- Tcp/UDP协议详解
寂寂寂寂寂蝶丶
tcp/ip网络网络协议
为什么会有TCP/IP协议在世界上各地,各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务,这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别。就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音,让他们无法合作一样。计算机使用者意识到,计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用。只有把它们联合起来,电脑才会发挥出它最大的潜力。于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起。但是简单的连到一起是远远不够的,就好像语言不同
- 【认知框架重构】
调皮的芋头
人工智能神经网络
在信息高度互联的今天,寻找信息洼地和利益洼地已成为获取超额收益的核心能力。这两种"洼地"本质上是市场非有效性的具象化表现,其形成机制和挖掘方法值得系统研究。以下从底层逻辑到操作层面的深度分析:一、认知框架重构时空差理论:信息传播存在物理时滞(如跨境政策变化)、认知时滞(专业门槛导致的理解延迟)、传播层级衰减(信息在传递中的失真)熵增对抗模型:市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入,当维护成本超过收
- SMT贴片加工厂厂房承重能力要求
贴片机
smt
SMT贴片加工厂厂房承重能力要求SMT贴片加工大部分都是重型设备,尤其是贴片机、回流焊等设备,有些重达几顿、十几吨,因此厂房承重必须符合规范,如果厂房承重差,极有可能造成坍塌,并且SMT产线都是整线设备摆放,对厂房局部承重压力大,因此厂房承重能力是SMT贴片厂必须认真审视的问题,下面英特丽为大家介绍厂房承重能力的要求。厂房承重能力决定能够摆放多少SMT设备,事先必须经过厂房承重检测机构进行检测鉴定
- 深入理解Java工厂方法模式:原理剖析与实战应用
小诸葛IT课堂
java工厂方法模式开发语言
一、为什么要学习工厂方法模式?在软件开发中,对象创建是最常见的操作之一。当我们需要创建的对象类型存在多种可能,或者对象的创建过程较为复杂时,如果直接在业务代码中使用new关键字进行实例化,会导致以下问题:代码耦合度高难以扩展新的产品类型违反开闭原则(对扩展开放,对修改关闭)代码重复和可维护性差工厂方法模式(FactoryMethodPattern)正是为了解决这些问题而诞生的经典设计模式。它被广泛
- AI 革命再提速:从 Manus 封停到 OpenAI 开源,技术竞赛与伦理博弈下的产业变局
zhz5214
AI人工智能开源智能体aiAI编程AI写作
2025年3月,人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后,新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁,引发轩然大波。而在封禁事件发酵不到一周,OpenAI连夜发布AgentSDK与ResponsesAPI,以开源姿态强势回应。这场技术竞赛与伦理博弈交织的产业变局,正将AI革命推向新的临界点。一、技术突围与平台博弈:Manus事件的双重隐喻Manus
- Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术
冰蓝蓝
自然语言处理神经网络人工智能深度学习
在深度学习中,过拟合是一个常见的问题,尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上表现不佳,即泛化能力差。为了解决这个问题,研究者们提出了多种正则化技术,其中之一就是Dropout。什么是Dropout?Dropout是一种正则化技术,由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”(即暂时移除)网络中的一些神经元
- 证券交易系统核心技术解析:LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践
Ashlee_code
架构pythonjavac++
一、行业痛点:为什么传统交易系统正在被淘汰?2024年,证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷:数据延迟:非官方行情源导致套利窗口丢失(实测延迟普遍>0.1秒);风控低效:依赖人工监控,凌晨时段风险拦截率不足30%;扩展性差:单体架构下订单处理峰值低于10万/秒,极易崩溃。典型案例:某券商因系统延迟0.05秒,单日
- GitHub图床
Thinking_calculus
Linuxgithub
GitHub之图床github当图床使用的方法了解了,最简单的、安全的方式是创建一个私有库,通过发起issue的方式把想要保存的图片放在issue区title中可以添加便于记忆的字段,虽然大概率以后不会用到,但如果需要时可以使用爬虫爬取issue保存下来,也便于查找之前还有些照片以仓库的形式同步在这个仓库中,但取url这个过程十分麻烦,不过如果是用于储存大量照片的话,使用仓库同步的方式可能不会差,
- Transformer 架构深度剖析
时光旅人01号
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一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)堆叠而成,每个层包含:多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)前馈网络(Feed-ForwardNetwork,FFN)残差连接(ResidualConnection)和层归一化(LayerNorm)关键特性:完全基于注意力机制,摒弃了循环和卷积结构
- 2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算
小呀小萝卜儿
学习-C/C++学习c语言
合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序,计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出2个正整数A和B。输出格式:在4行中按照格式“A运算符B=结果”顺序输出和、差、积、商。输入样例:32输出样例:3+2=53-2=13*2=63/2=1二、代码(C语言)⭐️#incl
- 信号传输与通信:光纤通信中的信号处理_(13).光纤通信中的色散管理
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理网络
光纤通信中的色散管理色散的基本概念色散是光纤通信中的一个关键问题,它会导致信号在传输过程中发生失真。色散主要分为两类:模态色散和色度色散。模态色散模态色散主要发生在多模光纤中。多模光纤允许多个模式同时传播,但由于每个模式的传播速度不同,导致不同模式的光在光纤中传播的时间不同。这种时间差会导致信号的展宽,从而引起失真。色度色散色度色散主要发生在单模光纤中。色度色散是由于不同波长的光在光纤中的传播速度
- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础(变量、循环、函数)、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放(标准化/归一化)、数据可视化(Matplotlib/Seaborn)。二、渐进式学习
- 新手村:数据预处理-特征缩放
嘉羽很烦
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新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- 新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数
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机器学习均值算法算法
新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5],均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
人工智能开源python深度学习pytorch
模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
- 《Hello YOLOv8从入门到精通》4, 模型架构和骨干网络Backbone调优实践
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YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型,其模型架构细节包括骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)三大部分。一、骨干网络(Backbone)Backbone部分负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构,的增强版本,并结合了其
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
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1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- js实现关于分页的一种实现方式
番薯(Koali)
Javajavaweb分页数据javascript
项目中用到列表的地方很多,二页面列表的显示必然要求分页,所以分页和查询几乎密不可分,如果说你不会分页查询数据,那你基本上还属于菜鸟。分页的原理很简单,从sql上看就是从哪一条开始,往后差几条。所以sql只需要传2个参数,这只是原理罢了,关键是实现。而实现的方法就多了去了,架构师干这个是小菜一碟。在我的项目中,关于分页架构师已经写好了一个管理分页的类,这个类与sql耦合,控制分页只需哟啊控制这个类的
- NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评
左岸Jason
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目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干
- 浪潮退去,程序员们该如何适应?
Ethan. L
程序人生程序人生职场和发展
大概从2010年开始,忽如一夜春风来,千树万树梨花开,移动互联网开始蓬勃发展,程序员们迎来了春天。在过去的十多年里,程序员这个群体无疑是幸运的,享受了时代的红利,成为了高薪行业的代表。然而在最近的一年里,整体环境变得越来越差,互联网行业也是寒意肆虐。“裁员”和“失业”成了大家茶余饭后的高频词汇。有人说“当浪潮退去,才知道谁在裸泳”。我非常不认可这种说法,在当前的环境下,这无疑是将罪责强加于受害者身
- Redis缓存和Mysql数据一致性问题
每天瞎忙的农民工
缓存redismysql
在高并发环境下,保持Redis缓存和MySQL数据库的数据一致性是一个复杂但至关重要的任务。下面是对这一问题的详细讲解,并结合PHP代码示例来展示如何解决这些一致性问题。问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于:缓存和数据库之间的延迟:在缓存更新与数据库更新之间,可能存在时间差,导致数据不一致。高并发下的缓存击穿:缓存被并发请求同时击穿,导致大量请求直接访问数据库。缓存雪崩:大量缓存
- 芯谷D1117-33C:高性能1.0A低压差线性稳压器详解
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芯谷单片机stm32嵌入式硬件喷雾机DVD解码板ADSL调制解调器
在现代电子设备中,稳定的电源供应是确保系统可靠运行的关键因素之一。低压差线性稳压器(LDO)作为一种能够有效降低输入电压并提供稳定输出电压的器件,被广泛应用于各种电子设备中。今天,就让我们深入探讨芯谷D1117-33C这款高性能1.0A低压差线性稳压器的特性与应用。一、产品概述芯谷D1117-33C是一款低压差线性稳压电路,属于D1117系列中固定输出电压为3.3V的版本。该系列电路具备高精度、低
- java版电子招投标采购|投标|评标|竞标|邀标|评审招投标系统源码
微服务技术分享
java企业电子招投标系统源代码企业招投标系统源码招采系统源码
功能模块:待办消息,招标公告,中标公告,信息发布描述:全过程数字化采购管理,打造从供应商管理到采购招投标、采购合同、采购执行的全过程数字化管理。通供应商门户具备内外协同的能力,为外部供应商集中推送展示与其相关的所有采购业务信息(历史合作、考察整改,绩效评价等),支持供应商信息的自助维护,实时风险自动提服务框架:SpringCloud、SpringBoot2、Mybatis、OAuth2、Secur
- 从基础到实践(十四):LDO的由来与内部结构解析
硬件进化论
单片机嵌入式硬件压力测试集成测试安全性测试
LDO(低压差线性稳压器)是电子系统的“电压守门员”,能在极低压差下(如0.2V)稳定输出纯净电压,榨干电池电量延长续航,避免传统稳压器因压差不足宕机。其无高频噪声的特性,为传感器、射频模块等精密电路提供“无污染”电源,同时集成过流、过热保护,兼顾安全与高效,是便携设备和多电压系统中不可替代的“能源心脏”。一、LDO是什么?LDO全称低压差线性稳压器(LowDropoutRegulator),是一
- 期权:短期交易日内波动为主 静待市场情绪拐点
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今天,我们继续来看看在期权交易中,困扰了大多数投资者的问题都是怎样的,它们的解决方法是什么?先收藏,再学习哦~1、当方向看好后如何使用合适的策略进行买卖?当方向看好了,是否知道会立即涨跌或不知何时会涨跌?若不知道则可使用卖方为主的策略,赚钱方向收益的同时也获取时间价值收益,若知道短期会涨,则以买方为主,或可用垂差策略,减少权利金中时间价值的损失。大多都不知何时涨,通常卖方为佳。2、期权波动率的百分
