- Java 将 byte[] 转换为 File 对象
我真的不想做程序员
javajava开发语言后端数据结构算法
目录一、将byte[]转换为File对象二、完整示例三、总结在Java开发中,将字节数组(byte[])转换为文件对象(File)是一个常见的需求。这种需求常见于处理文件上传、下载以及与其他系统集成的场景。本文将详细介绍如何实现这一功能,并提供具体代码示例。一、将byte[]转换为File对象在Java中,可以使用java.io包中的File类和FileOutputStream类来将字节数组转换为
- 正则表达式全解析 + Java常用示例
我真的不想做程序员
算法javajava后端开发语言算法正则表达式
目录一、正则表达式基础(一)元字符(二)字符集(三)量词二、正则表达式常用示例(一)验证邮箱格式(二)验证电话号码格式(三)提取网页中的链接(四)验证日期格式(五)验证URL格式三、正则表达式在Java中的应用(一)匹配操作(二)替换操作(三)分割操作四、总结一、正则表达式基础正则表达式是一种用于匹配字符串的强大工具。它使用特定的语法来定义匹配模式,可以在文本处理、表单验证、数据提取等场景中发挥重
- 2025年Python生态全景:从AI霸主到量子计算,揭秘其不可替代的技术魅力
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在2025年的技术浪潮中,Python凭借其极简的语法、庞大的生态系统以及跨领域融合能力,依然稳坐编程语言界的“头把交椅”。尽管Java等语言在AI领域发起挑战,但Python通过持续的技术革新和生态扩展,展现出不可撼动的生命力。本文将从技术趋势、行业应用与未来挑战三个维度,解析Python的“常青”密码。一、AI领域的持续主导:生态优势与工具革新Python在AI领域的统治地位仍未动摇。尽管有观
- 带你拿捏哈希表
ん贤
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向Carl老师学习,用最简单的话,讲述最复杂的知识。(•̀ω•́)✧什么是哈希表?灵魂一问,这是正常人看到后,都会产生的疑问,就好比你是谁。初学者可以将其看成一个数组!大家都知道数组是怎么存数据的!通过下标(0~N,是一串连续的数字),将对应数据为其赋值。哈希表大致就是这样存储的。既然如此,那为啥它不叫数组,而叫哈希表(⊙_⊙)?因为哈希表计算计算下标的时候,是通过一个名为哈希函数的工具,将key
- 深入 Python 网络爬虫开发:从入门到实战
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一、为什么需要爬虫?在数据驱动的时代,网络爬虫是获取公开数据的重要工具。它可以帮助我们:监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2.开发工具推荐PyCharm(专业版)VSCode+Python扩展JupyterNotebook(适合调试)三、爬虫开发
- JavaScript 内置对象-Math对象
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在JavaScript编程中,处理各种数学运算和数值操作是不可避免的任务。幸运的是,JavaScript提供了一个非常有用的内置对象——Math对象,它包含了大量用于执行常见数学任务的方法和属性。本文将详细介绍Math对象的主要特性和使用方法,帮助你更高效地进行数学相关的编程工作。一、什么是Math对象?Math是一个内置的对象,提供了对数学常量和函数的访问。与其它全局对象不同,Math不是一个构
- 列表推导式_Python教程
曹操贪慕小乔
python基础pythonnumpy算法
内容摘要Python中存在一种特殊的表达式,名为推导式,它的作用是将一种数据结构作为输入,再经过过滤计算等处理,最后输出另一种数据结构。根据数据结构的不同会被分为列表推导式、文章正文Python中存在一种特殊的表达式,名为推导式,它的作用是将一种数据结构作为输入,再经过过滤计算等处理,最后输出另一种数据结构。根据数据结构的不同会被分为列表推导式、集合推导式和字典推导式。我们先着重来介绍最常使用的列
- 深入探究 C 语言内存函数:memcpy、memmove、memset 和 memcmp
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一,常见的内存函数在C语言的编程世界里,对内存的高效操作至关重要。C标准库为我们提供了一系列强大的内存操作函数,其中memcpy、memmove、memset和memcmp这四个函数是处理内存数据的得力助手。接下来,让我们深入了解它们的功能、使用方法以及适用场景。1.memcpy:简单直接的内存复制功能memcpy函数的主要功能是从源内存地址复制指定数量的字节到目标内存地址。它不关心内存中的内容是
- 论单调队列优化DP
VU-zFaith870
c++动态规划推荐算法
前情提要,参考资料:单调队列优化DP(超详细!!!)-endl\n-博客园【动态规划】选择数字(单调队列优化dp)_哔哩哔哩_bilibili背景:最近作者快被DP逼疯了,写篇博客做记录。以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了时间复杂度。接下来讲解单调队列在区间DP、背包DP、树形DP还有数位DP中的应用:1.单调队列优化区
- HIVE开窗函数
Cciccd
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ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)一,窗口函数介绍二,开窗函数三,分析函数分类1,排序分析函数:实列解析对比总结2.聚合分析函数3.用spark自定义HIVE用户自定义函数后续更新中~一,窗口函数介绍窗口函数,也叫OLAP函数(OnlineAnallyticalProcessing,联机分析处理),可以对数据库数
- rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
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大模型部署pdfocr深度学习open-webui
背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库,基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。缘起:百度paddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。名称来源:轻快好省并智能。基于深度学
- 前端面试:axios 是否可以取消请求?
