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萌龙在天
在不同的区域,有不同的计算公式。由于需要对大量光线进行计算,所以计算方法的选择就和重要。优先选择可以消除中间量的计算公式。近轴光线追迹所遵循的公式。其次就是几组放大率的公式,转面公式,拉赫不变量。各个光学系统的分辨率,孔径,入瞳,出瞳之间所遵循的公式。计算像差的公式。符号所代表的意义,以及符号与符号间的联系,需要认真的去用笔去写下来,分析和理解。最主要的就是要明白光学系统所规定的符号规则,正确的标
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的,如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化,且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- 2022-04-17
图灵基因
NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究。最近,空间技术通过添加空间信息将转录组学提升到了一个新的水平。但是,它缺乏单细胞分辨率。现在,来自德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一个小组开发了一种名为CellTrek的计算方法,将这两个数
- 计算机视觉中,如何理解自适应和注意力机制的关系?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
自适应和注意力机制之间的关系密切相关,注意力机制本质上是一种自适应的计算方法,它能够根据输入数据的不同特点,自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。以下是两者之间的具体关系和如何理解它们:1.注意力机制的自适应特性注意力机制的核心功能是为不同输入元素(如特征、位置、通道等)分配不同的权重。这些权重是通过学习动态生成的,表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的,因此
- 子网ip和ip地址一样吗?子网ip地址怎么算
hgdlip
iptcp/ip网络协议网络子网ip
在计算机网络的广阔世界里,IP地址作为设备的唯一标识,扮演着举足轻重的角色。然而,随着网络规模的扩大和复杂性的增加,子网划分成为提升网络管理效率和安全性的重要手段。这时,“子网IP地址”这一概念应运而生,那么。子网IP和IP地址一样吗?本文将深入探讨子网IP地址与普通IP地址之间的差异,并详细解析子网IP地址的计算方法,帮助读者更好地理解和应用这一网络知识。一、子网IP地址
- Python求解微分方程
@星辰大海@
python开发语言
一、引言微分方程表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程,叫做微分方程。微分方程种类很多,具体分类可参考以下博主的文章:https://blog.csdn.net/air_729/article/details/139411996微分方程的解又分成通解和特解,在工程中大多数微分方程是很难得到通解的,因此出现了数值分析或者计算方法这门学科,通过一次次迭代得到方程的某一个或某几个特解,本文
- 《比的意义》教学反思
白沙小学唐媛媛
《比的意义》,这部分内容是在学生学过分数与除法的关系,分数乘除法的意义和计算方法,以及分数乘除法应用题的基础上进行教学的。比的概念实质是对两个数量进行比较表示两个数量间的倍比关系。任何相关的两个数量的比都可以抽象为两个数的比,既有同类量的比,又有不同类量的比。教材还介绍了每个比中两项的名称和比值的概念,举例说明比值的求法,以及比和除法、分数的关系,着重说明两点:(1)比值的表示法,通常用分数表示,
- wpl计算方法_C++二叉树计算带权路径长度(WPL)的算法
weixin_39878549
wpl计算方法
题目:二叉树的带权路径长度是二叉树中所有叶子结点的带权路径长度之和。给定二叉链表的存储的结点结构为left|weight|right存储的是叶子结点的非负权值。设计算法求二叉树的带权路径长度WPL。WPL=∑叶子结点的权值×结点到根结点的分支个数例如:非递归算法算法思想:根据公式,需要记录每个结点到根结点的分支个数,这个过程通过对树进行广度遍历(借助队列)进行记录。在非叶子结点weight初值为-
- 【408DS算法题】036基础-14年真题_求二叉树的WPL
Owlet_woodBird
算法二叉树考研后序遍历数据结构
Index真题题目分析实现总结真题题目二叉树的带权路径长度(WPL)是二叉树中所有叶结点的带权路径长度之和。给定一棵二叉树T,采用二叉链表存储,结点结构如下:其中叶结点的weight域保存该结点的非负权值。设root为指向T的根结点的指针,请设计求T的WPL的算法,要求:1-给出算法的基本设计思想。2-使用C或C++语言,给出二叉树结点的数据类型定义。3-根据设计思想,采用C或C++语言描述算法,
- python读二进制格点雷达基数据_radar: 基于python pycinrad 以及多种类库 编写基于java 的雷达基数据统一格式读取...
