被积函数的取值来进行积分的近似计算。通过调整积分节点数n,可以得到更准确的积分近似值。最后,将计算得到的近似值与精确值进行比较,以评估数值积分的准确性。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义勒让德多项式deflegendre_pol
- 【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
高斯小哥
PyTorch零基础入门教程pytorch人工智能pythoncondadebug深度学习机器学习
【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注~)文章目录
- Canny详解
kxg916361108
计算机视觉图像处理人工智能
Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术,被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由JohnF.Canny在1986年提出,是一种多阶段的边缘检测算法,具有高精度和低错误率的特点。Canny边缘检测的步骤:高斯滤波(GaussianBlur):Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理,以减少图像中的噪声。高斯滤波器将图像中的每个像素与周围像素进行加权平均,从而模糊图像并减少噪声。计算图像梯度
- 【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python学习debug
【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注
- 【Python】成功解决AttributeError: ‘MyClass‘ object has no attribute ‘my_attribute‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习debug
【Python】成功解决AttributeError:‘MyClass’objecthasnoattribute‘my_attribute’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内
- 【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting
CS_Zero
论文阅读
去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
- 深度学习,人工智能总结
qq_14827935
人工智能深度学习
1,入门建议少看书,多看csdn上帖子总结(主要就是BP神经网络,CNN,rnn),建立宏观的概念和主要框架,书可以作为进阶补充作为工具书查阅。2,目前的神经网络还处于前牛顿时代,就是实践中图像识别效果很好,但是原理不太清楚3,现在的人工智能有点像通信行业2g时代,从2012年alexnet到openai的chatgpt,未来还有很长的发展潜力。丰田不是汽车的发明者,但现在销量最高。oepnai在
- 嗯,别怕出错
路子祖
其实相比于对或者正确的行为错误其实相对说更加使人进步图片发自App就好像科学现在很多中国人将科学视为真理而其实呢科学与真理相去甚远几乎完美的牛顿力学被相对论推翻相对论自己却无法解释自己后来量子力学出现因为这是有无限可能的理论暂时无法推翻于是乎又出现了许多借题发挥的人说了许多云里雾里的话看起来很有道理其实是忽悠人图片发自App读书上网有一个原则性问题就是要忽视那些看不懂的东西否则会越来越自卑越来越糊
- 岭回归算法
码银
回归数据挖掘人工智能
回归分析方法是利用数理统计方法分析数据,建立自变量和因变量间的回归模型,用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项,使回归模型具有较好泛化能力和稳定性,但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。岭回归,又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法,是对最小二乘回归的一种补充,岭回归
- 数学之函数的基础性内容的学习
待
大牛之路(数学)学习密码学
函数是一个很重要的内容无数的科学家为其进行前赴后继伽利略(比萨斜塔“高空抛物”),笛卡尔,牛顿,莱布尼兹,约翰伯努利,欧拉,傅里叶,迪利克雷(德国数学家,现代函数的定义者,官二代“提供了良好的学习环境”,)等等之类的,无数科学家都投入到其中的相关研究当中,同时函数是我们探索世界的一个重要工具。函数基本概念:迪利克雷出现了最为基础函数基本定义和其概念,x和y之间的对应关系,一个自变量只有一个因变量,
