- BeanUtils.copyProperties拷贝失败原因
双力臂404
apachejava开发语言
BeanUtils.copyProperties拷贝失败的坑集合一切皆有因果,这个失败的原因绝不会是平白出现的。在做项目的时候,我是因为copy失败后,因为赶进度并没有深入了解,就自己写了个copy的方法,其实重写的话可能更好,现在复盘下,我来深入查下原因。百度了些观点,然后代码中进行相应的测试。1、getter,setter的原因查看自己的代码,并没有问题,所以继续寻找原因2、两个包的搞混Jav
- 乙巳年六月十七时光思
一叶迎秋
文心一言
乙巳年六月十七时光思精进日复日,德性年叠年。口说无凭据,时光有呈现。花开知节气,人长懂地天。难重当下春,易过那刻癫。眼见朝霞飞,梦中欢欲连。史上轮回处,君在因果前。
- 四六级,雅思必备连接词(持续更新~)
dulu~dulu
自用笔记雅思英语雅思雅思词汇总结笔记雅思阅读雅思写作四六级写作
目录(一)观点对立(二)递进(三)因果(四)假设(五)总结(六)举例(七)优缺点承接说明(八)其他简单连接词1.并列关系2.顺序关系3.强调关系4.条件关系5.时间关系6.总结关系(一)观点对立1.Conversely:相反地Someviewtechnologyasadistraction.Conversely,othersseeitasapowerfullearningtool.有人视科技为干扰
- 结构方程模型(SEM)高阶应用系列
梦想的初衷~
结构方程生态环境python开发语言结构方程
结构方程模型(StructuralEquationModeling)是分析多变量间因果关系的利器,在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解,由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程,得到学员广泛
- 陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新
WangSoooCute
学习笔记
1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系:相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第二十六章货币增长与通货膨胀
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第二十六章**“货币增长与通货膨胀”**的详细讲解,从零基础开始构建知识框架,结合中国实际案例与生活化比喻,帮助小白系统理解核心概念:一、知识框架:通货膨胀的“因果链”1.核心问题:为什么发钱会引发物价上涨?2.关键概念:货币数量论、古典二分法、费雪效应、通货膨胀税3.逻辑链条:货币超发→物价上涨→购买力下降→社会成本4.中国实践:M2增长与通胀压力、房地产
- 功能测试与性能测试的区别是什么?
骨灰级收藏家
测试面试测试软件测试功能测试性能测试软件测试测试面试题测试面试
功能测试与性能测试的区别是什么?功能测试对产品的各项功能进行验证,根据产品需求文档进行逐项测试,检查产品功能是否符合客户需求;性能测试考察在给定的基准环境下,目标系统响应客户服务的最快速度或最好表现。一、功能测试是什么?功能测试即黑盒测试依据;需求文档执行:测试用例方法:等价类划分,边界值分析,错误推测,因果图法,判定表驱动分析方法,正交实验设计方法,功能图分析方法错误:功能错误或遗漏,界面错误,
- 黑盒测试用例设计方法
大帅哥zhangyao
测试用例
黑盒测试用例设计方法黑盒测试用例设计方法包括:等价类划分法、边界值分析法、判定表法、因果图法、正交实验法、状态迁移法、流程分析法等。一、测试设计方法1.等价类分析法1.什么是等价类划分法**等价类(EquivalenceClass)**是一种软件测试技术,旨在减少测试用例数量,同时确保测试的全面性。其核心思想是将输入域划分为若干子集,每个子集中的输入条件被认为是等效的。等价类的基本概念:输入域:指
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 软件测试第五讲~~测试用例编写方法【 边界值法】
为你奋斗!
软件测试测试用例
第五讲测试用例编写方法----------边界值法一、测试用例(测试案例)【testcase、testinstance】在测试执行之前,由测试人员编写的用于指导测试过程的重要文档,主要由:用例编号,测试目的,测试步骤,预期结果等部分组成。二、编写测试用例的方法(功能(黑盒)测试的方法有哪些?)等价类划分法边界值法因果图法判定表法正交排列法测试大纲法场景法三、边界值法说明:因为在开发时,边界部分是最
- (简介)因果中介分析(Causal Mediation Analysis)
音程
人工智能人工智能
因果中介分析(CausalMediationAnalysis)是因果推断领域的一个重要方法,用于研究某个自变量(如干预措施或处理因素)对因变量(结果)的影响是否通过某个中介变量(Mediator)间接产生作用。它旨在分解总效应(TotalEffect)为直接效应(DirectEffect)和间接效应(IndirectEffect),从而揭示因果关系的潜在机制。核心概念:变量定义:自变量(X):研究
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 从0开始学习R语言--Day26--因果推断
很多时候我们在探讨数据的相关性问题时,很容易会忽略到底是数据本身的特点还是真的是因为特征的区分导致的不同,从而误以为是特征起的效果比较大。这就好比测试一款新药是否真的能治病,假如吃药的患者康复的更快,那到底是因为药物本身的效果好,还是因为患者本身更健康,平时有控制饮食合理作息与运动,从而在患病后更快地凭借自身免疫力战胜病毒。这需要我们意识到对照试验还需要人为地补足某些条件,也就是探讨是否真的是X导
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- 系统思考:怎么样培养系统思考的能力?
