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Qwen-VL:用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中,我们介绍了Qwen-VL系列,这是一组大规模的视觉-语言模型(LVLMs),旨在感知和理解文本和图像。从Qwen-LM开始,我们通过精心设计的(i)视觉受体,(ii)输入-输出接口,(iii)3阶段训练管道,以及(iv)多语言多模态清洗语料库,赋予其视觉能力。除了传统的图像描述和问答,我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现
- python爬虫框架Scrapy简介
码农~明哥
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当你写了很多个爬虫程序之后,你会发现每次写爬虫程序时,都需要将页面获取、页面解析、爬虫调度、异常处理、反爬应对这些代码从头至尾实现一遍,这里面有很多工作其实都是简单乏味的重复劳动。那么,有没有什么办法可以提升我们编写爬虫代码的效率呢?答案是肯定的,那就是利用爬虫框架,而在所有的爬虫框架中,Scrapy应该是最流行、最强大的框架。Scrapy概述Scrapy是基于Python的一个非常流行的网络爬虫
- 如何在亚马逊上避免账户关联风险?全面解析与实用策略
跨境猫小妹
大数据
亚马逊账户关联问题无疑是卖家们心中的一块大石头,一旦触发关联风险,不仅可能影响流量和销量,还可能导致账户被冻结甚至封号。那么,如何有效规避这些风险,确保业务的稳定和安全呢?本文将从关联的原理出发,为您提供全方位的防关联操作流程解析。亚马逊关联风险:是什么,为什么重要?亚马逊规定,一个卖家原则上只能拥有一个账户,除非获得官方批准的多账户权限。关联风险,简而言之,就是亚马逊通过技术手段识别出多个账户属
- uniapp - [全端兼容] 实现精美Editor富文本编辑器功能,uniApp全平台兼容的富文本插件组件用户可上传图片及对接服务器存储文件等,手机移动端H5网页富文本/小程序富文本/App富文本!
王二红
+UniAppuni-app富文本使用富文本编辑器插入图片图像uni-app微信小程序富文本uniapp网页h5端富文本uniap安卓苹果app富文本富文本上传图片及服务器保存
前言网上的教程乱七八糟且兼容性太差,本文提供优质示例。在uni-app全平台兼容(H5网页网站、支付宝/微信小程序、安卓App、苹果App、nvue)开发中,详解引入使用富文本编辑器及图片上传显示等功能,用户可上传图片显示和服务器保存回显效果(插入图片),uniApp各平台都兼容的富文本editor插件,自定义富文本按钮功能及自由排版样式布局,uniapp富文本组件插件用于发布文章/发布资讯公告/
- 爬虫实战--- (6)链家房源数据爬取与分析可视化
rain雨雨编程
爬虫实战系列python爬虫数据分析
文章持续跟新,可以微信搜一搜公众号[rain雨雨编程],第一时间阅读,涉及数据分析,机器学习,Java编程,爬虫,实战项目等。目录前言1.爬取目标2.所涉及知识点3.步骤分析(穿插代码讲解)步骤一:发送请求步骤二:获取数据步骤三:解析数据步骤四:保存数据4.爬取结果5.完整代码6数据可视化前言今天我将为大家分享一个非常实用的Python项目——链家房源数据的爬取与分析可视化。在这篇文章中,我们将分
- Python 项目国际化:使用 Babel 实现多语言支持
衫水
python进阶python
文章目录如何使用Babel实现Python项目国际化1.安装Babel2.设置项目目录结构3.标记可翻译的文本4.提取可翻译的文本生成文件——生成pot文件4.1有配置文件方式(使用`babel.cfg`)4.1.1.创建`babel.cfg`文件4.1.2.提取翻译内容4.2无配置文件方式(直接指定文件路径)5.后续步骤(通用步骤)5.1.初始化翻译文件——生成po文件5.2.编辑po文件5.3
- LeetCode - 698 划分为k个相等的子集
程序员阿甘
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目录题目来源题目描述示例提示题目解析算法源码题目来源698.划分为k个相等的子集-力扣(LeetCode)题目描述给定一个整数数组nums和一个正整数k,找出是否有可能把这个数组分成k个非空子集,其总和都相等。示例输入nums=[4,3,2,3,5,2,1],k=4输出true
- 查找地理处理工具
pianmian1
arcgis
操作方法:1.在arcmap中打开目标地图2.单机Geoprocessing菜单,选择SearchForTools,打开Search窗口3.在搜索文本框中输入Clip,当开始输入这个单词时,搜索文本框会根据用户输入的字母自动匹配搜索结果4.单机Search按钮,即可生成一个匹配的工具列表.在搜索结果中,锤子图标表示工具,卷轴图标表示python脚本,含有彩色方格的表示模型5.选择Clip工具,将打
- ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(36)
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接前一篇文章:ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(35)一、OV5640初始化2.相机初始化及图像传感器配置上一回继续对reset函数的后一段代码进行解析。为了便于理解和回顾,再次贴出reset函数源码,在components\esp32-camera\sensors\ov5640.c中,如下:staticintreset(sensor_t*sensor){//dump_regs(
- Linux 4.19内核中的内存管理:x86_64架构下的实现与源码解析
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#linux系统#linux内核编程linux人工智能
在现代操作系统中,内存管理是核心功能之一,它直接影响系统的性能、稳定性和多任务处理能力。Linux内核在x86_64架构下,通过复杂的机制实现了高效的内存管理,涵盖了虚拟内存、分页机制、内存分配、内存映射、内存保护、缓存管理等多个方面。本文将深入探讨这些机制,并结合Debian10所使用的Linux4.19内核源码进行解析。1.虚拟内存与分页机制在x86_64架构下,Linux内核利用虚拟地址空间
- LeetCode100之全排列(46)--Java
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- LeetCode100之子集(78)--Java
