- 软件需求-软件客户需求权利书
workflower
UML建模需求分析软件需求软件工程设计模式
权利#1:要求分析人员使用符合客户语言习惯的表达需求讨论应集中于业务需要和任务,故要使用业务术语,你应将其教给分析人员,而你不一定要懂得计算机的行业术语。权利#2:要求分析人员了解客户的业务及目标通过与用户交流来获取用户需求、分析人员才能更好地了解你的业务任务和怎样才能使产品更好地满足你的需要。这将有助于开发人员设计出真正满足你的需要并达到你期望的优秀软件。为帮助开发人员和分析人员,可以考虑邀请他
- nginx中间件部署
cxy_6
nginx中间件运维
普通权限账户安装NGINX中间件1、拥有高级权限的账户安装必要的插件sudoyuminstall-ygcc-c++makepcrepcre-develzlibzlib-developensslopenssl-devel2、普通账户进行NGINX的脚本式安装vinginx_intall.sh#!/bin/bashTAR_NAME="$1"TAR_NAME_DIR=`basenamenginx-1.2
- 反激与正激拓扑:区别、选型与应用
DeepGpt
电力电子介绍单片机嵌入式硬件
1.反激与正激的区别反激和正激是两种常见的隔离型开关电源拓扑,主要区别体现在工作原理、电路结构和性能特性上。(1)工作原理反激(Flyback)能量存储与传输:变压器在开关导通时存储能量(电感模式),开关关断时将能量传递到次级。工作模式:基于电感储能,类似于Boost-Buck组合。开关周期:开关导通:初级电流上升,变压器储能,次级二极管反偏。开关关断:变压器释放能量,次级二极管导通,能量传输到负
- 反激与LLC电路中假负载的作用及选型分析
DeepGpt
电路硬件工程
在反激(Flyback)和LLC谐振电路中,输出端经常加假负载(DummyLoad)的原因主要是为了解决轻载或空载条件下的工作不稳定问题。以下是具体原因和假负载选择的大致依据:1.为什么需要在输出加假负载?1.1反激电路(Flyback)最小负载要求反激拓扑在轻载或空载时,反馈环路可能无法稳定工作。因为反激电路通常采用脉宽调制(PWM)控制输出电压,当负载过轻时,占空比会变得极小,导致控制器进入“
- 数字电路设计的基本流程
minstbe
数字电路设计fpga开发
数字电路设计的整个流程可以看作是围绕RTL设计这一关键环节展开的完整芯片设计过程。以下是从RTL出发,逐步扩展到其他环节的详细描述:1.系统级设计(System-LevelDesign)目标:确定芯片的总体功能和性能指标。定义芯片的架构,包括模块划分、数据路径、控制路径等。关键内容:需求分析:确定芯片需要完成的任务,例如计算能力、功耗、面积等。系统建模:使用工具(如MATLAB、SystemC)搭
- 性能2-科学计算中的日志记录:调试、性能与信任
李星星BruceL
自动化测试pythonpandasnumpy算法
目录科学计算中的日志记录:调试、性能与信任你已经运行了科学模型的批处理程序,经过数小时的计算后,它输出了一个结果。然而,结果是错误的。你怀疑计算中存在错误,但不确定具体是什么问题,而缓慢的反馈循环使得调试变得更加困难。如果能不花费数天时间运行程序就能调试并加速它,那该多好?虽然我不是科学家,而是一名软件工程师,但我曾在科学计算领域工作了一年半。我想提供一个解决这类问题的潜在方案:日志记录,特别是我
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- REAPER:REAPER基础操作与界面介绍_2024-07-17_13-32-08.Tex
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REAPER:REAPER基础操作与界面介绍REAPER简介与安装1.1REAPER软件概述REAPER是一款功能强大且灵活的数字音频工作站(DAW),适用于Windows和MacOSX操作系统。它提供了多轨录音、音频和MIDI编辑、混音、母带处理、虚拟乐器和效果器插件支持等全面的音频制作功能。REAPER的设计理念是简洁高效,用户界面直观,同时允许高度的自定义和扩展,适合从初学者到专业音频工程师
- 【技术支持】cron4j的scheduler调度模式
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技术支持javacron4j
调度模式(schedulingpattern)schedulingpattern是一个UNIX的类定时任务模式,由一个以空格分隔为五个部分的字符串组成。从左到右依次为分、时、天、月、周。精确到秒则需要quartz。字段规则分从0到59时从0到23天从1到31,字母L可以表示月的最后一天月从1到12,可以别名:jan",“feb”,“mar”,“apr”,“may”,“jun”,“jul”,“aug
- 万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动?
