- DeepSeek为云厂商带来新机遇,东吴证券看好AI带动百度智能云增长
大力财经
人工智能百度
近日,摩根士丹利(亚洲)发布研究报告《DeepSeek-AlBifurcation》,报告指出DeepSeek的爆火催生了低成本人工智能市场,为数据中心、芯片及云服务提供商带来新的发展机遇。同时,东吴证券发布研究报告维持百度“买入”评级,看好AI给集团云业务带来新发展机遇。在百度发布的2024年第四季度及全年财报中显示,百度智能云业务第四季度营收同比增长26%,在国内大模型市场中标项目数、行业覆盖
- 链表的奇偶重排(C++)
JKHaaa
链表c++数据结构
问题描述给定一个单链表,请设定一个函数,将链表的奇数位节点和偶数位节点分别放在一起,重排后输出。注意是节点的编号而非节点的数值。数据范围:节点数量满足0≤n≤1050≤n≤105,节点中的值都满足0≤val≤10000≤val≤1000要求:空间复杂度O(n)O(n),时间复杂度O(n)O(n)示例1输入:{1,2,3,4,5,6}返回值:{1,3,5,2,4,6}说明:1->2->3->4->5
- 百度文心大模型API保姆级教程:从入门到实战
海棠AI实验室
智元启示录百度API文心大模型
目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型(LLMs)在全球范围内的兴起,百度文心大模型(ERNIE)已成为人工智能领域的一颗耀眼新星。对标OpenAI的GPT系列,文心大模型致力于为中文用户提供卓越的自然语言处理能力,广泛赋
- 《百度蜘蛛池:提升网站收录的关键利器》
蜘蛛池.中国
dubbo
T@baidutopseo(蜘蛛池.中国)在互联网流量竞争日益激烈的今天,网站能否被搜索引擎快速收录并获取排名,直接影响着企业的线上曝光与转化效率。作为国内最大的搜索引擎,百度收录规则始终是站长们研究的重点。而"百度蜘蛛池"这一技术工具,凭借其对搜索引擎蜘蛛(Spider)的精准调度能力,已成为提升网站收录效率的"秘密武器"。本文将深入解析蜘蛛池的运作原理、实践价值及合规使用方法。一、蜘蛛池:搜索
- 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
小赖同学啊
人工智能人工智能
在机器学习和深度学习中,提高模型的泛化能力至关重要,正则化技术和模型融合是两种有效的手段,以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项,来限制模型的复杂度,防止模型过拟合训练数据,从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关,通过惩罚过大的参数值,使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化(Lasso正则化)原理:在损失函
- 外贸订单管理不用愁!报价、订单、发票、装箱单全流程自动化管理
在外贸行业,从客户询价到订单交付的每个环节都直接影响企业利润与客户满意度。传统人工处理模式效率低、易出错,如何用一套系统实现报价、订单、Invoice、装箱单全流程自动化?ZohoBooks外贸订单管理系统以智能化工具打破效率瓶颈,助力企业降本增效!一、痛点解析:外贸订单管理的4大效率杀手1、报价响应慢:手动计算成本、汇率、税费,客户等待时间长,错失商机。2、订单易错漏:多平台订单需人工汇总,数据
- 美业小店经营困境与博卡小店通的解决方案
Z133377
大数据
美业小店,尤其是夫妻店,在经营过程中常常面临诸多困境。这些困境不仅影响着店铺的日常运营,更在很大程度上制约了其发展与扩张。首先,会员管理是一个棘手的问题。许多小店缺乏有效的会员管理系统,导致会员信息混乱,难以精准地为会员提供个性化的服务与优惠,进而影响会员的忠诚度与复购率。例如,会员的消费记录、余额查询、消费提醒等功能难以实现,使得会员体验大打折扣。收银流程的繁琐也是美业小店的一大痛点。传统的收银
- 一文详解,外贸报价是什么?如何快速制作外贸报价单?
