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fengye207161
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10.31编写时间处理工具sql--创建测试数据--插入所有原始数据,使用STR_TO_DATE函数处理不同格式的日期INSERTINTOdate_test(event_name,event_date)VALUES('Fred',STR_TO_DATE('04-13-70','%m-%d-%y')),('Mort',STR_TO_DATE('09-3-69','%m-%d-%y')),('Alic
- 平面设计矢量绘图软件 CorelDRAW 2019简体中文特别版 Win/Mac
CorelDraw2019回归Mac并进入网络经过近20年的努力,Corel再次吸引Mac用户加入到CorelDrawGraphicsSuite2019大家庭。Corel在2001年不可避免放弃了其Mac版CorelDraw产品。18年后今天推出其最新的Windows更新CorelDrawGraphicsSuite2019,并首次亮相进入网络应用世界。这次的不同之处在于Mac版本不是一个温暖的Wi
- Pytest中的参数化测试 -- 提升效率的利器
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掌握Pytest:从新手到专家pytestjavapython
概述在编写自动化测试时,经常需要针对不同的输入数据运行相同的测试逻辑。手动为每种情况编写单独的测试函数不仅耗时,还容易出错。Pytest提供了参数化测试的功能,允许你通过一组参数来运行同一个测试函数,极大地提高了测试效率和代码复用性。本文将详细介绍参数化测试的概念、定义、注意事项以及实际操作示例。什么是参数化测试?参数化测试是指将一组测试数据作为参数传递给测试函数,使得同一个测试函数可以针对多种输
- Django ORM 2. 模型(Model)操作
博观而约取
djangopython后端
1.数据准备本文后续所有ORM操作将通过提供通用的测试数据进行演示:定义6个模型(覆盖字段类型、关系类型、查询、聚合、注解等场景)关于创建模型请参考上一节:DjangoORM1.创建模型(Model)使用Django离线脚本批量生成各模型测试数据模型定义在测试app(假如app名为web)下的models.py(web/models.py)中添加如下6个模型:fromdjango.dbimport
- g711a/g711u音频 播放器和原始音频参考文件
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g711ag711u测试数据,g711播放器下载,调试声音时很不方便,下载附件包后,你要的都有了。下载地址:https://download.csdn.net/download/sunflavor/88603724
- AI测试方法
二狗子82
ai功能测试测试用例AIGC
1.创建高质量的测试数据集为了验证标签的准确性,需要构建一个丰富的测试数据集。该数据集应包括多种场景和风格的输入文本:正常对话、非正式对话、含有拼写错误或语法问题的文本等。包括模棱两可或复杂情境的文本,看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布,这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。2.多轮对话的上下文跟踪对于涉及多轮对话或长文本的情况,模型需要正确理解整个对话的上下文。例如
- equine在神经网络中建立量化不确定性
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知,用于监督标记问题的深度神经网络(DNN)可以在各种学习任务中产生准确的结果。但是,当准确性是唯一目标时,DNN经常会做出过于自信的预测,并且无论测试数据是否属于任何已知标签,它们也总是进行标签预测。EQUINEwascreatedtosimplifytwokindsofuncertaintyquantificationforsupervisedlabel
- 邮科千兆2光8电工业级交换机在高温环境中的可靠性实践
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工业物联网场景里,网络设备稳定性关乎生产系统连续性,冶金、能源、交通等高温作业环境,工业交换机需经受75℃以上高温考验。本文以邮科千兆2光8电工业交换机为例,结合测试数据与应用案例,解析其高温环境下技术适配性与可靠性保障机制。一、高温对工业交换机的技术挑战工业现场高温对交换机影响多维。钢铁企业冷轧车间实测,环境温度超60℃,普通商用交换机散热不足,芯片温度飙升至95℃,数据包丢失率从0.03%增至
- influxdb-comparisons IOT数据测试 使用记录
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tsdb物联网devops运维时序数据库
文章目录生成测试数据数据倒数influxdb数据导入influxdb后显示结果生成测试数据./bulk_data_gen-formatinflux-bulk-use-caseiot-seed100-sampling-interval10s-scale-var10-timestamp-start"2022-12-01T00:00:00+80:00"-timestamp-end"2023-01-03T
- AI摄像头动捕:精准量化八段锦动作质量,赋能传统功法习练
在追求动作标准度的竞技体育、舞蹈教学或运动康复领域,如何科学、客观、高效地评估动作质量一直是核心挑战。如今,AI摄像头动捕技术的成熟,正为这些领域带来突破性的解决方案,尤其在需要高度专注与准确性的八段锦、太极拳等传统健身功法领域中展现出巨大潜力。AI摄像头动捕系统,通过部署多组高帧率RGB摄像头,在空间中构建一个精密的三维捕捉场域。这种无穿戴动捕(或称无标记点动捕)的方式,让用户无需任何设备束缚人
