- 培训心得
常奇芳
常奇芳听了叶显发教授的讲座,我内心澎湃,感触良多,受益匪浅!其中让我印象最深刻的就是目前存在的两种教学方法:一种是照本宣科抑郁式的教学,另一种是剑走偏峰表演式的教学!绝大多数老师采用的都是第一种教学方法,此方法闷骚,刻板,生硬,枯燥乏味,致使教学效果大打折扣!以后的教学生涯中,我要积极有效地尝试第二种教学方法,和学生全方位地互动交流,营造自由宽松的教学环境,呈现给学生一场场新颖,有趣,刺激的视觉,
- ROS2 通过相机确定物品坐标位置
要实现通过相机确定物品坐标位置,通常需要相机标定、物体检测和坐标转换几个步骤。下面我将提供一个完整的解决方案,包括相机标定、物体检测和3D坐标估计。1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包bashros2pkgcreateobject
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 【杂谈】-人工智能:从无序部署到可问责治理的转型之路
人工智能:从无序部署到可问责治理的转型之路文章目录人工智能:从无序部署到可问责治理的转型之路1、失控的人工智能与“漂移”现象的潜在危机2、穿透迷雾:探寻人工智能治理的真谛3、民主化进程中的治理觉醒4、迈向未来:构建可问责的人工智能生态体系5、抉择时刻:关乎人工智能发展走向的关键权衡人工智能已然步入一个关键的转折阶段。当下,众多企业竞相投身于各类人工智能系统的部署浪潮之中,从功能多样的生成式人工智能
- 【C# + HALCON 机器视觉】构建通用视觉软件平台:跨行业应用实战
AI_DL_CODE
机器视觉:C#+HALCONc#HALCON机器视觉通用软件平台二维码识别模板匹配OCR
摘要:本文深入探讨基于C#与HALCON开发通用视觉软件平台的技术路径与实践方法,围绕二维码识别、OCR、模板匹配等核心功能,结合模块化设计理念,详细阐述相机参数设置、图像处理、通信模块等技术实现。通过与爱普生机器人配合的定位标定案例,以及印刷品缺陷检测、包装日期识别等应用场景,展示该平台在跨行业领域的应用价值,同时提供完整实操流程与代码示例,助力开发者快速搭建高效、低成本的机器视觉解决方案。文章
- 工业机器视觉之AOI外观检测软件(WinForm+Halcon+海康相机)
*Major*-莙工科技有限公司
c#Halcon机器视觉winform
工业机器视觉之AOI外观检测软件(WinForm+Halcon+海康相机)前置基础委托多线程单例模式队列一优美Model-UI控件库WinForm之安装UI库-ReaLTaiizor和基本使用通过iconfont获取图像ReaLTaiizor之MaterialTabControl二通讯模块WinForm之Http网口通讯-客户端WinForm之Http网口通讯-服务端三相机模块海康MVS安装Win
- OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
点云SLAM
图形图像处理ORB算法SIFT算法人工智能计算机视觉算法
下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法:ORB、SURF和SIFT的详细对比,从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结,帮助大家在实际项目中合理选择。一览表:ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
- COLMAP 编译全流程问题与解决方案汇总【含Ceres/absl/CUDA/GCC/CMake 报错详解】
逐云者123
三维重建算法工程与架构colmap三维重建编译
CeresSolver&COLMAP编译全流程问题与解决方案汇总【含absl/CUDA/GCC/CMake报错详解】适配环境:Ubuntu24.04+GCC12/13+CUDA12.6+Conda+RTX4090本文总结了从源码编译CeresSolver+COLMAP(无GUI)全流程中遇到的所有实际问题、报错信息、成因分析与解决办法,适用于从事3DGS/SfM/三维视觉方向的开发者。包含对abs
- 机器视觉通用平台之点直线距离算法UI
小治视觉
算法uivisualstudioc#windows
usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usin
- 机器视觉通用平台之点点距离算法工具类
usingCvBase;usingCWindowTool;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingHalconDotNet;usingNewtonsoft.Json;usingSystem.IO;namespaceCv
- 机器视觉通用平台之点轮廓距离算法工具类
小治视觉
c#算法visualstudiowindowsui
usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;namespaceCvImageTool.DistancePC{
- 视觉构架流程编辑UI
小治视觉
c#visualstudio
usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Text.RegularExpressions;usingSystem.Threading.
