- C语言学习笔记-进阶(17)预处理详解
John.Lewis
c语言学习笔记
1.预定义符号C语言设置了一些预定义符号,可以直接使用,预定义符号也是在预处理期间处理的。__FILE__//进⾏编译的源⽂件__LINE__//⽂件当前的⾏号__DATE__//⽂件被编译的⽇期__TIME__//⽂件被编译的时间__STDC__//如果编译器遵循ANSIC,其值为1,否则未定义举个例子:printf("file:%sline:%d\n",__FILE__,__LINE__);2
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- YOLOv8涨点大全总结(源码)
清风AI
深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
(需要全部源码请私信或留言)性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前,我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准,也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括:指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内,步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
- LLM推理和优化(1):基本概念介绍
AndrewHZ
AI算法工程师面试指北算法LLM语言模型推理优化KVCacheDeepSeek注意力机制
一、LLM推理的核心过程:自回归生成LLM(如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等)的推理本质是自回归生成:从初始输入(如[CLS]或用户prompt)开始,逐token预测下一个词,直到生成结束符(如[EOS])。其核心分为两个阶段:1.Initialization阶段(初始化)目标:准备第一个token的生成条件。关键步骤:输入编码:将初始prompt转换为token序列(如[C
- RTX4090性能释放与优化全攻略
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的巅峰之作,RTX4090凭借24GBGDDR6X显存与16384个CUDA核心,重新定义了4K光追游戏的性能边界。本文将从硬件特性与软件优化双重视角切入,系统解析其性能释放路径:首先通过3DMarkTimeSpyExtreme压力测试数据(99.3%稳定性得分)验证基础算力;其次结合DLSS3.0帧生成技术与Reflex低延迟模式,实测《赛博朋克
- 金融风控可解释性算法安全优化实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风险控制领域,算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发,系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架,通过超参数优化与动态模型评估机制,构建透明化决策链路。在技术实现层面,重点解析支持向量机与随机森林的改进方案,结合数据清洗与标注的标准化流程,强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现,同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示:金融机构在部
- echarts实现3d饼图
qq_45600165
echarts前端javascript
import*asechartsfrom'echarts'import'echarts-gl'//import{ref}from'vue';import{onMounted,onUnmounted,toRefs,ref,reactive,watch}from'vue'exportdefault{props:{//定义prop的名称和类型data:Object},setup(props){letst
- 嵌入式人工智能应用- 第七章 人脸识别
数贾电子科技
嵌入式人工智能应用人工智能
嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubunt
- HMML——3D AI Coding的基础语言
AIGC5D-Longan
人工智能
编程语言(如Python、Java、C++等),作为2D编程的语言,也是AI开发的主力工具。2D编程语言内容呈现和交互,与3D世界、物理世界的高维复杂性之间的割裂日益凸显。HMML(超多元空间标记语言HyperMultspaceMarkupLanguage),是新的3D编程语言,也是3DAICoding的基础语言。3DAICoding的诞生,标志编程语言首次实现与人类多维认知的深度对齐。通过HMM
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
- YashanDB UNDO表空间管理
数据库
UNDO表空间用于YashanDB创建和管理回滚(撤销数据库更改)信息,这种信息包括交易行为的记录,且主要是在交易提交之前,统称为undo。undo记录用于:执行ROLLBACK语句回滚事务恢复数据库提供读取一致性使用闪回查询分析较早时间点的数据使用闪回功能从逻辑损坏中恢复设置最短撤销保留期YashanDB提供一种自动化的机制,称为自动撤销管理,用于管理undo信息和空间。当启用自动撤销管理时,始
- Unity 封装一个依赖于MonoBehaviour的计时器(上) 基本功能
咩咩-哈基米版
Unity案例实战全解析Unity框架学习unity游戏引擎c#
灵感来自下面这本书的协程部分,因此我就自己尝试写了一个我的新书Unity3D游戏开发(第3版)|雨松MOMO程序研究院如果你不知道什么是协程:unity保姆级教程之协同程序_unity协同-CSDN博客一句话概括:协程就是单线程的异步操作,其作用于Unity的主线程1.我写了如下几个功能(只展示无参数):基础校验privateboolCheckCount(intcount){if(countcal
- Unity中WolrdSpace下的UI展示在上层
程序员也有头发
Unity开发unityui游戏引擎
一、问题描述Unity中Canvas使用WorldSpace布局的UI,想让它不被3d物体遮挡,始终显示在上层。二、解决方案使用shader解决在UI的材质中禁用深度测试(ZTest),强制UI始终渲染在最上层。Shader"Custom/UI_NoDepthTest"{Properties{...}SubShader{Tags{"Queue"="Transparent+1000"//设置高优先级
- 书法绘画类毕业论文文献都有哪些?
