- svg图片兼容性和用法优缺点
独行侠_ef93
svg图片的使用方法第一次来认认真真的研究了下svg图片,之前只是在网上见过,但都是一晃而过也没当回事,最近网站改版看到同事有用到svg格式的图片,想想自己干了几年的重构也没用过,这些细节的知识是应该好好研究研究了。暂时还没研究得完全透切,先记下目前为止所看到的吧不然又给忘了。svg可缩放矢量图形(ScalableVectorGraphics),顾名思义就是任意改变其大小也不会变形,是基于可扩展标
- Kafka详细解析与应用分析
芊言芊语
kafka分布式
Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform),由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发,并基于ZooKeeper协调管理。如今,Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系,广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点,成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
- 探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构
汤萌妮Margaret
探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿,深度强化学习(DRL)因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目:“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
- 车载以太网之SOME/IP
IT_码农
车载以太网车载以太网SOME/IP
整体介绍SOME/IP(全称为:Scalableservice-OrientedMiddlewarEoverIP),是运行在车载以太网协议栈基础之上的中间件,或者也可以称为应用层软件。发展历程AUTOSAR4.0-完成宝马SOME/IP消息的初步集成;AUTOSAR4.1-支持SOME/IP-SD及其发布/订阅功能;AUTOSAR4.2-添加transformer用于序列化以及其他相关优化;AUT
- Scala学习之旅-对Option友好的flatMap
喝冰咖啡
scala学习
聊点什么OptionflatMapvs.OptionOption的作用在Java/Scala中,Optional/Option(本文还是以scala代码为例)是用来表示某个对象存在或者不存在,也就是说,Option是某个类型T的Wrapper,如果T!=null,Option(T).isDefined==true如果T==null,Option(T).isEmpty==true有了Option这层
- 编程常用命令总结
Yellow0523
LinuxBigData大数据
编程命令大全1.软件环境变量的配置JavaScalaSparkHadoopHive2.大数据软件常用命令Spark基本命令Spark-SQL命令Hive命令HDFS命令YARN命令Zookeeper命令kafka命令Hibench命令MySQL命令3.Linux常用命令Git命令conda命令pip命令查看Linux系统的详细信息查看Linux系统架构(X86还是ARM,两种方法都可)端口号命令L
- 区块链的可伸缩性以及面临的挑战
Mindfulness code
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1.可伸缩性在过去的几年中,可伸缩性(Scalability,也称为可扩展性)问题一直是激烈辩论、严格研究和媒体关注的焦点。这是一个至关重要的问题,因为它可能意味着区块链不适于广泛应用,而仅限于联盟许可的私有网络。在经过对该领域的大量研究之后,人们提出了许多解决方案,下面将详细介绍这些解决方案。从理论上讲,解决可伸缩性问题的一般方法通常围绕协议级别的强化。例如,通常提到的比特比可伸缩性解决方案是增
- Scala教程之:静态类型
flydean程序那些事
Scala是静态类型的,它拥有一个强大的类型系统,静态地强制以安全、一致的方式使用抽象,我们通过下面几个特征来一一说明:泛类型型变类型上界类型下界内部类抽象类型复合类型自类型隐式参数隐式转换多态方法类型推断通过这些特性,为安全可重用的编程抽象以及类型安全的扩展提供了强大的基础。泛类型和java一样,Scala也有泛型的概念,在scala里面泛型是使用方括号[]来接受类型参数的。通常使用字母A来作为
- Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用(小土堆)
Mr chenxizhi
深度学习人工智能python
Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结
- 动手学深度学习(pytorch土堆)-02TensorBoard的使用
#include<菜鸡>
深度学习深度学习pytorch人工智能
1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说,它将标量数据记录到目录logs中,使用的是SummaryWriter类。代码分解如下:SummaryWriter("logs"):初始化一个TensorBoard的写入器,日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i):在循环的每一次迭代
- 【OpenCV】官方文档学习,库的命名冲突处理办法【声明命名空间】
深耕AI
opencv学习人工智能
原文:SomeofthecurrentorfutureOpenCVexternalnamesmayconflictwithSTLorotherlibraries.Inthiscase,useexplicitnamespacespecifierstoresolvethenameconflicts:Mata(100,100,CV_32F);randu(a,Scalar::all(1),Scalar::
- 【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数
鼠鼠龙年发大财
鼠鼠学AI系列代码合集人工智能线性代数机器学习
在前面的例子中,我们已经讨论了标量的概念,并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来,我将进一步说明该过程,并解释每一步的实现。标量(Scalar)的基本操作标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的Python代码,我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。代码实现:importtorch#定义两个标量x=torch.tensor(3.0)#标量x,值为3
- 【Pytorch】cumsum的实现逻辑
栏杆拍遍看吴钩
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本文只记录cumsum的实现逻辑的CUDA部分,也即底层调用了CUDA的什么实现算子。voidlaunch_cumsum_cuda_kernel(constTensorBase&result,constTensorBase&self,int64_tdim){AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND_COMPLEX_AND2(ScalarType::Half,ScalarType::BFl
- CloudCompare操作(某一指定要素按照PointSourceID分类)
喵喵不爱吃鱼
工具使用
CloudCompare操作(指定强度值点云按照PointSourceID分类)以实标线为例:强度值31、首先将点云按照Intensity显示Properties->Active:IntensityCurrent:Blue->Green…2、截取实标线菜单栏:Edit->Scalarfields->FilterByValue:3-43、截取的实标线点云按照PointSourceID显示,再使用Po
- 【MySQL】深圳大学数据库实验二
看未来捏
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目录一、实验目的二、实验要求三、实验设备四、建议的实验步骤4.1EXERCISES5GROUPBY&HAVINGGROUPBY的用法HAVING的用法综合示例小结4.2EXERCISES6SUBQUERIES.1.标量子查询(ScalarSubquery)2.行子查询(RowSubquery)3.表子查询(TableSubquery)4.相关子查询(CorrelatedSubquery)5.非相关
- 2024年大数据高频面试题(下篇)
猿与禅
Java架构师面试大数据面试scala即席查询分桶调度系统数据倾斜
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- PyFlink自定义函数
吉小雨
pyflinkflink
在PyFlink(ApacheFlink的PythonAPI)中,自定义函数分为三种主要类型:ScalarFunction(标量函数)、TableFunction(表函数)和AggregateFunction(聚合函数)。这些自定义函数可以在Flink的SQL和TableAPI中使用,用于扩展PyFlink的内置功能,处理自定义的计算逻辑。1.安装PyFlink在开始之前,确保你的环境中已安装了P
- 训练过程可视化tensorboard和wandb及np.array和tensor互相转换
小裴(碎碎念版)
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tensorboardfromtensorboardXimportSummaryWriter#设置保存日志文件路径logger_path=os.path.join(path,current_time)logger=SummaryWriter(log_dir=logger_path,comment=comment)#要保存的数据logger.add_scalar("value_loss",value
