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- Flowable 高级扩展:自定义元素与性能优化实战
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在前五篇文章中,我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成,到外部系统协同,逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中,原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由,或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力,详解如何自定义流程元素、集成规则引擎,并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
- 企业级区块链平台Hyperchain核心原理剖析
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区块链区块链企业级区块链平台Hyperchain
Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台,其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开,通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析:一、核心架构:分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构,将区块链功能解耦为独立模块,支持灵活组合与扩展:P2P网络层由验证节点(VP)
- 《家庭教育促进法》解读(14)落到实处方是真
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点击上方蓝字,关注我们吧!坚持写作第七十七天今天继续为大家解读和普及我国首部家庭类法律——《家庭教育促进法》的第四章“社会协同”。这一章是上一章“国家支持”的落脚点。第三十八条居民委员会、村民委员会可以依托城乡社区公共服务设施,设立社区家长学校等家庭教育指导服务站点,配合家庭教育指导机构组织面向居民、村民的家庭教育知识宣传,为未成年人的父母或者其他监护人提供家庭教育指导服务。个人认为这一点非常必要
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
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AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
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如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词:深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要:本文将从深度学习的核心概念出发,结合生活实例和代码实战,系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程,揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制,并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧,帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 构建跨平台远程医疗系统中的视频通路技术方案探究
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RTMP播放器RTSP播放器大牛直播SDK音视频远程医疗国产系统rtmp国产系统rtsp信创rtsp播放器信创rtmp播放器大牛直播SDK
一、远程医疗走向日常化,音视频能力成为关键基础设施随着医疗数字化与分级诊疗体系的不断演进,远程医疗正从试点探索阶段,逐步迈向常态化、标准化应用。从县域医院远程问诊、基层医疗协作,到大型三甲医院的术中协同、专科教学直播,再到跨机构的医疗资源共享和辅助诊断,音视频能力已成为整个远程医疗系统中的核心支撑与底层基座。然而,医疗行业对音视频系统的要求远远高于普通办公或娱乐场景。实时性不仅关乎沟通效率,更直接
- OpenCloudOS 城市行·成都站圆满落幕,共探操作系统技术新未来!
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7月26日,由OpenCloudOS社区主办,海光信息战略合作的OpenCloudOS城市行・成都站活动在成都欧洲中心圆满举办,线上观看人次超3万。当前,数字化浪潮席卷全球各行各业,在国产化进程加速的背景下,操作系统的技术突破与生态构建不仅是保障信息安全的关键,更是推动产业升级、实现高质量发展的必由之路。然而,国产操作系统在性能优化、安全防护、多场景适配等方面仍面临诸多挑战,亟需产业链上下游协同创
- 全栈工程师必备开发利器
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一、团队协作工具团队协作软件Teambition:团队协作工具创导者有道云协作:企业知识管理与协作平台tower:深受用户喜爱的团队协作工具笔记备忘印象笔记:工作必备效率应用有道云笔记:网易出品,获得5000万用户青睐的笔记软件。提供了PC端、移动端、网页端等多端应用,用户可以随时随地对线上资料进行编辑、分享以及协同。日事清:怕工作进度延误就用日事清滴答清单:一个帮你高效完成任务和规划时间的应用远
- H800核心技术突破与行业应用实战
智能计算研究中心
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内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,H800芯片凭借自主架构优化与算力跃升,成为推动行业场景化落地的关键驱动力。本文将从技术路径、性能突破与行业应用三个维度,系统解析H800如何在高并发计算与低延时响应领域实现底层架构创新。首先聚焦其自主架构优化的核心技术路径,包括动态资源调度算法与异构计算单元的深度协同设计,揭示其在能效比与计算密度上的突破逻辑;进一步结合算力跃升的具体表现,探讨该芯片如何通
