- [论文阅读] 软件工程 | 需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破
张较瘦_
前沿技术论文阅读软件工程
需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破论文信息DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyarXiv:2506.20754DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyMarinaAraújo,JúliaAraújo,RomeuO
- 论文阅读:2025 arxiv Qwen3 Technical Report
https://arxiv.org/pdf/2505.09388https://www.doubao.com/chat/9918384373236738文章目录论文翻译Qwen3技术报告摘要1引言论文翻译Qwen3技术报告Qwen团队摘要在这项工作中,我们介绍了Qwen模型家族的最新版本Qwen3。Qwen3包含一系列大型语言模型(LLM),旨在提升性能、效率和多语言能力。Qwen3系列包括密集型
- [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
深度学习论文阅读#退化论文阅读
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
论文阅读
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
论文阅读
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
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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
- 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