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dllglvzhenfeng
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- 有限差分法
~夕上林~
概率论线性代数数据分析
文章目录泰勒展开有限差分的基本原理一阶导数差分前向差分后向差分中心差分二阶导数差分关于xxx方向的二阶导数关于yyy方向的二阶导数混合二阶导数∂2u∂x∂y\frac{\partial^{2}u}{\partialx\partialy}∂x∂y∂2u有限差分的分类与特点分类显式差分格式隐式差分格式特点优点缺点发展趋势有限差分法的核心思想是将连续的空间和时间离散化,把微分方程中的导数用差分近似代替,
- 算法基础1.3:双指针,位运算,离散化,区间合并
sunluyang521
算法基础算法
双指针for(inti=0,j=0;iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N],s[N];//s存的是当前j到i这个区间里面每一个数出现的次数。intmain(){scanf("%d",&n);for(inti=0;i1)s[q[j++]]--;//有重复的数,把它拿出去,表示这个数减1res=max(res,i-j+1);//更新答案}cou
- [AcWing] 算法基础课(一)学算法强推哦
vo很懒
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- 量化噪声介绍
正是读书时
知识点概率论线性代数
量化噪声是在将模拟信号转换为数字信号的量化过程中产生的噪声。以下为你详细介绍:1.量化的基本概念在模拟信号数字化过程中,采样是对模拟信号在时间上进行离散化,而量化则是对采样值在幅度上进行离散化。由于模拟信号的取值是连续的,而数字信号的取值是离散的有限个值,所以在量化时,需要将模拟信号的采样值映射到最接近的离散量化电平上,这种映射过程不可避免地会产生误差,这种误差就表现为量化噪声。2.量化噪声的定义
- 相机模数转换
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模拟图像是什么?模拟图像是指连续变化的图像,它通常来源于现实世界的物理场景,并通过光学系统(如相机镜头)投射到感光介质上。模拟图像是连续的,这意味着它在空间和颜色值上都有无穷的细节。例如,模拟图像中的亮度和色彩信息随着位置的变化而变化,并且没有离散化。在拍摄照片时,模拟图像通常指的是通过相机感光元件(如CCD或CMOS传感器)捕获的光学图像,这些图像反映了场景中的光强度、颜色、纹理等细节信息。传感
- spark streaming基础操作
天选之子123
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sparkstreaming基础操作一、什么是sparkstreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming使用离散化流(discretized作为抽象表示,叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为RDD存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。简单来说,DStre
- 每日一题006-离散化和哈希-洛谷p1955程序自动分析
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每日一题哈希算法算法数据结构c++蓝桥杯
P1955NOI2015程序自动分析题目描述在实现程序自动分析的过程中,常常需要判定一些约束条件是否能被同时满足。考虑一个约束满足问题的简化版本:假设x1,x2,x3,⋯x_1,x_2,x_3,\cdotsx1,x2,x3,⋯代表程序中出现的变量,给定nnn个形如xi=xjx_i=x_jxi=xj或xi≠xjx_i\neqx_jxi=xj的变量相等/不等的约束条件,请判定是否可以分别为每一个变量
- 题解 洛谷 Luogu P1955 [NOI2015] 程序自动分析 并查集 离散化 哈希表 C++
qwq_ovo_pwp
c++数据结构算法
题目传送门P1955[NOI2015]程序自动分析-洛谷|计算机科学教育新生态https://www.luogu.com.cn/problem/P1955思路主要用到的知识是并查集(如何实现并查集,这里不赘述了)若xi=xj,则合并它们所在的集合。若xi!=xj,则i和j若在同一个集合,则false但是用最简单的并查集并不能AC本题,因为i、j相当大,数组承受不了需要做离散化。用哈希表做离散化比较
- 洛谷 P3029 [USACO11NOV]【牛的阵容Cow Lineup】
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数据结构与算法
描述CowLineup[BrianDeanandDanielDara,2012]FarmerJohn'sNcows(12usingnamespacestd;3intn,k,ans=0;4mapsj;//离散化5intcow[100001];//牛的编号6intin[100001];//区间内的每个编号的数量7longlongread()//快读,这个是真的有用,能节省很多时间8{9longlong
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那只狸花猫吖
蓝桥杯算法
目录八、离散化1、离散化简介九、贪心1、贪心的概念十、双指针1、双指针简介2、对撞指针3、快慢指针十一、二分1、二分的概念2、二分的两种模板十二、倍增1、定义十三、构造1、定义十四、位运算1、位运算概述八、离散化1、离散化简介把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。离散化是一种将数组的值域压缩,从而更加关注元素的大小关系的算法。当原数组中的数字很大、负数、小数时(大多数
- Python中的有限元方法:详细指南与代码实现,用于计算电磁学组建模电磁现象
快撑死的鱼
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第一部分:简介与背景在现代工程和科学中,计算电磁学已经成为了一个不可或缺的工具。它为我们提供了一种方法,可以在计算机上模拟电磁现象,而不是在实验室中进行实验。有限元方法(FEM)是其中的一种流行的数值方法,它可以用于解决各种各样的工程问题,包括电磁学问题。有限元方法的基本思想是将一个连续的问题离散化,将其转化为在有限数量的点上求解的问题。这样,我们可以使用线性代数的技术来求解这些问题,从而得到近似
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本文涉及知识点C++动态规划离散化LeetCode1626.无矛盾的最佳球队假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛,你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数总和。然而,球队中的矛盾会限制球员的发挥,所以必须选出一支没有矛盾的球队。如果一名年龄较小球员的分数严格大于一名年龄较大的球员,则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。给你两个列表scores和ages,其中每组scor
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- Python pandas离散化方法优化与应用实例
python慕遥
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大家好,在数据分析中,离散化是将连续数据划分为不同区间的一种重要方法。这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中,cut和qcut是两个强大的工具,分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。它们的灵活性和易用性使其在数据处理过程中十分常用。离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间,帮助快速发现数据分布规律,并且在机器学习中,
- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明一、简单介绍二、分箱、离散化、线性模型与树三、交互特征与多项式特征附录一、参考文献一、简单介绍Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于
- 基础算法(一)#蓝桥杯
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文章目录1、模拟1.1、DNA序列修正1.2、无尽的石头2、递归2.1、带备忘录的斐波那契数列2.2、数的计算3、进制转换3.1、进制转换模板3.2、Alice和Bob的爱恨情仇4、前缀和4.1、前缀和模板4.2、区间次方和4.3、小郑的蓝桥平衡串4.4、大石头的搬运工4.5、最大数组和4.6、四元组问题**5、差分5.1、区间更新(一维差分)5.2、肖恩的投球游戏加强版5.4、泡澡6、离散化6.
