- 杨立昆退休?中国Deepseek超Llama 4触发Meta
极道Jdon
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[昨天,人工智能领域发生了一些事情:杨立昆领导的Meta生成式人工智能部门(Metagenaiorg)陷入了恐慌模式。杨立昆是Meta(原Facebook)的首席人工智能科学家,同时也是纽约大学的教授。杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖(TuringAward),这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3,它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是
- python资本市场财务数据分析_Python对股票财务数据进行可视化分析
weixin_39834984
对股票财务数据进行分析是非常必要,但因股票数据量很大,单凭浏览网页或在软件客户端查看是非常浪费精力的一件事,通过Python进行网页数据提取,将财务数据图表化会更加直观。以下代码在Python3.6环境下通过:注:使用注意,将此代码保存为一个文本文件扩展名为.py,在这个文件同目录下建立二个子目录:数据-分析、数据-下载,也可以更改代码中的路径,否则运行时会报错。importmatplotlib.
- 2025年企业网络安全:风险预测与应对策略
网安加社区
网络安全网络风险企业安全
据预测,到2025年,网络犯罪可能给全球经济带来每年高达10.5万亿美元的损失。这一个惊人的数字,为各行各业敲响了警钟。随着网络威胁日益复杂多变,企业要保持领先地位,就必须时刻保持警惕,勇于创新,采取积极主动的防御策略。那么,2025年的企业网络安全领域将面临哪些挑战?企业又该如何做好准备?接下来,我们一同深入探讨企业网络安全的发展趋势与应对策略。2025年企业网络安全风险如今,企业的网络安全已不
- Java多线程中的等待与通知机制
t0_54manong
javapython前端个人开发
前言在多线程编程中,线程之间的通信是一个常见的需求。然而,由于线程调度的不可预测性,我们无法直接控制线程的执行顺序。因此,我们需要一种机制来协调线程之间的行为。Java提供了wait()和notify()方法来实现线程间的等待与通知机制,本文将通过实例详细讲解其使用方法和原理。问题引入假设我们有两个线程,thread1负责打印一条消息,而thread2负责生成这条消息。我们希望thread1在th
- 书生浦语第五期
晴斋1216
语言模型
基础作业完成以下任务,并将实现过程记录截图:配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说,模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
- 斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
Alexquyun
人工智能机器学习深度学习python
这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning逻辑回归算法机器学习
1.数据准备首先,我们需要一些示例数据。在这个例子中,我们将生成一些简单的二维数据点,并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来,我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器,然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后,我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型,并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预
辞落山
numpytensorflow逻辑回归
1.引言逻辑回归(LogisticRegression)是一种常见的分类算法,广泛应用于二分类问题。在本篇博客中,我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集,并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后,我们会保存模型,并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先,我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集,包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类,标签1表
- 程序员必备:五款免费代码补全神器深度测评(Codeium、DeepSeek、Baidu Comate 等)
程序员的开发手册
软件开发Python教程python代码补全CodeiumDeepSeek开发效率免费
引言程序员的工作效率,往往与手头工具的好坏息息相关。对于每一个需要高效编码的开发者来说,代码补全工具已经成为日常工作中不可或缺的一部分。它不仅能减少重复劳动,还能帮助你快速完成复杂的代码逻辑。然而,当市场上出现了一大堆免费代码补全工具时,你是否也开始纠结该如何选择?最近,有不少小伙伴在吐槽曾经被誉为“代码联动神器”的Codeium变得不太稳定,导致很多开发者不得不转向其他工具,比如DeepSeek
- SAP MM移动平均价和标准价逻辑
乐期无许
SAPMMSAPFICO移动平均价标准价
从收货到领用,S一直都是以标准价格计算,V是实时更新S时将差异结转到在产品,产品中,最后结转到生产成本,最终到利润。具有计划性,可以控制考核V是实时更新,出现差异直接对应材料中调整。价格可以直接反映市场价格事实说明标准价格数量单价本期收货结余标准价周期价格差异上期结存10022002本期收货1002.424020022.440发票校验2.2220200220收货产生的会计凭证发票校验产生的会计凭证
- 梯度提升用于高效的分类与回归
纠结哥_Shrek
分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- 我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!
