- 存算一体与存算分离:架构设计的深度解析与实现方案
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高,存算一体作为一种新型架构设计理念,在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前,我们需要先了解存储和计算的基本概念,以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体?存算一体,顾名思义,是将数据存储与计算资源紧密结合,形成一个统一的架构。在这种架构下,存储和计算不仅在物理层面上结合,更在架构设计上深度融合。具体来说,
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
科杰科技
大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- 数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头
Echo_Wish
大数据大数据
数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头在农业领域,随着人口增长和气候变化的影响,如何提升生产力始终是个关键话题。大数据,这个曾经只属于科技领域的概念,如今已悄然进入田间地头。今天,我以Echo_Wish的视角,和大家聊聊大数据如何赋能农业生产力,帮农民在阳光下也能掌握“科技的钥匙”。认识农业中的大数据什么是农业中的“大数据”?简单来说,就是收集和分析有关土地、气候、作物、病虫害以及市场需求等方面
- 优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南
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jvmspark大数据开发语言性能优化
ApacheSpark运行在JVM之上,JVM的垃圾回收(GC)、内存管理以及堆外内存使用情况,会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此,合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤,以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法,可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率,进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时,要根据具体的工作负载和集群配置进行调整,并定期监控Spark应
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
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开发语言大数据深度学习人工智能spark
在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- 从 0 到 1 构建 Python 分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略
七七知享
Pythonpython分布式爬虫搜索引擎算法程序人生网络爬虫
从0到1构建Python分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代,搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇,像百度、谷歌这般强大的搜索引擎,背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的?本文将带你一探究竟,以Python为工具,打造属于自己的分布式爬虫,进而搭建一个简易搜索引擎,完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践,我们成功打造了Python分布式爬虫,并以
- 第三十篇 维度建模:从理论到落地的企业级实践
随缘而动,随遇而安
数据库sql数据仓库大数据数据库架构
目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程(以电商为例)2.2声明原子粒度(订单案例)2.3维度设计规范时间维度(含财年逻辑)SCDType2完整实现(Hudi)2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战:电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联4.2大数据场景优化五、性能
- 计算机专业毕业设计题目推荐(新颖选题)本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅
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文章目录前言最新毕设选题(建议收藏起来)本科计算机人工智能专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能
- 深陷“大数据杀熟”漩涡的飞猪,庄卓然如何力挽狂澜?
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在线旅游市场(OTA)的蓬勃发展为消费者带来了诸多便利,然而,在这股数字化浪潮中,飞猪旅行却因其频繁陷入“大数据杀熟”的争议而备受瞩目。这一行为不仅损害了消费者的合法权益,更让飞猪的品牌形象蒙上了一层阴影。近年来,飞猪平台上关于价格乱象的投诉屡禁不止。在黑猫投诉平台上,与“飞猪”相关的投诉累计已超9万条,其中直接以“飞猪杀熟”为关键词的投诉便达数百条。消费者们纷纷反映,在飞猪平台上预订机票、酒店等
- 【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark
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GTC2025大会上,NVIDIA正式推出了搭载NVIDIAGraceBlackwell平台的个人AI超级计算机——DGXSpark。赞奇可接受预订,直接私信后台即刻预订!DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生,在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。用户可以在本地运行这些模型,或将其部署在NVIDIADGXCloud或任何其他加速云或
- API item_get 在电商平台的核心作用以及如何测试
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在电商行业蓬勃发展的今天,跨平台运营已成为众多商家的必然选择。然而,随之而来的数据孤岛问题却成为了制约电商企业进一步发展的瓶颈。为了解决这一问题,电商大数据平台应运而生,而item_getAPI作为获取商品详情的关键接口,在其中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨item_getAPI在跨平台电商数据整合中的应用与优势,为电商企业在数据驱动的道路上提供有力支持。一、跨平台电商数据整合的挑战在跨平台
- Kafka Connect Node.js Connector 指南
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- “四预”驱动数字孪生水利:让智慧治水守护山河安澜
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近年来,从黄河秋汛到海河特大洪水,从珠江流域性洪灾到长江罕见骤旱,极端天气频发让水安全问题备受关注。如何实现“治水于未发”?数字孪生水利以“预报、预警、预演、预案”(四预)为核心,正在掀起一场水利治理的智慧革命。一、数字孪生水利:从物理世界到虚拟镜像的跃迁数字孪生水利并非简单的“数字建模”,而是通过高精度传感器、大数据、人工智能等技术,在虚拟空间构建与物理流域完全映射的“数字分身”,实现水情、工情
- 数智读书笔记系列021《大数据医疗》:探索医疗行业的智能变革
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一、书籍介绍《大数据医疗》由徐曼、沈江、余海燕合著,由机械工业出版社出版。徐曼是南开大学商学院副教授,在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树,尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究,曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。沈江等作者也在相关学术和实践领域有着丰富的经验和深厚的专业知识。这本书系统且深入地探讨了大数据技术在医疗领域的应用与变革,对推动医疗行业的智能化发展具有重要的理论
- OpenEuler kinit报错找不到文件的解决办法
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客户一套华为大数据集群平台,在一台arm平台openEuler服务器上面安装完集群客户端之后,使用kinit认证出现报错Nosuchfileordirectory:最终定位是操作系统/lib64缺少ld包导致,执行下面的命令恢复:ln-sv/lib/ld-linux-aarch64.so.1/lib64/ld-linux-aarch64.so.1
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问题:编写一个Spark程序,对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查。解答思路:下面是一个简单的Spark程序示例,用于解析网络日志并筛查异常行为。这个示例假设日志文件格式如下:timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123,login,success,none202
- JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选”
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问题:实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。解答思路:要实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选,需要按照以下步骤进行:1.环境准备确保的环境中已经安装了ApacheSpark。可以从[ApacheSpark官网](https://spark.apache.org/downloads.html)下载并安装。2.创建Spark应用以下是
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
