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开发者职业加速服务算法学习
介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。负责整个模型开发生命周期，包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩
- AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法
曦紫沐
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提示词工程师必备的"超能力"：无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明？当别人能用一句话生成专业级代码，而你的查询却得到敷衍回答时，问题可能出在提示词工程的三重境界。掌握Zero-Shot/Few-Shot/COT技术，普通人也能让AI发挥出研究员级别的思考能力。二、三分钟掌握三大核心技术1.Zero-Shot：空手道大师的思维（无需任何示例）核心原理：利用模型预训练知识直接推
- DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力
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摘要我们介绍了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，无需监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大而有趣的推理行为。然而，它也面临诸如可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，我们引入了Dee
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PMP（ProjectManagementProfessional）认证是全球公认的项目管理领域的权威认证，证明了你在项目管理方面的专业知识和能力。想要顺利通过PMP考试，需要系统的备考计划和方法。以下是一些实用的PMP认证考试攻略，帮助你提高通过考试的成功率：1.了解考试大纲与知识体系PMP考试基于《PMBOK（项目管理知识体系指南）》和其他相关的项目管理标准。考试内容涵盖了以下5个过程组和10
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深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化（Normalization）是提升模型性能、加速训练的重要技巧。归一化方法可以帮助减少梯度消失或爆炸的问题，提升模型的收敛速度，且对最终模型的性能有显著影响。本文将以PyTorc
- Pta考试真题训练—1125（字符串之最小子串）
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子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而pat就是一个子列。现给定一个字符串S和一个子列P，本题就请你找到S中包含P的最短子串。若解不唯一，则输出起点最靠左边的解。输入格式：输入在第一行中给出字符串S，第二行给出P。S非空，由不超过104个小写英文字母组成；P保证是S的一个非空子列。
- PyTorch Lightning 的简单使用示例
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1.环境准备与依赖导入首先，代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
- 基于DeepSeek 的图生文最新算法 VLM-R1
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目录一、算法介绍二算法部署三模型下载四算法测试五可视化脚本一、算法介绍VLM-R1：稳定且可通用的R1风格大型视觉语言模型自从Deepseek-R1推出以来，出现了许多专注于复制和改进它的作品。在这个项目中，我们提出了VLM-R1，一种稳定且可通用的R1风格的大型视觉语言模型。具体来说，对于引用表达式理解（REC）的任务，我们使用R1和SFT方法训练了Qwen2.5-VL。结果表明，在域内测试数据
- 清华「DeepSeek从入门到精通」正式发布！104页超全解析使用教程
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看了这么多deepseek使用指导，包括什么使用指南，15天指导手册，还有一些自媒体账号写的使用方法，普遍的问题是十分粗糙，没有实际的指导意义。还有些用的是chatGPT的训练方式，要知道，DeepSeek和chatGPT是两种模型，一个是推理型，一个是指令型，这是驴唇不对马嘴啊。虽然deepseek官方也提供了提示库文档，进行了13种场景的分类，但是具体举例也不够详细。有需要可以自取：「Deep
- C++数组综合训练：插入删除/进制转换/排序算法
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第一部分：数组基础操作强化1.1数组元素插入（动态位移版）//示例：在指定位置插入元素inta[11],i,n,x,y;cin>>n;//当前元素数量for(i=0;i>a[i];cin>>x>>y;//输入插入位置（从1开始计数）和元素值x--;//转换为数组下标//关键算法：从后向前移动元素（时间复杂度O(n)）for(i=n;i>=x;i--){a[i+1]=a[i];//元素后移}a[x]
- Llama 3.2入门基础教程（非常详细），Llama 3.2微调、部署以及多模态训练入门到精通，收藏这一篇就够了！
