- AI-智能体
修炼十万年的狗尾巴草
人工智能大数据
什么是AI智能体?「AI智能体」这个术语并没有真正被定义,对智能体究竟是什么也存在很多的争议。AI智能体可以定义为「一个被赋予行动能力的LLM(通常在RAG环境中进行函数调用),以便在环境中对如何执行任务做出高层次的决策。」当前,构建AI智能体主要有以下两种架构方法:**单一智能体:**一个大型模型处理整个任务,并基于其全面的上下文理解做出所有决策和行动。这种方法利用了大型模型的涌现能力,避免了将
- 智能体认识
澄子兮
Dify人工智能
什么是智能体?智能体是指能够感知环境、进行决策并采取行动的系统。它们可以是软件程序、机器人或其他自动化设备,具备一定的自主性和智能性,智能体通过与环境的交互,不断学习和适应,从而实现特定的目标。其核心在于自主性,智能体能够根据环境的变化调整行为,展现出一定的智能水平。智能体可分为物理智能体与虚拟智能体,前者如机器人,后者则包括各种软件代理。智能体的特征主要包括自主性、适应性、互动性和学习能力。自主
- 面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景)
烈焰猩猩
python
‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.(我们学的函数,类,都是封装的体现).封装的格式__属性名__属性名()封装的好处和弊端好处提高代码的安全性.由私有化来保证提高代码的的复用性.由函数来保证弊端代码量增加了.因为私有的内容外界想访问,必须提供公共的访问方式,代码量就增加了.封装的案例案例需
- Zynq PL端IP核之AXI DMA
Mazy.v
fpga开发嵌入式硬件arm开发单片机
1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA,一种是PS中的DMA控制器,通过GP口与PL端连接,另一种是PL中的AXIDMAIP核(软核),通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口,每一个HP接口都包含控制和数据FIFO,这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲,让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访
- 《线程池:线程池资源回收策略修改》
郭源潮1
基于可变参模板的线程池项目线程池C++11C++17c++
当线程池出ThreadPool出作用域析构时,此时任务队列里如果还有任务,是等任务执行完再结束,还是不执行剩下的任务了?这其实是两种设计,线程池都析构了,任务也就不需要了。但是,如果要设计一个通用的线程池,线程池析构是要等任务执行完成的,用户提交的任务可能比较耗时,任务还没执行完,线程池就出了作用域析构了。之前的代码://定义线程函数线程池的所有线程从任务队列里面消费任务voidThreadPoo
- 说说Spring和SpringBoot之间的区别和联系?
一蓑烟雨渡平生
Java面试知识点springspringbootjava
说说Spring和SpringBoot之间的区别和联系?联系:Spring和SpringBoot框架的核心是IOC(控制反转)和AOP(面向切面编程);IoC和AOP都是一种设计思想,接下来先介绍对于这两种设计思想的理解;IoC(InverseofControl)是一种设计思想,就是将原本在程序中手动创建对象的控制权,交给Spring框架来管理,IoC在其他语言中也有应用,并非Spring特有。I
- 响应式数据 和 Pinia 状态
肉肉不吃 肉
前端vue.jspinia
响应式数据和Pinia状态是Vue.js应用中用于管理数据的两种重要机制,它们之间有密切的关系。以下是它们的定义、特点以及关系:1.响应式数据定义响应式数据是Vue.js的核心特性之一,指的是当数据发生变化时,视图会自动更新。Vue.js通过Proxy或Object.defineProperty实现数据的响应式。特点自动更新:当数据变化时,依赖该数据的视图会自动更新。声明式:开发者只需关注数据本身
- Python 自动探索性数据分析库———KLib
若木胡
toolspython数据分析开发语言
Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代,数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。探索性数据分析(EDA)作为数据处理流程中的关键环节,旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息,从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。Python以其丰富的生态系统和强大的功能在数据分析领域占据着重要地位,而KLib则是其中一款专注于自动探索性数据
- 数组模拟邻接表 #图论
旧物有情
数据结构图论数据结构
文章目录为什么要用数组来模拟邻接表存储思路遍历思路树是特殊的图,因此邻接表可以存储图和树两种数据结构。为什么要用数组来模拟邻接表在算法设计当中,利用数组来代替结构体模拟各种数据结构会更加简单。存储思路给定如下数据,我们可以构造如下的一个邻接表请看代码/**idx:索引,代表数组哪个位置,是否连续不重要,因为我们的存储是链式的。h[idx]:顶点表,下标idx代表是哪个顶点,初始值全部为-1,代表没
- 数据分析过程中,发现数值缺失,怎么办?
