- 干货|自我介绍这三个坑,99%的概率你踩过!
夏麦生命的魔术师
自我介绍——每个人都需要的一张名片。图片源自网络从2018年到现在,在做演讲俱乐部的2年时间里,我在演讲活动现场听过1000+人的自我介绍,自我介绍做得超棒的人真不多!最近,我花了近几个月时间,仔细研究了500+人线上场景的自我介绍,发现优秀的自我介绍也不多!为什么做一张优秀的自我介绍就这么难呢?这个问题,在我帮几十个人打造了自我介绍的过程一直困扰着我。经过了几个月的时间思考与实践,终于发现三个—
- 防不胜防的宝宝湿疹竟然因为这样做而渐渐消除。。。
xinju8830
宝宝在未满一周岁之前很容易罹患湿疹,婴儿湿疹是一种过敏性皮肤炎症,1-3个月的婴儿出生后就可以发现。南方婴儿湿疹在春夏季是高发季节,北方婴儿湿疹高发季在春秋时节。因为婴儿患湿疹的环境因素最主要是潮湿、阴暗造成的,南方的春夏最为潮湿,所以婴儿患湿疹的概率也就增加。能够引起婴幼儿湿疹的因素除了环境因素之外,还有遗传、饮食等多方因素,令家长防不胜防。那么在孩子出现了湿疹的症状时,妈妈们都应该怎么做?如何
- 经济金融学公开课学习总汇(九)
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本章内容:1.什么是金融风险2.什么是风险偏好与满意度,人都是风险厌恶吗3.单一投资还是多元投资4.无差别曲线金融风险:金融风险是指金融变量的各种可能值偏离期望的可能性以及幅度,所以风险不是说,一定会发生概率的亏损或者偏离回报,它也有可能发生超额的回报作为理财的投资人,我们一般只关注系统风险(经济环境不好造成房市大跌等)。还有非系统性风险(购买理财,卷款跑路等)。其中系统风险是可分散的风险;后者是
- 数据库系统 第53节 数据库并发控制
hummhumm
数据库oraclepythonjavadatabasesql后端
数据库并发控制是确保在多个用户或进程同时访问数据库时,数据的完整性和一致性得到维护的一种机制。并发控制技术主要分为两大类:乐观并发控制和悲观并发控制。下面将详细叙述这两种技术,以及多版本并发控制(MVCC),这是一种在数据库系统中广泛使用的并发控制方法。乐观并发控制(OptimisticConcurrencyControl,OCC)乐观并发控制的核心思想是假设事务之间的冲突发生的概率较低,因此它允
- 架构师备考的一些思考(三)
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网络
前言这个考题的大部分内容,我感觉都是我们会的,但所有的考题都穿上了马甲,穿上马甲我们就不好认了,而且如果是一个两个人穿马甲,还好推断,如果1000人穿马甲,你识别的概率就会急速下降。有些题的内容则是即无法识别,也无法背,因为它也没有个前因后果,完全是出题人拍脑袋想的,所以,这种题我们是无法通过知识来判断的,因为用知识来判断,你会发现,四个选项全是正确的,这时我们可以采用逐字读题法,就是一个字一个字
- 红源随笔
红源随笔
2020年3月26日红源悟语自我觉醒:想都是问题;做才是答案!今日成长健身的本质诉求,是让你在高强度的工作中游刃有余,在工作之外还有精力去享受生活。今日感悟在这个信息爆炸、竞争激烈的全球化时代,谁的精力充沛,谁在竞争中胜出的概率就更高。
- 关于灵感的一些想法
高温若寒的坚持
灵感是个稍纵即逝的东西,如果不好好抓住,只能与它挥手告别。相信我们都有过这样的时刻,走着走着路或者吃着吃着饭时一个想法的出现,那就是灵感的再现。灵感虽然是个可遇不可求的东西,但我们可以通过一些途径增加灵感出现的概率。1.多和别人聊天。相信大家都知道《聊斋志异》这部作品,而蒲松龄创作这部小说的灵感多来自于与周围人的聊天之中。我们如果想增加灵感出现的概率,就要多和身边的人聊聊天,特别是和优秀的榜样人物
- adb有线连接正常,adb connect失败
cheri--
adbandroid
