- 系统编程05-线程(pthread_create、pthread_join、pthread_exit)
JAN JM
系统编程linux服务器ubuntu
目录一、守护进程1.概念(简答题)1)怎样成为守护进程2.守护进程编写步骤1)忽略SIGHUP2)产生子进程3)创建新会话4)产生孙子进程5)进入新进程组6)关闭文件资源7)关闭文件权限掩码8)切换进程工作路径二、linux最小资源单位--线程。1.线程与进程2.线程函数接口特点?1)由于线程函数接口都是封装在一个线程库,所以我们是看不到源码的,查看线程的函数,都是在第3手册:man3xxxx2)
- pthreadjoin 线程退出 线程堆栈未释放 linux,linux线程——pthread_exit()与pthread_join()...
weixin_39846364
pthreadjoin线程退出线程堆栈未释放linux
一、pthread_exit()函数简介:头文件:#include函数定义:voidpthread_exit(void*retval);描述:线程通过这个函数来终止执行,就如同进程在结束时候调用exit函数一样。这个函数的作用是终止调用它的线程,并且返回一个指向某个对象的指针。由于一个进程中的多个线程是共享数据段的,因此通常在线程自己调用pthread_exit函数推出以后,退出线程所占用的资源并
- 4. 马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案(理论+Python实战)
金融OG
金融资产组合模型进化论pythonjava前端金融数据库机器学习大数据
目录0.承前1.Fama-French五因子优化的现代投资组合理论1.1WhatisFama-French五因子优化的现代投资组合理论1.2WhyisFama-French五因子优化的现代投资组合理论1.3HowtoFama-French五因子优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4因子构建与预期收益率计算2.5协方差矩阵计算2.6投
- 【AI量金术师:简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战
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高深金融术语私厨人工智能金融python
目录1.马科维茨资产组合模型简介1.1模型的起源与发展1.2核心概念2.模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例:实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵4.4随机生成投资组合4.5绘制有效前沿4.6优化求解最优投资组合5.结论与展望1.马科维茨资产组合模型简介
- 深入理解 Spring 的 Lazy Loading:原理、实现与应用场景
Ray.1998
springjava开发语言后端spring
延迟加载(LazyLoading)是Spring容器管理Bean的一种策略,指只有在需要时(调用getBean()方法获取Bean时)才会实例化该Bean。这是Spring提供的一种优化机制,用于提高启动效率和降低资源占用。1.延迟加载的含义在延迟加载模式下,Spring容器初始化时不会立即实例化所有Bean,而是等到真正需要使用时(即调用getBean()方法时),才创建Bean实例。如果不启用
- 深入MapReduce——引入
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入前面我们已经深入了HDFS的设计与实现,对于分布式系统也有了不错的理解。但HDFS仅仅解决了海量数据存储和读写的问题。但要想让数据产生价值,一定是需要从数据中挖掘出价值才行,这就需要我们拥有海量数据的计算处理能力。下面我们还是老样子,来数据一下要实现海量计算处理能力,有些什么核心痛点大数据计算核心痛点量级大在稍微大一点的互联网企业,需要计算处理的数据量都开始以PB计了。而传统的计算处理模型中,
- NIO 和 Netty 在 Spring Boot 中的集成与使用
阿乾之铭
java网络开发语言
Netty到底是个啥,有啥子作用1.Netty的本质:对NIO的封装NIO的原生问题:Java的NIO提供了非阻塞I/O和多路复用机制,但其使用较为复杂(如Selector、Channel、Buffer的配置和管理)。开发者需要自己处理线程模型、资源管理、协议解析等底层细节,代码冗长且容易出错。Netty的改进:Netty对NIO进行了高级封装,提供了更加易用的API和灵活的抽象层,例如:Chan
- 用增结算数仓化改造:在/离线调度系统的构建与应用
百度Geek说
百度架构大数据重构
导读移动运营推广平台(OPS)承载着百度内部移动应用/移动搜索业务的用户增长预算的全流程结算线上化管控功能,为了解决用增业务发展规模扩大、原有技术架构老旧、无离线数仓系统等一系列的问题,针对全域结算数据启动了整体的架构改造。为了解决业务中存在的问题,本文深入探讨并提出了一类在线、离线结合的任务调度解决方案,完成了结算业务架构更新换代,更好地服务于业务发展。01背景简述1.1业务/技术背景移动运营推
- Linux 权限体系详解:、777、755、644、600、chmod、chown、chgrp 和 umask;SUID、SGID 和 Sticky Bit;ACL (访问控制列表) 是什么?