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AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 知识管理系统:构建企业智慧大脑
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
第一部分:知识管理概述与重要性第1章:知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理(KnowledgeManagement,KM)起源于20世纪80年代,当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展,知识管理逐渐融入了更先进的技术手段,如数据挖掘、人工智能和大数据分析,使其成为一个跨学科、多领
- Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践
窝窝和牛牛
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文章目录Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践一、UDF概述二、HiveUDF解析实现原理代码示例业务应用三、SparkUDF剖析-JDBC方式使用SparkThriftServer设置通过JDBC使用UDFSparkUDF的Java实现(用于JDBC方式)通过beeline客户端连接使用业务应用场景四、Hive与SparkUDF在JDBC模式下的对比五、实际部署与最佳实践六、总结
- 基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统(python-计算机毕设)
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摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现5协同过滤推荐算法6协同过滤算法原理6协同过滤算法实现7SpringBoot框架9SpringBoot简介9SpringBoot特性10SpringBoot工作原理10Vue.js框
- 尚硅谷电商数仓6.0,hive on spark,spark启动不了
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在datagrip执行分区插入语句时报错[42000][40000]Errorwhilecompilingstatement:FAILED:SemanticExceptionFailedtogetasparksession:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:FailedtocreateSparkclientforSparksessio
- Elasticsearch 介绍:分布式搜索与分析引擎
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在如今大数据时代,企业和开发者面临着前所未有的数据量和实时性要求。为了能够高效地处理、存储和查询这些数据,Elasticsearch作为一种强大的分布式搜索引擎,已经成为了很多组织和开发者的首选解决方案。1.什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个开源的、基于ApacheLucene构建的全文搜索引擎。它提供了高效的搜索功能,并且非常适合处理大量数据,尤其是在需要快速搜索
- 数仓建模—Data Warebase AI 时代数据平台应当的样子
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数仓建模人工智能数据仓库数仓建模
DataWarebaseAI时代数据平台应当的样子引言:在这个AI技术飞速发展的时代,我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值,而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式DataWarebase将开启处理数据的新范式,它让数据的使用返璞归真,不论是存储还是查询,一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚,大大降低数据的使用门槛,释放数据潜能,让数据涌现智能。背景近二十年大数据发展史2002年我
- Flink 通过 Chunjun Oracle LogMiner 实时读取 Oracle 变更日志并写入 Doris 的方案
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文章目录一、技术背景二、关键技术1、OracleLogMiner2、Chunjun的LogMiner关键流程3、修复ChunjunOracleLogMiner问题一、技术背景在大数据实时同步场景中,需要将Oracle数据库的变更数据(CDC)采集并写入ApacheDoris,以支持数据分析、BI报表、实时数据仓库等应用。本方案基于Flink+Chunjun,通过OracleLogMiner解析Re
- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
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架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位:大型系统架构设计核心难点解析核心项目:BToB电商平台订单系统(年交易额200亿级)本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- NET Core 大数据处理
Gene Z
.NetC#c#
在.NETCore里处理10万条以上的大数据时,可采用以下几种方式,同时也适用于不同的应用场景。1.批量处理方式借助批量操作一次性处理大量数据,从而减少与数据库或外部系统的交互次数,提高性能。例如,在向数据库插入大量数据时,可使用批量插入操作。应用场景适用于数据导入、数据迁移等场景。比如将CSV文件中的大量数据批量导入到数据库中。2.并行处理方式运用并行编程技术(像Parallel.ForEach
- 火山云与腾讯云的优势对比
苹果企业签名分发
腾讯云云计算
首先,我需要确定用户的需求是什么。可能他们是在选择云服务提供商,或者在做市场调研。用户可能是企业的IT决策者,或者是开发人员,需要了解哪个平台更适合他们的项目。接下来,我得收集火山云和腾讯云的基本信息。火山云是字节跳动旗下的,虽然进入市场较晚,但可能有字节的技术支持,比如大数据和AI方面的优势。腾讯云作为老牌厂商,生态完善,产品线全,尤其在游戏、社交等领域有优势。需要对比的方面包括:背景与市场地位
- Flume与Couchbase集成原理与实例
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Flume与Couchbase集成原理与实例作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,企业对数据存储和处理的效率要求越来越高。在数据采集、存储、处理和分析的各个环节,都需要高效、可靠的技术支持。Flume和Couchbase正是这样两种优秀的工具,前者擅长于数据采集和传输,后者擅长于键值存储和文
- 大数据最新大数据StarRocks(七):数据表创建(2)
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程序员大数据
2.1表分为内部表和外部表默认未内部表,3.0版本开始集成外部数据建议使用catalog,外部表的建表方式将被弃用2.2列定义语法:col_namecol_type[agg_type][NULL|NOTNULL][DEFAULT"default\_value"][AUTO_INCREMENT][ASgeneration_expr]col_name:列名称注意,在一般情况下,不能直接创建以以__op
- 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'。
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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。
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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?
 
- Mybatis Spring
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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- 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。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- 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:
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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
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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- 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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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.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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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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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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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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