- 单表高效管理异构数据:点位管理引擎快速上手指南
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点位即设备上用于采集、监测和控制的各类传感器和执行器,是物联网应用场景中最重要的数据单位,通过对众多点位进行管理,企业可以实现设备监控预警、实时监测等方案。高效地存储和管理点位数据对于每一个企业和用户而言都是至关重要的。在本篇文章中,我们将详细介绍如何使用DolphinDB点位管理引擎(IOTDB引擎)来管理和存储复杂的点位数据,提升点位数据管理效率。本教程提供完整的测试代码和测试数据,初学者也可
- 企业级知识库私有化部署:腾讯混元+云容器服务TKE实战
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1.背景需求分析在金融、医疗等数据敏感行业,企业需要构建完全自主可控的知识库系统。本文以某证券机构智能投研系统为原型,演示如何基于腾讯混元大模型与TKE容器服务实现:千亿级参数模型的私有化部署金融领域垂直场景微调高并发低延迟推理服务全链路安全合规方案1.1典型技术挑战#性能基准测试数据(单位:QPS)|场景|裸机部署|容器化部署|优化后||--------------------|--------
- 虚拟化测试工具Parasoft Virtualize的两大核心功能及应用
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在软件测试过程中,开发者和测试团队常常面临两大核心痛点:一是测试数据的重复创建和管理效率低下,耗费大量时间和资源;二是传统数据库存储方式复杂笨重,不仅增加了维护成本,还可能因性能瓶颈拖慢测试进度。虚拟化测试方案ParasoftVirtualize通过智能复用和轻量级存储,解决了这些问题,让开发者能够高效利用现有数据,简化数据管理,提升开发效率。一、智能复用,高效利用数据在使用Virtualize时
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- 全球十大体育赛事API服务
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- 足球赛事数据API:开发者指南与应用实践
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在数字化体育时代,足球赛事数据API已成为开发者构建比分应用、分析平台和博彩工具的核心基础设施。本文将解析主流足球数据API的功能差异、技术选型策略及典型应用场景。一、为什么需要足球赛事数据API?实时性需求球迷期望获取秒级更新的比分、红黄牌、换人等事件,传统爬虫难以满足高频率与稳定性要求。数据维度深度专业应用需结构化数据支持,如球员跑动热图、预期进球(xG)、传球成功率等高阶统计。全球化覆盖从欧
- 2026世界杯会有AI教练吗?深度探讨体育AI的未来
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随着人工智能在医疗、金融、工业等领域广泛落地,一个耐人寻味的问题也出现在体育圈内:2026年的世界杯赛场,会不会出现“AI教练”?乍一听像是科幻小说的设定,但从目前技术发展和产业趋势来看,答案未必是“NO”。本文将从三个角度,带你理性探讨体育AI的现状与未来可能。一、AI在体育的落地现状:它早就上场了别说“教练”,AI早已参与了现代体育的多个流程:数据分析:通过xG(预期进球)、xA(预期助攻)、
- 体育赛事大数据分析:AI模型对足球大小球预测的精度优化
东奔西走的小喇叭
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在足球赛事的大数据分析中,AI模型对“大小球”(总进球数是否高于/低于预设值,如2.5球)的预测优化是一个复杂但具有实际价值的课题。以下从技术实现、数据策略、模型优化及挑战四个维度展开分析:1.数据来源与特征工程核心数据源结构化比赛数据:历史进球数、射门/射正率、控球率、角球、任意球、红黄牌、伤停球员等。球队动态特征:近期5-10场进攻/防守效率、主客场表现、战术风格(如高位逼抢或防守反击)。球员
- 纳米体育数据API电竞数据接口:实时数据包接口文档API示例④
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- 纳米体育数据足球数据接口:统计数据包接口文档API示例①
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python开发语言websocketjava网络
纳米体育数据的数据接口通过JSON拉流方式获取200多个国家的体育赛事实时数据或历史数据的编程接口,无请求次数限制,可按需购买,接口稳定高效;覆盖项目包括足球、篮球、网球、电子竞技、奥运等专题、数据内容。纳米数据API2.0版本包含http协议以及websocket协议,主要通过http获取数据,实时数据通过websocket获取。http协议支持http和https,每个接口都需要传递用户名和密
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AGI大模型与大数据研究院
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大数据领域Kafka的性能优化案例分析关键词:Kafka、性能优化、吞吐量、延迟、分区策略、消息压缩、监控调优摘要:本文深入探讨ApacheKafka在大数据环境中的性能优化策略。我们将从Kafka的核心架构出发,分析影响性能的关键因素,并通过实际案例展示如何通过配置调优、分区策略优化、消息压缩等技术手段显著提升Kafka集群的性能。文章包含详细的性能测试数据、优化前后的对比分析,以及可落地的优化
- 前端领域前端框架的优缺点大剖析
