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面试学习路线阿里巴巴.net开源
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- 爬虫实战分享:高效爬取汽车官方销售排行榜的技术方案
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随着大数据技术的飞速发展,爬虫技术在各行各业中得到了广泛应用。汽车行业作为一个信息密集型行业,销售数据、排行榜和车型趋势等内容成为了汽车公司、市场研究者和消费者关注的重点。爬虫技术为这些数据的收集和分析提供了强有力的支持。本文将介绍如何通过爬虫技术高效爬取某汽车官方销售排行榜,并讨论常见的技术难点与解决方案。1.目标与需求分析我们的目标是从某汽车官方网站上高效地爬取官方销售排行榜。爬取内容包括:销
- 入门Apache Spark:基础知识和架构解析
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javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- 用大白话解释数据库分库分表sharding是什么 有什么用 怎么用
心心祥蓉
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Sharding是什么?Sharding(分片)就像把一整个图书馆的书拆开放到多个小房间,每个房间只存一部分书。这样找书的人不用挤在一个大厅里翻找,效率更高。技术定义:把一个大数据库拆分成多个小数据库(分片),分散到不同服务器上,解决单台服务器性能不足的问题。比如原本一个数据库存10亿条用户数据,拆成10个库,每个存1亿条。场景类比:图书馆分房间:按书的类型(科技、文学)或首字母分房间。电商分订单
- 云计算相关工作岗位有哪些,薪资怎么样?
欧米说云
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云计算、大数据、人工智能作为新一代信息技术产业,未来发展前景不可估量,就业前途一片光明,自然薪资待遇也不会差。随着亚马逊云、阿里云、华为云等云厂商的快速发展,也产生了大量的岗位需求,同时厂商为了增强自身影响力,也设置了很多证书考试,acp、ace、hcip、hcie等等。在这里想进入相关行业大厂从事云相关的工作的同学可以先考取大厂的对应证书,增加自己简历含金量,从而进入大厂。免费领取阿里云华为认证
- Flink架构体系:深入解析Apache Flink的架构与工作原理
雨中徜徉的思绪漫溢
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Flink架构体系:深入解析ApacheFlink的架构与工作原理ApacheFlink是一种高性能、分布式、流式处理引擎,被广泛应用于大数据处理和实时分析场景。本文将深入解析Flink的架构体系和工作原理,包括核心组件和数据流处理过程,并提供相应的示例代码。Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型,它通过将数据流划分为有向无环图(DAG)的形式,将大规模的数据处理任务划分为
- 《Kafka 理解: Broker、Topic 和 Partition》
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Kafka核心架构解析:从概念到实践Kafka是一个分布式流处理平台,广泛应用于日志收集、实时数据分析和事件驱动架构。本文将从Kafka的核心组件、工作原理、实际应用场景等方面进行详细解析,帮助读者深入理解Kafka的架构设计及其在大数据领域的重要性。1.Kafka的背景与应用场景1.1Kafka的背景Kafka最初由LinkedIn开发,用于解决其大规模数据处理的挑战。2011年,Kafka开源
- 11个大数据在日常生活中的应用场景
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在我们的日常生活围绕着智能手机、智能相机、智能标签、智能手表和智能扬声器等小工具的时代,从这些不同的数字来源中积累了大量数据。然而,人们应该如何分析和检查这些大量令人困惑的数据呢?这就是大数据发挥魔力的地方。大数据技术和工具的出现有助于应对这些挑战,使世界认识到该技术提供的广泛应用,企业从中受益以进行扩张。什么是大数据?通俗地说,大数据描述了每天吞噬企业的大量结构化和非结构化数据。它主要被定义为三
- 【大数据】es ElasticSearch常用操作:查询与聚合篇
roshy
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0说明基于es5.4和es5.6,列举的是个人工作中经常用到的查询(只是工作中使用的是JavaAPI),如果需要看完整的,可以参考官方相关文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。1查询先使用一个快速入门来引入,然后后面列出的各种查询都是用得比较多的(在我的工作环境是这样),其它没怎么用的这里
- 【FL0093】基于SSM和微信小程序的微信点餐系统小程序
猿毕设
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- 代理 IP 行业现状与未来趋势分析
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随着互联网的飞速发展,代理IP行业在近年来逐渐兴起并成为网络技术领域中一个备受关注的细分行业。它在数据采集、网络营销、隐私保护等多个方面发挥着重要作用,其行业现状与未来发展趋势值得深入探讨。目前,代理IP行业呈现出以下几个显著特点。一是市场需求持续增长。在大数据时代,企业对于数据的渴望日益强烈,数据采集工作需要大量的代理IP来突破网站限制,获取全面准确的信息。同时,网络营销从业者为了精准投放广告、
- 互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述(上)
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研究背景近年来,随着互联网技术的飞速发展,互联网医疗作为一种新兴的医疗模式,正逐渐改变着传统的医疗服务方式。互联网医疗借助互联网、大数据、人工智能等技术手段,实现了医疗服务的线上化、智能化和便捷化,为患者提供了更加高效、优质的医疗服务。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示,我国互联网医疗用户规模达4.18亿人,较2023年12月增长372万人,占网民整体的37.7%,这表明互联网医
- Linux 学习必杀技:从菜鸟到高手的蜕变密码
羑悻的小杀马特.
