- 本周MoonBit新增Wasm1引用计数支持、语法即将添加错误恢复机制
MoonBit月兔
开发语言MoonBit编程语言程序员moonbit
MoonBit更新【WasmMVP】Wasm1后端添加基于Perceus算法的引用计数支持【语法】throwraisetrycatch均被保留为关键字为了即将添加的错误处理机制【Core】List与sorted_map被移动至core/immut下List被移动至core/immut/list包中,并被移除内置类型支持leta=@immut/list.List::Cons(1,Cons(2,Nil
- 使用Python编写你的第一个算法交易程序
盼达思文体科创
Python量化金融python算法numpycondapandas金融
背景Background最近想学习一下量化金融,总算在盈透投资者教育(IBKRCampus)板块找到一篇比较好的算法交易入门教程。我在记录实践过程后,翻译成中文写成此csdn博客,分享给大家。如果你的英语好可以直接看原文。原文在数据准备阶段,采用了pandas_datareader.data读取网络数据,实际中出现了很多问题,我换成了yfinance。可以参考文末完整代码。参考资料:https:/
- Windows快速安装Rust
本文是最简最快最小化安装重点提示:如果不想安装VS消耗时间和6-8G的空间,可以按本文安装。如果系统中已经安装了VS,那么直接运行rustup-init安装Rust,并一路回车即可。前置条件:安装C++环境rust底层是依赖C环境的连接器,所以需要先安装C/C++编译环境,点击下载64位mingw-builds-binaries下载后解压到任意盘根目录,然后把文件夹的bin目录路径配置到系统环境变
- 大模型应用层的创业挑战
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型应用层的创业挑战关键词:大模型、应用层、创业、挑战、算法、架构、数据、资源、合作、盈利模型1.背景介绍随着计算能力和数据量的指数级增长,大模型(LargeModels)已经成为人工智能领域的关键驱动因素。大模型的应用从语言模型扩展到图像、视频和音频领域,为各行各业带来了颠覆性的创新。然而,构建和部署大模型的成本高昂,对计算资源和数据的需求也日益增加。本文将探讨大模型应用层面的创业挑战,并提供
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- Python 算法交易秘籍(五)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
- 如何在Python上安装xgboost?
cda2024
python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- 《DeepSeek赋能工业互联网:解锁数据深度分析新姿势》
人工智能深度学习
在工业4.0与智能制造的浪潮中,工业互联网成为制造业转型升级的关键支撑。而数据,作为工业互联网的核心资产,其深度分析的质量直接影响着企业的决策准确性、生产效率与竞争力。DeepSeek,作为AI大模型领域的佼佼者,凭借独特的算法优势,为工业互联网的数据深度分析开辟了新路径,带来了前所未有的变革。精准高效的数据采集与预处理在工业场景中,设备种类繁多、数据来源广泛且格式各异。DeepSeek研发的智能
- 基于eBPF的智能诊断平台:实现云原生系统的自愈型运维体系
桂月二二
云原生运维
引言:从被动运维到预测性自愈的进化当某电商平台通过eBPF实时诊断系统提前48小时预测到MySQL集群的锁竞争风暴时,其核心是千万级指标粒度的内核状态分析与AI驱动的根因定位算法的结合。运维数据显示,该平台将平均故障恢复时间(MTTR)从23分钟压缩到71秒,并自动修复了87%的异常事件。通过动态注入修复策略,集群CPU毛刺现象减少了94%,开创了智能运维的新纪元。一、传统可观测性工具的桎梏1.1
- AI日报 - 2025年02月16日 - 推特版
訾博ZiBo
AI日报人工智能
今日概览(60秒速览)▎AGI突破|阿里巴巴发布Qwen2.5-VL视觉语言模型,支持多模态交互新模型评测榜性能提升30%▎商业动向|NVIDIABlackwell超级芯片网络研讨会将聚焦生成式AI创新预计推动算力市场增长15%▎政策追踪|印度总统宣布AI国家战略升级,聚焦半导体与算法研发计划未来3年投入50亿美元一、今日热点(HotTopic)1.1阿里巴巴发布Qwen2.5-VL系列视觉语言模
- 从零开始掌握哈夫曼树:数据压缩与Python实现详解
吴师兄大模型
python数据结构哈夫曼树哈弗曼编码数据压缩算法开发语言
系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构:提升代码效率的必备技能!02-算法复杂度全解析:时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密:数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表:Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解:Python实现与经典应用场景06-深入理解队列数据结构:从定义到Python实现与应用场景07-双端队列(Deque)详解:Python实现与滑动窗口应
- 后量子密码学:量子安全新防线
量子信使
量子计算密码学信息与通信深度学习安全算法机器学习