小胡说技书
手册/开发图谱运维linux运维服务器
文章目录1.引言1.1为什么学习Linux权限?1.2本文目标2.Linux权限基础概念2.1权限模型2.2权限类型2.3权限表示法2.3.1字母表示法2.3.2数字表示法2.3.3字母与数字表示法对比2.3.4案例:字母与数字的权限切换3.常见权限分配方法对比表格3.1使用`chmod`分配权限3.2使用`chown`和`chgrp`修改拥有者和用户组3.3使用`umask`设置默认权限4.高级
- Spring Boot 支持的日志框架解析与最佳实践
一休哥助手
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引言日志是任何软件系统中的重要组成部分,它不仅有助于开发人员调试程序,还能帮助运维人员监控系统健康状况。在SpringBoot开发中,日志系统扮演着极其重要的角色。SpringBoot为我们提供了一个非常灵活的日志系统,支持多种日志框架,并允许开发人员根据不同的需求进行选择和配置。本篇文章将详细介绍SpringBoot支持的日志框架,包括默认的日志框架、日志的配置与使用方法、常见的日志框架对比,以
- clang和gcc对比
三雷科技
深入C++编程入门开发语言c++cclangllvmgcc
clang和gcc对比一、基本概述二、背景与历史三、架构与模块化四、错误提示与静态分析五、性能与编译速度六、兼容性与多平台支持七、调试支持Clang和GCC都是广泛使用的C、C++编译器,它们各自具有独特的优势和特点,适用于不同的使用场景。以下是对两者的详细对比:一、基本概述ClangGCC定义一个C/C++、Objective-C/Objective-C++编程语言的编译器前端,采用底层虚拟机(
- NVIDIA DPU — DOCA — Overview
范桂飓
软硬件融合加速技术专栏正则表达式服务器运维
目录文章目录目录DOCADOCA的软件架构DOCA的部署架构DOCA的零信任安全框架DOCA的开发周期DOCA早在2020年GTC大会上,英伟达发布了BlueField-2DPU,与之一同发布了DOCA1.0。DOCA(Data-CenterInfrastructureonaChipArchitecture,集数据中心功能于芯片的架构)是一个抽象的层,简化了API的调用。开发者可以直接使用底层的D
- Ubuntu与Window下git的配置(Ubuntu服务器 /Windows客户端)
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ubuntugit服务器server配置管理测试
1.首先搭建Ubuntu服务器1.1前提1.1.1Ubuntu服务器端(Ubuntu10)的用户:(1)root@server:服务器超级管理员用户(2)a@server:服务器管理员用户(3)git@server:git所有代码仓库和用户权限的管理者创建方法:添加用户:a@server:/home$sudouseradd-mgit设置密码:a@server:/homesudopasswdgit1
- 基于 Android 的个人健康管理 APP 设计与实现
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论文毕业设计经验分享
标题:基于Android的个人健康管理APP设计与实现内容:1.摘要本文介绍了一款基于Android的个人健康管理APP的设计与实现。首先,文章介绍了该APP的背景和目的,即帮助用户更好地管理个人健康。接着,文章详细描述了该APP的设计和实现过程,包括需求分析、系统设计、数据库设计、界面设计和功能实现等方面。然后,文章介绍了该APP的测试和优化过程,包括功能测试、性能测试和用户体验测试等方面。最后
- Kafka 迁移 AutoMQ 时 Flink 位点管理的挑战与解决方案
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编辑导读:AutoMQ是一款与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以做到至多10倍的成本降低和极速的弹性。凭借其与Kafka的完全兼容性可以与用户已有的Flink等大数据基础设施进行轻松整合。Flink是重要的流处理引擎,与Kafka有着密切的关系。本文重点介绍了当用户需要将生产Kafka集群迁移到AutoMQ时,如何处理好Flink的位点来确保整体迁移的平滑过渡。引言在云
- 重磅!AutoMQ 品牌全新升级
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AutoMQ最新资讯云计算云原生Kafka消息计算大数据AWSAutoMQ阿里云腾讯云GCP
2024年伊始,AutoMQ作为一家专业的消息队列和流存储软件服务供应商,正式发布全新的logo和官网与大家见面!一直以来,我们致力于引领消息和流存储走向云原生时代!希望通过这次品牌升级,不断创新,为大家提供更先进的产品和服务!LOGO升级新logo以"M"字母为核心设计元素,融合"A"字母,不仅象征着AutoMQ的名字,更代表了我们对核心业务和理念的坚持。AutoMQ正是以云原生技术理念,对消息
- AI产品经理还不会数据挖掘❓看完这篇就够了
脱泥不tony
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前言在数字化时代的浪潮中,AI产品经理正成为推动科技与商业融合的重要力量。然而,面对海量的数据,如何从中挖掘出有价值的信息,为AI产品的开发提供有力支持?这已成为AI产品经理必须面对的挑战。今天,我们就来探讨一下数据挖掘在AI产品经理工作中的重要性,以及如何通过掌握数据挖掘方法论,打造卓越的AI产品。一、数据挖掘:AI产品经理的必备技能在AI产品的世界中,大数据是构建一切的基础。无论是算法组件、知
- 深圳云盟智慧科技公司智慧停车管理系统GetVideo存在SQL注入漏洞
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免责声明:本文旨在提供有关特定漏洞的深入信息,帮助用户充分了解潜在的安全风险。发布此信息的目的在于提升网络安全意识和推动技术进步,未经授权访问系统、网络或应用程序,可能会导致法律责任或严重后果。因此,作者不对读者基于本文内容所采取的任何行为承担责任。读者在使用本文信息时,必须严格遵循适用的法律法规及服务协议,自行承担一切风险与责任。如涉及侵权,请及时与我们联系,我们将尽快处理并删除相关内容。0x0
- python数据分析与可视化
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一、Python数据分析概述Python是一种解释型、交互式的编程语言,其设计理念强调代码的可读性和简洁性。Python的语法结构简单,支持面向对象、过程式和函数式三种编程范式,使得Python成为一种强大而灵活的编程语言。Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节,主要是对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则
- 手写完整文本文件压缩与解压程序(哈夫曼、java)
努力的小南
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一、前言:上一篇文章手写了一个简单的文本文件压缩与解压CSDN,主要目的是阐明原理,并没有为实际的应用做准备。如果你想做出一个可视化程序并且能转发给你的朋友使用,请看以下内容。由于在文章CSDN中已经阐明了利用哈夫曼树进行文本文件压缩的原理,在此就不再赘述,当然在程序中对某些方法有所修改,后续的实现当中会进行展示。二、需要解决的关键问题:(1)哈夫曼树无法在两个程序中使用(2)页面搭建使用了单选按
- 高效消息传递架构:基于 RabbitMQ 与 C# 实现分布式系统的异步通信与解耦
威哥说编程
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在现代分布式系统中,消息队列作为一种核心的通信机制,广泛应用于系统间的异步通信、解耦以及负载均衡等场景。特别是对于需要处理高吞吐量、低延迟和高度可扩展的应用,采用成熟的消息队列中间件如RabbitMQ,可以显著提高系统的可靠性、灵活性和可维护性。与C#结合使用时,开发者可以充分利用其强大的类型系统、丰富的库支持和异步编程能力,构建高效、响应快速的分布式系统架构。本文将深入探讨如何利用RabbitM
