- 五大编程竞赛平台终极对比
2401_86601498
c++
LeetCodeLeetCode是一个流行的在线编程平台,提供大量算法和数据结构题目。题目分为简单、中等和困难三个难度级别。LeetCode的题目涵盖各种主题,包括数组、字符串、树、动态规划等。LeetCode支持多种编程语言,包括C++,并提供在线代码编辑器和即时反馈。LeetCode还提供竞赛和面试模拟功能,适合准备技术面试的用户。CodeforcesCodeforces是一个以竞赛为主的在线
- 无人值守人工智能智慧系统数据分析:深度洞察与未来展望
呆码科技
人工智能数据分析数据挖掘
无人值守人工智能智慧系统数据分析:深度洞察与未来展望随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术已逐渐渗透到社会经济的各个领域,其中无人值守人工智能智慧系统作为AI技术应用的前沿阵地,正引领着一场深刻的行业变革。这类系统通过集成高级算法、大数据分析、物联网(IoT)及云计算等先进技术,实现了对复杂环境的自主监控、智能决策与高效管理,极大地提升了运营效率,降低了人力成本,并开启了数据驱动决策的新纪元。本
- MySQL Online DDL详解:从历史演进到原理及使用
SHENKEM
mysql
本文介绍了MySQLOnlineDDL的发展历史,包括各个版本的改进,重点讲解了Copy和Inplace算法,以及OnlineDDL过程中的锁策略。还分析了DDL操作的需求、MySQL5.7和8.0的功能特点,以及使用限制和注意事项。摘要生成于C知道,由DeepSeek-R1满血版支持,前往体验>❃博主首页:「码到三十五」,同名公众号:「码到三十五」,wx号:「liwu0213」☠博主专栏:♝博主
- 【课程毕业设计】基于数字PID的电加热炉温度控制系统设计
拉布拉斯也头大
毕业课程设计stm32单片机proteus嵌入式硬件pcb工艺
前言电加热炉控制系统属于一阶纯滞后环节,具有大惯性、纯滞后、非线性等特点,导致传统控制方法超调大。调节时间长、控制精度低。本设计采用PID算法进行温度控制,使整个闭环系统所期望的传递函数相当于一个延迟环节和一个惯性环节串联来实现对温度的较为精确的控制。第1章课程设计方案1.1系统组成中体结构电加热炉温度控制系统原理图如下,主要由温度检测电路、A/D转换电路、驱动执行电路、显示电路及按键电路等组成。
- matlab达林算法的电加热炉温度控制,基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究[1]...
收稿日期:2011-11作者简介:张宇驰(1978—),男,硕士,讲师,研究方向为自动控制与机电一体化。基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究张宇驰(湖南工业职业技术学院,湖南长沙410208)摘要:介绍几种基于单片机的电加热炉温度控制算法,通过对PID控制算法仿真、SMITH控制算法仿真、大林算法仿真的比较分析,仿真结果验证了大林控制算法的稳定性和鲁棒性较好,几乎没有超调量,且稳态误差小。关
- 数据结构自学笔记(二):时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度和空间复杂度知识点一、知识点描述时间复杂度核心定义:描述算法时间开销随问题规模nnn增长的趋势,用大O符号表示(忽略常数、低阶项和系数)。大O规则:只看最高阶项(如O(n2+n)→O(n2)O(n^2+n)\rightarrowO(n^2)O(n2+n)→O(n2))。忽略系数(如O(5n3)→O(n3)O(5n^3)\rightarrowO(n^3)O(5n3)→O(n3))。常数项记
- BPE(字节对编码)和WordPiece 是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
BPE(字节对编码)和WordPiece是什么BPE(字节对编码)和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法,它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)原理初始化:将文本按字符(或Unicode字节)拆分为最小单元,形成初始词汇表。统计合并:迭代合并最频繁出现的相邻字符对,形成新的子词单元,直到达到预设的词汇表大
- 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测
whoarethenext
c++opencv开发语言划痕检测
使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中,产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷,其检测是许多领域(如金属、玻璃、塑料制造)质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域:高对比度的线性结构:划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十:人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解
一起搞IT吧
数码相机算法计算机视觉深度学习图像处理android人工智能
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之九:MTK平台FDNode三方FFD算法dump、日志开关、bypass、resize及强制不同三方FFD切换等客制化这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十:人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解目录一、背景二、:FFD算法libvega_
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十五:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析
