- CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比
Matlab科研辅导帮
cnngru人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色,例如金融、气象和工业控制等。近年来,深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(GRU)的不同架构,包
- 多模态融合相机L3CAM
moonsims
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多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术,结合了激光雷达(LiDAR)和可见光摄像头,旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头,使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分(LiDAR)探测范围:大约200米(具体范围根据不同环境和反射面
- 【软件系统架构】系列四:数字信号处理器(DSP)
目录一、什么是DSP?二、DSP的核心架构特点1.基本结构2.工作流程:3.关键特性:三、DSP与MCU/MPU/NPU的对比四、DSP与通用处理器的对比五、常用DSP算法类型六、常见DSP芯片平台七、开发工具链与语言支持八、典型应用场景举例通信领域:音频处理:图像与视频处理:工业控制:军事与航空航天:九、选型关键因素十、技术趋势总结一、什么是DSP?DSP(DigitalSignalProces
- 用万用表测量(TO-220)NMOS管的好坏
MingYue_SSS
元器件好坏测量嵌入式硬件经验分享笔记学习
第一步:用镊子或表笔短接MOS管的三个引脚,进行放电。第二步:万用表选择二极管档位。短接表笔,发出蜂鸣声说明万用表没问题。第三步:测量MOS管体二极管的好坏。用万用表测量2脚和3脚,正向导通,反向截至表示MOS管为好的。反之则是坏的。红表笔(+)测3脚源极S,黑表笔(-)测2脚漏极D,正常有一个导通压降,万用表数值在0.4V—0.9V左右。红表笔(+)测2脚漏极D,黑表笔(-)测3脚源极S,正常为
- 半导体器件仿真:功率器件仿真_(12).器件仿真与实验数据对比
kkchenkx
信号仿真2信号处理信息可视化人工智能
器件仿真与实验数据对比在半导体器件仿真中,将仿真结果与实验数据进行对比是验证仿真模型准确性的重要步骤。这一过程不仅能够帮助我们理解仿真模型的优缺点,还可以为后续的设计优化提供指导。本节将详细讨论如何进行器件仿真与实验数据的对比,包括数据处理、对比方法和误差分析。数据处理实验数据的预处理在进行器件仿真与实验数据对比之前,首先需要对实验数据进行预处理。实验数据通常包含多个测量点,这些测量点可能受到噪声
- InfluxDB 3 Core 持久化机制深度解析:高可靠实时数据引擎的设计哲学与工业实践
梦想画家
数据库InfluxDB分层持久化架构
本文深入拆解InfluxDB3Core的数据持久化架构,涵盖写入流程、故障恢复、存储引擎设计,并结合物联网、金融监控等场景分析其高可靠性实现逻辑。通过对比传统时序数据库架构与性能实测数据,揭示新一代引擎如何平衡实时性与数据安全性,为大规模时序数据处理提供生产级保障。一、持久化核心机制:从写入到落盘的全链路保护1.分层持久化架构InfluxDB3Core采用三级数据保护策略:写入请求→内存缓冲区(V
- JMeter中变量如何使用?
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智能化测试性能测试JMeterjmeter智能化测试性能测试软件测试质量效能软件开发和测试持续测试
在性能测试的世界中,ApacheJMeter是一把利器,凭借其强大的可扩展性与图形化操作界面,在工业界和开源社区中广受青睐。而“变量的使用”作为JMeter中提高测试灵活性、可维护性和复用性的关键技术点,却常常被初学者忽略或误用。本文将从变量的定义方式、作用域、典型应用场景到高级技巧全面展开剖析,并结合实际案例为读者提供具有启发性的思维视角。一、什么是变量?为什么JMeter离不开它?JMeter
- AMHS工程项目中-MCS-STKC之间的office 测试场景的介绍
爱吃青菜的大力水手
半导体自动化AMHSMCS
工业自动化/半导体/面板制造等行业中常见的系统间接口预调试测试,通常称为Mockup测试、Office测试或FAT-Simulation测试。它的核心目标是在设备实际搬入工厂现场并连接真实物理设备之前,在办公室环境中验证上位系统(MCS)与下位系统(STOCKER控制器)之间的通信接口、协议逻辑和业务流程是否正常工作。以下是针对此场景的详细解读和关键点:核心目标:验证通信协议互通性:确保MCS发送
- 技术开发全流程管理:涵盖天线系统的仿真建模(HFSS/CST等)、原型设计、调试优化(网络分析仪/暗室测试)到量产导入(LDS工艺识别),需主导技术文档编写(设计规范/测试报告)。
百态老人
网络设计规范
以下是针对天线系统技术开发全流程管理的完整解析,涵盖仿真建模、原型设计、调试优化、量产导入及技术文档编写五大环节,结合行业实践与资料核心信息进行系统阐述:一、仿真建模(HFSS/CST)1.软件选择与算法差异HFSS:基于有限元法(FEM),擅长电小尺寸、窄带天线设计(如微带天线、滤波电路),可精确计算辐射方向图、增益、S参数等。其自适应网格技术确保高精度,但计算资源消耗大,不适于电大尺寸模型。C
- 危急时刻显身手:AORO M6 Pro防爆对讲机的实战智慧
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人工智能信息与通信5G科技
在工业安全与应急通信领域,设备的技术自主性与智能化水平已成为衡量核心竞争力的关键指标。面对复杂多变的作业环境与日益严苛的安全标准,AOROM6Pro防爆对讲机凭借“纯血国产”的技术底座与“AI赋能”的创新突破,为危化、能源、公共安全等领域提供了兼具安全性与高效能的通信解决方案。这款斩获2024年度AI天马“臻品”殊荣的产品,不仅重新定义了防爆对讲机的技术标杆,更以本土化创新回应了行业对极端场景通信
- 为何需要防爆平板?它究竟有何能耐?
