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超龄超能程序猿
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python爬虫开发语言
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- [KO机器学习] Day2 特征工程:数据预处理:序号编码、独热编码、二进制编码
码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征(categoricalfeature)主要是指性别(男女)、血型(A,B,AB,O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时,应该怎么样处理类别型特征?难度:★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- MD5文件校验QT C++示例
李工正在搬砖。。。
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MD5文件校验QTC++示例简单介绍1、介绍MD5算法常被用来验证网络文件传输的完整性,防止文件被人篡改。MD5全程是报文摘要算法(Message–DigestAlgorithm5)。此算法对任意长度的信息逐位进行计算,产生一个二进制长度为128位的“指纹”(或称“报文摘要”),不同的文件产生相同的报文摘要的可能性是非常非常之小的。2、特性(1)输入任意长度的信息,经过处理,输出128位的信息(数
- Trinity安装与使用-Trinity-v2.15.1(bioinfomatics tools-006)
让学习成为一种生活方式
转录组多组学生物信息学linuxgithub论文阅读数据挖掘算法
01背景介绍以一篇中文为例,看转录组组装在一篇中文核心或者SCI期刊的地位。内容如下:参考转录组的组装、构建和注释使用fastp软件(v0.23.1)(Chenetal.,2018)对RNA-seq测序产生的原始数据进行质控。该软件能够自动识别并去除测序数据中的接头序列,删除包含“N”的读数以及质量较低的读数,最终得到经过处理的高质量、无污染的测序读数用于下一步分析。使用hisat2软件(v2.2
- 医疗风险预测AI模型:机器学习与深度学习方法的深度分析与实践
Allen_Lyb
数智化医院2025人工智能机器学习深度学习
一、技术前沿进展与创新架构医疗风险预测领域正处于技术爆发期,多种人工智能模型正不断突破性能极限。通过对最新研究的系统分析,我们观察到以下几个关键发展方向:深度学习模型的革新应用时间序列建模:在脓毒症相关急性肾损伤(SA-AKI)预测领域,ORAKLE模型采用DynamicDeepHit框架整合长短期记忆网络(LSTM),显著提升了动态预测能力。该模型通过处理患者生命体征、实验室指标等多变量时间序列
- 加解密签名验签数字信封解读
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文章目录1.什么是加解密2.加解密的作用3.密钥的安全性4.加解密使用场景5.加密算法的迭代进化1.什么是加解密首先了解几个名词术语:明文(plaintext):未经过处理的数据;密文(ciphertext):明文经过密码转换而成的一种表现形式;加密(Encryption):将明文转换为密文的过程;解密(Decryption):将密文恢复为明文的过程;哈希算法:对任意一组输入数据进行计算得到一个输
- 程序员掌握AI大模型的必要性:解锁职业发展新机遇
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人工智能运维前端javascripteasyui
前言在科技浪潮的推动下,人工智能(AI)技术已经成为推动软件行业发展的核心动力。而在AI技术的众多分支中,AI大模型以其巨大的潜力和广泛的应用场景,逐渐成为了程序员们关注的焦点。本文将从程序员的角度出发,探讨AI大模型的定义、应用,以及为何程序员需要深入了解大模型的相关知识。一、AI大模型是什么?AI大模型,即拥有庞大参数和复杂结构的深度学习模型。这类模型通过处理海量的数据,能够学习到丰富的知识和
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- python系列&deep_study系列:Whisper OpenAI开源语音识别模型
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WhisperOpenAI开源语音识别模型WhisperOpenAI开源语音识别模型介绍一、Whisper模型及配置Whisper参数评测数据模型测试表原始模型字错率测试表。微调[AIShell](https://openslr.magicdatatech.com/resources/33/)数据集后字错率测试表。未加速和加速后的推理速度测试表,使用GPU为GTX3090(24G)。经过处理的数据
- 数据结构上机实验记录——遍历二叉树
张书名
上机实验二叉树数据结构链表
实验四•遍历二叉树。•请输入一棵二叉树的扩展的前序序列,经过处理后生成一棵二叉树,然后对于该二叉树输出前序、中序和后序遍历序列。•测试:•输入:ABCDE*GF***实现代码如下:#include#includetypedefstructTreeNode//二叉树链表{chardata;structTreeNode*lchild,*rchild;//建立左指针和右指针}node,*tree;int
- 一文详解训练LLM流程
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1.摘要LLM训练是利用大规模数据对深度学习模型进行预训练的过程,旨在培养能够理解和生成自然语言文本的模型。这个过程通过处理海量文本数据,让模型学习语言的统计规律、语义信息和上下文关系。LLM训练包括预训练、微调等环节,其中预训练阶段通过处理大规模语料库数据,让模型学习语言的统计规律、语义信息和上下文关系,微调阶段则是在预训练的基础上,使用特定任务的数据对模型进行进一步的调整。Transforme
- 深入解析 Python 函数:从基础到进阶
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在Python编程世界里,函数是构建程序的基石,它让代码变得更模块化、可复用且易于维护。无论是开发小型脚本,还是构建大型应用,函数都扮演着不可或缺的角色。接下来,我们将深入剖析Python函数的各个方面,带你全面掌握这一核心概念。一、函数是什么函数是一段封装好的、具有特定功能的代码块。它可以接受输入(参数),经过处理后返回输出(返回值)。通过函数,我们能够将复杂的任务拆解为多个小任务,每个小任务由
- 记金仓数据库的一次优化
Joker&Ghost
KingbaseES数据库运维
前两天在项目应用系统放提出一个需要优化的SQL,希望我们能协助进行优化.需优化的sql脚本如下(相关表名已经过处理):selectdistinctt.idasnId,t.task_id,t.org_id,t.org_name,t.task_date,tb.gather_time,CASEWHENtb.batch_node=0THEN1ELSE0ENDAStaskState,tb.failure_r