一起搞IT吧
数码相机android人工智能图像处理计算机视觉算法
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十五:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析目录一、libcvface_api.so算法API详细注释解析<
- 校园导游系统(C++)
白开水最甜
数据结构课程设计校园导航系统
问题总结1、当使用时,该头文件没有定义全局命名空间,必须使用usingnamespacestd,这样才能使用类似于cout这样的C++标识符正确用法:#includeusingnamespacestd;2、对称赋值(注意细节)for(i=1;i注意string第一个字母是小写4、使用迪杰特斯拉算法出现的问题只设置与起始节点v0有弧时前驱设置为v0,否则为-1,而忘记设置起始节点的前驱为-1。以至于
- AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词:Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要:本文将深入解析Actor-Critic算法的核心原理,从基础概念到数学推导,再到实际应用场景。我们将通过生动的比喻解释这一强化学习中的重要算法,展示其Python实现代码,并探讨它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。最后,
- AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词:AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要:本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析,结合实际项目案例,探讨其在各个领域的应用场景。同时,推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作,最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战,并对常见问题进行解答。1.背景介绍
- AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词:Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要:本文深入浅出地讲解Actor-Critic算法的核心原理,通过生活化的比喻和可视化分析,帮助读者理解这一强化学习中的重要算法。我们将从基础概念入手,逐步剖析算法架构,并通过Python代码实现和可视化演示,展示算法在实际问题中的应用
- Leetcode 202 快乐数
Leetcode202快乐数编写一个算法来判断一个数n是不是快乐数。「快乐数」定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。然后重复这个过程直到这个数变为1,也可能是无限循环但始终变不到1。如果这个过程结果为1,那么这个数就是快乐数。如果n是快乐数就返回true;不是,则返回false。示例1:输入:n=19输出:true解释:12+92=8282+22=6862+82=1
- 手撕C语言数组:从青铜到王者的逆袭之路!!!
文章目录一、数组的"出生证明"(超重要!)1.1数组的定义姿势1.2数组初始化の艺术二、数组内存布局大揭秘三、新手必踩的5大深坑(血泪教训)3.1数组越界访问3.2sizeof的陷阱3.3数组赋值妄想症四、高手进阶技巧(秀起来~)4.1动态计算数组长度4.2多维数组の奥义4.3数组与指针的量子纠缠五、实战代码示范5.1数组反转算法5.2数组去重骚操作六、总结与思考天天用数组,你真的了解它吗?这个看
- 强化学习------DDPG算法
ZPC8210
算法numpymatplotlib
一、前言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法,它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。论文和源代码如下:论文:https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf代码:https://github.com/
- 带你走进相位解包裹算法课程
Cedric1113
程序人生
第一节:相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性(工业检测、生物医学等)包裹相位与真实相位的关系(反正切函数的主值限制)核心概念解析相位跳变的原因与表现(噪声、光照不均等干扰)解包裹算法分类:路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法(残差点检测与枝切线构建)最小二乘法(全局平滑优化原理)实验演示:仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节:路
- Actor - Critic:AI人工智能领域的新宠儿
Actor-Critic:AI人工智能领域的新宠儿关键词:强化学习、Actor-Critic、策略梯度、价值函数、深度强化学习、A2C、A3C摘要:Actor-Critic是强化学习领域的一种重要算法框架,它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点,成为近年来人工智能领域的热门研究方向。本文将用通俗易懂的方式介绍Actor-Critic的核心概念、工作原理、实现方法以及实际应用,帮助读者理解这一强大
- Golang 数据库缓存策略:减少 SQL 查询次数
Golang数据库缓存策略:减少SQL查询次数关键词:Golang、数据库缓存、SQL查询次数、缓存策略、性能优化摘要:本文主要探讨了在Golang中使用数据库缓存策略来减少SQL查询次数的相关技术。通过深入讲解缓存的核心概念、算法原理、实际应用场景等内容,帮助读者理解如何利用缓存优化数据库性能。同时,结合具体的代码案例,详细展示了在Golang中实现缓存策略的方法,最后分析了未来的发展趋势与面临
