- C++字面量总结
arong-xu
ModernC++c++开发语言字面量
在现代编程中,代码的可读性和类型安全变得越来越重要.C++自C++11开始引入了一系列新特性,使开发者能够以更加直观的方式表示数据,从而减少隐式转换错误并提升代码可维护性.环境要求本文中的代码需要编译器支持C++23标准才能通过.数值二进制、八进制、十六进制字面量符号类型样例0b或0B二进制0b11110八进制0170x或0X十六进制0xF//不同进制字面量constexprintbase2=0b
- Github 2024-05-07 开源项目日报 Tp10
老孙正经胡说
github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2024-05-07统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量TypeScript项目4JupyterNotebook项目2Python项目1Batchfile项目1非开发语言项目1Java项目1HTML项目1C#项目1从零开始构建你喜爱的技术创建周期:2156天Star数量:253338个Fork数量:240
- Python 函数 -range()
weixin_30550271
python
range()pythorange()函数可创建一个整数列表,一般用在for循环中。语法:range(start,stop[,step])start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);end:计数到end结束,但不包括end。例如:range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5step:步长,默认为1。例如:range(0,5)等价于rang
- [QMT量化交易小白入门]-六十九、ETF动量评分策略,历史年化收益率107%
python自动化工具
量化交易小白入门数据库java缓存
本专栏主要是介绍QMT的基础用法,常见函数,写策略的方法,也会分享一些量化交易的思路,大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少,在使用过程中不断的摸索,遇到了一些问题,记录下来和大家一起沟通,共同进步。文章目录相关阅读1.定时任务函数`mutorun`的解析1.1获取当前K线日期1.2跳过非回测或非最后一根K线的情况1.3开始任务日志记录1.4获取市场数据1.5检查市场数据有效性1.6计算ETF
- Python中range的用法
anzuo2304
python
Python中range的用法函数原型:range(start,end,scan):参数含义:start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);end:技术到end结束,但不包括end.例如:range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5scan:每次跳跃的间距,默认为1。例如:range(0,5)等价于range(0,5,1)转载于:https
- 【AIGC时代】OneCode前端框架入门指南:从环境搭建到第一个应用
低代码老李
OneCode实战低代码软件行业学习前端框架
在人工智能生成内容(AIGC)技术飞速发展的今天,前端开发领域正经历着前所未有的变革。AI工具能够批量生成代码,但如何将这些自动生成的代码转化为可维护、高质量的生产级应用,成为开发者面临的核心挑战。OneCode框架凭借其独特的设计理念,在这一背景下展现出显著优势,本文将带您从零开始,快速掌握OneCode框架的使用方法。一、AIGC背景下选择OneCode框架的四大理由AIGC工具的普及为前端开
- POSTMAN从入门到精通系列(十六):API历史记录
cdn998
初入测试
历史postman将您发送的所有请求存储在左侧边栏的“历史记录”视图中。您还可以选择保存发送请求时获得的响应。您可以使用历史记录快速尝试各种请求,而不必浪费时间从头开始构建请求。您还可以通过单击请求名称来加载先前的请求。如果您创建一个帐户并登录Postman,您的历史记录将与我们的服务器同步,实时备份,并可在您的设备上检索。注意:如果您要在历史记录中保存对请求的回复,则必须打开左侧边栏中“历史记录
- SEO优化技巧深度解析:从算法逻辑到实战策略的全链路突破
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网站建设网站建设网站运营网站架构
第一章搜索引擎算法逻辑:SEO优化的底层密码1.1算法进化史:从关键词匹配到意图理解搜索引擎算法经历了从简单关键词匹配到复杂语义理解的跨越式发展。早期算法以PageRank为核心,通过分析网页间链接关系评估权威性。随着Hummingbird算法的推出,搜索引擎开始解析自然语言,BERT算法进一步实现上下文语义理解。当前算法已形成多维度评估体系,涵盖内容质量、用户体验、权威性建设等层面。以Googl
- MySQL 截取字符串函数
MYians
MySQLmysql数据库sql
MySQL截取字符串的几种常用函数测试数据及语句如下(FN:functionname,方法名称)1、从字符串左边截取FN:left(str,length);2、从字符串右边截取FN:right(str,length)从右边截取length;3、从字符串特定位置开始,截取到末尾FN:substring(str,index)4、从字符串特定位置截取FN:substring(str,index)、sub
- 有了 25k Star 的MediaCrawler爬虫库加持,三分钟搞定某红书、某音等平台爬取!
