- 【第11章:生成式AI与创意应用—11.2 音频与音乐生成的探索与实践】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】人工智能音视频自然语言处理NLP深度学习生成式AIDeepSeek
凌晨三点的录音棚里,制作人小林对着空荡荡的混音台抓狂——广告方临时要求将电子舞曲改编成巴洛克风格,还要保留"赛博朋克"元素。当他在AI音乐平台输入"维瓦尔弟遇见霓虹灯"的瞬间,一段融合羽管键琴与合成器的奇妙旋律喷涌而出,这场人与机器的音乐狂想曲正式拉开帷幕。一、声波炼金术:从物理建模到神经作曲1.1传统音频生成的三大门派在AI登场之前,音乐科技已经历三次革命:物理建模派(1980s):用微分方程模
- 差分解方程
やっはろ
django
差分解方程差分法在数值求解偏微分方程(PDEs)和常微分方程(ODEs)时,可以分为隐式格式和显式格式。以下是两者的主要区别:显式格式(ExplicitScheme)时间推进:显式格式在每一个时间步直接计算出下一个时间步的解。不需要求解非线性方程组,因为每个时间步的解可以直接从上一个时间步的解计算得出。稳定性:通常要求时间步长较小,以保证数值稳定性。稳定性与时间步长和空间步长的比值有关,通常由一个
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能ai
一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- erf 和 erfc 函数介绍以及在通信系统中的应用
正是读书时
知识点概率论信息与通信
1.误差函数(erf)误差函数\(\text{erf}(x)\)是一种特殊函数,在概率、统计和偏微分方程中有广泛应用。它的定义为:\[\text{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_0^xe^{-t^2}\,dt\]特性:-\(\text{erf}(0)=0\)-\(\text{erf}(\infty)=1\)-\(\text{erf}(-x)=-\text{erf}
- 数学建模与MATLAB实现:稳定状态模型与资源管理策略
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模算法
引言在实际问题中,动态过程的瞬时性态往往难以直接分析,而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。本章介绍如何通过微分方程稳定性理论,结合再生资源管理、种群竞争等案例,分析系统的平衡点及稳定性,为实际决策提供数学依据。一、微分方程稳定性理论1.1基本概念自治系统:若微分方程组不显含时间变量ttt,则称为自治系统。例如:dxdt=F(x)\frac{dx}{dt}=F(x)dtdx=F(x)非自治系统可通
- 一阶系统和二阶系统
不知道是谁2
程序人生
一阶系统和二阶系统是动态系统分析中的两个基本概念,它们的主要区别在于系统的响应特性、阶次以及对输入信号的处理方式:1.**阶数**:-**一阶系统**:这类系统只有一个积分项,如常微分方程中的形式为dy/dt=k*x(t)+b,其中dy/dt表示状态变化率,k是增益系数,b可能是偏置。它的响应速度快,直接对输入做出反应。-**二阶系统**:有两个阶跃响应,通常包含一个导数项和一个积分项,如d^2y
- PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(NeuralODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,NeuralODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
- 100种算法【Python版】第44篇——龙格-库塔法
AnFany
算法python人工智能龙格-库塔微分方程ODE
本文目录1算法说明2算法示例:使用龙格-库塔法求解微分方程3算法应用:捕食者-猎物模型4算法可解决问题1算法说明龙格-库塔法最初由德国数学家卡尔·龙格(CarlRunge)和马丁·库塔(WilhelmKutta)在20世纪初提出。它们为求解常微分方程(ODE)提供了一种有效的数值方法,尤其是在处理初值问题时。龙格-库塔法的设计旨在通过提高计算的精度和稳定性,使数值解能更好地逼近真实解。最常用的版本
- python 求差分_用python实现简单的有限元方法(一)
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python求差分
华中师范大学hahakity有限元算法(FiniteElementMethod,简称FEM)是一种非常流行的求解偏微分方程的数值算法。有限元被广泛应用于结构受力分析、复杂边界的麦克斯韦方程求解以及热传导等问题。这一节介绍有限元方法的基本原理,以及如何用Python从头实现一个有限元算法,数值求解麦克斯韦方程。学习内容筑基:加权残差法(WeightedResidualMethod)心法:有限元与有限
- 【sympy】用python的库 sympy 求导数
kt4ngw
pythonpythonsympy求导数
diff(f,x)diff(f,x)diff(f,x)求导数可引入求微分方程sympy求微分方程.(点击可跳转)1.一阶导数基本格式print(diff(f,x))#f为所求导函数,x为对x进行求导例:求该函数的导数f(x)=cos(x)f(x)=cos(x)f(x)=cos(x)程序,如下fromsympyimport*x=symbols('x')print(diff(cos(x),x))结果:
- 2025年数学建模美赛 微分方程预测 思路解析和代码 2025年美赛(MCM/ICM)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模算法2025年2025年美赛2025年数学建模美赛
(全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto
- 东南大学研究生-数值分析上机题(2023)Python 6 常微分方程数值解法
天空的蓝耀
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常微分方程初值问题数值解6.1题目编制RK4方法的通用程序;编制AB4方法的通用程序(由RK4提供初值);编制AB4-AM4预测校正方法通用程序(由RK4提供初值);编制带改进的AB4-AM4预测校正方法通用程序(由RK4提供初值);对于初值问题{y′=−x2y2,0≤x≤1.5,y(0)=3\begin{cases}y'=-x^{2}y^{2},&0\leqx\leq1.5,\\y(0)=3&\
- matlab时域离散信号与系统,时域离散信号和系统的频域分析
远方有城
matlab时域离散信号与系统
信号与系统的分析方法有两种:时域分析方法和频域分析方法。在连续时间信号与系统中,信号一般用连续变量时间t的函数表示,系统用微分方程描述,其频域分析方法是拉普拉斯变换和傅立叶变换。在时域离散信号与系统中,信号用序列表示,其自变量仅取整数,非整数时无定义,系统则用差分方程描述,频域分析方法是Z变换和序列傅立叶变换法。Z变换在离散时间系统中的作用就如同拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用一样,它把描述离散
- python 实现euler modified变形欧拉法算法
