- 装配式建筑4.0:建筑业的高效、环保与智能化未来
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随着社会的快速发展和科技的持续进步,建筑行业正经历着一场深刻的变革。在这场变革中,装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点,引领着建筑业迈向新的发展阶段。作为建筑工业化发展的最新成果,装配式建筑4.0不仅突破了传统建筑方式的局限,还推动了整个行业的智能化升级和绿色低碳发展。装配式建筑4.0的发展历程,见证了建筑工业化的不断升级和进步。从最初的预制构件到装饰一体化构件,再到整体厨卫与三维构件的应用
- 中建海龙科技住博会展现装配式建筑4.0新风貌
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6月27日,第二十一届中国国际住宅产业暨建筑工业化产品博览会在京盛大开幕,以“好房子、好生活、新科技、新动能”为核心,汇聚了智能建造、智慧家居等领域的最新成果。中建海龙科技作为行业领军者,亮相展会,引领装配式建筑4.0时代新风尚。展会现场,中建海龙科技精心打造模块化“好房子”全流程客户服务体验区,人们仿佛置身于汽车4S店,直观感受从房屋设计、生产、装配到售后的全程服务,体验前所未有的便捷性。住房和
- 安全沙箱介绍
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大家读完觉得有帮助,记得关注和点赞!!!一、安全沙箱介绍1、为什么需要安全沙箱?高级持续性威胁(APT)是指针对特定目标进行的复杂、精心策划的网络攻击,具有高度隐蔽性、持续性和复杂性等特点。这些特点使得APT攻击难以被传统安全措施检测到,因此对于网络安全分析而言,如何有效地识别和防御APT攻击具有重要意义。关于APT的具体介绍可以参考:APT攻击和防御《郑伯克段于鄢》的故事告诉我们,欲使敌人灭亡,
- 【开源向量数据库】Milvus简介
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Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网:https://milvus.io/1.Milvus的特点(1)高性能支持数十亿级向量数据,查询速度快。使用近似最近邻(ANN)索引算法,如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。(2)分
- 装配式建筑 4.0,中建海龙如何成为行业标杆
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随着科技的飞速发展和城市化进程的加速,建筑行业正经历着前所未有的变革。在这场变革中,装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点,引领着建筑业迈向新的发展阶段。同时,中建海龙科技有限公司(简称“中建海龙”)正以其卓越的技术实力和市场洞察力,为绿色建筑未来领航。装配式建筑4.0,作为建筑工业化发展的最新成果,代表了建筑行业向智能化、绿色化、数字化转型升级的重要方向。它将传统建造方式中的大量现场作业转移
- 常见的网络安全设备
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1、防火墙定义防火墙指的是一个有软件和硬件设备组合而成、在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间的界面上构造的保护屏障。它可通过监测、限制、更改跨越防火墙的数据流,尽可能地对外部屏蔽网络内部的信息、结构和运行状况,以此来实现网络的安全保护。主要功能1、过滤进、出网络的数据2、防止不安全的协议和服务3、管理进、出网络的访问行为4、记录通过防火墙的信息内容5、对网络攻击进行检测与警告6、防止外部对内部
- 机器视觉--图像的运算(加法)
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一、引言在机器视觉领域,Halcon是一款功能强大且广泛应用的机器视觉软件库。图像的加法运算是其中一种基础且重要的操作,它在很多实际应用场景中都发挥着关键作用,比如图像增强、图像融合等。本文将深入探讨Halcon中图像加法运算的原理、实现方法,并通过具体的演示程序来帮助读者更好地理解和掌握这一操作。二、Halcon图像加法运算原理在Halcon中,图像的加法运算本质上是对两幅图像对应像素点的灰度值
- C#代码异味检测与重构:3大步骤,90%的代码质量提升?