- 预训练大模型LLM的微调PEFT(概述)
若石之上
人工智能人工智能LLMpeft微调LORA
前言大模型现在已经不是什么新奇玩意了,大家都耳熟能详,我们都知道大模型要从头到尾的训练,需要巨大的人力物力,如此高昂的费用小公司是难以承受的,那么我们是否可以像牛顿一样,站在巨人的肩膀上,利用已经训练好的大模型进行二次训练以适用于我们自己的应用呢?回答当然是肯定的,我们只需要极少量的训练数据和资源,就能将大模型改造以适应我们的应用。微调的分类对大模型进行二次训练的操作我们通常称为微调(Fine-T
- 人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
ALGORITHM LOL
人工智能线性回归回归
2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展,简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
- 读《从牛顿、达尔文到巴菲特投资的格栅理论》有感
杨若民
起初看到这本书的名字是一脸疑惑的,牛顿和达尔文为什么会和投资与理财这专业扯上关系,也是带着这份好奇开始了阅读这本书。作者并不是想单纯的讲解投资,而是想引进更多的内容借此来辅助投资在生活中的用处。牛顿就是个例子,牛顿在物理届中提到的平衡一次也被作者用到,这就像高中所学的市场经济和市场规律。价格围绕价值上下波动,就是平衡一词的有力佐证,任何的上下波动也是一种平衡。再者就是达尔文的进化论。高中历史学过“
- 如果孩子不是将来的瓦特,就可以鞭挞吗?——读《重读陶行知》有感
lucky燕子
陶行知先生的观点:“你这糊涂的先生!你的教鞭下有瓦特,你的冷眼里有牛顿,你的讥笑里有爱迪生。你别忙着把他们赶跑。你可要等到坐火轮,点点灯,学微积分,才认他们是你当年的小学生?”李镇西老师以辩证的观点来看陶行知先生的文章,他是这样说的“我斗胆问陶行知,如果这孩子将来不是瓦特,不是牛顿,不是爱迪生,难道就可以对他挥教鞭,可以给他以冷眼和讥笑吗?”李镇西老师也说相信陶行知不会是这个意思。但现实中是,大部
- 算法——数值算法——牛顿迭代法
戏拈秃笔
数据结构与算法(java版)算法
目录牛顿迭代法一、1021:[编程入门]迭代法求平方根牛顿迭代法迭代法(Iteration)是一种通过反复递推计算来逼近解的方法。而牛顿迭代法(Newton'smethod)则是一种特定的迭代法,用于求解方程或函数的根、最小值、最大值等问题。一、1021:[编程入门]迭代法求平方根题目描述用迭代法求平方根公式:求a的平方根的迭代公式为:X[n+1]=(X[n]+a/X[n])/2要求前后两次求出的
- python opencv图像模糊
攻城狮的梦
opencv开发语言
目录一:均值滤波二:高斯滤波三:中值滤波四:双边滤波在OpenCV中,模糊图片或进行图像平滑处理时常用的方法包括以下几种:均值滤波(Blurring):均值滤波是一种简单的平滑方法,它通过对图像中每个像素的邻域内像素值进行平均来计算新的像素值。在OpenC
- 2024年最新优化算法|冠豪猪优化算法CPO、足球队训练优化算法FTTA、美洲狮优化算法PO 、牛顿-拉夫逊优化算法NRBO利用优化算法进行优化BP神经网络权重参数进行数据回归预测 先用就是创新点!
机器不会学习CSJ
数据回归专栏算法神经网络回归
不讲原理,详细原理可以查看原论文,附上论文链接不讲原理,详细原理可以查看原论文,附上论文链接不讲原理,详细原理可以查看原论文,附上论文链接文章目录冠豪猪优化算法足球队训练优化算法美洲狮优化算法牛顿-拉夫逊算法获取方式冠豪猪优化算法论文地址冠豪猪优化算法足球队训练优化算法论文地址足球队训练优化算法论文美洲狮优化算法论文地址美洲狮优化算法牛顿-拉夫逊算法R.Sowmya,M.Premkumar,and
- 2019-03-02
泰康人寿诗人
《果说》原谅!我不是早熟的果允许我的青涩。相信有一天果会落那可是智慧的果。自信人与自然同息与植物脉合。历史上就曾有过三个。被雅当偷吃落在释伽头上启动牛顿灵感的那三个果…愿读到我的诗歌都得到果的许诺新年伊始幸福不在是传说…
- 金线检测步骤
耿直小伙
算法
半导体行业,金线检测是必不可以少的一个检测项,除了焊点,die面,手指以外的必检项目.重难点在于金线的提取,算法多种多样,找到适合才是关键,涉及到打光,图像处理,这里不做深入分析,软件和硬件配合好才能做的最好.经典算法Block分析,结合图像检测.高斯算法提取边缘检测算法提取这几种算法各有利弊,经典算法的适用性一般,对图像质量要求高,鲁棒性好.高斯算法,参数难调,鲁棒性差一点,但是提取的准确度高.
