- 如何保证 Redis 缓存与数据库双写一致性?
凌志学java
后端数据库缓存redis数据库
在做系统优化时,想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据,有些数据的实时性要求不高,比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高,比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。第1级:订单数据和支付流水数据;这两块数据对实时性和精确性要求很高,所以不添加任何缓存,读写操作将直接操作数据库。第2级:用户相关数据;这些数据和用户相关
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
- 乙巳年二月廿四零时醒梦思
一叶迎秋
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乙巳年二月廿四零时醒梦思奈何奈何真奈何,秦汉一统天下制,长城黄河多安居。史话不知春秋多,街巷俚语那年曲。要么要么假要么,唐宋九州世间戏,长江五岳少欢愉。
- C# 如何给kafka消息配置优先级按序消费
躺着发呆
C#大数据kafkac#分布式开发语言
顾名思义kafka消息主题是没有优先级的配置,没办法配置消费顺序的,所有我们需要想办法给kafka消息配置消费顺序,如何做呢?下面我给大家举个简单优先级事例,比如高中低三个顺序消费消息首先要定义三个消息主题,分别是高、中、低是哪个主题,英文分别是high、medium、low这个时候他们还是没有先后消费的本领,下面需要我们赋予他们这个顺序级别思路如下消费顺序,高》中》低,高和中都是可以插队来进行消
- 开发小型、专业、安全且可扩展的语言模型:Arcee的实用指南
fgayif
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技术背景介绍在现代企业中,利用语言模型提升效率和推动创新已成为趋势。然而,大型语言模型(LLMs)的高资源消耗和安全性问题,往往让企业望而却步。为解决这些问题,Arcee提供了一种全新的解决方案:小型、专业、安全且可扩展的语言模型(SLMs)。通过SLM适配系统和无缝、可靠的集成,Arcee使企业能够充分发挥领域适应型语言模型的潜力。核心原理解析Arcee的核心在于其SLM适配系统,允许用户根据特
- 阿里云+华为云双活架构:头部企业的云端生存法则
云上的阿七
阿里云华为云架构
如何在云端构建高可用、高可靠的业务架构,依然是企业IT决策者面临的挑战。面对单一云厂商可能带来的故障风险,越来越多的头部企业开始采用“阿里云+华为云”双活架构,以提升业务连续性,实现跨云容灾,打造更稳健的云端生存法则。什么是双活架构?双活架构(Active-ActiveArchitecture)指的是企业在两个云平台(如阿里云和华为云)上同时运行核心业务,实现数据同步和业务负载均衡。一旦某一云平台
- 【以太网RDMA网卡(DPU)技术--背景】
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IC每日一题ICRDMADPU
以太网RDMA网卡(DPU)技术--背景1背景1.1RDMA通信原语1.2RDMA_writedemo【博客首发于微信公众号《漫谈芯片与编程》,欢迎专注一下,多谢大家】RDMA(RemoteDirectMemoryAccess)技术主要采用zerocopy、bypasskernel&&cpuoffload思想,来高带宽、低延迟地读写远程主机内存数据;现在以太网的传输速率已经突破400Gbps,甚至
- 利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索
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在当今数据驱动的世界中,快速准确的信息检索变得尤为重要。Pinecone作为一个功能强大的向量数据库,提供了广泛的功能,包括HybridSearch。本文将详细介绍如何使用Pinecone和HybridSearch构建高效的信息检索系统。1.技术背景介绍Pinecone是专为高效向量检索设计的数据库,可以处理高维数据。HybridSearch结合了密集向量和稀疏向量检索的优势,在提高检索准确性的同
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24k小善
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一、Docker核心原理:像租房装修一样理解容器1.1容器vs虚拟机:合租vs买别墅虚拟机就像买别墅:每个别墅(虚拟机)自带独立地基(操作系统)、水电系统(系统资源),启动慢(分钟级)、资源占用大(GB级)[1][10]容器就像合租:大家共享小区基础设施(宿主机内核),但每个房间(容器)有自己的家具摆放(应用和依赖)。轻量(MB级)、秒级启动,还能随时搬走(迁移)[9]1.2镜像分层:乐高积木式打
- 使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南
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技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术,可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案,允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务,您可以避免依赖外部API,享受更快的响应速度和更好的数据隐私。核心原理解析LocalAIEmbedding类主要负责与本地运行的LocalAI服务通信,进行文本嵌入
- 关于forward函数
oioz
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定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑,定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层(如卷积层、全连接层等),计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现:在PyTorch中,forward函数是模型的核心部分,必须显式定义。灵活性高:可以根据模型需要,自由定义forward函数的内容,包括各种计算操作。示例(PyTorch)
- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
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Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
- 自定义kafka高效的protoStuff序列化
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●JavakafkaprotoStuff序列化
Duang,最近搭建了一个自己的博客小破站,欢迎各位小伙伴来访吖:https://www.ares-stack.cn/blog_service/#/game目前序列化领域中,谷歌的protobuf应该是性能好,效率高的了,并且protobuf支持多种语言,可跨平台,跨语言但使用起来并不像其他序列化那么简单(首先要写.proto文件,然后编译.proto文件,生成对应的.java文件)protost
- 云原生周刊丨CIO 洞察:Kubernetes 解锁 AI 新纪元
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开源项目推荐DRANETDRANET是由谷歌开发的K8s网络驱动程序,利用K8s的动态资源分配(DRA)功能,为高吞吐量和低延迟应用提供高性能网络支持。它旨在优化资源管理,确保K8s集群中的网络资源能够按需高效分配。DRANET采用Apache-2.0开源许可,鼓励社区贡献与扩展,是云原生环境下提升网络性能的创新解决方案。LazyjournalLazyjournal是一个用Go语言编写的终端用户界
- CFD Fluent 出现 floating error 可能是什么原因,怎么解决
Hardess-god
CFD算法人工智能
在使用ANSYSFluent进行流体动力学模拟时,遇到浮点错误(floatingpointerror)通常指的是计算过程中发生了数值问题。这种错误可能由多种原因引起,以下是一些常见的原因及其相应的解决方法:常见原因及解决方法:网格问题:问题描述:如果网格质量不足,特别是含有高偏斜度或非常小的单元,可能会导致计算不稳定。解决方法:重新生成更精细或更合理的网格。确保网格在边界层和流体流动发生显著变化的
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"AI时代的安全战场,不在云端在本地;数据治理的胜负手,不在防御在认知。"近期,众多企业纷纷接入DeepSeek大模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业,还是在医疗、教育等领域,DeepSeek大模型的应用都如火如荼,遍地开花,展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek
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下面是MSE不适合分类任务的解释,包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客:大模型训练为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性,结合公式推导和分析,解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0,以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨,适合高理论水平的
