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985计算机硕士
仿真模型电力系统matlab开发语言
matlab/simulink仿真BLDC无刷直流电机转速电流双闭环调速系统以下文字及示例代码仅供参考文章目录一、为什么需要“转速-电流”双闭环?二、系统整体架构三、在Simulink中搭建步骤3.1新建模型与库引用3.2电机本体3.3电流采样与Clarke/Park3.4电流环PI设计3.5转速环PI设计3.6SVPWM与逆变器3.7速度给定与负载四、一键运行脚本五、结果解读【标题】Matlab
- Java内存模型
十丈_红尘
一谈谈对Java内存模型的理解1️⃣线程私有补充知识点:1.内存简介32位:2^32的可寻址范围;64位:2^64的可寻址范围;2.地址空间的划分内核空间:指操作系统程序和C运行时的空间,包括调度程序等;用户空间:Java程序运行时实际使用的空间;3.Java内存模型JDK1.84.程序计数器 1.当前线程所执行的字节码的行号指示器; 2.改变计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令; 3.和线
- 计算机网络详解:发展史、TCP/IP协议、网络通信与应用开发全流程
三玖诶
网络计算机网络tcp/ipphp
文章目录1.计算机网络的发展史1.1初期阶段:网络的萌芽(1960年代)1.2第二阶段:TCP/IP协议的引入(1970-1980年代)1.3第三阶段:互联网的普及与商业化(1990年代)1.4现代网络:云计算、物联网和5G(2000年代至今)2.TCP/IP协议详解(重点)2.1TCP/IP协议的分层模型2.2TCP协议详解2.3IP协议详解3.网络通信中的关键概念3.1IP地址3.2MAC地址
- AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词:AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要:本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析,结合实际项目案例,探讨其在各个领域的应用场景。同时,推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作,最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战,并对常见问题进行解答。1.背景介绍
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一碗白开水一
DPL自动驾驶3d人工智能
一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达(LiDAR)生成的高精度3D点云数据实现环境感知,其处理流程需解决以下核心问题:数据规模与实时性:现代LiDAR每秒生成数百万点,需在毫秒级完成处理以支持决策。动态环境适应性:需区分静态障碍物(如道路、建筑)与动态目标(如车辆、行人)。多传感器融合:与摄像头、雷达数据时空对齐,构建统一环境模型。典型处理流程分为四个阶段:原始点云
- 机器视觉中相机内参与外参分别是什么,有什么作用
hwa仓琳
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在机器视觉中,相机标定的核心目标是确定相机的**内参(IntrinsicParameters)**和**外参(ExtrinsicParameters)**。它们是描述相机成像模型和空间位置的关键参数,以下是详细解释:---###**1.内参(IntrinsicParameters)****定义**:内参描述相机的**固有属性**,与相机的物理结构和成像特性相关。这些参数在相机生产后即固定(除非更换
- “闭门造车”之多模态思路浅谈:自回归学习与生成
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©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车,分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈:无损》中,我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立,那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈,因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
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AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词:TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要:本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略,从基础概念到高级技巧,全面解析如何高效训练深度学习模型。我们将从数据准备、模型构建、训练优化到部署应用,一步步揭示TensorFlow模型训练的核心技术,并通过实际代码示例展示最佳实践。背景介绍目的
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文心一言API接入指南:手把手教你快速集成AI能力关键词:文心一言API、大模型集成、开发者指南、AI能力调用、API接入实战摘要:本文是面向开发者的文心一言API接入全流程指南,从注册账号到代码调用,用“手把手”式讲解+实战案例,带你快速掌握大模型能力集成方法。无论你是想给产品增加智能对话功能的中小团队,还是想尝试AI开发的个人开发者,读完本文都能轻松上手文心一言API!背景介绍目的和范围近年来
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- 操作系统休眠功能的用户体验设计