returnShitBoy
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在实际工作中,取消请求的场景通常出现在以下几种情况中:用户导航离开页面:如果用户在请求数据的过程中快速切换到另一个页面,可以通过取消未完成的请求来优化性能。输入框的搜索提示:当用户在输入框中输入内容时,可以结合防抖的方式取消之前的请求,从而只保留最新的请求,避免发送过多的请求。取消请求的实现方式Axios提供了CancelToken的功能来实现请求的取消。以下是具体的代码示例:importaxio
- hive 中优化性能的一些方法
闯闯桑
hivehadoop数据仓库
在ApacheHive中,性能优化是一个重要的课题,尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法,可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法:1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推(PredicatePushdown)和列裁剪(ColumnPruning)。示例:CREATETA
- MCU详解:嵌入式系统的“智慧之心”
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MCU架构介绍单片机嵌入式硬件
在现代电子设备中,MCU(MicrocontrollerUnit,微控制器)扮演着至关重要的角色。从智能家居到工业控制,从汽车电子到医疗设备,MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点,成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。MCU的功能:嵌入式系统的“全能选手”MCU是一种集成了处理器、存储器和外设接口的微型计算机系统,其核心功能包括:1.数据处理·算术与逻辑运算:MCU
- NPU的应用场景:从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。模型训练加速:在大规模训练任务中,NPU可以作为加速单元,提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头:在安防监控中,NPU可以实时处理视频流,实现目标检测和跟踪。智能音箱:在语音助手中,NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知:NPU可以加速自动驾
- NPU的工作原理:神经网络计算的流水线
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NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。4.结果输出·计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下,NPU的任
- DPU的架构:模块化与可扩展性
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DPU架构介绍架构科技缓存算法
DPU的架构设计注重模块化和可扩展性,以下是其典型架构:1.网络接口模块支持高速网络接口,例如100GbE、200GbE,甚至更高带宽的接口。2.处理核心模块包括多个ARM核心和专用加速核心,用于处理控制平面和数据平面任务。3.硬件加速模块包括网络加速引擎、存储加速引擎、加密引擎等,用于加速特定任务。4.内存与缓存集成高速内存和缓存,用于存储临时数据和指令。5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高
- DPU的未来:技术趋势与挑战
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DPU架构介绍科技gpu算力硬件工程缓存架构
随着数据中心的不断发展,DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战:1.更高性能·支持更高的网络带宽(如400GbE、800GbE)和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域,DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及,将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时,进一步降低功耗,满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
- GPU的优势:并行计算的利器
绿算技术
GPU架构介绍科技gpu算力
GPU相较于CPU,在并行计算方面具有以下优势:强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心,能够同时执行大量的线程,非常适合处理数据并行性高的任务。高内存带宽:GPU配备了高带宽的内存子系统,能够快速地将数据传输到计算核心,满足大规模数据处理的需求。高效的线程调度:GPU采用硬件多线程技术,能够快速地切换线程上下文,最大限度地提高计算资源的利用率。灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
- 数据处理的革命性引擎
绿算技术
DPU架构介绍硬件工程科技缓存
随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化,传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下,DPU(DataProcessingUnit,数据处理单元)应运而生。DPU是一种专为数据处理和网络加速设计的处理器,正在成为数据中心和云计算架构中的重要组成部分。接下来,由绿算技术与大家一起学习DPU有哪些功能、技术、原理等等内容。DPU的功能:数据处理的“全能选手”DP
- 计算机体系结构的五大流派,你知道几个?
