- 书籍-《机器学习数学基础》
机器学习深度学习数学
书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 《玩转AI大模型:从入门到创新实践》(5)第三章 对话AI:从“尬聊”到高效助手
caridle
工作日志人工智能
第三章对话AI:从“尬聊”到高效助手3.1文本对话实战:ChatGPT与国产大模型一、青铜到王者的三段式提问进化论新手村任务:从“社恐”到“社牛”的进化还是要经历很多的阶段和AI毒打,父母直男式的话语总是不受欢迎,而温情的诉说总会让人暖心。每个人使用AI的人都是从新手村出发,一路从青铜打到王者,当然不乏各种攻略辅助。阶段一:人类の社恐式提问(青铜段位)症状诊断:当人类初次面对AI,提问水平堪比直男
- DeepSeek 指导手册从入门到精通
长久的梦
DeepSeekDeepSeek技术架构解析DeepSeek代码重构应用DeepSeek提示词模板DeepSeek联网搜索技巧DeepSeek未来趋势DeepSeek开源的意义DeepSeek性能优化方法
目录正文第⼀章:准备篇(30分钟上手)❄️1.1三分钟创建你的AI伙伴❄️1.2认识你的AI控制台第⼆章:基础对话篇(像交朋友⼀样学交流)❄️2.1有效提问的五个⻩⾦法则❄️2.2新⼿必学的10个魔法指令第三章:效率⻜跃篇(⽂件处理与复杂任务)❄️3.1五分钟学会⽂档分析❄️3.2让AI帮你写代码第四章:场景实战篇⸺解决真实世界问题❄️4.1学术论⽂全流程辅助(从开题到答辩)❄️阶段⼀:开题攻坚❄
- 团队领导者指南:如何选择和应用项目管理方法论
项目管理软件
项目管理方法论是用于规划、执行和控制项目的系统化框架和流程。不同的方法论适用于不同类型的项目和团队需求。以下是几种常见的项目管理方法论:1.瀑布模型(Waterfall)●特点:线性顺序的项目管理方法,项目分为多个阶段(如需求分析、设计、开发、测试、部署),每个阶段完成后才能进入下一个阶段。●适用场景:需求明确、变更较少的项目,如建筑、制造业等。●优点:结构清晰,易于理解和执行。●缺点:缺乏灵活性
- 【Docker】从瀑布开发到敏捷开发
阿猿收手吧!
#Docker敏捷流程开发语言
引言软件开发方法论是指导团队如何规划、执行和管理软件项目的框架。随着软件行业的不断发展,开发方法论也在不断演进。从传统的瀑布开发到现代的敏捷开发,软件开发方法论经历了深刻的变革。本文将详细探讨瀑布开发和敏捷开发的定义、特点、优缺点以及适用场景,帮助读者更好地理解这两种开发方法,并为实际项目中的方法论选择提供参考。1.瀑布开发(WaterfallDevelopment)1.1什么是瀑布开发?瀑布开发
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之100详细设计之41 自性三藏
一水鉴天
人工智能
本文要点法宝和三藏--今天的题目。总括如下:三藏[经/律/论]法宝:法阵/法轮/法力(三“件”证件/表件/物件,分别对应三藏:论藏/律藏/经藏--反序)。“法宝”演示了发轮轮转的法阵中物件具有的法力。这里的“法宝”用来揭示“量”的“非”,其表现为“非量”。比如,揭示了“物件”的“法力”的“经藏”保存了“物质”的非物理部分,即一切非物质遗产。三藏(经藏/律藏/论藏--正序)在本项目(为使用AI聊天工
- 100.13 AI量化面试题:支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集?