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操作系统休眠功能的用户体验设计关键词:操作系统、休眠功能、用户体验设计、响应速度、能源管理摘要:本文聚焦于操作系统休眠功能的用户体验设计,首先介绍了该设计的背景,涵盖目的、预期读者等内容。接着详细解释了与休眠功能相关的核心概念及其联系,通过生动的比喻让读者轻松理解。阐述了休眠功能背后的核心算法原理和具体操作步骤,给出了数学模型及公式。还通过项目实战展示了代码实现与解读。之后探讨了实际应用场景、推荐
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深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词:AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要:本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识,包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念,分析其架构和原理,并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分,给出实际案例及详细代码解读
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探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词:AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要:本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识,接着用通俗易懂的方式解释核心概念,包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系,然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤,还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
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要实现通过相机确定物品坐标位置,通常需要相机标定、物体检测和坐标转换几个步骤。下面我将提供一个完整的解决方案,包括相机标定、物体检测和3D坐标估计。1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包bashros2pkgcreateobject
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
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AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 某水利信息化项目人员组织矩阵识别与问题分析
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近期参与的华北某水利信息化类型项目,该项目不仅仅是软件设计开发,还涉及模型算法、硬件安装、环境配置、数据采集制作等诸多方面的工作;项目人员方面不仅是单一团队,涉及到多方团队的合作,项目推动工作较为复杂,各类影响因素繁多。以我个人视角和观察,进行一些记录和总结:一、人员分工基本框架项目整体分为三方人员,项目需求方、项目代建方、项目承建方。需求方为当地行业管理单位,项目建设需求来自他们;项目代建方为当
- 文心4.5开源背后的战略棋局:百度为何选择All in开放?
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- 构建企业私有RAG系统全流程:从 PDF 到智能问答的落地实践
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构建企业私有RAG系统全流程:从PDF到智能问答的落地实践✅一、RAG到底是什么?为什么你现在必须了解它?RAG,全称Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强生成)。通俗点说,它的核心思想就一句话:“模型不知道的内容,从你的知识库里搜;然后由模型来生成回答。”RAG系统的核心价值:传统模型问答RAG系统模型只能靠自己的训练记忆模型可以实时读“外部资料”企业知识不在模型里
- 伽卡他卡电子教室:技术原理、功能解析与教育场景实践
一、术语澄清与技术定位“伽卡他卡”(Gakataka)在计算机科学领域的核心实体为伽卡他卡电子教室软件。需注意其与无关技术的区别:❌与分布式流处理平台ApacheKafka无技术关联;❌与AI模型GauGAN、半导体技术GAA等“G”开头术语无关。核心定位:一款专为教育场景设计的局域网教学管理软件,由伽卡他卡公司开发。二、核心功能与应用场景1.核心模块屏幕广播:实时传输教师端操作画面;远程控制:教
- LLM模型 贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别---附代码与示例
繁星意未平
AIpython开发语言
LLM模型贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别—附代码与示例在自然语言生成任务中,不同的采样技术用于从语言模型的输出中选择下一个生成的单词或词语。这些技术包括贪婪采样、温度采样、Top-k采样和核(Nucleus)采样。它们在选择生成单词的过程中有不同的策略,本文将介绍这四种采样方式的区别。1.贪婪采样(GreedySampling)贪婪采样是一种直接选择最可能的下一个词的策略。具体步骤为:从
- 金融量化交易如何精准把握市场趋势?这些策略你不能错过!
