- CSnakes vs Python.NET:跨语言集成的巅峰对决与架构解密
领码科技
AI应用技能篇实战篇跨语言集成.NETPython性能优化双向互操作
摘要本文深入剖析了.NET生态中两大Python集成方案——CSnakes与Python.NET的技术差异。从底层架构、类型系统、执行性能到应用场景,我们进行了全方位对比。CSnakes凭借源生成器与PythonC-API直连,实现了微秒级调用延迟;而Python.NET则通过动态类型系统构建了双向互操作桥梁。通过实测数据与典型场景推演,本文为开发者提供了精准的技术选型指南。关键词:跨语言集成、.
- 期权有哪些用处?期权和期货比优势在哪?
财财有个期权懂
金融财经
期权如同金融市场的“瑞士军刀”,既能防御风险,又能主动出击。相较于期货的“刚性对决”,期权更像“柔性博弈”——通过策略组合在不确定性中捕捉确定性收益。期权有哪些用处?期权的核心价值在于其非对称性——买方风险有限,收益潜力无限;卖方收益有限,风险可能无限。这种特性让期权在实际应用中展现出四大核心用途:首先是风险管理能力:黑天鹅事件的“保险单”老板们可以利用期权对冲股票下跌,比如持有100万元股票组合
- 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio
木亦汐丫
Python编程StreamlitGradioJupyterHuggingFacePandasPyTorchTensorFlow
Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择?它们各有独特的设计理念和适用场景,以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析:一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件(
- AI江湖风云:GPT-4.5与Grok-3的巅峰对决
广拓科技
人工智能
在科技飞速发展的今天,人工智能领域的竞争可谓是一场没有硝烟的战争。各大科技巨头和新兴企业纷纷投入大量资源,力求在这个充满无限可能的领域中抢占先机。就在前不久,AI界发生了一件大事,OpenAI的明星产品GPT-4.5竟然被马斯克旗下xAI公司的Grok-3反超,这个消息犹如一颗重磅炸弹,瞬间在科技圈掀起了惊涛骇浪。大家纷纷猜测,这背后究竟隐藏着怎样的故事?Grok-3究竟凭什么能够后来居上,实现对
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决与开发者洞察
硅基打工人
AI人工智能chatgpt语言模型媒体经验分享自然语言处理
大家好,我是硅基打工人呀!在2025年的人工智能领域,DeepSeek与ChatGPT两大语言模型的竞争成为全球开发者关注的焦点。本文将从技术架构、性能表现、应用场景及生态策略等维度,结合最新行业动态与用户实测数据,为开发者呈现这场技术对决的核心要点。一、技术架构对比:效率与规模的博弈DeepSeek的差异化设计混合专家(MoE)架构:通过动态激活部分参数(如R1模型每次仅调用370亿参数),显著
- WebSocket调试神器对决:Apipost VS Apifox
你以为所有API工具都能玩转WebSocket?当你的APP需要实时股票行情推送,当你的游戏要处理千人同屏交互,当你的IM系统必须保障消息零延迟——传统HTTP协议的"一问一答"模式瞬间破功。此刻WebSocket协议才是真正的救世主,这个全双工通信协议能让客户端与服务器建立"永不挂断的热线",但掌握这把利器的开发者们,却常常在调试环节摔得鼻青脸肿:▎传统调试:手写JavaScript+浏览器Co
- 规控算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
规控算法工程师技术图谱与学习路径规控算法工程师(规划与控制算法工程师)是自动驾驶领域的核心岗位之一,涉及路径规划、行为决策、运动控制等多个技术模块。以下为技术图谱与学习路径的整合,结合行业需求和技术发展趋势。一、技术图谱核心模块数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值分解(用于控制系统建模与优化)。微积分:梯度下降、泰勒展开、动态系统建模(支持控制算法推导)。概率论与统计学:贝叶斯理论、马尔可
- 图像算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域,从基础知识到高级算法,涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础:线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解(SVD)等概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)、假设检验等微积分:导数、梯度、最优化方法(梯度下降、
- 推荐算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务推荐算法学习算法
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,可以总结如下:一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:数学基础:微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础,用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构:熟练掌握Python、Java等编程语言,具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
- 聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦(聚类篇)
道酝欣赏
继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法,类似的,这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法,最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律
- Feign vs Dubbo:轻量级REST对决高性能RPC,谁才是微服务通信的真命天子?
