- 算法及数据结构系列 - 动态规划
诺亚凹凸曼
算法及数据结构算法数据结构动态规划
系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法文章目录框架思路子序列问题解题模板一维dp数组二维dp数组经典题型322.零钱兑换暴力递归带备忘录的暴力递归动态规划300.最长上升子序列1143.最长公共子序列72.编辑距离框架思路动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不过在计算机问题上应用比较多,比如说求最长递增子序列,最小编辑距离等等。
- 解析大模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
秋声studio
口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域,特别是在处理大型神经网络模型时,归一化(Normalization)是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说,归一化有以下几个关键作用:提高训练稳定性:在神经网
- 深度剖析哈希表数据结构:原理、冲突解决与优化策略
麻辣酸甜
笔记
摘要哈希表作为一种高效的数据结构,在计算机科学领域广泛应用。本文深入探讨哈希表的工作原理,详细分析常见的冲突解决方法,如开放地址法、链地址法等,并进一步研究哈希表在不同场景下的优化策略,旨在帮助读者全面理解哈希表数据结构及其应用。一、引言在计算机程序中,快速查找和插入数据是常见需求。哈希表以其平均时间复杂度为O(1)的高效查找和插入特性,成为解决这类问题的有力工具。从数据库索引到编程语言的集合类实
- PyTorch数据归一化处理:transforms
2401_87555420
pytorch人工智能python
##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- Python 向量检索库Faiss使用
懒大王爱吃狼
pythonpython开发语言自动化Python基础python教程
Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个由FacebookAIResearch开发的库,它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量,这使得它非常适合于实现近似最近邻(ANN)搜索,这在许多应用中都非常有用,比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例:1.安装Faiss首先,你需要安装Faiss。你可
- Python编程:为什么使用同步原语
林十一npc
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Python编程:为什么使用同步原语1.同步原语同步原语:计算机科学中用于实现进程或线程之间同步的机制。目的:提供一种方法来控制多个进程或线程的执行顺序,确保他们以一致的方式访问共享资源在多线程/多进程编程中,多个执行单元可能同时访问共享资源,导致竞态条件。同步原语通过协调执行顺序,确保数据一致性和操作原子性2.Python核心同步原语同步原语作用适用场景模块Lock(互斥锁)确保同一时间只有一个
- aws s3 java使用教程_在 Amazon S3 对象上执行操作 - 适用于 Java 的 AWS 开发工具包
weixin_42510731
awss3java使用教程
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。在AmazonS3对象上执行操作AmazonS3对象表示一个文件或数据集合。每个对象必须驻留在一个存储桶中。注意上传对象使用AmazonS3客户端的putObject方法,并为其提供存储桶名称、键名称和要上传的文件。存储桶必须存在,否则将出现错误。导入importcom.amazonaws.AmazonServiceExc
- 使用 Selenium 控制现有 Edge 窗口以规避爬虫检测
秋叶原の黑猫
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在网络爬虫开发中,网站的防爬机制常常会检测自动化工具(如Selenium)启动的浏览器实例。为了绕过这种检测,一种有效的方法是利用Selenium连接到手动打开的现有浏览器窗口,而不是每次都启动一个新的实例。本文将详细介绍如何使用Selenium控制现有的MicrosoftEdge浏览器窗口,并结合代码示例展示实现过程。1.背景介绍:为什么需要控制现有窗口?传统的Selenium脚本会通过WebD
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 云原生周刊丨CIO 洞察:Kubernetes 解锁 AI 新纪元
KubeSphere 云原生
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开源项目推荐DRANETDRANET是由谷歌开发的K8s网络驱动程序,利用K8s的动态资源分配(DRA)功能,为高吞吐量和低延迟应用提供高性能网络支持。它旨在优化资源管理,确保K8s集群中的网络资源能够按需高效分配。DRANET采用Apache-2.0开源许可,鼓励社区贡献与扩展,是云原生环境下提升网络性能的创新解决方案。LazyjournalLazyjournal是一个用Go语言编写的终端用户界
- 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
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一、引言:模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中,欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计,工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践,系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案,并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