目录背景主要算法介绍基于格的密码学格的概念格密码学中的难题加密和解密过程基于多变量多项式的密码学多变量多项式基础多变量多项式密码学中的难题加密和签名过程基于编码的密码学纠错码简介编码密码学中的难题加密和解密过程安全性分析传统密码学算法在量子计算环境下的安全性RSA算法的破解风险椭圆曲线密码算法的脆弱性后量子密码学算法的安全性评估基于格的密码学算法基于多变量多项式的密码学算法基于编码的密码学算法后量
- BUUCTF 逆向工程(reverse)之Java逆向解密
若丶时光破灭
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程序员小张不小心弄丢了加密文件用的秘钥,已知还好小张曾经编写了一个秘钥验证算法,聪明的你能帮小张找到秘钥吗?注意:得到的flag请包上flag{}提交下载好题目后,发现它是个以.class为后缀的。所以用JD-GUI打开这个文件。就可以看到Java代码importjava.util.ArrayList;importjava.util.Scanner;publicclassReverse{publi
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
小村学长毕业设计
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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- C++中的八大设计原则
沉夢志昂丶
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目录摘要C+中的8大设计原则1.单一职责原则(SingleResponsibilityPrinciple,SRP)2.开放封闭原则(Open/ClosedPrinciple,OCP)3.里氏替换原则(LiskovSubstitutionPrinciple,LSP)4.依赖倒置原则(DependencyInversionPrinciple,DIP)5.接口隔离原则(InterfaceSegregat
- C++中的23种设计模式
沉夢志昂丶
C++的自我救赎学习分享c++设计模式开发语言
目录摘要创建型模式1.工厂方法模式(FactoryMethodPattern)2.抽象工厂模式(AbstractFactoryPattern)3.单例模式(SingletonPattern)4.生成器模式(BuilderPattern)5.原型模式(PrototypePattern)结构型模式1.适配器模式(AdapterPattern)2.桥接模式(BridgePattern)3.组合模式(Co
- FFmpeg源码:av_strlcpy函数分析
崔杰城
FFmpeg源码分析ffmpeg
一、引言在C/C++编程中经常会用到strcpy这个字符串复制函数。strcpy是C/C++中的一个标准函数,可以把含有'\0'结束符的字符串复制到另一个地址空间。但是strcpy不会检查目标数组dst的大小是否足以容纳源字符串src,如果目标数组太小,将会导致缓冲区溢出。针对该问题很多C/C++开源库都会选择自己实现strcpy函数来保证安全性。而FFmpeg自定义了av_strlcpy函数,在
- python 快速排名发包_2019年SEO快速排名发包技术及原理 - 立金哥
weixin_39643336
python快速排名发包
百度的惊雷算法明确的说到了禁止点击排名,对点击作弊大力度的打击。但依然有不少的商家在做这类快速排名的服务,2019年SEO快速排名发包技术及原来又是怎么样来实现的呢?打击恶意点击及快速排名目前最有效果的助力网站排名的方法有两种,分别为权重转移法和点击效果法。什么是SEO快速排名发包技术?可能对于只做正规白帽手法的朋友来说,听都没听过,又或许听过但仅仅是了解却不深入。所以接下来,虎纠自媒体给大家介绍
- DeepSeek系列模型:高效能推理与多模态处理的技术突破与实践路径
张3蜂
人工智能开源技术选型人工智能开源机器人
目录引言一、高效能推理的核心技术路径二、多模态处理的技术创新三、技术协同与落地实践四、未来技术演进方向结论引言背景与挑战AI模型规模化趋势下,推理效率与多模态融合成为关键瓶颈。DeepSeek系列模型的定位:平衡性能、效率与多模态能力的技术创新者。核心命题如何通过架构设计与算法优化实现高效推理?如何突破模态边界实现跨模态语义理解与生成?一、高效能推理的核心技术路径轻量化模型架构设计动态稀疏注意力机
- 带权重的最近任务安排算法(最近面试策略)
WePlayDirty
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一个任务j在sj开始,并在fj结束;并且每个任务都有权重。任务相容:任务安排的时间没有重叠目标:找到最大权重,且相容的任务安排#includeusingnamespacestd;typedefstruct{intiStartT;intiFinshT;intiWight;}TASK_INFO;intg_i=0;voidFindSolution(TASK_INFO*schedule,int**comp
- 算法-队列-买票需要的时间
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算法数据结构java职场和发展leetcode
力扣题目:2073.买票需要的时间-力扣(LeetCode)有n个人前来排队买票,其中第0人站在队伍最前方,第(n-1)人站在队伍最后方。给你一个下标从0开始的整数数组tickets,数组长度为n,其中第i人想要购买的票数为tickets[i]。每个人买票都需要用掉恰好1秒。一个人一次只能买一张票,如果需要购买更多票,他必须走到队尾重新排队(瞬间发生,不计时间)。如果一个人没有剩下需要买的票,那他
