- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
- DeepSeek:技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析
量子纠缠BUG
DeepSeekDeepSeek部署AI人工智能python
一、技术教育为何需要DeepSeek?在数字化转型的浪潮下,技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表,凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性,正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链(CoT
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别
a小胡哦
人工智能ManusAiagent
在人工智能蓬勃发展的当下,新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”,但不少人对它们的区别感到困惑。今天,我们就以Manus这类AIAgent为例,深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus:Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构,通过海量数据训练得到的复杂模型,像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力,
- 《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite:15分钟实战案例解析》
煜bart
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一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军,在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。该模型采用独特的动态窗口技术,支持最大16ktokens的上下文处理能力,在智能客服、法律文书处理、医疗诊断等场景展现惊人潜力。##二、三步极速接入指南```python#实战代码片段(基于HuggingFace平台)fromtransformersimportAuto
- 基于python+mysql+vue的医院门诊管理系统
自不量力的A同学
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主要使用技术环境需要1.运行环境:python3.82.IDE环境:pycharm+mysql5.73.数据库工具:Navicat154.硬件环境:windows10/118G内存以上;或者MacOS;5.数据库:MySql5.7版本;技术栈后端:python+django前端:vue+CSS+JavaScript+jQuery+antdesign代码结构server目录是后端代码web目录是前端
- 基于python的家政预约管理系统源码+运行步骤
冷琴1996
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功能介绍平台采用B/S结构,后端采用主流的Python语言进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。学习技术问题可以留言。整个平台包括前台和后台两个部分。前台功能包括:首页、详情页、用户中心、家政入驻模块。后台功能包括:总览、家政管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_ji
- 基于python+django+vue.js开发的健身房管理系统源码+运行步骤
冷琴1996
Python系统设计pythondjangovue.js
功能介绍平台采用B/S结构,后端采用主流的Python语言进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。技术学习中的问题可以留言。功能包括:教练管理、会员管理、场地管理、设备管理、用户管理、日志管理、系统信息模块。源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_fitness演示地址http://fitness.gitapp.cn演示帐号:用户名:admin123
- 【商城实战(23)】筑牢安全防线,防范常见漏洞
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【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- Mina 框架
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java服务器端开发。J2SE、TCP/UDP协议。mina与netty都是TrustinLee的作品,异步的NIO框架,将UDP当成"面向连接"的协议一、组件管理Mina的底层依赖的主要是JavaNIO库,上层提供的是基于事件的异步接口(1)IoService(最底层[起点])作用:隐藏底层IO的细节,对上提供统一的基于事件的异步IO接口IOSocketAcceptor和IOSocketChan
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引言:为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”?在数据分析岗位的面试中,项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角:80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角:项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示:单纯罗列工具名称(如Python/SQL)≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
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一、HarmonyOS分布式技术:开启万物互联新时代在物联网蓬勃发展的今天,设备之间的互联互通不再是遥不可及的梦想,而是真切融入日常生活的现实。从智能家居设备的联动控制,到智能办公场景中的高效协作,再到智能出行中的无缝体验,我们越来越依赖设备之间的协同工作。HarmonyOS的分布式技术,正是这股万物互联浪潮中的关键力量,它打破了设备之间的界限,为用户带来了前所未有的跨设备协同体验,让多设备联动从
- 一周热点:微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal
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微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展,它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。以下是对该模型的详细解释:模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。它通过创新的架构和训练方法,实现了在不同模态之间的无缝交互,为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构,通过LoRA(
- Python-Django毕业设计医院门诊管理信息系统(程序+Lw)
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置:Pychram社区版+python3.7.7+Mysql5.7+HBuilderX+listpip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术:django+python+Vue等等组成,B/S模式+pychram管理等等。环境需要1.运行环境:最好是python3.7.7,我们在这个版本上开发的。其他版
- 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析:AI如何重塑现代家庭教育模式
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引言:家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下,家庭教育面临多重挑战:家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告(共56页)提出了一种基于人工智能的解决方案,通过深度学习平台DeepSeek,为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
- 小语言模型(SLM)技术解析:如何在有限资源下实现高效AI推理
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引言:为什么小语言模型(SLM)是2025年的技术焦点?2025年,人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型(LLM)如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳,但其高昂的算力成本、庞大的参数量(通常超过千亿)和依赖云端的特性,使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型(SmallLanguageModel,SLM)**应运而生,凭借其高效性、经济性和本地化部署能力,
- Adobe Firefly 技术浅析(三):GANs 的改进
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生成式对抗网络(GANs)在图像生成领域取得了显著的进展,但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。AdobeFirefly在其图像生成技术中采用了多种改进的GANs方法,以提高生成图像的质量和多样性。1.条件生成式对抗网络(cGANs)1.1基本原理条件生成式对抗网络(cGANs)通过引入额外的条件信息(如类别标签、文本描述等),使得生成器能够根据这些条件生成特定类型的图
- HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与金融理财类APP开发指南
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引言随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的推出,越来越多的开发者开始关注并投入到这一新生态系统的开发中。本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT上搭建开发环境,并通过一个金融理财类财务记账APP的示例,展示如何进行应用程序的技术开发。开发环境搭建首先,开发者需要准备一台运行Windows或macOS的计算机,并确保安装了最新版本的JavaDevelopmentKit(JDK)。接下
