- 用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)
wyg_031113
机器学习人工智能
yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差(MSE)标量形式:E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
- 基于图像处理的裂缝检测与特征提取
机器懒得学习
图像处理计算机视觉人工智能
一、引言裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务,尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展,传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术,能够高效、精确地提取裂缝的几何特征,如长度、宽度、方向、面积等,从而为工程质量评估提供数据支持。本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码,重点讲解其实现的核心算法与关键步骤,分析其应用场
- Python 函数-调用函数
赔罪
Python系统学习python开发语言
目录抽象调用函数数据类型转换练习小结我们知道圆的面积计算公式为:S=πr2当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积:r1=12.34r2=9.08r3=73.1s1=3.14*r1*r1s2=3.14*r2*r2s3=3.14*r3*r3当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14*x*x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14
- Python数据容器(dict字典、set集合)
张小生180
python开发语言
dic字典dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。字典的创建使用大括号{}包含键值对,并用冒号:分隔键和值,形成键:值对。字典的特性唯一键:字典中的每个键都必须是唯一的。值可以取任何数据类型,如字符串,数字,元组。无序(Python3.6之前的版本):在Python3.6之前的版本中,字典是无序的。但从Python3.7
- 批量更新 AWS ECS Fargate 服务:自动化平台版本升级
ivwdcwso
开发运维aws自动化云计算Fargateecs
在使用AWSECSFargate时,我们经常会收到平台版本更新的通知。为了确保我们的服务运行在最新的平台版本上,我们需要更新所有受影响的任务。本文将介绍如何使用Python和AWSSDK(boto3)来批量更新ECSFargate服务,自动化这一过程。背景AWSFargate会定期发布新的平台版本,以提供新功能和进行例行维护。当新版本发布时,AWS会通知用户在特定日期之前更新他们的任务。虽然AWS
- 【学习笔记】Python基础-字典Dict和Set和List与Str扩展
法迪
Python基础pythonhashmapDictsetlist
Dict使用大括号围起来,这里提供一种键值对的list表示方法1.Dict{}2.List[]3.turple()实例代码#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#字典dict类似Java的HashMap#Dict{}#List[]#turple()mDict={"Lava":90,"Huawei":100,"Sony":60}print(mDict['La
- python中的dict与set
“光光”
python
python内置字典:dict支持key-value存储方式,在放进去的时候,必须根据key算出value的存放位置,这样取出来的时候才能根据key拿到value。由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会将前面的值覆盖掉。如果key不存在,dict就会报错要避免key不存在的错误,有两种方法:1)通过in判断key是否存在>>>d={'a':'1'}>
- Python基础---Dict(字典)
grace666
Python
1.字典以键值对组成,包含在{}中,字典的键必须为hashable,即不可变(字符串、元组、数字),并且唯一;值可以是任何类型#dict1={[1]:1}#报错:TypeError:unhashabletype:'list'#dict1={{1}:1}#报错:TypeError:unhashabletype:'set'dict1={(1,):1}print(dict1)#{(1,):1}dict1
- Markdown 到 PowerPoint 转换工具——md2pptx
伍盛普Silas
Markdown到PowerPoint转换工具——md2pptxmd2pptxMarkdownToPowerPointconverter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/md/md2pptxmd2pptx是一个开源项目,它可以将Markdown格式的文本转换为PowerPoint演示文稿。该项目主要使用Python编程语言实现。项目基础介绍md2pptx是一个
- Python网络爬虫-WebSocket数据抓取
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目录前言1、WebSocket请求的分析通常涉及以下几个方面:2、利用WebSocket爬取数据总结最后,创作不易!非常感谢大家的关注、点赞、评论啦!谢谢三连哦!好人好运连连,学习进步!工作顺利哦!博主介绍:✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神,答疑解惑、坚持优质作品共享。本人是掘金/腾讯云/阿里云等平台优质作者、擅长前后端项目开发和毕业项目实战,
- python 山脊图_(数据科学学习手札98)纯Python绘制满满艺术感的山脊地图
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1简介下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过,这是英国摇滚乐队JoyDivision在1979年发行的其第一张录音室专辑UnknownPleasures的封面,由艺术家PeterSaville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成,成为了一种流行文化的符号标志。图1类似图1的风格,在地图制作中也存在着一种山脊地图,基于记录地表海拔信息的高程数据,我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线,来对
- 使用R语言绘制山脊图的ggridges包
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使用R语言绘制山脊图的ggridges包山脊图(ridgeplot)是一种用于可视化多个分布或变量之间关系的图表类型。在R语言中,可以使用ggridges包来创建漂亮的山脊图。本文将介绍如何使用ggridges包绘制山脊图,并提供相应的源代码供参考。首先,确保已经安装了ggridges包。可以使用以下代码来安装:install.packages("ggridges")安装完毕后,加载ggridge
- 【Python 学习 / 5】函数详解(定义、参数、作用域、lambda、内置函数)
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文章目录一、函数1.定义函数1.1基本函数定义1.2带参数的函数1.3带返回值的函数2.参数传递2.1位置参数2.2默认参数2.3可变参数2.3.1使用`*args`2.3.2使用`**kwargs`2.4参数的混合使用3.作用域3.1局部和全局变量3.2`global`关键字输出:3.3`nonlocal`关键字输出:4.lambda表达式4.1基本用法4.2与`map()`、`filter()
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欢迎添加微信互相交流学习哦!项目源码:https://gitee.com/oklongmm/biye设计说明书题目基于Web的手机模拟器的实现摘要随着信息技术的迅速发展,Web技术的应用越来越普及。除了常见的教学课件演示、实验动画模拟、过程仿真实现、可视化仿真及测试系统等方面的应用外,Web也因其浏览方便、实现技术相对简单、使用方式灵活等特点,开始涉及生活中的方方面面,为人们的生活带来越来越多的便
- leetcode简单(181-200)python
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762.PrimeNumberofSetBitsinBinaryRepresentation(e-181)GiventwointegersLandR,findthecountofnumbersintherange[L,R](inclusive)havingaprimenumberofsetbitsintheirbinaryrepresentation.(Recallthatthenumberofs
- QT 3D渲染技术详解
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QT3D渲染技术详解使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程QT统计图和QT数据可视化视频免费看免费QT视频课程QT性能优化视频免费看免费QT视频课程QT界面美化视频免费看1QT_3D渲染技术概述1.13D渲染技术简介1.1.13D渲染技术简介3D渲染技
- PaddleOCR面板恢复python脚本--针对pdf的面板恢复
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paddlepaddleocr百度pythonpdf
问题在做一个项目的时候,使用PaddleOCR提供的模型,实现对图片或者pdf进行面板恢复,并保存为.docx文档。但是,官方的文档只提供了针对图片进行面板恢复的python脚本,没有提供pdf进行面板恢复的python脚本,官方只提供了pdf面板恢复的命令行使用方法,因此,我去看了PaddleOCR的源码,将命令行方法转换为python脚本准备工作环境配置和文档请参考:\ppstructure/