在外贸业务中,报价是与客户达成交易的关键一步。一份准确、专业的外贸报价单不仅能体现企业的专业性,还能增加客户对企业的信任度。本文将详细介绍外贸报价的概念、重要性以及如何制作外贸报价单。一、外贸报价是什么?外贸报价是指在国际贸易中,卖方向买方提供商品或服务的价格信息。它通常包括商品的单价、总价、贸易术语(如FOB、CIF等)、付款方式、交货期等重要信息。外贸报价是买卖双方进行价格谈判和签订合同的基础
- LeetCode37
学编程的小程
算法篇章-捷报算法leetcode职场和发展
LeetCode37目录题目描述示例思路分析代码段代码逐行讲解复杂度分析总结的知识点整合总结
- 《哪吒之魔童闹海》迅雷BT磁力下载[HD-5.39GB/6.32GB]百度云1280P资源共享
go
在2025年的春节档期,一部备受瞩目的动画电影《哪吒之魔童闹海》震撼上映,并迅速成为观众热议的焦点。作为《哪吒之魔童降世》的续作,该片不仅延续了前作的精良制作与颠覆性叙事风格,更在剧情、角色塑造、视觉特效等方面进行了全面升级。然而,需要强调的是,本文并不鼓励或提供任何形式的电影下载链接,而是旨在通过深入赏析这部电影,带领读者领略其独特的魅力与价值。《哪吒之魔童闹海》由导演饺子执导,成都可可豆动画影
- 门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于哪些具体场景?
百态老人
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门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于不同的具体场景,其适用性主要取决于任务需求和计算资源的限制。以下是针对这三种类型的详细分析:1.稀疏式门控机制稀疏式门控机制的特点是激活部分专家,而非全部专家。这种机制通过动态选择少数专家来处理输入数据,从而减少计算量并提高效率。稀疏式门控机制适用于以下场景:计算资源有限的任务:例如,在大规模模型中,为了降低计算复杂度和提高效率,可以仅激活部
- DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)
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DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow,安装之前各种谷歌,各种百度,各种国内外资料,做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE:深度学
- 微信小程序流量主提升ecpm的一些方法
任聪聪
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本篇文章主要讲解:微信小程序流量主提升ecpm的一些方法日期:2023年1月19日作者:任聪聪一、对ecpm的疑问和科普什么是ecpmecpm就是千次广告曝光收入,是一个预估的价格,而不是额定的,他是随着曝光度,用户点击度,页面访问数来决定的。ecpm为什么会低?微信官方给出的原因说明:实操下来的真实感受:实际上ecpm低的原因可能不是你的部署广告位不合理的问题,更多的应该是用户群体和用户质量导致
- kl散度度量分布_解读KL散度:从定义到优化方法
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kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
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人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- 自动驾驶之BEV概述
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1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
- 代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
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打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra(朴素版)精讲1.拓扑排序精讲题目链接:拓扑排序精讲文档讲解:代码随想录给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环,即存在循环依赖的情况,因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程,有两步,第一步,找到入度为0的节点,加入结果集;第二步,将该节点从图中移
- 《人工智能之高维数据降维算法:PCA与LDA深度剖析》
机器学习人工智能
在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下,数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时,也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生,它能将高维数据映射到低维空间,在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)作为两种常用的降维算法,在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA:无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差
- 【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习深度学习人工智能RAG
文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命:文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球,向量坐标就是它们的星际坐标:经度:语义维度(动物/植物/人造物)纬度:情感维度(积极/中性/消极)高度:抽象维度(具体/抽象)#词语向量可视化示例words=["国王","王后","男人","女人","电脑"]embedd
- Word不会排版!看这里,3分钟教你学会30个排版技巧
自学职场技能
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时光如流水,很快又要到一年一度的毕业季了。毕业论文这个让人爱恨兼备的小妖精又要出来兴风作浪了,一班几十上百人的论文排版还真是“各有千秋”。今天小编给大家分享一些Word排版技巧,希望可以帮助到大家哦!一:段落排版在写论文的时候,因为篇幅过长,可能大家需要对一些段落进行调整。键盘上有上下箭头的按键。先选中需要段落,然后按着【Shift+Alt+↑】或【Shift+Alt+↓】。向上的箭头就是将段落向
- ffplay播放器源码(七)overlay滤镜
指掀涛澜天下惊
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本章介绍在mfc-ffplay(源码已删除了所有相关滤镜的代码)播放器增加overlay滤镜在视频里面加logo水印图片,效果图:滤镜介绍滤镜(Filters)是FFmpeg库提供的一套强大的工具,滤镜可以应用于视频的每一帧,也可以应用于音频的每一个样本,从而实现各种效果,如缩放、裁剪、旋转视频,调整颜色、对比度、亮度,或者对音频进行混音、延迟、回声等处理。查看FFmpeg滤镜种类命令:ffmpe
- 数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)
不二人生
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- Mamba架构深度解析:基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南(附代码+案例
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Ai架构
