- 《天道》:真正厉害的人,都做对了这三点
唐夕
去年偶然有一次在书店读到豆豆的小说《遥远的救世主》,读完大受震撼,有很多启发。随后一次性买全了豆豆三部曲,这部小说也一直放在书架上,又看了几遍。根据这本书改编的电视剧《天道》,豆瓣评分9.2分,相信你们也一定在短视频平台上刷到过相关的小视频。短视频以及知乎很多博主,都在解读丁元英和芮小丹。但我在几次的阅读过程中,反而觉得欧阳雪更值得我们学习。欧阳雪没有芮小丹那样的出身,没有肖雅文那样的高学历。因家
- 随机森林原理&sklearn实现
一稻道人
机器学习算法&预测模型Python随机森林sklearn算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法,集成学习的家族:Bagging:个体评估器之间不存在强依赖关系,一系列个体学习器可以并行生成。代表算法:随机森林(R
- 基础算法(二)#蓝桥杯
席万里
C/C++备战蓝桥杯算法蓝桥杯c++
文章目录8、双指针8.1、挑选子串8.2、聪明的小羊肖恩8.3、神奇的数组9、二分9.1、跳石头9.2、可凑成的最大花朵数9.3、最大通过数9.4、妮妮的月饼广场9.5、基德的神秘冒险9.6、体育健将10、倍增10.1、快速幂10.2、最近公共祖先LCA查询10.3、理想之城10.4、数的变换8、双指针8.1、挑选子串#include#defineIOSios::sync_with_stdio(f
- OpenGL调用窗口,方向键和鼠标
熊明之
OpenGLc++macos3d
9.2OpenGL调用窗口,方向键和鼠标9.2.1opengl调用窗口OpenGL调用窗口步骤:第一步:初始化GLFW,初始化OpenGL,初始化窗口,初始化上下文第二步:设置窗口大小和位置,设置输入输出第三步:循环渲染第四步:终止示例代码:#include#include#includevoidprocessInput(GLFWwindow*window){if(glfwGetKey(windo
- 酷开科技丨酷开系统9.2:引领大屏智能化新纪元
京创尤品
科技
在当今的大屏显示时代,酷开系统9.2以其独特的功能,引领着大屏智能化的新纪元。这款系统不仅继承了一贯的优异性能,更在智能化、交互体验和内容生态等方面实现了突破。首先,酷开系统9.2在智能化方面取得了重大突破。通过与酷开科技AIGC技术的深度融合,系统能够自动识别消费者的习惯,为消费者提供个性化内容推荐。无论是观看历史、收藏列表还是浏览记录,系统都能准确分析,从而为消费者打造专属的内容体验。在交互体
- C++大学教程(第九版)自测练习题9.2 (详细解释+改正后代码)
小Q小Q
C++大学教程c++开发语言
自测练习题9.2(虽然已给出答案,但其中有些地方自己弄的不是很清楚,所以写一篇文章记录以下问题和解释)目录9.2找出下列各题中的错误,并说明如何改正a)假设在Time类中声明了以下原型:修改后代码:b)下面是Time类的部分定义:修改后的代码:(比较完整的写法)补充知识:隐式和显式初始化c)假设在Employee类中声明了以下原型:修改后代码9.2找出下列各题中的错误,并说明如何改正a)假设在Ti
- 【机器学习笔记】 9 集成学习
RIKI_1
机器学习机器学习笔记集成学习
集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:假设一个班级每个人的成绩都不太好,每个人单独做的考卷分数都不高,但每个人都把自己会做的部分做了,把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状,基模型按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
- (十六)梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))
羽天驿
一、GBDT算法中有两个值,一个预测值,一个真实值,梯度提升树,减小残差,使梯度减小。梯度提升回归树,裂分条件是:MSE均方误差是真实值,预测值梯度提升回归树,划分指标mse算法示例mse.pngfor循环,计算所有的裂分方式的mse,找变化最大的,作为裂分条件!!!为什么变化最大,最好的裂分条件???因为,变化大,我们将相似的数据划归到相同的组中。梯度提升树--gradientBoostingD
- 【天衍系列 03】深入理解Flink的Watermark:实时流处理的时间概念与乱序处理
浅夏的猫
Flink专栏flink大数据javaapache
文章目录01基本概念02工作原理03优势与劣势04核心组件05Watermark生成器使用06应用场景07注意事项08案例分析8.1窗口统计数据不准8.2水印是如何解决延迟与乱序问题?8.3详细分析09项目实战demo9.1pom依赖9.2log4j2.properties配置9.3Watermark水印作业01基本概念Watermark是用于处理事件时间的一种机制,用于表示事件时间流的进展。在流
- 无碳复写送货单联单有哪些尺寸和样式?
