- DeepSeek:技术创作者的内容革命,从代码到爆文的AI全栈攻略
不想加班的码小牛
人工智能aichatgpt
一、为什么技术创作者需要关注DeepSeek?作为CSDN的资深用户,你是否经历过这些痛点?选题焦虑:技术热点日新月异,如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向?写作卡顿:明明代码跑通了,却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈:既要写技术文档又要运营专栏,时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力(支持代码+自然语言混合输入)和领域自适应特性(自动识别技术文档/教程/测评等文体),让它
- SDN架构解密:控制面如何“指挥”万亿级网络? ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
- NPU的应用场景:从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。模型训练加速:在大规模训练任务中,NPU可以作为加速单元,提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头:在安防监控中,NPU可以实时处理视频流,实现目标检测和跟踪。智能音箱:在语音助手中,NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知:NPU可以加速自动驾
- NPU的工作原理:神经网络计算的流水线
绿算技术
NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。4.结果输出·计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下,NPU的任
- GPU的优势:并行计算的利器
绿算技术
GPU架构介绍科技gpu算力
GPU相较于CPU,在并行计算方面具有以下优势:强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心,能够同时执行大量的线程,非常适合处理数据并行性高的任务。高内存带宽:GPU配备了高带宽的内存子系统,能够快速地将数据传输到计算核心,满足大规模数据处理的需求。高效的线程调度:GPU采用硬件多线程技术,能够快速地切换线程上下文,最大限度地提高计算资源的利用率。灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
- LINUX下的tcp协议
Ccc030.
linuxtcp/ip运维
TCP1.面向数据流(流式套接字)2.建立连接3.安全可靠的传输协议应用场景:HTTP,MQTT,FTP三次握手:TCP建立连接时,需要进行三次握手,确保收发数据前,双方都已准备就绪。四次挥手:TCP断开连接时,需要进行四次挥手,从而确保通信双发都已收发数据结束。C/S模型:ssize_trecv(intsockfd,void*buf,size_tlen,intflags);功能:从tcp套接字接
- 警惕!Ollama大模型工具的安全风险及应对策略
码事漫谈
AI安全
文章目录**Ollama的安全隐患:不容忽视的风险****未授权访问:门户洞开的风险****数据泄露:敏感信息的外泄****漏洞利用:历史遗留的隐患****安全加固:守护数据与服务的防线****限制监听范围:内网隔离的保护****配置防火墙规则:双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制:密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口:限制权限的策略****修复历史漏洞:及时更新的重要性****
- 孪生网络模型,当训练集与测试集共用一个数据集时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述【问题】孪生网络模型,测试效果异常:当训练集与测试集共用一个数据集(样本、标签完全相同)时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动(正常来说测试的都
- 基于5G智慧园区的车联网系统应用示范
宋罗世家技术屋
人工智能
【摘要】5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入点,具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点,有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地,5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件。首先结合5G网络特性以及智慧园区内交通群体的实际需求进行了分析,在此基础之上提出了一套基于5G+C-V2X的智慧园区车联网系统。该系统能提供多种智慧交通创新技术及业务示范,用于在
- 必看!一文读懂知识蒸馏技术
小天才学习机打游戏
人工智能知识图谱神经网络langchainwindows
导读最近,DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术,也在背后默默地发挥着作用,今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域,大型模型(如DeepSeek)通常具有强大的性能,但它们的计算量和参数量都非常庞大,这使得它们难以在资源受限的设备(如移动设备或嵌入式设备)上部署。例如,GPT-3在570G
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- 百度蜘蛛池是什么
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百度蜘蛛池是一种SEO策略或程序,旨在吸引百度搜索引擎的爬虫(百度蜘蛛)更频繁地访问和收录网站内容5。以下是关于它的详细介绍:构成要素:通常包括大量的域名资源、强大的服务器支持以及复杂的链接结构。大量的域名数量众多,来源多样;强大的服务器是为了承载众多域名的运行和大量的访问请求,确保稳定和高效的服务;而复杂的链接结构则将各个域名和页面相互连接,形成一个有机的整体,引导蜘蛛在其中爬行。www.sgs
- 约克VRF中央空调制冷制热效果怎么样,值得买吗
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约克VRF中央空调制冷制热速度特别快,90秒快速冷暖,可以说这边开启那边立刻就能感受到舒适了,而且制冷的时候是全屋均匀送风,不直吹,比较健康,凉而不冷
- Langchain如何调用Siliconflow的模型
LJY_LU
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硅基流动之前宣布了部分模型免费,那我们就可以调用API来搞些事情。官网(ChatCompletions(siliconflow.cn))上给出了详细的调用方式,我们可以方便的ctrlC和ctrlV而Langchain支持自定义封装LLM(CustomLLM|️Langchain)那我们就可以结合搞点事情,封装好的代码在这,需要自取:fromlangchain.llms.baseimportLLMf
- 【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇
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1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中,每层的功能如下:应用层:人与计算机网络交互的窗口。表示层:负责数据格式的封装,如加密、压缩、编解码等。会话层:建立、终止、管理不同端间的会话连接。传输层:提供端到端(两台机器)之间的传输机制,以及提供流量控制、出错效验。网络层:逻辑寻址,IP地址,在下两层的基础上向资源子网提供服务。数据链路层:负责建立和管理节点间的链路,将数据封装成帧,进行可靠传输
- 如何快速开发一款AI小程序?基于微信云开发的实战指南
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如何快速开发一款AI小程序?基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点,已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。通过微信云开发(CloudBase)与小程序结合,开发者可以实现从前端到后端的一站式AI应用开发。本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序,展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前,确保完成以下准备工作:
- AI大模型学习路线及相关资源推荐
