- 2024自学手册——网络安全(黑客技术)
网安CILLE
web安全安全网络
前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航三大章节,涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法
- 【图论】数组模拟邻接表存储(链式前向星)
ars4me
图论数据结构图论邻接表前向星
图的邻接表存储法又叫链式存储法可以用数组模拟定义structedge{intnext;//下一条边的编号intto;//这条边到达的点intdis;//这条边的长度}edge[size];//COYG核心代码加入一条从from到to距离为dis的单向边inlinevoidadd(intfrom,intto,intdis){edge[++num].next=head[from];edge[num].
- 从0到1:小白也能轻松上手的高清电影搜索引擎网站制作指南
计算机学长
网站制作搜索引擎前端服务器
引言在互联网飞速发展的当下,在线观影已成为人们日常娱乐不可或缺的一部分。据相关数据显示,2024年网络视频用户规模达到了惊人的规模,如此庞大的用户群体,对电影资源的需求自然也是水涨船高。然而,面对海量的电影资源,如何快速、准确地找到自己心仪的高清电影,却成了许多影迷的一大难题。各大视频平台资源分散,想要观看不同的电影,往往需要在多个平台之间来回切换,而且还可能面临付费门槛、广告干扰等问题。这时,一
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 入门Dify平台:如何根据需求选择与创建最合适的应用
后端
首先,我们需要进入Dify的首页选择工作室,并创建空白应用。如图所示:点击后,紧接着就会看见各种类型的应用,我们意义介绍他们的特点。如图所示:聊天助手之所以他被称为聊天助手,是因为他的核心功能仅限于与用户进行自然语言对话,无法调用任何外部工具进行复杂操作。简单来说,这类聊天助手类似于目前商业中广泛应用的智能客服系统,专注于解答用户的常见问题或进行简单的互动交流,如下图所示:变量这里简单讲一下,变量
- 实验7-1-5 交换最小值和最大值
范德蒙蒙
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//法一:找一趟////18:31//#include//intmain(){//intn;//scanf("%d",&n);//if(n10)return0;//inta[n];//for(inti=0;ia[max_index]){//max_index=j;//}//if(a[j]intmain(){intn;scanf("%d",&n);if(n10)return0;inta[n];for
- 从零开始写C++3D游戏引擎(开发环境VS2022+OpenGL)之十一点二五 光照贴图(lighting maps)的实现 细嚼慢咽逐条读代码系列
金沙阳
c++3d游戏引擎
写在篇前的话作为一个曾经在代码堆里面苦苦挣扎的萌新,困惑的事情在于库,各种依赖,包换文件,链接库,纠结于代码的作用意义。尤其在3D引擎开发的问题上,很多人都被各种困难给阻拦,放弃了在3D渲染,3D游戏引擎上大涨鸿图的机会。当然关于3D游戏引擎的教程已经汗牛充栋,但是大部分的教程都是由过来人写的,代码中的逻辑与实现,在过来人眼中自然且简单,在初学者眼里却是晦涩繁杂,因此从一个初学者的角度来写一篇关于
- 更好地进行SQL问题回答的提示技术
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在SQL问题回答过程中,提示工程是生成正确SQL查询的关键。通过使用create_sql_query_chain,我们将探讨如何优化提示技术,以改善SQL查询生成。本文将重点讲述如何在提示中获得针对特定数据库的信息。技术背景介绍在使用自然语言生成SQL查询时,数据库的特定方言、表结构信息以及少量示例都能够显著提高生成查询的准确性。通过LangChain库,我们可以优化这些提示来帮助模型更好地理解和
- 一种基于swagger 2.0 yaml文件的接口异常用例生成算法,单因子变量法
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详细解决方案一、设计思路基于Swagger2.0的YAML定义,为每个参数生成两类测试用例:正常用例:所有参数均符合约束。异常用例:仅一个参数违反约束,其他参数正常,且每个参数需覆盖所有可能的异常场景。二、实现步骤解析Swagger文件使用SnakeYAML解析YAML,提取参数定义(类型、约束、是否必填等)。生成正常值根据参数类型和约束生成合法值。生成异常值针对每个参数的所有约束,生成违反每个约
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 【leetcode hot 100 46】全排列
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解法一:回溯法回溯法:一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解(或者至少不是最后一个解),回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解,即回溯并且再次尝试。用回溯算法来解决,遍历数组的每一个元素,然后尝试生成所有的排列,当生成一个完整的排列时,记录该排列,并退回到上一步,然后继续生成新的排列。就比如说“123”,我们可以先固定1,然后递归处理“23”。把“123”
- MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点