adbconnect失败1.确认两个设备在同一个局域网2.确认此网络是否有adb连接的权限(有的公司网络不允许adb)3.确认防火墙设置如果前面3步都确认没问题,Pingip也能成功,那么有可能就是端口的问题:step1:先用有线连接设备,执行adbtcpip5555step2:拔掉有线step3:adbconnect192.168.1.105这样大概率就能成功了
- Ihandy Unity开发 面试题 2024
z2014z
面试职场和发展
1.当i>10时,调用test是否会出现死锁?原因是什么?voidtest(inti){lock(this){if(i>10){i--;test(i);}}}2.有一个表有n条记录,每条记录有两个字段,weight和id,写出程序保证id出现的概率与权重相同3.从1到n,一共有多少个14.二叉树的层次遍历5.给定两个链表,将对应数值相加6.检查两棵树是否相同
- 如何获得巨大的成功
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什么是巨大的成功?举个例子,你赢得了一家客户算是小小的成功,你赢得100家客户就算是巨大的成功,巨大的成功会让你感觉到质变、跃迁和震撼的感觉。要获得巨大的成功虽然很难,但并不是不可能的,做好下面四点能大幅提高获得巨大成功的概率。1.将一个因素最大化。以微信的巨大成功为例,这个因素是什么呢?我觉得是张小龙和微信团队对一个好产品原则的坚守。第一条,好的产品是有创意的,它必须是一个创新的东西;第二条,好
- 【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计
傻傻虎虎
系统架构设计系统架构系统安全
【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计可靠性概述系统故障模型系统配置方法组成结构功能与应用场景技术含量与成本系统可靠性可靠性概述这里有几个名词要做好区分,可靠度是某一个时间区间内能正常运行的概率;可用度是某一时刻可运行的概率;可维度是指系统失效后,在时间间隔内被修复的概率;平均无故障时间是从0时开始到故障发生时,系统的持续运行时间的期望值;平均故障修复时间就是字面意思;平均故障间隔时间是
- 成功学不能学
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成功是一个小概率事件,混得太惨也是。大部分人,还是过着不太成功不太失败的日子。如果我们要修理一辆汽车,你会只坚持用扳手,不用螺丝刀么?我们既可以用扳手,也可以用螺丝刀。关键是,目标是把车修好。要点拆解一、成功永远是小概率事件通过对炼金术的案例,以及数学中的正态分布曲线,即无论什么群体,随机变量的概率分布大多数总会停留在某一个值前后,离这个值越远,出现的概率越少。来说明,成功也是个小概率事件,混的太
- BZOJ 五月胡乱补题
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其他屯题bzoj博客补档
旧博客搬运部分格式还没来得及改T_T【BZOJ4806:炮】同BZOJ1801【BZOJ3242:[Noi2013]快餐店】树形dp,要么最远点在同一颗树上(dp),要么在不同树上,此时答案=去掉任何一条边后形成的树的答案的最小值,我们枚举去掉的那条边。由于答案=s[i]-s[j]+dis[i]+dis[j],i,j可以分开考虑,也可以用线段树解决。【BZOJ4878:[Lydsy2017年5月月
- 2021年3月11日复盘:第二次企稳信号!
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今天大会闭幕,沪指数据收敛,大盘借机上破强阻力位3410点,并以最高点收光头光脚阳线,下未触及支撑位,发出短期企稳信号!这是年后高点下跌以来第二次发出企稳信号!上一次发出企稳信号是3月1日!结果2号大跌后、3号大涨、4日又开始下跌!根据我们的理解,企稳信号发出后,再下跌才是低买时机;不跌继续涨的话,就要注意冲高后的风险!明天周五,周五走势大概率都和下周行情负相关,即周五好看,下周要小心;周五难看,
- 如何有效的学习AI大模型?
