- 卷积神经网络(笔记01)
天行者@
cnn人工智能深度学习
视觉处理三大任务:分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成:卷积层(ConvolutionalLayer)、池化层(PoolingLayer)和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么,并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络(CNN)的卷积层里,卷积操作本质上是输入数据与卷积核(滤波器)进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项(Bias)是一个额外的可学习参数,对于每个卷积核而言,都
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
埃菲尔铁塔_CV算法
opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- 【Servlet】深入解析 Servlet 启动过程 —— 原理分析、代码实战及在 JDK 和 Spring 中的应用
工一木子
原理分析Servletjavaservlet
深入解析Servlet启动过程——原理分析、代码实战及在JDK和Spring中的应用在JavaWeb开发中,Servlet是一种用于创建动态Web应用程序的核心技术。作为JavaEE(现在是JakartaEE)的基础,Servlet在处理客户端请求、生成响应等方面发挥着重要作用。理解Servlet的启动过程,不仅能帮助我们调试和优化应用,还能为深入掌握JavaWeb开发的核心原理打下坚实基础。本文
- 斐波拉契数列
RichardK.
c++学习
题目描述给定正整数n,求斐波那契数列的第n项F(n)。令F(n)表示斐波那契数列的第n项,它的定义是:当n=1时,F(n)=1;当n=2时,F(n)=1;当n>2时,F(n)=F(n−1)+F(n−2)。大数据版:斐波拉契数列-大数据版输入描述一个正整数n(1≤n≤104)。输出描述斐波那契数列的第n项F(n)。由于结果可能很大,因此将结果对10007取模后输出。样例1输入1输出1解释边界定义:F
- STM32应用(六)一阶卡尔曼滤波代码和简单应用
2401_87557129
stm32嵌入式硬件单片机
STM32应用(五)基于输入捕获的超声波HC-SR04模块使用1.一阶卡尔曼滤波代码实现1.1Kalman滤波代码1.1.1Kalman.c文件#include"Kalman.h"voidKalman\_Init(){kfp.Last_P=1;kfp.Now_P=0;kfp.out=0;kfp.Kg=0;kfp.Q=0;kfp.R=0.01;}/\*\*\*卡尔曼滤波器\*@paramKalman
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4):解码器和解码器模块类的实现和向前传播
KangkangLoveNLP
手撕系列#transformerpytorchtransformer人工智能深度学习python机器学习
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4):解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1):位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transfor
- 【30天玩转python】项目实战:从零开始开发一个Python项目
爱技术的小伙子
30天玩转pythonlinux运维服务器
项目实战:从零开始开发一个Python项目在学习Python的过程中,开发一个完整的项目是非常重要的实战练习。它不仅能够帮助你巩固所学的知识,还能提高实际编程能力。本文将带领你从零开始开发一个Python项目,介绍从项目规划、环境搭建、代码实现到项目发布的完整过程。我们将以一个简单的“任务管理系统”为例,逐步讲解如何构建、测试和优化这个项目。1.项目规划1.1项目简介我们将开发一个基于命令行的任务
- IEC104协议解析
上海研博数据
后端
一、IEC104协议核心特性与应用场景IEC104(IEC60870-5-104)是电力系统中广泛使用的通信协议,基于TCP/IP实现主从站(SCADA与RTU/变电站设备)的实时数据交互。其核心功能包括:1.四遥操作:遥测(YC):采集电压、电流等模拟量数据(如类型标识0x0D)。遥信(YX):监测开关状态等数字量信号(如M_SP_NA_1单点遥信)。遥控(YK):远程控制断路器
- 【LLM】预训练的具体流程
FOUR_A
LLMpython人工智能深度学习大模型
分词器训练预训练模型:就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”,我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如,有些模型已经学会了英语,但中文学得不够好。中文预训练:为了让这个“大脑”更好地理解中文,我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器(Tokenizer):它的作用是把一句话拆分成一个个小单元(比如词语或字)。比如,“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字,方便模型
- 10.【线性代数】—— 四个基本子空间
sda42342342423
math线性代数基本子空间
十、四个基本子空间1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm2.零空间N(A)N(A)N(A)inRnR^nRn3.行空间C(AT)C(A^T)C(AT)inRnR^nRn4.左零空间N(AT)N(A^T)N(AT)inRmR^mRm综述5.新的向量空间讨论矩阵Am∗nA_{m*n}Am∗n的四个基本空间,m行n列1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm[col11col21
- FastAPI 自定义参数验证器完全指南:从基础到高级实战
qcidyu
文章归档安全性数据校验Web开发API设计Field函数参数验证FastAPI
title:FastAPI自定义参数验证器完全指南:从基础到高级实战date:2025/3/11updated:2025/3/11author:cmdragonexcerpt:本教程深入探讨FastAPI中自定义参数验证器的使用,特别是通过Field函数进行数据校验。从基础概念到高级用法,通过详细的代码示例、课后测验和常见错误解决方案,帮助初学者快速掌握FastAPI中自定义参数验证器的核心知识。
- YOLO训练指南(以V3为例)
niuTaylor
YOLO目标检测深度学习机器学习
YOLO训练指南(以V3为例)前言了解yolo3https://cloud.tencent.com/developer/news/76803https://www.bilibili.com/video/av77670746/1.总教程★★★https://blog.csdn.net/USTCsunyue/article/details/93648307★★★★https://blog.csdn.n