学掌门
大数据数据分析IT数据分析数据挖掘
按照数据缺失机制,数据分析过程中,我们可以将其分为以下几类:(1)完全随机缺失(MCAR):所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关。(2)随机缺失(MAR):假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的,而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。(3)不可忽略的缺失(NIM):亦称为非随机缺失,即如果不完全变量中,数据的缺失既依赖
- cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构
是佐罗而非索隆
cv2orb图像拼接
请看赵春江https://me.csdn.net/zhaocj的主页,他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树,后人乘凉。一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码,整个代码是面向过程的;2.在赵春江源码分析基础上,对一些细节部分进行说明。代码链接:https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 虚拟机如何扩容磁盘
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
运维linux服务器
在日常的虚拟化环境中,虚拟机的磁盘空间不足是一个常见的问题。当虚拟机磁盘空间不够用时,扩容磁盘是一个常见的解决方案。本文将详细介绍如何在虚拟机中扩容磁盘,包含操作步骤,并解释在扩容过程中为什么可以直接删除原有分区。步骤1:扩容虚拟机磁盘首先,我们需要在虚拟化平台上扩展虚拟机的磁盘大小。以下是两种常见虚拟化平台(VMware和VirtualBox)扩容磁盘的步骤:VMware打开VMware管理控制
- python学智能算法(八)|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子(Harris 角点检测)
观视界
#opencv人工智能计算机视觉图像处理矩阵
专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子,实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征,可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
- Fuzzy Control | Degree of Membership Function
斐夷所非
mathematics隶属度函数
注:本文为“隶属度函数”相关文章合辑。如有内容异常,请看原文。隶属函数(MembershipFunction),又称归属函数或模糊元函数,是用于表征模糊集合的重要数学工具。在经典集合中,元素与集合的关系只有属于或不属于两种明确情况,分别用111和000表示。但对于模糊集合而言,元素与集合的隶属关系具有不分明性。隶属函数正是为描述元素uuu对论域UUU上的一个模糊集合的隶属关系而引入的,它将用区间[
- 集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片,pin to pin替代国腾GM8775C方案
单片机芯片嵌入式
GM8775C型DSI转双通道LVDS发送器产品主要实现将MIPIDSI转单/双通道LVDS功能,MIPI支持1/2/3/4通道可选,最大支持4Gbps速率。LVDS时钟频率最高154MHz,最大支持视频格式为FULLHD(1920x1200)。产品特征MIPI输入:支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00;支持1~4个数据通道,1个时钟通道;支持ULPS(超
- 【lua】面向对象
岚花落_
lua
建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1)封装:指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。2)继承:继承的方法允许在不改动原程序的基础上对其进行扩充,这样使得原功能得以保存,而新功能也得以扩展。这有利于减少重复编码,提高软件的开发效率。3)多态:同一操作作用于不同的对象,可以有不同的解释,产生不同的
- 关于重投影误差小记
文弱_书生
乱七八糟数码相机算法
重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
- 奇异值分解(SVD)
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- 【sass】学会这个技巧,少写很多css
蒜香拿铁
csssass前端
sass的高级用法我发现,大多数人使用sass预处理器最多的就是嵌套和变量这两种用法。现在我在列举一些常用的高级用法,希望让大家少敲两行代码。@extend意思是将某个选择器下的所有样式继承过来.error{border:1px#f00;background-color:#fdd;}.seriousError{@extend.error;border-width:3px;}@mixin样式混入,搭
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- 文件夹加密原理 [转]
chengg0769
加密windows解密dreamweaverdosmicrosoft
谈文件夹的加密一、文件夹加密的方式有几种?在Windows平台下,文件夹加密的方式归纳起来有两种:一种是简单地对文件夹进行各种方式的隐藏,甚至利用Windows的漏洞进行隐藏,这种软件根本就没有对数据进行任何加密处理,所以才宣称“加密速度极快,上百G的数据仅需1秒钟完成。没有大小限制。”但是,这种文件夹加密方式的加密效果极其脆弱,只能防范一些电脑菜鸟偷看你的资料。因为软件编写者利用了Windows
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- [模拟实现]unique_ptr、shared_ptr智能指针--C++版本的代码实现
北顾南栀倾寒
c++开发语言
一、unique_ptrunique_ptr是在auto_ptr的基础之上,解决了多个智能指针同时指向一个对象,发生管理权转移,只有一个智能指针指向了对象,其他的都是管理的空对象的行为。这里的多个智能指针指向同一个对象是通过拷贝构造或者赋值重载实现的,unique_ptr的解决办法就是将这两种方式禁用掉,不让其进行这类操作,保证了同一时间只有一个智能指针指向该对象。1.构造函数与析构函数std::
- 13 异常处理的使用大全
希望_睿智
C++基础知识精讲c++windowsc语言开发语言异常处理
概述异常是指程序在执行的过程中,没有按照预定的流程和逻辑去运行,从而导致数组越界、内存溢出、甚至程序崩溃等各种非正常的情况。在C++、Java和C#等高级语言中,都提供了对于异常的处理机制。异常处理,实际上是一种转移程序控制权的方式。当程序中抛出了异常时,我们可以捕获异常,进而进行相应的处理。处理模型一般有两种:一种是终止模型,表示该异常是致命的,无法恢复,会直接终止程序;另一种是恢复模型,表示该
- Spring Boot 项目启动时初始化
springboot
简介有时我们需要在启动项目时做一些操作,比如将Mysq数据库的数据导入到Redis中。这里介绍两种简单的方法。方法1;给方法添加注解@PostContruct@ComponentpublicclassInitServlet{@PostContructpublicvoidinit(){//初始化操作处理}}方法2:实现InitializingBean接口@ComponentpublicclassIn
- Node.js 格式化时间的两种方法:原生 Date 与 npm 包 moment 详解
还是鼠鼠
node.jsnode.jsnpm前端javascriptvscode
目录Node.js格式化时间的两种做法:内置方法与npm包1.使用JavaScript内置方法格式化时间示例:使用Date对象格式化时间运行程序示例输出原理解析2.使用npm包moment进行时间格式化安装moment示例:使用moment格式化时间运行程序示例输出原理解析3.两种方法的对比4.结论在Node.js开发中,格式化时间是一个常见的需求。例如,将时间格式化为YYYY-MM-DDHH:m
- u-net系列算法
㡽闧㔯
人工智能算法
语义分割M整体结构:M概述就是编码解码过程简单但是很实用,应用广起初是做医学方向,现在也是U-net主要网络结构:还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法,现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net++整体网络结构:特征融合,拼接更全面其实跟densenet思想一致把能拼能凑的特征全用上就是升级版了U-net++DeepSupervision:也是很常见的事,多输出损失由多个位置计算,再更
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分