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学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
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定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World
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基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而,尽管它们能够实现最先进的结果,大多数方法的计算开销很大,需要大量资源来实时运行。在下文中,我们基于之前的工作,开发了SRT3D,这是一种稀疏的基于区域的3D物体跟踪方法,旨在弥合效率上的差距。我们的方法在所谓的对应线(这些线模型化了物体轮廓位置的概率)上稀疏地考虑图像信息。由此,我们改进了当前的技术,并引入了考虑定义
- 婚前没有满足男人的“择爱观”,婚后老公出轨的概率会变高
文秀木子
相信很多女孩子会听过这样的话:你这样的女人适合过日子,可以娶回家当老婆;你这样的女人适合谈恋爱,但不适合过日子,不能娶回家的。成熟理性的男人,对于选女朋友和选老婆,标准是不一样的,我希望正在恋爱或者准备恋爱的姑娘们能明白这一点。在这里,我先和大家分享两组概念:一是短择和长择;二是择爱观和择偶观。短择和长择:短择,顾名思义,就是短期择偶。男人只是想和你玩一玩,玩腻了就抛弃,他并不打算和你发展长期稳定
- 概率图模型(PGM)综述
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RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- 写作界的火云邪神,一篇标题甩出来,打破你的思维定势
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砍柴书院&写作营丹老师在开营的时候说:“作为五年的新媒体编辑,在接下来的这一个月的时间里,我能为大家提供的帮助是,关于写作的建议,文章的优化,以及思维力的变化。”丹老师的每一节课都有趣、有料,有浅显易懂的理论,有恰如其分的例子。让我们在欢乐轻松的氛围中听的懂,学的会。4月27日上的是标题课——《如何写出不影响调性,又能打开概率高的标题》(上课前,教导主任“小鹿波比”就喊我们:“今晚上有热情的互动,
- 处于苍蝇模式,寻找蜜蜂模式
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对于我这个七零后生人,即将步入知命之年年龄的人来说,选择一项下一辈子靠谱的职业确实是一个极其慎重和重要的事。虽说我也读过《百年人生》,按照目前医学科学技术的发展进步,这一代的人也许能够活到八十到一百岁,五十上下的年龄也就是中青年。但不可否认的是,相比于年轻人,除了在智力、经验上不输之外,在人体机能和精力上确实再走下坡路,这是不容辩解的,虽说这个年龄段有少量的人的体力和精力很好,但要看概率,用概率这
- 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
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定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
- 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解(二)
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Pytorchcnn深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例,现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征,如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢?此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”,将其维度变为1×x1×x1×x,这个过程就是全连接的过程。也就是说,此步我们将所有的特征都展开并进行运算,最后会得到一个概率值,这个概率值就是输入图片是否是人的概率,这个过程
- 可惜我还是很喜欢你(10)
陈奶盖
陈奶盖135有次不太高兴,跟夏来说我奶奶不喜欢我因为重男轻女,所以我奶奶对我和我妈妈都不好,我很怕以后遇到这样的婆婆。他很温柔的跟我说,他妈妈是很好的人,他奶奶也是,我不会有这样的苦恼的。......现在想起来,就也挺难过。136我俩的大学不是在厦门嘛,我是福建人他不是。有次聊到什么,我跟他说可能大概率我以后会回福州工作吧。他问我为什么,(因为我也不是福州人。)“因为家里在福州有房子,我父母给我买
- 美
欧阳星羽
试问,谁又会拒绝美、变得更美呢?故事父子俩见一辆豪车驶来,儿子说:开这种车的人,肚子里一定没什么文化。父亲:说这种话的人,兜里一定没有钱。好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一,说这句话的人,大概率没有一副好看的皮囊。绝杀但凡好看的皮囊再加上那么一点优点,就能组成绝杀!+才,集美貌与才华于一身;+财,无往不利;+德,人美心善;……没有比外貌更能万搭的品质了,绝无仅有。美就像一个超级放大镜,任何优点
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
- 【机器学习】朴素贝叶斯
可口的冰可乐
机器学习机器学习概率论
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
- 软考高项-信息系统项目管理师-必考知识点1
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软考软考信息系统项目管理师
NO1、制定成本预算的步骤(1)将项目总成本分摊到项目工作分解结构的各个工作包(2)将各个工作包成本再分配到该工作包所包含的各项活动上(3)确定各项成本预算支出的时间计划及项目成本预算计划PS:1、分到工作包2、分到工作包中的活动3、确定各项成本指定预算NO2、定性风险分析的方法定性风险分析的技术方法有风险概率与影响评估法、概率和影响矩阵、风险紧迫性评估等PS:概率与影响评估法经常考到,容易与定量
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
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定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
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机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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- 流程系统设计的层次和目标
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流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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dcj3sjt126com
自定义
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D