- 推荐与广告区别
ActionReaction
TheDifferencebetweenaRecommendationandanAdAquickthoughtregardingFacebook’snewSocialAdsplatform.Arecommendationissomethingyougetfromsomeonewhoknowssomethingaboutyou.Theyhaveseenanitemofinterestandthoug
- 【PDF】常见纸张字体大小设置指南 / Common Paper Size Font Guidelines
hmywillstronger
pdf
常见纸张字体大小设置指南/CommonPaperSizeFontGuidelines纸张尺寸基础数据/PaperSizeReferenceA4纸张(210×297mm)字体建议/A4PaperFontRecommendations正文阅读用途/BodyTextUsage表格和图表/TablesandChartsA3纸张(297×420mm)字体建议/A3PaperFontRecommendatio
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- 冷启动推荐:系统性综述
jony0917
人工智能
原论文链接:Cold-StartRecommendationtowardstheEraofLargeLanguageModels(LLMs):AComprehensiveSurveyandRoadmapCONTENTFEATURES数据不完整学习(Data-IncompleteLearning)稳健协同训练(RobustCo-Training)稳健泛化(Robustgeneralization):
- PHP PSR(PHP Standards Recommendations)介绍
come11234
phpandroid开发语言
PHPPSR(PHPStandardsRecommendations)是PHP社区制定的一系列标准化规范,旨在统一PHP代码的编写方式、接口设计和开发实践,以提高代码的可读性、可维护性和互操作性。以下是核心PSR标准的解读和具体使用方法:一、核心PSR标准概览标准主题核心内容PSR-1基础编码规范文件格式、类命名、方法命名、常量命名等基础规则PSR-12扩展编码风格替代PSR-2,详细规定代码缩进
- vscode配置
wbxxxxxxx
项目搭建vuevscodeide编辑器
一般来说前端项目,.vscod文件夹下包含几个文件1.extensions.json扩展配置文件,设置推荐的插件,可以在拓展中筛选出这些推荐的插件{"recommendations":["插件标识符"]} //插件标识符可以在插件的信息中找到2.settings.jsonvscode编辑器和插件的配置注意:项目中的setting.json会覆盖vscode中的全局配置。3.还有一些代码片段也
- Youtube推荐系统论文-《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》-简单总结
inner-01
推荐算法系统架构深度学习
文章目录前言一、背景介绍二、整体架构三、召回层四、排序层前言今天要学习的是一篇关于推荐系统的经典的论文,它是由google在2016年发表的,应用场景是youtube上的视频推荐,然后这个应该是当时大厂把深度学习应用到推荐系统这个方向上的非常早期的工作,虽然现在来看它的模型非常简单,但是其中涉及到了非常多的工程细节,是值得我们去学习和借鉴的。一、背景介绍众所周知YouTube是一个全球最大的视频分
- 【论文阅读】Attentive Collaborative Filtering:
hongjianMa
#多模态-论文阅读论文阅读推荐系统推荐算法多模态自注意力机制深度学习
AttentiveCollaborativeFiltering:MultimediaRecommendationwithItem-andComponent-LevelAttentionAttentiveCollaborativeFiltering(ACF)、隐式反馈推荐、注意力机制、贝叶斯个性化排序标题翻译:注意力协同过滤:基于项目和组件级注意力的多媒体推荐原文地址:点这里摘要多媒体内容正主导着当
- AI大模型在搜索推荐系统中的应用前景
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍1.1问题由来随着互联网技术的迅猛发展,搜索推荐系统(SearchandRecommendationSystem)已经成为各大平台、搜索引擎的核心竞争力之一。传统的搜索推荐系统基于统计学方法,通过用户行为数据进行推荐,这种方法虽然效果稳定,但灵活性不足,难以应对复杂多变的用户需求。人工智能,特别是深度学习技术的发展,为搜索推荐系统带来了新的突破。基于大模型的推荐技术能够直接从用户输入的
- 亚马逊云科技-15分钟分析构建者新内容GenAI
taibaili2023
AWS
亚马逊云科技-15分钟分析构建者新内容GenAI关键字:[yt,AmazonRedshift,DataQualityRecommendations,DataIngestionAutomation,SensitiveDataMasking,InteractiveSparkAnalytics,UnifiedDataDiscovery]本文字数:400,阅读完需:2分钟导读演讲者在”AmazonClou
- 综述:大语言 RDRec:如何利用大语言模型做推荐系统模型在信息抽取上的应用_rdrec 模型
AI大模型-搬运工
语言模型人工智能自然语言处理AI大模型产品经理大模型大语言模型
推荐系统RDRec:RationaleDistillationforLLM-basedRecommendation大型语言模型(LLM)通过文本提示实现用户与物品间的有效语义推理,其推荐模型备受瞩目。然而,多数方法未深入探究交互背后的逻辑,如用户偏好与物品属性,这限制了LLM在推荐领域的推理深度。本文创新性地提出了原理蒸馏推荐器(RDRec),一种精简模型,旨在汲取更大语言模型(LM)生成的深层原
- 基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现
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旅游协同过滤算法算法推荐系统
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- 基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现
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机器学习人工智能
基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现DesignandImplementationofaMachineLearning-basedStockPredictionandStockRecommendationSystem完整下载链接:基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现文章目录基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现摘要第一章绪论1.1研究背景1.2研究目的与意义1.3
- Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记
调包调参侠
推荐系统学习深度学习机器学习神经网络算法
SASRec论文阅读笔记论文标题:Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于:2018ICDM作者:Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码:https://github.com/pmixer/SASRec.pytorch论文地址:https://arxiv.org/pdf/1808.09781v1.pdf摘要顺序动态是许多现代推荐系
- 【3GPP】AT command 简介
ShiinaKaze
3GPPAT命令2G3G4G
ScopeATcommand用于TerminalEquipment(TE)通过TerminalAdaptor(TA)控制MobileTermination(MT)的功能和网络服务。命令前缀+C是ITU-TRecommendationV.250中为DigitalCellular保留的。这种抽象结构的多种实现:1.TA、MT与TE作为三个独立实体;2.TA集成在MT设备内部,TE作为独立实体;3.TA