- k8s集群版本升级
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Kubernetes集群版本升级是为了获得最新的功能、增强的安全性和性能改进。然而,升级过程需要谨慎进行,特别是在生产环境中。通常,Kubernetes集群的版本升级应遵循逐步升级的策略,不建议直接跳过多个版本。Kubernetes版本升级的常见流程:升级顺序:先升级控制平面节点(MasterNodes),然后升级工作节点(WorkerNodes)。遵循版本兼容性:Kubernetes支持小版本的
- 初始OpenCV
指尖下的技术
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OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- CFD Fluent 出现 floating error 可能是什么原因,怎么解决
Hardess-god
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在使用ANSYSFluent进行流体动力学模拟时,遇到浮点错误(floatingpointerror)通常指的是计算过程中发生了数值问题。这种错误可能由多种原因引起,以下是一些常见的原因及其相应的解决方法:常见原因及解决方法:网格问题:问题描述:如果网格质量不足,特别是含有高偏斜度或非常小的单元,可能会导致计算不稳定。解决方法:重新生成更精细或更合理的网格。确保网格在边界层和流体流动发生显著变化的
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
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随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- “三分钟”带你看懂批次管理!(一)
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一、批次管理的定义与重要性1.批次管理的定义:批次管理是一种针对产品或物料的管理方法,它将同一生产周期或相同条件下生产、具有一致质量特征、生产信息和使用属性的产品组作为一个批次,进行分类、标识、追踪和管理。2.批次管理的重要性:提高可追溯性:精准追踪物料和产品的来源、去向及生命周期,在质量问题或召回需求出现时,能快速锁定问题批次,降低损失。增强质量控制:监控不同批次产品的质量指标,及时发现和分析质
- 分析K8S中Node状态为`NotReady`问题
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在Kubernetes(k8s)集群中,Node状态为NotReady通常意味着节点上存在某些问题,下面为你分析正常情况下节点应运行的容器以及解决NotReady状态的方法。正常情况下Node节点应运行的容器1.kubeletkubelet是节点上的核心组件,它负责与控制平面通信,管理节点上的容器生命周期。它通常作为系统服务运行,而不是以容器形式存在,但也有使用容器化部署的情况。2.kube-pr
- CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读
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论文阅读深度学习人工智能目标检测实例分割transformer
CBNetV2:ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在SwinTransformer上的模型适用性消融实验paper:https://arxi
- 前缀和处理数组区间之和问题
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1.什么是区间和问题“区间和问题”通常指的是涉及计算或处理数组或数列某个子区间(即一段连续元素)的总和的类型问题。这类问题可能有多种变体和不同的复杂度,但基本思想都是在给定的区间内快速计算总和或处理与区间和相关的操作。2.例题1题目描述给定一个整数数组Array,请计算该数组在每个指定区间内元素的总和。输入描述第一行输入为整数数组Array的长度n,接下来n行,每行一个整数,表示数组的元素。随后的
- python中列表排序
hedgehog"
pythonpythonlist
Python中列表的排序方法1.sort()方法2.sorted()方法========================================1.sort()函数,无返回值主要参数:(1)key:用来进行比较的元素,指定可迭代对象的一个元素作为参数来进行排序。(2)reverse:排序规则。reverse=True降序排序reverse=False升序排序(默认)示例1:list1=[5
- 国际电商仓发(FBT)业务深度研究报告:以TikTok为例
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目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、国际电商仓发(FBT)业务概述2.1FBT业务定义与运作模式2.2FBT业务在国际电商中的地位与作用三、TikTokFBT业务案例分析3.1TikTokFBT业务发展历程3.2TikTokFBT业务服务内容与优势3.3TikTokFBT业务的市场策略与布局四、国际电商仓发(FBT)业务成功案例及经验借鉴4.1成功案例展示4.2经验总结与启
- OpenAI Deep Research 要 200 美元/月?试试这 4 款免费开源平替!