一、技术原理:状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型(SSM)连续系统描述:h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah(t)+Bx(t)\\y(t)&=Ch(t)+Dx(t)\end{aligned}h′(t)y(t)=Ah(t)+Bx(t)=Ch(t)+Dx(t)离散化后(零阶保持法):hk=Aˉhk−1+Bˉ
- vue - elementUI组件库<el-date-picker>日期选择器限制 “只能选当天和当天以后“ 的日期,限制用户只能选择今天以后(包括今天)的日期时间(详细示例源码,一键复制开箱即用)
街尾杂货店&
前端组件与功能(开箱即用)elementuivueel-date-picker日期限制只能选择今天和以后限制只能选当天与后面的日期时间怎么禁止选择当天之前的日期时间怎么禁用某些日期不能被选择
效果图在vue+elementUI饿了么组件库中,限制el-date-picker日期选择器只能选择“今天及以后”的时间日期(包括时分秒的时间),不能选择的禁用置灰处理。el-date-picker限制当前日期以前的日期、时间不可选,支持范围选择器、普通选择器等。试了很多博客都无效,本篇完美解决这个问题,并且灵活度非常好。全部代码下面是示例图的完整源码。
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一、图片裁剪intCJSAutoWidget::GetHouseNo(cv::MatmatMap){cv::imwrite(m_strPath+"/Data/map.png",matMap);for(inti=0;i(i);uchar*data2=matDst2.ptr(i);intnTmp=i*8;for(intj=0;j=nAvg1)?1:0;nArr2[i]=(nArr2[i]>=nAvg2
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结构可靠度编程作业Matlab编程作业姓名:余振学号专业:结构工程指导老师:杨春侠习题一:承受恒载和楼面活荷载的钢筋混凝土轴心受压短柱,已知恒载产生的轴向力NG为正态分布,活载产生的轴向力NL为极值Ⅰ型分布,截面承载能力(抗力)R为对数正态分布,统计参数分别为(NG=1159.1kN,(NG=81.1kN,(NL=765.5kN,(NL=222kN,(R=4560kN,(R=729.6kN,极限状
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在全球经济一体化的浪潮中,企业的业务版图不断向海外拓展,与国际客户的贸易往来日益频繁。在这样的大背景下,一套功能完备、支持二次开发的多语言订货系统,已然成为企业突破语言障碍、优化业务流程、增强客户满意度的关键。核货宝多语言订货系统,正是这样一款能全方位满足企业国际化发展需求的优质解决方案,它凭借一系列强大且实用的功能,为企业在国际市场的角逐中筑牢根基。预翻译后人工确认机制智能高效预翻译:核货宝运用
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介绍OmniPlanPromac是一款项目管理流程软件。能被用来优化资源、精简预算快速共享或添加任务,旨在能够帮助您可视化维护和简化项目,包含了自定检视表、阶层式的纲要模式、成本追踪、里程碑、任务限制与相关性、资源分配、时程控制、Gantt图表、违反事项显示、关键路径等等非常实用的多种功能。效果下载百度网盘:https://pan.baidu.com/s/13yi75kSPFx3e5l9mcadt
- Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕!
小小宇宙中微子
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在AICoding蓬勃发展的大背景下,全球开发者对智能化工具的依赖度攀升。据Gartner预测,2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。为促进AI编程技术交流与创新思维的碰撞,稀土掘金联合Trae共同发起【AIFORCODE创意挑战赛】,汇聚来自不同背景、不同经验的开发者,共同探索AI与编程结合的创意边界。扫码预约直播3月3日18:0
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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对象的大小
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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- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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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
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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.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:
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- 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
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
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
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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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- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
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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示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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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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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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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() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- 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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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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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
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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。
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