- 从0开始使用Docker搭建Spark集群
吃鱼的羊
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https://www.jianshu.com/p/ee210190224f?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation最近在学习大数据技术,朋友叫我直接学习Spark,英雄不问出处,菜鸟不问对错,于是我就开始了Spark学习。为什么要在Docker上搭建Spark集群
- 【文献阅读分享】PAP-REC:个性化自动提示生成框架✨
Sheakan
推荐系统论文阅读总结人工智能推荐系统
标题期刊年份PAP-REC:PersonalizedAutomaticPromptforRecommendationLanguageModelACMTransactionsonInformationSystems(TOIS)2024研究背景在信息爆炸的时代,我们每天都要面对海量的数据和选择,这时候推荐系统就像我们的智能小助手,帮助我们在茫茫信息海洋中找到真正需要的资源。但是,传统的推荐系统模型大多
- NeuralCF 模型:神经网络协同过滤模型
Lewis@
神经网络人工智能深度学习
实验和完整代码完整代码实现和jupyter运行:https://github.com/Myolive-Lin/RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出,其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合,从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系。该模型利用神经网
- 基于python的音乐推荐系统设计与实现
wu_fei_yu
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点我完整下载:基于python的音乐推荐系统设计与实现.docx基于python的音乐推荐系统设计与实现DesignandImplementationofaMusicRecommendationSystembasedonPython目录目录2摘要3关键词3
- Sass报错: Using / for division is deprecated
Pinia_0819
vuesass前端css
运行项目时报以下错误::Using/fordivisionisdeprecatedandwillberemovedinDartSass2.0.0.Recommendation:math.div($px,$screenWidth)Moreinfoandautomatedmigrator:https://sass-lang.com/d/slash-div官方还很贴心做了一个一键迁移的工具,执行下面两行
- 【Python百日进阶-Web开发-Peewee】Day295 - 查询示例(四)聚合1
岳涛@心馨电脑
Dashpython前端dash
文章目录14.6聚合14.6.1计算设施数量Countthenumberoffacilities14.6.2计算昂贵设施的数量Countthenumberofexpensivefacilities14.6.3计算每个成员提出的建议数量。Countthenumberofrecommendationseachmembermakes.14.6.4列出每个设施预订的总空位Listthetotalslots
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- ITU-T V-Series Recommendations
技术无疆
Othercompressionstandardsprotocolsinterfacenetworkalgorithm
TheITU-TV-SeriesRecommendationsonDatacommunicationoverthetelephonenetworkspecifytheprotocolsthatgovernapprovedmodemcommunicationstandardsandinterfaces.[1]Note:thebisandtersuffixesareITU-Tstandarddesig
- Make It a Chorus: Knowledge- and Time-aware Item Modeling for Sequential Recommendation sigir 20
农场主
机器学习
介绍的博客作者讲解摘要传统的推荐系统主要针对固有的、长期的用户偏好进行建模,而动态的用户需求也是非常重要的。通常,历史消费会影响用户对其关系项的需求。例如,用户倾向于一起购买互补产品(iPhone和AirPods),而不是替代产品(Powerbeats和AirPods),尽管替代购买的产品仍然迎合了他/她的偏好。为了更好地模拟历史序列的影响,以前的研究引入了项目关系的语义来捕捉用户的推荐需求。然而
- 多模态推荐系统综述
凤凰AI
推荐系统论文阅读人工智能数据挖掘机器学习
推荐系统(RS)已经成为在线服务不可或缺的工具。它们集成了各种深度学习技术,可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现,在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外,多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此,多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。在本文中,我们将主要从技术
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day10
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Q1.WhatisaRecommenderSystem?Arecommendersystemistodaywidelydeployedinmultiplefieldslikemovierecommendations,musicpreferences,socialtags,researcharticles,searchqueriesandsoon.Therecommendersystemsworka
- PSR
CaptainRoy
PSR(PHPStandardsRecommendation)是PHP框架之间标准的代码风格PSR-1:基本的代码风格PSR-2:严格的代码风格PSR-3:日志记录器接口PSR-4:自动加载PSR-1必须把PHP代码放在标签中类和方法名必须使用驼峰法常量名称必须全是大写字母,可以使用下划线把单词隔开PSR-2必须贯彻PSR-1代码风格使用四个空格缩进文件必须使用unix风格的换行符,最后要有一个空
- 因果推断推荐系统工具箱 - CFF(二)
processor4d
文章名称【CIKM-2021】【BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题,提出在feature-aware的推荐场景下,利用反事实样本提升模型性能。作者通
- 论文笔记:相似感知的多模态假新闻检测
图学习的小张
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整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
- Happier Hour —— A book recommendation
诚威_lol_中大努力中
storyandfeelinglife
2hourisenough,lesswillbecruel/stressful,morewillfeelemptinessSpendtimedoingsportsFeeltheawesomenessoflifeornature.....Thisbookisaboutthefeelingsoftime.Whenthingshaverelationswiththepsychology,theycanb
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s