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後端技術网络服务器c++unity架构游戏程序
在先前的测试数据,每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒,每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器,每秒可处理800万个互动,而这是在24,000名玩家的情境下(每个代理服务处理2,400名玩家,假设10个代理)。测试数据显示,每个代理服务处理2,400名玩家时,流量为220MiB/s。若我们同样线性推算,则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s(约5500MiB/s)的网路流量,
- 如何使用PHP进行单元测试:工具与方法
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如何使用PHP进行单元测试:工具与方法单元测试是软件开发中不可或缺的一部分,它能够确保代码的每个独立单元(如函数、类或方法)在隔离环境中按预期工作。对于PHP开发者来说,掌握单元测试的工具和方法是提高代码质量和开发效率的关键。本文将详细介绍如何使用PHP进行单元测试,涵盖常用的工具、编写测试用例的方法以及最佳实践。1.单元测试的重要性在深入讨论工具和方法之前,首先需要明确单元测试的重要性。单元测试
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PHP安全最佳实践:防御XSS与CSRF攻击在Web开发中,安全性是一个至关重要的方面。PHP作为一种广泛使用的服务器端脚本语言,常常成为攻击者的目标。本文将重点讨论如何通过最佳实践来防御两种常见的Web攻击:跨站脚本攻击(XSS)和跨站请求伪造(CSRF)。1.跨站脚本攻击(XSS)防御1.1什么是XSS攻击?跨站脚本攻击(XSS)是一种注入攻击,攻击者通过在网页中插入恶意脚本,使得这些脚本在用
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1990-2018年全国投入产出数据表https://download.csdn.net/download/2401_84585615/90214697https://download.csdn.net/download/2401_84585615/90214697全国投入产出表是反映各部门之间经济活动相互联系和相互依赖关系的重要工具。它通过详细列示各部门的投入和产出,揭示了经济系统内部的结构和运
- 特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面
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模拟退火算法
特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面:一、生活习惯的调整:1.饮食:保持均衡的饮食,摄入充足的维生素和矿物质,尤其是维生素B族和镁等。同时,应避免过量摄入酒精、咖啡因等刺激性物质,因为它们可能会加重震颤症状。2.规律作息:保持充足的睡眠,避免过度劳累和熬夜。合理安排工作和休息时间,有助于减轻心理压力,缓解症状。二、运动与锻炼:定期进行身体锻炼有助于维持肌肉和神经系统的健康。选择适合自己的锻炼
- 垃圾收集算法
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常见算法引用计数记录每个对象的引用次数,当引用次数为零时回收对象标记-清除根引用可达分析、扫描内存回收不可达对象分代回收基于观察到大多数对象生命周期较短,而少数对象生命周期较长的优化算法空闲回收在CPU空闲时运行垃圾回收器,以减少对程序执行的影响增量回收将垃圾回收任务分解为多个小步骤,逐步完成。可以避免一次性垃圾回收导致的长时间暂停,从而减少对程序性能的影响Java最新垃圾回收算法Java最新垃圾
- Python的那些事第四十五篇:继承自Nose的测试框架Nose2
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Nose2:继承自Nose的测试框架摘要本文深入探讨了Nose2这一继承自Nose的测试框架。在软件开发过程中,测试是确保代码质量和稳定性的重要环节,而测试框架为测试工作的开展提供了有力支持。Nose2作为Nose的继承者,在保留Nose优势的基础上进行了诸多改进和扩展,为Python测试领域带来了新的活力和可能性。本文将从Nose2的基本特性、优势、应用场景、代码实例等方面进行详细阐述,通过与N
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KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻(KNN)在分类和回归任务中表现稳健,但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。以下从算法优化、数据结构、工程实践三方面深入解析性能提升策略,并附典型应用案例。一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离,时间复杂度为(n=样本数,d=特征维度)内存占用需全量存储训练数据,大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
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SQL(StructuredQueryLanguage,结构化查询语言)是一种专为管理关系型数据库设计的标准化语言。它不仅是与数据库交互的核心工具,也是现代数据驱动应用的基础。以下从定义、功能分类、扩展性及应用场景等方面进行全面解析:一、SQL语言的定义与历史背景基本定义SQL是一种声明式语言,允许用户通过简洁的语法描述“需要什么数据”,而非具体实现步骤。其发音可为“S-Q-L”或“sequel”
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SQL转化将PostGIS中的地理数据与高德地图所需的格式进行匹配可以涉及以下几个步骤:1.数据格式:首先,需要了解高德地图所需的地理数据格式。通常,高德地图可能接受常见的地理数据格式,如WGS84坐标系的经纬度坐标。2.坐标系转换:如果PostGIS中的地理数据使用的是不同的坐标系,可能需要进行坐标系转换。这可以通过使用专门的坐标转换库或工具来完成。3.数据提取:从PostGIS中提取所需的地理