- C++集群聊天服务器项目博客目录
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C++集群聊天服务器项目博客目录C++集群聊天服务器项目总概述-CSDN博客github源码地址:DarlingGYQ/chatserver:基于C++11的可以工作在nginxtcp负载均衡环境中的集群聊天服务器和客户端源码环境配置windows下使用vscode远程连接Linux服务器进行开发-CSDN博客ubuntu安装MySQL-CSDN博客ubuntu安装Redis-CSDN博客Ubun
- 【重温设计模式】模板方法模式及其Java示例
万猫学社
重温设计模式及其Java实现设计模式模板方法模式java
模板方法模式的基本概念模板方法模式是一种常见的设计模式,它的名字来源于其核心思想:定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。听起来可能有些抽象,但其实我们在生活中经常会遇到这样的场景。比如,我们在做饭时,通常会有一套固定的流程:洗菜、切菜、炒菜。这个流程就是一个模板,而具体的做法,比如切菜的方式、炒菜的时间等,就是
- 三种参数传递方式:值传递,地址传递,引用传递的区别
fananang0604
c++算法开发语言
在C++中,参数传递方式直接影响程序的行为和效率,以下是三种传递方式的对比分析及典型场景说明:一、值传递(PassbyValue)工作机制定义:将实参的值复制一份给形参,函数内操作的是独立副本。内存变化:形参和实参地址不同,修改形参不影响实参。示例:#includeusingnamespacestd;voidswap01(inta,intb){inttemp=a;a=b;b=temp;coutus
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
默默科研仔
粉丝福利机器学习人工智能
标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- Jieba分词算法应用
C嘎嘎嵌入式开发
算法服务器数据库c++linux
1.Jieba分词算法简介Jieba是一个用于中文分词的Python库,其核心思想是基于词典和统计模型来进行分词。由于中文文本中没有明显的单词边界,因此分词是中文处理中的一个重要任务。Jieba提供了以下几种主要的分词模式:精确模式:尽可能准确地切分句子,适合用于文本分析。全模式:将句子中所有可能的词语都切分出来,适合用于搜索引擎。搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,适合用于搜索引擎
- C++ 实现Arp断网
万能的小裴同学
c++网络
此程序由AI生成,测试过了,可以使用但是,貌似全部都会断网#include#include#include#include#include#include#include#include#pragmawarning(disable:4996)#pragmacomment(lib,"wpcap.lib")#pragmacomment(lib,"Ws2_32.lib")#pragmacomment(l
- DeepSeek的训练与优化流程
程序猿000001号
DeepSeek训练优化
DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构:实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB,支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线:基于大模型的语义去重算法,重复数据识别准确率99.6%创新应用对抗网络生成噪声数据,增强模型鲁棒性专利级数据质量评估体系(DQAS3.0)包含87个质量维度2.知识增强处理结
- 搜广推校招面经十九
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搜广推面经搜索引擎推荐算法python求职招聘
快手推荐算法一、1*1的cnn有什么作用?1.1.降维与通道数调整(ChannelReduction)在CNN中,特征图(FeatureMap)通常有多个通道(channels)。1×1卷积可以用于减少通道数,从而降低计算量,提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数,以增强特征表达能力。示例代码(PyTorch):importtorchimporttorch.nnasnnconv1x1=nn.Con
- 你的代码还在‘裸奔’?ASan & HWASN 内存漏洞修复实践(一)简介
月光技术杂谈
得力工具asanhwasan内存漏洞越界访问段错误稳定性可靠性
目录ASAN简介基本概念工作原理优势应用场景HWASanHWASan**与ASan的对比**本文首先简单介绍asan和hwasan的基本概念和区别,后续文章将详细介绍如何在arm平台或x86平台,利用asan/hwasan工具对大型协议软件进行内存问题分析。ASAN简介基本概念ASAN(AddressSanitizer)是一个由Google开发的、用于C和C++程序的快速内存错误检测工具,它能够在
- 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