陈思杰系统思考Jason
系统思考
培养系统思考的能力,是构建自己深刻洞察力的一个重要方式。我们应该时刻提醒自己:这个世界不是简单的因果关系,理解事物最重要的方式是对事物之间的关系进行思考。这样,我们才能在芸芸众生中形成自己的独到见解。比如;为什么在很多领域都会出现二八定律?比如,20%的人拥有80%的钱,20%的客户带来80%的利润,20%的品牌占有80%的市场。为什么这个世界不是五五分,而是二八分?甚至一个池塘里面,即使刚开始你
- 循环因果关系与线性因果关系
CoderIsArt
控制系统原理与实现因果关系
循环因果关系和线性因果关系是两种不同的因果解释框架,它们在描述系统或现象中因果关系的结构和动态性上存在显著差异。以下是它们的核心区别和特点:1.线性因果关系(LinearCausality)•定义:因果关系呈现单向、链式的结构,即原因(A)直接导致结果(B),且这种影响是单向的、不可逆的。公式表示:A→B→C•特点:◦单向性:因果箭头方向固定,例如“吸烟(A)导致肺癌(B)”是一个典型的线性因果陈
- 第9章:Neo4j集群与高可用性
喵叔哟
Neo4j完全指南:从入门到精通neo4j
对于生产环境中的关键应用,高可用性(HighAvailability,HA)和可扩展性是必不可少的要求。Neo4j企业版提供了强大的集群功能,以满足这些需求。本章将详细介绍Neo4j的集群架构、配置、管理和监控,帮助读者构建健壮、可靠的Neo4j部署。9.1集群架构概述理解Neo4j的集群架构是配置和管理集群的基础。Neo4j企业版主要提供因果集群(CausalClustering)架构。因果集群
- 【数据挖掘】动态正则格兰杰因果学习方法
hans汉斯
论文荐读数据挖掘学习方法人工智能大数据python算法动态规划
导读在医学和金融学等实际领域中,了解动态系统中的底层结构关系对于调节系统中的变量和预测系统未来状态至关重要。系统的动态变化会生成时间序列数据,通过观察时间序列数据可以分析系统的底层结构。格兰杰因果关系分析方法可以应用于一维或多维时间序列系统,现有的方法以组件式的建模方式分析每个系统变量特定的因果关系,受限于时间方向的强假设性和组件模型的单一性,其无法准确地挖掘出时间序列中的因果关系结构。本文提出了
- 大模型推理优化
slient_love
AI人工智能
什么是大模型推理**大模型推理其实就是大模型如何输出,怎么输出,输出什么的过程。**在人工智能的基础模型下,各种推理任务涵盖了多个领域,包括常识推理、数学推理、逻辑推理、因果推理、视觉推理、听觉推理、多模态推理和代理推理等等。比如chatgpt最常被用到的常识推理,就是要求模型掌握人类认为显而易见的直观知识,基于对世界的日常了解进行推断,像地球引力、人需要遵守交通法规,让模型能够解释、预测并按照人
- 信号处理方法
信号处理核心思想:信号与系统模型:理解信号特性(连续/离散、确定性/随机性、能量/功率)和系统特性(线性、时不变、因果、稳定)是选择合适处理方法的基础。域转换:许多强大的方法依赖于将信号从一个表示域(通常是时域)转换到另一个域(如频域、时频域、小波域),因为在新的域中,信号的某些特性或操作会变得更简单或更清晰。一基础变换与频域分析理解信号组成和进行滤波、谱分析的核心1.1傅里叶变换(Fourier
- 《别被数字耍了——从冰淇淋到溺水,拆穿“相关≠因果”的数据陷阱》
嘉图明
android大数据人工智能
相关≠因果:为什么你常被数据“骗”在大数据时代,我们常常被各种看似有相关关系的数据结论所迷惑,却忽视了它背后的陷阱。比如,有研究者发现冰淇淋销量和溺水事故数量呈现明显的同步上升趋势,于是断言“吃冰淇淋会导致溺水”。事实上,这只是因为炎热的夏季既促进了冰淇淋消费,也让下水游泳的人变多,溺水风险随之增加。简单的相关统计并没有揭示真正的原因,反而让人掉入了“相关即因果”的直觉误区。本文将从多个维度解析为
- 从0开始学习R语言--Day20-ARIMA与格兰杰因果检验
Chef_Chen
学习r语言开发语言
ARIMAARIMA模型的核心就藏在其名字里,AR(自回归)代表了要预测的数据可能跟历史数据有关系,I(差分)代表了历史数据点之间的差异,MA(移动平均)代表了在预测历史数据点产生的误差可以在预测未来数据时修正,这三个点加起来共同用历史数据来预测未来值。举个浅显的例子就是,假设要预测明天会不会下雨,首先我们查看过去的数据带你,如果过去连续三天都下雨,那么明天下雨的概率就会很高,对应着AR,即用过去
- 2026年因果推理模块集成规划方案:技术路径、实施策略与行业赋能
百态老人
数据库算法
一、技术架构设计:神经符号混合与因果引擎融合1.核心架构分层(参考)视觉/文本/时序多模态感知层因果特征提取器神经-符号接口动态因果图谱