码农技术栈
dubborpc微服务springcloudspringboot
微服务架构中,服务间的通信就像一场“默契对话”——Feign和Dubbo是两种截然不同的“语言”。一个像“打电话”一样简单直接,一个像“视频会议”一样高效复杂。今天我们就用最接地气的方式,拆解它们的差异与适用场景!一、角色定位:一个像“电话”,一个像“视频会议”Feign:轻量级HTTP通信专家出身:SpringCloud生态的“亲儿子”,基于HTTP协议,主打声明式RESTful调用。特点:像打
- 性能巅峰对决:Rust vs C++ —— 速度、安全与权衡的艺术
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??关注,带你探索Java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,智趣学习不孤单!????即刻启航,编程之旅更有趣!??在高性能计算的世界里,Rust与C++无疑是两位顶尖选手,它们各自拥有独特的魅力和强大的性能表现。本文将带你深入探讨这两门语言的性能对决,剖析它们的适用场景与背后的技术权衡,通过实例代码和详尽注解,为你揭示选择它们的智慧
- 打卡信奥刷题(877)用C++信奥P11231[普及组/提高] [CSP-S 2024] 决斗
Loge编程生活
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P11231[CSP-S2024]决斗题目描述今天是小Q的生日,他得到了nnn张卡牌作为礼物。这些卡牌属于火爆的“决斗怪兽”,其中,第iii张卡代表一只攻击力为rir_iri,防御力也为rir_iri的怪兽。一场游戏分为若干回合。每回合,小Q会选择某只怪兽iii以及另一只怪兽j(i≠j)j(i\neqj)j(i=j),并让怪兽iii向怪兽jjj发起攻击。此时,若怪兽iii的攻击力小于等于怪兽jj
- Feign vs Ribbon:微服务调用背后的双雄对决,你站哪一边?
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在微服务架构中,服务间的调用就像一场精密的“对话”。而SpringCloud家族中的Ribbon和Feign,正是这场对话的两位“翻译官”。它们看似都能实现服务调用,但背后的工作原理却截然不同。今天我们就用“说人话”的方式,揭开它们的秘密!一、角色定位:一个像“快递员”,一个像“智能管家”Ribbon:低调的负载均衡大师它像一位经验丰富的快递员,专注于如何高效分配任务(请求)。当你用RestTem
- Grok 3 vs. DeepSeek vs. ChatGPT:2025终极AI对决
一点一木
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2025年,AI领域的竞争愈发激烈,三个重量级选手争夺霸主地位:Grok3(由xAI开发)、DeepSeek(国内AI初创公司)和ChatGPT(OpenAI产品)。每个模型都有自己独特的优势,无论是在深度思考、速度、编程辅助、创意输出,还是在成本控制方面,都展现出强大的实力。但究竟谁能脱颖而出?没有一个万能的答案。最终的选择取决于你的AI需求和应用场景。在这场史诗级对决中,我将深入探讨这些模型的
- Grok-3和DeepSeek-R1,谁更胜一筹?
