everettjf

112 - 问，重新整理目标：逐渐找到归宿

Do one thing at a time, and do it well.

下半年还有9、10、11、12四个月。

9月：

《设计模式：可复用面向对象软件的基础》复习并笔记，深入理解。

《编程珠玑》简要思考。

《高等数学》（或《算法导论》附录中内容）优酷视频复习概念。

10月：

《算法导论》地毯式快速学习。

《编程珠玑》简要思考。

学习中途在POJ上找一些题目练习。

11月：

《0day安全：软件漏洞分析技术》地毯式学习。

《算法导论》零星针对性细化学习，POJ题目。

12月：

《0day安全：软件漏洞分析技术》

《算法导论》零星针对性细化学习，POJ题目。

此外，

《编程之美》、《数学之美》随机阅读。

归宿

信息安全：软件漏洞分析技术。

你可能感兴趣的:(112 - 问，重新整理目标：逐渐找到归宿)

身份证二要素核验API：构建安全高效的身份验证体系海碗吃饭身份证二要素核验API 实名认证实名核验api
引言在数字化时代，个人身份信息的安全性和准确性变得至关重要。随着网络服务的普及和在线交易的频繁，如何确保用户身份的真实性，防止欺诈和非法行为，已成为各行各业亟需解决的问题。身份证二要素核验API作为一种创新的技术解决方案，正逐渐成为提高身份验证安全性和效率的关键工具。身份证二要素核验API主要通过验证用户的姓名和身份证号码这两个关键信息，来确认用户身份的真实性。这种核验方式相较于传统的用户名和密码
C++11总结思维导图用时间去沉淀 C++11 数据结构 c++开发语言后端
前段时间笔者发现，由于没有写项目来持续输出，导致之前学的C++很多内容都已逐渐淡忘，且所学内容难成知识体系。为了有效解决这一问题，笔者想到了用知识导图的方式来归纳，总结所学内容，且取得了不错的效果。目前已整理好C++11新增内容的知识导图，如有朋友需要，可自行下载。温馨提示：此思维导图只用于总结归纳重要知识点，如果要系统学习，还请看书。打开此导图需要下载亿图脑图。链接：https://pan.ba
空号检测API：快速检测手机号码状态安静的小员 java javascript 后端前端 php
前言在当今竞争激烈的商业环境中，高效、精准的客户沟通是企业成功的关键。然而，无效号码、空号、停机号码等问题号码却如同拦路虎，阻碍着企业与目标客户建立有效连接，造成资源浪费和效率低下。空号检测API的出现，为企业提供了一种高效、精准、便捷的解决方案，帮助企业提升通讯效率，降低运营成本。空号检测API：精准识别，高效过滤空号检测API是一种应用程序接口，能够帮助企业快速识别和过滤无效号码。其工作原理是
实人认证人像三要素API：构建数字时代的安全身份验证安静的小员安全 java 后端 javascript php 前端
引言在数字化浪潮席卷全球的今天，网络身份认证已成为保障网络安全、维护用户权益的关键环节。传统的用户名密码认证方式存在着易泄露、易盗用等安全隐患，难以满足日益增长的安全需求。实人认证，作为一种更加安全可靠的身份验证方式，正逐渐成为主流。而人像三要素API，作为实人认证的核心技术之一，凭借其高效、精准的优势，在金融、政务、电商等领域得到广泛应用。人像三要素API概述人像三要素API是一种基于人工智能和
2024年分布式存储技术趋势：高性能、灵活架构与广泛应用蓝讯小刘分布式
在数据驱动的世界中，存储技术的进步对于支撑现代企业和社会的数字化需求至关重要。2024年，分布式存储技术的发展呈现出一系列令人兴奋的趋势，预示着存储行业的未来走向。让我们一起探索这些关键趋势，并了解它们如何塑造我们的数据存储和处理方式。1.全闪存化：性能的革命全闪存分布式架构正逐渐成为存储行业的标准。利用NVMeSSD和RDMA技术，这种架构彻底改变了存储性能和效率的游戏规则。与传统机械硬盘相比，
分布式电源选址定容与优化配置MATLAB程序基于多目标粒子群算法 UUtSvsiqNu 分布式
分布式电源选址定容与优化配置MATLAB程序基于多目标粒子群算法（1）该程序为基于多目标粒子群算法的分布式电源优化配置与选址定容程序，期刊lunwen源程序，配有该lunwen。（2）本程序可有效配置分布式电源容量与安装位置。程序与lunwen包含的内容有综合成本、网损、电压稳定裕度为目标函数建立分布式电源的规划模型、多目标粒子群算法、IEEE-69节点的算例求解。（3）赠送若干极为相似的参考lu
Pytorch中的Transforms学习小白的高手之路 Pytorch实战深度学习（DL）pytorch 学习人工智能 python 深度学习
1、Transforms介绍在PyTorch的计算机视觉库torchvision中，transforms模块是一个用于图像预处理和数据增强的核心工具。它提供了一系列预定义的函数和类，用于将原始图像转换为适合深度学习模型输入的张量格式，同时支持数据增强以提高模型的泛化能力。1.1主要功能torchvision.transforms的核心目标是：图像预处理：将图像转换为张量（Tensor）并标准化
【PyTorch】torch.nn.Conv2d 类：二维卷积层（2D Convolutional Layer）彬彬侠 PyTorch基础 Conv2d 二维卷积层 CNN pytorch 机器学习 python
