- 利用Python实现企业微信发送文件消息
林_胖
python企业微信自动化文件OA
最近领导希望做一个小的招标信息爬取系统,每日以邮件以及企业微信的方式进行推送。所以记录一下如何使用Python实现企业微信发送文件。第一步:登录企业微信后台,需要用有管理员权限的微信进行扫码登录。第二步:获取AgentId和Secret,获取路径:应用管理-创建应用,创建应用后即可看到。第三步:确认需要接收信息的userid,获取路径:通讯录-选择需要发送的人员-账号。第四步:获取公司ID,获取路
- 【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现:vLLM 框架
kakaZhui
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在LLM的应用中,推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型,根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而,LLM的推理速度往往较慢,尤其是在处理长序列或高并发请求时,效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题,vLLM应运而生!vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎,它能够显著提升LLM的推理速度,让你的应用如虎添翼!今天,我们就来一起探索vLLM的奥秘
- C语言语法分析器
czme
c语言
C语言语法分析器是编译过程中的关键组件,用于检查C语言源程序的语法结构是否正确,并构建相应的语法树。以下是关于C语言语法分析器的一些介绍以及用简单示例说明其实现思路(以Python实现一个简易的C语言部分语法分析器为例,实际的C语言语法分析器非常复杂):1.语法分析器的作用在C语言编译流程中,词法分析器先把源程序的字符流分割成一个个单词,语法分析器则基于词法分析得到的单词序列,依据C语言的语法规则
- Python实现个性化推荐二
Ninina1992
python人工智能开发工具
基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理,因为这就是我们在
- 使用Python实现凯撒密码加密
奔强的程序
python开发语言
凯撒密码(CaesarCipher)是一种简单的替换式密码,其加密原理是将明文中的每个字符按照一定的偏移量进行替换,从而得到密文。在Python中,我们可以使用内置的字符串函数和循环结构来实现凯撒密码的加密过程。以下是一个使用Python实现凯撒密码加密的示例代码,该代码将接受一个明文字符串和一个偏移量作为输入,并返回加密后的密文字符串:python复制代码defcaesar_encrypt(pl
- matlab中im2double、im2uint8的python实现
青铜锁00
Python图像处理Matlabmatlabpython图像处理
matlab中im2double、im2uint8的python实现im2double源码验证im2double源码验证im2doubleim2double的核心功能是将图像数据转换为双精度浮点数并归一化到[0,1]范围。对于uint8类型,除以255,uint16除以65535,当输入已经是浮点型时,如果值已经在0-1之间,会保持原样索引图像不适用该函数。应先转换为真彩图像再继续源码defim2
- 仅需 5 分钟!用 Python 调用微信 OCR,解锁超高效文本识别神器
测试工程师成长之路
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前言想象一下,不需要复杂的C++代码,仅凭Python,就能轻松调用微信的本地OCR引擎,实现对图片中文本内容的精准识别。是的!你没听错,本项目正是一个专为Python用户打造的解决方案,将微信内置的OCR能力变成触手可及的工具!核心亮点零门槛接入:无需理解复杂的微信C++调用机制,直接用纯Python实现。快速高效:直接调用微信官方OCR模型,识别速度和准确度更胜一筹。批量处理:支持多张图片的快
- python路线规划_利用Python实现A*算法路径规划
weixin_39664962
python路线规划
一、A*算法介绍A*算法实际上是一种启发式算法,也是路径规划中应用最为普遍的算法之一。A*算法并不是只用于路径规划,同时,路径规划中也不只有A*一种启发式方法。A*算法相比其他路径规划算法,如遗传算法、蚁群算法等,其算法过程较为简单、易于理解,运行速度快。而且,应用A*的路径规划结果也还不错。因此,总体来说,A*算法应该是性价比较高的一种路径规划算法。A*算法的基本思想是,对于当前的搜索点CNod
- A*路径规划算法的Python实现
我太不严肃了
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A*路径规划算法的Python实现写在前面Python代码写在前面今天因为要在Python上实现机器人建图导航的仿真,写了A*算法的Python实现,过来分享一下。关于A*算法的原理网上有很多,这里就不再赘述了,直接贴代码。open_list和close_list都通过dict实现,因为dict底层是hash_map,代码整体效率还行。Python代码fromcopyimportdeepcopyi
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 中值滤波结合快速排序算法优化传感器数据预处理
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排序算法算法
一、算法核心逻辑目标:在嵌入式系统中,通过快速排序的“部分排序”特性,优化中值滤波的计算效率。适用场景:实时传感器数据处理(如红外、超声波、加速度计等),窗口大小N=5(可根据需求调整)。优势:时间复杂度从O(N²)(冒泡排序)优化至O(N)(快速排序部分排序)。内存占用低,适合资源受限的嵌入式设备(如STM32)。二、完整代码与注释#include//定义滑动窗口大小(N=5)#defineWI
- Python在股票可视化中的应用有哪些?如何利用Python实现股票数据的可视化展示
财云量化
python炒股自动化量化交易程序化交易pythonpython股票可视化数据展示股票数据股票量化接口股票API接口
炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以python炒股自动化(0),申请券商API接口python炒股自动化(1),量化交易接口区别Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化(5):通过接口查询订单,查询账户资产股票量化,Python炒股,CSDN
- 用Python实现LSTM预测电影票房:从数据爬取到模型部署全解析(结尾附完整代码)
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导语:当电影的预告片发布时,你是否好奇AI能否预测它的票房表现?本文将带你深入实战,从数据动态爬取到LSTM模型调优,手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器?1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征:上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系:主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖:系列
