- SQL Server 进阶:递归 CTE+CASE WHEN 实现复杂树形统计(第二课)
AI、少年郎
java数据库开发语言sql递归树形递归
在《SQLServer函数实战:一条SQL替代3000行代码的计算逻辑》基础上,我们进一步拓展业务需求,实现更复杂的层级数据统计。本次将重点解决两个核心问题:一是统计每个部门(含所有下级部门)请假天数大于3天的记录数量;二是让上级部门的统计结果自动汇总所有下级部门数据,实现树形结构的递归统计。通过递归CTE、CASEWHEN函数与分组聚合的深度结合,完成从基础数据统计到层级化数据分析的跨越。一、业
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- Android15音频进阶之HIDL与宏代码调试(一百二十五)
Android系统攻城狮
AndroidAudio工程师进阶系列音视频Android15Audio
简介:CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布:《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏:多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程:AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课
- 【LangChain编程:从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践
AI智能应用
Python入门实战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
LangChain编程:从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词:LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
- AI编程工具深度对比:腾讯云代码助手CodeBuddy、Cursor与通义灵码
scuter_yu
AI编程云计算
腾讯云代码助手CodeBuddy智能代码补全:基于上下文和编辑行为预测代码,支持行内补全、函数块生成及注释转代码,覆盖200+编程语言和框架,可减少70%以上的键盘输入。Craft智能体:支持自然语言驱动的多文件协同开发,能自动拆解任务并生成关联页面代码,还支持从用户需求转到研发需求,最后拆分成迭代执行。代码评审与优化:从代码规范性、性能优化、安全漏洞等多个维度对代码进行全面审查,生成详细报告并提
- 大语言模型(LLM)笔记
笑衬人心。
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一、什么是大语言模型(LLM)?LLM(LargeLanguageModel)是基于Transformer架构构建,并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token(词/字/符号)**的概率分布,但通过大规模参数和数据的支持,表现出类人智能的行为。二、核心架构:Transformer由Google在2017年提出,是目前LLM的主流架构。
- goland设置goroot_GoLand安装及环境配置
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goland设置goroot
前因后果:新学期新气象,开学的第一节课是zw老师的区块链技术与应用领域,congratulations!涉及编程实验,使用Go语言,需要安装GoLand软件进行下一步。进去之后选择对应的版本下载,这里我下的Windows64的。完成之后开始安装,一路next直到完成,需要注意的就是安装路径,默认是C盘,这里我更改为了E盘。接下来进行Go语言坏境变量的配置,非常熟练的打开环境变量。坏境变量打开方式:
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
是Dream呀
Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- 让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!
Echo_Wish
Python进阶人工智能学习
让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!朋友们,今天咱不聊ChatGPT,不聊大模型黑魔法,也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题:如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习,是不是就能少走很多弯路?这,就是元学习(MetaLearning)要解决的事儿。说白了,元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- 生信分析用python还是r_生信分析利器:JupyterLab
weixin_39612726
生信分析用python还是r
生信分析对计算机的开发环境有诸多要求,随之而来的自然就是很多麻烦。不说别的,要兼顾Python和R的问题就有够头疼。一边想着用Python搭流程处理文本和分析结果,另一边还想着用R来做统计分析和画图,而且大多数时候生信分析还得在服务器上完成。Python你用Pycharm,R用Rstudio,一会这儿一会那儿的切来切去,还得设置服务器连接(Pycharm如果不是付费版本,要连服务器还挺麻烦)。完了
- Cursor黑科技:AI编程实战技术文章
yuehui001
科技AI编程
引言概述AI编程工具的发展现状Cursor在AI编程领域的独特定位文章目标:展示Cursor的核心功能与实战应用Cursor的核心功能解析智能代码补全:基于上下文的代码生成能力自然语言转代码:通过对话式交互生成完整功能模块代码重构与优化:自动化识别并改进代码质量错误诊断与修复:实时分析代码逻辑并提供解决方案实战场景一:快速原型开发需求描述转化为可执行代码的流程示例:构建一个简易待办事项应用对比传统
- Cursor AI 编程黑科技实战技巧
深山技术宅
素养人工智能科技
以下是结合最新实战经验的CursorAI编程黑科技指南,涵盖高效开发、跨工具联动与深度优化技巧:一、核心功能实战技巧智能编辑模式(Ctrl+I)精准上下文理解:跨文件修改时,用自然语言描述需求(如“将utils.py中的日志函数迁移到lib/logger.py并改为异步调用”),自动完成代码迁移与重构。规避幻觉代码:对复杂需求追加约束(例:“用Python连接MySQL,禁用ORM,使用参数化查询
- python开篇介绍
Lumiron
pythonpython开发语言
文章目录python主要特点Python的应用领域Python的版本为什么选择Python?Python是一种高级、解释型、通用的编程语言,由GuidovanRossum于1991年首次发布。它以简洁易读的语法和强大的功能而闻名,适合从初学者到专业开发者的各种应用场景。python主要特点1、简单易学语法接近自然语言(英语),代码可读性高,适合编程新手。例如:print(“Hello,World!
