- 国内那么多的低代码平台,究竟哪家比较强?
有颜有货
低代码平台低代码低代码低代码平台
国内低代码平台哪家强?本人摸索低代码5年多,体验过几十家低代码平台,下面通过2张功能对比图,3K字内容详细告诉你:国内低代码到底哪家强。如果你觉得我的分析对你有一定帮助,还请点赞收藏支持一下,争取能让更多人看到并帮助需要的人。话不多说,先上图。国内主流低代码产品功能对比。(图二在回答末尾)一、织信Informat(企业级低代码平台)功能清单驱动方式:模型驱动字段支持:35种字段,同时支持通过js脚
- 如何将Docker运行的镜像写入数据后导出为新的镜像
醉心编码
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如何将Docker运行的镜像写入数据后导出为新的镜像一、背景知识二、步骤详解1.查找并确认要导出的容器2.使用dockercommit命令保存容器为新的镜像3.验证新镜像4.(可选)导出新镜像为tar文件三、注意事项四、总结在Docker环境中,我们经常需要将运行中的容器保存为镜像,特别是当我们在容器中进行了数据写入或配置更改后。本文将详细介绍如何将Docker运行的镜像写入数据后导出为新的镜像。
- 如何解决分布式应用数量庞大而导致数据库连接数满的问题?
纵然间
数据库
修改数据库服务器的配置文件或参数来增加最大连接数限制。例如,在MySQL中,可以通过修改my.cnf(Linux)或my.ini(Windows)文件中的max_connections参数来增加最大连接数。具体的操作方法可以参考数据库服务器的官方文档或相关技术支持。检查应用程序代码,确保在使用完数据库连接后及时释放连接资源,避免长时间占用连接而导致连接数不足。可以使用连接池技术来管理数据库连接,提
- OpenMetadata MySQL 数据库使用率提取管道实现解析
10年JAVA大数据技术研究者
数据治理数据库mysqlopenmetadata源码分析
目录架构概述核心组件源码分析使用率指标定义数据提取流程图源码类图配置与扩展指南架构概述OpenMetadata通过可插拔的元数据摄取框架实现对MySQL使用率数据的采集,核心流程包含三个阶段:数据采集层:从MySQLperformance_schema和sysschema获取原始指标指标处理层:将原始数据转换为统一的使用率指标模型数据存储层:将处理后的指标持久化到OpenMetadata服务核心组
- 华为昇腾服务器部署DeepSeek模型实战
gzroy
人工智能语言模型
在华为的昇腾服务器上部署了DeepSeekR1的模型进行验证测试,记录一下相关的过程。服务器是配置了8块910B3的显卡,每块显卡有64GB显存,根据DeepSeekR1各个模型的参数计算,如果部署R1的Qwen14B版本,需要1张显卡,如果是32B版本,需要2张,Llama70B的模型需要4张显卡。如果是R1全参数版本,则需要32张显卡,也就是4台满配的昇腾服务器。这里先选择32B的模型进行部署
- MySQL 查询缓存技术深度解析
Minxinbb
数据库mysql数据库dba
在现代数据库管理系统中,查询性能优化是提升应用响应速度和用户体验的关键环节。MySQL作为一款广泛使用的开源关系型数据库,提供了查询缓存功能,用于缓存查询结果,从而在后续相同的查询请求时能够快速返回结果,减少数据库的负载和查询时间。本文将深入探讨MySQL查询缓存技术的原理、配置、使用方法以及优化策略。一、查询缓存的基本原理(一)缓存机制概述MySQL查询缓存的核心思想是将查询语句和其对应的查询结
- ollama的docker 使用教程
贾斯汀玛尔斯
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好的,下面是Ollama在Docker中的使用教程。我将详细描述如何在Docker容器中运行Ollama,包括安装、配置和常用操作。OllamaDocker使用教程Ollama可以通过Docker运行,提供了一个简洁且隔离的环境来使用AI模型。本文将引导你如何在Docker中设置和使用Ollama。目录前提条件拉取OllamaDocker镜像启动Ollama容器基本命令操作停止容器<
- DeepSeek预测25考研分数线
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25考研分数马上要出了。目前,多所大学已经陆续给出了分数查分时间,综合往年情况来看,每年的查分时间一般集中在2月底。等待出成绩的日子,学子们的心情是万分焦急,小编用最近爆火的“活人感”十足的DeepSeek帮大家预测一下25考研的分数线。一起来看看吧~影响国家线的关键因素1)报考人数2023年考研报名人数为474万(首次下降),2024年回升至438万(官方未公布,网传数据存疑)。若2025年报考
- 数学推理中在推理规模化下检查假阳性解
硅谷秋水
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25年2月来自中科大和微软亚洲研究院的论文“ExaminingFalsePositivesunderInferenceScalingforMathematicalReasoning”。语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而,大多数基准测试依赖于自动评估方法,这些方法仅使用启发式方法比较最终答案,而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解,其中模型可能会产生正确的最终答案
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测试了多个方案同步,最终选择oceanu产品,底层基于Flinkcdc1、实时性能够保证,binlog量很大时也不产生延迟2、配置SQL即可完成,操作上简单下面示例mysql的100张分表实时同步到es,优化备注等文本字段的like查询创建SQL作业CREATETABLEfrom_mysql(idint,cidintNOTNULL,gidbigintNOTNULL,contentvarchar,c
