- 《高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第四节一阶线性微分方程
没有女朋友的程序员
高等数学
好的,这是将您提供的高等数学教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第四节“一阶线性微分方程”。这是一阶微分方程中最重要、应用最广泛的一类方程,掌握它的解法对后续学习(如微分方程的应用、高阶线性微分方程)至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“一阶线性微分方程”的定义、解法和核心思想。一、一阶线性微分方程的定义:长什么样?1.标
- 蔡高厅老师 - 高等数学-阅读笔记 - 01 - 前言、函数【视频第01、02、03、】
Franklin
数学线性代数
高等数学前言;196学时,每周6课主要内容:上册一元、多元函数数,微分学、积分学、矢量代数、空间解析几何无穷级数、微分方程,多元函数微分学和积分学目的:高等数学3基:1高等数学的基本知识2高度数学的基本理论3高等数学的基本计算方法提高数学素养培养:抽象思维、逻辑推理、辩证的思想方法、空间想象能力、分析问题、解决问题的能力为进一步学习打下必要的学习基础和初等数学不同,研究的不是常量而是变量,变量和变
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第五节可降阶的高阶微分方程
没有女朋友的程序员
高等数学
好的,这是将您提供的高等数学第七章第五节教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第五节“可降阶的高阶微分方程”。高阶微分方程(如二阶、三阶)直接求解困难,但许多方程可以通过“降阶”转化为低阶方程(如一阶方程)来求解。本节重点讲解三类可降阶的高阶微分方程,掌握它们的解法对后续学习至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握。一、可降阶高
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第三节齐次方程
没有女朋友的程序员
高等数学
同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第三节“齐次方程”。这是微分方程中一类重要的可转化方程,掌握它的解法对后续学习(如线性微分方程)有重要意义。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“齐次方程”的定义、特点和解法。一、齐次方程的定义:什么是“齐次”?1.齐次方程的两种含义在微积分中,“齐次”有两种常见含义,但这里我们特指一阶微分方程中的齐次方程:若一阶微分方程可以写成以下形式:dydx
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- 结构力学数值方法:谐波平衡法:高级谐波平衡法技术_2024-08-05_22-46-19.Tex
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材料力学2算法线性代数矩阵决策树人工智能
结构力学数值方法:谐波平衡法:高级谐波平衡法技术绪论谐波平衡法简介谐波平衡法(HarmonicBalanceMethod,HBM)是一种用于求解非线性振动系统周期解的数值方法。它通过将系统的响应表示为一系列谐波函数的线性组合,然后利用傅里叶级数展开,将非线性微分方程转换为一组代数方程,从而简化了求解过程。这种方法特别适用于分析具有周期性激励的非线性系统,如机械振动、电路振荡等。高级谐波平衡法技术的
- Flux Reconstruction(FR,通量重构)方法
东北豆子哥
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文章目录FluxReconstruction(FR,通量重构)方法**核心思想****关键步骤****优势****文献推荐****注意事项**FluxReconstruction(FR,通量重构)方法FluxReconstruction(FR,通量重构)方法是一种高阶精度的数值计算框架,主要用于求解偏微分方程(尤其是双曲守恒律方程),在计算流体力学(CFD)等领域有广泛应用。它结合了间断有限元法(
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- Python之scipy(算法/数学工具)用法
薛毅轩
python
scipy是一个开源的Python算法库和数学工具包,它基于NumPy,提供了许多用于数学、科学和工程的算法。scipy包含了统计、优化、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解等模块。以下是一些scipy库的基本用法示例:1.特殊函数scipy.special模块提供了许多数学上的特殊函数。fromscipyimportspecial#计算阶乘和组合数factor
- 偏微分方程通解与初值问题求解2
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算法
题目问题1.(a)求下列各方程的通解:ut+3ux−2uy=0;ut+xux+yuy=0;ut+xux−yuy=0;ut+yux+xuy=0;ut+yux−xuy=0.u_t+3u_x-2u_y=0;\quadu_t+xu_x+yu_y=0;\\u_t+xu_x-yu_y=0;\quadu_t+yu_x+xu_y=0;\\u_t+yu_x-xu_y=0.ut+3ux−2uy=0;ut+xux+yu
- [ 常微分方程 ] 01 ODE积分曲线和方向场可视化(Python)
有梦想的西瓜
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今天老师布置了个一阶线性微分方程的python可视化作业,由于作者本人水平有限(爆哭),之后再把非线性和高阶微分方程学会了再一并补充进来。文章目录一阶微分方程一阶线性微分方程基本概念积分曲线:方向场图:等倾斜线图:例子1:dydx=x2−y\frac{dy}{dx}=x^2-ydxdy=x2−y例子2:dydx=x−y\frac{dy}{dx}=x-ydxdy=x−y一阶微分方程一阶线性微分方程基
- matlab求解常微分方程的实验,实验五 - - 用matlab求解常微分方程
胡千山
实验五用matlab求解常微分方程1.微分方程的概念未知的函数以及它的某些阶的导数连同自变量都由一已知方程联系在一起的方程称为微分方程。如果未知函数是一元函数,称为常微分方程。常微分方程的一般形式为F(t,y,y',y\,?,y(n))?0如果未知函数是多元函数,成为偏微分方程。联系一些未知函数的一组微分方程组称为微分方程组。微分方程中出现的未知函数的导数的最高阶解数称为微分方程的阶。若方程中未知
- matlab方程求解的实验,实验七用matlab求解常微分方程
蔡振原
matlab方程求解的实验
《实验七用matlab求解常微分方程》由会员分享,可在线阅读,更多相关《实验七用matlab求解常微分方程(7页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、实验七用matlab求解常微分方程一、实验目的:1、熟悉常微分方程的求解方法,了解状态方程的概念;2、能熟练使用dsolve函数求常微分方程(组)的解析解;3、能熟练应用ode45ode15s函数分别求常微分方程的非刚性、刚性的数值解;4、掌握绘制相图
- 基于云计算的振动弦分析:谐波可视化与波动方程参数理解-AI云计算数值分析和代码验证
亚图跨际
AI云计算人工智能
振动弦方程是一个基础的偏微分方程,它描述了弹性弦的横向振动。其应用范围广泛,不仅可用于模拟乐器和一般的波动现象,更是数学物理以及深奥的弦理论中的重要基石。☁️AI云计算数值分析和代码验证振动弦方程是描述固定两端弹性弦横向振动的基本偏微分方程(PDE),其典型表达式为:∂2u∂t2=c2∂2u∂x2\frac{\partial^2u}{\partialt^2}=c^2\frac{\partial^2
- Python实例题:使用Python 解数学方程
狐凄
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目录Python实例题题目1.解代数方程(如一元二次方程)2.使用SymPy解符号方程3.使用NumPy解线性方程组4.使用SciPy解非线性方程5.解微分方程总结Python实例题题目使用Python解数学方程1.解代数方程(如一元二次方程)对于简单的代数方程,可以直接使用求根公式:importmathdefsolve_quadratic(a,b,c):"""解一元二次方程ax²+bx+c=0"
- 《高等数学 第7版(同济大学 上册).pdf》资源介绍
孟津葵Gilda
《高等数学第7版(同济大学上册).pdf》资源介绍【下载地址】高等数学第7版同济大学上册.pdf资源介绍本资源提供《高等数学第7版(同济大学上册)》电子书,内容涵盖函数与极限、导数与微分、微分方程等核心章节,适合工科和理科学生系统学习。书中包含详细的理论讲解、丰富实例及习题答案,帮助读者深入理解高等数学知识。章节划分清晰,便于查找和学习。资源仅供学习研究使用,请合理利用,尊重知识产权。项目地址:h
- 振动力学:弹性杆的纵向振动(固有振动和固有频率的概念)
Wang的王
经典力学笔记笔记
文章1、2、3中讨论的是离散系统的振动特性,然而实际系统的惯性质量、弹性、阻尼等特性都是连续分布的,因而成为连续系统或分布参数系统。确定连续介质中无数个点的运动需要无限个广义坐标,因此也称为无限自由度系统,典型的结构例如:弦、杆、膜、环、梁、板、壳等,也称为弹性体。弹性体的微振动通常由偏微分方程描述。本文研究弹性杆的纵向振动特性。1.弹性杆纵向振动方程1.1振动方程某一直杆长为lll,沿杆件的轴线
