Ray华豪新
Ray华豪新

Citex交易所预交易挖矿即将开始

预挖矿，准备开始。上次错过了当天返回38%的收益机会，这次千万别错过了，这次是最高80%/天的收益。citex.co.kr.注册，开始躺赚旅程。

图片发自App

连续9个月的打磨，我们终于来了。

图片发自App

你可能感兴趣的:(Citex交易所预交易挖矿即将开始)

  • 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 数据场景架构师数据零件架构师数据场景生态人工智能数据场景架构师算法大数据
    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 1989 0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
    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 1989 0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
    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 AI天才研究院 AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
    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 KevinShi_BJ python
    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 程序化交易助手 量化软件Python程序化交易Python量化炒股PTradeQMT量化交易量化软件deepseek
    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 机器学习机器学习笔记算法
    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
  • MySQL(118)如何使用SSL进行加密连接？
    使用SSL进行加密连接可以有效地保护数据在传输过程中的安全性，防止数据被窃取或篡改。下面我们将详细介绍如何在Java应用中使用SSL与MySQL数据库建立加密连接。一.准备工作在开始之前，请确保你已经安装了MySQL，并且有Java开发环境（如JDK和Maven）。二.生成SSL证书生成自签名证书：你可以使用OpenSSL工具来生成自签名证书。以下是生成CA证书、服务器证书和客户端证书的步骤。#生
  • 2、Connecting to Kafka 虾条_花吹雪 SpringforApacheKafkakafka分布式ai
    KafkaAdmin-请参阅配置主题ProducerFactory-请参阅发送消息ConsumerFactory-请参阅接收消息从2.5版本开始，每个版本都扩展了KafkaResourceFactory。这允许在运行时通过向引导服务器的配置中添加Supplier来更改引导服务器：setBootstrapServersSupplier（（）->…）。所有新连接都将调用此命令以获取服务器列表。消费者和
  • 量化开发（系列第3篇）： C++在高性能量化交易中的核心应用与技术栈深度解析 Natsume1710 c++开发语言性能优化python
    本文为《量化开发》系列第3篇参考GitHub项目：Awesome-QuantDev-Learn前言在量化交易领域，Python以其开发效率高、生态系统丰富等优势，成为策略研究、数据分析及中低频交易的首选语言。在本系列前两篇文章中，我们详细探讨了Python在量化入门与策略回测中的实践。然而，当进入对延迟要求极为严苛的高频交易（High-FrequencyTrading,HFT）领域时，Python
  • 量化策略进阶：事件驱动与另类数据挖掘实战
    前面的章节，我们已经详细探讨了量化系统的基础架构：从数据的获取与管理（数据层），到策略的研发与验证（回测层），再到指令的高速执行（交易执行层），以及确保资金安全的防线（风控与监控运维层），我们共同构建了一套完整的量化交易体系。今天，我们将深入探讨量化策略的更高维度：事件驱动型策略和另类数据挖掘。这不仅仅是技术栈的扩展，更是对市场洞察力和信息处理能力的全面提升，旨在帮助您的策略在传统量价数据之外，捕
  • Python量化策略与回测框架实战：从“纸上谈兵”到“真金白银”的第一步（系列第2篇） Natsume1710 python开发语言github
    作者：GitHub项目地址Awesome-QuantDev-Learn本文为量化开发学习路线系列第2篇，欢迎收藏与关注。引言：为什么选择Python作为量化入门的起点？在上一篇文章中，我们详细讲解了量化开发的基本框架与开发者思维的转变路径。那么，具体要如何开始第一步实践呢？答案是：从Python入门。Python以其快速原型开发能力、丰富的数据分析工具包，以及良好的社区生态，已经成为全球范围内量化
  • C/C++ 求模运算符%的应用
    求模运算符用于整数运算。求模运算符给出其左侧整数除以右侧整数的余数。例：15%4=3(读作15求模4得3)因为15比4得三倍多3，即15除以4得余数时3.示例，我们有16通道数从0到15，经过计算我只需要指定为0通道还是1通道。02468101214为0通道，其余为1通道。示例源码：//Len_mo.cpp:此文件包含"main"函数。程序执行将在此处开始并结束。//#includeintmain
  • axios 使用入门
    axios使用入门阅读目录一、前言#二、干货合集#1、加载#2、get&post#3、拦截器#三、总结#一、前言在没有接触React、Angular、Vue这类MVVM的前端框架之前，无法抛弃Jquery的重要理由，除了优秀的前端DOM元素操作性以外，能够非常便捷的发起http请求也占有非常重要的地位。既然我们已经开始使用Vue进行前端开发，抛弃了对页面DOM元素的操作，难道，为了方便的发起htt
  • PHP 安装指南 wjs2024 开发语言
    PHP安装指南引言PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，常用于Web开发。正确安装PHP是开始构建动态网站或应用程序的第一步。本文将详细介绍如何在各种操作系统上安装PHP，并指导您完成必要的配置步骤。安装环境准备在安装PHP之前，请确保您的系统满足以下条件：操作系统：PHP可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和macOS。Web服务器：虽然PHP主要用作服务器端脚本语言，
  • 【Java基础篇】Unicode、进制转换 public static void m Java基础进制互相转换unicode
    一、unicode先说一下unicode是什么？最开始美国人搞出了ASCII这个东西，什么意思呢？首先一个字节，我们都知道是8个bit位，总共能表示256种状态，然后我们就把这256种状态每种状态都对应一个字符。这种对应关系就是ASCII。ASCII中一共定义了128个字符，例如：00110000，也就是48，对应字符'0'。对于英语来说，128个字符来编码是完全足够的。但是汉字有那么多，256个
  • Word 怎么让段落对齐，行与行之间宽一点？ 冰糖心书房 Wordword
    我们来分两步解决：段落对齐和调整行距。这两个功能都集中在Word顶部的【开始】选项卡里的【段落】区域。第一步：让段落对齐“对齐”指的是段落的左右边缘如何排列。通常有四种方式。操作方法：将鼠标光标点在你想修改的那个段落里的任意位置。（你不需要选中整个段落，Word很聪明，知道你想对整个段落操作）。在【开始】选项卡的【段落】区域，你会看到四个对齐按钮，它们的图标很形象：左对齐(Ctrl+L):所有行的
  • TCP/IP协议 结构图说明
    目录一、TCP报文结构图（TCPHeader）二、TCP三次握手流程图三、TCP四次挥手流程图四、TCP状态迁移图（附加）五、TCP拥塞控制阶段图（慢开始等）一、TCP报文结构图（TCPHeader）012301234567890123456789012345678901+---------------------------------------------------------------
  • 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长 数智前沿 数字化转型人工智能数据集
    AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进，人工智能三大基本要素之一数据，面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉，目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集，需求集中于头部企业行业知识底座构建，人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增，已成为数据流通最活跃的领域。不过，高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题，目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
  • 程序员接单服务话术 0 bug软件科技工作室 javaspringbootpython算法
    进入群聊开始服务时：尊敬的客户您好，我程序员：xx很荣幸为您服务我擅长xx领域接下来我们一起对接下详细需求，我将根据您的任务需求难度给您汇报开发所需时长及报价。预祝我们合作愉快。报价后且客户接受时：您好，此次开发费用为：元，开发时长为：天。因为开发工作的成本就是时间成本，为保证您的服务体验，我们再确定下完整的需求，最终交付以此次要求作为标准。客户下单后并且获取到订单号：收到，我马上开始开发，中途您
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他