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本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...#分区概述YashanDB可以将大规模数据拆分成更小、更便于管理的对象,即分区。通过对数据进行分区管理,可以减少无效数据的访问,提升大规模数据下的访问、操作性能。表可以根据某些条件进行分区,不同分区独立管理。分区表提供了更高效
- Nginx配置反向代理不成功的原因(Docker安装版)
程序员迪迦
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问题背景在linux服务器中使用docker下载了Nginx,然后根据网上的教程来配置反向代理的时候发现80端口无法访问server块的配置server{listen80;server_name127.0.0.1;#access_log/var/log/nginx/host.access.logmain;location/{proxy_passhttp://127.0.0.1:8080;#inde
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在很多企业的日常运作中,销售团队的表现直接影响到公司的收入和利润。所以,如何制定一套高效的销售流程、如何规划和运作这些流程,是企业管理者特别关注的问题。想象一下,你是一位销售经理,每天的工作除了接待客户,还需要不断优化销售流程,确保每一个环节都顺畅运作。早上,团队成员报到,汇报前一天的销售情况和进展。你会发现,有些客户的支付进度滞后,订单的交付时间也出现了延误。于是,你开始回顾一下销售流程的每一个
- Android arcgis加载在线底图
Angie洛林
androidarcgis
我整理的一些关于【信息系统】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://edu.51cto.com/mic-position/757.html在Android中使用ArcGIS加载在线底图ArcGIS是Esri提供的一套强大的地理信息系统(GIS)解决方案,支持多种平台,包括Android。本文将介绍如何在Android应用中使用ArcGIS加载在线底图,并配有相关代码示
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tyyhmtyyhm
深度学习环境配置深度学习人工智能
目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda(适用于服务器安装)2.1下载2.2安装操作系统:windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间:20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
- sql拼接错误直到数据全部删除
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起引订单表的扩展表,在配货转发货过程中会删除配货库数据后,插入到发货库。但一直有数据在没有转移的情况下也被删除。查找通过解析binlog和审计,最终查到DELETEFROMorder.order_extendWHERE1234开始以为sql审计有问题,后来发现该语句效果同where1=1,直接导致全表删除。解决使用binlog2sql回滚数据;修复sql拼接错误。
- 深度学习工厂的蓝图:拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
时光旅人01号
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想象一下,你正在建造一座深度学习工厂,这座工厂专门用于高效处理深度学习任务(如训练神经网络)和计算机视觉任务(如图像处理)。为了让工厂顺利运转,你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线,并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程:1.工厂的基础设施:Ubuntu比喻:Ubuntu是工厂所在的土地和建筑,提供了基础设施和运行环境。作用:提供操作系统环境,支持安装和运行各种工具和框架
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
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面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 51单片机-外部中断
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以外部中断0为例:主程序中需要有以下代码:EA=1;//打开总中断开关EX0=1;//开外部中断0IT0=0/1;设置外部中断的触发方式P3.2\P3.3为外部中断接口,通过控制P3.2口按键按下实现LED灯反转点亮#include"reg52.h"typedefunsignedcharu8;typedefunsignedintu16;sbitled=P2^0;sbitk3=P3^2;//开关接口
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1.在/nginx/conf/nginx.conf上进行修改因为jupyter对于header有过滤,需要将header复制,实例如下:server{server_name127.0.0.1;#入口地址listen80;location/{proxy_passhttp://127.0.0.1:8888;#jupyter服务器地址proxy_set_headerHost$host;proxy_set
- nginx反向代理导致jupyter 或jupyterlab 无法输出
