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常樱沙Vigour
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- GPU介绍之GPU监控中，如何确定GPU忙碌程度
借雨醉东风
热点追踪人工智能大数据
关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- 大模型介绍
詹姆斯爱研究Java
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大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型，可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络（DeepNeuralNetwork）来表示，包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP
- java nat 端口转发_NAT网络地址转换——静态NAT，端口映射（实操！！）
西街以西
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NAT概述NAT(NetworkAddressTranslation，网络地址转换)是1994年提出的。当在专用网内部的一些主机本来已经分配到了本地IP地址(即仅在本专用网内使用的专用地址)，但现在又想和因特网上的主机通信(并不需要加密)时，可使用NAT方法NAT的工作原理借助于NAT，私有(保留)地址的"内部"网络通过路由器发送数据包时，私有地址被转换成合法的IP地址，一个局域网只需使用少量IP
- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型
AI_DL_CODE
深度学习人工智能MetNet天气预测python
摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着，详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域
- linux配置nat端口转换,NAT网络地址转换——静态NAT，端口映射（实操！！）
胡大水
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NAT概述NAT(NetworkAddressTranslation，网络地址转换)是1994年提出的。当在专用网内部的一些主机本来已经分配到了本地IP地址(即仅在本专用网内使用的专用地址)，但现在又想和因特网上的主机通信(并不需要加密)时，可使用NAT方法NAT的工作原理借助于NAT，私有(保留)地址的"内部"网络通过路由器发送数据包时，私有地址被转换成合法的IP地址，一个局域网只需使用少量IP
- 网络技术发展的演变与未来展望
大丈夫立于天地间
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网络技术作为信息社会的重要基石，在过去几十年中经历了快速的发展和巨大的变革。从最初的ARPANET，到现在广泛使用的互联网，再到未来多国正在积极研发的6G网络，人类社会对网络技术的依赖程度不断加深，网络技术也持续推动着社会经济生活和文化方式的转变。第一代网络技术：构造基础互联网的起源可以追溯到1960年代的美国，美国国防部DAC(AdvanceResearchProjcetsAgency)为了军事
- Java的DatagramPacket在C#中体现
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C#创建UDP客户端和服务端在C#中，DatagramPacket是Java中用于UDP通信的一个类，而C#并没有直接对应的DatagramPacket类。不过，C#提供了类似的机制来处理基于UDP的数据报（datagram）通信，主要通过System.Net.Sockets命名空间中的UdpClient和Socket类来实现使用UDP客户端发送UdpClient是相对于Socket更高级的类，适
- 深入浅出 SQLSugar：快速掌握高效 .NET ORM 框架
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.net
SQLSugar是一个高效、易用的.NETORM框架，支持多种数据库（如SQLServer、MySQL、PostgreSQL等）。它提供了丰富的功能，包括CRUD操作、事务管理、动态表名、多表联查等，开发者可以通过简单的链式操作实现复杂的数据库逻辑。本文将以完整的示例，详细介绍SQLSugar的安装、配置和功能使用，适用于.NETFramework和.NETCore项目。一、SQLSugar简介1
- 微服务学习-Nacos简介
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微服务学习-Nacos简介用于服务管理中心和配置管理中心。实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。支持的服务KubernetesServicegRPC&DubboRPCServiceSpringCloudRESTfulService关键特性服务管理支持基于DNS和基于RPC的服务发现服务提供者注册（原生SDK、OpenApi、独立的AgentTODO）服务消费者查找和发现服务（DNSTO
- 无限流量卡与无线网络跑pcdn
黑石云
边缘计算
对于无限流量卡和无线网络是否可以用于PCDN（PeerContentDeliveryNetwork，即点对点内容分发网络）的问题，以下是对两者的详细分析：无限流量卡理论可行性：无限流量卡提供了理论上不受限制的数据使用量，这看似满足了PCDN需要大量数据传输的需求。然而，需要注意的是，尽管流量是无限的，但运营商可能会对上传速度或上传量进行限制，以防止滥用。实际操作：无限流量卡的实际使用效果可能受到运
- 使用kubeadm搭建kubernetes单机master，亲测无异常(1)
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程序员kubernetes容器云原生
sudocat/sys/class/dmi/id/product_uuid//每台机器的uuid不能相同ifconfig-a//ip不能相同2.开放端口|协议|方向|端口范围|作用|使用者||—|—|—|—|—||TCP|入站|6443|KubernetesAPI服务器|所有组件||TCP|入站|2379-2380|etcd服务器客户端API|kube-apiserver,etcd||TCP|入站
- 26. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务】--需求更新--用户注销、修改用户名、安全设置
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.NET8安全开发语言
在实际开发过程中，项目需求的变更和增加是常见的情况，因此这篇文章我们就模拟一下项目需求新增的情况。一、需求项目经理今天提出了新的功能，需要增加重置密码、安全设置、修改用户名、注销账户这四个功能，这四个功能必须是独立的（别问为什么用“必须”，有些产品经理就这么离谱），经过讨论整理出了如下大的需求。编号需求说明1重置密码1.输入旧密码、新密码和确认密码；2.旧密码需要验证。2安全设置1.更新邮箱和手机
- YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的
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YOLOv10改进YOLO计算机视觉目标检测人工智能python深度学习
摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的，于2024年4月发布。摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中，通过系统地研究不同训练成分的影响，我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现，适当的重参数化和知识蒸馏设计对
- 大端模式和小端模式
蝌蚪123456
java开发
转载自http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7722667在各种计算机体系结构中，对于字节、字等的存储机制有所不同，因而引发了计算机通信领域中一个很重要的问题，即通信双方交流的信息单元（比特、字节、字、双字等等）应该以什么样的顺序进行传送。如果不达成一致的规则，通信双方将无法进行正确的编/译码从而导致通信失败。目前在各种体系的计算机中通常
