朵爱市场部
朵爱市场部

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第1张图片

艾米育儿课堂（艾米直播间）的粉丝们重大福利来了

直播间《黎医生小儿推拿》系列课现对所有关注的粉丝开启自动分销功能，只要你一键转发，佣金就源源不断进入你的钱包了

01

关注“朵爱营养品”公众号

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第2张图片

02

点击公众号下方菜单——朵爱艾米直播间，进入直播间页面，选择《黎医生小儿推拿》系列课

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第3张图片

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第4张图片

03

长按上图右上角生成邀请卡，如下图所示

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第5张图片

04

发送给好友们，邀请大家一起学习小儿推拿。

只要好友点击二维码付款129元（9节课，每节课都是小儿常见疾病调理，总价才129元)。如果你分享成功一位好友，佣金至少32.25元/每位，如果你分享成功10位好友，那么佣金就是10*32.25元；如果你分享成功100位好友，那么佣金就是100*32.25元；如果你有1000位好友，那么佣金就是1000*32.25元

……

上不封顶

而且你的好友也同样享受这个福利哦，相当于免费学习又可以赚很多钱，重点是学习同时赚很多钱哦！

看看我们的一流实力派儿科明星

黎医生

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第6张图片

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第7张图片

颜值担当，专业、技术扎实

《黎医生小儿推拿》系列课围绕小儿常见疾病感冒、发烧、便秘、腹泻等等，采用高清视频拍摄，画质清晰，讲解到位，就算父母零基础也一学就会！

而小儿推拿的好处，我想每位父母都知道：

↓↓真实案例↓↓

有妈妈在后台反馈，宝宝6个月，上午发烧39度，有清鼻涕，精神好，食欲有点差，大小便正常。赶紧按照黎医生小儿推拿里面的发烧处理手法，对准穴位按摩了2天，体温逐渐恢复正常了，特别感谢平台提供的这个线上课程。

有个二胎妈妈留言小宝便秘好严重，5天拉一次大便，又干又硬又臭，开塞露都用了几回了

，自从看到黎医生的小儿便秘课程后，就每天给孩子按摩一次，每次按摩30分钟，坚持了一个星期了，孩子从5天一次大便到现在2天一次大便，准备继续按摩下去，希望宝宝每天一次大便，轻轻松松的，真的感谢黎医生。以前吃了好多药都没用，现在终于通过按摩看到了效果！

还有……

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第8张图片

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第9张图片

小儿推拿，好在哪儿？

【不生病时】增高助长，益智、增强免疫力、预防疾病，让孩子少生病或不生病。

【生病时】辅助缩短病程、减少用药，遇到一些小病，如感冒、发烧、咳嗽、腹痛、腹泻等，孩子可以不用服药、打针……

【病愈时】帮孩子尽快恢复体质、增强免疫力，以免再次生病，减少再次奔波于医院的风寒苦疾、医院排队交叉感染、吃药打针的副作用。

【陪伴时】通过小儿推拿与孩子的亲密接触，增进与孩子的沟通，拉近亲子间的距离。

你不知道的小儿推拿的作用：

普通疾病，可以通过推拿避免用药！

复杂疾病，可以通过推拿减少用药！

日常推拿，可以增强体质，尽早发现一些异常，把疾病扼杀在萌芽中！

病后推拿，可以尽快恢复脏腑功能，减轻药物的副作用，不容易复发！

坚持推拿，按中医育儿理念养育孩子，对宝贝的身体健康是一生的影响！


艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第10张图片

艾米育儿课堂

长按 识别二维码关注

艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！_第11张图片

你可能感兴趣的:(艾米育儿课堂带你一边学习一边赚钱！)

