- 有必要获得WHQL测试认证吗,有什么好处?
什么是WHQL认证?WHQL是MicrosoftWindowsHardwareQualityLab的缩写,中文意思是Windows硬件设备质量实验室,主要是对Windows操作系统的兼容性测试,检验硬件产品和驱动程序在windows系统下的兼容性和稳定性。当某一硬件或软件通过WHQL测试时,制造商可以在其产品包装和广告上使用“DesignedforWindows”标志。该标志可以证明硬件或软件已经
- ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音,为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载
昨日之日2006
ai语音音视频人工智能
ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型,它能够让AI像专业“音效师”一样,根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作,为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效;服务于游戏开发领域,实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效;同时可以无障碍视频生产,为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- 【Linux】进程间通信-管道通信实验
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و
Linuxlinux经验分享
要求:利用有名管道编写简单的聊天程序,聊天双方在线才能说话,一方说话后需另一方应答才能继续说话,即一来一往的聊天模式,如果输入quit则退出聊天程序。代码实现:进程A#include#include#include#include#include#include#defineFIFO_A"/tmp/chat_fifo_a"//进程A写消息,进程B读消息#defineFIFO_B"/tmp/chat
- 个人日记本小程序开发方案(使用IntelliJ IDEA)
HH予
嵌入式驱动工程项目开发intellij-ideajavaide
个人日记本小程序开发方案(使用IntelliJIDEA)一、项目创建与环境配置1.新建项目打开IDEA→NewProject→JavaFX选择JDK11+版本添加必要依赖:<groupId
- CS144 lab2 tcp_receiver
1.实验目的lab2的目的是实现tcp的接收端。主要包括两方面(1)从发送端接收消息,使用Reassembler聚合字节流(Bytestream)(2)将确认号(ackno)和windowsize发回对端确认号,也就是first_unassemblerbyte;而Bytestream可写入的大小,也就是windowsize!ackno和windowsize两个共同描述了发送方能发送的数据范围。有时
- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
zzywxc787
人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- 图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏
图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中,蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点,而是相互连接、彼此影响的复杂网络:社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在,节点代表实体,边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心,而图神经网络(GNN)的崛起
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- 村村通--洛谷(并查集的运用)
P1536村村通题目描述某市调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表。表中列出了每条道路直接连通的城镇。市政府“村村通工程”的目标是使全市任何两个城镇间都可以实现交通(但不一定有直接的道路相连,只要相互之间可达即可)。请你计算出最少还需要建设多少条道路?输入格式输入包含若干组测试测试数据,每组测试数据的第一行给出两个用空格隔开的正整数,分别是城镇数目n和道路数目m;随后的m行对应m条道路,每行给出
- Sigma-Aldrich细胞培养实验方案:恰当的无菌技术和细胞无菌处理
橘子洲头
其他
产品列表70%(v/v)乙醇无菌水溶液(Sigma-Aldrich793213)次氯酸钠(Sigma-Aldrich425044)目标确保所有细胞培养程序都达到一个标准,防止细菌、真菌和支原体污染,以及与其他细胞系的交叉污染。设备个人防护装备(无菌手套、实验室外套、护目镜、鞋套、发套)适当防护水平的生物安全柜Sigma-Aldrich建议操作流程在开始工作前,用70%乙醇消毒安全柜。在开始工作前,
- 如何使用Python实现交通工具识别
