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AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算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
大语言模型应用指南:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
- Java性能调优必修课:YourKit与VisualVM实战对比,从内存泄漏到CPU瓶颈的一站式解决
引言凌晨三点的运维群突然弹出告警:“服务器内存使用率98%!”,你顶着黑眼圈登录服务器,jstat显示GC频率飙升,jmap导出堆文件却像看天书——这种场景每个Java工程师都不陌生。性能问题就像程序里的"暗桩",轻则让用户骂骂咧咧,重则导致系统崩溃。这时候,专业的性能分析工具就是我们的"照妖镜"。今天要聊的两位主角:JDK自带的VisualVM和商业旗舰YourKit,一个是"居家小能手",一个
- [架构之美]Spring Boot 3.5.3新特性解析及JDK21集成
曼岛_
成长之路架构springboot3.5.3
[架构之美]SpringBoot3.5.3新特性解析及JDK21集成SpringBoot3.5.3作为关键补丁版本,不仅修复了此前版本中的棘手回归问题,更深度整合JDK21特性,为高并发与云原生应用带来突破性提升。本文将深入解析其核心技术亮点及实战应用。一、关键修复与版本背景1.1紧急修复回归问题问题定位:3.5.1版本中因Tomcat升级(10.1.42)引入的multipart/form-da
- ART(Automatic Reasoning and Tool-use):自动推理与工具使用的革命性突破
引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的能力边界正在不断被重新定义。ART(AutomaticReasoningandTool-use)技术作为一项革命性的突破,为AI系统提供了自动推理并使用外部工具的能力,这标志着我们正在迈向更加智能和实用的AI时代。什么是ART技术?ART是AutomaticReasoningandTool-use的缩写,它是一种让AI系统能够自动进行推理并调用外
- React虚拟DOM原理(在内存中构建虚拟DOM树来优化真实DOM)Virtual DOM、浏览器重排reflow和重绘repaint、Diff算法、Fiber架构(双缓存机制)
Dontla
reactreact.js算法架构
文章目录React虚拟DOM原理深度解析概述什么是虚拟DOM基本概念虚拟DOM的数据结构为什么需要虚拟DOM直接操作DOM存在以下问题:1.**性能开销大**:DOM操作涉及浏览器的重排(reflow)和重绘(repaint)2.**频繁更新效率低**:每次状态变化都直接操作DOM会导致性能瓶颈3.**难以优化**:无法批量处理多个DOM变更虚拟DOM通过以下方式解决这些问题:1.**批量更新**
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- Java在AI与量子计算时代的新突破:2025年技术前瞻与实践指南
〃冷·夏ぐ
java人工智能量子计算
在2025年的技术浪潮中,Java作为一门历经近30年发展的编程语言,不仅没有显出疲态,反而在AI、量子计算、云原生等前沿领域展现出惊人的适应力和创新力。本文将深入探讨Java在2025年的最新技术趋势,包括Java24的重大更新、AI与量子计算支持、性能优化策略以及现代Java开发的最佳实践,帮助开发者掌握这些变革性技术,提升技术竞争力。Java24重磅发布:AI与量子计算时代的语言革新2025
- 软件架构的发展历程——从早期的单体架构到如今的云原生与智能架构
软件架构的发展历程是技术演进与业务需求相互驱动的结果,从早期的单体架构到如今的云原生与智能架构,每一步都在突破系统的可扩展性、灵活性和效率边界。以下是其核心发展脉络及未来趋势的全景解析:一、发展历程:从单体到智能的技术跃迁1.单体架构(1960s-1990s)特点:所有功能模块(UI、业务逻辑、数据访问)集中在一个代码库,依赖单一数据库,部署为单个进程。代表技术:COBOL大型主机系统、早期C/S
- 自动驾驶系列—加速自动驾驶系统开发:多型号SoC快速适配的最佳实践
学步_技术
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习SoC适配
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布,让 AI 更懂你的业务!