- ROS安装以及程序运行问题总结
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ROS装机&刷机linux
1.总教程https://blog.csdn.net/qq_41450811/article/details/99079041sudosh-c'./etc/lsb-release&&echo"debhttp://mirrors.ustc.edu.cn/ros/ubuntu/$DISTRIB_CODENAMEmain">/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
- 从零打造工业级智能二维码识别系统:基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南
蜡笔小新星
PyQt5qt开发语言python图像处理经验分享pyqt扫码读码解码
文章目录第一章:系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章:环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章:多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章:图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法4.3图像格
- CV:傅里叶变换
壹十壹
CV人工智能计算机视觉python
图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换,我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加,这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱(MagnitudeSpectrum):反映了各个频率成分的能量或强度。低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构,高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱(PhaseSpectrum):包含了图像的空间位置信息
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- uniapp水印相机(水印照片,图片加水印)
corekeys
uniappuni-app
在实际开发的项目中,我们有时候会遇到相机拍照上传照片的时候需要带有水印的功能。下面整理了我在自己的项目中做的水印相机(完整源码)功能实战分享给大家。水印中内容包含如下(实际包含的内容根据你的实际需求而定,这里只是以我的项目需求为例):具体日期时间,如:2023-05-2512:00:00星期四地理位置,如:江苏省南京市雨花台区软件大道19号经纬度,如:纬度:32.08405200000000,经度
- 技术干货 | i.MX 8视频开发案例全集
Tronlong创龙
工业级核心板嵌入式ARM软硬件原理图规格资料平台案例fpgaarmnxp嵌入式
前言:本文主要介绍基于NXPi.MX8MMini处理器的视频开发案例,主要包含:(1)基于GStreamer的USB摄像头视频采集、软件解码、边缘检测、显示案例。(2)基于GStreamer的网络摄像头视频采集、H.264解码、显示案例。(3)基于GigE工业相机的图像采集、显示、保存案例。(4)基于MIPICameraOV4689摄像头演示Linux子系统V4L2的使用案例。(5)H.265视频
- Digicert SSL 证书
https
Digicert作为世界最早的证书品牌,是全球领先的数字安全解决方案提供商,Digicert在SSL证书领域具有显著的市场份额和影响力。DigicertSSL证书以其高度的安全性和可靠性赢得了全球用户的信赖。众多金融机构、政府机构、电子商务网站等关键领域都选择了DigicertSSL证书来保护其网络通信安全。一、基本功能加密通信:通过使用公钥加密技术,确保用户与网站之间的数据传输是安全的。身份验证
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能音视频播放器开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能音视频播放器开发引言在HarmonyNext生态系统中,音视频播放是一个复杂且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的音视频播放器,涵盖从基础播放功能到高级控制与优化的完整流程。我们将通过一个实战案例,详细讲解如何实现一个支持多种格式、流畅播放的音视频播放器,并确保其性能优化。1.环境准备与项目初始化首先,确保你的开发
- HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发
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HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,ArkTS作为新一代的编程语言,为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的音视频处理应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例,您将学习到如何利用HarmonyNext的特性,结合ArkTS的强大功能,实现复杂
- 利用Java爬虫获取衣联网商品详情:实战指南
Jason-河山
java爬虫开发语言
在电商领域,获取商品详情是数据分析和市场研究的重要环节。衣联网作为知名的电商平台,提供了丰富的服装商品资源。本文将详细介绍如何利用Java编写爬虫程序,通过商品ID获取衣联网商品详情。一、准备工作(一)环境搭建Java安装:确保已安装Java开发环境,推荐使用JDK11或更高版本。开发工具配置:使用IntelliJIDEA或Eclipse等Java开发工具,创建一个新的Maven项目。依赖库添加:
- 目标检测
煤烦恼
目标检测人工智能大数据pytorch
1.概念:目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术,面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集:VOC数据集分4大类20小类;COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注,平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式:包含类别和边界框坐标,常见的有YOLO(归一化中心点坐标和宽高)、VOC(左上角和右下角坐标)、COCO(左上角坐标和
- 智能卡AID列表
安全
目前可以收集到的,相对比较新的AID列表,连CCC的数字钥匙/FIDOU2F的AID都有了。[{"AID":"315041592E5359532E4444463031","Vendor":"EMV","Country":"UnitedStates","Name":"EMVPaymentSystemEnvironment-PSE(1PAY.SYS.DDF01)","Description":"","