- 【Java网络编程】IP网络协议与TCP、UDP网络传输层协议
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1.1、IP协议当应用层的数据被封装后,想要将数据在网络上传输,数据究竟要被发往何处,又该如何精准的在网络上定位目标机器,此时起到关键作用的就是“IP协议”。IP协议的作用在于把各种数据包准确无误的传递给目标方,其中两个重要的条件是IP地址和MAC地址。其中IP地址就是所有主机在网络通信中的唯一标识,但由于IP地址是稀有资源,不可能每个主机都拥有一个IP地址,因此路由器里面会记录我们主机的MAC地
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- 【Java用法】Java设计模式之(三)原型模式(Prototype Pattern)
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Java设计模式设计模式java后端
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:C#是微软公司设计的面向对象编程语言,广泛应用于Windows桌面、游戏及Web应用开发。本课程深入探讨C#的基础知识、语法特性、面向对象编程、异常处理等概念,并涉及LINQ查询、异步编程、泛型、委托、事件、接口、匿名方法、Lambda表达式、.NET框架及C#最新版本的特性。此外,课程将介绍调试与性能优化技能,以及代码重构的重要性,以帮助学生建立扎实的C#编
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目录深入理解AES加密算法:原理与Python实现1.AES算法简介2.AES加密解密流程3.Python实现AES加密解密4.结论深入理解AES加密算法:原理与Python实现AES(AdvancedEncryptionStandard)是目前最广泛使用的对称加密算法之一。它具有高效、安全和灵活的特点,被广泛应用于数据加密、通信加密以及各种安全协议中。本文将详细介绍AES算法的加密和解密流程,并
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创建一个关于“信息流广告预估技术在美团外卖的实践”的思维导图,并且专注于Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织内容。这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。思维导图结构1.项目背景美团外卖平台简介用户群体与市场定位信息流广告的意义提升用户体验增加广告收益2.用户及上下文数据收集数据来源用户行为(点击、浏览、下单等)广告主提供的创意素
- 分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 思维导图-java架构
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为了创建一个关于“分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践”的思维导图,并且专注于Java架构下的实现,我们可以将这个主题分解为几个关键领域。这包括:项目背景、因果推断的基本概念、数据收集与预处理、分布式系统设计、算法选择与实现、性能优化策略、以及效果评估与迭代。以下是这个主题的思维导图结构建议:思维导图结构1.项目背景美团履约平台简介平台业务流程(如外卖配送、闪购等)履约效率的重要性分布式因果推
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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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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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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
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)" { 
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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。
访问G4Studio网站
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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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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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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
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
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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
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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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public class PC {
/**
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* 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...
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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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- 页面校验-新建项目
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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
- junit 4.11中三个新功能
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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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- 位运算、异或的实际应用
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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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- 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
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
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