- 深入理解 Java 内存模型(JMM):原理、可见性与并发控制
全栈探索者chen
javajava开发语言缓存程序人生数据库JMM内存
深入理解Java内存模型(JMM):原理、可见性与并发控制1.引言在多线程编程中,内存可见性、指令重排序和线程同步是开发者必须理解的核心概念。Java内存模型(JMM,JavaMemoryModel)定义了一组规则,确保Java程序在并发环境下的线程安全性和一致性。本文将深入剖析JMM的原理,并通过代码示例展示如何正确控制并发。2.什么是Java内存模型(JMM)?Java内存模型(JMM)是Ja
- 股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化?
云策量化
程序化炒股量化软件量化交易量化炒股QMT股票交易PTrade量化交易股票投资deepseek
推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化?在股票市场中,量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式,它通过分析历史数据来预测未来价格走势,并据此制定交易决策。然而,市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。本文将探讨量化交易策略如何应对市场情绪的变化,并提供一些具体的代码示例。一、市场情绪的重要性市场情绪是指投资者对市
- 股神系列:蒋菲的量化投资中,如何利用大数据优化模型?她的数据来源有哪些?
云策量化
量化交易量化软件量化炒股量化炒股QMT量化交易入门教程PTrade股票投资deepseek
推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》标题:股神系列:蒋菲的量化投资中,如何利用大数据优化模型?她的数据来源有哪些?正文:在金融投资的世界里,量化投资以其科学、系统和客观的特点,成为了众多投资者追求的“圣杯”。而在量化投资领域,蒋菲以其独特的大数据量化投资模型而闻名。本文将深入探讨蒋菲如何利用大数据优化其量化投资模型,以及她的数据来源有哪些。一、量化投资模型的优化
- 【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理
qzw1210
gpt人工智能深度学习
搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架,由EleutherAI开发,可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。本指南将详细介绍如何在本地环境中搭建GPT-NeoX,并解决过程中可能遇到的常见问题。1.系统要求1.1硬件要求1.2软件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu20.04或更高版本)CUDA:11.2或更高版本Python
- Deepseek 个性化决策输出
meisongqing
DeepSeek个性化
Deepseek个性化决策输出:基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中,通过构建动态用户画像与智能决策模型,教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度,实现精准化、个性化的学习支持。以下是核心实现框架与关键步骤:1.用户画像构建:多维度数据融合数据采集:显性数据:年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。隐性数据:交互行为(如答题犹豫时间、回放次数)、情绪识别(语音/表情分析)、认知负荷
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 总结
诺亚凹凸曼
架构
文章目录读后感一、总结二、反思三、创新四、展望当代大型网站架构一、架构分层模型二、关键组件与技术选型三、架构演进策略四、架构突破口读后感一、总结架构演化优先于设计大型网站架构不是预先设计的产物,而是通过反复迭代和试错演化形成的。技术选型的核心动机是对业务需求的深刻理解,而非盲目模仿。典型案例包括淘宝架构因业务爆发力被迫转型为分布式系统。开放与协作的价值互联网的开放生态通过API经济(如淘宝Open
- 深入探讨Spring MVC:原理、架构与实践
luckilyil
开发框架springmvc架构
SpringMVC原理与架构解析1.SpringMVC概述SpringMVC是Spring框架中的一个模块,专注于实现Web应用的MVC设计模式。它通过将应用逻辑分为模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller),使得开发人员能够清晰地组织代码,提高开发效率和可维护性。2.SpringMVC的核心组件SpringMVC的核心组件包括:DispatcherServlet:作为前
- LLMOps 是什么?
AI Agent首席体验官
人工智能chatgpt
1.LLMOps是什么?LLMOps(LargeLanguageModelOperations)指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型(LLMs)的操作和实践。这些操作可以涵盖多个领域,例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中,LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果,确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。通常,它包括以下几个关键方面:模型训练:如何高效地训练大规
- 前端技术学习记录:react+dvajs+ant design实现暴走计算器的页面重构(二)
大泡泡糖
学习记录reactjs前端gitwebstorm
前端技术学习记录:react+dvajs+antdesign实现暴走计算器的页面重构(二)前言定义Modelconnect起来更新state拥抱变化主题切换更换页面获取当前设备类型编写武学选择前言www定义Model完成UI后,现在开始处理数据和逻辑。dva通过model的概念把一个领域的模型管理起来,包含同步更新state的reducers,处理异步逻辑的effects,订阅数据源的subscr
- Cursor44.11 无限续杯攻略:持续畅享 AI 编程利器
不会算法的小灰
人工智能编辑器vscodeAI编程经验分享
一、引言在当今数字化快速发展的时代,高效的编程工具对于开发者来说如同珍宝。Cursor作为一款基于VSCode二次开发的强大AI编程编辑器,凭借其内置的多种AI大模型,如GPT-4、GPT-4o、Claude-3.5以及近期热门的DeepSeek满血版R1,为开发者提供了前所未有的编程体验。它能够快速生成代码、精准修复错误、智能优化逻辑等,极大地提升了编程效率。然而,新用户注册Cursor虽可获得
- 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
美赛数学建模
数学建模
一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
- 万字深度解析:DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“?
