- 3D gaussian splatting 源码剖析与demo验证
scott198512
三维重建新范式与SLAM3D重建计算机视觉图形渲染
0.概述本文对最原始的3DGS源码进行剖析,逐段分析其中的主要代码模块,结合其原理加深理解,同时结合demo演示给出具体的验证。1.流程图2.源码剖析3.验证与实现
- 机器视觉--光源打光技巧
手写不期而遇
Halcon项目实战笔记
1.高角度环光与低角度环光?这里的角度指的是与水平线之间的夹角,夹角介于0和90之间。一般夹角大于45度的是高角度光源。90度光源就是垂直往下面打光了,如图所示,这种打光的结果就是突出平面,有倒角的边缘部分可能不明显。呈现出中间亮,边缘暗;低角度光,呈现的效果是有倒角的地方亮,平坦的地方暗。总结的结果就是,高角度:顶端亮,倒角暗,顶端暗,倒角亮。2.频闪光源控制器的相关问题?光源控制器,电控控制器
- 3DGS(三维高斯散射)与SLAM技术结合的应用
点云SLAM
SLAM3d3DGSSLAM技术深度学习计算机视觉定位和建图渲染
3DGS(三维高斯散射)与SLAM(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析:一、核心融合原理1.3DGS在SLAM中的角色场景表示:替代传统点云或体素地图,通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。动态建模:通过时间参数化高斯(如位置、协方差随时间变化),实时跟踪运动物体。可微渲染:支持端到端优
- 《深度揭秘:生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》
人工智能深度学习
在当今数字化时代,遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源,广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而,如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息,一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络(GAN)的出现,为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络:技术基石剖析生成对抗网络由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗
- 库内加工的几个关键点
wms仓库管理系统
在仓库的日常运营中,库内加工扮演着至关重要的角色。它不仅能够提升产品的附加值,还能优化库存管理,提高出库效率。从仓库操作管理的角度来看,库内加工主要分为三类:原产品基础上的加工、组合加工以及拆解加工。原产品基础上的加工,如换包装、贴标签、覆膜、塑封等,旨在提升产品的外观或满足特定的销售需求。这类加工方式不改变产品的总数量,但管理时需准确记录加工件数,以统计工作量、成本,并区分已加工与未加工产品,避
- 深入解析 DeepSeek R1:强化学习如何驱动大模型推理能力的进化
海棠AI实验室
智元启示录人工智能deeplearningDeepSeek-R1
引言在AI竞赛日益激烈的时代,DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1,试图以强化学习(RL)直接训练推理能力,而非仅依赖传统的监督微调(SFT)。这一思路不仅为大规模语言模型(LLMs)带来了新的训练范式,还在跨任务推理迁移上表现出潜力。本文将深入解析DeepSeekR1的架构、训练方法和对比实验,并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时,我们也会在文中介绍DeepSeekR1蒸馏到多
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 使用oauth2实现第三方登录
顾随
javaspringbootspring后端
简介OAuth2.0是一种授权框架,它允许第三方应用访问用户在某个服务(如QQ、微信、gitee、GitHub等)上存储的信息,而无需将用户的用户名和密码暴露给该第三方应用。这使得OAuth2.0成为实现第三方登录(也称为社交登录)的理想选择。参考开箱即用的整合第三方登录的开源组件:JustAuth实现过程1.注册并配置OAuth提供商你需要在你想让用户通过其登录的OAuth提供商(如QQ、微信等
- 机器视觉--相机曝光
C#Thread
数码相机自动化运维
在现代工业生产的精密舞台上,机器视觉技术已然成为推动生产自动化、智能化的关键力量。而工业相机作为机器视觉系统的“眼睛”,其曝光环节更是决定了视觉信息获取的质量与精度,如同为工业生产赋予了一双洞察入微的“智慧之眼”,对整个生产流程起着举足轻重的作用。接下来,让我们一同深入探索机器视觉中工业相机曝光的奥秘。一、工业相机曝光基础原理从本质上讲,工业相机曝光是指光线照射到相机图像传感器上,使传感器上的像素
- DeepSeek 提示词:基础结构
伏羲栈
人工智能deepseek提示词人工智能
博主简介:CSDN博客专家,历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于分
- 3D格式转换工具HOOPS Exchange在PMI处理中的关键作用与优势解析
工业3D_大熊
3DCAD开发工具3d3D模型可视化3D可视化工业3D3D建模3D模型格式转换3D格式转换