weixin_39793434
radar-core介绍基于pythonpycinrad以及多种类库编写基于java的雷达基数据统一格式读取包括读取分层ppi、插值到等经纬度的网格化ppi以及cappi、vcs等基本计算方法回波顶高、组合反射率、垂直液态水等产品计算后期增加1、气象局l3、swan雷达格式读取2、降水估计、光流+半拉格朗日外推等多种雷达算法软件架构1、radar-core雷达基数据读取类库(1)读取方法Strin
- 位操作(Bitwise Operation)
学Java的skyyyyyyyy
java位操作数据结构
位操作(BitwiseOperation)是一种直接对整数的二进制位进行操作的计算方法。在计算机中,数据通常以二进制形式存储,位操作允许我们直接操作这些二进制位。位操作通常比常规的算术运算更高效,因为它们直接作用于二进制位而不涉及更复杂的计算。常见的位操作符1.按位与(&):对应位都为1时,结果为1,否则为0。例如:1010&1100=10002.按位或(|):只要对应位有一个为1,结果就为1。例
- 基于Huffman编码的字符串统计及WPL计算
CUGLin
数据结构与算法c++算法数据结构霍夫曼树
一、问题描述问题概括:给定一个字符串或文件,基于Huffman编码方法,实现以下功能:1.统计每个字符的频率。2.输出每个字符的Huffman编码。3.计算并输出WPL(加权路径长度)。这个问题要求对Huffman编码算法进行实现和扩展,具体涉及以下步骤:1.从键盘输入或文件中读取字符串/内容。2.统计每个字符的出现频率。3.根据频率构建Huffman树。4.为每个字符生成对应的Huffman编码
- crc循环冗余校验码c语言,CRC循环冗余校验码的生成
子绘绘
crc循环冗余校验码c语言
众所周知,不可能有永远都不会出错的人,同样也不可能有永远不出错的计算机,永远不出错的数据。人有知错能改的觉悟,计算机也有,不过计算机没有人类聪明,只能通过一个特定的方法进行自我改正,这就是校验码存在的必要了。一般用得比较多的校验码有奇偶校验码,CRC循环冗余校验码,海明校验码等。这里只介绍用的最多的CRC循环冗余校验码。何为校验码校验码是通过一种计算方法,发出端在原始数据的尾部添加若干数据;然后接
- TCP为什么是可靠的传输
healing97
网络
TCP为什么是可靠的传输(1)检验和TCP检验和的计算与UDP一样,在计算时要加上12byte的伪首部,检验范围包括TCP首部及数据部分,但是UDP的检验和字段为可选的,而TCP中是必须有的。计算方法为:在发送方将整个报文段分为多个16位的段,然后将所有段进行反码相加,将结果存放在检验和字段中,接收方用相同的方法进行计算,如最终结果为检验字段所有位是全1则正确(UDP中为0是正确),否则存在错误。
- 机器学习系列12:反向传播算法
SuperFengCode
机器学习系列机器学习神经网络反向传播算法梯度检验机器学习笔记
当我们要运用高级算法进行梯度下降时,需要计算两个值,代价函数和代价函数的偏导数:代价函数我们之前已经知道怎么求了,现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(BackpropagationAlgorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:用δ作为误差,计算方法为:有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
- 中国各地级市的海拔标准差
小王毕业啦
大数据算法大数据人工智能社科数据
海拔标准差是衡量地理测量准确性的重要指标,它通过计算特定地点的海拔测量值与平均海拔之间的偏差来评估数据的可靠性。较小的标准差意味着测量结果较为一致,而较大的标准差则可能指出数据的波动性或测量误差。计算方法海拔标准差的计算遵循以下公式:\text{标准差}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum(\text{海拔数据}-\text{平均海拔})^2}标准差=N1∑(海拔数据−平均海拔)2其中:N
- 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤(含代码)
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详细探讨模型PTQ量化每个步骤,涉及更多的技术细节和实际计算方法,以便更好地理解PTQ(Post-TrainingQuantization,训练后量化)的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络(CNN),例如VGG-16。训练完成后,我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前,我们需要从模型中收集统计信息,以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
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功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- 哈夫曼树详解及其应用(哈夫曼编码)
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算法面试数据结构算法
一、哈夫曼树的基本概念路径:从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径结点的路径长度:两结点之间路径上的分支数树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和.权(weight):将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值秒针为该结点的权结点的带权路径长度:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积.树的带权路径长度:树中所有叶子结点的带权路径长度之和.记作:WPL(We
- EXCEL 十进制角度转换为度分秒格式
happybubbles
excel算法
写篇比较简单的文章,大家都不屑一顾的问题,但希望有人能够用上。最近同事用到使用EXCEL将十进制角度转度分秒,找我帮忙,网上搜罗一下,大多是度分秒转为十进制的计算方法,偶有这种算法,还要判断度的位数,如30°一个算法,130°又一个算法。且精度只能精确到秒的个位,对于测量坐标转换来说,远远不够。几经演算,反过来在同事的帮助下,写了一个通用的计算公式,可以精确得计算出结果,如下:fx=TEXT(IN
- 高数知识补充----矩阵、行列式、数学符号
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矩阵计算参考链接:矩阵如何运算?——线性代数_矩阵计算-CSDN博客矩阵计算:【前找行,后找列,相乘相加】。行列式计算参考链接:实用的行列式计算方法——线性代数(det)_det线性代数-CSDN博客参考链接:行列式的计算方法(含四种,看完就会!)-CSDN博客一、对角线法▍以三阶行列式为例:①将第一、二列平移到行列式右侧②如图做出六条斜对角线③对角线上的元素相乘,红色相加的和减去蓝色相加的和D3
- 家里如何选购空调?购买空调需要注意哪些方面?
