- 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
- 12.【线性代数】——图和网络
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math线性代数
十二图和网络(线性代数的应用)图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}1.关联矩阵2.AAA矩阵的零空间,求解Ax=0Ax=0Ax=0电势3.ATA^TAT矩阵的零空间,电流总结电流图结论图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}13245n
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 数据分析与AI丨AI Fabric:数据和人工智能架构的未来
Altair澳汰尔
数据分析aiRapidMiner知识图谱人工智能
AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的,是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中,数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生,新的应用场景不断涌现,前沿探索持续拓展。可遗憾的是,众多企业在利用数据和人工智能方面,脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段,但正如大多数企业时常感受到的那样,大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。
- ×(笛卡尔积)、⋈(自然连接/连接) 的区别
kse_music
#DB数据库数据模式
文章目录前言一、笛卡尔积(×)二、自然连接(⋈)三、区别总结四、何时使用前言笛卡尔积(×)和自然连接(⋈)是两种不同的关系操作符,广泛用于数据库和关系代数中。它们的主要区别在于如何处理两个关系的记录和列:一、笛卡尔积(×)定义:笛卡尔积是两个关系(表)的所有可能组合。对于关系A和B,笛卡尔积产生的结果是A中每一行与B中每一行的组合。操作:设有两个关系:A和B。A的行数为m,列数为n;B的行数为p,
- 从基础到实践(十三):无源晶振和有源晶振的应用指南
硬件进化论
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无源晶振与有源晶振是电子系统的核心时钟源,共同支撑现代数字设备的精准运行。无源晶振因结构简单、成本低、功耗小,广泛用于基础时钟生成(如MCU、消费电子),但其依赖外部电路设计,稳定性受环境制约。有源晶振集成振荡电路,直接输出稳定时钟信号,具备高精度(±0.1ppm)、低抖动、抗干扰强等特性,是通信设备(5G基站)、卫星导航、高速接口(PCIe/USB)等高性能场景的刚需。二者在成本、精度、复杂度上
- CMOS电平标准详解
美好的事情总会发生
接口接口电平电平标准单片机嵌入式硬件硬件工程
一、CMOS电平标准的定义CMOS(ComplementaryMetal-Oxide-Semiconductor,互补金属氧化物半导体)电平标准是一种基于CMOS工艺的数字逻辑电平规范,用于定义逻辑高电平(HIGH)和低电平(LOW)的电压范围。其核心特点是低功耗、高噪声容限和宽工作电压范围,已成为现代数字电路设计的通用标准。二、CMOS电平标准的核心特性电压范围典型工作电压:5VCMOS:传统标
- QwQ-32B通用能力测评的详细分析
大势下的牛马
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QwQ-32B通用能力测评的详细分析一、测评框架与核心基准测试QwQ-32B的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开,覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力:LiveBench(“最难LLMs评测榜”)设计方:Meta首席科学家YannLeCun团队主导构建任务类型:数学证明:需完成包含多步推导的几何/代数证明题(如"证明存在无限多个素数")逻辑谜题:例如"三个箱子标签全错,如何通
- 基于USB Key的Web系统双因素认证解决方案:构建安全与便捷的登录体系
安 当 加 密
安全网络运维
摘要在网络安全威胁日益严峻的背景下,传统的“用户名+密码”认证方式已难以应对钓鱼攻击、密码窃取等风险。上海安当基于USBKey技术,推出了一套面向Web系统的双因素认证解决方案,通过硬件与密码学的深度融合,实现用户身份的高强度验证。本文将从技术原理、实现流程、核心优势及典型应用场景等角度,详细解析该方案的设计与实践。一、技术原理与核心组件1.USBKey的双因素认证机制USBKey作为硬件载体,结
- 2008-2024年中国手机基站数据/中国移动通信基站数据
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数据#全国手机基站移动通信基站
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- PyTorch 学习路线
gorgor在码农
#python入门基础pythonpytorch
学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码,逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐,适合从入门到进阶:1.基础知识准备前提条件Python基础:熟悉Python语法(变量、函数、类、模块等)。数学基础:了解线性代数、微积分、概率论(深度学习的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
- 王阳明代数讲义
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明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
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- Zama TFHE-rs v1.0 发布
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全同态加密FHEFHE
1.引言2025年2月,Zama发布了TFHE-rsv1.0,这是TFHE-rs库的第一个稳定版本。这标志着一个重要的里程碑,稳定了x86CPU后端的高级API,同时确保了向后兼容性。——即,现在可以依赖TFHE-rsAPI,而不必担心未来更新中出现重大变化。此版本中最显著的改进是:关键参数的细化,这增强了密码学安全性,保留了性能并优化了它们以用于分布式协议。还引入了官方手册和简化的贡献流程。值得
- Facebook 隐私风波:互联网时代数据安全警钟
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随着互联网的快速发展,我们的生活日益与数字世界交织在一起。社交媒体平台,尤其是Facebook,已经成为我们日常沟通和信息交流的重要工具。然而,随着用户数据泄露事件的不断曝光,Facebook的隐私风波引发了公众对于数据安全的深刻反思,成为互联网时代数据保护的一大警钟。数据安全:数字时代的新挑战互联网的兴起使得大量个人信息得以通过社交平台、电子商务等途径传递。然而,正因为这些数据在网络中流动,也带
- (Pytorch)动手学深度学习:基础内容(持续更新)
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深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
- 素数筛介绍,C++实现
非德77
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一、素数在数学的奇妙世界里,素数是一个独特而又基础的概念。素数,也被称为质数,是指在大于1的自然数中,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数。例如,2、3、5、7、11等都是素数,而4(能被2整除)、6(能被2和3整除)等则不是。素数在数学领域中具有举足轻重的地位,是数论等众多数学分支的核心研究对象。在计算机科学领域,素数也有着广泛的应用,比如在密码学中,RSA加密算法就依赖于大素数的性质来保
- 算力网驱动数字经济多场景融合创新
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网作为数字经济的核心基础设施,正通过技术融合与架构创新重塑多行业应用场景。其核心架构整合了异构计算、分布式存储和智能调度系统,形成覆盖云端、边缘端及终端的协同网络。从技术要素看,光子芯片将计算密度提升3-5个数量级,而量子计算在密码学、分子模拟等领域的突破性进展,为算力网的演进提供了全新可能性。技术要素应用场景关键指标提升异构计算架构工业互联网任务响应速度提升40%边缘云协同智能安防系
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- 01计算机视觉学习计划
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计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- python中的numpy库有什么优缺点_python中关于numpy库的介绍
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1.Numpy是什么?NumPy(NumericalPython的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深
- Mybatis-Plus 配合Sharding-JDBC 实现分库分表
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在现代数据库设计中,随着数据量的不断增长,单一数据库往往无法满足高并发、高性能的业务需求。因此,分库分表策略成为数据库架构优化的重要手段。本文将介绍分库分表的基本概念,并重点探讨垂直拆分与水平拆分的区别,以及如何在MyBatis-Plus中结合Sharding-JDBC实现数据库的分库分表。数据库分库分表概念分库分表是数据库优化的一种常见方式,其核心目的是为了减少单库单表的数据压力,提高查询效率,
