- 从开源小白到 Apache Member,我的成长之路
开源小秘书
云栖社区Apache高并发
我们走过的每一步路,都会留下印记,越坚实,越清晰。近日,Apache软件基金会(ASF)官方Blog宣布全球新增40位ApacheMember,张乎兴有幸成为其中一位。目前,全球共有771位ASFMember,中国仅13位。本文将分享作者从0基础的开源小白,一路走来的感触,希望把期间的经历分享出来,让更多的人看到,世界开源舞台的中国力量。只要有持续的付出,总会有所收获。初次参与开源2014年,我加
- 一文搞懂 XR 立体渲染模式
三叔 Tuncle
xr图形渲染
更好的阅读体验,可查看XR立体渲染模式在XR中物体通常需要以立体(insterro)的方式被渲染,即一个内容需要被绘制到左眼和右眼的纹理中,这种渲染方式被称为立体渲染(Stereo-Rendering),本文将介绍几种立体渲染的方式,包括:Multi-Pass:左眼和右眼画面由两张纹理构成,并分别绘制左眼和右眼画面。这是最原始,兼容性最好的渲染方式,但拥有较差的性能。Single-Pass:左眼和
- 《UNIX环境高级编程》笔记 第三章——文件IO(2)
day_day_hard_up
Linux系统编程笔记linuxc语言unix
1.简介本文是上一篇笔记文件IO(1)的续写,接下来继续补充一些文件IO特性以及介绍剩下的一些函数。文件IO的读写效率与调用时传入的buf大小有关,也与打开的文件描述标志有关(O_SYNC和O_DSYNC),影响效率IO效率的相关函数有sync、fsync和fdatasync。理解dup、dup2和fcntl函数的预前知识:(1)每个进在进程表中都有一个记录项,记录项包含一张打开的文件描述符表,每
- SQL学习笔记5
彤银浦
sql学习笔记
多表查询1、多表关系MySQL是一个关系型数据库,数据库中表与表之间存在关联。它们的关系根据一张表包含另外一张表数据的多少可以分为:(使用外键建立关系的方法不常用)一对多或多对一:在多的一方加入外键对应少的一方的主键多对一:在两张表中加入一张中间表,中间表中加入两个外键对应两张表的主键一对一:在一张表加入另一张表的外键,且将外键约束为唯一2、多表查询概述多表查询的语法:select字段from表1
- Codeforces Round 1012 (Div. 2)(ABCD)
Cando-01
#codeforces周赛算法数据结构c++
A.TreasureHunt翻译:小B和他的朋友小K找到了一张藏宝图,现在他们只需要挖出埋在地下a.5米深处的宝藏。他们轮流挖。第一天,小B挖;第二天,小K挖。小B每天正好挖x米,而小K挖了y米。他们开始好奇谁会先挖出宝藏,也就是谁一天内挖的总深度会超过a.5米。但他们都忙着挖土,所以帮帮他们,告诉他们谁会挖到宝藏!思路:把B,K捆绑为一组,求到a.5跟前要几组,再特判加B与加K的情况。实现:#i
- 从摄像头接入到图像处理,TDA4VM带你一次搞定ADAS中控设计
空间机器人
ADAS方案精讲图像处理人工智能
一张图全懂TDA4VM汽车感知中枢!从架构到踩坑,干货分析+选型建议写在前面:一块“脑子清醒”的车规芯片,是怎么思考的?别看这张图密密麻麻,其实它就是TI为车载/工业应用打磨多年的“感知-处理-输出”三段式架构,在这块Jacinto7J721ESOM评估板上体现得淋漓尽致:一句话总结:这不是开发板,这是把整个智能汽车的“中控大脑”装进了一个PCB。模块一:中央处理器区域(SOM板核心)=车脑J72
- 7-2 看照片找基友 (20分)
START_GAME
#并查集算法
7-2看照片找基友(20分)—并查集小A是个单身狗,他有很多好基友,他们平时喜欢出去聚会和旅游,每次聚会都会照一张集体照上传到群共享,有一天,小A整理照片,想通过照片来看看他们这群基友的情况。我们假定,在同一张照片里同时出现的,两两之间都是好基友,基友的基友也是好基友。那么问题来了,你能帮小A确定任意的两个人是否好基友吗?输入格式:首先输入照片的张数N(N#include#include#incl
- 关于AWS使用(一)——申请付费版亚马逊云服务器的详细流程
m0_63984008
linux服务器mysql
一、创建账号:注册准备:1,一个在用邮箱2,一张在用的有Visa或者Master标志的信用卡(要支持美元预授权)3,一部在用的电话4,一个支持key文件导入的ssh客户端(我后面只介绍linux下使用ssh命令行客户端)5,最好是有软件(不是必要的,主要是访问速度的问题。耐心不好的人一定要访问)步骤1,注册:亚马逊云计算中心的网址:https://aws.amazon.com/cn(如果英文可以的
- 2025年,华为物联网认证还值得考吗?一篇说透!
