- P4447 [AHOI2018初中组]分组【贪心】
ln2037
贪心
题目描述小可可的学校信息组总共有n个队员,每个人都有一个实力值a[i]a[i]a[i]。现在,一年一度的编程大赛就要到了,小可可的学校获得了若干个参赛名额,教练决定把学校信息组的nnn个队员分成若干个小组去参加这场比赛。但是每个队员都不会愿意与实力跟自己过于悬殊的队员组队,于是要求分成的每个小组的队员实力值连续,同时,一个队不需要两个实力相同的选手。举个例子:[1,2,3,4,5][1,2,3,4
- 记录第一次在windows环境编译libuvc库 踩的坑
发光的小豆芽
相机连接windowslibuvc
最近遇到windows下编译libuvc库,实现经usb连接的摄像头拍摄采集。绕了一大圈,记录一下。首先,作为新手,肯定需要参考大神资料,但是还是踩了坑。要在windows环境下安装libuvc的驱动并确保可用,需要经过一系列流程,(1)先参考神人的博客记录呗有关windows下libuvc的使用https://blog.csdn.net/Arom_Corge/article/details/13
- 模型算力需求估算
由数入道
人工智能
计算模型的算力需求,通常基于模型的参数量(BillionParameters,简称B)和训练/推理的计算任务复杂度,结合硬件计算能力(例如每秒浮点运算次数,FLOPS)来估算。以下是详细的方法和公式说明,以及实际的计算示例。1.算力需求的基本公式1.1训练阶段训练阶段的算力需求可以通过以下公式估算:训练算力需求(FLOPs)=2×P×N×S×D\text{训练算力需求(FLOPs)}=2\time
- Android已死,备战三个月
2401_89224638
android
性,到公司之后就迫不及待的更新了3.0版本,嗯,还算顺利,只遇到了一个坑,一切都在happy的进行着。什么,你以为我想要写遇到的坑是什么,呵呵哒,我才不会告诉你,等等。。。手里的板砖先放下,一会说还不行吗,今天我们主要来聊聊如何在AndroidStudio3.0上分析内存泄漏,文章的内容很简单,但是自己摸索还是需要一些时间的,所以就在这里记录下来分享给大家。Android高级知识点一、Androi
- [AHOI2018初中组] 分组---贪心算法
^O^凡人多烦事
贪心算法算法
贪心没套路果真如此。题目描述小可可的学校信息组总共有n个队员,每个人都有一个实力值ai。现在,一年一度的编程大赛就要到了,小可可的学校获得了若干个参赛名额,教练决定把学校信息组的n个队员分成若干个小组去参加这场比赛。但是每个队员都不会愿意与实力跟自己过于悬殊的队员组队,于是要求分成的每个小组的队员实力值连续,同时,一个队不需要两个实力相同的选手。举个例子:[1,2,3,4,5]是合法的分组方案,因
- 蓝桥杯训练题(1)
wuhu_king
算法算法
幂ab的末3位数是多少?输入两个正整数a,b。1≤a≤100,1≤b≤10000。输出从高位到低位输出幂的末三位数字,中间无分隔符。若幂本身不足三位,在前面补零。样例输入72011样例输出743答案#includeintmain(){inta,b;intret=1;scanf("%d%d",&a,&b);inti;for(i=0;i
- Hot100 动态规划
Coco_9264
动态规划算法
动态规划动规五部曲:确定dp数组以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组70.爬楼梯-力扣(LeetCode)爬到第一层楼梯有一种方法,爬到二层楼梯有两种方法。那么第一层楼梯再跨两步就到第三层,第二层楼梯再跨一步就到第三层。所以到第三层楼梯的状态可以由第二层楼梯和到第一层楼梯状态推导出来,那么就可以想到动态规划了。我们来分析一下,动规五部曲:定义一个一维数组来记录不
- 蓝桥杯真题训练
怀化第一深情
编程题集蓝桥杯蓝桥杯c++算法
目录1.2.3.4.5.1..题目描述在电子计算机普及以前,人们经常用一个粗略的方法来验算四则运算是否正确。比如:248*15=3720把乘数和被乘数分别逐位求和,如果是多位数再逐位求和,直到是1位数,得2+4+8=14==>1+4=5;1+5=65*6而结果逐位求和为35*6的结果逐位求和与3符合,说明正确的可能性很大!!(不能排除错误)请你写一个计算机程序,对给定的字符串逐位求和:输入输入为一
- 蓝桥杯训练题No.6
GC_Lion
蓝桥杯蓝桥杯c++
#includeusingnamespacestd;signedmain()//正在研究signed{intn;cin>>n;cout.fill('0');//不足位数补0coutusingnamespacestd;typedeflonglongll;lla[100005];llw[105];intmain(){intn;cin>>n;for(lli=0;i>w[i];a[0]=1;memset(
- 2025小红书种草爆款指南!