在现代制造业的数字化进程中,产品和制造信息(PMI)扮演着至关重要的角色。PMI是指在CAD模型中所包含的用于明确制造和装配细节的各类注释与标记信息,涵盖了几何尺寸、公差、材料说明以及加工要求等关键要素。其能否实现有效传递,直接关系到CAD数据在制造流程中的应用成效,尤其是在当下数字化制造环境日益普及的背景下,数字模型的精准性成为了影响后续生产环节与质量管控的关键因素。1、精准维护PMI逻辑层次关
- 《深度剖析:生成对抗网络中生成器与判别器的高效协作之道》
程序猿阿伟
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在人工智能的前沿领域,生成对抗网络(GAN)以其独特的对抗学习机制,为数据生成和处理带来了革命性的变革。生成器与判别器作为GAN的核心组件,它们之间的协作效率直接决定了GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等众多应用中的表现。深入探究二者如何实现更高效的协作,不仅是优化GAN性能的关键,也为解锁人工智能更多创新应用场景提供了可能。生成器与判别器:GAN的核心架构解析生成器(Generator)的使命
- Deepseek的缺陷
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Deepseek什么都略懂,但答案很难让人满意。内容蜻蜓点水,什么都有点,但浅薄的很。让玩家很无语。一些软件类的答案貌似比较详细,但距离能用还差很远。-----------------一些问题的答案如下:《b4》是一款经典的生存恐怖游戏,以下是一些通用的攻略建议,帮助玩家顺利通关:1.资源管理节约弹药:尽量使用手枪等低威力武器对付普通敌人,保留高威力武器应对Boss战。合理使用草药:将绿色草药与红
- 如何实现uniapp编译的微信小程序做可回溯视频
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)uni-app微信小程序音视频可回溯视频uniapp编译
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.**视频录制与回溯原理**2.**具体实现步骤**2.1录制视频播放状态与用户操作2.2回放过程2.3数据存储与管理2.4界面展示3.**注
- ALOAM代码解析laserMapping(二)
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文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6.判断是否为线特征2.7.添加残差函数3.点到平面拟合与残差计算(LidarPlaneNormFactor)3.1.变换点云坐标系3.2.寻找最近邻点3.3.最小二乘法拟合平面3.4.归一化法向量3
- c语言选择排序法程序设计,C语言选择排序算法及实例代码
闲吟客
c语言选择排序法程序设计
选择排序是排序算法的一种,这里以从小到大排序为例进行讲解。基本思想及举例说明选择排序(从小到大)的基本思想是,首先,选出最小的数,放在第一个位置;然后,选出第二小的数,放在第二个位置;以此类推,直到所有的数从小到大排序。在实现上,我们通常是先确定第i小的数所在的位置,然后,将其与第i个数进行交换。下面,以对3241进行选择排序说明排序过程,使用min_index记录当前最小的数所在的位置。第1轮排
- 排序趟数问题
Smile灬凉城666
考研复习数据结构
1.冒泡排序趟数:最多n-1趟(n为元素个数)每趟操作:比较相邻元素,将最大元素“冒泡”到末尾。优化:若某趟无交换,可提前终止(如数组已有序时仅需1趟)。示例:数组[5,3,1,2,4]需要4趟完成排序。2.选择排序趟数:固定n-1趟每趟操作:每趟选择未排序部分的最小元素,与当前趟首位交换。特点:无论数据是否有序,均需完整执行所有趟。示例:数组[5,3,1,2,4]固定需要4趟。3.插入排序趟数:
- HAL库函数合集
✧˖‹gσσ∂ иιghт›✧
单片机stm32嵌入式硬件
STM32HAL库提供了丰富的函数集,用于操作STM32微控制器的各种外设。以下是一些常用的HAL库函数分类及其功能:GPIO相关函数初始化与反初始化HAL_GPIO_Init:初始化GPIO引脚的工作模式。HAL_GPIO_DeInit:将GPIO引脚恢复到默认状态。读写操作HAL_GPIO_ReadPin:读取引脚的电平状态。HAL_GPIO_WritePin:设置引脚的电平状态。HAL_GP
- EDA---血型设计
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其他经验分享
人的血型有A,B、AB,O4种。输血时输血者的血型与受血者血型必须符合图中用箭头指示的授受关系。试用数据选择器设计一个逻辑电路,判断输血者与受血者的血型是否符合上述规定。(提示:可以用两个逻辑变量的4种取值表示输血者的血型。用另外两个逻辑变量的4种取值表示受血者的血型。)解:以MN的4种状态组合表示输血者的4种血型,并以PQ的4种状态组合表示受血者的4种血型,如图所示,用Z表示判断结果,Z=0表示
- DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道
Hello kele
人工智能人工智能经验分享
2025年的竞标现场:个个都喊“DeepSeek”想象一下,2025年的某个竞标会,四五家数据分析公司围着一个大客户,争得脸红脖子粗。每家公司都使劲推销自己的平台,拍胸脯说:“我们有DeepSeek,绝对能帮你实现智能化升级!”“DeepSeek能实时给你精准的生意洞察和预测。”“有了DeepSeek,数据会自己告诉你哪里有商机。”“我们用DeepSeek的大模型,自动生成深度报告,给你靠谱的决策
- Vue3 中如何实现响应式系统中的依赖收集和更新队列的解耦?