博睿谷IT99_
华为物联网深度学习
万物互联的时代,一张权威的“通行证”能否照亮职业之路?作为一名深耕IT培训领域的博主,今天咱们聊聊华为物联网认证在2025年的含金量。不吹不黑,只用官方信息和行业现状说话。一、华为物联网认证是什么?简单说,它是华为官方推出的物联网领域专业技术认证体系,聚焦培养符合产业需求的物联网人才。目前核心分为两个等级:1.HCIA-IoT(华为认证物联网工程师)(1)定位:物联网领域入门级认证。(2)目标:普
- 看负载、调资源、控进度!用资源日历掌控全员进度
项目管理企业管理工具
大家好,我是阿道。你的公司肯定遇到过这种情况:每周都花不少时间用来追进度,靠微信问、邮件催、会议对,最后汇总成的Excel报表,往往更新到一半就成了过时数据。员工忙得脚不沾地,管理层却像蒙眼开车:不知道谁工作轻松、谁工作繁多,更看不清项目链条哪里卡住了。今天就来聊聊如何用一张资源日历,把这种信息不透明、管理不清晰的难题逐一破解,让团队的人力负载、任务进度、资源调度都变得清晰可控。点击此处,了解人力
- 生产环境图片引入异常:require中响应式数据引发的__unref未定义错误
neon1204
前端工作中记录前端框架vue.jstarojavascript
问题描述发版支撑,遇到了一个仅在生产环境出现的图片加载问题。在开发环境下一切正常,但一旦打包发布,某些图片就会加载失败,控制台抛出错误:UncaughtReferenceError:__unrefisnotdefined问题出在使用动态图片路径的组件中,原始代码如下:这段代码的本意是根据item.isInstall的值动态切换两张不同的本地图片。开发环境下运行正常,但在生产环境打包后,图片无法加载
- 插入排序解析
老一岁
算法数据结构排序算法
可以将插入排序类比为整理扑克牌的过程:左手持已排序的牌(初始为空)右手从桌上未排序的牌堆中逐张取牌将取到的牌插入左手正确位置最终左手持完全有序的牌前言一、算法工作原理插入排序是一种基于比较的简单排序算法,其核心思想是逐步构建有序序列。算法将待排序数组视为两个部分:已排序部分(初始时仅包含第一个元素)和未排序部分。通过不断从未排序部分取出元素,在已排序部分中找到适当位置插入,最终完成整个数组的排序。
- JavaEE初阶---多线程编程(一.线程与进程)
IYF.星辰
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目录一.线程与进程的概念与联系:进程的基本概念:线程的基本概念:进程和线程的区别与联系:代码执行实列:1.通过继承Thread父类来实现多线程2.通过实现Runnable接口来实现多线程:3.通过Lambda表达式来实现多线程:Thread类的常见属性和构造方法:一.线程与进程的概念与联系:一张漫画,生动阐明进程进程与线程的关系:进程的基本概念:什么是进程?→定义:进程是一个具有一定独立功能的程序
- 16014.rtsp推流服务器
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16000-Linux综合篇服务器运维
1ubuntu20.04搭建rtsp服务器,easyplayer进行拉流在images/stream1文件下存储了5张图片,作为咱们得原料,运行rtsp服务器,即可。#include#include#include
- 研究生养成计划5月1日
学习:《机器人操作系统》作者:刘相权,张万杰第一章,第二章笔记ROS虽然被称为操作系统,但是真正底层的任务调度,编译,寻址等任务还是由Linux操作系统完成——ROS是一个运行在Linux上的次级操作系统。双系统建议空间在100G以上,分区如下:如果有条件/:这个分区可以设置的大一些截图:shift+prtsc+Fn截取某个区域的图片内容/微信截图Alt+a命令行使用(1)调出终端程序,命令行上下
- Flowable02表结构--------------持续更新中
鱼见千寻
flowablejava前端servletspringbootflowable
那么根据上文我们已经将flowable引入springboot项目中去了,而flowable这个框架本质上来说就是对这60张表操作的封装。那么明白这60张表是干啥的对我们理解使用这个框架非常的有帮助。如下是这60多张表的具体解释,当然不需要全部记住,最下边会有比较重要表的总结,若是追求速成可直接看最后的核心关系。Flowable的表都以ACT_开头,这是沿用了其前身Activiti的命名习惯。表名
- 用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别
TBM矩阵
#AI体系学习pytorch人工智能python
整体思路收集至少两个人的手写签名图片,每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001.png...user002001.png...templatesindex.htmlapp.pymodel.pytrain.py建模:model.py
- CNN-GRU混合模型学习笔记
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cnngru学习
GRU学习笔记CNN:卷积神经网络GRU(GateRecurrentUnit),门控循环单元CNN:卷积神经网络3个组成部分:1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维(防止过拟合)3.全连接层——输出结果一个卷积核扫完整张图片,得到每个小区域的特征值具体应用中通常有多个卷积核CNN可能有多层结构,如LeNet-5:卷积层–池化层–卷积层–池化层–卷积层–全连接层处理时间序列(1D序列):(
- python中解决Chrome中文字体显示为方框的问题
张苹果博客
pythonchrome开发语言
当您在CentOS或RHEL系统上处理中文内容时,可能会遇到字体显示为方框或乱码的情况。这是因为系统默认没有安装中文字体包。本指南将详细介绍如何正确安装和配置中文字体。原文地址:python中解决Chrome中文字体显示为方框的问题-张苹果博客字体显示问题示例如下:在CentOS/RHEL上安装中文字体的正确方法1.使用yum安装中文字体#安装文泉驿中文字体sudoyuminstall-ywqy-
- ai工具推荐系列:文生图,图生图工具liblibAi
风生水气
ai应用体验人工智能深度学习神经网络
在ai应用泛滥的今天,你是否也想通过简单的描述来创作一张这样高质量的图片?你可能听过一些比较知名软件,比如Midjourney,Stability.ai等,但是这些软件在国内访问起来都不是很方便。今天推荐一个国内可以访问的且可以生成较高自由度的图片生成工具---liblibAi。相比于国内其他的文生图,图生图工具,它拥有更多的参数可供调节,可以从不同粒度约束图片最终的生成效果。对于专业的同学来说更
- 前端react面试题之实现网页多选搜索框
烟雨-yaya
前端react.js前端框架
需求提供100位用户信息。其用户信息含:{id:1,age:42,name:'张小强',address:"北京"},;要求1:需要设计可以多选择来筛选得到指点条件用户表,可以选择=>各阶段年龄端或者不同地区的。选择的条件,可以清空;要求2:选择的条件,需要在页面路由上呈现;方便其他用户copy,可以查询到一样的结果;实例网页实现实现需要提前下载相关依赖哈,nanoidimportReact,{Fr
- RNN循环神经网络原理解读
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我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手,特别擅长处理按顺序出现的信息,比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想:记住过去的信息,帮助理解现在。普通神经网络的局限(没有记忆)想象一个普通的神经网络(比如用于识别图片的):输入:你给它一张图片。处理:它分析这张图片的像素。输出:告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题:它每次只看一个独立的输入(一张图片),输入之间没有联系。给它看一个视频(连续很多