- 桃花缘
罗光记
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《桃花缘》作家/罗光记春风轻拂的浅滩,桃花如霞,开得浪漫,粉瓣浅笑,映红了山川,如少女的梦,染上梦幻。微风里,如蜂蝶翩跹,不知疲倦,每朵都藏着甜,等有情人,来赴这缘。暖阳下,深情顾盼,记忆的河,泛起微澜,想起往昔,那一场遇见,桃花人面,醉了流年。这缤纷的桃源,心似归鸟,寻得港湾,沉醉在这,桃花的绚烂,把时光轻挽,将梦绕,让魂牵。
- a sort.py demo
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这份代码展示了如何使用sort.py。注意,此处,我将文件名改为my_sort.py。你并不能直接copy使用,因为环境,包,还有模型。此处使用SSD-MobileNetv2进行物体检测,将结果传入以np数组的形式传入sort模块,经过处理,以np.empty((0,5))的格式传出,在绘画模块,提取信息,标识矩形框和物体ID。#!/home/ncut/miniconda3/envs/tf/bin
- 七、OpenGL ES 着色器语言GLSL
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一、关于着色器着色器(Shader)是在GPU上运行的小程序。从名称可以看出,可通过处理它们来处理顶点。此程序使用OpenGLESSL语言来编写。它是一个描述顶点或像素特性的简单程序。1.1顶点着色器对于发送给GPU的每一个顶点,都要执行一次顶点着色器。其功能是把每个顶点在虚拟空间中的三维坐标变换为可以在屏幕上显示的二维坐标,并带有用于z-buffer的深度信息。顶点着色器可以操作的属性有:位置、
- Apache Camel指南-第四章:路由径构建之异常处理
沙子可可
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摘要Apache的骆驼提供几种不同的机制,让您在处理不同的粒度级别的例外:您可以通过处理一个路线中的异常doTry,doCatch以及doFinally;或者您可以指定要采取什么行动每种类型的异常,并应用此规则的所有路由RouteBuilder使用onException;或者,您可以指定对所有异常类型采取何种操作,并将此规则应用于RouteBuilderusing中的所有路由errorHandle
- RabbitMQ 队列之战:Classic 和 Quorum 的性能洞察
晨曦_子画
rabbitmq分布式
RabbitMQ是一个功能强大且广泛使用的消息代理,它通过处理消息的传输、存储和交付来促进分布式应用程序之间的通信。作为消息代理,RabbitMQ充当生产者(发送消息的应用程序)和使用者(接收消息的应用程序)之间的中介,即使在复杂的分布式环境中也能确保可靠的消息传递。RabbitMQ的核心组件之一是队列,消息在其中临时存储,直到被使用。队列在RabbitMQ的架构中起着关键作用,支持异步通信并将生
- HarmonyOS:基于axios实现文件的下载以及下载进度的监听
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#前言:项目开发中,避免不了实现文件下载功能,其他平台的下载都很成熟,网上的例子也比较多,我就自己项目中实现的下载功能做个总结,你可以参考我的写法实现功能。下载封装基于axios实现的下载功能。1.下载文件url:xxx2.文件操作封装类:FileUtil,是桃花源长老的文件封装库,第三方库,各种工具类很多,很方便3.下载方法:dowLoadFileCallBack4.下载封装:axiosClie
- 《金庸群侠传》游戏秘籍
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剧情触发类梅庄开启:要等悦来客栈店小二提到它门才会开。桃花岛入口:需瑛姑指示后才会开。燕子坞开启:段誉去过无量玉洞才会开。绝情谷底开启:见到刻字玉蜂才会开。六大派攻打光明顶:去过明教分舵地道后才会发生。五岳剑派嵩山并派大会:拜访(杀过)其余四派才会召开。人物加入类段誉:开口邀请即可加入,但一到燕子坞就会自动离队,直到取到《天龙八部》,他和王语嫣终成眷属后才可再度加入。张无忌:到冰火岛拿金毛狮王谢逊
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1.关于KafkaKafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费组在网站中的所有动作流数据。这种动作(网页浏览,搜索,注册、订单和其它用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求,通过处理日志和日志聚合来解决。提到Kafka(2.8+版本之前,需使用
- 哈希函数:信息世界的不可逆加密艺术
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一、认识哈希算法当我们登录网站时输入的密码、在银行系统里流转的资金、社交媒体上的每一张图片,都在无形中接触着一种神秘的技术——哈希算法。这种诞生于20世纪50年代的密码学技术,如同数字世界的"指纹识别",正在悄然改变着我们的信息安全方式。哈希算法的本质是将任意长度的数据转化为固定长度的字符串,这个过程被称为"哈希化"。它就像一台精密的数字榨汁机:无论输入的是一本《红楼梦》还是你的生日密码,经过处理
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智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体。特性自主性:智能体能够根据自身的感知和内部状态,独立做出决策,无需人类直接干预。反应性:能对环境的变化做出实时反应,及时调整自身行为以适应环境的动态变化。目的性:具有明确的目标或任务,其行为是为了实现这些目标,会根据目标来规划和执行行动。学习能力:能够从经验中学习,通过处理新信息和积累经验来改进其未来的行为,不断提升自身性能
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接上一篇6.认证相关处理创建登录成功DemoAuthenticationSuccessHandler.java/***用户身份验证通过处理*/@Component@SuppressWarnings("all")publicclassDemoAuthenticationSuccessHandlerimplementsAuthenticationSuccessHandler{@Autowiredpri
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1.前言在大模型API开发中,流式与非流式输出对应着两种不同的数据交互,在代码中stream中通过参数true与false来进行设定。2.流式输出与非流式输出的原理2.1.非流式输出-请求一次响应返回完整数据非流式输出,传统的请求-响应模式,发起请求-等待完整内容生成后一次性返回给客户端。完整性:返回经过处理和验证的完整响应。单次传输:采用标准HTTP请求与响应模式,一次传输所有数据。等待时间:用