- 《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件:data.yaml文件编写全解》
空云风语
人工智能YOLO机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中,目标检测无疑是一颗璀璨的明星,它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域,发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法,更是以其独特的“一次看全(YouOnlyLookOnce)”理念和卓越的性能,在目标检测领域中独树一帜,成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
- uniApp实战二:仿今日相机水印功能
博主逸尘
uniApp实战uni-app数码相机javascript
文章目录1.最终效果预览2.页面实现1.最终效果预览2.页面实现页面布局拍照data定义data(){return{snapSrc:"",cvHeight:"",cvWidth:"",tKey:"时间:",addKey:"地点:",};},点击事件及方法handleTakePhotoNew(){this.snapSrc=""uni.chooseImage({count:1,success:(res
- CV:图像的直方图均衡化
壹十壹
CVopencv计算机视觉人工智能
均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化(HistogramEqualization),其主要目的是改善图像的对比度,使图像细节更加明显。以下是对直方图均衡化的详细说明:直方图均衡化原理直方图图像的直方图表示各灰度级在图像中出现的频率。对于对比度较低的图像,直方图可能集中在灰度范围的某一小区间。均衡化目标直方图均衡化通过将原图的灰度分布重新映射,使得输出图像的直方图尽量均匀分布在整个灰度范围内。这
- 鸿蒙ArkUI瀑布流开发实战:WaterFlow组件与LazyForEach高效实现
写雨.0
HarmonyOSNEXTharmonyos华为
前言瀑布流布局(WaterfallFlow)是购物、资讯类应用的核心交互设计,如何在鸿蒙ArkUI中高效实现多列动态加载与滚动优化?本文将以小红书类似的结构为例,手把手教你使用WaterFlow组件与LazyForEach懒加载技术,解决数据量大时的性能瓶颈,并提供多设备适配方案。一、ArkUI瀑布流核心组件1.WaterFlow组件鸿蒙的WaterFlow组件是瀑布流布局的容器,支持以下关键属性
- 程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍?这份实战手册请收好
后端
最近公司新来的实习生小张让我眼前一亮,上周他只用三小时就完成了原本需要两天的工作量——优化一个老旧的后端接口。当我翻开他的代码才发现,这个00后小伙子的秘密武器居然是个叫DeepSeek的AI工具。你可能已经注意到,GitHub上越来越多的开源项目开始标注"DeepSeek适配"的字样。这个由中国团队自主研发的大模型,正在悄然改变程序员的工作方式。还记得去年调试分布式系统时的痛苦经历吗?当时我对着
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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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'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-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
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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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- 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
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.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
bylijinnan
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];
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
comsci
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.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
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int x;
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sizeof(int);
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{
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- 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
fanxiaolong
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
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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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
wenjinglian
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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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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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
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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
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