- 【数据分享】1999—2023年地级市地方一般公共预算收支状况数据(科学技术支出/教育支出等)
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在之前的文章中,我们分享过基于2000-2024年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2023年地级市的人口相关数据、染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积相关指标数据和社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额(均可查看之前的文章获悉详情)!本次我们分享的是从2000—2024年《中国城市统计年鉴》整理的地级市一般公共预算收支状况!数据年份为1999-2023年,对于数据年份
- AI开拓者指南:GenAI产品应用TIPs——从采购到使用(采购篇)
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AI浪潮愈发澎湃的当下,生成式人工智能技术已成为企业创新与效率提升的重要工具。企业对生成式人工智能产品(以下简称为“GenAI产品”)的应用需求日益增长,其应用场景也愈发多样化:开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材,极大地缩短了创作周期并降低了成本;使用AI客服机器人处理客户咨询,显著地提高了客户满意度和响应速度;使用AI还可以为客户提供个性化的产品推荐,提高销售转化率等等。然而
- 数据分析:数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析是一个复杂的工程,需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境(如分布式系统、异构数据库)会影响数据分析的效率和效果。在进行数据分析时,首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略,以及评估各种解决方案之间的优劣。因此,掌握数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等关键信息对数据分析工作
- 4A架构:企业数字化转型的核心引擎
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4A架构,即业务架构、应用架构、数据架构和技术架构的统称,是构建数字化企业的基石。这四个方面相互关联、相互支撑,共同构成了企业信息化建设的完整体系。一、业务架构:明确方向与目标业务架构是数字化转型的起点,通过对企业价值流和业务目标的梳理,为后续的架构设计提供指导。企业需明确战略定位,识别核心业务流程,并优化组织结构,以确保数字化转型与业务目标相契合。二、应用架构:实现业务能力应用架构将业务架构转化
- Chitu:清华核弹级开源!推理引擎3倍提速+50%省卡,国产芯片告别英伟达绑架
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❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花“还在为天价H100排队?清华让国产芯片跑出3倍英伟达性能!”大家好,我是蚝油菜花。当科技巨头用天价H100显卡筑起算力高墙时,中国团队用
- 敏捷开发在中小团队中的应用与挑战:实战指南与避坑手册
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敏捷流程开发语言经验分享
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- DevOps实践:持续集成与持续部署完全指南
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文章目录引言:从人工到自动化的进化革命一、CI/CD核心认知升级1.1持续集成vs持续部署vs持续交付1.2中小团队为什么要实施CI/CD?二、CI/CD工具链选型指南2.1中小团队推荐技术栈2.2工具对比决策矩阵三、实战五步构建企业级流水线3.1基础环境搭建(以K8s为例)3.2代码质量门禁配置3.3容器化构建最佳实践3.4自动化部署策略3.5智能回滚机制四、三大致命陷阱与破解之道4.1流水线变
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星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
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目录软件定义网络(SDN)对链路层性能的优化灵活的流量调度快速的故障恢复网络功能虚拟化(NFV)在链路层的优势体现降低硬件成本与灵活部署提升资源利用率5G技术对链路层的革命性影响超高速率与低延迟传输海量连接支持在数字化时代浪潮中,网络技术日新月异,新兴技术不断涌现。这些技术正逐步渗透到TCP/IP协议栈的各个层面,其中链路层作为网络通信的基础,受到的影响尤为显著。从提升传输速率到增强网络稳定性,新
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目录瓷的史诗:7000年窑火中的文明基因与全球共振一、技术革命:从土到玉的嬗变(前5000年-1840年)二、中国篇:瓷的文明塑形(经济/文化/政治)三、全球篇:瓷的文明共振(技术/艺术/社会)四、沉船考古:瓷的全球航行实证五、现代性转化:瓷的文明重生六、学术前沿:瓷的物质文化研究结语:瓷的文明语法最出名?一、**宋代五大名窑:瓷器美学的天花板**二、**元青花:改写世界陶瓷史的里程碑**三、**
- Web 开发都需要学什么?
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前端html5css3web
Web开发是指开发和构建用于互联网的网站和应用程序的过程。它涉及使用各种编程语言、框架和技术来创建功能丰富、用户友好的网站和应用程序。常见的web开发技术包括HTML、CSS和JavaScript。HTML用于创建网页的结构,CSS用于样式和布局,而JavaScript用于实现交互和动态效果。此外,还有许多其他的编程语言和框架,如Python、PHP、Ruby、React、Angular等,用于开
- Solana
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文章目录概要Solana的核心技术特点1.历史证明(ProofofHistory,PoH)2.混合共识机制3.低费用模型4.开发者生态5.存储模式Solanavs其他主流链的关键区别1.性能对比2.开发模型对比3.去中心化与安全性4.生态应用方向三、Solana的优缺点总结优势劣势概要Solana是近年来快速崛起的高性能区块链平台,其核心设计目标是通过技术创新突破传统区块链的性能瓶颈(如以太坊的低
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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
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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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- JVM 不稳定参数
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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
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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
(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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- Mockito异常测试实例
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java单元测试mockito
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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
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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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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
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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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- 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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- 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:
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
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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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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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。
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