- Python正式课11_关于cookie和session
时寒的笔记
python开发语言
一、概念"""http,无连接,无状态.我们在淘宝上买东西.用户登陆的状态是必须要有的...工作当中是需要这个状态的.但是http协议是不负责维持这个状态的.loginusernamepassword浏览器想了一个办法.弄了一个本地化的存储.来保持这个状态.本地保存的这个东西.每次发请求的时候.浏览器都会自动携带该信息.这个本地化的存储.我们叫它cookiecookie的生成过程:1.cookie
- 创客匠人:不是用户眼瞎,是你卖课的方法不对 | 产品篇
在知识付费领域,不少从业者常困惑于课程滞销的问题。事实上,用户并非缺乏消费能力,而是商家未能构建有效的价值认知体系。继上期探讨产品设计后,本期将深入解析定价策略的底层逻辑与实践方法,帮助从业者突破销售瓶颈。定价的底层逻辑:价值认知的三重维度消费者对产品的价格判断,本质上由其价值认知决定,具体受三大因素影响:需求强度的刚性特征刚需产品往往具备天然的定价优势。如“双减”前的教育,父母对孩子教育的焦虑形
- 飞算JavaAI 2.0.0深度测评:自然语言编程如何重构开发生产力?
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计算机Java
摘要2025年自然语言编程(NLPProgramming)迎来工业化拐点,飞算JavaAI2.0.0以语义理解精度>92%、企业级代码生成通过率>87%的核心能力,正在重构Java开发范式。本文通过电商、金融、工业物联网三大场景实测,揭秘其如何实现需求描述到可部署代码的端到端转化。数据显示:复杂业务模块开发效率提升3-8倍,逻辑缺陷率降低70%,同时提供语义级安全审计、架构腐化预警等独家能力,为传
- uni-app subPackages 分包加载:优化应用性能的利器
阿珊和她的猫
uni-app状态模式
前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》、《前端求职突破计划》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》文章目录subPackages配置注意事项优点使用场景在uni-app中,sub
- 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据,我们会模拟一份简易文本数据(如字符串列表),并在此基础上演示预处理代码及详细解释,确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理(NLP)任务(如机器学习、深度学习、大模型开发)中,原始文本数据通常会包含各种噪声,例如:多余的空格、换行符、特殊符
- 用“Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation”模型修改图片,有哪些常用的提示词和方法
子燕若水
AI画图caoni
选定模型在GoogleAIStudio或API中切换到gemini-2.0-flash-preview-image-generation并将输出格式设为Image+Text,否则不会返回图片。12上传或贴入待修改的图片在Studio中点击“➕”上传;调用API时,把图片作为inline_data或多part请求的一部分。3输入编辑指令与聊天相同直接用自然语言描述,例如「把这辆蓝色轿车改成敞篷,然后
- 【Git】第十六节:Fork & Pull Request 协作模型 —— 为开源项目贡献代码的完整指南
全栈前端老曹
git版本管理与工程化生态git开源javascriptweb源代码管理版本管理
第16节:Fork&PullRequest协作模型——为开源项目贡献代码的完整指南引言:成为开源项目的贡献者,构建高质量协作机制在开源社区中,Fork&PullRequest(PR)模型是最主流的协作方式。它允许开发者:在不影响主仓库的前提下进行修改;将自己的改动提交给原项目维护者审核;实现跨团队、跨地域的高效协作。本节课老曹将带你全面掌握:✅Fork的作用与使用方法✅如何从Fork创建分支并提交
- 大学专业科普 | 物联网、自动化和人工智能
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。物联网专业课程设置基础课程:包括物联网概论、电子电工基础、计算机网络技术、数据库应用基础、C语言程序设计等。专业核心课程:传感器与传感网技术、自动识别技术与应用、单片机基础、物联网通信技术、嵌入式系统设计、无线传感器网络等。实践课
- 当前最好的0样本文本转语音是哪个模型?
