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在数字化转型的浪潮中,文档处理自动化已成为提升效率的关键。LibreOffice作为开源办公软件的佼佼者,其命令行功能结合Python脚本,可实现从格式转换到复杂文档操作的全面自动化。本文将深入解析如何通过Python调用LibreOffice命令行工具,覆盖从基础操作到高级场景的完整流程。一、环境搭建:三步构建自动化基石1.安装LibreOffice与PythonLinux系统:sudoapti
- 如何高效训练通义万相2.1的LoRA:从原理到实战指南
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在AI图像生成领域,通义万相2.1作为领先的扩散模型,其官方API虽功能强大,但定制能力有限。LoRA(Low-RankAdaptation)技术正是解决这一痛点的关键钥匙——它允许开发者以极低成本实现模型个性化定制。本文将详细解析训练通义万相2.1LoRA的全流程,助你掌握定制专属AI艺术家的核心技能。一、认识通义万相2.1与LoRA1.1通义万相2.1核心特性多模态理解:精准解析复杂文本提示(
- RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎
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RAGFlow概述RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(检索增强生成)引擎,专注于处理复杂文档结构并提供精准的语义检索与生成能力。其核心优势在于结合多模态文档解析和智能分段技术,优化传统RAG流程中的信息提取与答案生成效果。核心特性深度文档理解支持PDF、PPT、Word、Excel等格式的解析,通过OCR、表格识别、布局分析等技术提取文本、图表及结构化数据,解决传统RAG中非文本内容
- 从实验室到产业:IndexTTS 在六大核心场景的落地实践
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一、内容创作:重构数字内容生产范式在短视频创作领域,IndexTTS的语音克隆技术彻底改变了配音流程。B站UP主通过5秒参考音频即可克隆出郭老师音色,生成的“各位吴彦祖们大家好”语音相似度达97%,单条视频播放量突破百万。其核心优势在于支持多语言混合输入,中英文混杂文本(如“大家好,我现在正在bilibili体验AI科技”)的自然度评分达0.796,接近人类基准0.85。通过批次推理模式,用户可将
- SQL字符串截取函数全解析:LEFT、RIGHT、SUBSTRING 实战指南
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SQL字符串截取函数全解析:LEFT、RIGHT、SUBSTRING实战指南一、引言:字符串处理在SQL中的核心地位在数据清洗、报表开发、ETL流程中,字符串处理是SQL编程的高频操作。无论是从复杂文本中提取关键信息,还是对数据进行格式化处理,掌握字符串截取函数都是必备技能。本文将系统解析SQL中最常用的三个字符串截取函数:LEFT、RIGHT和SUBSTRING,通过语法解析、参数说明和实战示例
- LayoutLM模型使用记录
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在文档处理和信息提取领域,如何让机器精准地理解和处理复杂文档是一个挑战。文档不仅包含文本信息,还包括布局、图像等非文本元素,这些元素在传递信息时起着至关重要的作用,而传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素。LayOutLM是一种创新的深度学习模型,结合了传统的文本处理能力和对文档布局的理解,从而在处理包含丰富布局信息的文档时表现出色。例如,在处理一份报告时,用户不仅关注报告中的文字内容,还会关注图
- 本地部署dify+ragflow+deepseek ,结合小模型实现故障预测,并结合本地知识库和大模型给出维修建议
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1.准备工作使用ollama拉取deepseek-r1:7b官网下载ollamaollamarundeepseek-r1:7bollamalistRagflow专注于构建基于检索增强生成(RAG)的工作流,强调模块化和轻量化,适合处理复杂文档格式和需要高精度检索的场景。Dify则旨在降低大型语言模型(LLM)应用开发的门槛,提供低代码甚至无代码的开发体验,适合快速构建和部署多种AI应用。因此文档处
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文章目录问题背景原理更新过程判别器生成器问题背景 一方面,许多机器学习任务需要大量标注数据,但真实数据可能稀缺或昂贵(如医学影像、稀有事件数据)。如何在少量数据中达到一个很好的训练效果是一个很重要的问题。 另一方面,传统生成模型(如变分自编码器VAE)生成的样本往往模糊或缺乏多样性,难以捕捉真实数据的复杂分布(如高分辨率图像、复杂文本等)。 生成式对抗网络(GAN)提出了用生成器(Gener
- 高精度文档解析利器:Mistral OCR 全面解析与技术应用
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目录高精度文档解析利器:MistralOCR全面解析与技术应用一、什么是MistralOCR?二、MistralOCR的核心特点✅1.支持复杂文档结构解析✅2.高识别精度✅3.与AI系统深度集成✅4.可扩展性与容错能力三、技术原理简述四、如何在OpenWebUI中启用MistralOCR?✅步骤一:上传文档✅步骤二:选择加载器为"MistralOCR"✅步骤三:进入对话或知识检索五、应用场景与实践
- Hive优化原则及对应优化方法
datacode_wud
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Hive优化未经允许禁止转载A、执行过程查询B、优化原则1、提前过滤数据列剪裁子查询过滤分区剪裁写明连接条件2、减少Job多表选用相同key连接unionall减少groupby使用使用同一表unionall合理使用UDTF函数3、解决数据倾斜小表放前大表放后使用mapjoin使用map端groupby4、设置合理的mapreduce的task数复杂文件增加map个数小文件合并map前合并mapr
