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MelaCandy
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目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总(长期更新)-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,
- Deepseek 个性化决策输出
meisongqing
DeepSeek个性化
Deepseek个性化决策输出:基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中,通过构建动态用户画像与智能决策模型,教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度,实现精准化、个性化的学习支持。以下是核心实现框架与关键步骤:1.用户画像构建:多维度数据融合数据采集:显性数据:年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。隐性数据:交互行为(如答题犹豫时间、回放次数)、情绪识别(语音/表情分析)、认知负荷
- 【传输层协议】TCP协议详解(上)
望舒_233
Linux网络tcp/ip网络服务器
前言TCP(TransmissionControlProtocol,传输控制协议)是TCP/IP协议栈中的核心协议,作为互联网通信的基石,承担着确保数据可靠传输的重要职责。接下来我将分两篇文章,从四个部分带大家学习一些与TCP相关的基本概念和机制,首先我将带大家认识一下TCP报头字段的含义,然后了解TCP保证可靠性的一些机制,接下来是TCP进行效率优化的机制,最后是TCP与应用层相关的概念。本篇文
- “统计视角看世界”专栏阅读引导
赛卡
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根据文章主题和逻辑关系,我为您设计以下阅读引导方案:1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明:入门基石(必读)《1.六西格玛遇上Python》→方法论总纲,建议优先精读基础三剑客(可并行)├─《2.帕累托图》→重点数据排序与决策├─《3.直方图》→数据分布核心工具└─《4.散点图》→数据探索第一视角高阶应用链(递进学习
- Node.js 如何发布一个 NPM 包——详细教程
还是鼠鼠
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在本文中,我将带大家一步步学习如何创建并发布一个NPM包,帮助开发者理解整个流程,并能顺利将自己的JavaScript库发布到NPM上供他人使用。1.安装Node.js和npm在开始之前,请确保你的电脑上已经安装了Node.js和npm(Node.js自带npm)。你可以在终端(Windows用户请使用cmd或PowerShell)输入以下命令检查是否已安装:node-vnpm-v如果出现版本号,
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主要记录ts中的类、接口与泛型1.类无论是在哪种语言中,类都是面向对象编程(OOP)的一个主要实现方式。能够实现代码更加灵活,更具有结构化。类作用都是提供一个模板,通过类可以创建多个具有相同结构的对象。//类的定义,与对象的声明classStudent{id:stringname:stringage:numberconstructor(id:string,name:string,age:numbe
- 前端技术学习记录:react+dvajs+ant design实现暴走计算器的页面重构(二)
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前端技术学习记录:react+dvajs+antdesign实现暴走计算器的页面重构(二)前言定义Modelconnect起来更新state拥抱变化主题切换更换页面获取当前设备类型编写武学选择前言www定义Model完成UI后,现在开始处理数据和逻辑。dva通过model的概念把一个领域的模型管理起来,包含同步更新state的reducers,处理异步逻辑的effects,订阅数据源的subscr
- Tiny RDM:为什么说程序员都需要他,这款开源项目,太好用,轻量化的跨平台Redis桌面客户端,谁用谁知道!!