如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具,具备以下核心功能与特点:技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型(来自ImageNet数据集)集成图像增强预处理技术(随机裁剪、旋转、翻转等)采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
- 专题:2025云计算与AI技术研究趋势报告|附200+份报告PDF、原数据表汇总下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42935关键词:2025,云计算,AI技术,市场趋势,深度学习,公有云,研究报告云计算和AI技术正以肉眼可见的速度重塑商业世界。过去十年,全球云服务收入激增8倍,中国云计算市场规模突破6000亿元,而深度学习算法的应用量更是暴涨400倍。这些数字背后,是企业从“自建机房”到“云原生开发”的转型,是AI从“实验室”走向“产业级应用”的跨越。本报告
- 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色,但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题,导致数值不稳定。当网络
- 网安学习NO.14
防火墙基础实验传统防火墙配置实验拓扑图PC:ip192.168.10.1255.255.255.0192.168.10.254ipdns114.114.114.114二层交换机vl10exinte0/0swmoacswacvl10exinre0/1swtrendoswmotr三层交换机vl10exintg0/0swtrendoswmotrexiproutingintvl10ipaddress192
- 产品思想实验:AMNM,实现 Agent 自主记忆协商机制,铺路记忆拍卖、记忆订阅等商业模式
sluke
思想实验进行到这里,出现了商业问题:记忆作为数字资产,如何在多个Agent之间进行价值化、可交易、可协商的流动?将基于现有的MemoryMetaLanguageProtocol(MMLPv2.0),进一步构建一个Agent自主记忆协商机制(AutonomousMemoryNegotiationMechanism,AMNM),引入“记忆市场”的概念,使AI能够像人类一样——买卖知识、订阅偏好、交换经
- XRDMatch代码复现与分析报告
神经网络15044
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XRDMatch代码复现与分析报告1.项目概述XRDMatch是一个用于X射线衍射(XRD)数据匹配和分析的开源工具,由zhengwan-chem开发并托管在GitHub上。本项目旨在复现XRDMatch的核心功能,并对其实现进行详细分析。X射线衍射是材料科学中用于确定晶体结构的重要技术,通过分析衍射图谱可以获得材料的晶体结构信息。XRDMatch提供了一种有效的方法来匹配实验XRD图谱与参考图谱
- DeepSeek 驱动智能交通调度:从传统到智慧的跃迁之路
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek智能交通调度应用
目录一、引言二、DeepSeek技术概述2.1DeepSeek简介2.2核心技术原理2.3技术特点与优势三、智能交通调度现状与挑战3.1智能交通调度系统构成3.2现存问题与挑战四、DeepSeek在智能交通调度中的应用4.1交通流量预测与优化4.2智能信号灯控制4.3公交智能排班与调度4.4地铁智能运维与调度4.5交通枢纽智能管理4.6事故预防与应急响应五、应用案例分析5.1某省会城市交通优化案例
- 信息安全专业全国院校排名(非常全面),收藏这一篇就够了_有信息安全学院的大学有哪些
程序员小雨Y
web安全网络安全网络安全linux
信息安全专业国家级一流本科专业大学序号学校名称专业名称级别1复旦大学信息安全国家级2上海交通大学信息安全国家级3浙江大学信息安全国家级4中国科学技术大学信息安全国家级5中国人民大学信息安全国家级6北京航空航天大学信息安全国家级7武汉大学信息安全国家级8华中科技大学信息安全国家级9哈尔滨工业大学信息安全国家级10南开大学信息安全国家级11西北工业大学信息安全国家级12山东大学信息安全国家级13重庆大
- 7月11日 “丹娜丝”残余涡旋持续发威 华南强降雨进入“车轮战”模式
非著名架构师
大模型知识文档7月11日天气预报
昨日(7月10日),受台风“丹娜丝”残余涡旋和西南季风共同影响,我国华南、东南沿海遭遇强降雨“狙击”,福建沿海、广东沿海、香港、台湾岛中南部等地部分地区出现暴雨或大暴雨,其中广东揭阳局地更是录得特大暴雨,单日降雨量突破400毫米,短时强降水导致部分城镇内涝严重,低洼路段积水过膝,居民生活与交通出行受到显著影响。强降雨持续“控场”粤闽等地再迎考验今日(7月11日),暴雨带仍盘踞在华南上空。中央气象台
- 深度学习交互式图像分割技术演进与突破
wang1776866571
深度学习交互式分割深度学习人工智能交互式分割
说明本文为作者读研期间基于交互式图像分割领域公开文献的系统梳理与个人理解总结,所有内容均为原创撰写(ai辅助创作),未直接复制或抄袭他人成果。文中涉及的算法、模型及实验结论均参考自领域内公开发表的学术论文(具体文献见文末参考文献列表)。本文旨在为交互式图像分割领域的学习者提供一份结构化的综述参考,内容涵盖技术演进、核心方法、关键技术优化及应用前景,希望能为相关研究提供启发。摘要:本文系统综述了基于
- 当高级辅助驾驶遇上“安全驾校”:NVIDIA如何用技术给智能驾驶赋能?
