- MiniMind:完全从 0 训练自己的大模型
三花AI
三花AI人工智能LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型,改进自DeepSeek-V2、Llama3结构,项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段,包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理训练!
- minimind2学习:(1)训练
溯源006
minimind学习学习深度学习生成模型
1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- DPO 核心理论推导:参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计
iiiiii11
机器学习人工智能论文阅读笔记语言模型深度学习
Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导,包括参考策略距离约束下的最优策略的形式,以及
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsCaseCodetransformerminimind预训练
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
- windows使用ssh-copy-id命令的解决方案
爱编程的喵喵
Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
- ffmpeg录屏
_洛_神
音视频音视频
qt+ffmpeg屏幕录制软件完整工程链接:https://download.csdn.net/download/weixin_42538789/85013858测试代码#include#include"screencapture.h"#includeusingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){QCoreApplicationa(argc,argv
- 关于AI OS那点事
大囚长
科普天地大模型人工智能
AIOS(人工智能操作系统)作为面向智能时代的操作系统,其功能定位和架构设计与传统操作系统(如Linux、Windows、iOS等)存在显著差异。一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发:需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行,例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。上下文感知与切换:通过上下文管理器实现智能体交互状态的快照保存与恢复,解决LLM生
- DeepSpeed-Chat:Reward Model【奖励模型】
u013250861
#LLM/训练RL/强化学习排序强化学习
第二阶段:奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是,RM和SFT微调之间存在几个关键差异:训练数据差异:对于SFT微调,数据是查询(query)和答案(answer)拼接在一起。然而,对于RM微调,每批数据由两个查询-答案对组成,即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异:对于RW,训练目标是pairwiserankingsco
- springboot自定义封装线程池工具类
k&p
Javaspringbootjavaspring
1.首先配置线程池的配置文件,在此处定义线程池的核心线程数等核心参数:/***核心线程数=cpu核心数+1*/privatefinalintcore=Runtime.getRuntime().availableProcessors()+1;@AutowiredprivateThreadPoolPropertiesthreadPoolProperties;@Bean(name="threadPool
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- WPF 控件保存图片显示不全的问题,和后台代码添加控件不能显示的问题
lijiaweizuishuai
WPFWPF控件截图
这几天研究自动生成货物标签,想着在WPF中做一个自定义标签生成控件,然后点击那个标签控件生成打印,本来是个挺简单的功能,WPF控件保存图片有现成的API方法。没想到是个坑。现在把他填一下有两种解决方案1、https://blog.csdn.net/u012366767/article/details/81461432这是一种还有一种是我发现当一个控件想生成图片的时候是根据当前图片上层最近的一个Pa
- 从技术宝库到云上机遇:华为云开天aPaaS的“修路记”
脑极体
大数据人工智能物联网区块链编程语言
很多企业在推进数字化、业务上云的时候,都会面临一个两难选择:缺失核心技术容易丧失竞争力,跟不上发展机遇;大力投入核心技术研发,又可能因为开发成本过大,“重复造轮子”而影响进程。无论对于移动开发者还是产业向开发者来说,能够在低门槛、低成本的前提下获得高质量的核心技术,始终都是不变的需求。如何打开一扇从核心技术到云上赋能各领域开发者的门,成为了一项关键挑战。今年上半年,华为高级副总裁、华为云CEO、消
- 83.为什么Object类型可以用来打开窗口 C#例子 WPF例子
军训猫猫头
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在WPF中,打开和关闭窗口时使用object类型是完全可行的,任何窗口类型都可以通过object类型来操作,只要正确地将其转换为Window类型。为什么可以使用object类型?Window是所有窗口的基类:在WPF中,所有窗口类型(如MainWindow、SettingsWindow等)都继承自Window类。因此,任何窗口实例都可以被隐式地转换为object类型,因为object是C#中所有类
- 高效利用AI处理大型编程任务
大囚长
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在大型编程任务中,通过将任务细分为适合AI上下文处理能力的子任务并整合生成目标应用,已成为当前AI辅助开发的主流方法。一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块(如用户认证、支付接口、数据存储),每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内(如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码)。例如开发电商系统时,可分解为「购物车逻辑」「库存管理」「订单流水」等子模
- HCIA-AI人工智能笔记3:数据预处理
噗老师
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统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
- AWE大会来袭:家电圈上演“无限战争”
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文:互联网江湖作者:刘致呈3月19日,一年一度的中国家电及消费电子博览会AWE如期而至。每次大会,大小品牌方都会携自己的新品亮相,是家电圈的“春晚”。这次的看点除了AI外,还有一个有意思的点,就是部分品牌开始向大家电进军。比如追觅科技,在高端扫地机器人市场上取得一番成绩之后,表示要开始做冰箱、空调、洗衣机了。无独有偶,主攻厨电赛道的方太,也开始进军冰箱板块;还有石头科技,也有洗烘一体的洗衣机。这些
