- 比特币全球有多少节点
阿湯哥
区块链
比特币网络的节点数量是一个动态变化的数值,且由于网络的去中心化特性,无法获得绝对精确的统计。根据公开监测平台的数据,以下是当前(截至2023年10月)的估算与分析:1.比特币节点数量的统计方法可达节点(ReachableNodes):通过主动扫描互联网IP地址(默认端口8333)发现的节点,通常由工具如Bitnodes统计。当前数量:约12,000~15,000个(实时波动)。不可达节点(Unre
- 认识sm1,sm2,sm3,sm4以及如何在Node.js实现
努力学习各种软件
node.jspython爬虫
概述国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1,SM2,SM3,SM4。密钥长度和分组长度均为128位。国密算法是指国家密码管理局认定的一系列国产密码算法,包括SM1-SM9以及ZUC等。其中SM1、SM4、SM5、SM6、SM7、SM8、ZUC等属于对称密码,SM2、SM9等属于公钥密码(非对称加密)SM3属于单向散列函数。目前我国主要使用公开的SM2、SM3、SM4作为商用密码算法。其中
- DQN的原理和代码实现
SmallerFL
NLP&机器学习DQN强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是强化学习中的一种重要算法,由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习,通过使用神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境:定义环境(例如,Atari游戏
- 深度学习基础知识
namelijink
深度学习人工智能
cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- 排序(Sortable)
lsx202406
开发语言
排序(Sortable)引言在计算机科学和数据管理领域,排序算法是一项基本且重要的技能。排序算法能够将一组无序的数据转换为有序的数据,从而便于后续的数据处理和分析。本文将深入探讨排序算法的基本概念、常用排序方法、以及它们在实际应用中的优势与局限性。常用排序算法概述1.冒泡排序(BubbleSort)冒泡排序是一种简单的排序算法,它通过重复遍历要排序的数列,比较每对相邻元素的值,如果它们的顺序错误就
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测
North_D
ML.NET库机器学习人工智能深度学习数据挖掘目标检测自然语言处理神经网络
文章目录ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势LightGBM分类器原理说明总结ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述本项目使用C#和ML.
- 人工智能爆火下,关于软件技术专业的发展思考
yzx991013
人工智能
软件技术专业作为信息技术领域的核心学科,其发展方向始终与技术进步和社会需求紧密相关。以下是软件技术专业未来发展的关键方向及学习建议:一、技术方向与前沿领域1.云原生与分布式架构方向:云原生技术(Kubernetes、Docker、Serverless)、微服务架构、分布式系统设计。原因:企业全面上云已成趋势,需要高效、弹性的云原生解决方案。学习建议:掌握AWS/Azure/GCP等云平台,学习服务
- 《必知!G1 堆结构全揭秘,性能优化从这里开始》
@孤随
JAVA性能优化
G1垃圾收集器原理与调优实践目录G1垃圾收集器简介核心设计原理2.1区域化堆内存布局2.2分代收集与混合GC2.3并发标记与SATB算法G1工作流程详解3.1YoungGC3.2MixedGC3.3FullGC调优参数与实战案例4.1关键JVM参数4.2电商系统调优案例4.3日志分析与工具使用避坑指南总结1.G1垃圾收集器简介G1(Garbage-First)是JDK9及以后版本的默认垃圾收集器,
- Svelte 最新中文文档翻译(9)—— bind: 模板语法
前言Svelte,一个非常“有趣”、用起来“很爽”的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目,也是我做个人项目的首选技术栈。目前Svelte基于Svelte5发布了最新的官方文档,但却缺少对应的中文
- 数字化转型三大核心要素:数据、技术、人才
千千标寻
大数据云计算人工智能ai
数字化转型的三大核心要素——数据、技术和人才,是推动企业在数字经济时代取得成功的关键。数据数据是数字化转型的基础。高质量的数据能够为企业提供深刻的市场洞察和客户行为分析,帮助做出更明智的决策。通过有效管理和利用数据,企业可以优化运营流程,提升产品和服务质量,从而实现更高的效率和客户满意度。技术先进的技术支持是实现数字化转型的关键驱动力。无论是云计算、人工智能、大数据分析还是物联网,这些前沿技术的应
- 【Java】已解决:java.util.concurrent.ExecutionException
屿小夏
java开发语言android
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 如何利用栈和队列实现高效的计算器与任务管理系统
吴师兄大模型
数据结构python算法栈队列计算器任务管理系统
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
- 数字人技术在短视频中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介,其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强,已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展,数字人技术逐渐成熟,并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色,其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- 探索工业物联网平台:智能制造的未来
Echo_Wish
Python进阶物联网制造
探索工业物联网平台:智能制造的未来大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个热门话题:工业物联网平台(IndustrialInternetofThings,IIoT)。工业物联网平台在智能制造中的应用正日益广泛,帮助企业实现数据驱动的生产、优化运营效率,并推动工业4.0的发展。那么,工业物联网平台到底是什么,又该如何实现呢?今天就让我们一探究
- docker和虚拟机的区别
老赵骑摩托
dockerdocker
docker和虚拟机的区别docker在概念上可以理解为一个虚拟机,但却不是真正意义上的虚拟机1、docker更少的抽象层2、docker利用主机内核,虚拟机是GuestOS相同点:容器和虚拟机一样,都会对物理硬件资源进行共享使用。容器和虚拟机的生命周期比较相似(创建、运行、暂停、关闭等等)。容器中或虚拟机中都可以安装各种应用,如redis、mysql、nginx等。也就是说,在容器中的操作,如同
