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- 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程
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引言在本教程中,我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花(Iris)分类。通过这个项目,您将掌握机器学习的基本流程,包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测,降AIGC检测,AI降重,三连私信免费获取:ReduceAIGC9折券!DetectAIGC立减2元券!AI降重9折券!目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
- spring security学习入门指引
LCY133
web开发spring学习java
学习SpringSecurity可以从以下几个方面逐步深入,结合理论与实践,以下是具体的学习路径建议:1.基础准备•熟悉Spring框架:先掌握SpringCore、SpringMVC和SpringBoot的基础,理解依赖注入(DI)、AOP、Bean生命周期等核心概念。•理解安全基本概念:了解认证(Authentication)、授权(Authorization)、加密(Hashing/Encr
- 请编写一个Python程序,实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。
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实现一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务,涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长,我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例,帮助你理解如何实现这个功能。请注意,这个示例不会包含所有细节,比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现(WOA是一个元启发式算法,需要单独实现或引用现有库),以及CNN-Bi
- 学习threejs,dds格式图片文件贴图
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学习贴图pythontornadoflaskscikit-learnplotly
要在Three.js中使用DDS格式的图片文件作为贴图,你需要加载和解析该文件,并将其应用于你的模型或材质。首先,确保你已经引入了DDSLoader.js文件,它是Three.js的一个扩展插件,用于加载和解析DDS格式的图片文件。然后,创建一个新的DDSLoader实例,并使用它来加载DDS图片文件。varloader=newTHREE.DDSLoader();loader.load('path
- Spark Sql 简单校验的实现
小小小小小小小小小小码农
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在网上参考了很多资料,都是要依赖Sparksession,这个需要spark环境,非常不友好,jdk版本也不好控制。不使用Sparksession获取上下文,利用spark和antlr的静态方法使用java实现简单的sparksql的语法以及内置函数的校验。1.spark版本3.2.0org.apache.sparkspark-sql_2.123.2.0org.antlrantlr4-runtim
- Spring(6)——Spring、Spring Boot 与 Spring MVC 的关系与区别
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Spring、SpringBoot与SpringMVC的关系与区别1.核心定位Spring定位:基础框架,提供IoC(控制反转)和DI(依赖注入)核心功能,管理对象生命周期及依赖关系。功能:支持事务管理、AOP(面向切面编程)、数据访问等,适用于所有Java应用(不限于Web)。SpringMVC定位:Spring的子框架,专注于Web层开发,基于MVC(Model-View-Controller
- Python软件和搭建运行环境
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目录一、Python安装全流程(Windows/Mac/Linux)1.下载官方安装包2.详细安装步骤(以Windows为例)3.环境变量配置(Mac/Linux)二、虚拟环境管理(关键!)为什么需要虚拟环境?1.使用venv(Python内置)2.使用conda(推荐数据科学方向)三、开发工具推荐与配置1.IDE选择2.VSCode配置指南四、常见问题解决方案1.python命令无效?2.pip
- python读取海康RGBD感知相机并解析图像数据
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python读取海康RGBD感知相机情景:相机:MV-EB435i海康提供的C++SDK比较完善,但是python的比较粗糙,给的demo只能得到他自己定义的数据帧需求:基于海康提供的pythonSDK,进一步开发读取RGB和Depth图,并转换成后续任务需要的numpy数组形式相机分析:可以使用HiViewer先调试相机,确认相机读取RGBD没问题:下载地址这些参数可以跟着相机的指南挑一挑,调到
- django中间件说明
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Django中间件是一种在请求和响应处理过程中介入的机制,允许你在视图处理请求之前或之后执行自定义代码。中间件适用于处理全局性任务,如身份验证、日志记录、内容修改等。以下是Django中间件的详细说明和使用方法:一、中间件的核心概念作用阶段:•请求阶段:在路由到视图之前处理请求(如身份验证)。•视图阶段:在调用视图前后执行操作(如权限检查)。•响应阶段:在返回响应前修改内容(如添加HTTP头)。•
- 网络神经架构的概念及其实际应用
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网络爬山算法近邻算法霍夫曼树剪枝哈希算法柔性数组
###网络神经架构的概念**网络神经架构(NeuralNetworkArchitecture)**是指用于构建和组织人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)的结构和方法。这些架构通常由多个层次的节点(神经元)组成,通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式,来处理复杂的数据输入并生成相应的输出。网络神经架构通常由以下几个部分组成:1.**输入层(InputLayer
- Android APP架构设计——MVP的使用示例
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0.前言为了更好地进行移动端架构设计,我们最常用的就是MVC、MVP和MVVM,作为三个最耳熟能详的三大架构,应用可谓非常广泛。对于这三种架构设计以及优缺点已经在AndroidAPP架构设计——MVC、MVP和MVVM介绍一文中介绍过了,本文是对前面那篇文章2.3小节的补充,介绍MVP模式在Android中的使用示例,目的在于深化对MVP架构的理解。1.使用场景这里我们实现一个简单的登录功能。先看
- 颠覆智能助手的游戏规则!LangGraph MCP助你构建通用AI助手!