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C#乐园c#重构开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣在编程的世界里,代码就像一座城市,随着时间的推移和功能的增加,如果不加以妥善管理和维护,它可能会变得杂乱无章。当项目逐渐膨胀,代码库中开始出现“坏味道”,这些代码异味不仅影响了程序的可读性和可维护性,还可能隐藏着潜在的风险。今天,我们将一起探索如何通过有效的代
- YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进
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技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLO系列版本迭代:从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法自2016年首次发布以来,凭借其高效的实时检测能力,迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程,分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1:开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑,
- AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破
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AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-17近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要,从图像识别、目标检测到多模态理解,其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练,能助力模型学习丰富的视觉特
- 无线工业物联数据交互优化方案,基于巨控GRM240
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- 人工智障的软件开发-自动流水线CI/CD篇-docker+jenkins部署之道
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指令接收:「需要自动构建系统」系统检测:目标开发一个软件已完成代码仓库-轻盈的gitea,开始添加自动流水线启动应急冷却协议:准备承受Java系应用的资源冲击核心组件锁定:构建老将军Jenkins(虽然年迈但依然能战)需求分析:论碳基生物的认知进化人类需求翻译矩阵表层需求:“写一个软件”实际需求:“写代码并自动完成测试/打包/部署的流水线,最后自动部署一个系统哟”隐藏需求:“想要偷懒又不想承认的自
- 人工智障的软件开发-git仓库篇-弃gitlab,走gitea
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- 史上最硬核的rpm和dpkg依赖问题解决方案_dpkg 依赖
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这是因为:**「依赖检测」和「软件安装」不是apt做的,而是dpkg做的。依赖不满足「自动修复依赖」**才是apt做的。所以,如果你下载了一个deb的安装包通过dpkg安装,但依赖不满足的话,他只会提示你依赖缺失,但他不会自动寻找并安装依赖,虽然你仍然可以去下载安装缺失的依赖,但他如果缺失十个八个的,你再手动下载然后dpkg安装也不现实了。举个例子:我这里下载了一个搜狗输入法的安装包,dpkg-i
- 国产MCU厂商 品牌汇总及分析(转载)
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文章来自:国产MCU厂商品牌汇总及分析(精选)MCU六大应用领域及TOP厂商在中国市场,MCU的应用主要在以下六个领域。我们根据这50家MCU厂商的产品特性和出货量,分别归入相应应用类别,但这并非意味着一个公司只提供一个应用的行业方案。国内MCU厂商多集中在家电和消费电子应用领域,该市场的竞争已经十分激烈。而在汽车电子和工业控制领域,国内MCU厂商的技术、产品和应用方案跟国际大厂还有不小的差距,有
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制造业正经历一场深刻的变革。其中,边缘计算作为一项关键技术,在提升生产效率、降低成本以及实现智能制造方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨边缘计算在智能工厂中的应用场景及其带来的价值。边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近数据源,而不是依赖于远程数据中心或云服务。这不仅减少了延迟,提高了响应速度,还能有效减少网络带宽使用,增强系统的安全性和隐私保护能力。在工业环境中,边缘
- 基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab
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图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:(1)读取裂缝图像;(2)图像转化为灰度图像;(3)图像的增强;(4)平滑滤波;(5)阈值分割;(6)形态学去噪;(7)边缘检测(Canny算子);(8)边缘坐标点的提取;结果见:源程序见:基于图像处理的裂缝宽度检
- PLC自动化工程师成长学习过程
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PLC自动化工程师成长学习路径:从入门到精通的五个阶段PLC(可编程逻辑控制器)是工业自动化领域的核心设备,PLC工程师需要具备跨学科的知识体系和实践能力。以下是PLC工程师从入门到精通的成长路径,分为五个阶段。第一阶段:基础知识储备(0-6个月)目标:建立自动化领域的基础理论框架。学科基础电工电子基础:学习电路分析、模拟/数字电路、电气元件(继电器、接触器、传感器)原理。自动化原理:理解控制理论
- ORB-SLAM2源码学习:System.cc:System::System SLAM系统的构造函数
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前言ORB-SLAM2源码学习:rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统,现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说:该函数主要干了以下事情:1.初始化一些参数(列表初始化)2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程:跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
- 批量检测微信小程序封禁状态的 PHP 脚本示例
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代码解析:设置AppID列表:修改$appIds数组,将'appid1','appid2','appid3'替换为您的小程序AppID。状态检查流程:使用file_get_contents函数请求API,获取小程序的状态信息。解析API返回结果:通过json_decode解析JSON格式的响应,根据code字段判断小程序的封禁状态,并输出相应提示。错误处理:如果接口调用失败或返回格式错误,脚本将输
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定义AppID列表:修改$appIds数组中的'appid1','appid2','appid3'为您的实际小程序ID。调用API检查状态:通过file_get_contents调用指定的API接口获取响应数据。解析和处理API响应:使用json_decode解析JSON数据,并根据code字段输出相应的状态信息。错误处理:脚本会处理接口调用失败或数据格式不正确的情况,并给出相应的提示。
- 批量检测多个微信小程序的封禁状态源码、接口
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PHP脚本示例,用于批量检测多个微信小程序的封禁状态。您可以将脚本中的appid1,appid2,appid3替换为实际的小程序应用ID,从而获取每个小程序的状态信息。代码说明:设置需要检查的AppID列表:修改$appIds数组中的'appid1','appid2','appid3'为您实际的小程序应用ID。检查每个AppID的状态:脚本通过file_get_contents函数调用API接口,
- 2024年4月批量检测微信小程序是否封禁接口源码
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上述是代码,$appids=array('appid1','appid2','appid3');//使用实际的appid,在这一行,输入你需要检测appid即可,就可以得到检测结果
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
