- springboot+微信小程序接入微信小程序支付（使用证书与JSAPI）
小杨HPDay！
springboot微信小程序后端
1、maven引入依赖com.github.wechatpay-apiv3wechatpay-apache-httpclient0.4.52、配置文件application.yml#微信支付相关参数wx-pay:#商户id(微信支付商户平台获取)mch-id:xxxxxxxxx#公众号appid(和商户id绑定过后，微信支付商户平台或者微信公众平台获取)appid:xxxxxxxxx#商户证书序列
- C#.NET Newtonsoft.Json 详解
c#.net
简介Newtonsoft.Json（又称Json.NET）是.NET生态中最流行的JSON序列化/反序列化库，支持.NETFramework、.NETCore、Mono、Xamarin等多种平台。功能丰富：自动映射对象、LINQtoJSON、JSchema验证、自定义转换、性能可调等核心功能与基础使用序列化与反序列化usingNewtonsoft.Json;//模型类publicclassPers
- 【数据结构】常见七大排序总结
多多钟意你吖
阶段一：数据结构数据结构排序算法算法java
目录一、插入排序：直接插入排序【稳定排序方法】二、插入排序：希尔排序【不稳定排序方法】三、选择排序：直接选择排序【不稳定排序方法】四、选择排序：堆排序【不稳定排序方法】五、交换排序：冒泡排序【稳定排序方法】六、交换排序：快速排序【不稳定排序方法】七、归并排序：归并排序【稳定排序方法】前言排序是计算机程序设计中的一种重要操作，其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素某个相知有序的序列
- 《二分枚举答案(配合经典算法)》题集
英雄哪里出来
算法数据结构英雄算法联盟二分
文章目录1、模板题集2、课内题集3、课后题集1.差分2.贪心/排序3.二维前缀和4.K大数5.BFS6.最短路7.数位DP1、模板题集分巧克力2、课内题集倒水冶炼金属连续子序列的个数3、课后题集括号内的整数代表完整代码行数。1.差分粉刷小能手小蓝(42)操作数组的最小次数(43)森林的最大美丽值(44)2.贪心/排序信号塔(33)可得到的最大团队默契(35)3.二维前缀和小秋的矩阵(48)4.K大
- 从零掌握二叉树序列化：Swift实战详解，让你的树结构飞起来！
网罗开发
Swiftswift开发语言ios
文章目录摘要描述题解答案序列化思路反序列化思路题解代码分析示例测试及结果时间复杂度空间复杂度总结摘要今天咱们来聊聊二叉树的一个经典问题：序列化和反序列化。简单来说，就是把一棵二叉树转换成字符串形式（序列化），然后再把这个字符串还原成原来的二叉树（反序列化）。这个问题在实际开发中特别有用，比如你想把一棵树结构保存到文件里，或者通过网络传输给其他服务，都需要用到这种技术。描述想象一下，你正在开发一个社
- LeetCode - #106 从中序与后序遍历序列构造二叉树
网罗开发
Swift#LeetCodeleetcode算法职场和发展
文章目录前言1.描述2.示例3.答案关于我们前言我们社区陆续会将顾毅（Netflix增长黑客，《iOS面试之道》作者，ACE职业健身教练。）的Swift算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。LeetCode算法到目前我们已经更新到105期，我们会保持更新时间和进度（周一、周三、周五早上9:00发布），每期的内容不多，我们希望大家可以在上班路上阅读，长久积累会有很大提升。不积跬步，无以至千里；
- Python Day58
别勉.
python机器学习python信息可视化数据分析
Task：1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA（p，d，q）模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤：数据可视化：观察原始时间序列图，判断是否存在趋势或季节性。平稳性检验：对原始序列进行ADF检验。如果p值>0.05，说明序列非平稳，需要进行差分。确定差分次数d:进行
- Python Day56
别勉.