- 看完荣耀CEO李健的“阿尔法战略”,我愈发的怀念赵明了
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文:互联网江湖作者:刘致呈赵明辞任一月余,新官上任第一把火来了。灯光打在身上,新任荣耀CEO李建站在台上宣布,荣耀就此将成为一家AI终端生态公司。李健身后的屏幕上,映出一行字:“HONORALPHAPLAN”。这就是荣耀未来的新方向:“阿尔法战略”。所谓“阿尔法战略”,其实核心就一句话,荣耀要转型成为“生态公司”。第一把火就要给重新定位战略,李健这把火烧得很猛,分量很足。向着生态转型并没有错,华为
- 黑客攻击deepseek服务原理解析
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黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制,构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理,从而形成对对话服务的DoS攻击(拒绝服务攻击)。这一攻击方式的核心在于利用大模型对上下文处理机制的脆弱性,通过极低的攻击成本实现资源耗尽。一、攻击原理与实现路径无限推理循环攻击通过输入特定构造的提示词(如“树中两条路径之间的距离”),诱导模型陷入无限思考链(Chain-of-Thought,CoT
- CentOS7下安装python3.8
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Linux编程语言
查看系统版本#查看系统版本cat/etc/centos-release>CentOSLinuxrelease7.2.1511(Core)uname-a>Linuxlocalhost.localdomain3.10.0-327.el7.x86_64#1SMPThuNov1922:10:57UTC2015x86_64x86_64x86_64GNU/Linux#查看python版本python-V>Py
- 【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究(Matlab代码实现)
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划(ChanceConstrainedProgramming,CCP)在电力系统中的应用2.鲁棒优化(RobustOptimization,RO)在电力系统中的应用3.机会约束与鲁棒优化的协同方法
- 进制转换(R转十)(1290. 二进制转换十进制、1292. 十六进制转十进制、1291. 八进制转十进制、1405. 小丽找潜在的素数)
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GTC2025中文在线解读|CUDA最新特性与未来[WP72383]NVIDIAGTC大会火热进行中,一波波重磅科技演讲让人应接不暇,3月24日,NVIDIA企业开发者社区邀请KenHe、YipengLi两位技术专家,面向开发者,以中文深度拆解GTC2025四场重磅开发技术相关会议,直击AI行业应用痛点,破解前沿技术难题!作为GPU计算领域的基石,CUDA通过其编程语言、编译器、运行时环境及核心库
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引言在Flutter开发中,Dart语言提供了强大的异步支持机制。异步编程能够让程序在执行耗时操作(如网络请求、文件读写等)时,不会阻塞主线程,从而保证用户界面的流畅性和响应性。本文将详细介绍Dart中常见的异步编程方式,包括Future、async/await和Stream,并结合代码示例进行说明。1.同步与异步的概念同步编程在同步编程中,程序按照代码的顺序依次执行,当遇到耗时操作时,程序会阻塞
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前言这里还是用前面的例子:在线机票订票系统的数据表设计。此时已经完成了大部分字段的设计,可能如下:CREATETABLEflights(flight_idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,flight_numberVARCHAR(10),departure_airport_codeVARCHAR(3),arrival_airport_codeVARCHAR(3));考虑到还需
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声明学习视频来自B站UP主泷羽sec,如涉及侵权马上删除文章。笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负。目录X一、Whois信息1.思路2.工具3.社工库二、搜索1.Google、bing、baidu三、Github四、搜索引擎FOFA:[https://fofa.info/](https://fofa.info/)360网络空间测
- Flutter异步编程详解
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程序员flutter
//耗时操作的方法:bigComputeFuturebigCompute(intinitalNumber)async{inttotal=initalNumber;for(vari=0;i<1000000000;i++){total+=i;}returntotal;}//点击按钮调用的方法:calculatorvoidcalculator()async{intresult=awaitbigCompu
- 用 pytorch 从零开始创建大语言模型(零):汇总
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用pytorch从零开始创建大语言模型(零):汇总本系列官方代码库:https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍:BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章:用pytorch从零开始创建大语言模型(一):理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型(二):待更新用pytorch从
- 企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例
老胖闲聊
办公自动化企业微信机器人交互
以下是一个结合企业微信机器人与深度求索(Deepseek)AIGC模型的交互式应用实现示例,包含完整代码及逐行注释:1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应->返回企业微信群2.完整实现代码(deepseek_wechat_bot.py)#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonimportrequestsfromf
- 开源文档管理系统教程
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开源文档管理系统教程document-management-systemOpenKMisaOpenSourceDocumentManagementSystem项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/document-management-system1.项目的目录结构及介绍openkm/├──src/│├──main/││├──java/││└──resour
- 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