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pythonnginxjupyter服务器
代码运行能力依赖于websocket,因此需要设置nginx的反向代理server{server_nameDOMAINIP_ADDRESS;#服务器域名和IP地址listen80;location/{proxy_passhttp://127.0.0.1:JUPYTER_PORT/;#JUPYTER_PORT为Jupyter运行端口proxy_set_headerX-Real-IP$remote_a
- PHP搜索引擎WindSearch,新增Faker伪数据生成功能
WindSearch是一个基于中文分词,由纯PHP开发全文检索引擎,可快速搭建PHP站点的站内搜索,他没有任何繁琐的安装配置、不需要维护调优、不占用服务器内存、可与PHP项目完美融合在一起。Faker数据生成安装导入//将WindSearch代码下载到本地,再像下面这样引入require_once'yourdirname/windsearch/vendor/autoload.php';开始生成//
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在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- Win7因为更改了硬件或软件导致无法开机怎么解决?
m0_70960708
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如果是因为硬件导致的无法开机或者是因为软件的问题导致无法开机的问题该怎么解决呢?其实这个问题的原因一般是因为用户最近更改了硬件或者软件,导致电脑开机出现问题,所以针对这个问题有特定的解决办法,一起来看看如何解决吧。方法一:恢复上一次的设置1、首先我们使用电源键重启电脑,接着在开机时按下“F8”进入高级系统选项。方法二:删除驱动1、如果还是开不了机,再重启电脑按“F8”,然后选择进入安全模式,如图所
- AI 大模型:Intelligent Agent—— 开启智能新纪元
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人工智能学习产品经理面试agi
在LLM语境下,Agent理解为在某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体,LLM充当着智能体的“大脑”。从软件工程的角度,智能体是一种基于大语言模型的,具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力,能自主完成给定任务的计算机程序。在基于LLM的智能体中,LLM的充当着智能体的“大脑”的角色,同时还有3个关键部分:规划(Planning):智能体会把大型任务分解为子任务,并规划执行任务的流
- Anaconda 环境克隆、迁移 ,用Anaconda里面的conda命令创建虚拟环境并克隆环境或者复旧电脑实验环境包、_conda复制环境
好像要长脑子了1
程序员conda
###9、设置国内镜像http://Anaconda.org的服务器在国外,安装多个packages时,conda下载的速度经常很慢。清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,将其加入conda的配置即可:#添加Anaconda的TUNA镜像condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/f
- nginx反向代理jupyter
jerry-89
jupyterlabnginxjupyterpython
1.jupyter配置打开配置文件/home/jack/.jupyter/jupyter_notebook_config.py2.反向代理配置这个/jack/与上面添加的对应location/jack/{proxy_passhttp://192.168.196.164:8888/jack/;proxy_set_headerHost$host;proxy_set_headerX-Real-IP$re
- JMM(Java内存模型)讲解
十五001
基础javajvm
JMM(JavaMemoryModel,Java内存模型)是Java并发编程中的一个非常重要的概念,它帮助我们理解Java程序在多线程环境下内存操作的行为。别担心,我会用简单易懂的方式来讲解,让你轻松掌握它的核心内容。1.什么是JMM?定义JMM是Java内存模型的简称,它定义了Java程序中内存操作的规则和规范。简单来说,JMM规定了Java程序中的变量存储在内存中的方式,以及线程如何读取和写入
- 最新版AndroidStudio踩坑(新建项目无法正常运行)
沙漠蓝色披头
androidstudio
2023.7.20日雨今天花了六个小时才搞定新版AS创建app应用并可以运行,所以记录一下as版本是:AndroidStudioFlamingo|2022.2.1Patch2新建一个app应用,结果gradle一直下载不下来,提示connectrefuse,如果你配置了代理,建议设置为无代理同时要记得把.gradle/gradle.properties里面相关的代理设置给清除了,如果设置了代理的话
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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OS
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3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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printf("defa
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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