- 基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计
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**单片机设计介绍,基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要 基于单片机智能自动扫地机器人控制电路的设计概要可以大致分为以下几个部分:一、系统概述该设计是一个基于单片机的智能自动扫地机器人控制系统,旨在实现扫地机器人的自主导航、避障、清扫以及能源管理等功能。通过单片机接收各种传感器的信息,经过处理后输出相应的控制信号,
- 机器学习笔记
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赵卫东机器学习笔记机器学习人工智能
1概述1.1简介机器学习(MachineLearning)是计算机科学的子领域,也是人工智能的一个分支和实现方式。“对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程序在从经验E学习。”(汤姆·米切尔(TomMitchell),1997,MachineLearning)1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看,数据科学的目标是通过处理各
- 深度学习之图像回归(二)
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前言这篇文章主要是在图像回归(一)的基础上对该项目进行的优化。(一)主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题->对数据进行处理(涉及多种方法)->提升模型性能数据可能存在的问题冗余信息:数据中可能存在重复的特征或高度相关
- spring生命周期流程图
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Spring作为当前Java最流行、最强大的轻量级框架,受到了程序员的热烈欢迎。准确的了解SpringBean的生命周期是非常必要的。我们通常使用ApplicationContext作为Spring容器。这里,我们讲的也是ApplicationContext中Bean的生命周期。而实际上BeanFactory也是差不多的,只不过处理器需要手动注册。转载请注明地址http://www.cnblogs
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cocos2d-x小菜
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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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-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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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
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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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(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
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- 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
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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:
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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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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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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。
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- 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
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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...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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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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- 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
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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:
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- 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。
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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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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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