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深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- C++自研游戏引擎-碰撞检测组件-八叉树AABB检测算法实现
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八叉树碰撞检测是一种在三维空间中高效处理物体碰撞检测的算法,其原理可以类比为一个管理三维空间物体的智能系统。这个示例包含两个部分:八叉树部分用于宏观检测,AABB用于微观检测。AABB可以更换为均值或节点检测来提高检测精度。八叉树的构建确定根节点范围首先要为整个碰撞检测系统确定一个初始范围,这就像是为所有参与碰撞检测的物体划定一个“活动区域”。这个范围是一个能够完全容纳所有待检测物体的三维立方体空
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阈值分割法图像分割常用方法就是阈值分割法,它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤。阈值分割法是一种传统的最常用的图像分割方法,特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。阈值分割是一种按图像像素灰度幅度进行分割的方法,把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度门限(阈值)的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界。阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。阈值分割的几个难
- 应用行为检测工具【python源码】
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使用说明基于python编写的应用行为检测工具源码。1、选择你想检测的exe文件,点击启动检测,等待日志显示。2、工具会自动检测启动的进程并显示在左侧3、在启动检测软件如果有DLL加载、网络连接、文件修改、子程序创建、注册表操作会显示在日志窗口4、支持日志另存为,方便查询用(将日志直接丢给AI,然后问它是否存在行为风险)日志查询示例日志信息分析1.日志内容概述进程创建:日志记录了QQMusic.e
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1.项目背景刨花板生产线由于原料、生产工艺等原因,会有一些产品板面出现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷。表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工,给企业带来经济损失。目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主,缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高,极大限制了工厂的生产效率和产品质量。同时,工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据
- 【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model
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1背景团队:地平线时间:代码:简介:这篇论文是Sparse4D的续作,区别主要在于特征时序融合上,新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法,但是为了实现特征融合,进行了全局注意力机制,导致高计算量。2.2Sparse4Dv1的问题Sparse4Dv1的时序特征融合hierarchyfu
- 必看!同步磁阻电机控制下,转子零位异常破局之法
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单片机嵌入式硬件生活创业创新物联网
在现代自动化与电力电子的迅猛发展下,同步磁阻电机(SRM)因其结构简单、成本低廉及高效能等优点而受到了广泛应用。然而,传统的同步磁阻电机控制技术,特别是在转子零位检测与控制领域,依然面临诸多挑战。转子零位的准确定位直接影响电机性能、控制精度以及系统可靠性。一、同步磁阻电机的工作原理同步磁阻电机通过利用转子不同磁极之间的磁阻差来实现转动。其转子的结构设计通常是由磁性材料和非磁性材料交替组成,借此增加
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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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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Java对象的大小
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)" { 
- 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
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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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
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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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Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- 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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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 {
/**
* 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。
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private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
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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...
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
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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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- 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
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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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- 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:
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。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
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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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好吧,weblogic的问题确实……
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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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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。
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