绿算技术
计算机五大流派https信息与通信硬件工程缓存
在计算机的世界里,架构设计是决定性能和应用场景的关键。从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构,每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天,我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派,以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构:现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础,几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。它的核心特点是程序和数据共享同一存储空间,通过一条总线进行传
- 应用场景下的芯片分类
绿算技术
芯片类型科普探索html人工智能科技
从数据中心级别的高性能芯片,到消费类产品级别的日常应用芯片;从工业类产品级别的稳定可靠芯片,到汽车电子级别的高要求芯片;再到军工和国防级别的专用芯片,不同类型的芯片正以其独特的功能和应用场景,满足着多样化的需求。电路类型下的芯片分类·数字电路芯片:处理数字信号,广泛应用于计算机、通信设备等领域。·模拟电路芯片:处理模拟信号,常用于音频、视频处理等场景。·数模混合电路芯片:兼具数字和模拟信号处理功能
- 关于scipy中uniform_filter函数的注意事项
明·煜
scipy
关于scipy中uniform_filter函数的注意事项在处理分组聚合问题时,有时需要使用均值作为统计量。那其实就是一个均值滤波问题。我不希望使用for循环和均值卷积核来对二维数组进行滤波,因为这个线性运算且可用通过数字搬移来实现。在使用uniform_filter时在边界处会出现难以解释的值,不过后来发现是我对python语法不够熟悉导致的。例如以下代码:importnumpyasnpx=np
- 《数据挖掘导论》 第二章数据
爱吃草莓的西瓜酱
数据挖掘导论数据挖掘
第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的(男/女-->0/1)特征和特征值之间的区别:相同的属性可能被赋予不同的特征值,如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集,如ID是无界的,age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal(标称)Examples:IDnum
- 数组中最长递增子序列问题的深入研究
cloudman08
算法
目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域,寻找最长递增子序列是一个经典且具有广泛应用的问题
- 《Python实战进阶》小技巧 1:一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法
带娃的IT创业者
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一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法摘要在网络速度较低的情况下,大量照片会导致网站加载缓慢。本文档详细介绍了优化家庭网站中照片加载速度的多种方法和技术。以下是主要的优化策略及其具体实现:1.图片压缩与优化自动压缩上传的图片:通过Python脚本使用PIL库压缩图片,调整大小、转换模式,并保存为优化的JPEG格式。批量优化现有图片:编写脚本对文件夹中的图片进行批量处理,包括创建备
- AI大模型学习路线及相关资源推荐
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学习资源学习PythonAIAI编程人工智能
哈喽,大家好!本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐,这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦,希望大家多多点赞收藏~感谢~~1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型,即人工智能大型模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大:AI大模型通常包含海量的参数。例如,谷歌的BERT模型在最初发布时就有
- 蓝易云 - nginx+lua+redis等架构演进
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Nginx+Lua+Redis架构演进如下:基本架构:最初,使用Nginx作为反向代理和负载均衡器,将客户端请求分发到后端应用服务器。Nginx的高性能和低资源消耗使其成为处理大量请求的理想选择。引入Lua模块:随着业务复杂度增加,引入Nginx的Lua模块,可以在Nginx配置中嵌入Lua脚本,实现自定义的请求处理逻辑。这种方式可以将部分业务逻辑移至Nginx层,减轻后端应用服务器的压力。集成R
- 3D FFT在波束形成中的详细解释
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3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域,为了从空间中获取目标或信号的方向信息,通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段,将天线阵列(或传感器阵列)接收的多路信号进行加权和,形成对特定方向(或多个方向)的增强或抑制,从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。1.11D,2D,和3D波束形成1D波束形成通常针对线阵(
- Sass:深度解析与实战应用
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sass前端css
在前端开发的浪潮中,CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中,Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用,并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么?Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)是一种CSS预处理器,它允许我们使用变量、嵌
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
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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
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
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
.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
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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 {
/**
* 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
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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
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
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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
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var parent_id = $("#parent_id").v
- 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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windowsPHPunixMicrosoftperl
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。
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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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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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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