torch.nn.Conv2dtorch.nn.Conv2d是PyTorch二维卷积层（2DConvolutionalLayer）的实现，主要用于计算机视觉任务（如图像分类、目标检测等），可以提取空间特征并增强模型的表示能力。1.torch.nn.Conv2d语法torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,paddin
PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数 Midsummer-逐梦 #torch pytorch 学习人工智能
PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数一、简介torch.nn.functional.conv2d是PyTorch中用于进行二维卷积操作的函数。卷积操作是深度学习中卷积神经网络（CNN）的核心部分，用于提取图像特征，常见于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。二、基本语法torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=
使用 cp 命令复制文件的几种情况详解 vortex5 Linux杂谈 linux shell bash 学习
在Linux和类Unix系统中，cp（copy）命令是一个用于复制文件和目录的基本工具。它功能强大，支持多种选项，能够满足不同的复制需求。本文将详细介绍cp命令的常见用法，并解析其在不同情况下的行为，帮助初学者理解和正确使用它。1.cp命令基础cp命令的基本语法如下：cp[选项]源文件目标文件常见的选项包括：-r或-R：递归复制目录及其内容。-v：显示复制过程的详细信息。-f：强制覆盖目标文件（如
医药企业数字化转型路径：从数据驱动到生态重构九河智造云制造重构云计算人工智能
一、战略定位：以“数字健康”政策为锚点中国“十四五”规划明确提出推动“数字健康”战略，要求医药企业加速数字化渗透。据《中国医药工业数字化转型白皮书》调研，仅37%的国内药企已建立系统转型框架，远低于欧美60%的水平。核心矛盾在于：传统研发周期长（平均10-15年）、供应链层级复杂（流通成本占比超30%）、合规风险高（数据泄露事件年增25%）。数字化转型需以降本增效、精准医疗、合规可控为目标，重构“
go游戏后端开发12：websocket管理器二狗哈游戏 websocket 网络协议
关于WebSocket连接的实现与管理在我们的项目中，需要通过WebSocket实现客户端与服务器之间的连接。我们的目标是创建一个高效且易于管理的连接组件，将其整合到框架中，方便后续的使用和扩展。1.设计连接组件我们设计的连接组件需要管理两个主要部分：WebSocket的连接管理和Natclient的相关工作。由于需要同时处理这两个方面的逻辑，我们将这个组件视为一个独立的模块，并将其命名为conn
配置go开发环境 &Sinnt& GoLang golang 开发语言后端
配置go开发环境1.Linux下配置go开发环境1.1下载golong压缩包我这里是使用xshell连接我的远程主机进行配置。首先要访问官网，如果没有上网小工具的话可以选择谷歌为中国准备的go镜像网站：https://go.p2hp.com/进入网站，点击主页的下载按钮，找到Linux的安装包，下载到本地，再上传到服务器。也可以在linux中直接下载，可以使用以下命令：wgethttps://go
程序化广告行业（51/89）：Cookie映射与移动设备ID映射解析 lilye66 程序化广告服务器前端运维
程序化广告行业（51/89）：Cookie映射与移动设备ID映射解析在当今数字化营销的浪潮中，程序化广告已经成为企业精准触达目标客户的重要手段。作为一名对程序化广告充满兴趣的学习者，我希望通过这篇博客和大家一起深入探索这个领域，共同学习进步。今天，咱们先来聊聊程序化广告里两个关键的知识点：Cookie映射和移动设备ID映射，顺便也会讲讲相关的衡量指标，再看看程序化创意中的DCO原理。一、Cooki
软件重构与项目进度的矛盾如何解决项目管理
软件重构与项目进度之间的矛盾可以通过明确重构目标与范围、采用渐进式重构策略、优化项目管理流程、提高团队沟通效率、建立重构意识文化等方式解决。其中，采用渐进式重构策略尤为关键。渐进式重构是指在日常开发过程中，以小步骤持续进行重构，而非进行大规模集中式重构。这样既不会影响项目整体进度，也能逐步改善代码质量，防止技术债务积累。一、明确重构目标与范围重构目标明确是确保项目进度不受影响的前提。如果重构目标模
解决Selenium元素拖拽不生效Bug 爱学测试的雨果软件测试 selenium bug 测试工具
前几天在使用Selenium进行元素拖拽操作时，发现Selenium自带的元素拖拽方法（dragAndDrop()）不生效，网上的回答也是五花八门，比较混乱，尝试了以下几种方法均无法解决。方案1：通过dragAndDrop()方法将元素拖放到特定区域上——无效。//要拖拽的元素WebElementdraggable=driver.findElement(By.xpath(""));//目标元素/区