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量化交易股票API接口Python股票量化交易金融金融量化交易市场趋势技术分析策略基本面分析策略股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>金融量化交易把握市场趋势的基础认知金融量化交易旨在通过数学模型和计算机算法来执行交易决策。市场趋势反映了市场价格的总体走向,量化交易与市场趋势紧密相连。量化交易借助数据和算法去捕捉市场趋势信号,以决定买卖时机。准确把握市场趋势能为量化
- 一体化雨量监测站:感知每一滴雨
柏峰电子
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一体化雨量监测站:感知每一滴雨的“气象哨兵”柏峰【BF-YL】在气象监测的庞大网络中,有一种设备默默守护着我们与雨水之间的“平衡”——它能精准捕捉每一场雨的强度、时长,为防汛抗旱、农业生产、城市管理提供关键数据。这就是一体化雨量监测站,一个集“感知、传输、分析”于一体的智慧设备,堪称感知雨水的“气象哨兵”。一、构造解析:小巧机身里的“全能系统”与传统分散式雨量监测设备不同,一体化雨量监测站最大的特
- 自动雨量监测站:捕捉雨情的 “智慧眼睛”
自动雨量监测站:捕捉雨情的“智慧眼睛”柏峰【BF-YL】在气象万千的大自然中,降雨作为一种常见却又对人类生活、生产有着重大影响的天气现象,其监测数据的精准获取至关重要。从农业灌溉到城市防洪,从气象预报到水文研究,每一个与水相关的领域,都离不开对降雨量的精确掌握。自动雨量监测站,这一现代科技的结晶,宛如一位不知疲倦的“雨情侦察兵”,正默默守护在各个角落,为我们提供着至关重要的降雨数据。工作原理:融合
- LLM 的Top-P参数 是在LLM中的每一层发挥作用,还是最后一层?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能算法机器学习transformer自然语言处理
LLM的Top-P参数是在LLM中的每一层发挥作用,还是最后一层?Top-P(核采样)是在大语言模型(LLM)生成文本的最后一步发挥作用,具体来说是在模型输出**原始分数(Logits)**之后、应用Softmax函数生成概率分布之前进行筛选。它的作用机制与Temperature(温度)类似,但逻辑不同,以下从技术原理、代码实现和应用场景三个维度展开说明:一、技术原理:仅作用于生成阶段的最后一步1
- 本地部署 Kimi K2 全指南(llama.cpp、vLLM、Docker 三法)
迎风斯黄
llamadocker容器kimi
KimiK2是MoonshotAI于2025年7月11日发布的高性能多专家语言模型(MoE),支持最大128K上下文,激活参数规模为32B,具备极强的推理、代码生成与多轮对话能力。自从其权重以多种格式开源以来,许多开发者希望将其部署在本地,以获得更高的私密性和灵活性。本文将详细介绍三种主流本地部署路径,并提供完整的配置步骤和使用建议。准备工作(通用部分)在进行部署前,请准备如下环境与资源:✅最低硬
- 基于Spring Boot的农村农产品销售系统设计与实现
不若浮生一梦
计算机毕设springboot后端java
随着现代农业的快速发展,传统农产品的销售模式逐渐暴露出信息闭塞、流通效率低和中间环节多等问题。为了打破这些瓶颈,我基于SpringBoot框架开发了一套农产品销售系统,旨在构建一座连接农民与消费者之间的数字桥梁,让优质农产品更高效地直达用户餐桌。一、项目背景与目标在农村,很多优质农产品因缺乏渠道和系统管理而难以获得市场认可。而当前电商平台对小农户并不友好,技术门槛和抽成比例较高。因此,我希望通过构
- KAIST:LLM混合递归推理
大模型任我行
大模型-推理优化人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- 从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能chatgptAIGC神经网络python大模型思维链
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列十六从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?引言:当AI从“快
- AI-调查研究-33- 咖啡价格战 连锁咖啡低价策略全景分析:补贴、成本与盈利模型
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!AI篇持续更新中!(长期更新)AI炼丹日志-30-新发布【1T万亿】参数量大模型!Kimi‑K2开源大模型解读与实践,持续打造实用AI工具指南!Java篇正式开启!(300篇)目前2025年07月16日更新到:Java-74深入浅出RPCDubboAdmin可视化管理安装使用源码编译、Docker启动MyBatis已完结,Spring已完结,Nginx已
- 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