- 左神算法之矩阵旋转90度
岳轩子
左神算法算法矩阵线性代数
目录旋转矩阵90度(原地操作)1.题目2.解释3.思路4.代码5.总结6.其他旋转矩阵90度(原地操作)1.题目旋转矩阵90度,且只能用有限的几个变量。比如下面的矩阵:12345678910111213141516转换结果为:139511410621511731612842.解释旋转矩阵90度是指将矩阵顺时针旋转90度。观察旋转前后的变化可以发现:原矩阵的第一行变为旋转后矩阵的最后一列原矩阵的第二
- 左神算法之二叉树最大路径和问题
岳轩子
左神算法算法深度优先
二叉树最大路径和问题(Java实现)文章目录二叉树最大路径和问题(Java实现)1.题目描述2.问题解释3.解决思路4.代码实现5.总结1.题目描述给定一棵二叉树,其中每个节点都包含一个整型权值。要求计算从根节点到叶节点的所有路径中,权值和最大的值是多少。2.问题解释必须从根节点出发到叶子节点结束需要遍历所有可能的路径找出所有路径和中最大的那个值叶子节点是指没有子节点的节点3.解决思路采用深度优先
- 矩阵的行列式和逆矩阵的行列式的关系
音程
数学矩阵线性代数
矩阵的行列式和它的逆矩阵的行列式之间有明确的数学关系。我们来详细解释这个关系。✅前提条件:要讨论逆矩阵的行列式,首先必须满足矩阵是可逆的(即:非奇异矩阵),也就是说:矩阵AAA是一个方阵(行数等于列数)且其行列式det(A)≠0\det(A)\neq0det(A)=0核心公式:设AAA是一个n×nn\timesnn×n的可逆矩阵,则其逆矩阵A−1A^{-1}A−1存在,并且满足以下关系:det
- 左神算法之有序二维矩阵中的目标值查找
岳轩子
左神算法算法矩阵线性代数
有序二维矩阵中的目标值查找目录有序二维矩阵中的目标值查找1.题目描述2.问题解释3.解决思路方法一:逐行二分查找(适合行数较少的情况)方法二:利用行列有序特性(最优解)4.代码实现5.总结1.题目描述给定一个元素为非负整数的二维数组matrix,其中:每一行按照从左到右递增的顺序排列每一列按照从上到下递增的顺序排列再给定一个非负整数aim,请判断aim是否存在于matrix中。示例:int[][]
- ss928v100模型的导出、量化和转换
yunken28
python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- Serverless架构下的持续交付实践
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构serverless架构运维ai
Serverless架构下的持续交付实践关键词:Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要:本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识,接着解释了相关核心概念及其关系,详细阐述了核心算法原理与操作步骤,通过数学模型加深理解,结合实际项目案例展示了代码实现与解读,探讨了实际应用场景,推荐了相关工具
- Java中的finalize()方法
周杰伦fans
JAVAai学习参考考试学习javapythonjvm
Java中的finalize()方法详解Java的finalize()方法是Object类定义的一个特殊方法,主要用于在对象被垃圾回收器回收之前执行一些清理工作。下面我将从基本概念、工作原理、使用场景、注意事项以及示例代码等方面详细解释这个方法。基本概念finalize()方法是Java中Object类的一个protected方法,每个Java类都隐式继承了这个方法。它的基本语法如下:protec
- Mac 安装使用 Oh-my-zsh(持续更新)
运维阿峰
MacOSmacos
文章目录1.介绍(1)zsh介绍(2)Oh-my-zsh介绍2.oh-my-zsh安装3.配置oh-my-zsh(1)配置主题(2)安装插件zsh官网:https://ohmyz.sh/1.介绍(1)zsh介绍zsh是一种shell(命令解释器),它兼容bash(另一种常见的shell)。zsh相比系统自带的bash有以下几个优点:Tab补全功能强大,在输入命令、命令参数以及文件路径时都能够自动补
- 非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库nosql网络ai
非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词:非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要:本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景,包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念,并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