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python算法开发语言
eulermodified变形欧拉法算法介绍EulerModified(改进)变形欧拉法算法,也被称为欧拉修改法或修正欧拉法(EulerModifiedMethod),是一种用于数值求解微分方程的改进方法。这种方法在传统欧拉法的基础上进行了优化,以减少误差。基本原理欧拉法是一种通过逐步逼近来计算函数值的方法,但在某些情况下,传统的欧拉法可能会引入较大的误差。改进的欧拉法通过使用平均斜率来减小误差。
- 二维非稳态导热微分方程_二维非稳态传热的温度场数值模拟
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二维非稳态导热微分方程
背景:这是本学期凝固实验课的实验之一。这节课有两个数值模拟实验,第一个是二维常物性的,只有一种介质。而第二个实验是模拟凝固过程,稍微复杂一些。这篇文章是针对第一个实验写的,实验书上是按照显示差分进行的,这里改为隐式差分以便于计算。由于本人不是学CS的,因此代码的质量可能不是很高。简要说明:二维非稳态传热、常物性、第一类边界条件、无内热源、网格的划分计算原理概述直角坐标系内二维导热过程温度场控制微分
- 控制系统与MATLAB的菜鸟教程(二)…
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为打字方便,以下把MATLAB简称“小麦”周六到鸟!!我爱周六!!泡上一杯茶,继续写这个东东……按上次说的,这篇来个一锅端,内容设涉及到数值计算,操作矩阵,符号运算,求解微分方程,基本的编程语句等。所有例子的运行结果我就不给出答案了,可以自己运行一下,一些代码我在输入的时候难免马虎,望包涵,一些可以自行修改,一些可以提出来,我会尽快修正。一些需要特别注意的问题我用粉红色的四号字标出,大家务必要记住
- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
南川笔记
Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑(不是常规的C语言或者Java程序,也不是这几年很火的Python编程,而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R),这在一
- Python求解二阶微分方程的解析解
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python算法前端
代码:fromsympyimportsymbols,Function,dsolve#定义自变量和因变量x=symbols('x')y=Function('y')(x)#定义微分方程eq=y.diff(x,2)+4*y.diff(x)+3*y-xy=Function('y')#使用dsolve求解微分方程solution=dsolve(eq,y(x))print(solution)结果:Eq(y(x
- Python求解微分方程
@星辰大海@
python开发语言
一、引言微分方程表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程,叫做微分方程。微分方程种类很多,具体分类可参考以下博主的文章:https://blog.csdn.net/air_729/article/details/139411996微分方程的解又分成通解和特解,在工程中大多数微分方程是很难得到通解的,因此出现了数值分析或者计算方法这门学科,通过一次次迭代得到方程的某一个或某几个特解,本文
- 2024国赛数学建模保姆级选题建议,思路教程
灿灿数模分号
数学建模
2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目分析,思路模型代码论文持续更新,更新见文末名片A题:“板凳龙”闹元宵难度:中等偏上适合专业:工程力学、机械工程、物理、计算机科学、数学等专业的学生适合解答这一题。特别是有扎实几何建模、力学和动态模拟基础的学生。主要算法和模型:1.几何建模:需要建立空间几何模型,可以用螺旋线方程、空间曲线运动方程来描述舞龙队的位置和速度。2.动力学模拟:可以使用微分方程或
- python数值积分_Python求解数值积分
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python数值积分
本小节求解下述定积分:$$int_{0.7}^4(cos(2πx)e^{-x}+1.2)mathrm{d}x$$版权声明本文可以在互联网上自由转载,但必须:注明出处(作者:海洋饼干叔叔)并包含指向本页面的链接。本文不可以以纸质出版为目的进行改编、摘抄。数值积分-integrateintegrate模块提供了好几种数值积分的方法,包括常微分方程组(ODE)的数值积分。相关函数列表如下:函数名作用函数
- 2022国赛数学建模A题B题C题资料思路汇总(含有代码可运行)_2022高教社杯数学建模a题代码
2401_84619342
2024年程序员学习python
占个位置吧,开始在本帖实时更新赛题思路代码,先更新下初步的想法和资料持续为更新参考思路,可以自行获取。赛题思路会持续进行思路模型分析,下自行获取。A题初步思路想法:A题跟前几年的国赛题高温防护服有点类似,考察能量转换的一个问题,需要求出具体的解,该题目难度略大,结果较精确,小白选择的时候慎重考虑!根据A题给出的问题,需要用到优化模型进行求解,后期需要数学模型能力比较强的选手,要通过构建偏微分方程,
- 备战2024数学建模国赛(模型二十五):微分方程 优秀案例(一)基于非稳态导热的高温作业专用服装设计
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛备战2024数学建模数学建模人工智能备战2024数学建模国赛深度学习数学建模国赛2024
专栏内容(赛前预售价99,比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。(本专栏达不到国一的水平,适用于有一点点基础冲击省奖的同学,近两年有二十几个国二,但是达不到国一,普遍获得省奖,请勿盲目订阅)python全套教程(一百篇博客):从新手到掌握使用python,可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法(优秀论文示例):马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
- 偏微分 python_基于Python求解偏微分方程的有限差分法.doc
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基于Python求解偏微分方程的有限差分法.doc基于Python求解偏微分方程的有限差分法(西安石油大学电子工程学院光电油气测井与检测教育部重点实验室,陕西西安710065)摘要:偏微分方程的求解是很多科学技术问题的关键难点。随着计算机性能的不断提高,数值解法能够解复杂的偏微分方程并将计算结果图形化。相对于昂贵的科学计算软件,Python是一种免费的面向对象、动态的程序设计语言。有限差分法以其概
- 【自动驾驶】控制算法(四)坐标变换与横向误差微分方程
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运动控制自动驾驶人工智能控制算法笔记