数据库人工智能知识资讯
背景随着生成式人工智能(GenerativeAI)从概念验证迈向规模化商业落地,AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而,当模型调用日益便捷时,核心痛点已不再是模型本身,而是集中在一个关键要素上:数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于:数据孤岛导致知识库分散,通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护,
- 基于Google Gemini 探索大语言模型在医学领域应用评估和前景
知来者逆
LLM语言模型搜索引擎人工智能Gemini大语言模型医疗健康医疗
概述近年来,大规模语言模型(LLM)在理解和生成人类语言方面取得了显著的飞跃,这些进步不仅推动了语言学和计算机编程的发展,还为多个领域带来了创新的突破。特别是模型如GPT-3和PaLM,它们通过吸收海量文本数据,已经能够掌握复杂的语言模式。人工智能技术的迅猛发展不断推动着LLM的进化,并加速了这一领域的专业创新。这些进步是随着模型规模的扩大、数据量的增加以及计算能力的提升而逐步实现的,其中许多尖端
- fastapi的基础使用(一)
fastapi故名思义,这一款框架特别适合做后端api的开发。对于同类竞品有django和flask。django是一个全量框架,在传统web开发时代,旨在快速交付一个成品。django有功能强大的admin后台管理系统,且内置的用户及权限模块,另外就是内建的orm非常完善。同时传统网站开发的表单,过滤器等,还有自己的模板引擎等。缺点就是django是一个自己闭环的体系,若想突破它的体系,则代价比
- 【Python爬虫(65)】突破壁垒,深入挖掘:Python爬取行业报告网站全攻略
奔跑吧邓邓子
Python爬虫python爬虫开发语言行业报告
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、引言二、攻克访问权限与加密机制2.1分析网站访问权限2.2应对
- 同步、异步、响应式编程介绍
赶路人儿
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随着互联网的发展,用户的规模不断扩大,应用的架构从单一应用架构演变到微服务架构。在微服务架构下,我们把一些核心的业抽取出来,作为独立的服务。服务与服务之间通过RPC或者HTTP进行通信,这意味着微服务架通常是I/O密集型的。所以这也决定了现代互联网架构的性能瓶颈:I/O。1、阻塞架构阻塞式系统构建于Servlet框架上(Servlet3.0之前),这样的系统是阻塞的和多线程的,这意味着每个连接使用
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
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蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- 从 MDM 到 Data Fabric:下一代数据架构如何释放 AI 潜能
大卫的 AI 办公摸鱼手册
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从MDM到DataFabric:下一代数据架构如何释放AI潜能——传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言:AI规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天,企业对AI的期望已从“单点实验”转向“规模化落地”。然而,Gartner数据显示,仅有20%的AI项目能够真正实现工业化部署,其核心瓶颈在于数据质量、实时性和治理复杂性。传统主数据管理(MDM)虽能解决基础数据标准化问题,但在应对多源异
- Redis常见性能问题及解决方案:实战应用指南
Redis作为高性能的内存数据库,在缓存、消息队列、实时统计等场景中被广泛应用。然而,在实际生产环境中,Redis的性能问题可能成为系统的瓶颈。本文结合实战经验,总结7大常见性能问题及其解决方案,并提供实际案例,帮助开发者快速定位并优化性能。1.内存问题:内存不足与碎片化问题表现:Redis内存达到上限,触发OOM(OutOfMemory)错误,导致写操作失败。内存碎片率过高(通过INFOmemo
- 2025年渗透测试 vs 漏洞扫描:本质区别与协同防御实战指南
上海云盾商务经理杨杨
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引言2025年,随着AI驱动的自适应攻击与量子计算威胁升级,企业对安全评估的需求激增。然而,渗透测试(PenetrationTesting)与漏洞扫描(VulnerabilityScanning)仍被大量混淆——前者年成本超百万仍一票难求,后者自动化率突破90%却误报率居高不下。本文从技术本质、演进趋势与实战场景切入,解析二者差异及协同策略。一、本质区别:五维对比框架维度渗透测试漏洞扫描核心目标模
- 2025年iptables防御DDoS攻击终极指南:从原理到实战配置
上海云盾商务经理杨杨
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一、DDoS攻击新趋势与iptables的防御定位1.2025年攻击特征升级AI驱动的自适应攻击:攻击流量动态模拟合法用户行为,传统规则引擎漏检率超40%。混合攻击常态化:SYNFlood、UDPFlood、CC攻击组合使用(如SYN+HTTPFlood),单次攻击峰值突破8Tbps。IPv6协议滥用:利用IPv6多播地址扫描内网,绕过传统IPv4防护规则。2.iptables的核心优势轻量级内核
- 《Spring 中上下文传递的那些事儿》Part 4:分布式链路追踪 —— Sleuth + Zipkin 实践
大手你不懂
Spring中上下文传递的那些事儿Java项目实战spring分布式java
Part4:分布式链路追踪——Sleuth+Zipkin实践在微服务架构中,一个请求可能会经过多个服务节点。为了准确地监控调用链、定位性能瓶颈和排查问题,分布式链路追踪(DistributedTracing)是必不可少的能力。SpringCloud提供了对Sleuth+Zipkin的开箱即用支持,帮助开发者轻松实现全链路追踪。本文将带你了解Sleuth和Zipkin的工作原理,并结合实际项目演示如
- 创客匠人:知识变现赛道中创始人 IP 打造的底层逻辑
在知识付费行业蓬勃发展的当下,如何让专业知识突破“自嗨”困境,实现商业价值与社会价值的统一?创客匠人通过数千个案例的实践探索,揭示了一个核心规律:创始人IP打造与知识变现的深度结合,是破局的关键所在。一、创始人IP:知识变现的信任锚点创客匠人服务过的1000+年入百万知识IP案例中,一个共性特征尤为突出:用户买单的本质是为“信任”付费。例如,某家庭教育领域的创始人,凭借10年一线教学经验打造IP,
- Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读
qq_41627642
深度学习论文阅读论文阅读
摘要最近的SegmentAnythingModel(SAM)在扩展分割模型规模方面取得了重大突破,具备强大的零样本能力和灵活的提示机制。尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码,其掩码预测质量在许多情况下仍不理想,尤其是对于结构复杂的目标。我们提出了HQ-SAM,使SAM能够精确地分割任意目标,同时保留其原有的可提示设计、高效性和零样本泛化能力。我们的设计充分复用并保留了SAM预训练的模型权重,仅引入
- 使用系统监视工具如何判断CPU、内存和磁盘I/O的瓶颈?
