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sp_fyf_2024
深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- CycleGAN学习:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks, 2017.
屎山搬运工
深度学习CycleGANGAN风格迁移
【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据,然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的CycleGAN图像转换技术。文章分为五部分,分别概述了:图像转换的问题;CycleGAN的非成对图像转换原理;CycleGAN的架构模型;CycleGAN的应用以及注意事项。图像到图像的转换涉及到生成给定图像的新的合成版本,并进行特定的修改,例如将夏季景观转换为冬季
- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- C# 网口通信(通过Sockets类)
萨达大
c#服务器网络网口通讯上位机
文章目录1.引入Sockets2.定义TcpClient3.连接网口4.发送数据5.关闭连接1.引入SocketsusingSystem.Net.Sockets;2.定义TcpClientprivateTcpClienttcpClient;//TcpClient实例privateNetworkStreamstream;//网络流,用于与服务器通信3.连接网口tcpClient=newTcpClie
- Centos9 网卡配置文件
码哝小鱼
linux运维linux网络
1、Centosstream9网络介结Centos以前版本,NetworkManage以ifcfg格式存储网络配置文件在/etc/sysconfig/networkscripts/目录中。但是,Centossteam9现已弃用ifcfg格式,默认情况下,NetworkManage不再创建此格式的新配置文件。从Centossteam9开始采用密钥文件格式(基于INI文件),NetworkManage
- 使用C++编写接口调用PyTorch模型,并生成DLL供.NET使用
编程日记✧
pytorch人工智能python.netc#c++
一、将PyTorch模型保存为TorchScript格式1)构造一个pytorch2TorchScript.py,示例代码如下:importtorchimporttorch.nnasnnimportargparsefromnetworks.seg_modelingimportmodelasViT_segfromnetworks.seg_modelingimportCONFIGSasCONFIGS_
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
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深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- SDN系统方法 | 7. 叶棘网络
DeepNoMind
随着互联网和数据中心流量的爆炸式增长,SDN已经逐步取代静态路由交换设备成为构建网络的主流方式,本系列是免费电子书《Software-DefinedNetworks:ASystemsApproach》的中文版,完整介绍了SDN的概念、原理、架构和实现方式。原文:Software-DefinedNetworks:ASystemsApproach第7章叶棘网络(Leaf-SpineFabric)本章介
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- ITU-T V-Series Recommendations
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TheITU-TV-SeriesRecommendationsonDatacommunicationoverthetelephonenetworkspecifytheprotocolsthatgovernapprovedmodemcommunicationstandardsandinterfaces.[1]Note:thebisandtersuffixesareITU-Tstandarddesig
- 关于深度森林的一点理解
Y.G Bingo
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2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
- #240 难度继续增强
钤鱼摆摆
第五个period已经开始了一周了,第一周刚开始就有很多东西要学。这个period对我来说,对所有CS的学生来说最难的应该就是Networks&Graphs了吧。这门课是建立在上个period学的Logic&Sets的基础上,因为上个period学得还行,所以第一周的内容还勉强可以接受。主要比较难的是习题课上面TA给我们讲解的习题,今天下午光是讲一道只有一两句话长的题就过去了一个小时,剩下半个小时
- Electronic commerce
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ElectronicCommerce,commonlyknownas(electronicmarketing)e-commerceoreCommerce,consistsofthebuyingandsellingofproductsorservicesoverelectronicsystemssuchastheInternetandothercomputernetworks.Theamountof
- AI领域常用缩写词
大道不孤,众行致远
技术杂谈人工智能
学习AI的最大收获是英文水平长了长,多认识了几个单词:人工智能(ArtificialIntelligence,AI)通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)生成式AI(AIgeneratedcontent,AIGC)智能体(Agent)人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)卷积神经网络(ConvolutionalNeura
- 深度学习论文精读(7):MTCNN
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计算机视觉论文精读
深度学习论文精读(7):MTCNN论文地址:JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37884254参考博文1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38520597官方地址:https://kpzhan
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samuelwang_ccnu
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人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中,任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写)。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的
- 人脸识别算法MTCNN论文解读
纸上得来终觉浅~
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论文名称:JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址:https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN原理MTCNN,Multi-taskconvolutionalneuralnetwor
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- 计算机视觉之 GSoP 注意力模块
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计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块,主要用于实现GSoP(GlobalSecond-orderPooling)注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵,捕捉全局二阶统计信息,从而增强模型的表达能力。原论文:《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
- 【学习笔记】卫星通信NTN 3GPP标准化进展分析(六)- 参考标准
瑶光守护者
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一、引言:本文来自3GPPJoernKrause,3GPPMCC(May14,2024)Non-TerrestrialNetworks(NTN)(3gpp.org)本文总结了NTN标准化进程以及后续的研究计划,是学习NTN协议的入门。【学习笔记】卫星通信NTN3GPP标准化进展分析(一)-基本信息-CSDN博客https://blog.csdn.net/u011376987/article/det
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- 图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
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图神经网络从入门到项目实战pytorch深度学习图神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和GraphSAGE等。在本节中,我们将对这些变体GNN结构
- 对BBC 的 DDoS 攻击可能是历史上最大的
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上周针对BBC网站的分布式拒绝服务攻击可能是历史上规模最大的一次。一个自称为NewWorldHacking的组织表示,攻击达到了602Gbps。如果准确的话,这几乎是ArborNetworks去年记录的334Gbps记录的两倍。“其中一些信息仍有待确认,”A10Networks的产品营销总监保罗尼科尔森说,该公司是一家帮助保护公司免受DDoS攻击的安全供应商。“如果它被证实,这将是有记录以来最大的
- CNN网络简介
吕不韦
卷积神经网络简介(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN)。现在,CNN
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
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深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- 如何检查端口占用:netstat和lsof指令
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在网络故障排查和系统管理中,检查端口占用情况是一项常见且重要的任务。本文将详细介绍如何使用netstat和lsof这两个强大的工具来检查端口占用和相关服务。1.使用netstat查看端口占用netstat(networkstatistics)是一个用于显示网络连接、路由表、接口统计等信息的命令行工具。1.1最常用的netstat命令netstat-an这是最常用的形式,让我们解析其参数:-a:显示
- What our digital social networks say about us? 朋友圈真能无限大?
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Theyturnupweeklyinmyinbox,gnawingawayatmysoul.Thekindwords,thesmilingfaces,theego-strokinginvitationstoconnect,allofwhichIguiltilyignore.它们每个星期在我的邮箱里出现,让我的灵魂饱受折磨,这些友善的文字和笑脸,放低身段以求建立往来的邀请函,我因忽视它们的存在而感到
- 【技术博客】生成式对抗网络模型综述
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34-生成式对抗网络模型综述作者:张真源GANGAN简介生成式对抗网络(Generativeadversarialnetworks,GANs)的核心思想源自于零和博弈,包括生成器和判别器两个部分。生成器接收随机变量并生成“假”样本,判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。判别器所作的其实就是一个二分类任务,我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度,从而
- Kesci:Tensorflow 实现 LSTM——时间序列预测
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LSTMhttps://www.kesci.com/home/project/5a38a9c00e1fc52691fd9c72这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章:UnderstandingLSTMNetworksLSTM学习笔记编程环境:python3.7,tensorflow1.14本文所用的数据集来自于kesci平台,由云脑机
- 卷积神经网络-解释1
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人工智能数据结构与算法
[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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javaUIPHPandroidlinux
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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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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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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
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
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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
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(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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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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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
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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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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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* 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
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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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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
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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
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
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;
import java.util.Arrays;
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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
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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- 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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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。
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