- 从0开始学习R语言--Day20--Wilcoxon秩和检验
Chef_Chen
学习r语言开发语言
Wilcoxon秩和检验当数据不满足正态分布时,我们常常会苦恼于如何处理数据。即使是用缩进的方法,把数据缩进到(1-99%)或(1-95%)的范围内,假如有一些数据点集中在数据分布的尾端,这依然会影响到我们对数据特点的判断,尤其是需要探寻数据组之间的联系或关系的时候。而实际上,假设我们要探究的不是数据在统计上的数值关系,而是因果关系或比较,我们可以把数据处理成秩次的形式,从而去对比数据组,这样相当
- 论文解读:Locating and Editing Factual Associations in GPT(ROME)
论文发表于人工智能顶会NeurIPS(原文链接),研究了GPT(GenerativePre-trainedTransformer)中事实关联的存储和回忆,发现这些关联与局部化、可直接编辑的计算相对应。因此: 1、开发了一种因果干预方法,用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。 2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆,使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,
- 《从零构建大模型》系列(20):因果注意力——大语言模型的核心安全机制
Sonal_Lynn
从零构建大模型语言模型深度学习人工智能
目录一、为什么需要因果注意力?1.1文本生成的本质要求1.2信息泄露的风险二、因果注意力的实现原理2.1掩码机制详解2.2PyTorch实现步骤三、完整因果注意力实现3.1基础因果注意力类3.2设备感知实现技巧四、Dropout在注意力机制中的应用4.1为什么需要注意力Dropout?4.2Dropout实现细节4.3Dropout率选择策略五、批处理支持与优化5.1批处理实现5.2掩码的批处理扩
- Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。Neo4j的CausalClustering架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务。成功的管理依赖于深入理解其基于Raft的核心原理、因果一致性模型以及Bolt路由机制。通过遵循推荐的部署拓扑(最小3核心)
- 半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计
莫叫石榴姐
数字化建设通关指南人工智能大数据sql制造
针对半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计,需紧密结合行业特有的工艺复杂性、缺陷模式、设备参数和材料特性,避免通用指标堆砌。以下是一套差异化指标体系框架,覆盖从晶圆加工到最终测试的全流程,融入行业关键要素:一、指标体系设计原则工艺导向:聚焦半导体制造核心步骤(光刻、蚀刻、薄膜沉积、CMP等)的物理特性。缺陷驱动:量化缺陷类型(颗粒污染、刻蚀残留、对准偏移等)与良率的因果关系。动态监控:引入实时过程控
- 简述相关与回归分析的关系_相关分析与回归分析的联系与区别
白尼桑塔纳
简述相关与回归分析的关系
相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的,而回归分析两个变量位置一般不能互换。相关分析与回归分析的关系这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。相同点:他们都可以断定两组变量具有统计相关性。不同点:相关分析中两组变量的地位是平等的,不能说一个是因,另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归
- JVM系列(4)——内存模型
JinchaoLv
JVMjavajvm内存模型happens-before
文章目录4内存模型4.1经典用例4.2内存模型的官方描述4.3programorder4.3.1一些概念4.3.2几个例子4.4synchronizationorder4.5happens-beforeorder4.6Java内存模型4.6.1过于严格的模型4.6.2过于宽松的模型4.6.3Java内存模型4.7因果关系4.7.1例一4.7.2例二4.7.3例三4.7.4例四4.7.5例五4内存模
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本