- python合并多个pdf_Python实现按序合并多个pdf文件
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技术交流QQ群:1027579432,欢迎你的加入!欢迎关注我的微信公众号:CurryCoder的程序人生1.整体实现步骤在日常办公中,我们可能会有一个需求,需要将多个pdf文件合并成一个文件。例如:需要将每个章节的pdf文件学习资料合并成一个pdf文件,便于我们进行学习资料的归档与整理。如何才能合并多个pdf文件呢?我查了一下网上现有的资料(详见参考资料1),发现python中有一个第三方库Py
- 练手代码之使用Python实现合并PDF文件
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如果你有合并PDF的需要,你会怎么办我们无所不能的程序员会选择写一个Python代码来实现(谁会这么无聊?是我),如果真的有PDF操作需要,我推荐你使用PDFExpert这个软件哈~话不多说直接上代码:importosimportPyPDF2fromtkinterimportTkfromtkinter.filedialogimportaskopenfilenamesdefcombine_pdfs(
- Python实现观察者模式
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请关注【来玩AI】公众号体验人工智能来玩AI>>>Python实现观察者模式观察者模式python代码实现说明应用场景观察者模式模式是一种常用的设计模式,可以在对象之间建立一对多的依赖关系。Python中实现观察者模式有多种方式,下面给出一种基于类和装饰器的实现方式:python代码实现classObserver:defupdate(self,observable,*args,**kwargs):
- 阿里巴巴DIN模型原理与Python实现
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阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- python实现从oracle数据库查询数据生成excel透视表发送outlook
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#-*-coding:utf-8-*-#http://pypi.cq.pegatroncorp.com/simple--trusted-hostpypi.cq.pegatroncorp.comimportchardetimportdatetimeimporttimeimportxlwtimportwin32com.clientaswin32fromwin32com.clientimportcons
- 【Python】7天-python实现缓存-day01
qq_40375355
Python-7天小项目pythonpython缓存开发语言
使用Python实现类似redis的缓存,原文是使用go实现的,本文使用python实现,用来比较两者的区别,方便从python转go的开发者比较二者的不同。PS:原文链接是:https://geektutu.com/post/geecache-day1.htmlPS:预计在完成前还会对本文多次修改仅作参考PS:测试代码也会在后续补充一、LRU和LRU-K原文使用的是LRU算法,这里改成LRU-K
- Python实现强连通分量算法——Tarjan算法
NoABug
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Python实现强连通分量算法——Tarjan算法Tarjan算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的强连通分量(SCC)查找算法,由RobertTarjan在1972年提出。它采用了栈(Stack)数据结构来记录已发现但未处理完的节点,并通过对每个节点进行DFS遍历来寻找强连通分量。以下是Python实现的Tarjan算法的完整源码:#-*-coding:utf-8-*-deftarjan(gra
- 使用Python或R语言重新拟合模型
pk_xz123456
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以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码,假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据,并且要拟合一个线性回归模型。Python实现importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#生成示例数据data={'subject':np.repeat(range(1,11),5),'condition':np.tile
- 使用 Python 实现基于 AGA8 GERG - 2008 方程计算掺氢天然气压缩因子的示例代码
go5463158465
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AGA8GERG-2008方程是用于计算天然气混合物热力学性质的一种方法,下面是一个使用Python实现基于AGA8GERG-2008方程计算掺氢天然气压缩因子的示例代码。需要注意的是,AGA8GERG-2008方程非常复杂,完整实现需要大量的系数和详细的计算步骤。这里我们简化了部分过程,使用CoolProp库来完成计算,因为CoolProp已经实现了GERG-2008方程。安装依赖库首先确保你已
- 快速排序,折半算法
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快速排序#include#includeintone_kp(int*arr,intlow,inthigh){intbase=arr[low];while(low=base){high--;}arr[low]=arr[high];//lowwhile(lowinthalf_search(int*arr,intlow,inthigh,intvalue){//当数据中只有一个数时,也要进行折半查找whi
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守着黎明看日出
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部署本地api:https://blog.csdn.net/qq_35809258/article/details/145481113实现持续对话:https://blog.csdn.net/qq_35809258/article/details/145490986通过以上两个链接基本对话环境齐备,直接进行下一步上传的文件类型可能有多种,需要安装所用到的python库pipinstallpytho
