- 洛谷题单python解 【算法1-1】模拟与高精度
Keyk__
算法python开发语言
P1009[NOIP1998普及组]阶乘之和deffac(n):ifn==0orn==1:return1else:returnn*fac(n-1)s=int(input())fac_sum=0forjinrange(1,s+1):fac_sum+=fac(j)print(str(fac_sum))
- C语言学习,插入排序
五味香
c语言学习排序算法算法开发语言android数据结构
C语言,插入排序是一种简单直观的排序算法,插入排序是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。示例://插入排序函数voidinsertionSort(intarr[],intn){for(inti=1;i=0&&arr[j]>key){arr[j+1]=arr[j];j=j-1;}arr[j+1]=key;}}//打印voidprintArray(inta
- java设计模式单件模式_Head First设计模式(5):单件模式
weixin_39822493
java设计模式单件模式
更多的可以参考我的博客,也在陆续更新inghttp://www.hspweb.cn/单件模式确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访点。例子:学生的学号生成方案,是在学生注册后,通过录入学生的基本信息,包括入学学年、学院、专业、班级等信息后,保存相应的资料后自动生成的。学号生成器的业务算法为:入学学年(2位)+学院代码(2位)+专业代码(2位)+班级代码(2位)+序号(2位)1.目录image2.
- 基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现,
极梦网络无忧
自建推荐算法算法机器学习
在现代推荐系统中,随着用户量和物品量的增长,传统的推荐算法可能会面临性能瓶颈。本文将介绍如何基于ThinkPHP实现一个高性能的推荐系统,结合显性反馈(如兴趣选择)、隐性反馈(如观看时长、评论、点赞、搜索等)、行为序列分析和关键词拆分(支持中文)等功能,并通过优化方案支持大规模用户场景。目录推荐系统简介数据库设计推荐算法类的实现优化方案总结与扩展推荐系统简介推荐系统的目标是根据用户的历史行为,预测
- 计算机考研之数据结构:大 O 记号
CS创新实验室
考研复习408考研数据结构
《数据结构》不仅是计算机考研408的必考科目,也是很多自命题学校要考的科目。这里将刊登系列文章,对《数据结构》这门课的某些问题进行讲解,供学习者参考。在计算机科学领域,算法的效率至关重要。随着数据规模的不断增大,一个高效的算法能够显著提升系统性能,而低效的算法则可能导致程序运行缓慢甚至无法正常工作。为了准确评估算法的效率,我们需要一种科学的方法来衡量算法随着输入规模增长时的运行时间或空间使用情况。
- Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
Java资深爱好者
深度学习推荐算法
SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,用于处理和分析大规模数据。以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述:一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法:逻辑回归:用于二分类问题,通过最大化对数似然函数来估计模型参数。支持向量机(SVM):用于分类和回归问题,通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
- 实测|用DeepSeek批量生成头条爆款标题,1小时搞定1周工作量!效率提升300%的秘诀全公开
kang_deepsk
AI写作人工智能ai
一、[痛点直击]创作者的标题困境标题内卷:头条每天新增200万条内容,90%的文章因标题平庸被算法“雪藏”。时间黑洞:人工想1个爆款标题平均耗时15分钟,团队日均消耗6小时。数据玄学:模仿热门标题却跑不出量,平台规则变化永远追不上。用户共鸣:“上月写了30篇优质长文,阅读量全不过万,问题竟出在标题上!”——某科技领域创作者自述二、[技术革命]DeepSeek的标题生成黑科技1.爆款基因解码系统实时
- 八大经典排序算法
BUG 劝退师
算法c语言排序算法算法数据结构
八大经典排序算法目录算法概览算法详解冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序计数排序性能对比1.算法概览排序算法平均时间复杂度空间复杂度稳定性排序方式冒泡排序O(n²)O(1)稳定In-place选择排序O(n²)O(1)不稳定In-place插入排序O(n²)O(1)稳定In-place希尔排序O(nlogn)O(1)不稳定In-place归并排序O(nlogn)O(n)稳定Out
- Vue中虚拟DOM的全面解析
七公子77
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- 程序三大结构详解:顺序、选择、循环
禁小默
C算法数据结构c++pythonjava
目录前言一、顺序结构二、选择结构1.单分支结构2.双分支结构3.多分支结构4.条件匹配结构三、循环结构1.for循环2.while循环3.do-while循环四、总结与建议前言程序设计中,顺序结构、选择结构、循环结构是最基本的控制结构,也是任何程序的核心组成部分。这三种结构可以组合成任意复杂的算法,掌握它们是学习编程的第一步。本文将详细讲解这三种结构的定义、特点,并结合实际示例帮助理解其应用。一、
- ssd训练自己的数据集
reset2021
目标检测目标检测python深度学习人工智能pytorch
基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。(该专题以操作为主)SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法,one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的,其主要思路是利用CNN提取特征后,均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,物体分类与预测框的回归同时进行,整个过程只需要一步,所以其优势是速度快。这篇文档主要讲述怎样用SSD算法来实现对自己数据集的训
- 【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历
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算法数据结构
递归与二叉树遍历青铜挑战理解递归递归算法是指一个方法在其执行过程中调用自身。它通常用于将一个问题分解为更小的子问题,通过重复调用相同的方法来解决这些子问题,直到达到基准情况(终止条件)。递归算法通常包括两个主要部分:基准情况(也叫递归终止条件):当问题规模足够小,递归可以停止,通常返回一个简单的结果。递归部分:将问题分解成更小的子问题,并在递归过程中调用自身。为了更清晰地说明递归,我给你一个经典的
- 嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3
数贾电子科技
嵌入式人工智能应用人工智能算法linuxknn
KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算:1.1.3进行预测:2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程3实验验证3.1实验代码-具体代码可以从附件下载3.2演示效果1KNN介绍K邻近(K-NearestNeighbors,KNN)是一种广泛使用的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。以下是K邻近