写在前面:欢迎光临清流君的博客小天地,这里是我分享技术与心得的温馨角落。个人主页:清流君_CSDN博客,期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。本文系清流君原创之作,荣幸在CSDN首发若您觉得内容有价值,还请评论告知一声,以便更多人受益。转载请注明出处,尊重原创,从我做起。点赞、评论、收藏,三连走一波,让我们一起养成好习惯在这里,您将收获的不只是技术干货,还有思维的火花!系列专栏:【运动控制】系
- 【学习笔记】灰色预测 GM(1,1) 模型 —— Matlab
望月12138
学习笔记matlab
文章目录前言一、灰色预测模型灰色预测适用情况GM(1,1)模型二、示例指数规律检验(原始数据级比检验)级比检验的定义GM(1,1)模型的级比检验模型求解求解微分方程模型评价(检验模型对原始数据的拟合程度)残差检验级比偏差检验三、代码实现----Matlab级比检验代码模型求解代码调用模型求解代码进行预测前言通过模型算法,熟练对Matlab的应用。学习视频链接:https://www.bilibil
- SciPy:基于 NumPy 的算法库和数学工具包,用于数学、科学和工程领域。
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引言SciPy是一个基于NumPy的开放源码算法库和数学工具包,广泛应用于数学、科学、工程等领域。SciPy扩展了NumPy的功能,提供了更高级的数学算法和函数,使得科学计算更加便捷和高效。SciPy的目标是为用户提供一个全面的科学计算环境,其中涵盖了常见的线性代数、优化、积分、插值、傅里叶变换、信号处理、统计、图像处理、以及ODE(常微分方程)求解等功能。作为NumPy的自然延伸,SciPy主要
- 微分方程求解器电路Simulink仿真
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matlab嵌入式硬件硬件架构
假设RC振荡电路中的电容电压v_C状态方程如下:给定初始条件v_C(0)=1V,则该方程的数值关系可用如下所示的方块图表示:该方块图可在Simulink内使用元件搭建求解电路,如下图所示:将模型集成为子系统后,输入阶跃信号,通过示波器读出状态电压:稳态则为最终解:
- Python在高等数学和线性代数中的应用
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Python数学实验与建模学习目录1.SymPy工具库1.1符号运算基础1.2用SymPy做符号函数画图2.高等数学的符号解2.1极限2.2导数2.3级数求和2.4泰勒展开2.5不定积分和定积分2.6代数方程2.7微分方程3.高等数学问题的数值解3.1一重积分3.1.1梯形计算3.1.2辛普森计算3.2多重积分3.3非线性方程数值解3.3.1二分法求根3.3.2牛顿迭代法求根3.3.3scipy工
- 机器学习第二十八周周报 PINNs2
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机器学习人工智能
文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura
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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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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
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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。
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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
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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
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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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
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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
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- 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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public class PC {
/**
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- 使用Struts2.2.1配置
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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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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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- 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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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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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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好吧,weblogic的问题确实……
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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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- 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。
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