- AI绘画背后的技术:Stable Diffusion原理详解与实战
AI学长带你学AI
ai
AI绘画背后的技术:StableDiffusion原理详解与实战关键词:StableDiffusion、扩散模型、AI绘画、潜在空间、文本生成图像摘要:本文将带你揭开AI绘画“魔法”背后的核心技术——StableDiffusion的神秘面纱。我们会用“给小学生讲故事”的方式,从生活中的例子出发,逐步解释扩散模型的底层逻辑、StableDiffusion的关键创新,并用Python代码实战演示如何生
- 精准删除:掌握SQL中的DELETE语句
2401_85762266
sqloracle数据库
精准删除:掌握SQL中的DELETE语句在数据库管理中,数据的增删改查(CRUD)是基本操作。其中,DELETE语句是用于从数据库表中删除数据的重要工具。本文将详细解释如何使用SQL的DELETE语句来删除数据,并提供实际的代码示例,帮助你精确控制数据的删除过程。DELETE语句的基本概念DELETE语句用于从数据库表中根据指定条件删除行。正确使用DELETE语句可以确保数据的完整性和准确性。基本
- 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化
AI云原生与云计算技术学院
人工智能自动驾驶机器学习ai
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
- 量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用
量化价值投资入门到精通
ai
量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词:量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要:本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一,三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始,详细讲解其数学表达和
- Linux 网络设置(ifconfig、route、traceroute、netstat、ss、nslookup、dig、ping状态返回分析)
Linux网络设置一、查看网络1、查看网络接口地址2、查看更改主机名3、查看路由表条目4、查看网络连接情况netstat命令ss命令二、测试网络连接1、测试网络连通性2、跟踪数据包的路由途径3、测试DNS域名解析nslookup命令dig命令三、使用网络配置命令1、临时配置和永久配置的解释2、修改网卡的地址、状态2、添加、删除静态路由与默认路由记录四、修改网络配置文件1、网络接口配置文件2、启用、
- Java核心技术 卷I:基础知识
千灵域
java读书笔记java
第一章Java程序设计概述太简单了,直接略过。1.2Java“白皮书”的关键术语简单性:指相对于C++简单(指针、多重继承等),但设计者也并没有试图清楚C++中所有不适当的特性面向对象:java与C++主要不同在于多重集成,以及接口概念网络技能健壮性安全性体系结构中立可移植性解释性:过去Java解释器可以在任何移植了解释器的机器上执行java字节码,现在使用即使编译器将字节码再翻译成机器码高性能多
- 【实战演练】运维工程师初试必胜指南:解析公司笔试真题与技巧分享
江湖有缘
运维工程师面试专栏运维服务器Linux面试求职
【实战演练】运维工程师初试必胜指南:解析公司笔试真题与技巧分享一、填空题1.第1题:修改网卡IP地址2.第2题:基本文件相关命令解释3.第3题:新建用户4.第4题:设置文件权限5.第5题:路由协议RIP6.第6题:ping命令相关7.第7题:创建目录8.第8题:正则表达式9.第9题:列出文件10.第10题:如何查看系统信息11.第11题:重命名文件12.第12题:修改用户密码13.第13题:如何向
- 容器挂载传播模式学习
岳来
#容器运维学习k8s容器挂载传播
在容器技术中,挂载传播模式(MountPropagationMode)定义了挂载点在主机和容器之间的传播行为。它决定了当主机或容器中的挂载点发生变化时,这些变化是否会影响到其他挂载点。挂载传播模式在多容器共享挂载、动态挂载更新等场景中非常重要。以下是挂载传播模式的详细解释及其分类:1.挂载传播模式的作用挂载传播模式主要用于控制挂载点的变化如何在主机和容器之间传播。例如:当主机上新增一个挂载点时,是
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 区块链知识总结——POS权益证明
The_Killer.
区块链
背景:pow由于其对资源的消耗而饱受争议。由此引入pos权益证明:posVSpow优缺点:1.节能2.pos是闭环生态,pow是开源生态。pos天然防范了51%攻击解释:pow之下,attacker可以在现实世界中购买矿机,来增加算力以达到51%attack目的,而pos下attacker必须购买更多的加密货币(相当于成为股东),才有发动attack的能力,但此时对币的开发者和早起的矿工其实是受益
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- 【excel使用小知识:绝对定位和相对定位】
在Excel中,绝对定位和相对定位是用于定义单元格引用方式的两种重要机制,直接影响公式在复制或填充时的行为。以下是详细解释和对比:一、相对定位(RelativeReference)定义:相对定位是Excel的默认引用方式,公式中的单元格地址会随着公式复制或填充的位置变化而自动调整。示例:在单元格A1中输入公式:=B1+C1将公式向下填充到A2时,公式会自动变为:=B2+C2将公式向右填充到B1时,
- Apache POI导入导出excel文件实战
小白de成长之路
Java相关apacheexcel前端
文章目录前言技术栈1、引入依赖2、导入代码实现3、导出代码实现3.1、准备导出文件模板3.2、导出代码实现4、代码实现解释5、常见问题前言这两天公司项目业务提出需求,要求在前端上传excel文件然后解析展示,因此写篇文章记录一下实现。技术栈springboot2.6.61、引入依赖maven格式:org.apache.poipoi3.14org.apache.poipoi-ooxml3.142、导
- 理解不同层的表示(layer representations)
科学禅道
高维表示人工智能深度学习
在机器学习和深度学习领域,特别是在处理音频和自然语言处理(NLP)任务时,"层的表示"(layerrepresentations)通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示(layerrepresentations)为了更好地理解这一概念,我们可以从以下几个方面进行解释:1.深度神经网络结构深度神经网络(DNN)通常由多个层组成,每
- 我的第一次开源心跳实录
zzywxc787
制造python开发语言实时互动
提交按钮的荧光在凌晨三点半的黑暗中,像一枚即将引爆的定时炸弹,幽幽地跳动着。我蜷缩在宿舍书桌前,指尖悬在鼠标上方,微微发颤,每一次呼吸都清晰可闻。屏幕上是GitHub那个熟悉又陌生的界面,以及我项目“MiniLisp”仓库里那个名为first-steps的新分支。那里面,藏着我熬了整整两个通宵、反复咀嚼语法书、调试到几乎灵魂出窍才勉强成型的Lisp解释器雏形——一个简陋的eval函数核心。pyth
- Promise实例简单使用与理解
lichenyang453
前端
Promise的案例我们直接上案例然后通过案例去解释理解。我们的代码模拟的是去前端访问服务器获取数据然后渲染到页面上,服务器模拟的也是去访问其他地址获取数据然后返还给前端。importReactfrom'react'importHeaderfrom'./components/Header'import{useEffect,useState}from'react'import{useRoutes}f
- 【C++ 第十一章】多态
时差freebright
C++修炼之路c++开发语言
前言需要声明的,本节课件中的代码及解释都是在vs2019下的x86程序中,涉及的指针都是4bytes。如果要其他平台下,部分代码需要改动。比如:如果是x64程序,则需要考虑指针是8bytes问题等等1.多态的概念1.1概念多态的概念:通俗来说,就是多种形态,具体点就是去完成某个行为,当不同的对象去完成时会产生出不同的状态。举个栗子:比如买票这个行为,当普通人买票时,是全价买票;学生买票时,是半价买
- for...in 与 for...of的区别是啥?用错后果很严重
for…in与for…of循环详解在JavaScript中,for...in和for...of是两种常用的循环语句,但它们在使用场景和行为上有显著区别。下面我将详细解释它们的差异,并通过示例代码进行说明。核心区别对比表特性for...infor...of遍历目标对象的可枚举属性可迭代对象的值返回值类型键名(key)值(value)适用对象普通对象、数组(不推荐)数组、字符串、Map、Set、Nod
- 核密度估计KDE和概率密度函数PDF(深入浅出)
赵孝正
深度学习数学基础pdfKDE
目录1.和密度估计(KDE)核密度估计的基本原理核密度估计的公式核密度估计的应用Python中的KDE实现示例代码结果解释解释结果总结2.概率密度函数(PDF)概率密度函数(PDF)是怎么工作的:用图画来解释解释这个图:问题解答:总结3.核密度估计(KDE)和概率密度函数(PDF)之间的关系故事开始:第一种方法:概率密度函数(PDF)第二种方法:核密度估计(KDE)总结一下:问题解答:1.和密度估
- 力扣第10题-正则表达式匹配
清风序来
力扣算法(python)leetcode正则表达式服务器
力扣链接:10.正则表达式匹配-力扣(LeetCode)给你一个字符串s和一个字符规律p,请你来实现一个支持'.'和'*'的正则表达式匹配。'.'匹配任意单个字符'*'匹配零个或多个前面的那一个元素所谓匹配,是要涵盖整个字符串s的,而不是部分字符串。示例1:输入:s="aa",p="a"输出:false解释:"a"无法匹配"aa"整个字符串。示例2:输入:s="aa",p="a*"输出:true解
- 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