六维论文推荐
人工智能机器学习大数据数据挖掘编程语言
本文是为大家整理的书法绘画主题相关的10篇毕业论文文献,包括5篇期刊论文和5篇学位论文,为书法绘画选题相关人员撰写毕业论文提供参考。1.[期刊论文]中国唐代书法与西方现代派绘画的异同——以欧阳询和马蒂斯为例期刊:《美与时代(中旬刊)·美术学刊》|2021年第003期摘要:元代赵孟頫提出"书画同源"一词,意为书法和绘画关系密切,二者的产生和发展相辅相成.书法的源头本来就是极简的图像,并且发展成为真正
- 基于分组 NMS 的检测模型后处理改进
Lunar*
目标检测算法与优化目标检测深度学习python
引言在目标检测任务中,后处理阶段的非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是至关重要的一环,主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而,在某些场景中,不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别,例如:交通工具检测场景:同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景:同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景:同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
- 卷积神经网络可视化
天行者@
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卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- 【2025年35期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股当天分价成交占比数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
pythonjava开发语言股票API股票数据接口股票数据
在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
- SeaTunnel社区「Demo方舟计划」第2期活动上线—— MySQL同步至MySQL数据合并场景实战
数据库
引言凌晨3点,某金融公司的数据工程师老王盯着屏幕上的报错信息陷入绝望——从32个分库同步的用户交易数据,在合并至中心MySQL表时,因主键冲突导致每天近10万条数据丢失。业务方投诉不断,而他能找到的解决方案,要么是REPLACEINTO性能低下,要么是INSERTIGNORE无法追溯冲突数据。这并非孤例,可能大部分新接触数据同步的工程师都会遇到以下情况:72%在分库分表合并场景中遭遇过主键冲突导致
- 3.13 YOLO V3
不要不开心了
机器学习pytorch深度学习
今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3,最大的改进就是网络结构,使其更适合小目标检测。-特征做得更细致,融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了,3种scale,每种3个规格,一共9种。-softmax改进,预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体,设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图:图像金字塔;右图:单一的输入。-scale变换
- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
彩旗工作室
人工智能算法机器学习人工智能
一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- 2025移动端软件供应链安全开源治理方案最佳实践
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2025年3月13日,由中国软件评测中心、CAPPVD漏洞库联合主办的“第六期移动互联网APP产品安全漏洞技术沙龙”在海口成功召开。悬镜安全基于移动端数字供应链安全开源治理方案荣获中国软件评测中心“2024移动互联网APP产品安全漏洞治理”优秀案例,并获颁证书。移动互联网APP产品安全漏洞治理优秀案例颁奖现场中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)是中国电子信息产业发展研究院(赛迪
- 《一文讲透》第4期:KWDB 数据库运维(6)—— 容灾与备份
KaiwuDB 数据库
KaiwuDB技术博客数据库运维分布式多模数据库kaiwudb
一、KWDB容灾WAL概述KWDB采用预写式日志(Write-AheadLogging,WAL),记录每个时序表的模式变更和数据变更,以实现时序数据库的数据灾难恢复、时序数据的一致性和原子性。KWDB默认会将保存在WAL日志缓存中的日志条目实时写入日志文件,每5分钟通过后台线程更新WAL文件和数据文件的CHECKPOINT_LSN(检查点日志序列号),写入CHECKPOINTWAL日志,然后同步数
- Unity打包程序嵌入WinForm或者WPF(2) 问题
llhswwha
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嵌入方式两种,官方的-parentHandle和我的WinAPI嵌入。问题1.主程序卡死[-parentHandle]:主程序打开3D后,切换到其他程序,再切换回来,卡死。[WinAPI]:主程序打开3D后,过一段时间卡死。其实这里的打开的Unity程序也算是其他程序了。这个问题结果发现是主程序其他部分导致的。问题2.嵌入Unity的控件隐藏后,GPU使用率达到99%。所谓的Unity控件隐藏是指
- 鸿蒙(HarmonyOS)应用开发实战——数据库版本升级案例
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移动开发鸿蒙开发HarmonyOSharmonyos数据库华为鸿蒙开发装饰器模式ArkUI前端
往期推文全新看点学鸿蒙开发的优劣势,你清楚吗?建议你了解一下!鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中…
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- Python实现机器学习项目教程:房价预测
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Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- arcgis 切片分析录入mongodb
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arcgismongodb
将arcgis的切片数据录入mongodb,这样可以支持自定义的server发步以下是对3种arcgis切片规则的分析松散型也就是我们常见的文件式的切片管理方式,将ArcgisServer切出来的切片图片按照行列号的规范,存储在相应的文件夹中。循环所有.png文件路径,存入mongodb数据库for(leti=0;i0){letb3dmData={'level':level,'row':rowin
- 笔记:代码随想录算法训练营day42:LeetCode188.买卖股票的最佳时机IV,309.最佳买卖股票时机含冷冻期,714.买卖股票的最佳时机含手续费
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笔记动态规划leetcode
学习资料:代码随想录感觉还没有把这个股票的递归变成直觉的东西.anyway,每一天的各种状态都是从上一天的各种状态中优化出来的,到最后的再选择一个最大的状态,应该是没啥问题,不会有漏掉的情况188.买卖股票的最佳时机IV力扣题目链接思路:和上一题差不多,限制上买卖次数倒比不限制买卖次数复杂了不少要给上一题的代码套个循环classSolution{public:intmaxProfit(intk,v
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 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
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
171815164
mybatis
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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- 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:
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.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
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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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public class PC {
/**
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- 使用Struts2.2.1配置
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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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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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NIO服务端代码:
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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:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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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;
import java.util.Arrays;
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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
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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。
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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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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)
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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