- 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
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YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，
- 论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing
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- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
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双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- 使用vue-cli创建uni-app项目，vue3/vite模板
hy2356891299
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官网地址：https://uniapp.dcloud.net.cn/quickstart-cli.html1.首先，安装脚手架：npminstall-g@vue/cli注意：Vue3/Vite版要求node版本^14.18.0||>=16.0.0（我用的是nodev16.0.0）2.下载模板，因为我使用官网命令安装失败，所以直接下载的压缩包使用js下载地址https://gitee.com/dcl
- 电脑蓝屏终止代码：DRIVER_IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL失败的操作：Netwtw12.sys
泰山小张只吃荷园
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记录一下三年以来的第一次蓝屏，终止代码：DRIVER_IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL失败的操作：Netwtw12.sys出现情况如下：1.打游戏/代码程序运行过程中电源突然断开2.频繁更换电源，导致电源电压变化过大导致网卡驱动异常3.网卡驱动版本落后解决方案：1.先将电源拔掉2.长按关机键关机3.将网络/热点关闭，并等待一分钟4.重新打开电脑5.选择不需要修复电脑进入win11系统6
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？
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在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
- 突然打不开Visual Studio的解决方案
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打不开VS2020的解决方案：问题背景：之前都能正常使用VS,用着用着其他软件，再打开VS失败，弹出对话框显示让我重置环境变量。下面是我成功的解决方案：1.发现C盘已满后，清理C盘存储2.以管理员权限打开命令提示符，输入：%ProgramFiles(x86)%\MicrosoftVisualStudio\Installer\vs_installer.exe"--repair这将启动VS的安装程序提
- wandb 网络连接问题解决指南
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背景我们都知道wandb是非常好用的可视化工具，但是国内这个环境，网络不通畅，使用时常常会无法同步数据，在使用校园网的情况下尤为明显。这里提供了一种解决思路。环境windows10pycharm校园网wifi报错内容运行训练代码时出现以下错误wandb:Networkerror(TransientError),enteringretryloop.解决办法需要挂代理，这里用的是clashforwin
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PSE:\GitHub\yolov5-6.0>wandbinitLet'ssetupthisdirectoryforW&B!wandb:Networkerror(ProxyError),enteringretryloop.Aborted!PSE:\GitHub\yolov5-6.0>wandbinitLet'ssetupthisdirectoryforW&B!wandb:Networkerror(
- Windows 窗口置顶工具推荐 如何始终置顶窗口 窗口前置 窗口固定 窗口钉在桌面 始终保持在其他窗口前端 在其他窗口之上 PowerToys MouseInc
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- 四大.NET ORM框架深度对比：EF Core、SqlSugar、FreeSql与Dapper的性能、功能与适用场景
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在对比EntityFrameworkCore（EFCore）、SqlSugar、FreeSql和Dapper这四种常用的.NETORM框架时，我们可以从多个维度进行详细的梳理和总结。以下是对这些框架的对比，包括应用场景、优势、劣势，并尝试通过表格形式展示关键数据（尽管ORM框架的对比通常难以直接量化到具体的数据点，但我会尽量通过描述性信息来呈现）。ORM框架对比总结框架名称应用场景优势劣势EFCo
- ASP.NET Core Web API 模板项目推荐
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- ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星
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ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而，传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题，ACNet（AdaptiveConvolutionNetwork）项目应运而生，它引入了一种新型的自适应卷积层，旨在
- Apache2 搭建 WebDAV 服务器
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apache
Apache2搭建WebDAV服务器本文本参考了https://blog.csdn.net/fengchao_2009/article/details/7531856https://www.cnblogs.com/anArtist/articles/5462951.html最近使用unRaid安装了Webdav，考虑到本人不熟悉Linux系统以及这个unRaid就准备放弃使用该系统。查询资料发现W
- 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
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Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
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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
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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
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安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
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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
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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