- 主席树求区间第K小模板
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主席树(PresidentTree)是一种用于解决区间查询和修改问题的数据结构,通常用于静态区间问题(即查询和修改操作在构建结构之后不再发生变化)。主席树可以高效地处理诸如区间和、区间最值等问题。主席树的实现原理:基本思想:主席树是一种基于分治思想的数据结构,它将原始序列按照每个位置的取值范围进行离散化,然后构建出一棵持久化线段树(PersistentSegmentTree)。持久化线段树:持久化
- 【算法随笔:HDU 3333 Turing tree】(线段树 | 离线 | 离散化 | 贪心)
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- 基础算法 - 快速排序、归并排序、二分查找、高精度模板、离散化数据
Calebbbbb
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文章目录前言Part1:排序一、快速排序二、归并排序Part2:二分一、二分-查找左边界二、二分-查找右边界Part3:高精度一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法Part4:离散化一、区间和前言由于本篇博客相较而言都是算法中最基础的模板,包括快速排序、归并排序、二分、高精度加减乘除法、离散化。这些基础模板多与其他算法混合考察,这些模板是许多算法的实现基础。Part1:排序快速排
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引入小丁:小智,你不觉得我们小区旁边的树木太多太挤了吗?小智:确实。要不我们把一些树移走?小区对面的学校旁可正缺树呢!小丁:不过我们又不能自己把树移走,得找人帮忙。小智:嗯。要不我们就在树旁边标记一下,让园林工人移植一下吧。小丁和小智开始了自己的活儿……小丁从左往右,每数120棵便标记一棵树。小智从左往右,每数422棵便标记一棵树。小智:我们最好算算需要移走多少棵树,好让园林工人校对。小丁:我怎么
- C++ 离散化 算法 (详解)+ 例题
喝可乐的布偶猫
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1、性质把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的空间效率。通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的压缩。适用范围:数的跨度很大,用的数很稀疏例如:值域:1~10^9,个数:10^5,值域很大,但是用到个数相对很少,这个时候就可以离散化比如:将a[i]:13100200050000//这里需要注意可以离散化的前提是数组元素必须是有序的 i:01 2 3
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涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
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目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
- 【压缩感知基础】Nyquist采样定理
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Nyquist定理,也被称作Nyquist采样定理,是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的,它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时,采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下:若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真,采样频率(频率的单位为Hz,指每秒采样数)必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为:[f_s>2f_{ma
- 牛客周赛 Round 28 F
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F.小红统计区间(hard)题目链接为前缀和枚举右端点看有多少个左端点满足条件,即在一个数轴上找的的个数。可以利用树状数组区间查询,查找中满足条件的前缀和。具体操作为先查找,再把自身在数轴上对应的数的个数加一。所以统计时没有统计自身对答案的影响。当前操作为第位时,则数轴上只记录了的前缀和。由于前缀和过大,形成的数轴过长,采用离散化。将所有前缀和由小到大排序并去重,构成新数轴。由于在数轴上可能没有直
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做题笔记算法学习算法贪心算法动态规划acm竞赛深度优先
301-连续子序列题目链接简单的动态规划题目,先将所有数进行一个离散化,然后dp。dp[i]dp[i]dp[i]表示这个位置为结尾的最长符合要求的子序列的长度。对于每一个位置,找这个数对应的离散化编号的上一个数在什么位置,如果那个数目前为止还没有出现,或者那个数与这个数的差不是111,dp[i]=1dp[i]=1dp[i]=1;否则设上一个数最后一次出现在lstlstlst,那么dp[i]=dp[
- Python建模复习 :数据挖掘技术理论
啾啾二一
第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase:数据清理、数据集成、数据选择、数据变换(正规化、泛化、离散化)、数据挖掘、模式评估、知识表示。CRISP-DM(cross-industryprocessfordatamining):业务理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估和模型发布。SEMMA:抽样Sample、探索Exp
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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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&
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如何计算一个对象的大小呢?
- Mybatis Spring
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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”
- 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。
访问G4Studio网站
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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
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.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
boyitech
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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Integer
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。
*/
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.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
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# include <stdio.h>
int main(void)
{
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printf(&quo
- 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
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
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
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
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
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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。
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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好吧,weblogic的问题确实……
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)
toknowme
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
xp9802
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