- AI日报 - 2025年05月19日
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一、【行业深度】1.腾讯混元图像2.0发布:实时生图毫秒级速度与超写实画质热点聚焦:腾讯发布了混元图像2.0模型,大幅提升了AI图像生成的速度和质量,并新增了实时绘画板功能。新模型结合高效的图像编解码器和全新的扩散架构,实现了毫秒级响应速度,同时增强了图像的真实感与细节丰富度,在GenEval基准测试中表现出色。⚡进展追踪:腾讯混元2.0不仅在生图速度上领先,还提升了复杂文本指令的理解准确率至95
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一、数据清洗与预处理的魔鬼细节1.非结构化文本处理正则表达式进阶:用命名分组提取复杂文本。importretext="价格:¥199.00折扣价:¥159.00"pattern=r"价格:¥(?P\d+\.\d{2})折扣价:¥(?P\d+\.\d{2})"match=re.search(pattern,text)print(match.groupdict())#{'price':'199.00'
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个人主页:https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏:https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、正则表达式(一)正则表达式的基本作用(二)正则表达式的基本组成(三)常用的正则表达式示例(四)正则表达式的应用场景二、re模块的介绍(一)re模块中的常用函数(二
- Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南
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Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南快速解锁GPU性能,提升文档解析效率1、简介MinerU是一款高效的文档解析工具,支持通过CUDA加速显著提升处理速度。本指南详细说明如何在Windows系统中配置CUDA环境,并启用MinerU的GPU加速功能,帮助用户充分利用NVIDIA显卡的计算能力,优化复杂文档的解析效率。2、前提条件在开始配置前,请确保满足以下条件:硬件要求:NVID
- 【RAG 篇】【多模态文档理解框架与文档大模型全景解析【开发者实战指南】
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引言随着金融票据、医疗报告等场景的数字化需求激增,传统OCR技术已无法满足复杂文档的理解需求。本文将深入解析6多模态文档理解框架和3大文档专用LLM,提供从技术选型到落地评估的全链路指南,所有项目均经2024年6月实测验证。一、多模态文档理解框架(一)Donut(NAVER,2022)技术亮点:端到端无OCR架构,直接解析PDF/图片。支持文档视觉问答(DocVQA)。在CORD数据集F1达95.
- 文件有几十个T,需要做rag,用ragFlow能否快速落地呢?
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- WPS Office安卓版文档编辑功能与兼容性评测【高效编辑】
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一、界面设计与操作体验WPSOffice安卓版采用简洁直观的界面设计,首页默认展示近期文档列表,支持一键新建文档、表格或演示文稿。整体操作逻辑与PC端保持一致,新用户也能快速上手。编辑工具栏设计合理,常用功能如字体设置、段落调整、插入图片等均可直接访问,提升编辑效率。文档编辑过程中支持多指缩放、滑动对齐、长按选中等移动端专属操作,使得在手机上处理复杂文档成为可能。此外,WPS提供了云文档功能,可实
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处理文本数据时,我们经常需要查找、提取或替换特定模式的字符串。这时候正则表达式就成了程序员最强大的武器之一。今天我们就来详细聊聊Python中那些最常用的正则表达式字符和它们的实际用法。为什么要学正则表达式?假设你遇到这些场景:从日志中提取所有日期时间验证用户输入的邮箱格式是否正确批量修改代码中的变量名抓取网页中的特定数据用普通字符串方法处理这些需求会很麻烦!正则表达式能让你用简洁的模式描述复杂文
- 图像处理有哪些核心技术?技术发展现状如何?
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在数字化信息爆炸的时代,文档图像预处理技术正悄然改变着我们处理文字信息的方式。无论是手持拍摄的收据、扫描仪中的身份证,还是工业机器人采集的复杂文档,预处理技术都在背后默默提升着OCR(光学字符识别)系统的性能。在合合信息发布的《2025智能文档技术与应用白皮书》一书中,视角也集中在了文档图像预处理技术上!在白皮书介绍中,作为OCR流程中的关键一步,在文档图像预处理领域,核心技术进一步细化为切边处理
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在企业级RAG系统开发中,面对成百上千的复杂文档,我们常常会陷入这样的困境:直接检索原始内容容易被海量细节淹没,只依赖摘要又担心丢失关键信息。有没有一种方案能兼顾「全局视角」和「细节把控」?今天我们分享一种「摘要检索+内容检索」的两层检索策略,通过LlamaIndex框架实现摘要与原始内容的分层管理与递归检索,帮我们在复杂知识环境中找到精准答案。一、分层检索的核心思想:先定位「知识地图」,再深挖「
- 开源的7B参数OCR视觉大模型:RolmOCR
Panesle
前沿ocr人工智能大模型开源
1.背景介绍早些时候,AllenInstituteforAI发布了olmOCR,这是一个基于Qwen2-VL-7B视觉语言模型(VLM)的开源工具,用于处理PDF和其他复杂文档的OCR(光学字符识别)。开发团队对该工具的高质量和开源特性感到兴奋,并探索了如何利用更新的基础模型和一些轻量级优化来进一步改进它。2.RolmOCR的发布开发团队开发了RolmOCR,作为olmOCR的替代方案。它具有以下
- 小体积大智慧!IBM开源的文档解析神器SmolDocling如何让复杂文档处理变得简单高效?