- 算力驱动新质生产力:应用实践与发展路径
智能计算研究中心
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内容概要算力作为新质生产力的核心驱动力,正通过技术创新与场景融合重构产业生态。当前算力发展呈现多维突破态势:在基础架构层面,异构计算与模型压缩技术推动硬件资源利用率提升;在应用场景端,工业互联网算力优化生产流程,智能安防算力实现毫秒级风险响应;在系统协同方面,算力调度机制与能效优化策略形成动态平衡网络。随着国家算力网战略推进,芯片架构创新、绿色数据中心建设与算力租赁模式正加速形成产业链闭环,为量子
- 智慧工地系统:建筑行业数字化变革的引领者
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在建筑行业积极迈向数字化转型的浪潮中,智慧工地系统凭借“数据驱动、智能管控、协同增效”的核心优势,深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术,构建起覆盖工程项目全生命周期的精细化管理体系。以下将从系统架构、核心功能模块、应用价值以及未来展望等方面,全方位剖析智慧工地系统如何实现施工全过程的智能化、高效化管理。一、系统架构:打造一体化协同管理平台智慧工地系统采用先进的分层架构设计,以底层的数据采集层
- 物联网与数字孪生:深度协同驱动智能未来 —— 专业规划分析
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一、定义与核心技术架构1.1物联网(IoT)的技术本质与架构定义:通过信息传感设备将物理对象与互联网连接,实现智能化识别、定位、跟踪和管理的网络。四层架构:感知层:传感器、RFID等设备采集物理数据(如温度、压力)。网络层:通过Wi-Fi、5G等通信技术传输数据,确保实时性与稳定性。平台层:云计算/边缘计算平台处理数据(如AWSIoT、AzureIoT)。应用层:提供终端服务(如智能家居、工业监控
- 5G 承载网中的数学函数
机理分析法,从流量控制、稳定性保障、资源优化和跨层协同四个维度,系统解析5G承载网络中数学函数的作用机制,揭示其如何通过数学建模实现网络性能的动态平衡与优化。一、流量控制函数:网络流建模与路径优化1.组网拓扑与流量函数5G承载网的组网模式(环形、环带链、双归)直接影响流量分布,其数学表征如下:环形组网流量函数:Bi(t)=NB⋅η(t)+ΔBstat(t)B:环网总带宽;N:节点数;η(t)
- 共建协同生态,共绘发展蓝图 —— OpenLoong 开源社区成功召开工作委员会筹备会议
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近日,OpenLoong开源社区工作委员会(以下简称“工委会”)筹备会议在上海张江国创中心顺利召开。本次会议由开放原子开源基金会(以下简称“基金会”)与OpenLoong开源社区联合发起,旨在进一步夯实社区治理体系,推进生态伙伴协同机制建设,围绕社区发展规划展开深度研讨,为OpenLoong项目的持续发展注入新的组织活力和治理动力。本次会议是OpenLoong社区迈向开放治理体系的重要节点,也标志
- AI大模型分层技术体系数据模型 每个架构的核心要点
在4A架构(业务架构、数据架构、应用架构、技术架构)方法论中,每个架构都有其明确的核心定位和关键要点,它们相互支撑、协同作用,共同构成产品规划的完整框架。以下是各架构的核心要点解析:一、业务架构(BusinessArchitecture):以业务价值为核心,锚定“做什么”业务架构是产品规划的“战略层”,聚焦于业务目标与现实能力的匹配,明确产品的价值定位和边界。其核心要点包括:业务目标与价值映射核心
- 边缘计算与云计算协同:未来架构的黄金组合
大力出奇迹985
边缘计算云计算架构
边缘计算与云计算的协同融合,正成为支撑未来智能社会的核心架构。本文从技术互补性、应用场景拓展、架构安全保障、性能优化路径和未来发展趋势五个维度,系统剖析二者协同的底层逻辑与实践价值。通过分析边缘节点的实时处理能力与云端的全局算力优势如何形成合力,探讨该架构在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域的创新应用,并针对安全防护、资源调度等关键问题提出解决方案,最终总结其对数字经济发展的战略意义。一、技术互
- Python, Go, Rust 开发全球海岛坐标定位APP
Geeker-2025
pythongolangrust
以下是一个基于**Python、Go和Rust**协同开发的全球海岛坐标定位APP设计方案,结合三者的优势实现高精度地理计算、实时数据处理和跨平台部署:---###系统架构```mermaidgraphTDA[卫星遥感数据源]-->B(Python数据处理)B-->C{Rust地理引擎}C-->D[Go微服务集群]D-->E[移动端/Web端]E-->F[用户终端]```---###模块分工及技术
- 适配器模式
困火
1.适配器模式适配器模式(Adapter):将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。适用场景:1、已经存在的类的接口不符合我们的需求;2、创建一个可以复用的类,使得该类可以与其他不相关的类或不可预见的类(即那些接口可能不一定兼容的类)协同工作;3、在不对每一个都进行子类化以匹配它们的接口的情况下,使用一些已经存在的子类
- ZooKeeper在Hadoop中的协同应用:从NameNode选主到分布式锁实现
码字的字节
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Hadoop与ZooKeeper概述Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系Hadoop的架构与核心组件作为大数据处理的基石,Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)两大模块。HDFS采用主从架构设计,由NameNo