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嗨,大家好,我是小华同学,关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法TinyRDM是一款现代化、轻量级的跨平台Redis桌面客户端。它支持Mac、Windows和Linux系统,提供了丰富的功能特性,旨在为开发者提供便捷、高效的Redis操作体验。功能特性极度轻量TinyRDM基于Webview2构建,不内嵌浏览器,这使得它在保持轻量级的同时,也拥有出色的性能。感谢Wails框架
- 「差生文具多系列」推荐两个好看的 Redis 客户端
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声明:大家好,我是风筝作者主页:【古时的风筝CSDN主页】。⚠️本文目的为个人学习记录及知识分享。如果有什么不正确、不严谨的地方请及时指正,不胜感激。直达博主:「古时的风筝」。(搜索或点击扫码)————————————————大家好,我是风筝软件推荐时间到,推荐两款我常用的Redis客户端,都是免费的,且支持Mac、Windows,如果你之前的Redis客户端用的不顺手,可以试试下面这两个。Re
- Qt学习之路学习笔记3
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1,文件对方框创建file对象,选择打开方式,打开后传递给QTextStream,读取,赋给QText显示,关闭文件。(QTextStream::readAll()直接读取文件所有内容,如果这个文件有100M,程序会立刻死掉)实际应用中,分段读入怎么处理?2、事件中的继承自QLabel的鼠标事件label->setMouseTracking(true);设置后才能允许就跟踪,否则需要点击一次,才跟
- C++学习系列(11):智能指针(unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr)
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语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域,仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。人们在交流过程中往往蕴含着丰富的情感信息,语音识别若能对情感进行识别与表达,将会使交互变得更加自然、智能且贴合人性化需求。本期我们就围绕语音识别中的情感识别与表达这一重要主题展开深入探讨,了解其背后的原理、方法以及实际应用价值。一、语音情感识别的基本原理与常用方法
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目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
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一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
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不要过于苛求完美,允许自己偶尔放松,保持积极心态。长期坚持比短期高强度更重要,尤其是为三年后的考研做准备,需要持续的努力而不是一时的冲刺。定期复盘,调整计划。如果某天状态不好,可以适当减少任务量,保持弹性。同时,保证足够的睡眠和运动,这对维持多巴胺水平和整体精力很重要。一、系统构建一Deepseek指令我的大一下学期已经开始了,这一学期我又有新的计算机课程。上一学期我学了C语言,基础知识掌握的还可
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Web应用程序的核心是让任何用户都能够注册账户并能够使用它,不管用户身处何方。在本章中,你将创建一些表单,让用户能够添加主题和条目,以及编辑既有的条目。你还将学习Django如何防范对基于表单的网页发起的常见攻击,这让你无需花太多时间考虑确保应用程序安全的问题。然后,我们将实现一个用户身份验证系统。你将创建一个注册页面,供用户创建账户,并让有些页面只能供已登录的用户访问。接下来,我们将修改一些视图
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一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(6.2)自动微分机制
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本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式(GradModes)默认模式(梯度模式)无梯度模式推理模式评估模式(`nn.Module.eval()`)自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
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查阅官方文档,学习video.js相关属性、回调与方法:播放器选项设置①标准的video标签属性②data-setup属性传递JSON③创建播放器实例以第二个参数配置videojs('my-player',{controls:true,autoplay:false,preload:'auto'});//修改选项varplayer=videojs('my-player');player.option
- 第二十一篇:伦理/道德Ethics
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NLPethics伦理/道德隐私偏见双重用途
目录什么是伦理/道德?我们为什么要关心?为什么道德很难?学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗?H5N1透明度不是更好吗?AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德?我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么?•为什
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欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇!在前面的几篇中,我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用,进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数,在上一个教程中我们学习了优化算法。今天,我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习:深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块:(1)使用nn.Sequent
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
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图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
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VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
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微服务即时通信系统学习微服务算法
目录ODB介绍安装build2安装odb-compiler安装ODB运行时库安装mysql和客户端开发包安装boostprofile库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射ODB编程类与接口介绍mysql连接池对象类mysql客户端操作句柄类mysql事务操作类针对可能为空的字段封装的类似于智能指针的类型针对查询结果所封装的容器类和条件类mysql操作句
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一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
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;在上一教程里,我们学习了在连接成功网站后,应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里,简单地运行了套接字机制连接网站的方式,这是字节级的网络连接,扩展几乎是无限的。;想了想,这个开个头就行了,暂时放下来,再讲下去越搞越复杂,还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始,讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提,1个是WinInet,还1个是Win
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
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随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- Jarslink 是一个 SOFA 方舟插件,用于管理多应用部署
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前言大家好,我是老马。sofastack其实出来很久了,第一次应该是在2022年左右开始关注,但是一直没有深入研究。最近想学习一下SOFA对于生态的设计和思考。sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技?SOFABoot-02-模块化隔离方案SOFABoot-03-sofaboot介绍SOFABoot-04-快
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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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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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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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
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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
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- 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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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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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];
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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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NIO服务端代码:
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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
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mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
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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
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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
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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
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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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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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