AI生成曾小健
自然语言处理人工智能
我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!关于NLP那些你不知道的事2025年01月29日13:08我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!一、什么是知识蒸馏?知识蒸馏是一种模型压缩技术,用于将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)。其核心原理是教师模型通过预测结果(如概率分布或推理过程)向学生模型传授知识,学生模
- 校招154W!DeepSeek待遇和核心成员曝光!
AI生成曾小健
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校招154W!DeepSeek待遇和核心成员曝光!DeepSeek的薪酬模式极为慷慨,提供员工一年14薪的福利。其高薪职位如深度学习研究员,年薪最高可达税前154万元。同时,该公司也注重给予其他职位合理薪酬,如客户端研发工程师年薪30万,实习生日薪500元,并提供转正机会及房补。更有平台显示,DeepAGI大模型实习生日薪高达500-1000元。尽管这些待遇与硅谷相比仍有差距,但已相当优厚。Dee
- 自主创新,国产工业操作系统的破局之路
一RTOS一
鸿道Intewell操作系统工业操作系统新型工业化Windows实时拓展INtime国产替代方案
在当今数字化转型加速的时代,工业操作系统在工业领域的重要性日益凸显。然而,国产工业操作系统面临着诸多挑战。目前,国外的一些工业操作系统在市场上占据主导地位,凭借着先发优势、技术积累和完善的生态系统,给国产工业操作系统的发展带来巨大压力。从技术层面来看,国产工业操作系统在实时性、稳定性、兼容性等方面还需要不断提升。例如,在一些高精度的工业控制场景中,对操作系统的实时性要求极高,国产系统要达到国际先进
- 从众中取优:开源Agent市场深度调研,近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析[Multi-Agent 框架详解]
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从众中取优:开源Agent市场深度调研,近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析1.背景代理(Agent)指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体,即AI作为一个人或一个组织的代表,进行某种特定行为和交易,降低一个人或组织的工作复杂程度,减少工作量和沟通成本。目前,我们在探索Agent的应用方向,借此机会调研学习了一下现在主流的Agent框架,这篇文章也是我们调研过程的记录。1
- 基于requests库的爬虫实战 京东商品信息爬取
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Pythonpython爬虫正则表达式
一,功能描述:目标:从京东商城爬取商品信息,输出商品名称和价格二、技术路线:requests-re-bs4三,程序设计结构:1.爬取网页内容:getHTMLText()2.提取信息到合适的数据结构中:parsePage()3.利用数据结构展示并输出:printGoodsList()四、体会:本次实验遇到的最大技术难题就是怎么剔除HTML标签(查看源代码发现可以用i和em两个标签精确定位),后来查看
- 深度学习过程是什么
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李哥深度学习深度学习
问:深度学习是:一组原始数据,经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据,再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值,用差值数据对权重和偏差求偏导,这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向,然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差,对吗答:您的描述大致正确,但有一些细节需要澄清和修正,以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释:1.原始数据处理:一组原始数据首先通
- TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表?