surfirst
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引言随着AI研究代理(AIresearchagents)的兴起,越来越多的工具能够帮助用户快速获取信息、整理研究报告。OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表,它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。然而,DeepResearch并非唯一的选择,开源社区也提供了多个优秀的替代方案。如果你希望使用开源方案、获得更强的可定制性,或者避免依赖OpenAI,那么本文介
- DeepSeek API在AutoCAD中的创新应用与挑战
CodeJourney.
数据库算法人工智能
在数字化设计领域,随着人工智能技术的飞速发展,将AI能力融入传统设计软件成为提升设计效率和质量的重要趋势。AutoCAD作为广泛应用的计算机辅助设计软件,与DeepSeekAPI的结合展现出了巨大的潜力。这种融合不仅为设计工作带来了全新的思路和方法,还在多个方面对设计流程进行了优化和创新。一、DeepSeekAPI赋能AutoCAD的多元应用场景(一)智能设计辅助:让创意快速落地在传统设计过程中,
- 程序员学商务英语之Don‘t jinx it、l have a half mind to do sth、Don‘t change the subject、Quality over quantity..
李匠2024
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1463-Don'tjinxit.-别鸟鸦嘴A:Whatifitrainstheweekend?Youknow,theweather'sbeenchangeablethesedays!如果这个周末下雨怎么办?你知道,这些天的天气变化无常!B:Don'tiinxit.i'vespentalotoftimepreparingforthiscamping.lhopeitstaysfineforthewe
- AI 赋能应急管理:ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,大语言模型(LLM)在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力,可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势,并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
- 华为静音模式指定联系人来电响铃
修心光
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华为静音模式指定联系人来电响铃本人7年水果转华为,手机常年静音但是还是想收到指定人来电的。水果这个地方做的是很方便的,直接添加紧急联系人,什么声音都没有,只有指定人的电话铃声直接上结论,华为是不支持直接这样设置的,也就是水果里面静音后,打开紧急联系人,仍能收到电话的功能,鸿蒙现在没有,但是有一些间接实现的办法一个不算完美但有用的常见解决方案:在上看了一些方法,比较有效的办法是全天开免打扰,然后设置
- Git如何将一个分支上的修改转移到另一个分支
风继续吹..
Git基本指令git
在我们使用git进行版本控制时,当代码写错分支,怎么将这些修改转移到正确的分支上去呢?这时,我们可以使用gitstath命令来暂存我们的修改,然后再切换到其他分支未commit(提交)操作时1.先将修改存入暂存区gitadd.2.把暂存区内的修改存储起来gitstash3.切换到正确的分支gitcheckoutdev4.将存储的修改取出来gitstashpop已commit(提交)操作时需要撤回c
- DeepSeek-R1 API评测深度解析:揭秘7大常见误区
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摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务,市场涌现出大量关于API评测的内容。然而,这些评测中存在7个常见误区,如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题,影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题,帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
- 精准电源管理:LDO HX75XX系列的技术参数详解
华芯邦
电源管理芯片科技
在当今快速发展的电子时代,电子设备的性能与稳定性愈发受到重视。而电源管理作为电子设备的核心部分,其重要性不言而喻。华芯邦电源管理芯片其中的低压差线性稳压器LDOHX75XX系列便是在电源管理领域的代表。一、产品概述LDOHX75XX系列是一款高性能低压差线性稳压器,专为满足各种便携式电子设备、电池供电设备以及噪声敏感应用的需求而设计。该系列产品具有超低压差、高稳定性、低功耗等特点,能够在输入电压变
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- 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
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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
永夜-极光
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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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- 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。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- 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:
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- 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;
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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:
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- 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
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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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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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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....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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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.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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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
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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:
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- 位运算、异或的实际应用
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- 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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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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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