- 沙拉
颜娘娘的碎碎念
图片发自App今天分享的关键词是:沙拉。一段时间喜欢吃沙拉。那时青春,吃饭都嫌多余。还有一颗娇情的心与莫名其妙的想法。向往杂志女主角一样的生活。主要是因为喜欢甜,喜欢色彩明丽的视觉。更早也是因为偶遇了一套景致到了极点的玻璃餐具。开始时端着透明的盘子,搅着里面小块的水果,只觉终于可以离烟火远一些,离琐碎烦心之事远一点。静坐在阳台,想着心事,吃着心爱的甜品-----偷得片刻过上杂志女主角一样的生活。红
- 机器视觉通用平台之线线距离算法UI
小治视觉
算法uiwindowsvisualstudioc#
usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usin
- 从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能chatgptAIGC神经网络python大模型思维链
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列十六从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?引言:当AI从“快
- 【机器学习&深度学习】什么是量化?
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、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的?二、为什么要进行量化?2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结:量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化(WeightQuantization)3.2激活量化(ActivationQuantization)3.3梯度量化(GradientQuantiz
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
Python音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境,为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力,用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置,用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能,并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
- MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术
鱼弦
matlab图像处理计算机视觉
MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节,基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法,自动识别田间杂草,为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理,包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草,实现精准施药,减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布,评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- 《认知觉醒》有效关联新知识的三个方面
读书写作羊十五
《认知觉醒》视觉笔记-06有效关联新知识的三个方面读书写作羊十五在书中第五章第四节关于建立个人认知体系的内容中,作者介绍了建立个人知识和认知体系的重要。“个人成长的目的已经不是知道和理解了,而是判断和选择。所以,在个人成长领域,没有最优最确定最权威的认知体系,而只有最适合当前状态的认知体系。那么,如何有效关联新知识更好的建立个人认知体系呢?作者介绍了三个方面。1、用自己的语言重新解释新知识。这是促
- 基于深度学习的和平精英(吃鸡)内置锁头训练
摆烂仙君
深度学习人工智能
前言本教程以和平精英为例,主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注,并控制鼠标对其进行锁定射击,同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解,该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。请注意,该教程仅供娱乐教学,若本教程评论超过100,将会开源相关代码并对实际的代码部署进行进一步分析。一、和平精英伤害机制分析在《刺激战场》(现为《和平精英》)中,击中头部的伤害远高于身体其他部位,这是由游戏
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 迁移学习让深度学习更容易
城市中迷途小书童
摘要:一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响!深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点,使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏,检测癌症,和人类交谈,自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室,我们
- 股票基金量化开源平台对比
Mr.小海
开源开源金融
股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下,量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式,投资者能够迅速处理海量市场数据,制定并执行复杂交易策略,其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化,2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现,推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
- 开源基金/股票量化平台调研报告
Mr.小海
金融
开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来,随着人工智能技术的持续深化,量化交易领域迎来了深刻变革。2025年,基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现,不仅在技术层面实现突破,更在实际应用中展现出强大竞争优势,推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略,量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性,已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
- 同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究
神经网络15044
MATLAB专栏仿真模型生成对抗网络学习人工智能开发语言matlab
同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.研究背景与意义随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高,逆变型电源(Inverter-BasedResources,IBR)在电网中的比重日益增加。与传统同步发电机相比,IBR的故障响应特性存在显著差异,这对电力系统的保护设计和运行控制提出了新的挑战
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
Liudef06小白
AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- Python Gradio:快速搭建人脸识别应用
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:快速搭建人脸识别应用关键词:Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要:本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法,并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- 人工智能界的“黑话“大揭秘:AI新词汇速成指南
人工智能界的"黑话"大揭秘:AI新词汇速成指南你是否曾在科技大佬们讨论AI时一头雾水?听到RAG、Agent、PromptEngineering时以为他们在说天书?别担心,今天我们就来一场AI术语的"通俗化运动",让你轻松混入AI圈子,秒变内行人!LLM(大型语言模型):AI界的"大胃王"LLM是吞噬了互联网大部分文字的"数据饕餮"。特点:训练数据以TB(万亿字节)计算参数动辄上千亿计算能力堪比小
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建?
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入,同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作:一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构,涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域,需先掌握以下基础:数学基础线性代数:矩阵运算、特征值分解(用于相机姿态估计)、奇异值分解(SVD,用于基础矩阵求解)
- 解密Claude系列:从原理到实践的全方位解析
软考和人工智能学堂
强化学习人工智能Claude快速入门Claude
引言:Claude系列模型的崛起在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异。OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列无疑是这一领域的双子星。Claude系列模型以其独特的"ConstitutionalAI"理念和强大的对话能力,正在重塑人机交互的未来。本文将深入探讨Claude系列的技术原理、架构特点,并通过实践代码展示其强大能力。Claude系列的技术演进1.Cl
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分