- 洛谷P1719 最大加权矩形
0hang
算法c++开发语言
洛谷P1719最大加权矩形题目描述为了更好的备战NOIP2013,电脑组的几个女孩子LYQ,ZSC,ZHQ认为,我们不光需要机房,我们还需要运动,于是就决定找校长申请一块电脑组的课余运动场地,听说她们都是电脑组的高手,校长没有马上答应他们,而是先给她们出了一道数学题,并且告诉她们:你们能获得的运动场地的面积就是你们能找到的这个最大的数字。校长先给他们一个n\timesnn×n矩阵。要求矩阵中最大加
- 内网穿透之EW使用、判断服务器是否出网
板栗妖怪
学习内网渗透
环境搭建使用的是下面文章的环境记一次学习--内网穿透-CSDN博客ew代理然后同样通过thinkphp漏洞写入文件,然后通过蚁剑连接然后上传ew的Linux版本,然后加权执行一层代理正向代理设置正向代理(在ubuntu上),然后kali在proxychain配置文件中连接ubuntu的192.168.244.154的代理端口反向代理在ubuntu上设置反向代理,将连接反弹到kali上的某个端口。然
- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- springboot整合Logback
星空下夜猫子
springbootlogback后端
Logback介绍描述Logback是由log4j创始人设计的另外一种开源日志组件,性能比log4j要好。相对是一个可靠、通用、快速而又灵活的Java日志框架。Logback主要分三个模块1、logback-core:其他两个模块的基础模块2、logback-classic:它是log4j的一个改良版本,同时它完整实现了slf4j。API,可以很方便地更换成其它日志系统,如log4j或JDK14L
- CVA财务建模课程心得分享End
爱尔兰诗人
8月6号CVA协会重点讲述现金流折现估值法,首先要明确该方法的核心思想,即一家公司的价值是基于其未来可产生的现金流来计算,等于现金流按照能够反映其风险的折现率进行折现的结果。DCF的基本要素包括:加权平均资本成本,自由现金流,终值,企业价值和股权价值。其中需要搞清楚加权平均资本成本WACC,WACC是基于实体的股权资本成本以及债务资本成本计算的综合成本。另外,DCF分析主要依赖预测数据,所以需要注
- 「达摩院MindOpt」用于多目标规划(目标规划法)
MindOpt_003
算法云计算阿里云
前篇我们讲述了使用加权和法对多目标规划问题的优化,本篇将讲述使用目标规划法。1.原理目标规划法,首先是为每个目标函数设定一个期望值(目标值)gig_igi。方案1:然后构建一个新的目标函数F(x)F(x)F(x),其形式如下:minimizeF(x)=∑[wi∗∣fi(x)−gi∣]\text{minimize}\quadF(x)=\sum[w_i*|f_i(x)-g_i|]minimizeF(x
- 数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
编程日记✧
智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理,以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。常见方法有:均值滤波:将像素邻域内的像素值取平均值,从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波:使用高斯函数为权重对像素进行加权平均,可以更好地平滑
- 2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
'Matlab学习与应用
matlab工程应用matlab人工智能计算机视觉全聚焦图像加权焦点测量方法四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合,的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中,使用一种新的加权焦点测量方法(名为加权修正拉普拉斯之和)来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来,并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法,因此所提出的算法简单而有效。程序已调通,可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
- 零基础开始学习鸿蒙开发-登录界面获取参数的值,并且发送参数请求后台登录,经过后台校验即可登录成功
心之所想,行则将至
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上代码之前,我们需要注意两点:一、首先要添加鸿蒙的网络权限,如果不添加权限,后面代码完成之后,可能请求失败。二、鸿蒙模拟器不支持本地localhost、127.0.01本地地址的请求,所有的请求只能通过公网发起请求。三、添加权限的方法:1).找到项目的module.json5文件夹,在此文件夹添加如下代码:"requestPermissions":[{"name":"ohos.permission
- Floyd算法求最短路径
阿轩不熬夜~~
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目录一.Floyd算法介绍二.算法实现一.邻接矩阵介绍二.过程简述三.Floyd核心代码三.例题分析一.B3647【模板】Floyd.二.P2835刻录光盘四.Floyd算法的优缺点一.Floyd算法介绍Floyd算法又称为插点法,是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教
- Linux中设置tomcat开机自动启动
qian777duoduo
tomcatlinux服务器
第一步将tomcat的启动文件配置在linux开机启动文件中路径cd/etc/rc.d/第二步vimrc.local第13行是我的jdk路径(更换为你的jdk路径)第14号是我的tomcat启动路径(更换为你的tomcat路径)第三步给文件增加权限chmod755rc.local第四步启动服务器验证reboot
- 生产ERP管理系统源码 ERP系统源码
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生产ERP管理系统1、产品管理系统产品资料系统包括两方面的内容:物料主文件和产品结构,ERP系统企业管理软件平台最基本的信息,绝大多数物流、制造、甚至财务类系统均要使用到产品资料的信息。(1)、全方位描述物料特性,包括类别、来源、计价方法、不同计量单位、存储等;(2)、支持多种物料计价类型,包括先进先出、后进先出、计划成本、加权平均、分批计价,并允许不同物料采用不同计价方法;(3)、以物料清单作为
- 时空地理加权回归_成果案例 | 中国交通碳排放及影响因素时空异质性
weixin_39930557
时空地理加权回归
中国地域辽阔,不同省域经济发展、资源禀赋、交通基础设施存在显著差异,导致交通碳排放水平差异很大。然而,以往关于交通碳排放规律的研究多是基于时间序列的全局分析,忽略了研究单元之间的相互作用及空间异质性。因此,本研究选取30个省级行政区作为空间单元,利用自上而下法计算省域交通碳排放量,采用探索性空间数据分析方法对2000年至2015年交通碳排放时空分布格局进行研究。同时考虑空间单元的差异性,构建地理加
- 【架构-28】轮询,最小连接、随机等负载均衡算法