- 美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)
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Hash算法哈希算法算法密码学人工智能网络安全
目录(1)Keccak算法简介(2)消息填充规则(3)海绵结构的实现过程(4)内部状态及表示方法(5)Keccak-f置换美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)(1)Keccak算法简介Keccak算法是美国国家标准与技术研究院(NIST)发起的SHA3竞赛的获胜算法,采用的是新型的海绵结构。根据摘要值长度的不同可以分为Keccak224、Keccak256、Keccak384、Kecc
- 蓝桥杯学习大纲
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蓝桥杯算法数据结构
(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- 【Python 语法】heapq 模块
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堆的应用场景主要功能示例:使用`heapq`实现优先队列heapq是Python标准库中用于实现堆队列(heapqueue)算法的模块。堆队列是一个基于堆(heap)数据结构的优先队列,它能在O(logn)时间内执行插入、删除最小元素等操作。Python中的heapq模块实现的是一个最小堆(min-heap),即堆顶元素是堆中的最小元素。堆的应用场景优先队列:heapq可以用来实现优先队列,按优先
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
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m0_73286250
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一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
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实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 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
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*星之卡比*
前端前端vue.js
vue的生命周期里有"挂载"这个阶段这个阶段里,vue实例已经把准备好的组件挂载到页面,模版被编译成虚拟DOM,最终渲染到实际的dom中Vue虚拟DOM更新原理1数据变化:当组件数据变化时,Vue会重新生成虚拟DOM。2Diff算法:Vue比较新旧虚拟DOM,找到差异。3生成补丁:根据差异生成补丁(需要更新的DOM操作)。4应用补丁:将补丁应用到真实DOM,更新视图。5异步更新:Vue将更新操作异
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以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
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javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
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zookeeper
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项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
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mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
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如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
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好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
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“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
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v
- Oracle备份与恢复案例
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oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
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_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
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jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
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public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
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- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
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oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
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技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
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资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
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Tuesday 星期二
February 二月
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listen 听
careful 小心的,仔细的
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heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
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head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S