高省APP
一,家用空调怎样选1,选择匹数,卧室通常用挂机,挂机的型号有一匹的,也就是26的型号,1.5匹和大1.5匹的也就我们通常说的32和35。2,怎样挑选匹数,这还要看房间面积大小和房子的朝向,例如;西晒,层高,顶层和自建房等,这都和选择匹数有很大关系,3,选择匹数其实也不用那么神秘,也不用复杂公式,说的简单易懂,也方便理解,那就用房间面积乘以2的计算方法,例如:房间面积13平方米乘2就买26的,也就是
- 【Unity3D与23种设计模式】策略模式(Strategy)
林尧彬
设计模式游戏
GoF中定义:“定义一组算法,并封装每个算法,让它们之间可以彼此交换使用。策略模式让这些算法在客户端使用它们时能更加独立。”游戏开发过程中不同的角色会有不同的属性计算方法初级解决方法便是:ifelse,不够再来几个ifelse高级点儿的就用switchcase配合enum对于小型项目或者快速开发验证用的项目而言,这么做是没问题的但是开发规模或产品化项目时,最好还是选择策略模式在策略模式中,算法中的
- echarts瀑布图_一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法与流程
孤独凤凰战士
echarts瀑布图
本发明涉及数据分析技术领域,具体地说是一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法。背景技术:Echarts是一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线
- 什么是C125阶段弱于大盘选股指标?
股票
C125阶段弱于大盘选股指标是一种常用的股票选股指标,它的计算方法如下:C125选股指标的公式:C125=(现阶段股价-上一个交易日收盘价)/上一个交易日收盘价*100其中,C125表示当前阶段的选股指标,上一个交易日收盘价是指前一个交易日的收盘价,现阶段股价是指当前交易日的收盘价。计算出C125指标后,如果该指标的值大于0,则表示当前股票的走势比大盘表现更好;如果该指标的值小于0,则表示当前股票
- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
听忆.
机器学习人工智能数据挖掘深度学习语言模型
边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- ADL腾落指标——Σ(上涨家数-下跌家数)
浮云花心
ADL指标中文名:ADL指标计算方法:Σ(上涨家数-下跌家数)领域:股市反应:股市大势的走向与趋势计算公式腾落指标(ADL)=Σ(上涨家数-下跌家数)计算原理ADL指标是以股票每天上涨和下跌的家数作为计算和观察的对象,借此了解股市的人气的兴衰,探测大势内在的动量是强势还是弱势,从而研判股市未来动向的技术指标。它是将在该市场上上市交易的所有股票家数中,每日上涨的股票家数减去下跌股票家数所得到的余额的
- 【数据结构与算法】从左到右快速幂和从右到左快速幂
星眺北海
数据结构与算法算法快速幂
引出问题在计算机科学中,幂运算是一种非常常见且基础的操作,尤其是在涉及到大数运算时,幂运算的效率对整个计算过程至关重要。设想以下场景:在加密算法中,如RSA算法,常常需要计算大数的幂,且这种计算必须在一定时间内完成,以确保安全性。在数值计算中,我们可能需要反复进行大规模的幂运算,如果采用最直接的计算方法,其计算量和时间将非常庞大。如果我们采用朴素的计算方法,例如计算aba^bab时,通过不断相乘a
- 岩土工程中的有限单元法:渗流问题的理论探索与编程实践
2401_83402415
岩土岩土工程PlaxisAbaqusComsolParaviewFlac3D有限单位法
有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛,很多商业软件如Plaxis/Abaqus/Comsol等都采用有限单元解法。尽管各类商业软件使用方便,但其使用对用户来说往往是一个“黑箱子”。相比而言,开源的有限元程序计算方法透明、计算过程可控,用户可根据自己的需求进行必要的修改,这一点对于科研人员特别重要。岩土工程中的渗流问题(后续将进行强度问题、固结问题等专题),如何一步一步地搭建自己的模型,包括前处理
- 进阶岛 - LMDeploy 量化部署进阶实践
ydogg
InternLM大模型学习书生浦语InternLM量化AWQ
一、显存计算方法InternLM系列模型的显存使用主要2部分构成:模型权重kvcache以InternLM2.5-7b-chat为例,它的权重类型是bfloat16,即一个参数占用2字节的浮点数。具体信息可以查看模型目录下的config.json文件。因此,对于该7B(70亿)参数的模型,每个参数使用16位浮点数(2字节)表示,另外,lmdeploy默认设置cache-max-entry-coun
- 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