python机器学习python开发语言
Task：1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设b.P值、统计量、显著水平、置信区间2.白噪声a.白噪声的定义b.自相关性检验：ACF检验和Ljung-Box检验c.偏自相关性检验：PACF检验3.平稳性a.平稳性的定义b.单位根检验4.季节性检验a.ACF检验b.序列分解：趋势+季节性+残差记忆口诀：p越小，落在置信区间外，越拒绝原假设。1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设原假设(Null
- Python Day57
别勉.
python机器学习python开发语言
Task：1.序列数据的处理：a.处理非平稳性：n阶差分b.处理季节性：季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型：当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型：当前值收到短期冲击的影响，且冲击影响随时间衰减c.ARMA(p,q)自回归滑动平均模型：同时存在自回归和冲击影响时间序列分析：ARIMA/SARIMA模型构建流程时间序列分析的核心目标是理解序列的过去行为，并
- Python元组的遍历
難釋懷
python前端linux
一、前言在Python中，元组（tuple）是一种非常基础且常用的数据结构，它与列表类似，都是有序的序列，但不同的是，元组是不可变的（immutable），一旦创建就不能修改。虽然元组不能被修改，但它支持高效的遍历操作，非常适合用于存储不会变化的数据集合。本文将系统性地介绍Python中元组的多种遍历方式，包括基本遍历、索引访问、元素解包、结合函数等，并结合大量代码示例帮助你掌握这一重要技能。二、
- 大模型-FlashAttention 算法分析
清风lsq
大模型推理算法算法大模型推理LLMflashattention
一、FlashAttention的概述FlashAttention是一种IO感知精确注意力算法。通过感知显存读取/写入，FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍，所需内存也仅是其5%-20%。随着Transformer变得越来越大、越来越深，但它在长序列上仍然处理的很慢、且耗费内存。（自注意力时间和显存复杂度与序列长度成二次方），现有近似注意力方法，
- 8、 探讨排序算法及其实际应用
侯昂
排序算法插入排序快速排序
探讨排序算法及其实际应用1.排序算法的重要性排序算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。无论是日常生活中常见的任务，还是复杂的数据处理工作，排序算法都能帮助我们更有效地管理和检索信息。以下是几个实际应用场景：字典中的单词：字典中的单词按顺序排列，忽略大小写差异。这使得查找特定单词变得非常容易。目录中的文件：目录中的文件通常按排序顺序列出，方便用户快速找到所需文件。书籍索引：一本书的索引是排序过的，
- Spring Boot 中使用 Jackson 实现全局时间格式处理（支持多格式反序列化）
喵行星
Jacksping相关java
好的，以下是整理好的CSDN博文格式内容，适合你发布为一篇讲解Jackson全局时间配置的文章：SpringBoot中使用Jackson实现全局时间格式处理（支持多格式反序列化）在实际开发中，我们经常需要处理前后端交互中的时间字段。为了统一时间格式，通常会在字段上添加@JsonFormat注解，但如果项目中字段很多，这种方式会显得重复且难以维护。本文将介绍如何通过配置Jackson的全局时间格式，
- 如何用Python实现基础的文生视频AI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python音视频人工智能ai
如何用Python实现基础的文生视频AI模型关键词：文生视频、AI生成、扩散模型、多模态对齐、视频生成算法、Python实现、时间一致性摘要：本文系统讲解基于扩散模型的文生视频（Text-to-Video,T2V）AI模型的核心原理与Python实现方法。从技术背景到数学模型，从算法设计到项目实战，逐步拆解文本-视频跨模态对齐、时间序列建模、扩散生成等关键技术。通过PyTorch实现一个基础版文生
- Swift concurrency 10 — AsyncStream 和 AsyncThrowingStream：用异步流优雅处理事件
技术拾光
SwiftConcurrencyswiftiosAsyncStream
SwiftConcurrency带来了现代化的异步编程体验。在处理异步事件流时，AsyncStream和AsyncThrowingStream提供了优雅的方式来消费和控制异步值序列。本文将全面讲解这两个API的用途、用法、底层机制和实战场景。什么是AsyncStream与AsyncThrowingStream？类型描述AsyncStream产生异步值序列，不支持抛出错误AsyncThrowingS
- JSON数据格式的序列化和反序列化jackson针对首字母小学的字段返回序列化后第2个大写字母也变成小写的问题处理
会飞的哈士奇
json
SpringBoot类属性”第二个字母大写“反序列化问题。key第二个字母大写会被转成小写,这个为jackson的bug。后台:StringpName;publicStringgetPName(){returnpName;}前台:{pname:'xxx'}解决方案：使用@JsonProperty("pName")注解类属性，指定错误反序列化后的属性名后台:StringpName;@JsonProp
- Apache Seata ＜ 2.3.0 raft反序列化漏洞
墨菲安全
ApacheSeata反序列化漏洞CVE-2025-32897
【高危】ApacheSeata<2.3.0raft反序列化漏洞漏洞描述ApacheSeata(incubating)是一款开源的分布式事务解决方案，用于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。受影响版本中，SeataServer的Raft模块的CustomDeserializer直接通过Class.forName()加载用户可控的类名，未做安全校验，攻击者可借此利用服务端已有的恶意链实
