- [论文阅读] 软件工程 | 探索软件生态系统中的开发者体验关键因素
探索软件生态系统中的开发者体验关键因素:从研究到实践引文格式@article{Zacarias2025,title={ExploringDeveloperExperienceFactorsinSoftwareEcosystems},author={Zacarias,RodrigoOliveiraandAntunes,L{\'e}oCarvalhoRamosandBarros,M{\'a}rciod
- Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
FastImageDeconvolutionusingHyper-LaplacianPriors1.论文的研究目标与实际意义2.论文的创新方法2.1核心框架:交替最小化(AlternatingMinimization)2.2x子问题:频域FFT加速2.3w子问题:高效求解的核心创新2.3.1问题形式2.3.2查找表法(LUT)2.3.3解析解法(特定α\alphaα)2.3.4通用α\alphaα
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | AI 与敏捷开发的破局之路:从挫败到成功的工作坊纪实
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
AI与敏捷开发的破局之路:从挫败到成功的工作坊纪实论文信息arXiv:2506.20159AIandAgileSoftwareDevelopment:FromFrustrationtoSuccess–XP2025WorkshopSummaryTomasHerda,VictoriaPichler,ZheyingZhang,PekkaAbrahamsson,GeirK.HanssenSubjects:
- Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读
钟屿
论文阅读人工智能深度学习学习图像处理计算机视觉
Diff-Retinex:用生成式扩散模型重新思考低光照图像增强摘要本文中,我们重新思考了低光照图像增强任务,并提出了一种物理可解释的生成式扩散模型,称为Diff-Retinex。我们的目标是整合物理模型和生成网络的优点。此外,我们希望通过生成网络补充甚至推断低光照图像中缺失的信息。因此,Diff-Retinex将低光照图像增强问题表述为Retinex分解和条件图像生成。在Retinex分解中,我
- 【论文阅读】人工智能在直升机航空电子系统中的应用
肥鼠路易
论文阅读人工智能航空电子系统应用
人工智能在直升机航空电子系统中的应用论文摘要文章结构参考文献论文摘要论文摘要:在现代战争形势日趋信息化、智能化的背景下,将人工智能应用于武器装备已经是大势所趋。针对直升机飞行任务的特征,对其发展状况进行了描述,并对其作业能力进行了分析,探索了人工智能技术在直升机航电系统中的应用方向,为推进人工智能在直升机上的转化与应用奠定基础。通过对国外先进直升机智能技术的运用现状及对其作业能力的要求进行分析,探
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 用大语言模型架起软件需求形式化的桥梁
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读软件工程
用大语言模型架起软件需求形式化的桥梁:一篇ACM调查草案的深度解读论文信息arXiv:2506.14627ACMSurveyDraftonFormalisingSoftwareRequirementswithLargeLanguageModelsArshadBeg,DiarmuidO’Donoghue,RosemaryMonahanComments:22pages.6summarytablesSu
- Reti-Diff: Illumination Degradation Image Restoration with Retinex-based Latent Diffusion Model论文阅读
青铜锁00
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Reti-Diff:IlluminationDegradationImageRestorationwithRetinex-basedLatentDiffusionModel1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1整体框架2.2RetinexPriorExtraction(RPE)模块2.2.1Retinex分解2.2.2先验压缩2.3Retinex-guide
- SIMPL论文阅读
ZHANG8023ZHEN
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论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.02519文章还没细看,但主要贡献点应该是SymmetricFusionTransformer和Bezier-basedMotionDecoder.对Bezier-basedMotionDecoder比较感兴趣,之后对这块细看一下
- 【论文阅读笔记】《CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL 》
柠石榴
text2sql论文论文阅读笔记语言模型
文章目录一、论文基本信息1.文章标题2.所属刊物/会议3.发表年份4.作者列表5.发表单位二、摘要三、解决问题四、创新点五、自己的见解和感想六、研究背景七、研究方法模型实验数据评估指标八、总结九、相关重要文献一、论文基本信息1.文章标题CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL2.所属刊物/会议未明确标注(会议缩写为“C
- agentformer论文阅读
ZHANG8023ZHEN
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参考了这篇博文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/512764984主要有这几个部分a.map_encoderi.对地图进行CNNb.ContextEncoderi.timeencoder–将时间信息用transformer和positionemb进行融合,加入到特征中ii.agent-awareattention–self和selfattentionother和other
- 【论文阅读】DynamicControl :一种新的controlnet多条件控制方法
prinTao
pytorchDiffusion论文阅读