AORO_BEIDOU
电脑安全信息与通信人工智能5G
在石油化工、矿山能源、危化品仓储等特殊工业领域,空气中常弥漫着易燃易爆的气体、粉尘或蒸汽,环境风险极高。普通商用电子产品在此处存在不容忽视的隐患:其内部电路元件的微小火花,或运行过程积累的热量,都有可能瞬间引燃周遭的爆炸性混合物,酿成灾难性后果。这便是这些危险作业场景严格管控电子设备使用的核心原因。防爆平板应此严苛需求而生,成为了在威胁边缘实现安全生产与有效管理的不可替代的工具。AOROP9000
- 电赛DEEPSEEK
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以下是针对竞赛题目的深度优化方案,重点解决频率接近时的滤波难题和相位测量精度问题:以下是使用NIMultisim14.3实现本项目的详细解决方案:一、基础要求实现方案(模块化设计)1.双频信号发生电路电路结构:[信号源1]XFG1(1kHz)->[电压跟随器U1A]->[加法器U2A][信号源2]XFG2(10kHz)->[电压跟随器U1B]->[加法器U2A]关键参数设置:元件清单:-运算放大器
- SD-WAN在智慧工厂中的实践:云平台与边缘计算高效协作解析
北极光SD-WAN组网
边缘计算人工智能
随着工业4.0与智能制造的深入推进,智慧工厂成为现代制造业的重要发展方向。智慧工厂依托云计算与边缘计算协同处理海量数据,以实现生产过程的智能化。然而,云平台和边缘计算之间的数据传输对网络的可靠性、灵活性和实时性提出了更高要求。在此背景下,SD-WAN(软件定义广域网)技术成为解决这一问题的重要工具。本文将探讨SD-WAN技术在制造业中如何优化云平台与边缘计算的协作应用,分析其在智慧工厂场景下的具体
- 运放的放大倍数、增益、开环、闭环,这几个概念你懂了吗?
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电路分析与仿真嵌入式硬件硬件工程
运放的放大倍数、增益、开环、闭环,这几个概念你懂了吗?1、放大倍数放大倍数的意思是,运放电路将输入信号放大了多少倍;放大倍数A=输出电压uo/输入电压ui,单位为1或者无单位2、开环放大倍数运放没有引入反馈时,此时运放的放大倍数称为开环放大倍数A=uo/(V+-V-)运放的开环放大倍数那是相当大,成千上万倍、十万倍…而我们平时的运放电路的放大倍数一般就几倍、几十倍3、增益当运放的放大倍数特别大时,
- Qt:QCustomPlot库简介
十秒耿直拆包选手
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QCustomPlot是一个基于Qt框架的轻量级C++绘图库,专为高效绘制二维图表(如曲线图、柱状图、金融图表等)而设计。相比QtCharts模块,它以高性能和高度可定制性著称,尤其适合需要实时数据可视化的科学计算、工业监控和金融分析场景。核心特性概览特性说明轻量高效仅需2个头文件+1个源码文件,零外部依赖实时性能优化处理百万级数据点,支持OpenGL加速多图层系统支持无限图层叠加,独立坐标系交互
- OpenCV实战:图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域,颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发,都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术,包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中,最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间,是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
- 基于Spring Boot的网络购物商城的设计与实现
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目录摘要:IAbstract:II第1章系统分析11.1系统概述11.2系统可行性分析11.2.1技术可行性分析11.2.2经济可行性分析11.2.3社会可行性分析11.3需求分析21.2.1业务角色分析21.2.2用例分析3第2章系统设计42.1功能模块设计42.2功能流程设计52.2.1商品加入购物车流程52.2.2用户下单流程62.3数据库设计72.3.1数据库E-R设计72.3.2数据表设
- 办公IT问题管理平台(含移动端和PC端的问题提报与工单跟踪)避坑
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一、核心功能模块设计1.问题提报模块多渠道接入支持Web端、移动端(APP/小程序)、邮件、电话、企业微信/钉钉集成等多种提交方式,用户可快速描述问题并上传截图或附件。智能表单:根据用户角色(如员工、部门管理员)动态展示字段(如部门、设备类型、影响范围)。自动分类与优先级:通过关键词识别(如“网络中断”“系统崩溃”)自动分配问题分类,结合预设规则(如影响用户数)设定优先级。用户界面优化移动端:简化
- OA门户网站方案,含经典必要功能
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一、核心功能模块设计新手引导系统功能设计:分步引导:采用蒙层+气泡提示形式,按用户角色(如新员工、管理员)动态展示核心功能路径(如流程提交、知识检索)。场景化教学:嵌入交互式流程演示(如审批流程模拟),支持用户实时操作练习。进度跟踪:记录用户完成状态,未完成引导时在首页置顶提示。技术实现:基于Vue3的动态路由配置,结合用户行为分析(如点击热区)优化引导路径。统一应用入口功能设计:智能导航栏:根据
- Modbus RTU 转 Profinet 网关接台安 N310 变频器与西门子plc通讯
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工业以太网解决方案网络协议
ModbusRTU转Profinet网关接台安N310变频器与西门子plc通讯在工业自动化领域,设备之间的通信至关重要,它如同神经系统一般,连接着各个部分,确保系统的稳定运行。今天,我们就来深入探讨一下ModbusRTU转Profinet网关与台安N310变频器通讯的相关知识。ModbusRTU是一种广泛应用的工业通讯协议,以其简单、可靠等特点在众多工业场景中占据一席之地。它采用主从站架构,通过串
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
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第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