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以下是对轮询、最小连接和随机算法的介绍:一、轮询算法工作原理轮询算法是一种简单的负载均衡算法。它依次将请求分配给各个服务器,就像轮流点名一样。例如,假设有三个服务器A、B、C,第一个请求分配给A,第二个请求分配给B,第三个请求分配给C,然后第四个请求又回到A,如此循环。通常,轮询算法会维护一个服务器列表和一个指针,指针指向当前要分配请求的服务器。每次分配请求后,指针向后移动一位,指向下一个服务器。
- 2024 (ICPC) Jiangxi Provincial Contest(VP补题记录)
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ACM-ICPC训练补题ICPCCCPC算法PythonC++
2024(ICPC)JiangxiProvincialContest(VP补题记录)已ac8/12,赛时7题,赛后1题。文章目录2024(ICPC)JiangxiProvincialContest(VP补题记录)A(签到中的签到,pass)C(简单思维)GJ(按题意模拟即可)KH(卷积加权和反过来看)L.CampusD.MagicLCMA(签到中的签到,pass)C(简单思维)要么n要么n-1.F
- 从0开始深度学习(4)——线性回归概念
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1线性回归回归(regression)指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和,以房价和面积、房龄为例,可以有下面的式子:w称为权重(weight)b称为偏置(bias)、偏移量(offset)或截距(intercept)给定一个数据集,我们的目标是寻找模型的权重和偏置,使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。1.2损失函数在我
- 基于Huffman编码的字符串统计及WPL计算
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一、问题描述问题概括:给定一个字符串或文件,基于Huffman编码方法,实现以下功能:1.统计每个字符的频率。2.输出每个字符的Huffman编码。3.计算并输出WPL(加权路径长度)。这个问题要求对Huffman编码算法进行实现和扩展,具体涉及以下步骤:1.从键盘输入或文件中读取字符串/内容。2.统计每个字符的出现频率。3.根据频率构建Huffman树。4.为每个字符生成对应的Huffman编码
- 6、关于Medical-Transformer
安逸sgr
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6、关于Medical-TransformerAxial-Attention原文链接:Axial-attentionMedical-Transformer原文链接:Medical-TransformerMedical-Transformer实际上是Axial-Attention在医学领域的运行,只是在这基础上增加了门机制,实际上也就是在原来Axial-attention基础之上增加权重机制,虚弱位
- 要在nginx中配置后端三个服务器的轮询和加权
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要在nginx中配置后端三个服务器的轮询和加权,你可以按照以下步骤进行配置:打开nginx的配置文件,一般位于/etc/nginx/nginx.conf或/etc/nginx/conf.d/default.conf。在http块内添加一个upstream块用于定义后端服务器列表。例如,我们定义一个名为backend的upstream块:http{upstreambackend{serverback
- 人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02
苏小菁在编程
感知机1957年,FrankRosenblatt发明了感知机,它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元(TLU)(见图1.4),有时也被称为线性阈值元(LTU)。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值,而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联,TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数,并输出结果:上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
- NDT算法
Joeybee
SLAM算法
上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法,其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法,本次博客学习NDT算法的源码。NDT算法与ICP算法的最大不同之处,在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看,NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法,和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看,NDT的收敛速度稍弱于点对面I
- SetWindowsHookEx 相关
weixin_30537391
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SetWindowsHookExfunctionhttps://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms644990(v=vs.85).aspx无焦点下获取条码枪返回值的Hook(再次改良版)http://www.oschina.net/code/snippet_934211_27611usingSystem;usingSystem.C
- 2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)
'Matlab学习与应用
matlab工程应用算法matlab均值算法自适应正则化核模糊均值聚类框架脑磁共振图像的分割
基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM),用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法,分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。利用邻域中灰度的异质性获取局部信息,并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通,可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
- GPT-3:一个新应用生态系统诞生了
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「某个应用程序用2个基于GPT-3的机器人相互辩论。这是YouTube用户BakzT.Future剖析的14个GPT-3应用程序之一。」GPT-3以其庞大的规模成为OpenAI令人印象深刻的自然语言处理(NLP)模型。Transformerencoder-decoder模型之间由超过1,750亿个被称为参数的单词之间的加权值连接,将其15亿个参数的前身GPT-2打的落花流水。您只要输入要执行的任务
- 【Android】Android中广播的基本使用