鹿小印
批发零售行业中无碳复写送货单联单有哪些尺寸和样式?在日常生活中无碳联单按照样式可以分为:送货联单、零售业联单、美容业联单、酒店业联单、批发业联单、订货联单、眼镜业联单、物流业联单、酒店饭店点菜单、出库单、入库单、对账单、收费单无碳复写联单、收款收据、送货单、出库单、入库单、销售清单、订货单、维修单、表格票据等特种联单票据印刷等!标准无碳联单尺寸大小一般分为:正64开(9.2×13cm)、大64开(
- 第九单元 测试报告
ad458edb873e
9.1引入回归测试工作完成后,就代表着产品即将上线,此时每个测试人员都需要针对自己所测试的模块出具一份测试报告,以此来总结测试结果。测试报告可以说是软件测试人员在测试阶段的最后一份输出文档。那么初级软件测试工程师应该如何撰写测试报告呢?9.2定义记录测试的过程和结果,对发现的问题和缺陷进行分析的文档9.3测试报告分类阶段测试报告整体测试报告9.4报告内容9.4.1概要编写目的①对测试报告进行相应的
- rocky 9.2网络配置
wuxingge
linux系统网络网络服务器
修改网卡配置文件vim/etc/NetworkManager/system-connections/ens33.nmconnection[connection]id=ens33uuid=cc5807a2-82dc-32ff-b0c0-9380f03ef510type=ethernetautoconnect-priority=-999interface-name=ens33timestamp=170
- 常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
weixin_30585437
人工智能c/c++数据结构与算法
本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法、自助聚合(bagging)、随机森林、提升法(boosting)、堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型。为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这
- 不清楚自己要做什么的人,只会一直追逐迷茫。
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不清楚自己要做什么的人,只会一直追逐迷茫。《想见你》最后几集更新后,网上一片骂声,都在骂陈韵如为了得到李子维的爱,居然一直在假扮女主黄雨萱。打开百度APP,查看更多高清图片那个跟阴郁、自卑的她完全相反的黄雨萱,黄雨萱开朗、有想法、敢做,无论什么时候,都敢表达自己不同意见。在她扮演黄雨萱的过程中,她幸福了吗?不,反而更痛苦。这部评分9.2的剧,没有狗血套路,刻画了一个少女追求认同的成长故事。虽然被骂
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
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本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
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目录1.内存2.取地址&3.指针变量4.解引用4.1*解引用4.2[]解引用4.3->解引用5.指针变量的大小5.1结论6.指针运算7.void*指针8.const修饰指针8.1const修饰变量8.2const修饰指针变量8.3结论9.野指针9.1为什么会出现野指针?9.1.1指针未初始化9.1.2指针越界访问9.1.3指针指向的空间释放9.2如何规避野指针10.assert断言11.指针的作用
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
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- 「风味人间」第六集我给满分
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继《舌尖》之后,《风味人间》爆红。评分一个9.3,一个9.2。导演陈晓卿再次让吃货们献上膝盖。每个周日,准点打开视频,五分钟后再点开外卖APP。“——叮咚。”舌尖与眼球的盛宴,是吃货的神圣自我修养。但。尽管尝遍天下美食,你也只能是个99%的吃货。剩下那1%,是属于顶级吃货的秘密。想知道?那你绝不能错过这一集——《风味人间·香料歧路》香料之于美食,永远是只占1%的配角。不起眼,因为它消失于无形;不可
- 【蜕变之路】|已过二分之一
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(30天蜕变之路15/30)9.2一.早起篇早晨的时间去哪儿啦?(1)做海报(2)跑步+散步(3)早七点主持(4)拍抖音二.生活美好篇第二次作业——再次获得优秀作业,很开心,但也有所思考。以下是今晚发的获奖感言:嗨喽,伙伴们,我是小珺,来自江西,现在大三啦。感谢大家喜欢我的文章。谢谢伙伴们背后的默默付出!不过呢,在此,我想反思一下自己:前两次作业,我是很用心的去写,几乎一整天都在思考中,所以大家会
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基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库,用于梯度提升机(GradientBoostingMachine)的实现。梯度提升机是一种集成学习方法,通过串行训练多个弱学习器(通常是决策树),每次学习的模型都试图纠正前一次模型的错误,从而逐步提升整体模型的性能。LightGBM算法
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