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LangGraphMCP:构建你的智能助手在当今快速发展的科技时代,智能助手已经成为我们生活中不可或缺的一部分。而LangGraphMCP的出现,将为你带来前所未有的便利!它基于LangGraph和模型上下文协议(MCP),为构建通用AI助手提供了强大的支持。主要功能无缝集成:能够将LLM(大语言模型)应用与各种外部数据源和工具进行无缝连接。想象一下,构建一个智能助手,能够实时获取所需信息,助你高
- LORA 微调大模型:从入门到入土
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在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
- 无人机学习入门
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设备:电脑+遥控器+小飞机+fpv+充电器+各种工具配件设备最开始只有电脑,慢慢的东西越来越多。学习理论知识空域与航空法律法规、安全教育无人机基础(在mooc平台和智慧职教平台上很多课程,当然B站也很多,自学基础内容)目录大概如下:1)无人机的历史2)无人机分类3)无人机系统组成(直升机、多旋翼、固定翼无人机、其他特殊结构)4)无人机飞行原理、空气动力学5)飞行控制、导航系统6)任务载荷学习实践知
- @mouseleave,@mouseenter和 @mouseover,@mouseout 的区别以及使用
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@mouseleave,@mouseenter的含义:表示在当前绑定元素及其子元素中之触发一次,如遇到其中子元素不再触发。@mouseout,@mouseover的含义:表示在当前绑定元素触发一次,遇到其子元素则将重新触发。图示。
- 系统架构师备考——系统架构设计篇(软件架构)
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- 定积分及其在概率论与统计学中的应用
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定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
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1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 架构设计与模式之:容器化与云原生架构设计模式
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介当今,企业越来越依赖云计算服务来获得快速、经济和弹性伸缩的能力。云原生架构正逐渐成为主流,而容器技术也已经在为企业提供更灵活、更高效的开发环境。本文将从云原生架构和容器技术的角度出发,结合实际应用场景,系统全面剖析容器化及云原生架构的设计模式及优缺点,并为读者提供参考指导。2.背景介绍什么是云原生?云原生(CloudNative)的概念源于Google在Kube
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
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如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
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GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
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router:(参数page,size)goodsRouter.get("/getList",getGoodsList)controllerasyncgetGoodsList(ctx,next){const{page,size}=ctx.query;//获取查询参数//将page和size转换为数字类型constparsedPage=parseInt(page);constparsedSize=p
- 二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁(含示例)
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二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程,反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文,我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑,了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章:人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑(含示例)-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑,第二类是泛指除经典逻辑之外的
- ollama下载的DeepSeek的模型(Model)文件在哪里?(C盘下)
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常见AI大模型部署与应用Ollama部署LLM人工智能ollamallama自然语言处理机器学习
目录一、下载大模型(DeepSeek)2.安装Ollama3.检查安装是否成功二、拉取大模型(DeepSeek)1.打开命令行2.下载模型3.测试下载4.等待下载完成三.模型存放路径这个位置!!在人工智能快速发展的今天,大语言模型已经成为许多人探索和使用的热门技术。而Ollama作为一款轻量级的本地大模型运行工具,让我们能够在个人电脑上体验各种强大的AI模型,如DeepSeek系列。不少用户在安装
- YOLOv8 改进:添加 GAM 注意力机制
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YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
「已注销」
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生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
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大理石平板精密量具与其他量具(如金属平板精密量具或塑料量具)在材质和使用特点上有一些不同。材质:大理石平板精密量具是用大理石材质制成的,具有很高的硬度和稳定性,不易受温度变化和湿度变化影响;而金属平板精密量具通常由金属材质(如不锈钢)制成,而塑料量具则由塑料材质制成。稳定性:大理石平板具有良好的稳定性,使其在测量时不易变形或受到外部因素的影响,能够保持较高的测量精度;金属平板精密量具虽也具有较好的
- 《动态磁盘RAID阵列:深度解析与实战指南》
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- matlab从无到有系列(二):矩阵运算基础
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目录矩阵运算典例各种矩阵的生成全一矩阵、全零矩阵和单位矩阵随机矩阵特殊矩阵矩阵的范式矩阵旋转和矩阵变维矩阵运算典例2.1在MATLAB中如何建立矩阵,并将其赋予变量a?>> a=[573;491]2.2有几种建立矩阵的方法?各有什么优点?
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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'。
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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'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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- JVM 不稳定参数
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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”
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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
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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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
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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;
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
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- spring四种依赖注入方式
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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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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
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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
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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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页面校验
$(document).ready(
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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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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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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:
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
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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。
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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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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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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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