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9月25日Meta发布了Llama3.2，包括11B和90B的视觉语言模型。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！Llama3技术剖析与部署相较于Llama2，Llama3的改变其实并不是太大。Tokenizer变成了128K的词表，使用了GQA，不在是原来的只在Llama2-70B里使用了。所以说，最大的改变就是词表与GQA。然后在训练上变化比较大，参数变大了，400B的还没放出来
- Python接口自动化测试框架（工具篇）-- 接口测试工具JMeter
职说测试
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文章目录一、前言二、JMeter2.1、安装jmeter2.2、JMeter接口测试案例2.3、快速创建JMeter接口测试计划三、扩展3.1、接口自动化测试3.2、性能自动化测试一、前言相比使用postman做接口测试，作为测试人员，熟练使用jmeter做接口测试已经是必备技能，这可以从各大招聘测试岗的JD中得到印证，它不仅仅能做接口测试、还有可以做性能测试、自动化测试都能作为其解决方案之一；其
- Meta Platforms （原Facebook）计划推出新的大型语言模型以应用于人工智能
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技术杂谈人工智能facebook语言模型
一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域成为众多科技巨头激烈角逐的关键战场。MetaPlatforms作为全球社交媒体和科技行业的领军者，一直积极投身于新技术的探索与创新。近期，有消息传出MetaPlatforms计划推出新的大型语言模型以应用于人工智能领域，这一举措无疑将对行业格局产生深远影响。本报告将对MetaPlatforms在人工智能领域的发展历程、此次计划推出新模型的背景、可能带来
- GPT-4.5
开发者每周简报
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OpenAI正式发布GPT-4.5——迄今为止最强大的AI模型的研究预览版。从今天起，它向Pro用户和开发者开放，引发了全球AI爱好者的热烈讨论。OpenAI团队表示，GPT-4.5是他们迄今为止最大、最强的模型，在预训练和后训练方面实现了重大突破。通过扩展无监督学习，GPT-4.5增强了识别模式、建立联系和创造性洞察的能力，尽管它并不是专门为推理任务设计的。早期测试者表示，与GPT-4.5交互的
- 数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题
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一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法，由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。前向传播：输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层，经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后，需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的
- DeepSeek-R1 技术报告解读：用强化学习激发大模型的推理潜能
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文章目录1.背景2.DeepSeek-R1训练流程2.1DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习2.2DeepSeek-R1：冷启动+多阶段训练3.蒸馏小模型3.1蒸馏流程与优势3.2蒸馏vs.直接RL4.实验结果4.1主模型表现4.2蒸馏模型表现5.关键创新与思考6.总结参考链接**导读：**DeepSeek-R1是近期发布的一款开源大模型，它将纯强化学习与多阶段训练策略相结合，大幅提升了模
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而，传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化，这往往需要大量的经验和试错，并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- IvorySQL 4.2 发布
数据库
IvorySQL4.2已于2025年1月13日正式发布。新版本全面支持PostgreSQL17.2，并修复了多项bug。增强功能PostgreSQL17.1增强功能确保当RLS应用于非顶级表引用时，缓存的计划会标记为依赖于调用角色使libpq在SSL或GSS协议协商期间丢弃接收到的错误消息修复SETSESSIONAUTHORIZATION和SETROLE之间的意外交互防止受信任的PL/Perl代码
- Lucene硬核解析专题系列（四）：性能优化与调优
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Lucene的高效性不仅源于其底层数据结构和算法，还得益于在实际应用中对性能的精心优化。本篇将从索引合并、内存管理、多线程搜索等方面，揭示Lucene如何应对高负载场景，并提供调优思路，帮助开发者充分发挥其潜力。一、索引合并（MergePolicy）与性能权衡Lucene的索引由多个分段组成，随着数据写入，分段数量增加会导致查询性能下降。索引合并是将小分段合并为大分段的过程，由MergePolic
- Spring 源码硬核解析系列专题（扩展篇）：Spring Batch 的恢复机制源码解析
