- 起飞前必读:全面了解现代航空公司的真实面貌
CAAC_SKY
智慧民航交通物流业界资讯职场和发展人工智能
在我们惊叹于飞机翱翔天际的壮丽景象时,往往忽略了将这一切变为可能的复杂而精细的系统。现代航空公司不仅是交通工具的提供者,更是推动全球经济、连接文化的中坚力量。在您下次踏上旅程之前,让我们一同揭开航空公司的神秘面纱,全面了解其真实面貌。1.旅客运输服务:从值机到降落的全方位体验对于大多数乘客而言,航空公司最直观的体现便是其旅客运输服务。这一过程始于值机,终于降落,涵盖了多个环节:机票销售:通过在线平
- AI学习指南Ollama篇-Ollama简介
俞兆鹏
AI学习指南人工智能ollama
一、定义大语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练,学习语言的模式和结构,从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步,大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些常见的例子:聊天机器人:通过自然语言理解与生成,为用户提供智能对话服务。内容创作:帮
- Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法
Yuleave
论文学习语言模型人工智能自然语言处理
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来,大规模无监督语言模型(LM)在知识获取和推理能力方面取得了显著进展,但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈(RLHF)**来引导模型行为,但RLHF存在以下问题:复杂性高:RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好,然后使用强化学习来微调语言模型,使其在最大化奖励的
- 推荐洛谷网站:全面解析与实用指南
w(゚Д゚)w吓洗宝宝了
c++c语言javac#python
洛谷(Luogu)是中国领先的在线编程学习和竞赛平台,自成立以来,已经成为许多编程爱好者的首选平台。洛谷不仅提供了丰富的编程题目和资源,还支持多种编程语言,并且拥有活跃的社区氛围。本文将详细介绍洛谷的核心功能、使用技巧以及推荐理由,帮助你更好地利用洛谷进行编程学习和竞赛训练。一、洛谷的核心功能1.题库与练习洛谷拥有庞大的题库,涵盖了从入门到高级的各种难度级别的题目。这些题目不仅覆盖了基础算法,还包
- 【代码复现】ResUNet++进行语义分割(含图像切片预处理)
Cpdr
模型代码解读深度学习人工智能
文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数(不包括训练阶段)2.2.1参数说明2.2.2.读取数据部分2.2.3.创建loaders2.3.训练阶段2.4.validation阶段3.其他相关代码3.1.model.py3.1.1.res_unet_plus.py3.1
- Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解
闲人编程
进阶算法案例支持向量机算法python深度学习数据分析
目录Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解引言一、支持向量机算法概述1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一:鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二:手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四、SVM的优化与核方
- 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
息肉数据集/息肉瘤分割项目解决(已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的(肠胃)息肉用于器官内部息肉瘤分割,息肉目标检测,息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务,特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型(如Tra
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- P5学习笔记
无涯学徒1998
pythonpytorch
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchv
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpython人工智能神经网络自然语言处理生成对抗网络金融数据挖掘
文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 训练入口+保存模型
如若123
深度学习python人工智能
importargparsefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtesting.testingimport*frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda:0"iftor
- 《从传统到智能:大模型交换机的变革之路》
烁月_o9
数据库服务器运维web安全安全
大模型交换机是一种专门为大规模人工智能模型提供网络和计算资源调度的硬件设备。以下是关于它的详细介绍:特点高带宽和低延迟:大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据,高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输,低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈,提高训练和推理的效率。智能路由与数据调度:基于AI算法的调度机制,能够动态地调整数据传输路径,以应对不同网络条件和负载的变化,避免某些节点的拥塞,确
- 第38周:猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)
weixin_46620278
tensorflow人工智能python
目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者:说在前面1)本周任务:了解model.train_on_batch()并运用;了解tqdm,并使用tqdm实现可视
- 6 回归集成:xgb、lgb、cat
汀沿河
#2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
这个代码是从kaggle上拷贝过来的:如何使用三个树模型模块化训练;文本特征如何做,如何挖掘;时间特征的处理;模型权重集成;importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- 龙珠训练营机器学习task04
a_little_pig_
python
学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?spm=5176.20222472.J_3678908510.8.8f5e67c2RKrT98总体思路:分别使用LightGBM,xgboost,gbdt,catboost建立多个个体学习器(加入b
- 【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
半截诗
Pythonpython机器学习scikit-learn人工智能深度学习数据分析随机森林
文章目录从零到精通:全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分:深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn?2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分:深入理解Scikit-Learn的高级
- Progressive learning
yore0531
深度学习人工智能计算机视觉
learnfromRestormer.Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning在小的croppatches上训练Transformer模型可能无法对全局图像统计进行编码,从而在测试时对全分辨率图像的效
- 【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPC Loss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例,附代码(二)
努力学习的大大
深度学习基础深度学习迁移学习人工智能python
【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPCLoss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例,附代码(二)【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPCLoss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例,附代码(二)文章目录【深度学习|迁移学习】Wassers
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法
小众AI
AI开源开源算法人工智能
GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法,它利用预先训练好的面部修复算法,并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复,可以对老照片进行很好的修复。35800Stars5900Forks345Issues11贡献者ApacheLicensePython语言代码:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更多AI开源软件:AI开源-小众AI主要功能盲修
- Python知识点:基于Python技术,如何使用AirSim进行无人机模拟
超哥同学
Python系列python无人机开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用Python和AirSim进行无人机模拟无人机技术的发展为许多行业带来了革命性的变化,尤其是在航拍、物流配送和农业监测等领域。然而,无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器,它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境,
- 图像分类与识别的自组织特征映射网络实践
无声远望
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自组织特征映射网络(SOFM)是一种无监督学习模型,适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM,可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估,旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
- 基于Python的自然语言处理系列(2):Word2Vec(负采样)
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
surfirst
LLMai语言模型chatgpt
简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- 第72期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
AI_小站
pytorch人工智能pythontransformer深度学习大模型LLM
用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
- 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