AI量金术师
金融资产组合模型进化论支持向量机人工智能算法金融python机器学习数学建模
目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集,包括核函数技巧、特征工程和优化方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论
- ASP.NET Core 入门教学二十九 DDD设计
充值内卷
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在软件开发中,领域驱动设计(Domain-DrivenDesign,简称DDD)是一种重要的软件设计方法论,它强调通过深入理解业务领域来构建高质量的软件系统。DDD的核心思想是将复杂的业务逻辑集中在领域模型中,并通过分层架构来实现系统的可维护性和可扩展性。1.DDD的基本概念领域模型:领域模型是对业务领域的抽象表示,包含了业务实体、值对象、服务、聚合根等元素。聚合根:聚合根是领域模型的入口点,负责
- 【系统架构设计师】论文:论Web应用系统性能优化技术与应用
数据知道
系统架构设计师(软考高级)系统架构性能优化架构软考高级系统架构设计师
论文:论Web应用系统性能优化技术与应用文章目录摘要正文总结摘要2019年3月,我单位联合某高校研发了>。系统以程序代码在线提交自动评测功能为核心,主要分为题库模块、测评机、实验作业模块、考试模块、比赛模块、抄袭判定模块、用户管理模块等,支持对接教务平台。在项目中我担任系统架构师,主要负责架构设计工作。本文以该平台为例,主要论述了Web系统性能优化技术在本项目中的具体应用,着重介绍了负载均衡技术、
- 100.16 AI量化面试题:监督学习技术在量化金融中的应用方案
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能学习金融python机器学习
目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍监督学习在量化金融中的应用,包括市场预测、风险评估、投资组合优化等方面。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型
- 人工智能能否超过人类智能
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哲学思考人工智能
论人工智能能否超过人类智能首先是智能的量纲问题:是逻辑、推理、抽象、想象、语言、情感、自我意识还是其它。这里没限定量纲的范围,姑且认为是所有范围,即人能具有的能力,人工智能都要具有并且超过人类,全面超过才算真的超过。其次有两个重点:一是人能不能制造出超过人类本身智能的物体。二是在第一个前提下,人会不会制造这样一个物体。最后一个关键性要素,这个智能物体能不能完全服从人,为人所用。所以这里的超过有两个
- AI基础 -- AI学习路径图
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人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分:AI基础与数学准备1.绪论:人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
- DevOps:从技术角度理解架构设计
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介近年来,DevOps这个词汇逐渐成为一个热门话题,人们对于DevOps的关注程度比以往任何时候都要高得多。但是,对于DevOps到底意味着什么,究竟有何应用价值,一直存在很多争议。本文将从技术角度出发,全面阐述DevOps的含义、原则、理念、方法论以及实践。阅读本文将可以全面理解并掌握DevOps的精髓所在。本文首先会介绍DevOps的背景知识,包括其产生背景、
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PMC项目管理(ProjectManagementConsultancy,项目管理咨询)是一种专业化的管理服务形式,旨在通过提供专业的项目管理支持、方法论和工具,帮助企业或组织在项目实施过程中达到预期目标、提高效率、降低风险、节约成本。它通常涉及项目规划、执行、监控、收尾等全生命周期管理,通过专业的团队为客户提供战略咨询、项目管理方法、工具和技术,帮助客户实现项目成功。与传统的项目管理不同,PMC
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架构系统架构
论文真题层次架构作为软件系统设计的一种基本模式,对于实现系统的模块化、可维护性和可扩展性具有至关重要的作用。在软件系统的构建过程中,采用层次架构不仅可以使系统结构更加清晰,还有助于提高开发效率和质量。因此,对层次架构的理解和应用是软件工程师必备的技能之一。请围绕“层次架构及其在软件系统中的应用”论题,依次从以下三个方面进行论述。1、概要叙述你所参与管理或者开发的软件项目,以及你在其中所承担的主要工
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霍格沃兹-慕漓
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随着现代软件开发方法论的进步,持续集成(CI)已经成为保障软件质量和开发效率的重要环节。Web自动化测试与持续集成相结合,不仅能提升测试覆盖率,还能确保每次代码更改都不会引入新的错误。本文将带你了解Web自动化测试与持续集成的实战经验,帮助你在项目中实现高效的自动化测试流程。一、什么是Web自动化测试?Web自动化测试是使用自动化工具对Web应用进行测试的过程。这些工具可以模拟用户操作,自动化执行
- AGI方向研究
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要成为一名合格的AGI(通用人工智能)实习生,你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析:---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(贝叶斯理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
- 新能源产业的质量革命:六西格玛培训如何重塑制造竞争力
张驰课堂
六西格玛培训六西格玛管理六西格玛项目精益六西格玛六西格玛设计六西格玛绿带培训DFSS
在新能源行业狂飙突进的今天,企业若想在全球供应链中占据高地,仅靠技术突破已远远不够。制造效率的毫厘之差,可能成为市场话语权的千里之距。某光伏巨头曾因电池片良率低于行业均值1.5%,导致年损失超2.3亿元——这恰恰印证了六西格玛的核心逻辑:质量即利润,流程即战场。六西格玛培训:新能源赛道的“隐性技术壁垒”新能源产业的竞争已从单纯的技术迭代,转向“技术+管理”的双维厮杀。六西格玛方法论通过DMAIC(
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阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
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引言最近,由YujieGu博士和YiminD.Zhang教授主编的新书Information-TheoreticRadarSignalProcessing由Wiley-IEEEPress正式出版。这是信息论雷达信号处理领域的首部专著,全书共分14章,汇集了来自学术界、工业界和政府机构的41位世界知名专家(其中15位为IEEEFellow)的最新研究成果。Information-TheoreticR
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架构系统架构
论kappa架构与应用从2022年至今,一直在公司担任研发技术主管一职,主要负责公司游戏广告自动投放平台的架构与研发,同时兼具管理职能。我们是一家手游公司,研发出来的手游需要投放到各大主流小视频平台。由于游戏数量众多,版本迭代快,需要的广告素材和创意和比较多,人工投放的话,工作量比较大,运营难度高。为了实现精细化半自动运营,严格控制投放广告的成本,公司需要研发一款广告自动化投放平台。而我就是作为这
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小葳|智能进化论2025年开年,凭借与顶尖模型相当的性能、极高的成本效益与开源模式,DeepSeek系列模型成为搅动全球AI行业的新星。DeepSeek应用上线仅20天,日活就突破了2000万,这让其超越ChatGPT成全球增长最快的AI应用。DeepSeek的横空出世,并没有改变模型争霸的本质——顶尖模型不断刷新性能、成本、速度的极限,不断为全球头部大模型的比拼按下快进键。在用户端,使用Deep
- 8、周鸿祎说的不对?DeepSeek-R1、O3 等AI真能让人类失业?(数学证明AI “威胁论” 的真相!)