前端后端爬虫
大家好,我是程序员凌览。今天给大家介绍一个超实用的Python爬虫实战项目——MediaCrawler。这个项目可以实现小红书、抖音、快手、B站和微博的爬虫功能,覆盖了当下热门的自媒体平台。它能够高效抓取这些平台上的视频、图片、评论、点赞和转发等信息。MediaCrawler支持的平台及功能如下图:快速开始下载项目代码访问MediaCrawlerGitHub仓库,点击“Code”按钮下载项目代码。
- iOS Widget 开发-1:什么是 iOS Widget?开发前的基本认知
技术拾光
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随着iOS系统的不断演进,Widget(小组件)已经成为提升用户体验的重要组成部分。从iOS14开始,Apple引入了全新的WidgetKit框架,允许开发者使用SwiftUI创建高度可定制、灵活展示的Widget,并可添加到主屏幕、锁屏界面甚至待机模式中。本篇博客将从基础概念出发,带你了解iOSWidget的作用、类型、开发架构以及常见误区,为后续深入开发打下坚实基础。Widget是什么?Wid
- AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显
AI学长带你学AI
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AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
- Visual Studio2022实现C++控制台输出HelloWrold
2022/10/621:332022年/10/3日晚,今天是我第一次开始学习C语言的第一天,我从朋友那边知道学习C语言要下载VisualStudio这个软件;对于第一次接触这个软件的我,对此表示什么都不懂;只好是再次向我那朋友请教。在对这个软件有一点皮毛的了解后,我开始了我的第一个代码使用VisualStudio2022实现C++控制台输出HelloWrold。1·首先在在桌面找到VisualSt
- 专知智库数据场景生态:开启全球数字文明新纪元——数据零件×场景编码×SEI指数构建下一代数字经济基座
人形机器人专利池研究中心
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一、传统数字经济的“柏林墙困境”全球产业痛点扫描:数据孤岛化:企业间数据流通成本高达交易额37%(麦肯锡2024)价值黑箱化:85%数据资产无法量化定价(普华永道审计报告)技术碎片化:同类算法重复开发年耗$1800亿破局宣言:专知智库提出“可拆解、可组合、可交易”三可原则,以数据零件+场景编码+SEI计量重构全球数字基础设施二、三大基座:数字经济的新操作系统1.数据零件(DP):技术场景最小单元革
- 语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律(ScalingLaws)预训练与微调对齐调优(AlignmentTuning)外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
- halcon算子翻译——gray_histo和gray_histo_abs
机器人自动化控制
HALCON
算子:gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto)功能:计算灰度值分布。算子gray_histo为区域内的图像计算灰度值的绝对和相对的直方图。两个直方图都是256个值的元组,它们从0开始,包含图像的各个灰度值的频率。输入参数:Regions:输入计算的区域;Image:输入图像(byte/cyclic/direction/intl/
- Tuning Language Models by Proxy
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
- 0704-0706上海,又聚上了
GISer_Jinger
新浪微博前端
上次,还是0413,当时写了一篇,下次相见是何时?也鼓励自己下次相见是找到工作(实习也算),没想到真找到了,DWApp说到实习,其实没认真投递很多,互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话,其他的都给了一定的面试机会,只是自己没能很好把握机会,也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位,或多或少的和面试官有代沟,其实也好,万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
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本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
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TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列
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斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- 从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱
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从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱那个让我夜不能寐的亏损账户去年有个客户老张来找我,50万本金半年亏了15万。他红着眼睛问我:"为什么我跟着大V买卖还是亏?"我看了他的交易记录就明白了——全是凭感觉操作,涨了追,跌了割,完全被市场情绪牵着鼻子走。这让我想起自己刚入行时,盯着分时图眼睛发酸的日子。直到有天看到营业部老总桌上那本《量化交易入门》,才恍然大悟:原来职业玩家都在用
- 一秒四次!高频Tick五档期货Level2分析
一秒四次!高频Tick五档期货Level2分析国内期货level2高频数据(一秒四次)下载链接:https://pan.baidu.com/s/144ewl4T0dQvrAedhLz8uJw?pwd=c33h提取码:c33h通过历史Level2一秒四次高频数据深层次分析交易可以分析出比较活跃的品种一:m2505(1)在11:12:36.158的瞬间,一笔引人注目的大单投入市场,3606份订单被安排
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
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异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- 【AI论文】FineWeb2:一个管道,规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言
东临碣石82
人工智能深度学习机器学习
摘要:预训练最先进的大型语言模型(LLMs)需要大量干净且多样的文本数据。尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展,但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战,这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。在本研究中,我们基于FineWeb引入了一种全新的预训练数据集整理流程,该流程可自动适配任意语言。我们通过一组涵盖九种不同语言的实验,对流程设计进行了广泛消融研究
- python:正则表达式符号
初于青丝mc终于白发
python相关正则表达式pythonpycharm
本次给大家带来的是python中的正则表达式符号的复习呀,还记得清楚嘛^^?匹配零次或一次前面的分组*匹配零次或多次前面的分组+匹配一次或多次前面的分组{n}匹配n次前面的分组{n,}匹配n次或更多次前面的分组{,m}匹配零次或m次前面的分组{n,m}匹配至少n次,至多m次前面的分组{n,m}?、*?、+?对前面的分组进行非贪心匹配^spam意味着字符串必须以spam开始spam$意味着字符串必须
- 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