搬砖的小子
新媒体小红书运营小红书爆款指南
2025年,外部环境加速变化,各行业认知接连重塑,小红书的“叙事方式”将迎来哪些升级?一、内容新升级,营销变局,品牌表达焕新过往一年,千瓜借助不同观察视角、营销思考和数据分析,记录下那些深刻影响市场的洞察(活人感、色彩美学、科技生活…),这些内容风向,在2025年《小红书平台营销通案》、《小红书营销IP新版图》中再次得以验证:新的一年,我们将继续遵循“人感、美感、未来感”的主脉络,通过对内容的焕新
- 蓝桥杯真题训练 五一 4/5
iuk11
蓝桥杯刷题
1217垒骰子矩阵快速幂op[i]表示的是与i的对面的数。如果有面互斥,就在矩阵中标记为零,否则标记为4,代表顶和底确定的时候可以有四种情况。(矩阵乘法)就是快速幂里面的乘法变成了矩阵乘法。#includeusingnamespacestd;constintmod=1e9+7;typedeflonglongll;constintmaxn=6;lln,m;inta,b;intvis[7][7];in
- 数据标注中的归类与定义,从聚类,相关,关联,回归四个方面分析
小宝哥Code
人工智能训练师聚类回归数据挖掘
在数据标注和AI训练过程中,数据的归类与定义是关键步骤,不同的数据分析方法可以用于不同的场景。本文从**聚类(Clustering)、相关(Correlation)、关联(Association)、回归(Regression)**四个角度探讨数据标注的优化,并结合Python代码示例进行说明。1.聚类(Clustering)1.1概念聚类是一种无监督学习方法,它将相似的数据点分为同一个组,而无需预
- 冬训周报(四)
HL0614SC
算法蓝桥杯
一、补题天梯赛训练补题-CSDN博客蓝桥杯训练补题-CSDN博客二、算法本周主要是蓝桥杯的一个训练,这其中对于搜索和二分的算法居多,对于搜索而言,简单的搜索可能还不成问题,但稍微一复杂写起来还是有些吃力的;另外还有二分,二分的关键就在于check函数,这要求对题目理解足够透彻,同时二分还要注意左右端点的值以及答案记录。三、小结本周是寒假训练的最后一周,这周进行了三次的蓝桥杯训练,对于OI的赛制感觉
- 冬训周报(二)
HL0614SC
算法c++
一、天梯训练赛L2-1插松枝模拟题:有一个推送器和一个盒子,推送器会给出松针片,松针下面的片一定要比上面的大,看能组合成一些什么样的松针感觉没什么特别的地方,模拟就行了,但是赛时写拉了,只拿了19分#includeusingnamespacestd;#defineintlonglong#definell__int128#definePIIpair#defineendl'\n'#definemkma
- 暑期集训周报(第一周)
HL0614SC
算法
第☝️周训练内容个人赛为主,加上题单的练习,主要的算法包括二分,三分,栈,队列,01分数规划等等。存在的问题①英文题面这几次个人赛的大多题面都是英文,四级还不知道过没过的我属实觉得读题有点困难了,大多时候都是靠翻译解决的读题问题,而这也可能导致一些题没读准的情况,就类似于这道题一样,没仔细读题,结果白磕的很长时间,导致后面更简单的G题没写。所以还是要提升读英文题面的能力才行;②作息问题之前的训练大
- 蓝桥杯-算法训练-无聊的逗c++
懵懂1111
蓝桥杯职场和发展
问题描述逗志芃在干了很多事情后终于闲下来了,然后就陷入了深深的无聊中。不过他想到了一个游戏来使他更无聊。他拿出n个木棍,然后选出其中一些粘成一根长的,然后再选一些粘成另一个长的,他想知道在两根一样长的情况下长度最长是多少。输入格式第一行一个数n,表示n个棍子。第二行n个数,每个数表示一根棍子的长度。输出格式一个数,最大的长度。样例输入41231样例输出3数据规模和约定n<=15解题思路观察这道题,
- LLM的MoE架构的“动态路由”为什么能训练出来?