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1.问题描述给你一个整数数组nums,数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的子集(幂集)。解集不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。示例1输入:nums=[1,2,3]输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2输入:nums=[0]输出:[[],[0]]提示1>data=newArrayList=nums.length){retur
- DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(简称“深度求索”)发布的一系列人工智能模型
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DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(简称“深度求索”)发布的一系列人工智能模型,其在知识类任务上展现出了卓越的性能。以下是对DeepSeek的详细介绍,内容虽无法达到10000字,但会尽可能全面且深入地解析其各个方面。一、公司背景与核心理念DeepSeek的母公司深度求索由幻方量化在2023年4月创立。幻方量化是国内量化私募领域的巨头之一,管理规模庞大。DeepSeek的
- Yarn vs npm:你了解了吗
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- 知网爬虫,作者、摘要、题目、发表期刊等主要内容的获取
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爬取知网内容的详细过程爬取知网内容需要考虑多个因素,包括网站的结构、反爬虫机制等。以下是一个详细的步骤和代码实现,帮助你使用Python爬取知网上的论文信息,包括作者、摘要、题目、发表期刊等主要内容。1.数据准备首先,需要准备一些基础数据,如知网的URL、请求头等。2.模型构建使用requests库发送HTTP请求,使用BeautifulSoup库解析HTML内容。如果遇到动态加载的内容,可以使用
- 主流包管理工具npm、yarn、cnpm、pnpm之间的区别与联系——原理篇
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}解析,^字符,告诉npm,安装主版本等于4的任意一个版本即可现在运行npm进行安装,npm将安装lodash的主版本为4的最新版,可能是
[email protected](@是npm约定用来确定包名的指定版本的)理论上,次版本号的变化并不会影响向后兼容性。因此,安装最新版的依赖库应该是能正常工作的,而且能引入自4.17.4版本以后的重要错误和安全方面的修复。但是,即使不同的开发人员使用了相同的packa
- Phaser引擎开发:UI设计与音效实现all
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UI设计与音效实现在Phaser引擎开发中,UI设计和音效实现是两个非常重要的方面,它们直接影响到玩家的体验和游戏的整体质量。本节将详细介绍如何在Phaser中设计和实现UI元素,以及如何添加和管理音效。UI设计UI设计是指用户界面的设计,包括按钮、文本、进度条、图标等各种元素。Phaser提供了一系列的API来帮助开发者创建和管理UI元素。我们将从以下几个方面来探讨UI设计:创建和管理UI元素P
- 时序约束优先级_静态时序分析圣经翻译计划——附录A:SDC
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本附录将介绍1.7版本的SDC格式,此格式主要用于指定设计的时序约束。它不包含任何特定工具的命令,例如链接(link)和编译(compile)。它是一个文本文件,可以手写或由程序创建,并由程序读取。某些SDC命令仅适用于实现(implementation)或综合(synthesis),但是本附录会列出所有SDC命令。SDC语法是基于TCL的格式,即所有命令都遵循TCL语法。一个SDC文件会在文件开
- 第三章:实时流数据处理与分析
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大数据技术进阶linqc#数据分析
目录3.1流处理框架深入解析与实战Flink与KafkaStreams的性能对比:事件驱动架构的代码实现1.ApacheFlink:流处理的“性能怪兽”2.KafkaStreams:轻量级、低延迟的流式处理框架实时异常检测与报警系统:结合FlinkCEP(ComplexEventProcessing)进行实现3.2低延迟流处理优化数据流式计算中的状态管理与容错机制:FlinkCheckpointi
- python爬虫之bs4解析和xpath解析
A.way30
python爬虫开发语言xpath
bs4解析原理:1.实例化一个BeautifulSoup对象,并且将页面源码数据加载到该对象中2.通过调用BeautifulSoup对象中相关的属性或者方法进行标签定位和数据提取如何实例化BeautifulSoup对象:frombs4importBeautifulSoupBeautifulSoup(参数一,参数二)参数一为文件描述符,参数二为解析器,一般为’lxml’一对象的实例化:1.将本地的h
- Python网页爬虫爬取豆瓣Top250电影数据——Xpath数据解析_爬虫电影(1)
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2.3.2通过xpath方法按层级查找数据定位好之后,我们就可以用etree对象的xpath方法解析xpath表达式,查找到相应的数据。定位到电影的标题所在标签,右键复制它的xpath://\*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a/span[1]中文标题就在a标签下的第1个span标签中span[1],然后我们通过/text
- Python网页爬虫爬取豆瓣Top250电影数据——Xpath数据解析_爬虫电影
2401_84009698
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#获取中文电影标题title_cn=data.xpath('//\*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')而在a标签下的第二个span标签中包含的文本内容是电影的英文标题,所以我们只需要将span[1]改成span[2]就可以获取到电影的英文标题。#获取英文电影标题title_en=data.