背景现有方法要么处理条件效率低下,要么使用固定数量的条件,这并不能完全解决多个条件的复杂性及其潜在冲突。这强调了需要创新方法来有效管理多种条件,以实现更可靠和详细的图像合成。为了解决这个问题,我们提出了一个新的框架DynamicControl,它支持不同控制信号的动态组合,允许自适应选择不同数量和类型的条件。本文方法从一个双循环控制器开始,它通过利用预先训练的条件生成模型和判别模型为所有输入条件生
- 论文阅读:2018 arxiv CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd
CSPhD-winston-杨帆
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https://www.doubao.com/chat/9226473480559618https://arxiv.org/pdf/1805.00123CrowdHuman:ABenchmarkforDetectingHumaninaCrowd文章目录论文翻译CrowdHuman:用于检测人群中人体的基准摘要1.引言2.相关工作2.1.人体检测数据集2.2.人体检测框架。论文翻译CrowdHuma
- 论文阅读:arxiv 2025 OThink-R1: Intrinsic Fast/Slow Thinking Mode Switching for Over-Reasoning Mitigation
CSPhD-winston-杨帆
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总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://www.doubao.com/chat/8815924393371650https://arxiv.org/pdf/2506.02397#page=17.09OThink文章目录速览研究背景与问题核心思路与方法实验结果结论与意义速览这篇论文聚焦于
- 论文阅读:arxiv 2025 Not All Tokens Are What You Need In Thinking
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://arxiv.org/pdf/2505.17827https://www.doubao.com/chat/8814790364572162文章目录速览研究背景提出的解决方案:条件token选择(CTS)实验结果核心贡献研究局限总结速览这篇论文主要探
- [论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
颜笑晏晏
论文阅读
1.摘要双分支网络结构已显示出其对实时语义分割任务的效率性和有效性。然而,低级细节和高级语义的直接融合将导致细节特征容易被周围上下文信息淹没,即本文中的超调(overshoot),这限制了现有两个分支模型的准确性的提高。在本文中,我们在卷积神经网络(CNN)和比例积分微分(PID)控制器之间架起了桥梁,并揭示了双分支网络只是一个比例积分(PI)控制器,当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题,
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 用 LLM + 静态代码分析自动化提升代码质量
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
用LLM+静态代码分析自动化提升代码质量论文信息AugmentingLargeLanguageModelswithStaticCodeAnalysisforAutomatedCodeQualityImprovements@article{abtahi2025augmenting,title={AugmentingLargeLanguageModelswithStaticCodeAnalysisfo
- 经典论文阅读《A Framework for Unifying Reordering Transformations》《统一重排序变换的框架》
好好学习啊天天向上
自动性能优化
1)摘要我们提出了一个用于统一迭代重排序变换的框架,这些变换包括循环交换、循环分布、倾斜、分块、索引集拆分和语句重排序。该框架基于这样一种思想:变换可以表示为将原始迭代空间映射到新迭代空间的调度。框架旨在为变换提供一种统一的表示和推理方式。作为框架的一部分,我们提供了辅助构建和使用调度的算法,特别是用于检验调度合法性、对齐调度以及为调度生成优化代码的算法。2)优化编译器会对语句的迭代进行重新排序,
- [论文阅读] 系统架构 | 零售 IT 中的微服务与实时处理:开源工具链与部署策略综述
张较瘦_
前沿技术论文阅读大数据零售
零售IT中的微服务与实时处理:开源工具链与部署策略综述论文信息MicroservicesandReal-TimeProcessinginRetailIT:AReviewofOpen-SourceToolchainsandDeploymentStrategiesAaditaaVashisht(DepartmentofInformationScienceandEngineering,RVCollege
- [论文阅读]人工智能 | CoMemo:给大视觉语言模型装个“图像记忆”
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读语言模型
【论文速览】CoMemo:给大视觉语言模型装个“图像记忆”论文信息Liu,S.,Su,W.,Zhu,X.,Wang,W.,&Dai,J.(2025).CoMemo:LVLMsNeedImageContextwithImageMemory.arXivpreprintarXiv:2506.06279.一、研究背景:当LVLMs遇到“视觉健忘症”想象一下,你在阅读一本图文并茂的小说时,随着文字篇幅越来越
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 结对编程中的知识转移新图景
张较瘦_
前沿技术人工智能软件工程结对编程
当AI成为编程搭档:结对编程中的知识转移新图景论文信息论文标题:FromDeveloperPairstoAICopilots:AComparativeStudyonKnowledgeTransfer(从开发者结对到AI副驾驶:知识转移的对比研究)作者及机构:AlisaWelter等来自德国萨尔兰大学,ChristofTinnes同时隶属于西门子公司发表平台:arXiv预印本平台发表时间:2025年
- 【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmark
zsq
论文分享论文阅读笔记NLP大语言模型幻觉
0论文信息题目:AToken-levelReference-freeHallucinationDetectionBenchmarkforFree-formTextGeneration作者:TianyuLiu,YizheZhang,ChrisBrockett,YiMao,ZhifangSui,WeizhuChen,BillDolan会议:ACL,2022链接:https://arxiv.org/ab
- 论文阅读:Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Ef
clvsit
RAG论文阅读LLM
检索增强生成(RAG)技术利用大型语言模型(LLM)的上下文学习能力,生成更准确、更相关的响应。RAG框架起源于简单的“检索-阅读”方法,现已发展成为高度灵活的模块化范式。其中一个关键组件——查询重写模块,通过生成搜索友好的查询来增强知识检索。这种方法能使输入问题与知识库更紧密地结合起来。作者的研究发现了将QueryRewriter模块增强为QueryRewriter+的机会,即通过生成多个查询来
- 论文阅读:HySCDG生成式数据处理流程
论文地址:TheChangeYouWantToDetect:SemanticChangeDetectionInEarthObservationWithHybridDataGenerationAbstract摘要内容介绍问题背景“Bi-temporalchangedetectionatscalebasedonVeryHighResolution(VHR)imagesiscrucialforEarth
- [论文阅读] 人工智能 | 搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读
【论文解读】SearchArena:搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析论文信息作者:MihranMiroyan,Tsung-HanWu,LoganKing等标题:SearchArena:AnalyzingSearch-AugmentedLLMs来源:arXivpreprintarXiv:2506.05334v1,2025一、研究背景:当LLMs需要“上网查资料”时,我们如何评估它?想象你在问AI
- [论文阅读] 人工智能 | 如何快速检测LLM生成的代码?这篇论文提出了一个巧妙的方法
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读
如何快速检测LLM生成的代码?这篇论文提出了一个巧妙的方法论文引文格式@misc{ashkenazi2025zero,title={Zero-ShotDetectionofLLM-GeneratedCodeviaApproximatedTaskConditioning},author={MaorAshkenaziandOfirBrennerandTalFurmanShohetandEranTrei
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 理解GitGoodBench:评估AI代理在Git中表现的新基准
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
理解GitGoodBench:评估AI代理在Git中表现的新基准论文信息GitGoodBench:ANovelBenchmarkForEvaluatingAgenticPerformanceOnGitTobiasLindenbauer,EgorBogomolov,YaroslavZharovCiteas:arXiv:2505.22583[cs.SE]研究背景:当AI走进开发者的协作工具箱在软件开发
- [论文阅读] 人工智能+软件工程(软件测试) | 当大语言模型遇上APP测试:SCENGEN如何让手机应用更靠谱
张较瘦_
前沿技术人工智能论文阅读软件工程
当大语言模型遇上APP测试:SCENGEN如何让手机应用更靠谱?一、论文基础信息论文标题:LLM-GuidedScenario-basedGUITesting(《大语言模型引导的基于场景的GUI测试》)作者及机构:ShengchengYu等(德国慕尼黑工业大学、南京大学、同济大学等)发表来源:IEEETransactionsonSoftwareEngineering(IEEE软件工程汇刊)发表时间
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | 用大模型优化软件性能
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
用大模型优化软件性能?这篇论文让代码跑出新速度!arXiv:2506.01249SysLLMatic:LargeLanguageModelsareSoftwareSystemOptimizersHuiyunPeng,ArjunGupte,RyanHasler,NicholasJohnEliopoulos,Chien-ChouHo,RishiMantri,LeoDeng,KonstantinLäuf
- Enhanced Sparse Model for Blind Deblurring论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
EnhancedSparseModelforBlindDeblurring1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义与产业价值2.论文提出的新思路、方法及模型2.1增强稀疏模型(EnhancedSparseModel,lel_ele)模型定义与数学表达闭式解与稀疏性增强机制2.2改进的噪声建模策略噪声拟合函数的构建空间随机性建模2.3整体优化框架与半二次分裂法目标函数设计优化步骤拆分参数设置与
- [论文阅读] 人工智能+软件工程 | MemFL:给大模型装上“项目记忆”,让软件故障定位又快又准
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
【论文解读】MemFL:给大模型装上“项目记忆”,让软件故障定位又快又准论文信息arXiv:2506.03585ImprovingLLM-BasedFaultLocalizationwithExternalMemoryandProjectContextInseokYeo,DuksanRyu,JongmoonBaikSubjects:SoftwareEngineering(cs.SE)一、研究背景:
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin