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nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- Open3D 使用RANSAC分割平面
今夕是何年,
单目+双目计算机视觉
目录1,概述2,拟合平面3,实现过程4,主要函数:defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5,代码实现6,结果展示1,概述随机抽样一致性算法QRANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法。RANSAC算法本质上由两步组成
- 2-93 基于matlab的无人机FMCW(频率调制连续波)毫米波高度计雷达仿真
'Matlab学习与应用
matlab工程应用matlab无人机开发语言毫米波高度计雷达仿真频率调制连续波FMCW
基于matlab的无人机FMCW(频率调制连续波)毫米波高度计雷达仿真,不考虑环境杂波和收发信号隔离泄漏。通过考虑雷达天线、波束形成、信号传播、回波接收等环节影响。建立FMCW毫米波雷达系统的数学模型,评估无人机在不同高度下的高度测量性能。程序已调通,可直接运行。下载源程序请点链接:2-93基于matlab的无人机FMCW(频率调制连续波)毫米波高度计雷达仿真
- Python 数学建模——方差分析
Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
- 微机原理第七周笔记
遥控老爷
5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值线性增加,IP=IP+1条件程序设计IP值受标志位的影响而跳变,影响标志的指令CMP、TEST、JXX循环程序设计IP值受计数器CX中的值不为零而循环
- 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法(无废话版)
不染53
数学建模数学建模算法python
目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题(无监督)分类问题(有监督)集成学习(Bagging/Boosting)回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖,备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法,足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
- 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,
- 实时渲染云交互助力汽车虚拟仿真新体验!
3DCAT实时渲染云
3DCAT行业分享vr图形渲染云计算
汽车虚拟仿真是指利用软件和数学模型,模拟汽车的设计、制造、测试和运行等过程,以及汽车与环境、驾驶员、乘客等的交互。汽车虚拟仿真可以帮助汽车工程师快速验证方案,优化性能,降低成本,提高安全性和可靠性。汽车虚拟仿真广泛应用于汽车设计、制造、测试和运行等多个领域。在设计方面,通过在计算机上构建三维模型进行形状、颜色、材质的调整,并分析气动性、结构性和热性以提升外观和功能;制造方面,通过模拟生产流程、零部
- 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题思路(2024数学建模国赛B题思路)
迎风斯黄
数学建模2024年国赛数学建模思路
B题生产过程中的决策问题某企业生产某种畅销的电子产品,需要分别购买两种零配件(零配件1和零配件2),在企业将两个零配件装配成成品。在装配的成品中,只要其中一个零配件不合格,则成品一定不合格;如果两个零配件均合格,装配出的成品也不一定合格。对于不合格成品,企业可以选择报废,或者对其进行拆解,拆解过程不会对零配件造成损坏,但需要花费拆解费用。请建立数学模型,解决以下问题:问题1供应商声称一批零配件(零
- statsmodels专栏7——深度探索:Python中的Statsmodels库因果推断
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数据分析数据挖掘python数据分析数据挖掘机器学习人工智能
目录写在开头1差分法1.1差分法的基本原理1.2使用Statsmodels进行差分法分析2断点回归分析2.1断点回归分析的概念2.1.1基本思想2.1.2断点回归数学模型2.1.3实现原理2.2利用Statsmodels进行断点回归分析3仪器变量法3.1仪器变量法的基本概念3.2仪器变量法的数学原理3.3仪器变量法的一般步骤3.4使用Statsmodels进行仪器变量法建模3.5仪器变量法与多元线
- 【数学建模】国赛论文模型的建立与求解写作指南
数模加油站
算法数学建模2024国赛高教社杯数模
一、内容含义1、模型的建立模型的建立是将问题抽象成数学语言的表达式,它一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的。因为比赛时间很紧,大多数时候我们都是使用别人已经建立好的模型。这一部分需要将题目问的问题和模型紧密结合起来切记随意套用模型。我们还可以对已有的模型的某一方面进行改进或者优化或者建立的不同模型解决同一个问题,这就是论文的创新和亮点。2、模型的求解把实际问题归结为一定的数学模型后,就要
- 数论学习1(欧几里德算法+唯一分解定理+埃氏筛+拓展欧几里德+同余与模算术)
new出新对象!