- !LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)
LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心,主要由大语言模型(LLM)、工具集(Tools)、提示模板(PromptTemplate)、规划器(Planner)、执行器(Executor)和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作,实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
- Python 之进程间通信(multiprocessing.Queue)的基本使用以及原理(78)
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Python之进程间通信(multiprocessing.Queue)的基本使用以及原理一、引言在多进程编程中,不同进程之间往往需要进行数据交换和信息传递,以协同完成复杂的任务。进程间通信(Inter-ProcessCommunication,简称IPC)就是用于解决这一问题的关键技术。Python的multiprocessing模块提供了多种IPC机制,其中multiprocessing.Que
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ChromeMCP部署与使用教程(最新版)1.概述ChromeMCP(ModelContextProtocol,以下简称MCPServer)是一种开源协议,旨在让AI助手(如Claude、Cursor等)能够直接与您的本地Chrome浏览器交互,实现复杂的自动化操作。它通过一个本地服务器和配套的Chrome扩展协同工作,实现对Chrome浏览器的精细化控制。核心功能与优势:原生环境交互:直接利用您
- 初谈 “联合教学”(Co-Teaching)
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Co-Teaching这个方向在国外有比较多的研究和应用,中文翻译为“联合教学”、“协同教学”、“共同教学”等,国内比较多的用法是“联合教学”,传统定义是“两个和(或)更多”的教师同时在一个课堂上实施协同教学的一种教学实践模式(Bacharach&Heck,2007;Friend&Cook,2004;Kamens,Susko,&Elliott,2013;Koroluk,2017;Beninghol
- 数据赋能(306)——合作共享——概述
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数据
数据合作共享,需要遵循以下原则以确保数据价值充分释放、数据安全得以保障、合作双方互利共赢。数据合作原则:与其他组织建立数据合作机制,共享资源,促进共同发展。数据交流原则:遵循数据交流原则,确保准确传递信息,支持决策和业务。数据开放合作原则:业应秉持开放合作的态度,与产业链上下游企业、研究机构等建立紧密的合作关系,共同推动数据应用的发展。数据成果共享原则:积极分享数据和应用的成果,实现互补与协同创新
- 数据赋能(221)——数据与业务协同——业务融合原则
lh1793
数据
概述业务融合原则的重要性在于确保数据能够直接、有效地服务于业务流程,从而为企业决策提供精准、及时的支持。这种融合使得企业能够基于数据洞察来优化业务流程、提升运营效率,进而在竞争激烈的市场环境中取得优势。原则定义数据与业务融合原则:确保数据服务能够紧密地嵌入到业务流程中,为业务决策提供有力支持。数据与业务融合原则的目的是确保数据服务能够紧密服务于业务流程和业务决策,提高企业的运营效率、决策质量和创新
- AI原生应用在决策支持领域的10大核心优势解析
AI大模型应用之禅
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AI原生应用在决策支持领域的10大核心优势解析关键词:AI原生应用、决策支持、动态模型、多模态理解、实时决策、自主学习、可解释性、场景适配、人机协同、智能进化摘要:本文从“AI原生应用”的核心定义出发,结合决策支持领域的实际需求(如企业战略、医疗诊断、金融风控等),用“给小学生讲故事”的通俗语言,解析AI原生应用在决策支持中的10大核心优势。通过生活案例、技术原理和实战场景,帮助读者理解AI如何从
- Java中的模型API、RAG与向量数据库:构建智能应用的新范式
张道宁
人工智能
引言在当今人工智能迅猛发展的时代,Java开发者如何利用最新的AI技术构建智能应用?本文将深入探讨模型API、检索增强生成(RAG)和向量数据库这三种关键技术,以及它们如何协同工作来提升Java应用的智能化水平。一、模型API:Java中的AI能力接入1.1什么是模型API模型API是大型语言模型(LLM)提供的编程接口,允许开发者通过HTTP请求与AI模型交互。在Java生态中,我们可以通过多种
- 单兵图传+车载系统+指挥中心:构建公共安全的“移动神经网“
一、技术底座:三端协同的硬件革新1.1单兵终端:移动的"感知神经元"基于5G便携式多卡高清视频融合终端,现代单兵装备实现三大突破:编码革命:H.265处理器实现1M带宽传输1080P视频,较传统设备压缩效率提升40%网络韧性:5G+双4G三卡捆绑技术,支持SA/NSA双模组网,在-100dBm弱信号环境下仍可保持720P传输实战优化:8000mAh电池续航长达10小时,508g轻量化设计,集成GP
- 优化Linux高并发:文件描述符与端口范围的协同调优
算法小生Đ
精选实践linux运维服务器
既然已经通过调整nofile(最大文件描述符数量)来支持高并发,为什么还需要调整net.ipv4.ip_local_port_range(本地端口范围)?这两个参数看似都与高并发有关,但它们的作用和影响范围不同。1.文件描述符和端口范围的区别要弄清楚为什么需要同时调整nofile和net.ipv4.ip_local_port_range,我们先来看它们的定义和作用:1.1文件描述符(nofile)
- 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