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在第九期中，我们深入探讨了SpringBatch的批处理流程，剖析了Job和Step的执行机制。在企业级应用中，批处理任务可能因异常（如数据库故障、网络中断）失败，如何从失败点恢复并继续执行，是SpringBatch的关键特性之一。本篇将聚焦SpringBatch的恢复机制，深入源码分析其实现原理，并补充相关图示。1.恢复机制的核心概念SpringBatch的恢复机制依赖以下组件：JobRepos
- 学习计划：第四阶段（第九周）
狐凄
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目录第四阶段：特殊方法与高级特性第9周：了解属性装饰器周一周二周三周四周五总结一、学习内容回顾二、问题与解决三、学习成果四、下周计划第四阶段：特殊方法与高级特性第9周：了解属性装饰器周一上午理论学习阅读Python官方文档及相关教程，了解属性装饰器的基本概念。明确属性装饰器是Python提供的一种语法糖，用于简化属性的访问控制逻辑，将方法伪装成属性，使代码更简洁、易读。学习属性装饰器与传统属性访问
- 【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战：打造工业级AI开发专家（附完整代码+案例）
爱吃青菜的大力水手
人工智能自动化半导体
——基于LoRA+GRPO算法，显存直降10倍，手把手教你训练行业大模型为什么这篇内容值得收藏？直击工业软件开发6大痛点：代码规范、性能优化、多约束条件处理等难题一次性解决显存消耗降低90%：4×A100全参数微调显存需求从320GB→32GB，中小企业也能玩转大模型实战案例全覆盖：包含PLC代码生成、产线控制优化等典型场景，代码可直接复现附赠工业数据集模板：JSONL格式对话模板+预处理脚本，快
- 分布式多卡训练(DDP)踩坑
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面试学习路线阿里巴巴分布式
多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR，用来进行目标检测。单卡训练语句（正常运行）：pythonmain.py多卡训练语句：需要通过torch.distributed.launch来启动，一般是单节点，其中CUDA_VISIBLE_DEVICES设置用的显卡编号，也可以不用，直接在main.py里面指定device也行，–nproc_pre_node每个节点的显卡数量。python-m
- Lucene硬核解析专题系列（三）：查询解析与执行
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lucenemybatis全文检索
Lucene的索引构建为高效搜索奠定了基础，而查询解析与执行则是将用户意图转化为实际结果的关键环节。本篇将从查询的解析开始，逐步深入到查询类型、评分模型和执行流程，揭示Lucene搜索能力的底层原理。一、查询语法与QueryParser的工作原理Lucene的查询过程始于用户输入的搜索字符串，例如“人工智能AND机器学习”。这一字符串需要被解析为Lucene能够理解的结构化对象。QueryPars
- YOLO 中 SPFF 模块的优化与 Focal Modulation 替代研究
向哆哆
YOLOyolov8
文章目录1.YOLO中的SPPF模块分析2.FocalModulation简介3.在YOLO中用FocalModulation替换SPPF4.实验与对比分析4.1代码替换YOLO模型中的SPPF4.2训练对比5.AblationStudy（消融实验）5.1不同模块的对比实验5.2目标尺寸对比分析6.模型部署与推理优化6.1ONNX加速推理6.2适配JetsonNano7.进一步优化方向8.在YOL
- 【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）
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深度学习cnnlstm
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们
- JMeter 实战项目脚本录制最佳实践（含 BadBoy 录制方式）
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JMeter实战项目脚本录制最佳实践（含BadBoy录制方式）一、项目背景在软件测试过程中，使用JMeter进行性能测试和功能测试是常见的操作。本实战项目将详细介绍如何使用JMeter自带工具以及BadBoy进行脚本录制，并完善脚本以进行有效的压测。二、JMeter自带工具脚本录制流程第一步：增加录制组件打开JMeter，在测试计划中右键点击，选择“添加”->“非测试元件”->“HTTP(S)Te
- 基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用3.1大模型简介3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证3.4预测结果分析四、基于预测结果的手术方案制定4.1术前评估4.2手术方式选择4.3手术注意事项五、基于预测结果的麻醉方案制定5
- 代码随想录算法训练day65---图论系列9《dijkstra(堆优化版)&Bellman_ford 算法》
Ritsu栗子
算法图论c++
代码随想录算法训练—day64文章目录代码随想录算法训练前言一、47.参加科学大会-----dijkstra(堆优化版)二、94.城市间货物运输I---Bellman_ford算法总结前言今天是算法营的第65天，希望自己能够坚持下来！今天继续图论part！今日任务：●dijkstra(堆优化版)●Bellman_ford算法一、47.参加科学大会-----dijkstra(堆优化版)卡码网题目链接
- 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