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踏入Linux奇幻世界,借C++利刃,解锁文件、进程、网络等核心编程奥秘。附实用学习法与精选好书,助你从菜鸟一跃成Linux高手。一、本篇介绍:在当今的技术领域,Linux操作系统以其开源、稳定、高效等特性,占据着至关重要的地位。无论是服务器领域、嵌入式系统,还是云计算、大数据等新兴技术,Linux都发挥着核心作用。对于初学者来说,掌握Linux系统不仅能拓宽职业道路,还能深入理解计算机系统的底层
- 大数据查重-哈希表应用2
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大数据查重-哈希表应用模拟问题有一个字符串,这个字符串里有重复的字符,也有没有重复的字符,让你找出来第一个没有重复出现过的字符。#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){stringsrc="jjhfgiyuhrtytrs";//让你找出来第一个没有重复出现过的字符unor
- python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法
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允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统,是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品,某条上读到的新闻,甚至在各种地方看见的广告,都有赖于它。昨天,一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下:现在,许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐,驱动收入增长。推荐算法有很多种,数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
- 利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件
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利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件在Python中,处理大型数据文件时,内存管理是一个重要的考虑因素。传统的数据处理方法可能会一次性将整个文件加载到内存中,这在数据量较小时是可行的,但当数据量变得非常大时,这种方法就不再适用。幸运的是,Python提供了生成器和迭代器的概念,它们可以帮助我们在处理大型数据集时节省内存。本文将详细介绍如何使用这些工具来高效地处理大数据文件。什么是生成器
- KaiwuDB 智能综采应用项目获中国信通院数据库星河“典型案例”
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12月18日,在中国通信标准化协会主办的2024数据资产管理大会上,中国信息通信研究院(以下简称“信通院”)、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合颁发2024大数据“星河(Galaxy)”案例获奖证书。KaiwuDB与客户伙伴太原向明智控科技有限公司(以下简称“向明智控”)联合申报的“基于KaiwuDB的煤矿综采分析系统示范项目”从累计730余份申报材料中脱颖而出,获评数据库方向“典型”
- 阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
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云栖号技术分享阿里云云计算云原生ai人工智能
去年4月至9月,阿里云人工智能平台PAI团队与大数据基础工程技术团队合作,构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人,并在阿里云官方答疑链路、研发小蜜、钉钉大数据技术服务助手等多个线上场景上线,显著提升答疑效率。相关文档:【万字长文】基于阿里云PAI搭建知识库向量检索增强的大模型对话系统上线几个月来,随着RAG技术日趋火热,我们保持对线上链路的迭代,不断加入学界业界最新的RAG优化技术(eg:
- 2001-2022年 上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标
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上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标上市公司数字赋能指数是一个衡量企业利用数字技术提升业务能力和效率的综合性指标。该指数通过量化分析企业在大数据、云计算、人工智能等数字技术应用方面的能力,反映企业数字化转型的深度和广度。获取数据点这里:2001年-2022年上市公司-数字赋能指数(TF-IDF)(Excel+dta)数字赋能指数的重要性数字化转型:推动企业实现数字
- 精彩回顾 | KaiwuDB 携手信通院举办能源行业数据库研讨沙龙
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10月12日,KaiwuDB联合中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会、信通院数据库应用创新实验室举办的“数据库技术助力能源行业数字化转型”主题研讨沙龙在上海圆满落幕。行业专家学者、数据库技术爱好者、数据库应用企业共同到场,就能源电力行业数字化需求变化,及数据库技术在核心业务场景中的应用实践等议题展开研讨交流。中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部副主任马鹏玮发表了《数据库产业发展趋势
- Stream流式输出:一种高效的数据处理方式
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在当今的大数据时代,数据量呈爆炸式增长,如何高效地处理这些海量数据成为了一个重要的问题。Stream流式输出作为一种新型的数据处理方式,能够实时处理数据,提高数据处理效率,因此受到了广泛的关注和应用。本文将介绍Stream流式输出的概念、优点、应用场景以及实现方式。一、Stream流式输出的概念Stream流式输出是一种数据处理方式,它将数据以流的形式进行传输和处理。在这种处理方式中,数据不再是集
- 通义升级2.1文生视频模型
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AIGC应用AIGC图像生成音视频
作者公众号大数据与AI杂谈(TalkCheap),转载请标明出处年底果然各家AI视频厂商扎堆更新,昨天才写了一篇Vidu2.0版本更新的测评文章,同天通义也更新了他的文生视频模型,最新版本是2.1版和我两个月前做的测试相比,2.1版文生视频模型能力明显得到了大幅的提升,效果拔群,我总体甚至感觉这个版本可称当前(2025年1月10日)国内最强文生视频模型。那下面那我们来看看它的实际表现注:通义是阿里
- 中国信通院“护证计划”正式启动,合合信息入选首批技术支撑单位
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随着人工智能技术的飞速发展,AI照“骗”在各个行业泛滥成灾,数字图像的真实性面临前所未有的挑战。近日,由中国互联网协会中小企业发展工委会主办的“卓信大数据计划”2025年度会议在京召开。本次会议上,中国信通院、中国互联网协会、中国图象图形学学会以及合合信息、蚂蚁安全实验室等多家企业代表共同启动了以AI守护AI,面向可信证照的专项行动“护证计划”,合合信息成功入选“护证计划”首批技术支撑单位。图说:
- 构建智慧校园:推动教育现代化的重要路径