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_gxd_
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Description夜狼,也被称为黑狼,是非常大型的有力量的狼。据说大部分夜狼起源于德拉诺。夜狼看起来像普通的狼,但这些生物的大小几乎是普通狼的两倍。这些强大的野兽,长8-9尺,重600-800磅,是最有名的兽人坐骑。这些狼和人一样高,长着长牙,看起来像是能咬断铁棍一样。他们有火红色的眼睛,皮毛则是斑驳的黑色或灰色。野狼一般在卡利姆多和穆尔戈尔北部地区繁衍生息。夜狼是高效的猎群者,他们捕杀任何猎
- 拥抱健康养生,畅享美好生活
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在快节奏的现代生活中,健康养生已成为我们追求高品质生活的关键。它并非遥不可及的高深学问,而是融入在日常的点点滴滴,是一种积极的生活态度,能让我们身心愉悦,活力满满。合理饮食是健康养生的基石。多吃新鲜蔬果,它们富含维生素、矿物质与膳食纤维,像橙子能提供丰富维C,增强免疫力;芹菜则促进肠道蠕动,预防便秘。粗粮也不可少,燕麦、糙米等能缓慢释放能量,让我们保持充沛精力。减少高油高糖高盐食物的摄入,炸鸡、蛋
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在当今快速发展的电子时代,电子设备的性能与稳定性愈发受到重视。而电源管理作为电子设备的核心部分,其重要性不言而喻。华芯邦电源管理芯片其中的低压差线性稳压器LDOHX75XX系列便是在电源管理领域的代表。一、产品概述LDOHX75XX系列是一款高性能低压差线性稳压器,专为满足各种便携式电子设备、电池供电设备以及噪声敏感应用的需求而设计。该系列产品具有超低压差、高稳定性、低功耗等特点,能够在输入电压变
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穷玩AiAIGC人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
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以下是150道HDFS相关的面试题,涵盖了HDFS的基本概念、架构、操作、数据存储、高可用性、权限管理、性能优化、容错机制、与MapReduce的结合、安全性、数据压缩、监控与管理、与YARN的关系、数据一致性、数据备份与恢复等方面,希望对你有所帮助。HDFS基本概念1.HDFS是什么?它的设计目标是什么?•HDFS是Hadoop分布式文件系统,设计目标是实现对大规模数据的高吞吐量访问,适用于一次
- Flink相关面试题
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以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答,涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink?ApacheFlink是一个开源的流处理和批处理框架,能够实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。它既可以处理无界的数据流,也可以处理有界的数据批,提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力。Fl
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一、业务逻辑漏洞概述1.定义业务逻辑漏洞是指由于程序在设计业务流程时未充分考虑安全边界或异常场景,导致攻击者可通过非技术性手段(如参数篡改、流程跳过、逻辑滥用)实现非法操作。2.特点隐蔽性强:不依赖代码漏洞,难以被自动化工具检测。危害性高:可能导致资金损失、数据泄露、权限提升等。依赖业务理解:需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景:用户A通过篡改ID
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带你了解Java无锁并发CAS在多核处理器时代,并发编程已成为提升系统性能的核心手段。传统的同步机制(如synchronized和ReentrantLock)通过互斥锁实现线程安全,但其存在以下关键问题:性能损耗:线程阻塞/唤醒涉及内核态切换,单次操作耗时约1微秒(百万条指令时间)优先级反转:高优先级线程可能被低优先级线程阻塞死锁风险:不正确的锁顺序可能导致系统冻结今天带你了解另一种保证线程安全的
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目录模式动机模式定义模式结构类图代码分析示例:动态添加功能的流组件接口具体组件装饰抽象类具体装饰类客户端模式分析核心思想动态扩展功能组合优于继承优点动态扩展功能组合优于继承代码复用性高符合开闭原则缺点增加系统的复杂性类的膨胀复杂的调试适用环境动态扩展功能避免继承带来的类爆炸性增长高度可定制化的需求模式应用输入输出流GUI组件日志记录模式扩展多层次装饰结合其他设计模式总结模式动机一般有两种方式可以实
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技术分享架构分布式网络运维大数据
分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
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.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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-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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- 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
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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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(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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- 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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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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- [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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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服务端代码:
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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
dcj3sjt126com
mysql
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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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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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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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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
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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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
<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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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