  • 训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
    在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
  • k8s基础架构介绍 忍界英雄 dockerkubernetes容器云原生
    k8s基础架构介绍k8s是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。k8s的常用工具在kubernetes中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用kube前缀命名，这三个工具如下：kubeadm用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。可用其它部署工具替代。具体功能有:初始化集群：在控制平面节点（
  • 先学node.js还是php,vue和node先学哪个？ 朱佳顺 先学node.js还是php
    vue和node应该先学习node，node可以为vue提供包管理工具和模块化管理，可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍：Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，在与相关工具和支
  • OpenAI 团队组织架构和研发技术栈 AI天才研究院 ChatGPT人工智能
    OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司，成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标，OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与
  • 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析 编程星辰海 #前端前端react.jsjavascript
    =====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
  • 机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答） 湫怿 机器学习gpt人工智能梯度
    1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
  • 如何用爬虫根据关键词获取商品列表：一份简单易懂的代码示例 API小爬虫 爬虫
    在当今数字化时代，网络爬虫已经成为数据收集和分析的强大工具。无论是市场调研、价格监控还是产品分析，爬虫都能帮助我们快速获取大量有价值的信息。今天，我们就来探讨如何通过编写一个简单的爬虫程序，根据关键词获取商品列表。以下是一个基于Python语言的代码示例，适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备以下工具和库：Python环境：确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py
  • 【51单片机】程序实验17.红外遥控 -一杯为品- 51单片机51单片机mongodb嵌入式硬件
    主要参考学习资料：B站【普中官方】51单片机手把手教学视频开发资料下载链接：http://www.prechin.cn/gongsixinwen/208.html单片机套装：普中STC51单片机开发板A4标准版套餐7目录红外遥控介绍红外线简介红外遥控原理红外发射装置红外接收装置硬件设计实验17红外遥控红外接收头驱动主函数红外遥控介绍红外线简介可见光按波长从长到短排列依次为红橙黄绿青蓝紫，其中红光波
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程 Rsbs 算法机器学习概率论
    强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
  • 机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
    梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
  • CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别 是Dream呀 神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
  • 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
    1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
  • 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现 rockmelodies 信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
    标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构
  • Java全栈开发学习路线：从基础到实战，掌握前后端与数据库，成为全栈软件工程师 软件职业规划 javajava
    1.Java基础Java语法：变量、数据类型、运算符、控制流程（if、switch、循环等）面向对象编程（OOP）：类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理：try-catch-finally、自定义异常集合框架：List、Set、Map、ArrayList、LinkedList、HashMap等泛型：泛型类、泛型方法、泛型接口IO流：文件读写、字节流、字符流多线程：线程创建、同步、锁、线
  • 机器学习-----决策树 多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
    文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
  • 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 萌萌可爱郭德纲 机器学习人工智能
    电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
  • 机器学习_重要知识点整理 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
  • 不多 bb，直接来看Java 全栈面试进阶宝典，保底拿下offer Java程序V Javajava面试jvm
    大家都知道，现在的Java面试是越来越难了！主要原因无非是两个：随着Java这个行业的兴起，不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java！大量人才涌入，导致岗位竞争越来越大，面试也就越来越难！另外一个就是这两年的疫情影响，很多公司都宣布倒闭、裁员。加上互联网行业内卷的推动，面试造火箭工作拧螺丝已经是一个很常见的现象了！最近也
  • Ruby学习之命令行选项&环境变量 luyaran 原创Ruby学习之路Ruby命令行选项环境变量
    这个ruby文件一般呢都是通过命令行来运行的，语法格式如下：ruby[options][.][programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用，来控制解释器的环境和行为，来看下具体数据：选项描述-a与-n或-p一起使用时，可以打开自动拆分模式(autosplitmode)。请查看-n和-p选项。-c只检查语法，不执行程序。-Cdir在执行前改变目录（等价于-X）。-
  • 用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家 Echo_Wish Python笔记Python算法python智能家居科技
    友友们好！我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
  • 《Operating System Concepts》阅读笔记：p309-p330 操作系统
    《OperatingSystemConcepts》学习第29天，p309-p330总结，总计22页。一、技术总结1.Python中的并发编程(1)semaphoreclassthreading.Semaphore(value=1)。(2)conditionvariableclassthreading.Condition(lock=None)书上使用的是Java,因本人在开发工作中使用的是Pytho
  • PDF合并工具，免费快捷 开源。python脚本实例演示 zhangood pdfpython开源
    主要功能：完全免费相当方便可以合并PDF合并后自动删除原始PDF可设置原始文件夹，和目标文件夹路径支持生成EXE可执行文件，可在非python环境运行通过python脚本编写的，先给大家看脚本，方便了解配置和学习。importosfromPyPDF2importPdfMergerfromosimportlistdirresource_path='D:/111111/'#设定源文件夹，把要合并的pd
  • MySql数据库等级考试学习分享3（Day7） weixin_53545579 学习
    活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。题目以下关于MySQL的叙述中，错误的是（）。OA、MySQL为多种编程语
  • RISC-V汇编学习（二）—— 汇编语法 禾仔仔 RISC-Vrisc-v汇编
    在具体汇编指令和汇编实战之前，还是有必要对RISC-V汇编进行下介绍，我一般称之为RISC-V汇编的“语法”，可能“语法”较少，也相对比较简单的原因，大部分的博主都是一笔带过，但本着循序渐进的原则，还是简单概述下，以便加深认识。RISCV汇编学习系列：RISC-V汇编学习（一）——基础认识RISC-V汇编学习（二）——汇编语法RISC-V汇编学习（三）——RV指令集RISC-V汇编学习（四）——R
  • 智能 Uber 发票 PDF 合并工具 机器懒得学习 pdfpython开发语言
    在现代商务出行中，尤其是在跨国出差中，处理和整合大量Uber发票已成为一项不小的挑战。手动整理和合并这些发票不仅耗时，还容易出错。作为开发者，为什么不开发一个自动化工具，将这些任务交给代码来完成呢？在这篇博客中，我将带你一步步构建一个结合PyQt5、pdfplumber和PyPDF2的智能Uber发票合并工具，不仅能自动提取数据，还能动态显示进度条，给用户带来极佳的使用体验。项目亮点：PyQt5G
  • JVM汇总篇 xk_一步一步来 JVMJVM汇总篇
    转自：https://blog.csdn.net/wolf_love666/article/details/85712922书中内容来自于深入理解java虚拟机，作者周志明。会融合自己的知识和理解来记录下来，为了赚钱而奋斗！DayDayUp!!!前期准备：准备篇（一）内存管理内存如何划分、内存溢出的原因----点击这里内存分配和垃圾回收-----点击这里（二）虚拟机如何执行数据存储和访问（类文件结
  • 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型 无水先生 人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
    微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明  使用预训练模
  • 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms) （initial） 大模型科普算法人工智能量化
    1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端，部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（
  • 零基础小白如何系统学习Spring Boot Victoria Zhu 学习springboot后端
    零基础小白如何系统学习SpringBoot一、学习前的准备1.必备基础知识✅Java基础：掌握Java8+的核心语法（类/对象/集合/异常处理）✅Maven/Gradle：理解依赖管理工具的基本使用（pom.xml配置）✅HTTP协议：了解RESTfulAPI设计理念（GET/POST/PUT/DELETE）环境要求公式环境要求公式环境要求公式推荐配置：JDK≥11,IDE=IntelliJIDE
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 bylijinnan java设计模式
    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/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他