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随着信息技术的飞速发展,智慧校园作为教育领域的新趋势,正逐渐成为推动教育现代化的重要力量。智慧校园不仅是一种物理空间的升级,更是一种教育理念和实践方式的革新。它强调利用大数据、人工智能、物联网等前沿技术,实现教学过程的智能化、个性化与高效化。智慧校园的核心在于智能硬件设施的广泛部署,如智能教室、电子白板、智能图书馆等,这些设备不仅能够提供更为便捷、高效的教与学环境,还能够收集并分析大量数据,为优化
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
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自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- 大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
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大数据之Linux+大数据开发篇大数据的前景和意义也就不言而喻了,未来,大数据能够对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。源于互联网的发展,收集数据的门槛越来越低,收集数据变成一件简单的事情,这些海量的数据中是含有无穷的信息和价值的,如何更好的提炼出有价值的信息,这就体现大数据的用途了。大数据是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力及对世
- Java I/O 与 NIO 核心区别及应用场景详解
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数据库服务器前端
一、核心概念对比特性传统I/O(BIO)NIO(NewI/O)模型同步阻塞模型同步非阻塞模型数据流方向单向流(InputStream/OutputStream)双向通道(Channel)数据操作单元基于字节/字符流基于缓冲区(Buffer)线程模型一个连接一个线程单线程管理多连接(Selector)适用场景低并发、大数据量传输高并发、短连接或长连接复用二、核心区别深度解析1.阻塞vs非阻塞BIO(
- 深入探讨Ceph:分布式存储架构的未来
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在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,数据量呈爆发式增长,传统存储系统在应对海量数据存储、高并发访问以及灵活扩展等方面,逐渐显得力不从心。分布式存储技术应运而生,成为解决现代数据存储难题的关键方案,而Ceph作为分布式存储领域的佼佼者,正日益受到广泛关注和应用。Ceph以其卓越的性能、高可靠性、强大的扩展性以及开源的特性,在众多分布式存储系统中脱颖而出,被广泛应用于云计算、大数据、人工智能等前沿领域。无论是
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
数据大包哥
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Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
- 《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》
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面试题汇总与解析课程设计springbootvue.js算法数据结构
《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
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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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&
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如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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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”
- 用户自动登录网站
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用户
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
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
.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
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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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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
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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
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....
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- 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
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nio
NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
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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)
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- 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
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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 s ="";
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml简介
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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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
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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
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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。
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