程序员黄同学
前端开发JavaScriptJava面试题前端javascriptvue.js
一、问题解析:为什么需要解耦?在响应式系统中,依赖收集(追踪数据与视图的关联关系)和更新队列(批量处理数据变化带来的副作用)是两个核心但职责不同的模块。Vue3通过以下设计实现解耦:依赖收集阶段:在数据读取时建立响应式对象->副作用函数的映射关系更新触发阶段:数据修改时通过调度器控制副作用的执行策略队列机制:将同步的多次修改合并为单次更新操作这种解耦带来的好处:更好的性能(批量更新减少重复计算)更
- 理解CPU与GPU频繁数据传输
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计算机视觉深度学习神经网络CPUGPU数据传输
基础理解在学习深度学习神经网络过程中,有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢?我们知道CPU可以访问内存,而GPU也有自己的显存。要完成功能一般都是CPU从硬盘或者其他数据源读取数据到内存中,然后将内存中的传输到GPU的显存中,GPU从显存中获取数据并进行计算,并最终将计算的结果返回给CPU的内存中。整体的计算就像上面描述,但是不可忽略的是:从CPU内存
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
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以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- 将Vue工程打包为Electron:vue-cli-plugin-electron-builder
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介绍vue-cli-plugin-electron-builder插件的作用是将一个Vue工程打包为Electron程序。官网:https://nklayman.github.io/vue-cli-plugin-electron-builder/与electron-vue对比作用目标作用方式更新维护electron-vueelectron-vue工程编译工程中的Vue代码不及时vue-cli-pl
- JavaAPI(File、IO流)
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File在程序中,我们使用java.io.File这个类来描述和操作磁盘上的一个文件或文件夹(目录)。File这个类,能新建、删除、移动,重命名文件或文件夹,也能获取或者修改文件或文件夹的信息(如大小,修改时间等),但File不能访问文件里的内容。如果需要访问文件里的内容,则需要使用输入/输出流。相对路径/绝对路径路径:用来描述一个文件或者文件夹所存在的位置,可以分为绝对路径和相对路径。绝对路径:
- Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅[特殊字符]
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Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅嘿,小伙伴们!今天咱们通过一个具体的案例来看看Flink在处理事件时间方面的强大威力这个案例就是电商订单的实时分析,就像我们平时在电商平台购物时,平台需要实时了解订单的各种信息一样案例背景假设我们有一个电商平台,每天有大量的用户下单购买各种商品我们希望能够实时统计每个商品的销量,并且按照订单的实际发生时间来进行分析,而不是按照系统处理订单的时间。这
- 什么是SQL?
狮歌~资深攻城狮
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什么是SQL?SQL(StructuredQueryLanguage,结构化查询语言)是一种用于与关系型数据库进行交互的标准编程语言。SQL是设计用于管理和操作关系型数据库的语言,主要用于查询、插入、更新、删除和定义数据结构。SQL是关系数据库的核心语言,被广泛应用于商业应用、Web应用、数据分析等领域。SQL是一种声明式语言,这意味着开发者只需要告诉数据库管理系统“要做什么”,而不需要告诉它“如
- c语言串口控制单片机,利用USART实现单片机与串口通信[C语言]
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c语言串口控制单片机
//实验目的:熟悉USART通信//通过“串口调试助手”协助工作//串口调试助手发送数据给877,877收到后再转发回串口助手//硬件要求:拨码开关S7全置ON,其他拨码开关置OFF#include//包含单片机内部资源预定义__CONFIG(0x1832);//芯片配置字,看门狗关,上电延时开,掉电检测关,低压编程关,加密,4M晶体HS振荡//--------------------------
- 如何理性购房?---需求清单与加权评分法
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在当今复杂多变的房地产市场中,购房已成为许多人一生中最重要的经济决策之一。然而,面对众多的选择和复杂的因素,如何做出理性、明智的购房决策,成为了一个亟待解决的问题。买房是大事,不要一拍脑袋就决定,要反复比较核对自己的真实需求。多看多等才能避坑。。。。一、购房决策的复杂性购房决策涉及多个维度的考量,包括地理位置、房屋质量、交通便利性、社区配套、价格等因素。每个因素对购房者的重要性各不相同,且不同购房
- IPU概述
深圳信迈主板定制专家
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1.IPU概述(一)框架首先来看看imx6q整体系统框架图,看看IPU位于整个SOC系统中的位置:可以看出来,整个IPU挂接在AXI与AHB总线上面,通过总线,它可以与ARM,VPU,GPU和RAM等模块通信。另外,每个IPU有两个camera接口,如下所示:通过LDB控制到LVDS屏,直接控制LCD屏,并且可以通过HDMI或者MIPI来显示。对于IPU的作用,在下面的图表中解释了:或者用下图来表
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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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&
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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
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)" { 
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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:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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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
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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
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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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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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* 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
Chen.H
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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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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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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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- 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
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&n
- 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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- 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
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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