- 深度优先搜索(DFS) vs 广度优先搜索(BFS):核心区别与应用场景
#深度优先搜索(DFS)vs广度优先搜索(BFS):核心区别与应用场景>关键词:深度优先搜索、广度优先搜索、图遍历、算法比较、应用场景>摘要:本文通过迷宫探险和消防灭火的生动比喻,揭示DFS与BFS的核心原理。结合Python代码示例和图解说明,深入解析两种算法的实现差异,并通过社交网络分析等实际案例展示它们的应用场景选择依据。##背景介绍###目的和范围本指南旨在帮助读者理解两种基础图遍历算法的
- 数据结构与算法里散列表的算法优化技巧
数据结构与算法学习
散列表算法数据结构ai
数据结构与算法里散列表的算法优化技巧关键词:散列表、哈希冲突、负载因子、开放寻址法、链地址法、动态扩容、哈希函数优化摘要:本文将深入探讨散列表的核心原理与优化技巧,通过图书馆管理员的比喻揭示哈希冲突的本质,结合Python代码演示动态扩容策略与哈希函数优化方法,最后通过实际案例展示如何将查询速度提升300%。文章包含5个可视化流程图和3个完整代码实现。背景介绍目的和范围本文面向已掌握基础数据结构知
- 操作系统休眠功能的用户体验设计
操作系统内核探秘
ux服务器负载均衡ai
操作系统休眠功能的用户体验设计关键词:操作系统、休眠功能、用户体验设计、响应速度、能源管理摘要:本文聚焦于操作系统休眠功能的用户体验设计,首先介绍了该设计的背景,涵盖目的、预期读者等内容。接着详细解释了与休眠功能相关的核心概念及其联系,通过生动的比喻让读者轻松理解。阐述了休眠功能背后的核心算法原理和具体操作步骤,给出了数学模型及公式。还通过项目实战展示了代码实现与解读。之后探讨了实际应用场景、推荐
- 探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘
AI学长带你学AI
人工智能ai
探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘关键词:遗传算法、自然选择、基因编码、适应度函数、群体进化、交叉变异、优化问题摘要:本文将用生物进化视角解读人工智能中的遗传算法原理。通过达尔文进化论的生活化比喻,结合Python代码实例演示如何模拟基因遗传、自然选择等过程,揭示遗传算法在路径规划、参数优化等场景的应用奥秘。最后探讨遗传算法的局限性与未来发展方向。背景介绍目的和范围本文旨在用通俗易懂的方式解析遗
- 深度剖析AI人工智能领域多模态大模型
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能ai
深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词:AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要:本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识,包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念,分析其架构和原理,并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分,给出实际案例及详细代码解读
- Open AI在AI人工智能领域的创新之路
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能ai
OpenAI在AI人工智能领域的创新之路关键词:OpenAI、人工智能、创新之路、技术突破、应用场景摘要:本文深入探讨了OpenAI在AI人工智能领域的创新之路。首先介绍了OpenAI的背景信息,包括其成立目的、发展历程等。接着详细阐述了OpenAI的核心概念,如强化学习、生成式对抗网络等,并通过示意图和流程图展示其原理和架构。然后讲解了相关核心算法原理,结合Python代码进行具体说明。同时,给
- 探索AI人工智能领域Actor - Critic的无限潜力
探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词:AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要:本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识,接着用通俗易懂的方式解释核心概念,包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系,然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤,还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 某水利信息化项目人员组织矩阵识别与问题分析
静默空禅
项目管理大数据目标跟踪团队开发业界资讯职场和发展笔记经验分享
近期参与的华北某水利信息化类型项目,该项目不仅仅是软件设计开发,还涉及模型算法、硬件安装、环境配置、数据采集制作等诸多方面的工作;项目人员方面不仅是单一团队,涉及到多方团队的合作,项目推动工作较为复杂,各类影响因素繁多。以我个人视角和观察,进行一些记录和总结:一、人员分工基本框架项目整体分为三方人员,项目需求方、项目代建方、项目承建方。需求方为当地行业管理单位,项目建设需求来自他们;项目代建方为当
- OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
点云SLAM
图形图像处理ORB算法SIFT算法人工智能计算机视觉算法
下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法:ORB、SURF和SIFT的详细对比,从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结,帮助大家在实际项目中合理选择。一览表:ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
- 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