- COMSOL Multiphysics软件二次开发:COMSOL软件在固体力学中的应用
kkchenjj
仿真模拟工业软件仿真模拟工业软件二次开发开发语言
COMSOLMultiphysics软件二次开发:COMSOL软件在固体力学中的应用COMSOLMultiphysics概述COMSOLMultiphysics是一款强大的多物理场仿真软件,它允许用户通过数值方法求解偏微分方程,从而模拟各种物理现象。软件的核心功能在于其灵活的建模环境和多物理场耦合能力,使得用户能够在一个统一的界面下,对涉及多种物理场的复杂问题进行仿真和分析。特点与应用多物理场耦合
- MATLAB实战:传染病模型仿真实现
三三十二
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以下是一个使用MATLAB实现传染病模型(SIR和SEIR)仿真的完整解决方案,包含参数分析和干预措施模拟:%%传染病模型仿真工具箱%包含SIR、SEIR模型,支持参数调整和干预措施模拟%使用ode45求解微分方程functionepidemic_modeling()%主控制界面fig=uifigure('Name','传染病模型仿真','Position',[100100800600]);%模型
- 二阶线性微分方程的通解与特解
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线性代数算法机器学习学习
二阶线性微分方程的通解与特解二阶线性微分方程的一般形式为:a(x)y′′+b(x)y′+c(x)y=f(x)a(x)y''+b(x)y'+c(x)y=f(x)a(x)y′′+b(x)y′+c(x)y=f(x)其中,a(x),b(x),c(x)为系数函数,f(x)为非齐次项。1.齐次方程(f(x)=0):当f(x)=0时,方程变为齐次方程:a(x)y′′+b(x)y′+c(x)y=0a(x)y''+
- 泛函分析基础11-线性算子的谱1:谱的概念
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泛函分析基础泛函分析
谱论是泛函分析的重要分支之一.线性代数告诉我们:有限维空间上的线性算子由它的特征值和最小多项式完全确定.将这一结论推广到有界线性算子的情况,研究它的结构,就是算子的谱理论所谓算子的"谱",类似于有限维空间上算子—一矩阵的特征值.而无限维空间上的算子谱论,也就相当于把矩阵化为若尔当标准形.由于特征值和逆算子有密切关系,谱论也大量涉及逆算子的问题.将算子求逆应用到微分算子和积分算子上,推动了微分方程和
- matlab解高阶非齐次方程并作图,2x2齐次线性方程组作图
阿橘要努力上清华
主题:不同于一般常微分方程课程千篇一律地从分离变量和一阶线性方程讲起,MIT《微分方程》第一讲就以独特的视角从全局的角度诠释了微分方程的内涵。课程从方向场和积分曲线入手,深入透彻地剖析了微分方程的实质。一上来,撇开那些有解的特殊的微分方程不谈,却从几何方向通俗易懂,而又全面深入地告诉我们什么是微分方程,解微分方程其实是什么。主题:老头爽约了,他没有按之前说的,讲线性方程的解法,而是开始讲数值方法。
- MATLAB简介(附电子书学习资料)
hweiyu00
分享matlab开发语言
MATLAB简介MATLAB(MatrixLaboratory)是由MathWorks公司开发的一款高性能数值计算和可视化编程语言及交互式环境,广泛应用于工程、科学、金融等领域。电子书资料:https://pan.quark.cn/s/02f3324bc7f3主要功能数值计算矩阵和向量运算线性代数、微积分、微分方程求解统计分析和优化算法数据可视化2D/3D绘图(曲线、曲面、散点图等)动态可视化(动
- 多模态大模型训练困境:当神经辐射场遭遇物理约束的深度博弈
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一、物理约束的本质性对抗:流形嵌入的维度诅咒在NeRF的隐式场景表示中,物理约束的引入本质上是将高维连续流形嵌入到低维物理参数空间。这种嵌入导致两个关键矛盾:微分几何冲突:物理规律通常由偏微分方程(PDE)描述,其解空间维度远低于NeRF的隐式参数空间。当训练过程中强制约束时,参数梯度场在流形切空间产生投影失真。李群对称性破坏:刚体运动等物理过程构成SE(3)李群,而NeRF的MLP网络无法保持该
- PINN高阶技术综合应用:复杂问题求解与神经算子进阶
LIUDAN'S WORLD
python人工智能算法深度学习
本文深入探讨物理信息神经网络(PINNs)在处理复杂工程问题中的高阶技术应用。重点关注高维偏微分方程、强非线性系统、奇异性问题的求解策略,反问题中的参数识别与系统辨识方法,以及基于问题特性的网络架构优化设计。此外,本文详细介绍了神经算子理论及其在学习解算子中的创新应用,为PINN技术的工程实践提供了系统性的高级解决方案。关键词:高阶PINN技术、反问题求解、网络架构优化、神经算子、复杂系统建模1.