dblens 数据库管理和开发工具
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1.索引原理与MySQL8.0新特性答案:自适应哈希索引:MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引,加速等值查询(如WHEREid=1)。全文索引优化:支持布尔模式(MATCH()AGAINST())和自然语言模式,且索引更新更高效。InnoDB页压缩:支持ZSTD压缩算法,减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引:可对虚拟列(ComputedColumns)创建索引,减少存储冗余。2.事务
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做好自己生活的导演,难道不是吗?在这个短视频盛行的时代,每个人都可以成为自己生活的导演。无论是记录生活点滴,还是分享专业知识,掌握基本的视频制作技巧都能让我们的表达更加精彩。今天就让我们一起探讨视频创作的三大核心要素。一、内容为王:讲好你的故事视频剪辑的核心是内容叙事。再华丽的特效也比不上一个打动人心的故事。以下是几个常见的内容问题:内容表达不通顺语气、语速不自然外界干扰影响理解需要通过节奏调整让
- 零基础到网络安全工程师
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爆肝!三个月从零基础到网络安全工程师:2025年黑客技术实战指南(附工具包+100G资源)网络安全攻防示意图|数据来源:CSDN技术社区关键词:网络安全、红队实战、CTF竞赛、渗透测试、漏洞挖掘一、为什么90%的人学不会黑客技术?这3个误区正在毁掉你!1.错误认知:把"黑客"等同于"攻击者"真相:网络安全法实施后,合规的渗透测试工程师(白帽黑客)已成国家战略人才,平均月薪25K+案例:某学员通过挖
- 巨人学术搜索官网入口,免费参考文献论文及学术搜索引擎
黄豆匿zlib
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巨人学术搜索自2024年上线以来,迅速成为学术界不可或缺的重要工具,尤其受到研究人员、教师及学生的青睐。这款专注于学术领域的专业搜索引擎,覆盖了自然科学、人文科学、社会科学等多个学科领域,整合了国内外众多主流数据库,包括维普、万方、Elsevier、WebofScience等,为用户提供了期刊论文、学位论文、专利、图书、预印本等多种类型资源的精准检索服务。与普通搜索引擎相比,巨人学术搜索的优势在于
- LeetCode 第30题:串联所有单词的子串
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大家好!今天我们要探讨的是一道非常有趣的字符串处理题目——LeetCode第30题:串联所有单词的子串。这个问题就像是在寻找字符串中的藏宝图,每个单词都是一个线索,我们需要把这些线索串联起来,找到它们在字符串中的位置。准备好了吗?让我们一起解锁这个问题的解决方案吧!文章目录问题描述解题思路高效代码实现详细讲解代码逻辑图解过程举例说明例子1:简单例子例子2:无匹配项例子3:重复单总结问题描述首先,让
- 数学建模清风课程笔记——第二章 TOPSIS法
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TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)可翻译为逼近理想解排序法,国内简称为优劣解距离法。TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能够精确地反映各评价方案之间的差距。评价类问题1TOPSIS法TOPSIS法概念:TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,能充分利用原始数据的信息,其结
- 【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用
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层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中,我们经常面临复杂的决策问题,这些问题通常涉及多个评价准则,且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策?层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)作为一种系统、灵活的多准则决策方法,为我们提供了科学的决策工具。文章目录层次分析法(AHP)详解及其应用引言什么是层次分析法?层次分析法的基本原理层次
- 【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介
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模糊综合评价模型详解文章目录模糊综合评价模型详解1.模糊综合评价模型概述2.模糊综合评价的基本原理2.1基本概念2.2评价步骤3.模糊综合评价的数学模型3.1数学表达3.2模糊合成运算4.模糊综合评价的应用领域5.模糊综合评价的优缺点5.1优点5.2缺点6.模糊综合评价的实现步骤7.模糊综合评价在实际项目中的应用案例8.结论参考资料1.模糊综合评价模型概述模糊综合评价法(FuzzyComprehe
- ArkTS 基础语法介绍