数学数算法学习
目录1.唯一分解定理2.欧几里德算法(求最大公约数)3.求最小公倍数4.埃氏筛5.拓展欧几里德算法(1)证明一下线性方程组的正数的最小值是多少,(2)如何通过裴蜀定理退出拓展欧几里得算法(贝祖定理)6.同余与模算术(1)取模运算操作加法取模运算减法取模运算乘法取模运算(2)特殊的取模操作大整数取模幂取模(3)同余式,乘法逆元,费马小定理今天也是小小的开始学习数论方面的知识了,首先数论的入门章节必然
- 有关区块链的一些数学知识储备
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考研学习
1.集合集合是由不同对象组成的整体(collectionsofobjects)的数学模型,这些对象被称为集合的元素(elements)。整数(Integers)、有理数(Rationalnumbers)、实数(Realnumbers)、复数(Complexnumbers)、矩阵(Matrices)、多项式(Polynomials)、多边形(Polygons)以及其他的很多概念实质上都是集合。常用集
- 【统计分析与数据挖掘】基本统计分析方法与数据挖掘技术
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统计分析与数据挖掘基本统计分析方法与数据挖掘技术引言在数据驱动的时代,统计分析与数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的核心技术。统计分析通过数学模型描述和理解数据的特征,而数据挖掘则通过算法自动发现数据中的模式和关系。本文将探讨基本的统计分析方法和常用的数据挖掘技术,帮助读者更好地理解和应用这些工具。1.统计分析概述1.1统计分析的基本概念统计分析是一种利用数据来进行推断和预测的方法。它包括描述性
- 排列数+时间戳+逆元取模
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前言:这个题目是真的难,不会做,看了题解才发现是咋回事题目地址最主要的就是为啥是除以3,c之前需要完成a和b,d和e对我们的答案没有影响,所以我们要除以A(3,3),但是a和b的排列没有要求,所以乘以A(2,2)抵消得到3#includeusingi64=longlong;usingu64=unsignedlonglong;consti64mod=1e9+7;i64ksm(i64a,i64b){i
- 数学沟通的价值 ——《5个3加3个3等于8个3》
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引言:在皮亚杰的认知发展理论中,小学低段的学生处于具体运算阶段。处于该时期的能够进行一定的抽象和逻辑思维能力,但其思维活动仍然需要借助具体的事物予以支撑。数与形相互联系,形成你中有我,我中有你,从而让学生更好地建构头脑中的数学模型。小学低段学生有着好动和注意力难以集中的普遍现象。如何把抽象的知识更好的展示出来,让学生更好的理解和接受,这需要教师在课堂上采用更贴近学生生活的情境。生活情境可以让学生身
- 线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)算法对比介绍
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本文对线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)算法的详细介绍,包括图文示例,以帮助更好地理解这些控制策略。1.线性二次调节器(LQR)1.1概述LQR是一种经典的控制策略,用于设计线性系统的最优反馈控制器。其目标是通过最小化一个二次型成本函数来实现系统的最佳控制。1.2数学模型线性系统模型:[\dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t)][y(t)=Cx(t)+Du(t)]其中:(x(t)
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
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【ShuQiHere】引言:概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索,到20世纪的计算革命,再到21世纪的智能算法应用,机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进,展示它们之间的联系,并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归:机器学习的起点背景故事:1805年的法国,年轻的数学家Adrien-MarieLe
- MATLAB智能优化算法-学习笔记(1)——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
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算法matlab学习智能优化算法算法思想遗传算法求解0-1背包问题
一、问题描述(1)数学模型(2)模型总结目标函数:最大化背包中的总价值Z。约束条件:确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量:每个物品是否放入背包,用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性,当问题规模较大时,求解此问题通常需要使用启发式算法(如遗传算法、动态规划、分支定界法等)来找到近似最优解。(3)实例讲解:0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
- 大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成
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大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成关键词:大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲
- 矫枉必须过正吗?