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述幼儿园组织活动,老师布置了一个任务:每个小朋友去了解与自己同一个
- 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务
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多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯(MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB)是一种常用于文本分类的算法,特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据(如文本数据中的词频)时表现优异,可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析:识别用户评论的情感,例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测:鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类:将新
- AGI的学习与适应能力
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计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
“AGI的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统。与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和
- WinSW-x64(2.12.0)将nginx注册为服务可能有bug
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使用的环境是:windowsserver2008R2,WinSW-x64(2.12.0),nginx1.24.0项目中碰到个需求,配置nginx代理,实现一个端口代理多个端口和地址。本来很轻松的事,结果耗费了一天的功夫,把人都整不自信了。我先修改nginx配置,然后在服务列表中重启nginx服务,这个服务是使用WinSW-64(2.12.0)版注册的,选了最新版的,想着bug会少一些。然后神奇的事
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importcv2#检查版本print(cv2.__version__)#加载一张图片(确保你有一个名为'test.jpg'的文件在当前目录)image=cv2.imread('C:\\test1.jpg')#显示图片cv2.imshow('image',image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()cv2意思是opencvc++o(* ̄︶ ̄*)o建议使用A
- Linux 找回 Root 密码(多发行版本)
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Linux从新手到入门linuxchrome运维
适用于大多数Linux发行版(Ubuntu、CentOS、Debian等),无需第三方工具,需物理接触服务器或系统启动权限。步骤1:重启系统并进入GRUB引导菜单重启系统,看到启动画面时,快速按下Esc、Shift或E(不同系统按键不同,可多试几次)。进入GRUB菜单后,选择要修改的系统内核选项(通常第一个),按e进入编辑模式。步骤2:修改内核启动参数找到以linux或linux16或linuxe
- 每天10道Java基础面试题,涵盖核心知识点,附简洁代码示例,掌握快速记忆的方法
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1.JDK、JRE、JVM区别JDK:开发工具包(含JRE+编译器)JRE:运行环境(含JVM+类库)JVM:执行字节码的虚拟机2.==与equals()区别Stringa="abc",b=newString("abc");System.out.println(a==b);//false(地址不同)System.out.println(a.equals(b));//true(内容相同)3.Stri
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
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1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key
背太阳的牧羊人
模型微调llama人工智能大模型微调
在LLaMA-Factory进行SFT(Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调)时,训练数据的格式非常重要,因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key,它们的作用如下:Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令(问题或任务
- AI在投标管理中的智能化应用设计方案
警世龙
开发记录人工智能自然语言处理深度学习人工智能AI编程
一、系统设计目标E={e1,e2,e3}其中{e1:标书准备效率提升40%e2:中标率提升25%e3:人工审核工作量降低60%E=\{e_1,e_2,e_3\}\quad\text{其中}\quad\begin{cases}e_1:\text{标书准备效率提升40\%}\\e_2:\text{中标率提升25\%}\\e_3:\text{人工审核工作量降低60\%}\end{cases}E={e1,
- 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