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接受系统广播动态注册在Java代码中指定IntentFilter,然后想监听什么广播就添加对应的Action。动态注册的广播,一定要调用unregisterReceiver()方法取消注册。下面用动态注册监听网络变化在AndroidManifest.xml中添加权限:Activity的Java代码:publicclassMainActivityextendsAppCompatActivity{pr
- 地平线零之曙光
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地平线零之曙光(HorizonZeroDawn)是一款由索尼旗下第一方工作室GuerrillaGames制作的第三人称动作角色扮演游戏。本作采用的游戏引擎是杀戮地带暗影坠落的Decima改良版,能够让玩家拥有更好的游戏体验,并且游戏的画面是由Guerrilla所制作,超强的技术实力和美术功力如期而至的为我们带来了可能是目前最好的开放世界游戏画面。不仅如此,游戏在人物的服饰质感,各种不同属性的武器特
- HarmonyOS JS实现图片上传后端并调用
Brave!
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前言鸿蒙中能实现图片上传的方法有很多,调用Java端实现的效果更好。本次是使用纯JS将图片转成base64编码并存储后端,之后转成图片保存调用路径下。正文1.创建鸿蒙JS端空项目2.添加权限"reqPermissions":[{"name":"ohos.permission.DISTRIBUTED_DATASYNC"},{"name":"ohos.permission.GET_NETWORK_IN
- 文案小课5 如何写自我介绍及秒卖货的海报
阿不123
一新进一个群,自我介绍文案很重要。1.背后的逻辑:写文案的终极目标是为了让人们采取行动。销售文案,自我介绍文案,2.一份自我介绍有四步:①引发他人兴趣-个人标签及长处和优势!定位标签让别人直接注意到你,比如:职业身份标签加上品牌和公司等增加权威性,地域标签,特长能力标签跳舞写作销售等显示价值,口碑标签-靠谱学霸等建立好感和如同;有主打标签和次要标签。姓名·坐标行业特长成就提供价值。举例:我是张萌,
- SpringCloud--LoadBalancer负载均衡服务调用
梦尘(0_O)
负载均衡springcloud
目录前言一、LoadBalancer是什么?二、使用步骤1、启动consul2、客户端加入依赖3、以服务名称调用三、负载均衡算法替换1、默认算法轮询(相同服务名下的所有服务枚举调用)2、替换随机算法(相同服务名下的所有服务随机调用)总结前言LoadBalancer是Ribbon的未来替换方案一、LoadBalancer是什么?LB负载均衡(LoadBalance)是什么简单的说就是将用户的请求平摊
- 微服务的负载均衡不同的场景应用
Wade_Crab
微服务负载均衡架构
这些负载均衡策略各有不同的优点和应用场景。以下是每种负载均衡策略的详细解释及其适用场景:1.RandomLoadBalance(随机算法)描述:随机算法通过随机选择一个服务器来处理请求。对于性能较好的服务器,可以设置更大的权重值,使得它们被选中的概率更高。应用场景:简单负载分配:适用于服务负载均衡策略较简单的场景。适合负载相对均匀且没有严格性能要求的应用场景。权重调节:通过设置权重,可以在一定程度
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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'。
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- Java 对象大小的计算
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如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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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。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(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:
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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
boyitech
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
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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....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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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:
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FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
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
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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- 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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- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#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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- 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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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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- 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
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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。
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