1.CPU性能(1)平均负载,通过top或uptime命令可以显示系统平均负载。在一段时间之内,若系统有n个CPU且平均负载小于n,则说明某些CPU还有空闲的时间片处理任务;反之则说明CPU工作繁忙。(2)和心态和用户提进程:通过top或vmstat命令可以显示核心态和用户态进程。在一段时间之内,当sy%+us%90%表示系统负荷很重,CPU资源短缺。在一段时间之内,若持续地id%2us%,表示C
- 云上配送革命:亚矩云手机如何重塑Uber Eats的全球外卖生态
云云321
智能手机重构web3android矩阵
当UberEats在东京涩谷的暴雨中因配送延迟被用户差评,当巴西圣保罗的贫民窟因网络信号差导致订单流失,当欧洲司机因高昂的燃油成本抗议平台抽成——全球外卖行业的增长瓶颈,正卡在“物理世界”与“数字世界”的断层带上。而亚矩云手机以“云端算力+AI调度+边缘网络”的技术组合,正在为UberEats构建一张覆盖6000多个城市的“云端配送神经网络”,重新定义外卖行业的效率、成本与用户体验边界。一、动态定
- 大模型微调到底有没有技术含量?
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能语言模型ai大模型大模型微调程序员AI大模型
今天给大家带来知乎好友@ybq的一篇回答-大模型微调到底有没有技术含量,或者说技术含量到底有多大?老生常谈的一句话吧:有没有技术含量取决于这个工作你怎么做,尤其是llm方向,上手门槛相比传统NLP变得更低了。我举一些例子吧,针对大模型微调的几个重要环节,我列举的每一种做法大概率都能完成最终目标,甚至说训出来的模型效果都没什么差别。但对个人能力成长的帮助就大不相同了。数据工作做法1:继承实验室或者同
- 程序人生:技术人如何实现职业阶梯的跨越式发展
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据程序人生职场和发展ai
程序人生:技术人如何实现职业阶梯的跨越式发展关键词:职业发展、技术领导力、T型人才、职业规划、跨领域能力、持续学习、技术管理摘要:本文针对技术从业者的职业发展痛点,构建了系统化的职业阶梯跨越模型。通过解析技术人才成长的核心阶段与能力模型,结合数学量化评估体系和实战案例,提供从技术深耕到领导力跃迁的完整路径。内容涵盖能力矩阵构建、项目实战策略、跨领域知识融合、个人品牌经营等关键模块,帮助技术人突破职
- Android Profiler 深度解析及其在性能分析中的应用
一、AndroidProfiler概述AndroidProfiler是AndroidStudio内置的一套性能分析工具,取代了早期的AndroidMonitor工具。它提供了实时应用性能数据可视化,帮助开发者识别和解决性能瓶颈。核心组件模块:CPUProfiler-分析应用CPU使用和线程活动MemoryProfiler-监控内存分配和泄漏NetworkProfiler-跟踪网络请求活动Energ
- AI 大模型重塑软件开发流程的四点观察:跃迁/重构/变革/挑战
敖行客 Allthinker
Thinker说人工智能大模型
作为软件开发的从业者,笔者深刻感受到AI大模型对开发流程的颠覆性影响。从最初的代码补全工具到如今能够自主完成复杂任务的智能协作者,AI的角色转变正推动软件开发范式发生系统性变革。基于实际开发经验与行业案例,从四个维度,浅显讲述一下AI大模型重塑软件开发流程的观察。观察一:编码能力突破——从“助手”到“协作者”的技术跃迁核心变化:AI从“补全代码片段”进化为“自主构建完整系统”过去,AI在开发中的角
- Llama改进之——分组查询注意力
愤怒的可乐
#NLP项目实战自然语言处理llama深度学习人工智能分组查询注意力旋转位置编码
引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定,因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码,将选择位置编
- 什么是YashanDB?深入解析企业级数据库解决方案
数据库
在现代企业数据管理中,数据库技术面临着多个挑战,包括性能瓶颈、数据一致性以及高可用性等问题。随着数据量的激增和应用需求的多样化,传统数据库架构逐渐显示出其局限性。在此背景下,YashanDB作为一种新兴的企业级数据库解决方案,凭借其独特的架构和高效的数据处理能力受到越来越多企业的青睐。本文将深入探讨YashanDB的核心技术及其在企业级应用场景中所带来的优势,帮助开发人员及数据库管理员更好地理解这
- 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