【火势蔓延】算法搭建和使用记录

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比 wit_@ 人工智能 python 算法 deep learning 大数据网络
什么是AI显卡？AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括：深度学习模
深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术 wit_@ cnn python 机器学习深度学习 scikit-learn
深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。但对于许多人来说，CNN仍然是一个相对复杂的概念，尤其是初学者可能会被其背后的数学原
从零开始的 AI Infra 学习之路 SSS不知-道 MLSys 人工智能深度学习 pytorch
从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra（AI
【深度学习】Huber Loss详解小小小小祥深度学习人工智能算法职场和发展机器学习
文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解小小小小祥 YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练？高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：
【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小小小小小祥 YOLO 目标检测人工智能
问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？YOLOV8官网：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息
ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！ WangYan2022 教程人工智能 chatgpt 数据分析 ai绘画 AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑 NAR_鱼丸 ChatGPT 程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
04~防火墙概念及登录 jnprlxc 网络运维安全学习方法改行学it 职场和发展
一、防火墙概念1、概念来源防火墙的概念来源于现实生活中的防火门，在大型的商超、银行等公共场所中，我们经常看到防火门，其作用就是如果发生了火灾，通过锁住这个门用来隔离火情，防止火势蔓延，进而保护门内财产的安全。防火墙也是如此，它是对网络的访问行为进行控制的设备，通常部署在网络边界（如局域网和互联网、局域网中各功能子网、数据中心边界等），保护一个网络（通常我们所说的局域网）不受另一个网络（如互联网）的
厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！马拉AI LSTM transformer
【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最
构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望 Mr' 郑 gpu算力
引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下，合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
详解深度学习中的Dropout nk妹妹深度学习深度学习人工智能
Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格精通代码大仙数据挖掘深度学习 python 机器学习分类自动化人工智能数据挖掘深度学习
音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
AI歌手会成为主流吗？网络安全我来了 IT技术人工智能
AI歌手会成为主流吗？在如今这个科技迅猛发展的时代，AI歌手渐渐走入我们的视野。或许你会想，AI真的能够唱歌，它的歌声能与真实歌手相媲美吗？让我们一起探索这个引人入胜的主题，看看AI歌手的发展现状、优缺点，以及它在音乐行业的未来前景。1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
数据增强方法及其工具 cxr828 大数据
数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码计算机c9硕士算法工程师卷积神经网络深度学习 cnn 分类
人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
AI技术架构：从基础设施到应用 fuqinyijiu AI 人工智能架构
人工智能（AI）的发展，正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构，不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层：AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”，为整个系统提供计算能力和存储保障。没有强大的基础设施，复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优
【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度） shanks66 深度学习人工智能
@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32）和半精度（FP16）来加速训练并减少显存占用的技术。它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用机器懒得学习深度学习人工智能
植物病害一直是农业生产中亟待解决的问题，它不仅会影响作物的产量和质量，还可能威胁到生态环境的稳定。随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。本文将介绍如何使用深度学习和图像识别技术，通过Python编写的智能化病害检测程序，实现对植物叶片病害的自动识别与分类。1.项目背景与目标在农业领域，及时发现
深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能
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深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总好评笔记深度学习笔记深度学习笔记神经网络人工智能
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。文章目录前向传播与反向传播前向传播（ForwardPropagation）反向传播（BackPropagation）总结神经网络简介结构类型前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FFNN）特点常见变体反馈神经网络（Feedb
深度学习笔记——生成对抗网络GAN 好评笔记深度学习笔记深度学习生成对抗网络人工智能神经网络 aigc gan 机器学习
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
神经网络初始化 (init) 介绍迷路爸爸180 神经网络人工智能深度学习初始化 init
文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中，构建一个高效且性能优异的神经网络模
Pytorch 三小时极限入门教程 power-辰南人工智能深度学习 pytorch 人工智能
一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构，还是工程师将深度学习技术落地到实际项目，Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始，一步步深入了解Pytorch的核心知识，助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明) 雪域枫蓝 Python Atificial Intelligence 机器学习 python 分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型
【YOLOv8杂草作物目标检测】 stsdddd YOLO目标检测目标检测 YOLO 目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
深度学习(1) 浅忆へ梦微凉深度学习人工智能深度学习学习方法 python
一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等 qq1309399183 计算机视觉实战项目集合深度学习人工智能格式转化脚本 voc2yolo格式转化数据集格式转换 xml2yolo coco2yolo
文章目录1.**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释：注释说明：3.**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
LLMs，即大型语言模型 maopig AI 语言模型人工智能自然语言处理
LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
【LLM】大语言模型（LLMs）林九生人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
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oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题蓝儿唯美 HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。在《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
Java Socket 多线程实现文件传输随便小屋 java socket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。客户端类： package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
java初学者路径 aijuans java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
JSP转发与重定向百合不是茶 jsp servlet Java Web jsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
web.xml之jsp-config bijian1013 java web.xml servlet jsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDI JSF 2.2 ViewScoped
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【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
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编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
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近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
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java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
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最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
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C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
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