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1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- 《姆明谷的故事:朵贝·杨笙的人生》:儿童绘本中隐藏的成人烦恼
无物永驻
朵贝·杨笙是身体里同时住着作家与画家的芬兰艺术家,她创造了“小精灵”姆明的神话,但被美好童真包裹着的真相是战争、探索与自我挣扎。豆瓣评分9.2的纪录片《姆明谷的故事:朵贝·杨笙的人生》全方位还原了姆明诞生背后的故事。如果读者不了解杨笙的经历,可能会被姆明外表的可爱所迷惑,很难联想到这是一个成人童话。杨笙家庭的艺术氛围浓厚,她和小弟未来都成为了画家。他们的父亲是雕塑家,喜欢风暴和带孩子们冒险。母亲是
- ClickHouse--06--SQL DDL 操作
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录SQLDDL操作1创建库2查看数据库3删除库4创建表5查看表6查看表的定义7查看表的字段8删除表9修改表9.1添加列9.2删除列9.3清空列9.4给列修改注释9.5修改列类型10给表重命名分区表的DDL操作1.查看分区信息2.卸载分区3.装载分区4.删除分区5.替换分区6.移动分区7.重置分区列SQLDDL操作DDL:Data
- 豆瓣9.2!一本可以指引灵魂的书 || 叔本华《人生的智慧》读后感
Heterogene_710f
人,要么庸俗,要么孤独。一个人自身拥有越丰富,他对身外之物的需求也就越少,别人对他来说也就越不重要。马蹄铁叮当作响,是因为它缺了一颗钉子。正如一个人越缺少什么,越表现出拥有的姿态。一个人的独特性,远远优于民族性。社交聚会一旦变得人多势众,平庸就会把持统治地位,只有独处的时候才是真正的自由。扰乱人们的不是客观事情,而是人们对客观事情的见解。人类本性的愚蠢,分为三种:好胜、虚荣、骄傲。虚荣和骄傲之间的
- GEE:梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
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GEE遥感图像处理教程boosting回归GEE云计算javascript遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行梯度提升树(GradientBoostingTree)回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍
- 影像组学学习笔记(20)-通俗讲解集成学习ensemble learning
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本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(20)主要介绍:集成学习的通俗讲解集成学习(ensemblelearning)将多个分类器结合在一起使用Bagging:同质学习器,彼此独立,投票/平均Boosting:同质学习器,层层递进,后面的会着重学习前面犯过的错误Stacking:异质学习器,学习学习器李博士以考试为比喻,通俗的讲解了三者之间的区别拓展学习:Bagging和Boos
- 从0开始学python第9.2节-备忘清单GUI版
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上节课我们学习了使用tkinter开发用户界面。这节课,我们用tkinter重新实现一下备忘清单,给备忘清单加一个图形界面。渲染备忘清单列表首先,我们使用ListBox渲染备忘列表。我们使用for循环迭代todo实例中的每个备忘,插入到ListBox。然后调用pack()方法渲染列表。新增备忘首先,我们使用Entry空间渲染一个输入框。然后定义一个Button,并给它绑定上saveTask函数。在
- Allure 内置特性
饺子泡牛奶
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章节目录:一、内置特性概述二、展示环境信息三、测试结果分类四、用例步骤说明五、添加附件六、添加用例描述七、设置动态的用例标题八、报告中添加链接九、组织测试结果9.1使用与理解9.2指定运行十、划分用例级别十一、动态生成附加信息十二、清空历史报告记录十三、生成静态样式报告十四、结束语一、内置特性概述“Allure的内置特性”指的是Allure测试报告框架本身提供的功能和功能组件。这些内置特性是在Al
- lightGBM集成学习算法
亦旧sea
集成学习算法机器学习
LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架,主要用于解决分类和回归问题。在集成学习中,LightGBM使用多个决策树来构建一个更强大的模型。每个决策树都是通过迭代地拟合负梯度进行训练的。训练过程中,每个新的决策树都会尝试纠正先前模型的错误,并与当前模型进行融合,从而提高整体模
- XGboost集成学习
亦旧sea
集成学习机器学习人工智能
XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法,用于解决分类和回归问题。它是一种GradientBoosting(梯度提升)的改进版,通过使用一系列弱学习器(例如决策树)的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。在每一轮迭代中,它先计算模型的负梯度(残差),然后用一个新的弱学习器来拟合这个残差。接着,它将当前模型的预测结果与新学习器的预测结果相加,得到一个
- 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