- 本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比
MaxCode-1
搭建本地gptDeepseek
本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的应用场景日益广泛。无论是企业级应用还是个人开发,本地部署大语言模型已经成为一种趋势。DeepSeek-R1-32B和DeepSeek-R1-7B作为DeepSeek系列中的两个重要版本,分别代表了不同规模和性能的模型。本文将从多
- Apache Iceberg 与 Apache Hudi:数据湖领域的双雄对决
夜里慢慢行456
大数据大数据
在数据存储和处理不断发展的领域中,数据湖仓的概念已经崭露头角,成为了一种变革性的力量。数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素,提供了一个统一的平台,支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。这种创新的方法不仅促进了实时分析,还显著降低了平台成本,增强了数据治理,并加速了用例的实现。数据存储和处理的演变催生了被称为数据湖仓的现代分析平台。这些平台旨在解决传统架构的局限性
- Android原生的HighCPU使用率查杀机制
法迪
androidjava前端功耗
摘要原生的HighCPU使用率查杀机制是基于读取/proc/pid/stat中的utime+stime后,根据CPU使用率=(utime+stime/totalTime)*100%进行实现,当检测后台进程的CPU使用率超过阈值时,执行查杀和统计到电池数据中。细节点:1.原生根据不同的后台运行时间,制定不同的查杀阈值,这点不错哈;2.如果对超级应用或核心应用有保活的定制需求,需要进行在原生的CPU高
- React的内部机制详解
GISer_Jinger
ReactJavascriptreact.js前端前端框架
用户之前询问了Vue的响应式原理,我详细介绍了Object.defineProperty和Proxy,以及发布订阅模式。现在用户转向React,可能是在比较两者,或者想深入理解React的内部机制。用户可能是前端开发者,想要更深入理解React的底层实现,以便优化应用或面试准备。我需要确保内容足够深入,覆盖React的核心机制,比如虚拟DOM、协调算法、Fiber架构、Hooks原理、事件系统等。
- python爬虫——request模块讲解,从零开始学数据结构和算法
2301_82242296
2024年程序员学习python爬虫数据结构
二、安装和基本步骤使用===========环境安装:pipinstallrequests基本步骤:.**1.导入模块:importrequests2.指定url:url=“…”3.基于requests模块发送请求:res=requests.get(url)4.获取响应对象中的数据值:print(res.‘…’)5.持久化存储(不是必须的)**三、http知识复习==========(一)八种请求
- deep seek
m0_69576880
前端ai
1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。免费开源,媲美ChatGPT最近最火爆的AI对话程序。www.deepseek.com这是deepseek官网2.这是deepseek注册页面3.国产语言对话ai,大家有兴趣的可以去试试。不过chatgpt也进行了改变,大家也可以免费使
- RWKV Runner:让RNN-LLM模型触手可及
步子哥
rnn人工智能深度学习
在这个信息爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分,尤其是大语言模型(LLM)在自然语言处理中的广泛应用。然而,尽管这些技术的潜力巨大,许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境,RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口,还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
- AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率
小赖同学啊
python人工智能自动化测试(apppcAPI)人工智能自然语言处理gpt
在软件测试中,AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例:1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例(使用OpenAIGPTAPI):importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
- C++ 洗牌函数std::shuffle的用法
流星雨爱编程
#C++进阶#数据结构和算法c++开发语言
目录1.简介2.工作原理3.std::shuffle与std::random_shuffle的区别4.rand和srand5.std::shuffle的使用方法6.随机数生成器和分布器7.注意事项1.简介std::shuffle是C++标准库中用于对序列进行随机重排(洗牌)的一种算法。它可以将容器(例如std::vector、std::array、或普通数组等)中的元素随机地打乱顺序,就像洗扑克牌
- 标贝科技参编国内首个AIGC大模型功能测试标准
标贝科技
科技AIGC功能测试
近日,由山东省人工智能协会、青岛市人工智能产业协会携手发布了国内首个针对生成式人工智能(AIGC)大模型测试的团体标准——《生成式人工智能(AIGC)大模型功能测试指标体系》。标贝科技作为行业领先的AI技术创新及大模型应用企业受邀参与了标准的编制。该标准的发布对于规范大模型的研发和应用具有重要意义,为人工智能产业的健康、快速发展注入了新的活力。AIGC大模型作为人工智能从专业智能走向通用智能的关键
- 计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法
-shiba-
计算机视觉算法sift算法
计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片SIFT特征,并展示特征点3.2.1代码3.2.2结果展示(选取)3.3计算两张图片SIFT特征匹配结果3
- 高德地图坐标系 转换 EPSG:4326
鎈卟誃筅甡
Openlayersarcgis
若要将高德地图的经纬度(基于GCJ-02坐标系)转换为EPSG:4326(WGS84)坐标系,你需要使用一个能够执行这种坐标转换的库或工具。由于高德地图使用的是GCJ-02坐标系,而EPSG:4326是WGS84坐标系,因此直接转换需要特定的算法。OpenLayers本身并不直接提供从GCJ-02到WGS84的转换功能,但你可以使用其他库,如coordtransform,或者自己实现转换算法。以下
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- 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