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
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以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
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本文档为个人博客文档系统的备份版本、作者:小游、作者博客:点击访问废话不多少,直接上代码host=('',8888)classResquest(BaseHTTPRequestHandler):defdo_GET(self):self.send_response(200)self.send_header('Content-type','application/json')self.end_heade
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树
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决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题:信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法(python实现)5.3.2C4.5生成算法(python实现)5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝习题5.1(python实现)习题5.2(python实现)习题5.3习题5.4参考5.1
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那些排序算法对序列的初始状态有关比如,冒泡排序和插入排序,在最好情况下,也就是序列已经排好序的时候,时间复杂度是O(n),而最坏情况下是O(n²)。这说明它们的性能确实和初始状态有关。快速排序的话,如果每次选的基准都能均匀划分数组,那么是O(nlogn),但最坏情况下比如已经有序,可能会退化成O(n²),所以这也和初始状态有关。不过,现在的快速排序通常会用随机化选基准或者三数取中法来避免这种情况,
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用python实现一个坦克大战小游戏,屏幕大小宽高1000x800px敌人有10个坦克,会发射子弹,会随机自由移动,碰撞到屏幕边界会反弹,我方是一个黄颜色坦克,能发子弹,能移动,子弹集中敌人坦克就爆炸消失,并得到10分,所有坦克消灭后游戏胜利,我方被敌人坦克子弹击中则爆炸消失,游戏结束。1、KIMI实现实现效果:实现一个完整的坦克大战小游戏需要使用Python的图形库,比如pygame。以下是一个
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痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
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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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&
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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
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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
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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)" { 
- 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。
访问G4Studio网站
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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
.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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- 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。
*/
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
comsci
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
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- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- 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;
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# include <stdio.h>
int main(void)
{
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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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
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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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import org.junit.runn
- 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
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。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
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。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持