互联网之路.
知识点架构
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文大型语言模型(MoE)架构中的“动态路由”之所以能够被有效训练,关键在于其设计融合了可微分的路由机制、专家协同优化以及负载均衡约束。以下是具体原因和技术原理的解析:一、动态路由的可微分性与端到端优化门控网络的可训练性动态路由的核心是门控网络(GatingNetwork),它是一个可训练的神经网络,通过输入数据生成专家权重分布。例如,输入经过门控
- RocketMq学习笔记
花开不识君
java中间件rocketmq
RocketMq学习笔记本文记录作者基于RocketMq4.9x版本对RocketMq部分功能特性的学习,并尝试从源码角度分析其实现原理。相关文章RocketMq5.0proxy的引入:https://juejin.cn/post/7293788137662758946RocketMqDocker集群搭建:https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/167718
- 谷歌浏览器开发者工具network_关于Chrome谷歌浏览器开发者工具网络Network中返回无数据的问题...
weixin_39831170
1、如图所示,对于有些js文件,响应中无返回数据,Failedtoloadresponsedata,当然本来是应该有数据,你用火狐浏览器看,就是有的,或者直接在浏览器地址栏里输入url,也可以看到返回信息2、preservelog的作用是,保持下面的所有的网络请求不被冲掉。因为当网页刷新的时候,如果没有选中这个按钮,之前的访问url记录会被冲掉。3、但是如果选中这个按钮,就会出现如题的问题,返回没
- 接口的成员变量
cccccchd
java开发语言
问题:刷面经的时候,发现自己不知道接口的成员变量都是静态的,特此记录。实践:publicinterfaceC{inta=1;//默认publicstaticfinal}方法实现在Java8之前,只能包含抽象方法;从Java8开始,可以包含默认方法和静态方法可以包含抽象方法和具体方法字段只能包含publicstaticfinal字段(常量)可以包含普通字段(包括私有字段)构造方法不能有构造方法可以有
- 力扣-贪心-45 跳跃游戏
夏末秋也凉
力扣#贪心leetcode游戏算法
思路利用上一题思路先判断每一个点是否可以到达终点,构建bool数组,然后从0开始更新当前可以到达的最大值,更新这个最大值,知道这个最大值大于下标范围即可,每更新一次相当于跳跃一次,需要注意的是更新条件从当前点可以跳到的最大范围往前剋是遍历该点满足可以跳到重点当前的比记录跳的范围更远记录的还没跳到终点(因为当前记录已经可以跳到重点,就不需要更新了,直接跳到终点就可以)代码classSolution{
- 力扣-贪心-53 最大子数组和
夏末秋也凉
力扣#贪心leetcode算法数据结构
思路先把每一个值都加到当前集合中,记录当前的和,直到当前记录和小于0了,再重置改记录,再次尝试累加代码classSolution{public:intmaxSubArray(vector&nums){intres=INT32_MIN;intcurSum=0;for(inti=0;ires)res=curSum;if(curSum<=0)curSum=0;}returnres;}};
- Pyecharts 保存 png 图片问题
myqijin
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记录一下问题:pyecharts中使用snapshot_phantomjs保存png图片时报错ReferenceError:Can'tfindvariable:echarts\n\nundefined:1\nnull\n代码:frompyecharts.renderimportmake_snapshotfromsnapshot_phantomjsimportsnapshot'''省略内容'''ma
- 三甲医院等级评审八维数据分析应用(六)--数据安全与隐私保护篇
Allen_LVyingbo
数智化医院2025数据分析人工智能集成学习健康医疗
一、引言1.1研究背景与意义随着信息技术在医疗领域的深度渗透,三甲医院在日常运营中积累了海量的医疗数据,包括患者的基本信息、病历记录、诊断影像、检验结果等。这些数据成为医院开展精准医疗、优化服务流程、提升管理决策科学性的关键依据。然而,数据的大规模集中存储与频繁交互流通,使得数据安全与隐私保护面临前所未有的严峻挑战。一旦发生数据泄露事件,不仅会损害患者的个人隐私权益,引发公众对医院信任危机,还可能
- Docker部署Django(三)docker-compose编排Django+Uwsgi+Nginx+MySQL
诸葛钢铁云
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写在前面实际的生产环境中,我们往往需要定义数量庞大的docker容器,并且容器之间具有错综复杂的依赖联系,一个一个去手动创建容器并记录和配置这些复杂的容器关系,不仅效率低下而且容易出错,所以迫切需要一种定义容器集群编排和部署的工具,这就是docker-compose什么是docker-compose及docker-compose工具的安装Docker-compose是一个用来定义和运行复杂应用的D
- 适用于呼叫中心质检的离线ASR模型
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VOIP那些事容器
以下是适用于中文呼叫中心质检的离线语音转文字(STT)模型及工具,根据性能、中文支持、部署灵活性等维度整理:1.开源模型与框架1.1WeNet(出门问问&西北大学)特点:端到端语音识别框架,专为中文优化,支持流式和非流式识别,适合工业场景。优势:预训练模型基于AIShell等中文数据集,准确率高。低延迟,适合实时处理(如质检中的实时监控)。支持GPU/CPU部署,提供Python和C++接口。部署
- Qt学习记录--04 Qt的对话框介绍
Barry.Ji
QtC++qtC++
一引言:熟悉win32(MFC)的小伙伴们会知道,对话框分为模态对话框和非模态对话框,他们的明显差异是:模态对话框在弹出后,会阻塞同一应用程序中其它窗体的输入,即无法获取鼠标和键盘等响应。模态对话框很常见,比如记事本的“打开文件”功能。当“打开文件”对话框弹出后,我们无法对此外的窗口进行操作的。而非模态对话框在弹出后,其他窗体依旧可以获取响应。例如记事本的“查找”对话框,我们可以在查找的同时,继续