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多媒体人工智能人工智能MegaTTS3
综合排名前三模型MegaTTS3(字节跳动&浙江大学)核心优势:仅需3-10秒参考音频即可精准克隆音色,支持中英混合语音自然切换1112轻量化设计(0.45B参数),实时生成延迟低于400ms11采用DiffusionTransformer+WaveVAE架构,在韵律自然度榜单SpeechArena排名第一11开源地址:GitHub官方仓库(免费商用)MiniMaxSpeec
- 管理思想之水象星座特质
lingdian23
管理思想水象星座
水象星座,苛求较真,你会失去更多。水象星座包括巨蟹座、天蝎座和双鱼座,分别以螃蟹、蝎子和鱼作为象征符号。这三种动物不是生长在隐秘的地方,就是在水边或水底生活,由此也可以看出这三个星座特殊的倾向和特质。水象星座的感官欲望几乎和地象星座一样强烈,不过,相较于地象星座,他们比较能自然流露,可以要谨防过度或太过苛求。水象星座的人通常用情很深,尤其是对于爱情,很难抱超然的态度。水象星座人要懂得,过分苛责较真
- MyBatis缓存机制深度解析
搞怪青年布响丸辣
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在软件开发中,性能优化是一个永恒的话题。对于频繁访问数据库的应用来说,缓存是提高性能的重要手段之一。MyBatis作为一款流行的持久层框架,自然提供了丰富的缓存支持。本文将深入探讨MyBatis的一级缓存、二级缓存以及集成第三方缓存的机制和使用注意事项。一、MyBatis缓存概述MyBatis缓存主要分为两类:一级缓存(SqlSession级别的缓存)和二级缓存(Mapper级别的缓存)。一级缓存
- 一款wordperss AI免费插件自动内容生成+前端AI交互+文章批量采集
Linkreate
前端人工智能wordpresswordpressAI插件wordpress免费插件wordpress自动发文自动发文源码
一款LinkreatewordperssAI自动内容生成+前端AI会话窗口交互+文章批量采集免费插件1.SEO优化文章生成关键词驱动的内容生成:用户可以输入关键词或长尾关键词,插件会根据这些关键词生成高质量的SEO优化文章。文章结构清晰,语言自然流畅,符合SEO标准,能够有效提升网站内容的搜索引擎排名。自定义文章长度和要求:用户可以根据需要指定文章的长度(字数)以及对文章的额外要求,例如内容风格、
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
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AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
致Great
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面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- Oracle 树形统计再进阶:类型多样性与高频类型分析(第三课)
AI、少年郎
oracle数据库
在《Oracle递归+Decode+分组函数实现复杂树形统计(第二课)》基础上,我们进一步攻克部门级请假数据的深度分析需求:1、统计每个部门(含所有下级)的请假类型多样性(共发生多少种类型)2、识别每个部门的高频请假类型(出现次数最多的类型,支持并列情况)3、扩展时间维度统计(按季度/月份分析趋势,示例以季度为例)通过DECODE、递归CTE与高级聚合函数的组合,实现从基础统计到业务洞察的跨越。一
- 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