- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力?
大模型.
语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- scikit-learn基本功能和示例代码
weixin_30777913
深度学习机器学习pythonscikit-learn
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例,您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
弥树子
pythonscikit-learn分类
在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
- machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类
知识鱼丸
machinelearning机器学习算法分类
通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- 《Kotlin核心编程》下篇
张云瀚
kotlinkotlin核心编程
设计模式设计模式分类创建型设计模式:概念:创建型设计模式主要用于对象的创建过程,比如对象的实例化、创建对象的方式和时机等,它关注的是如何将对象的创建和使用分离,使得代码在创建对象时更加灵活、可维护和可扩展。特点:封装对象创建过程;提高灵活性;便于代码复用。常见模式:单例模式、工厂模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型设计模式:概念:结构型设计模式主要用于处理类或对象的组合结构,它关注的是
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- mysql 树形结构_MySQL 树形结构数据库设计 | 剑花烟雨江南
来B
mysql树形结构
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表示某些数据的关联关系,如企业的部门上下级、电商平台的商品分类等等,通常而言,我们需要通过数据库来完成数据的持久化。由于关系型数据库没有一个很好的树形结构解决方案,因此设计合适的Schema以及其对应的CURD算法是关键。接下来,我们以电商商品分类结构来介绍几种解决方案。邻接表邻接表就是把所有节点都放在一张表中,然后用一个属性来记录每个节点的父节点。如下:CRE
- 从零开始构建一个JAVA项目
SUGERBOOM
javalog4j开发语言
本篇文章将从结构框架入手,系统介绍一个完整Java程序的结构步骤,不涉及JAVA基础代码学习。在本文章中先简单介绍Maven、Spring、MyBatis三种Java类型。一、分类介绍首先我们先来了解Java程序的类型,不同类型结构略有区别。Java程序的类型可以根据多个分类方式进行划分,以下是一些常见的分类和简要解释:构建工具类型:Maven:用于管理项目的构建、报告和文档的生成。它提供了一种标
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- 一文大白话讲清楚webpack进阶——3——Loader的执行顺序(pre,normal,inline,post)
16年上任的CTO
webpackwebpack前端node.jsloader执行顺序
文章目录一文大白话讲清楚webpack进阶——3——Loader的执行顺序(pre,normal,inline,post)1.loader的分类和执行顺序1.1pre1.2normal1.3inline1.4post1.5相同优先级2.如何制定分类2.1非inline2.2inline2.2.1禁用普通loader2.2.2禁用所有loader2.2.3禁用非post类型loader一文大白话讲清
- Isaac Lab 安装 (ubuntu22.04环境)
AIGCnn
IsaacLabisaacsimOmniverseIsaacSim
Windows下的安装见这篇博客:IsaacLab安装与初体验(windows环境)-CSDN博客ubuntu22.04下的安装与windows下十分类似,还是参考官方的,InstallationusingIsaacSimBinariesInstallationusingIsaacSimBinaries—IsaacLabdocumentation(isaac-sim.github.io)https
- JVM垃圾回收器的原理和调优详解!
喵手
零基础学Javajvm
全文目录:开篇语前言摘要概述垃圾回收器分类及原理1.Serial垃圾回收器2.Parallel垃圾回收器3.CMS垃圾回收器4.G1垃圾回收器源码解析示例代码使用案例分享案例1:Web服务的GC调优案例2:大数据任务的GC优化应用场景案例垃圾回收调优策略优缺点分析优点缺点核心类方法介绍测试用例小结总结文末开篇语哈喽,各位小伙伴们,你们好呀,我是喵手。运营社区:C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/5
- python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例(二) 复杂验证码识别
y921112y921112
在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别。一:下载验证码验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大二:二值化和降噪:三:切割:四:分类:五:测试识别率六:总结:综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大代码:一.下载图片:#-*-cod
- 系统架构设计中的非功能需求分析与设计
Evaporator Core
系统架构设计师OraclePython开发经验系统架构需求分析
引言在系统架构设计中,非功能需求(Non-FunctionalRequirements,NFRs)与功能需求同样重要。非功能需求定义了系统的质量属性,如性能、可用性、安全性、可扩展性等。这些需求虽然不直接描述系统的功能,但它们对系统的成功与否起着决定性作用。本文将深入探讨非功能需求的分析与设计方法,帮助读者理解如何在系统架构设计中有效地处理非功能需求。第一章:非功能需求的分类与重要性非功能需求通常
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 构建高可用系统设计OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)
葡萄爱
openstackdockerkubernetes
如果构建高可用、高并发、高效运维的大型系统大型系统架构设计包括业务层设计、服务层设计、基础架层设计、存储层设计、网络层协同设计来完成。一、业务层根据主要业务范畴的分类和特征提取,抽象出独立的业务系统,分别统计系统的用户角色群体、访问量、计算量。二、服务层细化和落地业务层的划分、拆分、服务治理三、架构技术层构建技术包括:OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)
- transformer.js(二):关于pipe管道的一切
余生H
前端的AI工具书transformerjavascript深度学习webmlwebAI前端
前面的章节transformer.js(一):这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景介绍了transformer.js的应用场景。pipe管道(Pipeline)作为Transformer.js的核心功能之一,负责简化各种常见的NLP任务,例如文本生成、翻译、分类等,本文将详细介绍:从它的概念、实现到实际使用场景,帮助开发者全面掌握这一功能。什么是Pipe管道
- DDD-全面理解领域驱动设计中的各种“域”
liruiqiang05
架构架构开发语言
一、DDD-领域在领域驱动设计(Domain-DrivenDesign,DDD)中,**领域(Domain)**指的是软件系统所要解决的特定业务问题的范围。它涵盖了业务知识、规则和逻辑,是开发团队与领域专家共同关注的核心区域。通过深入理解领域,开发团队能够构建出准确反映业务需求的软件系统。具体示例:电子商务平台:领域:在线购物子域:商品管理:处理商品的创建、更新、分类和库存管理。订单处理:管理订单
- 【JavaScript】作用域、变量提升、函数提升
Jerry_ww
JavaScriptjavascript前端
作用域(Scope)的概念和分类概念:作用域是一个变量或函数的作用范围。作用域在函数定义时,就已经确定了。目的:为了提高程序的可靠性,同时减少命名冲突。在JS中,一共有两种作用域:(ES5中)全局作用域:作用于整个script标签内部,或者作用于一个独立的JS文件。函数作用域(局部作用域):作用于函数内的代码环境。全局作用域和window对象直接编写在script标签中的JS代码,都在全局作用域。
- openmv模块学习笔记:openmv瞳孔识别代码详细解析
DIY机器人工房
openmv学习笔记计算机视觉人工智能深度学习opencvpython学习笔记
这段代码的主要功能是使用OpenMV摄像头持续采集图像,通过Haar级联分类器检测图像中的眼睛,然后在检测到的眼睛区域内寻找瞳孔,并使用矩形框标记眼睛、十字形标记瞳孔的位置,同时输出程序的处理帧率。#瞳孔识别例程##这个例子展示了如何找到图像中的眼睛后的瞳孔(瞳孔检测)。该脚本使用#find_eyes函数来确定应该包含瞳孔的roi的中心点。它通过基本上找到瞳孔#中心的眼睛最黑暗的区域的中心。##注
- xgboost-spark-scala
maokunnn
DMxgboostsparkscala
今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
深度学习深度学习人工智能
一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
- 质量属性与架构评估
weixin_59716167
软考架构师质量属性架构
软件系统属性包括功能属性和质量属性,软件架构重点关注的是质量属性架构需求是在满足功能属性的前提下,关注软件系统的质量属性质量属性1、什么是软件系统的质量是软件系统与需求(明确的和隐含的)一致性的程度2、什么是质量属性是一个系统可测量或可观测的属性,用来度量软件系统的质量,即用来描述系统满足利益相关者需求的程度。3、质量属性有哪些3.1按照软件系统的生命周期分类3.1.1开发期质量属性:软件开发阶段
- Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(五)
代码与思维
androidjava面试Android进阶Framework
以下主要针对往期收录的面试题进行一个分类归纳整理,方便大家统一回顾和参考。本篇是第五集~强调一下:因篇幅问题:文中只放部分内容,全部面试开发文档需要的可在公众号获取或找作者领取。第一篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(一)第二篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(二)第三篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(三)第四篇面试题在这:And
- 2025年三个月自学手册 网络安全(黑客技术)
网安kk
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包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
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- C语言编程笔记:文件处理的艺术
就爱学编程
Cc语言笔记开发语言
大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!本文目录引言正文一、为什么要用文件二、文件的分类三、文件指针四、文件的打开与关闭1.文件的打开2.文件的关闭五、文件缓冲区六、文件的基本操作(1)打开文件(2)关闭文件(3)检测文件末尾和错误(4)清除文件错误标志七、顺序读写文件(1)字符级操作函数fgetc
- 什么是Sensor,Sensor的分类?
一袋米扛几楼98
cameratunningc++
1.一种感光器件,可以把光信号转换为电信号,再经过A/D转换得到数字信号2.Sensor的分类:(1)CDD(电荷耦合器):灵敏度高,噪点小,信噪比大,成本高,成像质量好。90%由日本生产(2)CMOS(金属氧化物):集成度高,对光源要求大,成本低,成像质量差。由台湾美国韩国生产共同点:利用感光二极管实现光电转换原理。3.影响CMOS传感器的主要问题(1)噪声这是影响CMOS性能的首要问题,这种噪
- Python 合并 Excel 单元格
Eiceblue
PythonPythonXLSpythonexcel开发语言pycharmvscode
合并Excel单元格是Excel数据处理和表格设计中的一项常用操作。例如,在制作表格标题时,经常会将多个单元格合并,使标题能够跨列显示,更加醒目和美观。此外,当对数据进行分类时,为了使同一类别的数据在视觉上更具整体性和区分度,可以将同一类别的单元格进行合并。本文将介绍如何通过Python合并Excel中的指定行、列、或单元格范围。文章目录Python合并Excel中的指定行Python合并Exce
- 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