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金观涛华国凡著,《控制论和科学方法论》读书笔记32第四章质变的数学模型4.9矫枉必须过正吗1、滞后现象 我国有句“矫枉必须过正,不过正不能矫枉”的成语。指的是有些事物在一定的条件作用下造成了一定的结果,但当这个条件消失后,结果并不消失,事物不能立即恢复原状,要等到条件往相反方向变化到一定程度,出现很大的相反作用时事物才能恢复原状。 用科学的术语来讲,这类矫枉过正的现象叫做滞后。 例如我们
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算法Python神经网络物理变化分层物理计算多模机械振荡非线性电子振荡光学谐波可微分数学模型动力方程
要点使用受控物理变换序列实现可训练分层物理计算|多模机械振荡、非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据,物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积|物理神经算法数学表示、可微分数学模型|MNIST和元音数据集评估算法语言内容分比PyTorch可微分优化假设张量xxx是元参数,aaa是普通参数(例如网络参数)。我们有内部损失Lin=a0⋅x
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今天尝试将几个有限状态机,转换为Verilog代码,有限状态机(Finite-StateMachine,FSM),简称状态机,是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。状态机不仅是一种电路的描述工具,而且也是一种思想方法,在电路设计的系统级和RTL级有着广泛的应用。以下介绍转载自菜鸟runoob.com状态机类型Verilog中状态机主要用于同步时序逻辑的设计,能够在有限个状
- 飞跃和渐变
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金观涛华国凡著,《控制论和科学方法论》读书笔记19第四章质变的数学模型4.2质变可以通过飞跃和渐变两种方式实现1、渐变论和飞跃论 正如我们不赞同“自然界没有飞跃”的渐变论一样,我们也不赞同质变必须经过飞跃才能实现的飞跃论。2、水的相变 黑格尔以水的相变为例大谈飞跃的时候,忽略了一个重要的条件:大气压力。他所说的沸腾、凝固、沸点、冰点,都只是在一个大气压的普通条件下而言的。大约一个世纪以后,
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冲冲冲数模
贪心算法线性回归决策树模拟退火算法随机森林逻辑回归支持向量机
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- 从运动学到机械臂控制学习(优质网址记录,实时更新)
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MATLAB机器人计算与应用机器人仿真学习matlab矩阵
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- 牛客小白月赛61-E-排队
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很好的一道题啊,学到了不少东西!!!!首先是一个结论逆序对总数=n!/2*不相等的数字对数(1)不相等的数字对数怎么求结论不相等的数字对数=C(n,2)-∑C(2,cnt(i))(i数字的出现次数)(2)n!/2怎么处理,有取模的除运算怎么处理???这块一直不会,今天一学才发现,就是之前学过的乘法逆元,学过就忘,不愧是我(doge这里只说怎么处理,证明之类的不写了a/b%mod的情况,可以求b的乘
- 数字化沙龙观后感
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今天发烧好点了,顺利参加了沙龙活动,感觉这次沙龙的质量很高,效果也很好。首先是黎叔请来的清华大学博士,分享了物流行业的各种优化算法,感觉自己的智商不够用了。收获是要把物流的一些具体场景转换成数学模型,然后再选择合适的算法算出最优解。然后就是我做的分享了,把昨天准备的内容基本上说到了,感觉说得还可以,茶歇的时候就有几个潜在客户来交流了,感觉我们花的时间和精力都值得了。接下来是上汽的Victor博士分
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Acwing基础算法课笔记算法笔记线性代数
Acwing-基础算法课笔记之数学知识(中国剩余定理)一、中国剩余定理1、概述1、表述一2、表述二2、辗转相除法求逆元的回顾3、模拟过程(1)例题一(2)例题二4、闫氏思想5、求最小正整数解二、扩展知识一、中国剩余定理1、概述{x≡a1(modm1)x≡a2(modm2)x≡a3(modm3)⋮x≡an(modmn)\begin{cases}x\equiva_1(modm_1)\\x\equiva
- 《球状闪电》
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很早就看过刘慈欣的《三体》,但没有看过他其他的作品。今天机缘巧合之下看了他的《球状闪电》,感觉也很好,是那种可以让你一口气看到深夜两点的文章。这是真正的科研,为了研究球状闪电是什么,“我”在本科、研究生苦苦追寻,做实验、构建数学模型。这才是科研的真正面目,当发现球状闪电只是本来存在于世界中的结构物体时,这才是科研茅塞顿开的感觉。后期丁仪的bug存在,量子力学的人物状态,显然是玄学的状态。最后蓝色玫
- 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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Java对象的大小
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”
- 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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- 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
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(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:
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- Mockito异常测试实例
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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
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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:
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- 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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- 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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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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- 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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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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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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- 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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- 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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