- 大模型学习 （Datawhale_Happy-LLM）笔记7: Encoder-Decoder PLM
lxltom
学习笔记languagemodel自然语言处理神经网络人工智能深度学习
大模型学习（Datawhale_Happy-LLM）笔记7:Encoder-DecoderPLM1.Encoder-Decoder架构概述1.1架构基础Encoder-DecoderPLM是基于原始Transformer架构的完整实现，它同时保留了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个核心组件。这种设计使得模型能够兼具文本理解和生成的双重能力，特别适合处理序列到序列（Seq2Seq
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息，通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务，如：分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中，所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上，其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 从性能优化赛到社区Committer，走进赵宇捷在Apache Fory的成长之路
ApacheFory是一个基于JIT和零拷贝的高性能多语言序列化框架，实现了高效紧凑的序列化协议，提供极致的性能、压缩率和易用性。在多语言序列化框架技术领域取得了重大突破，推动序列化技术步入高性能易用新篇章！这一切，都源自全球开发者对开源的热忱。今天，一起走近这些用代码编织跨语言数据之网的Committer～一、自我介绍您的全名：赵宇捷当前职位/角色：后端开发工程师主要领域/方向：金融加入社区/项
- CVPR2024无监督Unsupervised论文17篇速览
木木阳
CVPR无监督unsupervised
Paper1GuidedSlotAttentionforUnsupervisedVideoObjectSegmentation摘要小结:这段话的中文翻译如下：无监督视频对象分割旨在分割视频序列中最突出的对象。然而，复杂的背景和多个前景对象的存在使这项任务变得具有挑战性。为了解决这一问题，我们提出了一种引导式槽注意力网络，以加强空间结构信息并获得更好的前景-背景分离。初始化时带有查询引导的前景和背景
- python内置函数——enumerate()
Believer_abby
python内置函数python
说明：emumerate()函数用于将一个可遍历的序列（如列表，元组或字符串）组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环中。语法：enumerate(sequence,[start=0])参数：sequence：表示一个序列、迭代器或其他支持迭代的对象；start：下标起始位置，默认为0。使用：seasons=['spring','summer','fall','winter'
- 创意，创新，动手，懂我
waterHBO
创意来源编程创意
对于上面的聊天，请帮我写个文章来总结一下，这几个案例视频，分别讲了什么东西，启发启示是什么把新鲜新奇的地方，保存下来。语言简洁，凝练。不要啰嗦、不要重复。分结构，输出为md格式，请使用有序列表。其他要求：1语言幽默有趣，平易近人，有吸引力。2.用中文写。单独新建一个文件。3.请帮我分条理,看起来很清晰。AIApp创富三部曲：从灵感到现实的秘籍解析序言：你的下一个App，藏在浴缸、通勤路和与AI的对
- FFmpeg中TS与MP4格式的extradata差异详解
码流怪侠
音视频基础ffmpegMP4TS音视频extradata视频编解码实时音视频
在视频处理中，extradata是存储解码器初始化参数的核心元数据，直接影响视频能否正确解码。本文深入解析TS和MP4格式中extradata的结构差异、存储逻辑及FFmpeg处理方案。一、extradata的核心作用extradata是解码必需的参数集合，包含：H.264：SPS（序列参数集）、PPS（图像参数集）H.265：VPS（视频参数集）、SPS、PPS音频：采样率、声道数等配置其核心功
- MATLAB代码实现了一个完整的ARIMA时间序列分析与预测流程
神经网络697344
算法深度学习MATLABmatlab信息可视化开发语言
%%1.数据准备years=(2010:2024)';data=[11894,12277,12777,13262,13902,14524,15037,15961,16724,...17767,19064,20056,20978,21676,22023]';%创建时间序列对象ts=timeseries(data,years,'Name','65岁以上人口');ts.TimeInfo.Units='y
- AttnRNN：参数更少，却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
wq舞s
人工智能python深度学习deeplearningai科技pytorch
研究者与发布者为:CSDNwq舞s，知乎wqwsgithubwqws突破性进展！新型注意力RNN（AttnRNN）在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域，循环神经网络（RNN）及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而，它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天，我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN，它在多个长序列基准测试中全面超越
- DeepMind 发布 AlphaGenome，1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测
hyperai
谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成员——AlphaGenome，其能够更全面、准确地预测人类DNA序列中单个变异或突变，如何影响一系列调控基因的生物过程。AlphaGenome模型以长达100万个碱基对的DNA序列为输入，预测数千种与其调控活性相关的分子属性，同时还可以通过比较变异与未变异序列的预测结果，评估基因变异或突变的影响。该模型建立在DeepMind此前的基因组模型Enforme
- 1163 Dijkstra Sequence (30)
圣保罗的大教堂
PAT刷题图pat考试
Dijkstra'salgorithmisoneoftheveryfamousgreedyalgorithms.Itisusedforsolvingthesinglesourceshortestpathproblemwhichgivestheshortestpathsfromoneparticularsourcevertextoalltheotherverticesofthegivengraph.
- Day52｜动态规划part13：300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组
QHG7C0
数据结构与算法（二刷）动态规划算法
子序列问题是动态规划解决的经典问题300.最长递增子序列首先我们明确一下子序列的定义，子序列与子串（必须要连续）不同，子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。一看没啥思路，都忘光了。。。也不知道咋用动态规划做。确定dp数组含义及下标dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。这里明确dp[i]的含义很重要，因为这道题我们返回的结
- 双指针算法-day12（判断子序列）
拾零吖
力扣算法leetcode数据结构
1.判断子序列题目解析字符相等：双指针一起动，不相等：长字符串指针动；代码classSolution{public:boolisSubsequence(strings,stringt){//时间复杂度：O(m)//空间复杂度：O(1)intn=s.size(),m=t.size();inti=0,j=0;while(i&dictionary){stringans="";intn=ans.size(
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！
为此，总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作）
3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0）
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持？ 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
- Object.equals方法：重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问：
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下：
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下，直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址：
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下， 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油！：
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息；
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1：Scope作用范围
考虑下面的代码：
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上？
回答：
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接：
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明：
主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下：
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包.
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种：
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap（堆）溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全（中文版）
作者：Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm！
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分：
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子；
使用 PHP CI 框架开发的简易网站；
搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值：alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列：alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列：alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列：先删除约束（默认值）alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布，repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本，包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布，包含许多