- DeepSeek模型微调的原理和方法
alankuo
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DeepSeek模型微调的原理迁移学习基础DeepSeek模型微调基于迁移学习的思想。预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练,学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性,可以迁移到其他相关的任务中。在微调时,我们利用预训练模型已经学到的这些通用知识,针对特定的目标任务进行进一步的调整和优化,使得模型能够更好地适应新任务的需求。微调的参数更新机制在微调
- 垂类大模型微调(二):使用LLaMA-Factory
CITY_OF_MO_GY
从零到亿大模型微调llama
上一篇博文和大家一起安装了LLaMA-Factory工具,并下载了大模型在上面进行了简单的加载和推理,今天尝试通过LoRa技术对大模型进行微调;一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型进行LoRA微调,大家可以根据垂类大模型微调(一)从魔塔中下载对应模型;目前该工具支持指令监督微调(Alpaca格式)和多轮对话微调(
- Yolov8-pose:从零开始训练Yolov8关键点检测模型
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YOLO深度学习人工智能
一、关键点检测模型推理1.拉取yolov8源码#克隆官方源代码gitclonehttps://gitee.com/monkeycc/ultralytics.gitcd./ultralytics#创建预训练模型文件夹,并下载关键点检测预训练模型mkdirweightscd./weightswgethttps://github.com/ultralytics/assets/releases/downl
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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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'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
- Mybatis Spring
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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-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
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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
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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
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
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.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。
*/
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
comsci
教育
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
daizj
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.
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- NIO示例
daysinsun
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
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
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#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
ehcache.xml简介
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
jackyrong
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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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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
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。
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……)
Everyday都不同
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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)
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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
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