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tools简介dsp开发开发语言tool
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- 多种model serving 的调研比较
Helen_Cat
image.pnggithubofficesite框架语言依赖项服务端开发语言客户端调用语言是否支持restful支持算法是否支持hdfs大规模是否支持同时部署多个模型服务是否支持模型切换是否支持模型跟踪是否支持pmmlpredictioniohttps://github.com/apache/predictioniohttp://predictionio.apache.orgscalamysql
- SparkStreaming业务逻辑处理的一些高级算子
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1、reduceByKey reduceByKey是按key进行计算,操作的数据是每个批次内的数据(一个采集周期),不能跨批次计算。如果需要实现对历史数据的跨批次统计累加,则需要使用updateStateByKey算子或者mapWithState算子。packagecom.sparkscala.streamingimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}impor
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FCMPEFloating-pointsignalingCompare(scalar).ThisinstructioncomparesthetwoSIMD&FPsourceregistervalues,orthefirstSIMD&FPsourceregistervalueandzero.ItwritestheresulttothePSTATE.{N,Z,C,V}flags.浮点数比较(标量)。此
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eeee~~
3:大数据技术实用教程spark大数据分布式
一:Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,它提供了一整套开发API,包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理,其显著特点是能够在内存中进行迭代计算,从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的,但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件,包括:SparkCore:提供内存计算的能力
- Redis概述
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一、为什么需要NoSQLHighperformance高并发读写HugeStorage海量数据的高效率存储和访问HighScalability&&HighAvailability高可拓展性和高可用性二、NoSQL数据库的四大分类键值(Key-Value)存储列存储文档数据库图形数据库三、四类NoSQL数据库比较键值(Key-Value)存储相关产品:Redis、Voldemort、TokyoCab
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运维EMR大数据开源运维
EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在/data目录下进行。首先安装JDK1.8:yuminstalljava-1.8.0-openjdk部署
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悻运
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惰性求值:在用到的时候才对表达式进行求值,而不是在定义时立即求值,并且变量只有在首次访问时才会进行初始化,之后再次访问时会使用已经计算好的值以下是演示Scala的lazy变量惰性求值的步骤:1:定义一个lazy变量。在Scala中,可以使用lazy关键字来声明一个lazy变量。例如,我们可以定义一个名为x的lazy变量:lazyvalx={//初始化代码块...}2:访问lazy变量。当我们第一次
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java皮皮虫
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Kafka集群搭建一、概念说明它是一个分布式消息系统,由linkedin使用scala编写,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。具有高水平扩展和高吞吐量。比较定义解释:1、Java和scala都是运行在JVM上的语言。2、erlang和最近比较火的和go语言一样是从代码级别就支持高并发的一种语言,所以RabbitMQ天生就有很高
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SOME/IP精华学习笔记网络协议
SOME/IP(Scalableservice-OrientedMiddlewarEoverIP)协议中的会话处理功能(SessionHandling)是确保消息传递可靠性和顺序的重要机制。以下是其主要功能:1.会话ID(SessionID):每个会话都有一个唯一的会话ID,用于标识和跟踪消息。所有属于同一会话的消息都共享相同的会话ID³。2.消息分段:对于需要分段传输的大消息,SOME/IP使用
- 429. N-ary Tree Level Order Traversal. Python/Scala
电饭锅娃儿
环境:python3.6,scala2.11.8题意N叉树的层次遍历,题意比较清晰,具体可戳此。分析虽然是N叉树遍历,仍可参考二叉树的先序、中序及后序遍历。三种方法都使用递归和栈来完成二叉树的遍历,不同的是N叉树要求返回的结果为二维列表,反映节点间的层级关系。递归基于二叉树的通用递归写法,先来看看遍历N叉树的递归起手式:defdfs(node):ifnode:#符合某些条件后,添加至结果列表。类似
- AES加密类库教程
马安柯Lorelei
AES加密类库教程AES-Encryption-ClassesAESencryptioninPython,PHP,C#,Java,C++,F#,Ruby,Scala,Node.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ae/AES-Encryption-Classes项目介绍本教程将详细介绍GitHub上的一个开源项目——AES-Encryption-Classe
- 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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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
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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
(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
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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
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 {
/**
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* 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
- 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
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- [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
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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
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- 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
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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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
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。
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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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javaDAO设计模式bean领域模型
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