使用多种方式实现网络隔离的案例设计漫谈网络网络技术进阶通途网络 veth pair macvlan ipvlan Bridge 网络隔离
除了vethpair，Linux网络虚拟化还支持macvlan、ipvlan、桥接（Bridge）等方式实现命名空间网络隔离。以下是三种不同方法的案例设计：案例1：使用macvlan实现网络隔离目标在同一物理网络接口上为不同命名空间创建独立的虚拟接口（macvlan），实现网络隔离和独立IP访问。核心要求使用macvlan替代vethpair。验证命名空间之间、命名空间与外部网络的隔离性和连通性。
【目标检测】飞行物检测数据集7346张3类标签YOLO+VOC格式不会仰游的河马君数据集目标检测 YOLO 机器学习飞行物检测飞机
【目标检测】飞行物检测数据集7346张3类标签YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：7346Annotations文件夹中xml文件总计：7346labels文件夹中txt文件总计：7346标签种类数：3标签名称:["bird","drone","plane"]每个标签的框数（注意
分布式存储系统架构 JNI_42020487 分布式架构
分布式存储系统是一种将数据分散存储在多个存储节点上的系统，这些存储节点通过网络连接并共同工作，以实现高可用性、扩展性和高性能。分布式存储架构的设计目的是为了满足大规模存储需求，同时确保数据的可靠性、灵活性和易于管理。分布式存储系统架构有多种实现方式，通常取决于系统的需求、目标和特性。常见的分布式存储系统架构包括块存储（BlockStorage）、文件存储（FileStorage）和对象存储（Obj
《网络安全自学教程》- Windows安全标识符，身份鉴别和访问控制士别三日wyx 《网络安全自学教程》安全 windows linux web安全网络安全
《网络安全自学教程》操作系统有4个安全目标，也就是说想要保证操作系统的安全，就必须实现这4个需求：标识系统中的用户和进行身份鉴别。依据系统安全策略对用户的操作进行访问控制，防止用户和外来入侵者对计算机资源的非法访问。审计系统运行的安全性。保证系统自身的安全性和完整性。Windows使用「SID标识符」、「SAM身份管理」、「访问令牌」三种安全机制实现前两个需求。标识与鉴别1、Windows系统标识
[笔记.AI]大模型训练与向量值的关系俊哥V AI 技术理解由AI辅助创作人工智能笔记向量化
（借助DeepSeek-V3辅助生成）大模型在训练后是否会改变向量化的值，取决于模型的训练阶段和使用方式。以下是详细分析：1.预训练阶段：向量化值必然改变动态调整过程：在预训练阶段（如BERT、GPT的初始训练），模型的嵌入层（EmbeddingLayer）作为可训练参数，通过反向传播不断优化。每个词或子词的向量会根据上下文共现模式和任务目标（如掩码语言建模、自回归预测）动态调整。示例：词汇“苹果
蓝桥与力扣刷题（744 寻找比目标字母大的最小字母） এ旧栎 leetcode 算法职场和发展 java 学习和成长蓝桥杯二分法
题目：给你一个字符数组letters，该数组按非递减顺序排序，以及一个字符target。letters里至少有两个不同的字符。返回letters中大于target的最小的字符。如果不存在这样的字符，则返回letters的第一个字符。示例1：输入:letters=["c","f","j"]，target="a"输出:"c"解释：letters中字典上比'a'大的最小字符是'c'。示例2:输入:let
人工智能——分类算法零基础学会人工智能人工智能分类数据挖掘 python 机器学习深度学习算法
目录7K近领算法7.1本章工作任务7.2本章技能目标7.3本章简介7.4编程实战7.5本章总结7.6本章作业本章已完结！7K近领算法摘要：本章实现的工作是：首先用Python导入包含学生成绩和学生类别的样本数据，然后采用K近邻分类算法，配置算法模型中的k值，以N维空间的欧式距离为度量标准，求解待分类学生样本的预测标签。将预测标签与真实标签进行对比得出分类结果准确率。最后将预测结果可视化。本章掌握的
(Python) 用 Jupyter 实现一个能够自动下载网页链接的爬虫江湖留名 Python python 爬虫下载器 Jupyter
【参考资料】1.CSDN：python爬虫自动下载网页链接1需求在UIUCCEE300Lab02（该链接可能已失效）这样一个有多层且多种数据的网页上，爬取所需要的指定格式的文件（在此案例中需要爬取的是所有.jpg与.csv），并维持原层级关系：2分析2.1使用以下代码分析目标网页，查看所读取的内容importurllib.request#urlrequestimportos#dirsurl='ht
WPF 自定义行为AssociatedObject详解她说彩礼65万 WPF wpf
AssociatedObject是在使用WPF行为（Behaviors）时非常重要的一个属性。当你创建一个自定义行为并继承Behavior类时，AssociatedObject属性提供了对行为所附加到的控件（即目标控件）的引用。AssociatedObject的作用引用目标控件：AssociatedObject提供了对行为所附加到的具体控件实例的访问。例如，如果你创建了一个Behavior，那么A