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一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- 临床试验评价指标解析
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一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 【企业管理】研发管理之产品生命周期管理
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企业管理研发管理产品经理
一、产品生命周期管理的体系化方法与思路1.全周期管理框架四阶段模型:导入期(市场验证)、成长期(规模扩张)、成熟期(利润优化)、衰退期(战略退出)。核心流程:需求分析:通过市场调研与用户画像精准定位需求(如特斯拉ModelS导入期的高端定位)。研发协同:采用敏捷开发(Scrum/Kanban)与模块化设计,缩短研发周期(如华为硬件迭代效率提升30%)。生产与供应链:数字化供应链管理(如西门子工业4
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:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
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分类算法学习—ID3ID3(IterativeDichotomiser3)是一种经典的决策树学习算法,由RossQuinlan于1986年提出,主要用于处理离散特征的分类问题。其核心思想是通过信息增益选择最优特征进行节点分裂,递归构建决策树。要求:理解并掌握ID3算法,理解算法的原理,能够实现算法,并对给定的数据集进行分类,分析个人参股的情况代码实现:importpandasaspdimportn
- java 2 图形设计卷i awt_JAVA2图形设计卷I:AWT 源代码 zip
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【实例简介】JAVA2图形设计卷I:AWT源代码zip是机械工业出版社的那本书的源代码非常难得是时候拿点好的东西给大家分享了【实例截图】【核心代码】JAVA2图形设计卷I:AWT(原代码)└──SourceCode├──partFive│├──animation││├──BackingStore.class││├──BackingStore.java││├──BulletinLayout.clas
- 004-TMS320F28335 DSP外设详解:GPIO的配置与应用
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在嵌入式开发领域,TMS320F28335(简称28335)作为一款高性能DSP,被广泛应用于电机控制、数字电源和工业自动化等领域。GPIO(通用输入输出)作为最基本的外设模块,提供了灵活的输入输出功能,是初学者入门的理想起点。本文将深入讲解GPIO的功能、配置方法及应用实例,助力开发者快速上手。一、GPIO功能概述GPIO是通用输入输出接口的简称,它提供了最基本也是最灵活的输入输出功能。2833
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- 工业控制系统安全综述
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摘要工业控制系统除了应用于生产制造行业外,还广泛应用于交通、水利和电力等关键基础设施.随着工业数字化、网络化、智能化的推进,许多新技术应用于工业控制系统,提高了工业控制系统的智能化水平,但其也给工业控制系统的安全带来严峻的挑战.因此,工业控制系统的安全倍受研究人员的关注.为了让研究人员系统化地了解目前的研究进展,调研了近3年WebofScience核心数据库、EI数据库和CCF推荐网络与信息安全国
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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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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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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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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
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一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
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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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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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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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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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- 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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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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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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