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人工智能DeepSeek
关于Grok-3(xAI研发)与DeepSeek-R1(深度求索公司产品)的技术竞合,需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。两大模型代表两种技术演化路径的终极对决,其胜负取决于问题域的边界定义。一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型(MoE)架构,总参量4.2T,活跃参数860B稠密神经架构,320B全激活参数知识保鲜动态知识注入(每
- 概率论——5 事件的独立性
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文章目录事件独立性描述性定义数学定义相关定理多事件独立性事件独立性描述性定义设A,BA,BA,B为两个事件,如果其中任何一个事件发生的概率不受另一个事件发生与否的影响,则称事件AAA与BBB相互独立。数学定义数学定义其实可以由条件概率推导得到,当事件AAA与BBB独立时,BBB在AAA的条件下发生的概率应该等于P(B)P(B)P(B),反之亦然,则可以得到下面的等式:P(B∣A)=P(AB)P(A
- 【概率论】多维随机变量及其分布
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- 高并发微服务日志管理:ELK、Loki、Fluentd 终极对决与实战指南
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java集后端云原生微服务elk架构
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 大模型学习路线与资源推荐
数字化转型2025
AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
- 计算:第四部分 计算的极限 第 12 章 机器能思考吗 AlphaGo 与李世石
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂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
计算:第四部分计算的极限第12章机器能思考吗AlphaGo与李世石作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自从计算机问世以来,人们就不断探讨机器能否具备人类的思维能力。这个问题一直是人工智能领域的重要议题,也是哲学和认知科学领域长期争论的焦点。直到2016年,AlphaGo与李世石的围棋对决,才将这个问题推向了高潮
- 程序员读点微观经济学
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微观经济学学习路径、核心内容、数据来源、实际作用及案例实践的系统性总结:一、微观经济学学习框架1.核心知识模块模块关键内容基础理论-供需理论(均衡价格、弹性分析)-消费者行为(效用最大化、无差异曲线)-生产者行为(成本曲线、利润最大化)市场结构-完全竞争市场-垄断与寡头(价格歧视、博弈论)-垄断竞争(产品差异化)市场失灵与政策-外部性(污染、补贴)-公共物品与搭便车问题-信息不对称(逆向选择、道德
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- AI编程神器巅峰对决!Cursor、Windsurf、Trae谁将取代Copilot?实测结果颠覆认知!
程序员
引言随着AI技术的爆发式发展,AI编程工具正在重塑软件开发流程。GitHubCopilot作为先驱者长期占据市场主导地位,但新一代工具如Cursor、Windsurf和Trae正以颠覆性创新发起挑战。本文基于多维度实测数据,深度解析三款工具的核心竞争力,揭示AI编程工具的格局演变趋势。工具定位与核心技术1.Cursor:智能化的全能助手基于VSCode生态深度改造,Cursor融合GPT-4和Cl
- 三大平台云数据库生态服务对决
title:三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容,提供成本优化计算模型、灾备演练方案设计、性能调优路线图等完整解决方案。categories:前端开发tags:云数据库弹性扩展多云架构数据库即服务自动运维全球部署成本优化扫描二维
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
DeepSeek(深度求索)与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型,在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比,为不同需求场景提供选择参考:一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统(MoE)+自研深度优化架构Transformer架构(GPT-3.5/4系列)训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
- 《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4:AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》
Athena-H
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引言:大模型时代的双雄博弈在生成式AI爆发式迭代的今天,DeepSeek-R1与ChatGPT-4分别以“中国智造新锐”与“全球标杆王者”的身份,掀起技术路线与应用生态的激烈碰撞。本文从架构设计、场景适配、性能极限三大维度,揭示两大模型的真实战力图谱。一、核心技术架构:差异化路线对决对比维度DeepSeek-R1ChatGPT-4模型架构多模态混合专家模型(MoE+Transformer)纯Dec
- Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
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大模型学习学习大模型语言模型人工智能程序员转行
Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
- AI大模型对决:DeepSeek与Grok 3,谁才是真王者?
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(一)性能对比在性能方面,Grok3和DeepSeek各有千秋。在数学任务的AIME'24数学能力测试中,Grok3取得了52分,而DeepSeek-V3仅获得39分,Grok3展现出更强的数学推理能力;在GPQA科学知识评估中,Grok3以75分领先于DeepSeek-V3的65分,在科学专业知识的理解和应用上更胜一筹。在编程任务中,Grok3的表现也较为出色,能够生成逻辑清晰、效率较高的代码,
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
芯作者
DD:日记人工智能自然语言处理
DeepSeek与ChatGPT作为当前AI语言模型领域的代表性产品,分别展现了中美两国在技术路线、应用场景与商业模式上的差异化探索。以下从多个维度对两者进行对比分析:一、技术路线与核心优势DeepSeek:算法创新与成本优化混合专家模型(MoE)与MLA技术:DeepSeek采用混合专家模型框架,通过动态选择专家模型处理复杂任务,结合多头潜在注意力机制(MLA),显著降低推理成本并提升效率。其底
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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'。
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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- 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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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)
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- Mockito异常测试实例
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java单元测试mockito
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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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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- 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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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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If i select like this:
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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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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:
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
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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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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
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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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