小lo想吃棒棒糖
安全人工智能高级辅助驾驶
高级辅助驾驶技术的商业化落地,核心在于能否通过严苛的安全验证。国内的汽车企业其实也在做高级辅助驾驶,但是吧,基本都在L2级别。换句话说就是在应急时刻内,还是需要人来辅助驾驶,AI驾驶只是决策层,并不能完全掌握汽车。而国内做的比较好的品牌达到L4级别的,例如之前很火的萝卜快跑、或者目前智己汽车(并未大量推广),也都并没达到非常理想的状态。而NVIDIA近期推出的DRIVEAI系统检测实验室,不仅是行
- 头盔检测数据集和论文
daguantou
人工智能算法
背景据统计使用摩托车头盔可以将道路交通事故中摩托车驾驶员致命伤害的可能性降低42%,尽管如此,遵守摩托车头盔还是较少,尤其是在发展中国家,为了有效开展针对性的头盔使用运动,政府必须收集有关头盔法律遵守程度的详细数据。但40%的国家尚未估算出这一关键的道路安全指标。而且即使有数据可用,头盔使用的观察也常常受到样本量和区域范围的限制,是从相对较短的时间框架中得出的数据,或仅在学术研究范围内单独收集。缺
- 数据结构__图书管理系统(C语言)
本篇文章用于记录数据结构的实验一,模拟图书管理系统。代码如下:#include#include#include#defineOK1#defineERROR0#defineINITSIZE100#defineINCREMENT10typedefintstatus;typedefstruct{charISBN[15];chartitle[50];charwriter[40];charpublisher
- 【氮化镓】低剂量率对GaN HEMT栅极漏电的影响
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氮化镓器件可靠性GaNHEMT氮化镓可靠性辐照栅极漏电γ射线辐照损伤
2024年2月22日,中国科学院新疆理化技术研究所的Li等人在《IEEEACCESS》期刊发表了题为《DegradationMechanismsofGateLeakageinGaN-BasedHEMTsatLowDoseRateIrradiation》的文章,基于实验分析和TCAD仿真,研究了低剂量率辐照下基于GaN的p型栅高电子迁移率晶体管(HEMTs)的栅漏电退化机制。实验采用60Coγ射线源
- 【Nature Communications】超高介电常数材料 Hf0.5Zr0.5O2(HZO)
2025年3月8日,复旦大学的AnQuanJiang等人在《NatureCommunications》期刊发表了题为《UltrahighdielectricpermittivityinHf0.5Zr0.5O2thin-filmcapacitors》的文章,基于原子层沉积(ALD)技术制备Hf0.5Zr0.5O2(HZO)薄膜电容器并结合近边缘等离子体处理的方法,研究了其介电性能,实验结果表明在Hf
- 安全团队揭露:SHELLTER规避框架遭滥用,精英版v11.0打包三大信息窃取木马
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SHELLTER解包工具界面|图片来源:Elastic安全实验室Elastic安全实验室近期发现多起利用SHELLTER规避框架的恶意软件活动。这款原本为红队设计、用于模拟真实攻击的工具,已被威胁分子迅速采用其精英版v11.0来部署复杂的窃密程序,包括LUMMA、RHADAMANTHYS和ARECHCLIENT2等。商业化规避工具遭恶意利用"SHELLTER本是为合规安全评估而设计的进攻性安全工具
- 【稀疏三维重建】Flash3D:单张图像重建场景的GaussianSplatting
杀生丸学AI
计算机视觉人工智能大模型稀疏三维重建立体几何单目深度估计
项目主页:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flash3d/来源:牛津、澳大利亚国立文章目录摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1背景:从单个图像中重建场景3.2单目前向的多个高斯4.实验4.14.2跨域新视角合成4.3域内新视图合成摘要 Flash3D,一种通用的单一图像场景重建。模型从一个单目深度估计的“基础”模型开始,扩展到一个完整的三维形
- Spring AI 教程(一)概述
PG Thinker
SpringAISpringChatGPT人工智能springjavaSpringAI
前言 我在23年11月那会儿关注了SpringAI项目,当时我恰好正热衷于大语言模型的开发,然而当时主流的开发语言只有Python,Java生态中并没有强大的框架供我们使用。 我当时也是靠一些封装OpenAI接口的SDK包来玩ChatGPT的,但是整体的体验较差。好在我通过一些技术交流群了解了一个正在处于实验阶段的项目:SpringAI。于是果断前往它的Github仓库进行学习,而我也恰好见证了S
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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
.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");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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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
程序员是怎么炼成的
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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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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
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
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....
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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
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
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public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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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。
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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
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
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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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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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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&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
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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