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ArkTS基础语法编程语言介绍什么是ArkTS?ArkTS是HarmonyOS生态的应用开发语言。它基于TypeScript(TS),并在此基础上进行了增强和优化,提供了声明式UI范式、状态管理支持等能力,帮助开发者以更简洁、自然的方式开发应用。ArkTS强化了静态类型检查,支持并发编程增强,并与TS/JS生态高效互操作,兼容性良好。ArkTS的主要特点包括:静态类型检查:在编译阶段检测更多错误,
- 【数学建模】TOPSIS法简介及应用
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文章目录TOPSIS法的基本原理TOPSIS法的基本步骤TOPSIS法的应用总结在多目标决策分析中,我们常常需要在多个选择中找到一个最优解。TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)法是一个广泛应用的决策方法,基于理想解与负理想解的距离来评估各个选项的优劣。本文将简要介绍TOPSIS法的基本原理、步骤以及其在实际决策
- 解锁智慧养老新可能,全面提升养老生活质量
weixin_45819535
生活
在老龄化浪潮席卷全球的今天,如何让老年人的生活更加安全、便捷、丰富多彩,成为了我们共同的责任与追求。辉视智慧养老方案,正是这样一款以老年人需求为核心,集信息查询、活动参与、紧急对讲与安全保障于一体的智慧养老解决方案。它如同一道温暖的光,照亮了老年人的养老生活,让关爱之声随时在他们身边响起。一、智慧生活,一触即达辉视智慧养老方案以直观简洁的界面,将社区各类服务信息呈现于老年人眼前。从营养均衡的餐饮选
- 使用fastapi部署stable diffusion模型
明晚十点睡
代码fastapistablediffusionpytorchpython人工智能深度学习计算机视觉
使用vscode运行stablediffusion模型,每次加载模型都需要10+分钟,为算法及prompt调试带来了极大麻烦。使用jupyter解决自然是一个比较好的方案,但如果jupyter由于种种原因不能使用时,fastapi无疑成为了一个很好的选择。参考github链接:https://github.com/jarvislabsai/fastapi-sd-templatefromfastap
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者: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飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 变频器干扰诊断三步法:排查、定位、抑制详解
集思广益的灰太狼
变频器干扰解决方案单片机嵌入式硬件
前言众所周知变频器(VFD-VariableFrequencyDrive)在工业控制领域应用非常的广泛,它通过调节电机的频率和电压来精确控制电机的转速和扭矩,来实现节能和精准控制。然而,变频器在工作过程中会产生各种电磁干扰(EMI-ElectromagneticInterference),这些干扰可能导致控制系统误动作、通信中断、测量仪表失准等一系列问题。今天我们将系统性地介绍变频器干扰的"三步诊
- LeetCode刷题笔记
小李李李李腊八
leetcode算法java
leetcode_01两数之和斐波那契数列三个数最大乘积反转链表x的平方根环形列表LeetCode随笔两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。暴力法记录下数组第一个数值,对数组进行循环,将之后的值
- 算法入门——二分法
Able Zhao 650829
算法数据结构c++蓝桥杯
二分法真的很容易出错!!!在用dp学习之后总结了一下二分法二分查找关键总结一、核心思想分治策略:每次将搜索范围缩小一半,适用于有序数组。时间复杂度:O(logn),比线性查找高效得多。二、关键点前提条件有序性:数组必须有序(升序或降序),否则需先排序(但排序成本O(nlogn))。静态性:适合静态数据或低频更新的数据(高频更新建议用哈希表或树结构)。两种边界问题左边界:第一个等于目标的位置(或第一
- 近期计算机领域的热点技术
0dayNu1L
云计算量子计算人工智能
随着科技的飞速发展,计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势,并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能(AI)和机器学习(ML)是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域,并取得了显著的成果。随着技术的不断进步,AI和ML将更深入地渗透到各个行业,为人类社会带来更多便利和效益。在
- 关于STM32如何选择:HAL与标准库的抉择及初学者建议
笑靥藏情.
stm32嵌入式硬件单片机
STM32是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一系列基于ARMCortex-M内核的32位微控制器,因其高性能、多功能性和成本效益而广受嵌入式系统开发者的欢迎。对于初学者而言,学习STM32编程时面临的第一个重要抉择往往是如何选择编程方式:是使用硬件抽象层(HAL),还是选择标准外设库(StandardPeripheralLibrary)?本文将围绕这一问题展开,详细比较HA
- 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