羊不白丶
大模型算法
引言在AI军备竞赛白热化的2024年,DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界:相比前代模型推理速度提升3倍,训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新,本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明:计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作,恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工",而是具
- YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
@M_J_Y@
目标检测YOLO计算机视觉目标检测python
YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)各位读者麻烦给个star或者fork,求求了。YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言:环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练6.测试7.打印模型信息8.o
- Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型
mmd0308
Orange开源项目开源DeepseekorangeAI编程
1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司,如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息,可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY,请参考DeepSeek官网「获取DeepSeekAPI-KEY」2.2集成对话模型(ChatModel)publicclassDeepSeekChatModelServi
- Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点?
alankuo
人工智能
Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下:相同点架构基础:都以Transformer架构为基础进行开发。Transformer架构能有效处理长序列数据,捕捉文本语义信息,为模型性能提供基础。混合专家模型(MoE)应用:都采用了MoE架构。该架构将模型拆分为多个“专家”,训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集,提高模型表达能力和效率,降低训练成本。模型优化以提升性能:都通过
- 燃爆!程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁?(以DeepSeek,ChatGPT为例)
羑悻的小杀马特.
AI学习chatgptdeepseekAI大模型开发语言
AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT,探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。在代码编写阶段,它们能快速生成基础框架、实现特定功能及复杂算法代码;调试时,精准分析错误并给出优化建议;文档生成方面,为函数、类及项目文档助力。程序员需掌握高效交互技巧,结合自身经验,合理利用AI大模型,全面提升编程效率,开启高效编程新境界。目录一·本篇背景:二、AI大模型简介2
- 使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理
qahaj
人工智能langchainpython
技术背景介绍在现代AI开发框架中,如何快速构建、测试和部署AI解决方案是一个重要的课题。Yeager.ai为此提供了一个完整的生态系统,旨在简化AI智能体和工具的创建过程。它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器,能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源,非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。核心原理解析Yeager.ai利用LangChain框架,通
- 【机器学习】算法分类
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- 硬核项目 KV 存储,轻松拿捏面试官!
程序员老舅
C++Linux后端KV存储C++C++后端开发Redis内存索引C++数据结构
硬核项目KV存储,轻松拿捏面试官!在简历上如何写这个项目?项目概述基于Bitcask模型,兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型,实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型:采用Bitcask存储模型,具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化:实现了数据的持久化,确保数据的可靠性和可恢复性索引:多种内存索引结构,高效、快速数据访问并发控制:使用锁机制
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- AsyncHttpClient使用说明书
有梦想的攻城狮
netty学习专栏Javaasynchttpclient异步处理netty
[[toc]]AsyncHttpClient(AHC)是一个高性能、异步的HTTP客户端库,广泛用于Java和Scala应用中,特别适合处理高并发、非阻塞的HTTP请求。它基于Netty或Java原生的异步HTTP客户端实现,支持HTTP/1.1和HTTP/2协议,适用于微服务、API调用、爬虫等场景。1.核心特性特性说明异步非阻塞基于事件驱动模型,避免线程阻塞,支持高并发(如每秒数千请求)。HT
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储
scaFHIO
人工智能缓存python
在当今AI应用的开发中,除了模型本身的性能,数据存储和缓存的效率也至关重要。Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库,其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力,使其成为优秀的选择。在本文中,我们将探讨如何通过Couchbase来实现高效的数据存储与缓存,尤其是在AI应用中。技术背景介绍随着AI应用规模的扩大和复杂度的增加,我们需要可靠的数据存储解决方案来满足实时性要求,同时减少
- 使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理
scaFHIO
自然语言处理人工智能python
在自然语言处理(NLP)领域,每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。特别是其推理服务器TitanTakeoff,使得在本地硬件上轻松部署大语言模型(LLMs)成为可能。技术背景介绍TitanTakeoff是TitanML提供的一项服务,它允许用户在本地硬件上运行推理工作负载。支持大多数
- 无再暴露源站!群联AI云防护IP隐匿方案+防绕过实战
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能tcp/ip网络协议网络安全http服务器
一、IP隐藏的核心原理群联AI云防护通过三层架构实现源站IP深度隐藏:流量入口层:用户访问域名解析至高防CNAME节点(如ai-protect.example.com)智能调度层:基于AI模型动态分配清洗节点,实时更新节点IP池回源层:防护节点通过加密隧道与源站通信,源站仅接受来自群联节点的流量二、IP隐藏配置全流程1.DNS配置(域名指向群联CNAME)#域名DNS记录示例@CNAMEai-pr
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
shuoac
机器学习人工智能python
随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- 探索Google AI聊天模型的集成和使用
qahaj
人工智能python
随着人工智能的飞速发展,GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力,可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型,这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问,还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中,我们将重点
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.7功能- 支持跨适配器资源扫描 (CASO)
程序员王马
windows图形显示驱动开发windows驱动开发
Microsoft计算驱动程序模型概述在Windows10版本1903(WDDM2.6)及更高版本中,Microsoft计算驱动程序模型(MCDM)可用于为支持仅计算功能的设备编写驱动程序。MCDM驱动程序或仅计算驱动程序是Windows显示驱动程序模型2.0+(WDDM)的缩减子集。在WDDM术语中,驱动程序必须将自身播发为“仅呈现”设备,而无需显示功能。“呈现设备”的内核支持很灵活,因为设备执
- Java高频面试之集合-02
牛马baby
java面试开发语言
hello啊,各位观众姥爷们!!!本baby今天来报道了!哈哈哈哈哈嗝面试官:说说队列queueJava队列(Queue)详解队列(Queue)是Java集合框架中一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。Java提供了丰富的队列实现,涵盖线程安全、阻塞、优先级等特性。一、队列的核心接口与操作Java队列的顶层接口是java.util.Queue
- 基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现
深度学习&目标检测实战项目
NanoDet无人机目标检测人工智能计算机视觉深度学习
1.引言随着无人机技术的发展,无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角,具有更高的视野覆盖范围,能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统,并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统,能够检测交通违规行为并做出实时预警,确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持