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前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆前端前端框架ai
前端领域主流框架的优缺点大剖析关键词:React、Vue、Angular、Svelte、虚拟DOM、响应式编程、前端工程化摘要:本文深入解析React、Vue、Angular、Svelte四大主流前端框架的核心设计原理,通过架构图解、算法源码剖析、数学建模和实战对比,揭示各框架在性能优化、开发体验、工程实践等方面的本质差异。文章包含6个完整项目案例和20+性能基准测试数据,为技术选型提供科学决策依
- 数学基础不好,三阶段 “精通” 法如何学好算法。
干净的坏蛋
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首先,请你务必、务必、务必丢掉“脑子笨、数学差”的心理包袱。学习算法,尤其是为了应对面试和提升工程能力的算法,本质上不是比拼智商和数学,而是比拼正确的方法、持续的毅力和刻意练习的质量。它更像一项体育运动,比如学打篮球。没人天生会三步上篮,都需要从最基础的拍球、运球开始,通过反复练习形成肌肉记忆。算法也是一样,你需要通过正确的方法,在脑中形成对特定问题模式的“思维肌肉记忆”。这套“三阶精通法”用来学
- 洛谷 P11250 [GESP202409 八级] 手套配对-普及/提高-
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题目描述小杨有nnn对不同的手套,每对手套由左右各一只组成。小杨想知道从中取出mmm只手套,恰好包含kkk对手套的情况有多少种。小杨认为两种取出的情况不同,当且仅当两种情况取出的手套中存在不同的手套(同一对手套的左右手也视为不同的手套)。输入格式本题单个测试点内由多组测试数据。第一行是一个整数ttt,表示测试用例数量。接下来是ttt组测试用例,每组一行。每组数据只有一行三个正整数n,m,kn,m,
- 告别切屏|阿里云DMS MCP+通义灵码,30分钟搞定电商秒杀开发
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阿里云云计算
在传统研发的日常工作中,新功能开发、Bug修复或功能优化时通常涉及前端、后端和数据库三大块的开发工作,开发者需在不同编程语言和工具间频繁切换,导致开发效率低下。具体痛点包括:效率低下:频繁切屏打断开发“心流”,显著拉低开发效率。设计隐患:手动编写DDL等表结构脚本,易出错且耗时。数据难题:测试数据准备繁琐费时,极易遗漏或失真。信息壁垒:表结构信息难以在开发环境中便捷获取。代码风险:手动编写DAO/
- AI人工智能目标检测在体育赛事中的应用
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- Selenium 4.0 + AI:重构自动化测试的智能革命
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目录引言一、Selenium4.0核心进化图谱1.1协议层革新1.2架构升级二、AI赋能的测试智能体架构2.1智能元素定位引擎2.2自适应等待策略三、智能测试用例生成3.1基于GPT-4的测试场景生成3.2测试数据工厂四、智能缺陷分析与修复4.1根因分析引擎4.2自愈测试套件五、未来展望:测试智能体生态5.1三层架构演进5.2颠覆性应用场景六、总结引言在软件交付速度提升10倍的DevOps时代,传
- 优格杂志优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录
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优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录城市养生社区养老模式下老年人心理护理需求乌云高娃1-3走进超声医学的奇妙世界:揭秘超声技术的多样性胡丽丽4-6做有温度的产科护理,筑牢母婴安全防线鲁娜李襄君7精准翻身干预:降低压疮发生率的新方法陈思8月经紊乱与潜在疾病的关联马占兰9师者说让体育课成为生命成长的摇篮杜俊义10读说写教学模式在英语课堂如何人文化实施李刚强11巧借小学数学教学,培育学生数学思
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武魂杂志社编辑部2025年第1期部分目录武术大视野体育核心素养视域下武术教学的价值意蕴与实践路径张向楠1-3AI技术在青少年跆拳道教学中的应用刘晓珊王子伦4-6福州市拳击俱乐部教练队伍发展现状与对策分析李怡婕王丹7-9"双减"背景下小学跆拳道课后延时服务发展的实践策略林文烨10-12课程思政元素融入高校医学生太极拳课程的教学策略探究陈明晓13-15人工智能在高校八段锦教学中的应用与实施策略张亚贵采
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
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mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
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SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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系统: Centos6.5
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实现思路
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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