LangChain vs. LlamaIndex：深入对比与实战应用一休哥助手人工智能 langchain
目录引言LangChain与LlamaIndex概述什么是LangChain？什么是LlamaIndex？两者的核心目标与适用场景架构与设计理念LangChain的架构设计LlamaIndex的架构设计关键技术差异核心功能对比数据连接与处理查询与检索机制上下文管理能力插件与扩展性性能分析数据索引效率查询速度对比资源占用情况开发生态LangChain的生态系统LlamaIndex的生态系统社区支持与
[NOIP 1999 提高组] 导弹拦截好好学习^按时吃饭动态规划
题目链接：线性DP代码（O(n^2)时间复杂度）：#include#defineintlonglongusingnamespacestd;constintN=1e5+10;intn=0;intarr[N];intdp[N];vectorq;signedmain(){intx;while(cin>>x)arr[++n]=x;//找到最大不上升序列for(inti=1;i=arr[i]){dp[i]=
如何理解Transformer缺乏像CNN那样的归纳偏置 CcaozzZ transformer cnn 深度学习
具体示例：“数字位置分类任务”我们设计一个简单的任务来对比CNN和Transformer对位置变化的处理能力：任务设定输入：28x28灰度图像，包含一个手写数字（0~9），但数字位置可能出现在图像任意位置（而非固定居中）。目标：模型需要同时完成两个任务：分类：识别数字类别（0~9）。定位：预测数字的中心坐标（x,y，取值范围[0,27]）。训练数据：仅包含数字出现在图像左侧半区的样本（x≤13）。
Redis分布式缓存主从同步原理解析年年叙￣缓存 redis 分布式
目录Redis主从同步的方式1.全量同步2.增量同步注意Redis主从同步的方式1.全量同步上图就是全量同步的一个流程图ReplicationId：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replidoffset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO算法的加油站监控场景目标检测（续）林聪木目标检测 YOLO 目标跟踪
目录3.3实验设计与结果分析3.3.1实验数据及评价指标3.3.2消融对比实验3.3.3YOLO系列算法对比实验3.3.4目标分类对比实验IVC高细粒度特征融合筛选算法研究4.1引言4.2高细粒度融合筛选算法4.2.1scSE注意力机制4.2.2PSconv高细粒度特征提取方法4.2.3IVC高细粒度特征融合筛选算法结构4.3实验设计与结果分析4.3.1实验数据及评价指标4.3.2实验环境与参数4
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 VO wsdl webservice rpc
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 bitmap bitset 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 java jvm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 UNION mysql 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 oracle sql 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 thread java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 java linux top
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 spring jquery mvc Ajax
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 java POJO 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 JavaScript html jquery Web css
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 Algorithm linked list sort
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 java enum exception
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

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他