- Python库 - transformers
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transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- 【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例
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安装要安装一个非常轻量级的Transformers库,您可以执行以下步骤:1、打开终端或命令提示符。2、运行以下命令来安装Transformers库:pipinstalltransformers这将使用pip工具从PythonPackageIndex(PyPI)下载并安装Transformers库。请确保您的计算机上已经安装了pip。然后,您可以在Python代码中导入Transformers库:
- 利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换
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- conda更换环境版本(比如torch版本)
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找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- 流行编程语言全解析:优势、应用与短板
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- 用conda虚拟环境解决py+torch环境问题
SevenZS
Noteanacondapython
要事先安装wheelpipinstallwheelcondainstallnb_conda安装nb_conda这样可以在shell切换虚拟环境启动jupyternotebook后切换到虚拟环境创建虚拟环境condacreate-npython36python=3.6condaactivatepython36加载后再pip安装torch1.4+cu101所有版本torch放在某个文件夹,比如桌面后p
- 【报错】ImportError: cannot import name ‘get_refined_artifact_map‘ from ‘basicsr.losses.loss_util‘
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ImportError:cannotimportname'get_refined_artifact_map'from'basicsr.losses.loss_util'(xxx/lib/python3.10/site-packages/basicsr/losses/loss_util.py)解决办法:找到basicsr库网站缺失的部分如下,补充到原来的xxx/lib/python3.10/site
- 从awesome xxx类型的GitHub项目的README.md文件中检索所有GitHub代码库链接,并将它们克隆到本地
之群害马
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脚本优化亮点:智能编码处理-新增URL解码功能,完美处理含中文等特殊字符的仓库名深度镜像支持-更新国内高校镜像源,提升克隆速度(新增清华、中科大镜像)智能重试机制-增加自动重试功能,网络波动时自动重试3次进度可视化-添加彩色进度条显示,实时掌握克隆进度深度错误追踪-增强错误日志记录,包含时间戳和错误类型#!/bin/bash#彩色输出设置RED='\033[0;31m'GREEN='\033[0;
- Python 用pytorch从头写Transformer源码,一行一解释;机器翻译实例代码;Transformer源码解读与实战
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1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务,但因为它们在处理序列时需要一步步前进,因此其他信息无法立即对其产生影响,当序列变长时,长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题,Transformer模型被设计出来,内核思想是利用自注意力机制,这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
- 【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义:机器学习是一种人工智能技术,通过对数据的学习和分析,让计算机系统自动提高其性能。本质:找到
- 开源echarts实现的BI数据可视化图表,总有你能用上的
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华为审批不通过天津企业待遇集锦211本硕985博找不到工作怎么办还在等华子车bu的保温呢,家被偷了【11.26更新】24届求职黑名单汇总贴记录一次被爆杀的字节面试经历25届日常实习求助,有开源项目经历和源码学习经历求求大家投下我们小米吧,被鸽麻了25日常实习点击就送的公司。。。二本鼠鼠2个多月秋招今天心酸结束秋招上岸,个人历程和面经总结理想一面美团成都到家-24届校招补招-不卷-急!!求求大家投下
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
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AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- python正则表达式快速入门_Python 正则表达式入门
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python正则表达式快速入门
本文主要为没有使用正则表达式经验的新手入门所写。转载请写明出处引子首先说正则表达式是什么?正则表达式,又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法(英语:RegularExpression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索、替换那
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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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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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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)" { 
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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
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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
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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
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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
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- 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 {
/**
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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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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
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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
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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
chomework
0、 课堂练习做完
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int x;
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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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- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#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
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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
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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