- SDN架构解密:控制面如何“指挥”万亿级网络? ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
- 必看!一文读懂知识蒸馏技术
小天才学习机打游戏
人工智能知识图谱神经网络langchainwindows
导读最近,DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术,也在背后默默地发挥着作用,今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域,大型模型(如DeepSeek)通常具有强大的性能,但它们的计算量和参数量都非常庞大,这使得它们难以在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式设备)上部署。例如,GPT-3在570G
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
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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
从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者: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在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕 树立显示产业绿色转型新标杆
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2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。通过实地观摩与技术交流,BOE(京东方)全方位展示了其在绿色制造领域的突破性成果——从100%可再生能源覆盖到全流程碳足迹管理,从技术创新驱动减排到低碳模式行业复制,见证了公司多年来在可持续发展领域的持续投入与引领作
- AI大模型学习路线及相关资源推荐
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哈喽,大家好!本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐,这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦,希望大家多多点赞收藏~感谢~~1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型,即人工智能大型模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大:AI大模型通常包含海量的参数。例如,谷歌的BERT模型在最初发布时就有
- Sass:深度解析与实战应用
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在前端开发的浪潮中,CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中,Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用,并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么?Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)是一种CSS预处理器,它允许我们使用变量、嵌
- 面向对象三大特性:封装、继承、多态深度解析
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〇、引言:为什么需要理解OOP三大特性?在软件工程领域,封装、继承、多态被称为面向对象编程(OOP)的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码,更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维,带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装(Encapsulation)1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定,对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路,用户只需通过按钮操作。1.2实现
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- 现代游戏UI架构深度解析——以UIController为核心的模块化界面管理系统
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一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的UIController为核心,深入探讨Unity引擎下的高效UI管理方案。该体系采用"分层-分治"设计理念,通过界面生命周期管理、动态适配策略、资源优化机制三个维度的协同工作,构建了适应复杂交互需求的弹性UI框架。我们将从以下关键维度展开技术分析:二、核心模块技术解析2.1中枢控制器(UIController)namespaceGameCore.Interf
- Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析
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一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构,通过MoE(Mixture-of-Experts)与MLA(Multi-HeadLatentAttention)的协同设计,实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中,每个token仅激活37B参数的机制,使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
- 边缘设备模型量化部署:TFLite INT8校准实现细节深度解析
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一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围([-max,max])映射到8位整数范围([-128,127])。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子(scale)和零点(zeropoint):量化公式:Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point
- 深度解析A/B测试中的哈希分桶策略:从原理到实战的流量分层方案
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一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式:桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希(DoubleHashing)**实现流量的完全正交切割:{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i
- 77.HarmonyOS NEXT ImageViewerView 组件深度剖析: Swiper容器与懒加载深度解析
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温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!#HarmonyOSNEXTImageViewerView组件深度剖析:Swiper容器与懒加载深度解析一、组件基础结构@ComponentexportstructImageViewerViewComponent{//状态管理@StateisEnableSwip
- 干货:Farrow设计实现详解
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Farrow结构的系数设计是其实现可变分数延迟或动态群时延调整的关键步骤。其核心思想是将每个滤波器抽头的系数表示为多项式函数(通常以参数uuu为变量),通过优化多项式系数实现不同延迟下的滤波特性。以下是Farrow系数设计的主要方法及步骤:1.设计目标与基本模型Farrow结构的一般形式为:H(z,μ)=∑m=0Mμm⋅(∑k=0Nck,mz−k)H(z,\mu)=\sum_{m=0}^{M}\m
- 【深度学习与大模型基础】第3章-张量
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大家好!今天我们来聊聊张量(Tensor)。别被这个词吓到,其实它没那么复杂。什么是张量?简单来说,张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器,数据的维度可以是一维、二维,甚至更高。标量(0维张量):就是一个单独的数字,比如3。向量(1维张量):一串数字,比如[1,2,3]。矩阵(2维张量):一个表格,比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量:比如[[[1,2],[3,4]],[[5