- 信号与系统(15)- 系统的频域分析法:周期信号
Zhongzheng Wang
信号与系统信号处理
系统的频域分析法,是通过傅里叶变换将信号分解为多个正弦函数之和或者积分,由此得到信号的频谱。接着对各个正弦分量求系统对其的响应,进而得到系统对各个分量响应的频谱,最后将各个分量的响应叠加,再求傅里叶反变换,求得最终响应的分析方法。相比时域分析法,这种方法不需要求解微分方程,以及使用卷积积分计算系统对信号的响应,但是必须要经过傅里叶变换和傅里叶反变换。这种分析方法只能求解零状态响应或稳态响应,零输入
- 信号与系统06-系统建模与AI融合
江畔柳前堤
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第6课:系统建模与AI融合课程目标掌握传统系统建模方法(微分方程/差分方程/状态空间)理解动态系统的数学本质与AI建模的共性掌握深度学习中处理时序数据的核心模型(RNN/LSTM)通过代码实践理解系统建模与AI建模的衔接1.传统系统建模方法1.1微分方程建模核心思想:用导数关系描述系统动态特性典型应用:电路分析、机械振动、控制系统示例:RLC电路微分方程Ld2i(t)dt2+Rdi(t)dt+1C
- 基于matlabcd7.x的无网格近似方法
feifeigo123
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无网格近似方法(MeshlessMethods)是一类数值计算方法,用于解决偏微分方程(PDEs)问题,特别是在几何形状复杂或需要动态网格更新的场景中。与传统的有限元方法(FEM)相比,无网格方法不需要预先划分网格,而是直接在离散点上进行计算,这使得它在处理大变形、裂纹扩展等问题时具有显著优势。MATLABCD7.x(可能是指某个特定的MATLAB工具箱或版本)可能提供了无网格方法的相关功能。基于
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向上的车轮
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MATLAB是数学建模的强大工具,其丰富的函数库和可视化能力可以高效解决各类数学建模问题。以下是MATLAB数学建模的完整指南,涵盖建模流程、常用方法、代码示例及实际应用。一、数学建模的基本流程问题分析•明确目标(预测、优化、分类等)•确定变量与约束条件•选择数学模型类型(连续/离散、确定性/随机性)。模型构建•建立数学方程(微分方程、代数方程、统计模型等)。•确定参数与初始条件。模型求解•解析解
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计算机专业基础数学建模软件工程
目录什么是数学建模建模、编程、写作一、初步建模选择模型二、进阶熟练掌握1.数学模型线性规划图与网络模型及方法插值与拟合灰色预测动态规划层次分析法AHP整数规划目标规划模型偏最小二乘回归微分方程模型博弈论/对策论排队论模型存储论模糊数学模型2.统计模型3.机器学习/数据挖掘模型4.深度学习模型三.模型求解与优化一、团队篇,组建你的团队二、工具篇,提高你的效率三、建模篇,怎么建模三、零碎的知识点篇如何
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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'。
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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?
 
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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
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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- 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
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.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
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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。
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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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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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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
wenjinglian
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。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&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)
toknowme
tomcat7
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