- 【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 第一次用户反馈
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技术职场小剧职场和发展程序人生学习方法改行学it程序员创富
点击查看小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html阳光透过窗帘的缝隙,懒洋洋地洒在办公室的每一个角落,却似乎无法驱散产品经理程立新心头的阴霾。他坐在电脑前,眼神空洞地盯着屏幕,心里五味杂陈。昨天项目匆匆上线,本以为会是公司迈向成功的一大步,没想到今天一早就迎来了用户的“狂轰滥炸”。场景一:产品经理的“差评风暴”“这…
- 微信小程序的部分理论题
用smile面对一切
小程序微信小程序前端
1.简述微信小程序的运行机制热启动:假如⽤户已经打开了某个⼩程序,在⼀定时间内再次打开⼩程序的话,这个时候我们就不再需要重新启动了,只需要把我们的后台打开的⼩程序切换到前台来使⽤。冷启动:⽤户⾸次打开⼩程序或被微信主动销毁再次打开的情况,此时⼩程序需要重新加载启动。2.分析一下小程序的优劣势优势:无需下载,通过搜索和扫一扫就可以打开打开速度快开发成本比App要低安卓上可以添加到桌面,与原生App差
- 【图像检测】基于霍夫变换 Hough变换实现图片车道线检测matlab代码
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图像处理matlab计算机视觉算法
1简介本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差,计算量大.本文提出的算法将先对原图像进行处理,设置ROI区域减少计算量,转换颜色空间并且扫描图像灰度值划分出有阴影的区域进行处理,最后判断最有可能出现车道线的区域,进行霍夫变换检测出
- 第十六届蓝桥杯模拟赛(第三期Python)
凯强同学
蓝桥杯python蓝桥杯算法
这跟真题的难度差十万八千里了,只能用来加强一下自信,除了最后一题,其他都比较简单1.最大质数【问题描述】如果一个数p是个质数,同时又是整数a的约数,则p称为a的一个质因数。请问,2024的最大的质因数是多少?【答案提交】这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。【代码】defis_prime(n):foriinra
- YOLO系列模型从v1到v10的演进
剑走偏锋o.O
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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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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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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”
- 用户自动登录网站
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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
程序员是怎么炼成的
操作系统
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
aijuans
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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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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
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
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
boyitech
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
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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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private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [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....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
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.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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int x;
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sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- 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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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;
import java.util.Arrays;
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import org.junit.runn
- 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:
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。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
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)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
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