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8、周鸿祎说的不对?DeepSeek-R1、O3等AI真能让人类失业?(数学证明AI“威胁论”的真相!)原创玄衍纪源内容官玄衍纪源科技2025年02月03日08:01各位AI冲浪者,最近AI圈的“风暴”是越刮越猛!OpenAIo1,DeepSeek-R1,OpenAIo3-mini这些“超级AI”接连登场,各种“屠榜”的战绩让人“瑟瑟发抖”。甚至连周鸿祎大佬都在公开场合接受“灵魂拷问”:“AI是否
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排队论(QueuingTheory)算法多服务台混合制排队论
多服务台混合制排队论一、引言1.1、排队论的研究背景与意义排队论,作为运筹学的一个重要分支,主要研究服务系统中因需求拥挤而产生的等待行列现象,以及如何合理协调“需求”与“服务”之间的关系。这种理论在现实生活中有着广泛的应用,如交通管理、客户服务、生产线设计等领域,通过排队论的研究,可以有效提高服务效率,减少等待时间,从而提升整体服务质量。1.2、研究现状当前,排队论的研究已从单一服务台模型扩展到多
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前端
在当今快节奏的软件开发世界中,测试驱动开发(TDD)已成为确保高质量软件交付的关键方法论。然而,TDD的实施常常面临挑战,例如编写详尽测试用例的成本和时间投入巨大,这常常成为项目进度和效率的瓶颈。幸运的是,AI代码生成工具的出现为解决这些难题提供了新的途径,它正推动着TDD迈向一个更加智能和高效的时代。AI代码生成如何提升TDD的效率传统的TDD流程需要开发者先编写单元测试,然后编写满足测试要求的
- 【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪
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AI中的数学人工智能神经网络深度学习知识蒸馏网络裁剪量化技术模型压缩
第六章:信息论-综合实例第二节:缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中,我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术,使其更加高效,适用于实际应用。尽管大规模神经网络在AI中具有强大的能力,但由于其高计算需求、内存使用和推理时间,它们在实际部署中往往面临一些限制。模型压缩和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理,同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案
- Terraform 系列-使用Dynamic Blocks对Blocks进行迭代
系列文章Terraform系列文章Grafana系列文章概述Terraform系列文章介绍了使用GrafanaTerraformProvider,基于Terraform的IaC方法论,来批量自动化创建Grafana的各类资源,包括Dashboard/Datasource等.现在有这么一个现实需求:出于权限控制的需求,需要启用FolderPermissions,限制指定的某几个team可以有该Fol
- 【合集】Java进阶——Java深入学习的笔记汇总 &; 再论面向对象、数据结构和算法、JVM底层、多线程
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面试学习路线阿里巴巴java学习笔记
前言spring作为主流的JavaWeb开发的开源框架,是Java世界最为成功的框架,持续不断深入认识spring框架是Java程序员不变的追求;而spring的底层其实就是Java,因此,深入学习Spring和深入学习Java是硬币的正反面,两者相辅相成,相互促进。本篇博客是一篇不定期持续更新的博客,是一些Java深入学习的笔记汇总。目录前言面向对象专题再论面向对象封装和关键字private,t
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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
.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
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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
程序员是怎么炼成的
操作系统
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
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- 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。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
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
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.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
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [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....
&nbs
- 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.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
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sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
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double x3;
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
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
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- 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;
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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:
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
wenjinglian
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。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&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
xp9802
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