- 拉货搬家小程序开发中保障用户隐私和数据安全的方法
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拉货搬家小程序开发中保障用户隐私和数据安全的方法在开发拉货搬家类小程序时,保障用户隐私和数据安全需通过多维度技术手段和管理措施协同实现。以下是系统化的解决方案框架及实施要点:一、数据全生命周期加密保护1.存储层加密采用AES256算法对用户身份信息、订单轨迹、支付凭证等敏感字段加密存储,结合盐值(Salt)增强密码学安全性。敏感数据(如身份证号)建议脱敏后存储,例如仅保留部分字段并用哈希值关联业务
- 【无标题】大模型智能涌现的数学本质与底层机制
调皮的芋头
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大模型智能涌现的数学本质与底层机制一、语言建模的数学基础大模型的核心任务是基于概率链式法则建模语言序列:P(w1,...,wn)=∏t=1nP(wt∣w10^{11})时出现能力相变相变示例:参数量级涌现能力数学机制10^9基础语法低维流形建模10^11多步推理高维空间路径积分10^13跨模态类比抽象概念解纠缠五、知识压缩的代数结构张量分解视角:模型权重矩阵(W\in\mathbb{R}^{d×d
- 物理竞赛中的线性代数
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线性代数1行列式1.1nnn阶行列式定义1.1.1:称以下的式子为一个nnn阶行列式:∣A∣=∣a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann∣\begin{vmatrix}\mathbfA\end{vmatrix}=\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\\vdots&
- 费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力:矩阵运算与应用 (应用篇)
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第六篇:NumPy的“线性代数”之力:矩阵运算与应用(应用篇)开篇提问:考虑一个实际问题:图像的旋转。当你使用图像编辑软件旋转照片时,背后是什么在驱动图像像素的精确移动?答案是线性代数。图像可以表示为数值矩阵,而旋转、缩放、剪切等图像变换,都可以通过矩阵运算来实现。线性代数不仅是图像处理的基石,也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具,用于描述和解决多维
- 通往 AI 之路:Python 机器学习入门-线性代数
一小路一
从0开始学习机器学习机器学习人工智能python后端开发语言线性代数
2.1线性代数(机器学习的核心)线性代数是机器学习的基础之一,许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念,包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量,以及奇异值分解(SVD)。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量(Scalar)标量是一个单独的数,例如:a=5在Python中:a=5#标量2.向量(Vector)向量是由多个数值组成的一维数组,例如:v=[2,3,5]Pytho
- 【数据库】关系数据模型
XiYang-DING
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关系数据模型一、关系数据结构1.1相关概念1.2三类关系二、关系操作三、完整性约束3.1实体完整性3.2参照完整性3.3用户定义的完整性一、关系数据结构1.1相关概念关系模型建立在集合代数的基础上域是一组具有相同数据类型的值的集合笛卡尔积:所有域的所有取值的一个组合不能重复表中的每行对应一个元组表中的每列对应一个域关系:笛卡尔集的子集关系也是一个二维表关系本质就是一张二维表表的每行对应一个元组表的
- 【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换
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Numpy是一个Python库,用于处理多维数组和矩阵,以及针对这些数组执行数学运算的函数。它提供了高效的数组对象和相关的操作,可以用于快速处理大量数据。Numpy的主要功能包括:创建数组、数组运算、数组索引和切片、线性代数、随机数生成等。Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。tips:(本博文在jupyter中实训)目录一、创建数组对象1.array()函数来创建数组的对象2
- 别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!
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在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进行学习。一、前置阶段数学:线性代数、高等数学自然语言处理:Word2Vec、Seq2SeqPython:Pyotch、Tensorflow二、基
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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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&
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
g21121
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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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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
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- 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
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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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
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.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
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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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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
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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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- [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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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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- NIO示例
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcacheehcache.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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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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windowsPHPunixMicrosoftperl
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。
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&n
- 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
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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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。
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