- No row with the given identifier exists 解决方法
dazhong2012
博客分类:异常、错误处理Hibernate有两张表,a和b.产生此问题的原因就是a里做了关联或者(特殊的多对一映射,实际就是一对一)来关联b.当hibernate查找的时候,b里的数据没有与a相匹配的,这样就会报Norowwiththegivenidentifierexists这个错.(一句话,就是数据的问题!)假如说,a里有自身的主键id1,还有b的主键id2,这两个字段.如果hibenrate
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
Jay Kay
推荐算法推荐算法算法机器学习
在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- 5.3 数据库:DELETE语句
冰镇毛衣
sql数据库sqlmysql
Delete语句是用来删除数据的,而不能删除数据表本身。删除数据表用的是drop语句而delete的作用,只是删除记录而已。1.DELETE语法delete语法跟update语法的比较的相似关键字是delete,ignore:就是在删除数据的时候,如果说有外界约束,阻止我们删除某一条记录,那么这个delete就会忽略删除这条数据,把那些没有违反外界约束的记录给删掉。from子句,要删除哪一张数据表
- tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比
joker-G
计算机视觉pytorchpython
实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU,最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口,感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
- AI日报-20250627:谷歌Gemma 3n发布,百亿参数只需2G内存!荣耀启动IPO冲刺2000亿估值!
大数据AI-ZRL
AI日报人工智能业界资讯自然语言处理
1、黑马FLUX.1-Kontext开源!文本一键PS超越GPT-image-1,AI修图新标杆2、谷歌Gemma3n震撼发布:2G内存跑100亿参数多模态模型,端侧AI迎来革命!3、90后清华博士打造AI厨师!获数千万融资,拿下全国首张机器人食品经营证4、蚂蚁CGM代码图模型震撼开源:44%修复率登顶SWE-Bench,碾压所有开源模型5、快手Keye-VL大模型震撼开源!视频理解能力秒杀人类,
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 基于PaddleOCR的表格识别系统开发
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法深度学习开发语言分类安全cnn
基于PaddleOCR的表格识别系统开发1.项目概述本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统,能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据,并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体,广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板,而基于深度
- 口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理 智能门禁系统 公共场所安全监控
cver123
数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测pytorch
口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
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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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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");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-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
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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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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
(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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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- 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
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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。
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- 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....
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- 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.
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- NIO示例
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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
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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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- 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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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
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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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&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
<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
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