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目录操作系统安全:筑牢网络安全根基网络协议安全:守护数据传输通道Web站点安全开发:打造安全的网络交互平台在数字化浪潮席卷的当下,网络通信已深度融入生活与工作的方方面面,从日常的线上购物、社交互动,到企业间关键业务数据的传输,无一能脱离网络通信的支持。然而,网络空间并非一片净土,随着网络应用的日益复杂多样,网络通信安全面临着前所未有的严峻挑战。恶意软件肆虐、网络攻击手段层出不穷,数据泄露事件时有发
- 《CentOS Stream 9 阿里云 yum 源修改:解锁系统更新新速度》
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《CentOSStream9阿里云yum源修改:解锁系统更新新速度》开篇在当今数字化飞速发展的时代,操作系统的稳定与高效至关重要。对于使用CentOSStream9的用户而言,yum源的选择直接影响着软件包的获取速度和系统的整体性能。你是否曾因yum源的缓慢而苦恼,导致系统更新和软件安装过程漫长无比?别担心,今天我们就来深度剖析如何修改CentOSStream9的阿里云yum源,让你的系统更新如闪
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
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OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- 深度学习中的 blob 格式:与普通 image 的区别及转换原因
白.夜
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在深度学习模型推理过程中,我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么,blob格式到底是什么?它和普通image有什么区别?为什么在模型推理中需要这种转换?本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式?blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式,全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组(通
- 【前端拓展】Canvas性能革命!WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析
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为什么需要混合方案?真实场景痛点分析:传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟(如SPH流体)难以在单线程中实现技术选型对比:graphLRA[计算密集型任务]-->B[WebAssembly]C[图形渲染任务]-->D[WebGPU]B-->E[共享内存]D-->E️环境搭建全流程1.WebGPU环境配置#启用Chrome
- Vue3项目白屏问题深度解析:从AI辅助诊断到性能优化实战
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一、问题背景:令人困惑的白屏现象在开发一个基于Vue3+Vite+TypeScript的中后台管理系统时,我们遭遇了一个典型的性能问题:页面刷新后出现持续1-2秒的白屏,随后才正常渲染内容。尽管在index.html中加入了Loading动画,但动画结束后仍存在明显的空白间隙。关键现象特征:开发环境请求数达400+(Vite按需编译特性)生产环境构建后请求50+,资源总体积8.6MBDOMCont
- DeepSeek多语言智能创作引擎解析
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内容概要在人工智能技术加速演进的背景下,DeepSeek系列产品通过混合专家架构(MoE)与670亿参数的协同设计,构建了多模态智能创作引擎的核心竞争力。该系统依托动态路由机制,将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合,使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。尤为突出的是,其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%,同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构
- 通义千问:阿里巴巴的AI大模型深度解析
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通义千问:阿里巴巴的AI大模型深度解析在人工智能(AI)技术日新月异的今天,大型语言模型作为其中的佼佼者,正逐步改变着我们的生活与工作方式。阿里巴巴推出的通义千问,作为这一领域的佼佼者,以其卓越的性能和广泛的应用场景,引起了业界的广泛关注。本文将从通义千问的简介、模型架构、技术特点与优势、应用场景以及未来发展等多个方面,对其进行全面解析。一、通义千问简介通义千问是由阿里云开发的一款大型语言模型,旨
- 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面,30个数据集。纯干货分享❤
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.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候,大家有没有过这种感觉,最最重要的那必须是算法本身!其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是,质量高的数据集可能是最重要的!数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性,数据集的大小、质量
- 从底层到实践:深度解析 Vue Composition API 与 React Hooks 的异同
一、设计哲学与底层原理差异1.1响应式系统的基因差异Vue3的CompositionAPI建立在Proxy-based响应式系统之上,通过劫持对象的getter/setter实现依赖收集。当访问响应式对象时,Vue会自动建立组件与数据的依赖关系。//Vue响应式原理简版实现functionreactive(obj){returnnewProxy(obj,{get(target,key){track
- C语言指针与数组深度解析:从一维到二维,彻底搞懂指针操作!
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在C语言中,指针和数组是密不可分的核心概念。理解它们的关系和操作方式,是掌握C语言的关键。本文将通过一维数组、二维数组和指针数组的实例,详细讲解指针与数组的交互方式,帮助新手彻底掌握这些知识点。1.直接访问vs间接访问直接访问:通过数组名直接操作元素。inta[5]={1,2,3,4,5};printf("a[2]=%d\n",a[2]);//输出3printf("地址:%p\n",&a[2]);
- 小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
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kaui52066精品源码人工智能uni-app前端小程序php小狐狸AI数字人数字人源码
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
- Mahilo技术深度解析:构建下一代人机协同智能系统的开源框架
花生糖@
AIGC学习资料库开源智能体mahilo
一、框架定位与技术突破Mahilo作为2025年最受关注的多智能体协作框架,其创新性在于实现了人机协同的闭环控制与智能体自主协作的动态平衡。根据GitHub仓库数据显示,该框架在开源首周即获得3.2k星标,在医疗、金融、工业等领域的15个场景验证中,任务执行效率提升58%。核心技术创新混合通信协议:支持点对点(P2P)与层级式通信的灵活切换,在911紧急响应场景测试中,医疗/物流/通信智能体的协作
- C++设计模式-观察者模式:从基本介绍,内部原理、应用场景、使用方法,常见问题和解决方案进行深度解析
牵牛老人
C++专栏c++设计模式观察者模式
一、基本介绍1.1模式定义与核心思想观察者模式(ObserverPattern)是一种行为型设计模式,它定义了对象间一对多的依赖关系。当被观察对象(Subject)状态改变时,所有依赖它的观察者(Observer)都会自动收到通知并更新。这种模式类似于报纸订阅机制——报社发布新刊时,所有订阅者都会收到最新报纸。1.2模式价值体现解耦利器:将事件发布者与订阅者解耦,提升系统扩展性动态响应:支持运行时
- C++设计模式-工厂模式:从原理、适用场景、使用方法,常见问题和解决方案深度解析
牵牛老人
C++专栏c++设计模式开发语言
一、工厂模式的核心原理工厂模式是一种创建型设计模式,其核心思想是通过将对象创建的职责从客户端代码中剥离,交由专门的工厂类来管理。这种模式通过"封装对象创建过程"特性,实现了以下设计原则:开放封闭原则工厂模式允许系统在不修改已有代码的前提下扩展新的产品类型。如处理器内核的生产案例中,新增型号只需扩展新工厂而非修改原有逻辑。单一职责原则创建对象的逻辑集中在工厂类中,客户端只需关注接口调用,避免了对象构
- 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