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哈喽,大家好!本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐,这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦,希望大家多多点赞收藏~感谢~~1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型,即人工智能大型模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大:AI大模型通常包含海量的参数。例如,谷歌的BERT模型在最初发布时就有
- Mac下安装Zed以及Zed对MCP(模型上下文协议)的支持
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人工智能macos前端服务器
Zed是当前新流行的一种编辑器,支持MCP(模型上下文协议)Mac下安装Zed比较简单,直接有安装包,在这里:brewinstall--caskzedMacMonterey下是可以安装上的,亲测有效。配置使用Ctrl+Shift+P调出AI,然后设置使用的模型可以使用deepseek,但是没有找到使用自建服务器的设置方法,有些遗憾。附加学习关于Zed里面的MCP部分,手册:ModelContext
- 数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
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数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- 在线 SQL 转 Python ORM工具
A__tao
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一款高效的在线SQL转PythonORM,支持自动解析SQL语句并生成PythonORM模型代码,适用于数据库管理、后端开发和ORM结构映射。无需手写ORM模型,一键转换SQL结构,提升开发效率,简化数据库操作。gotool
- LangChain深度解析以及主要应用场景
小Rr
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文章目录LangChain是什么?LangChain的核心组件(1)PromptTemplates(提示模板)原理代码实例应用场景提示词优化策略(2)LLMs(大语言模型)原理代码实例应用场景调优策略(3)Chains(多步任务链)原理代码实例应用场景优化策略(4)Memory(记忆)原理代码实例应用场景优化策略(5)Agents(智能代理)原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1:电商智能客服
- 一次看懂迭代与递归的区别
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文章目录前言一、介绍概念二、总结前言偶然看到了迭代与递归,抱着学习的心态去百度了各种答案,什么函数关系什么代码看的是一头雾水,于是在半个小时的努力下终于搞懂了递归与迭代的区别,在这里分享给各位我自己是怎么样理解这俩的区别的,方法不适用每个人,反正我记住了,相信你也能记住提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、介绍概念迭代:从初始状态开始,每次迭代都遍历这个环,并更新状态,多次迭代直到到达
- AI大模型测试用例生成平台
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AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点,基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。技术栈LangChain框架+GLM-4模型+PromptEngineering+Flask+Python+Bootstrap+jQuery业务描述用户在该平台上传Markdown形式的接口文档,点击生成
- Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析
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一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构,通过MoE(Mixture-of-Experts)与MLA(Multi-HeadLatentAttention)的协同设计,实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中,每个token仅激活37B参数的机制,使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
- ENSP学习day3
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ENSP实验学习智能路由器网络
静态路由实验路由器划分成3个广播域,如图192.168.1.0/24192.168.2.0/24192.168.3.0/241.PC必须配置网关地址:网关地址是网段中连接其他网段的路由器的接口上的接口地址2.AR1配置:[Huawei]sysnameAR1[AR1]intg0/0/0[AR1-GigabitEthernet0/0/0]ipaddress192.168.1.25424[AR1-Gig
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
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一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- 模型可解释性:基于因果推理的反事实生成与决策可视化
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1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型(SEM):X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合,UXU_XUX为外生变量反事实定义:YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件uuu下,强制变量XXX取xxx时的结果
- 自动化特征选择:基于模型重要性的递归消除原理与实战指南
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一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除(RFE)核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−argminfJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策
- Nature:你的大脑衰老速度受这64个基因影响
量子位
你的大脑衰老速度,原来受这64个基因影响!事情是这样的。根据Nature最新报道,科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据,确定了64个影响大脑衰老速度的基因,并指出了13种潜在的抗衰老药物。相关研究发表在最新一期Science子刊《ScienceAdvances》上。按照Nature的评价,这是尝试确定影响器官衰退遗传因素这一研究领域里:迄今为止规模最大的一次尝试都柏林圣三一学院的神经
- 推理流水线DAG调度:多模型组合执行优化方案
燃灯工作室
Ai人工智能数学建模学习机器学习计算机视觉
一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成,定义:V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E={(vi,vj)∣vi→vj}E=\{(v_i,v_j)|v_i\rightarrowv_j\}E={(vi,vj)∣vi→vj}为边集合C(vi)C(v_i)C(vi)为节点viv_ivi的计算
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
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nio
NIO服务端代码:
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public void startServer(int port) throws IOException {
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
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# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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