- Lucene常用的字段类型&lucene检索打分原理
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全文检索lucene打分字段
在ApacheLucene中,Field类是文档中存储数据的基础。不同类型的Field用于存储不同类型的数据(如文本、数字、二进制数据等)。以下是一些常用的Field类型及其底层存储结构:TextField:用途:用于存储文本数据,并对其进行分词和索引。底层存储结构:文本数据会被分词器(Analyzer)处理,将文本分割成词项(terms)。每个词项会被存储在倒排索引(invertedindex)
- 《机器学习实战》——在python中使用Matplotlib注解绘制树形图
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#encoding=utf-8#使用文本注解绘制树形图importmatplotlib.pyplotaspltdecisionNode=dict(boxstyle="sawtooth",fc="0.8")leafNode=dict(boxstyle="round4",fc="0.8")arrow_args=dict(arrowstyle="<-")#上面三行代码定义文本框和箭头格式#定义决策树决策
- Redis vs. 其他数据库:深度解析,如何选择最适合的数据库?
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一、如何为项目选择合适的数据库?选择合适的数据库是一个复杂的过程,需要综合考虑多个因素。下面几个维度来详细阐述:1.数据模型关系型数据库(RDBMS):适用于高度结构化、关联性强的数据,如电商关系系统、金融系统。代表:MySQL、PostgreSQL。NoSQL数据库:文档型数据库(如MongoDB):适用于灵活的、类似文档的数据,如内容管理系统。键值对数据库(如Redis):适用于服务器、实时数
- 深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理
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深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理响应式系统的基本原理作为一个热门的JavaScript框架,Vue在3.x版本中引入了基于Proxy的响应式系统。这个系统的核心思想是利用Proxy对象拦截对数据的访问和修改,从而实现数据的自动更新。当我们改变一个被代理的对象时,相关的视图会自动更新,无需手动干预。这一创新的设计让Vue3在性能和开发体验上都有了大幅度的改进。如何实现
- Spring Cloud Gateway 动态路由加载:使用 Nacos 实现动态路由配置
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文章目录背景介绍代码实现关键步骤解析总结在微服务架构中,路由配置的动态更新是非常重要的环节。通过动态路由,我们可以在不重启服务的情况下,灵活地增加、修改或删除路由配置。今天,我将分享如何在SpringCloudGateway中使用Nacos实现动态路由配置的实现方法。背景介绍在日常开发中,经常遇到运行时动态管理路由配置的需求。传统方式通常需要重启网关服务,这显然不够优雅且效率较低。为了解决这个问题
- 深入解析ncnn::Net类——高效部署神经网络的核心组件
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最近在学习ncnn推理框架,下面整理了ncnn::Net的使用方法。在移动端和嵌入式设备上进行高效的神经网络推理,要求框架具备轻量化、高性能以及灵活的扩展能力。作为腾讯开源的高性能神经网络推理框架,ncnn在这些方面表现出色。而在ncnn的核心组件中,ncnn::Net类扮演了至关重要的角色。本文将详细介绍ncnn::Net类的结构、功能及其使用方法,帮助开发者更好地理解和利用这一强大的工具。目录
- python实现dbscan
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python实现dbscan原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。DBSCAN中的几个定义:Ε邻域:给定对象半径为Ε内的区域称为该对象的Ε邻域;核心对象:如
- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力?
大模型.
语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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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.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?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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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
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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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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- 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)
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- Mockito异常测试实例
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java单元测试mockito
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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:
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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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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
Chen.H
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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...
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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
dcj3sjt126com
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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
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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。
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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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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。
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