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TensorBoard支持多种类型的图表,以下是详细介绍:标量图(Scalars)定义与用途:用于展示单个数值随时间(通常是训练步骤或迭代次数)的变化情况。在深度学习模型训练中,最常见的是损失函数值和评估指标(如准确率、精确率、召回率等)的变化曲线。示例:例如,在训练一个图像分类模型时,记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图,可以直观地看到随着训练轮次(epochs)的增加,损失函数值是如何
- 学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系
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Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言,学习一门语言,除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现,才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。一.Python、Pycharm、Anaconda关系介绍1.PythonPython是一种跨平台的计算机程序语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(
- 华为ipd项目管理流程_体系切换,华为IPD的研发管理之道(上)
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研发要从只对产品负责转变为端到端的负责,冲到前台的研发,应主动拉通公司上下游,向前抓需求,向后支撑可实施性、可服务性,并推动实施、服务的改进。1)研发从后台冲到前台:就是研发不再被动地接受需求、开发产品、交给市场销售,从仅对开发交付负责,变成对端到端经营负责。主动拉通公司上下游,向前抓需求,向后支撑可实施性、可服务性,并推动实施、服务的改进。在华为,研发就是产品竞争力兜底的角色,是公司的基本驱动力
- 灰色预测模型_预测模型——灰色模型
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灰色预测模型
网上有许多大佬写的灰色预测模型,写的非常的棒,但是我个人感觉,在公式部分,许多大佬在写最小二乘法得出a,b的值的时候并不是那么细致,所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来,同时也是为后续我要写的组合模型,如灰色模型与神经网络的结合,灰色模型与马尔可夫链式模型的结合做一个铺垫,希望对大家有帮助。1,灰色系统介绍灰色系统是由华中科技大学的邓聚龙教授于80年代初创立,该系统作为新兴的横断学科,在短
- 华为ipd产品开发流程_IPD模式下的产品开发流程
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IPD产品开发流程体系IPD产品开发流程体系来源于美国PRTM公司的《产品生命周期优化法》,该体系集成了多个迄今为止最好的产品开发实践方法,也就是其来源于实践活动,反过来去指导实践。据PRTM公司统计,通过成功实施IPD,产品投入市场时间缩短40%-60%;产品开发浪费减少50%-80%;产品开发生产力提高25%―30%;新产品收益(占全部收益的百分比)增加100%。后来该方法被IBM所采用,从流
- 华为IPD流程各阶段370个活动详解-(一) 概念阶段流程与活动
智慧化智能化数字化方案
华为IPD流程IPD流程详解IPD流程活动详解华为IPD
华为IPD流程涵盖了产品从概念到上市的完整过程,各阶段活动明确且相互衔接。在概念启动阶段,产品经理和项目经理分析可行性,PAC评审后成立PDT。概念阶段则包括产品描述、市场定位、投资期望等内容的确定,同时组建PDT核心组并准备项目环境。团队培训涵盖团队建设、流程、业务计划等多个方面。此外,制定沟通计划和可行性服务计划也是关键步骤。进入计划阶段,根据概念阶段的分析结果,制定详细的工作计划和可行性服务
- 赛博算卦之周易六十四卦JAVA实现:六幺算尽天下事,梅花化解天下苦。
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佬们过年好呀~新年第一篇博客让我们来场赛博算命吧!更多文章:个人主页系列文章:JAVA专栏欢迎各位大佬来访哦~互三必回!!!文章目录#一、文化背景概述1.文化起源2.起卦步骤#二、卦象解读#三、justdoit!代码展示1.解析2.代码实现#四、总结#参考文献#一、文化背景概述1.文化起源六爻和六十四卦的文化起源可追溯至远古,那时人们为预测未来开展占卜,从龟甲兽骨裂纹到蓍草竹签筮法,逐步孕育了爻的
- CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介
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CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型,CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,它可以看
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第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- 【产品经理修炼之道】-商业的本质:需求、价值与交易
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商业的本质是什么?本文将从需求、价值和交易三个核心要素出发,深入探讨商业活动的底层逻辑,供大家参考。商业分析的对象是商业,想得道商业分析,就要懂商业本身。这样平平无奇的一段话,却包含了巨大的威力。不同行业,其商业理解不一致,同时底层又是相通的。Costco联合创始人辛尼格对零售业的总结——“它不是一门复杂的生意,需要的只是以更低的成本销售高质量的商品,即好产品低价格。”而Line创始人森川亮的总结
- 平台经济事前治理的国际经验和中国路径
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摘要:平台经济事前治理已成为全球关注焦点,中国探索平台经济事前治理具有深刻的政策、现实和理论需求。以欧盟和美国为代表的全球平台经济治理,在平台的市场势力、平台势力、数字守门人等理论发展驱动下,经历了放松监管、平台反垄断和事前监管的治理导向演化。当前,欧盟和美国正探索平台作为服务者和竞争者的事前监管,在监管对象、监管规则和处罚方式等维度开展创新,在治理立场、监管框架、分类施策、关注焦点等关键方面形成
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金融资产组合模型进化论python开发语言金融人工智能机器学习算法
目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
- 语言模型与向量模型:深入解析与实例剖析
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亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!在自然语言处理领域,语言模型和向量模型
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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
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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
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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)" { 
- 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
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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
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.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
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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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....
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- 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.
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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
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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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
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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
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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
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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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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。
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。
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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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- 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