- 中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析
此星光明
中科星图计算机视觉人工智能深度学习核函数高斯卷积云计算
简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器,可以实现图像的平滑处理。在图像处理中,高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。高斯核函数的定义可以表示为一个二维高斯分布函数,表达式如下:G(x,y)=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))其中,x和y表示图像中的像素位置,sigma表示高斯分布的标准差。高斯核函数
- 基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(仿真图超多,结果超清晰)
迎风打盹儿
数字通信原理数字信号处理matlab信号处理信息与通信程序人生
基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(包含中间各个环节的时域波形、功率谱、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时1、双极性不归零基带信号2、成型滤波(根升余弦滤波)后3、调制后4、加入高斯白噪声后5、乘载波后6、低通滤波后7、匹配滤波后8、星座图和眼图Ⅱ、码元信噪比eb/n0=-10dB时1、星座图2、眼图Ⅲ
- Opencv中的RNG-随机绘图
忙什么果
opencvC&C++opencv人工智能计算机视觉
在OpenCV中,RNG是一个随机数生成器类,用于生成各种类型的随机数,包括均匀分布或高斯分布的整数和浮点数。RNG类的实例化时可以接受一个无符号整数作为种子值,这个种子值决定了随机数生成序列的起点,相同的种子值将产生相同的随机数序列。这在需要可重复的实验或测试时非常有用。RNGrng(100);这行代码创建了一个RNG对象rng,并以100作为种子值。有了这个对象,你就可以使用它来生成随机数了。
- 水彩风景画-田野
Chloe熊
颜料:梵高+温莎牛顿管状水彩纸:荷兰产Arno水彩纸尺寸:A4完成图如下,右侧中间画面不小心弄脏了,哈哈。整幅画以湿画法为主。其实这幅画画得很糟心,拍出来看貌似还可以的样子,但实际上还没有到到想要的效果。色彩晕染不是很自然,暗色叠加有点显脏。以前觉得自己水彩进步挺大的,但是最近在湿画法运用的是的画中总结的画得力不从心,在画前两张画的时候就已经感觉到了,晕染总是达不到理想的效果,难道是我退步了?百思
- 微信小程序常用组件分享
车家大少爷
前端微信小程序小程序前端
工作中经常会用到如下,分享一下,方便以后复制粘贴,懒得重复造轮子官方小程序示例2023-10-25微信小程序菜单导航选中自动居中2022-11-30微信小程序横屏2022-11-29微信小程序内嵌h5three.js2021-10-27AR识别(不是截图方式)2021-10-27自定义loading2021-08-25上下左右滑动动效(编辑/查看)(高斯模糊)2021-08-25日历日期选择(单/
- 深度学习基础——卷积神经网络(一)
牛哥带你学代码
Python数据分析python数学建模算法深度学习cnn人工智能
卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作,对于图像的特征提取有着关键的作用,本文首先介绍卷积的基本原理与作用,然后通过编写程序实现卷积操作,并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果,接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作,最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处
- 最小二乘法拟合(C++)
龙行泽雨
计算方法最小二乘法c++机器学习
曲线拟合插值与拟合较为相似,同样是给出了数据点,要求求出一个函数,但是插值要求插值数据必须100%正确,即求出来的函数必须都过这些点,而拟合则不一定,因为拟合的数据点本身就不一定正确,比如拿尺子测量某物体的形变趋势,在测量的过程中,本身就存在测量误差,拟合函数强行经过这些点毫无意义,并且这个测量过程中会产生大量的测量数据,使用插值的方法也不适合。因此我们可以得出使用插值的条件:插值数据必须100%
- 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