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每天面对扫描文件、手写笔记、代码截图等复杂文档,你是否还在手动整理排版?今天介绍的这款由IBM与HuggingFace联合推出的开源模型SmolDocling,或许能成为你的效率救星。它仅需256MB内存,就能将图片中的文字、代码、公式、图表等元素一键转为结构化文档,彻底解放你的双手!一、SmolDocling是什么?SmolDocling是基于视觉语言模型(VLM)技术开发的文档处理工具,属于轻
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平时工作中有很多dritywork,学会偷懒之后真的可以帮我们省很多时间来摸鱼!而正则表达式是我们的偷懒必备装备,会用以后用起来会特别爽~。正则表达式(RegularExpression,简称Regex)是一种用于匹配和操作文本模式的字符串工具,通过特殊语法规则可以快速搜索、替换或提取复杂文本中的特定内容。以下通过概念拆解与实例说明其核心用法:一、基础概念1.核心功能模式匹配:验证字符串是否符合特
- LangChain教程 - RAG - PDF解析
花千树-010
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系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代人工智能和自然语言处理(NLP)应用中,处理PDF文档是一项常见且重要的任务。由于PDF格式的复杂性,包含文本、图像、表格等多种内容结构,高效、准确地解析PDF需要强大的工具支持。LangChain提供了一套完善的PDF加载器(PDFLoader),支持从纯文本提取到复杂文档解析,并集成了OCR(光学字符识别)功能,能够处理扫描版PDF或包含嵌入图
- Java动态生成Word终极指南:poi-tl与Aspose.Words性能对比及选型建议
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开源项目编程语言vscodeJavaword模板
在Java中实现复杂文档生成(如合同、报表)时,poi-tl、Aspose.Words和docx4j是三个主流的模板技术方案。以下是它们的核心对比和选型建议:1.poi-tl(基于ApachePOI的模板引擎)定位:轻量级开源库,基于ApachePOI封装,简化模板操作。核心优势:模板语法灵活:通过{{@var}}、{{?section}}等标签实现文本、表格、列表、图片的动态插入。代码简洁:相比
- 解析稳定率达99.99%!合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”
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随着大模型在社会应用中逐渐普及,人们在享受便利的同时,也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素,近期,上海合合信息科技股份有限公司(简称“合合信息”)TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线,基于领先的智能文档处理技术,对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理,从数据源头降低大模型“幻觉”风险,让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
- 如何快速提取PDF中的图片?这款免费工具让你事半功倍!
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在日常学习和工作中,PDF文件几乎成了我们处理文档的标配。但你是否遇到过这样的烦恼:想从PDF里提取图片,却只能手动截图,效率低还容易模糊?尤其是面对几十页的复杂文档,简直让人抓狂……别急!今天分享一个亲测高效的解决方案——完全免费、无需注册、一键提取PDF图片的工具,3分钟搞定难题!为什么你需要专业的PDF图片提取工具?手动截图太麻烦:图片位置分散、尺寸不一,截图后还需裁剪整理,耗时耗力。图片质
- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
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模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
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正则表达式捕获组详解:从入门到掌握1.什么是捕获组(CaptureGroup)?捕获组是正则表达式中用于==捕获子匹配内容==的语法,通过()包裹的部分会被单独记录。它是处理复杂文本匹配时最常用的功能之一。关键特性提取子内容:从完整匹配中分离出特定部分索引编号:从左到右按(出现的顺序分配编号(从1开始)复用匹配:可在同个正则表达式中反向引用2.基础语法与示例2.1简单捕获组cons
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自不量力的A同学
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Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”,以下是对它的详细介绍:产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API,以图像和PDF作为输入,可从有序交错的文本和图像中提取内容,能理解文档的每个元素,包括媒体、文本、表格、公式等,可与RAG系统结合,处理多模式文档。核心优势顶尖的复杂文档理解能力:可精准识别科学论文、技术文献中的图表、公式(含LaTeX)、表格及混合排
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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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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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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)" { 
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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
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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:
.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
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.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
boyitech
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。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 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
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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....
&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.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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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。
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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;
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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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windowsPHPunixMicrosoftperl
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
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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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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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
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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。
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