- 每日新闻掌握【2025年3月20日 星期四】
cdmt
每日新闻掌握科技
2025年3月20日星期四农历二月廿一大公司/大事件住建部:坚决稳住楼市,推动房地产市场止跌回稳近日,中共住房和城乡建设部党组召开理论学习中心组学习(扩大)会议。会议要求,要持续推进城市更新,坚持问题导向和目标导向,开展城市体检,找准人民群众急难愁盼问题和城市发展短板弱项,下功夫实施一批惠民生、防风险、促发展的更新项目。要坚决稳住楼市,持续巩固“四个取消、四个降低、两个增加”房地产政策“组合拳”效
- HarmonyOS Next 用户认证应用
架构教育
随着HarmonyOSNext的不断发展,其用户认证功能在安全性、个性化和分布式场景中的应用展现了强大的扩展性和适应性。本文将从进阶功能、分布式场景应用以及定制与优化案例三个方面,深入探讨HarmonyOSNext用户认证的创新与优势。一、HarmonyOSNext用户认证的进阶功能生物特征认证的高级特性HarmonyOSNext在生物特征认证方面引入了多项先进技术。指纹认证通过活体检测技术,能够
- 高亮动态物体——前景提取与动态物体检测器(opencv实现)
WenJGo
AI学习之路Python之路opencv计算机视觉人工智能深度学习神经网络
目录代码说明1.导入库2.创建背景建模对象3.打开视频源4.逐帧处理视频5.应用背景建模获得前景掩码6.形态学操作去除噪声6.1定义形态学核6.2开运算去除噪点6.3膨胀操作填补前景区域空洞7.轮廓检测识别动态物体8.绘制轮廓和边界框9.显示处理结果10.退出控制与资源释放整体代码效果展示代码说明主要功能是通过背景建模检测视频中的运动目标。其工作流程如下:读取视频帧;利用MOG2算法生成前景掩码;
- 第二十四篇 SQL优化之高级用法
随缘而动,随遇而安
SQL之道——从入门到精通数据库sql
目录一、调优基本功:看懂SQL的"体检报告"1.1给SQL做体检(执行计划分析)1.2给数据表"建索引"的正确姿势二、不改SQL也能提速的秘籍2.1分区表:把大象切成牛排2.2物化视图:给常用查询拍快照三、SQL改写:让你的查询脱胎换骨3.1告别全表扫描:日期查询优化3.2子查询转JOIN:速度提升10倍四、高级SQL:让你的代码更优雅4.1分组统计绝招(GROUPBY扩展)4.2MERGE语句:
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
哦里 哦里哦里给
AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- 利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测
欣然~
opencv人工智能计算机视觉
一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧,将其与预先加载的参考图像进行特征匹配,从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV:用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy:用于数值计算,OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库:bashpipinstallopencv-pythonn
- 机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
RockLiu@805
机器视觉YOLO
手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向,在HCI(人机交互)、遥控行为分析、虚
- 结节性硬化的预防主要涉及早期筛查
poilkjmnbaa
javascript
结节性硬化的预防主要涉及早期筛查、健康生活方式和遗传咨询等方面。以下是关于预防结节性硬化的具体措施:一、早期筛查1.定期进行健康检查:定期进行全面的身体检查,包括皮肤、神经系统、眼部等部位的检查,有助于早期发现可能的结节性硬化病变。2.家族史筛查:对于有家族史的人群,应进行遗传咨询和基因检测,以评估患病风险。二、健康生活方式1.保持均衡饮食:饮食要均衡,摄入足够的维生素和矿物质,避免过多摄入高脂肪
- YOLOv12模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- 整理:4篇论文介绍实时语义分割的未来,Transformer架构下的性能与效率平衡
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transformer深度学习人工智能语义分割
在Transformer架构推动下,计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型,它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著,其通用模型在特定应用中表现出色,在图像和视频分割方面,通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中,分割一切模型(SAM)在交互式分割中表现突出,能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而,多数此类研究存在弊端
- Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理
阿_旭
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《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统
- 「再见爱人Ⅳ」婚姻体检题汇总
myqijin
笔记笔记
你们的结婚周年纪念日是什么时候?对方的生日是?对方是在哪里出生的?对方的身份证号码是?对方最喜欢的花是?对方最喜欢的颜色是?对方最讨厌吃的食物是?对方最喜欢吃的食物是?对方最喜欢的动物是?对方最讨厌的家务活是?对方最擅长做的菜是?对方最喜欢的季节是?对方的血型是?对方最大的爱好?对方最喜欢的运动是?对方的鞋码是?对方最喜欢的睡姿是?对方最喜欢读哪种类型的书?对方最喜欢的电影是?对方最想去国内哪个城
- “面面俱到”!人脸活体检测让应用告别假面攻击
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随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地,网络安全、信息泄露等问题愈为突出,用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。HarmonyOSSDK场景化视觉服务(VisionKit)提供人脸动作活体检测能力,增强对于非活体攻击的防御能力和活体通过率。在投资理财、在线支付等高风险金融服务场景中,通过检测用户的组合动作等来验证用户为真实活体操作,抵御攻击,提高安全性,降低业务风险,全方位保障用户体
- 全网最简单实用Android平板USB摄像头开发,同时预览多个摄像头,双目摄像头,同时打开手机前后摄像头(红外摄像头、人脸识别、活体检测、Android Camer
云启软件
Android原生笔记
老规矩,先视频8月20日背景:多摄像头有很多实现方案,手机上能实现跑通,但是Android平板USB的找了好久才实现,需要低版本API,废话不多说直接代码:工具类importandroid.graphics.SurfaceTexture;importandroid.hardware.Camera;importandroid.view.TextureView;importjava.io.IOExce
- 使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别
萧鼎
python基础到进阶教程计算机视觉人工智能python人脸识别人脸检测
使用Dlib库进行人脸检测和人脸识别什么是Dlib?Dlib是一个广泛使用的C++库,提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。Dlib具有高效、易用的Python接口,因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先,我们需要在Python环境中安装Dlib库。你可以通过pip进行安装:pipinstalldl
- Search-o1:智体搜索增强的大型推理模型
三谷秋水
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25年1月来自人大和清华的论文“Search-o1:AgenticSearch-EnhancedLargeReasoningModels”。大型推理模型(LRM)(例如OpenAI-o1)已通过大规模强化学习展示长步推理能力。然而,它们的扩展推理过程通常会受到知识不足的影响,从而导致频繁出现不确定性和潜在错误。为了解决这一限制,引入Search-o1,这是一个使用智体检索增强生成(RAG)机制和用
- (二 十 一)趣学设计模式 之 访问者模式!
码熔burning
设计模式设计模式访问者模式java
目录一、啥是访问者模式?二、为什么要用访问者模式?三、访问者模式的实现方式四、访问者模式的优缺点五、访问者模式的应用场景六、总结我的其他文章也讲解的比较有趣,如果喜欢博主的讲解方式,可以多多支持一下,感谢!了解迭代器模式请看:(二十)趣学设计模式之迭代器模式!✨更多请看个人主页:码熔burning这篇文章带你详细认识一下设计模式中的访问者模式一、啥是访问者模式?想象一下,你每年都要去医院做一次体检
- 基于Spring+SpringMVC+hibernate实现的体检中心管理系统
huaying0
java毕设资料java基础redisjava大数据人工智能数据库linux
源码及论文下载:http://www.byamd.xyz/tag/java/摘要随着人们生活水平的不断提高,人们的保健意识随之增强,体检已普遍成为人们保健的重要部分。特殊职业的体检、各种职业病的体检、单位职工的群体体检及个人体检使得医院体检人数急剧增加。然而传统的体检工作效率远远不能满足当下剧增的体检业务。所以,医院急需满足健康体检需要的信息管理系统来提高体检工作效率。本系统包括体检项目管理、预约
- OpenCV开源机器视觉软件
视觉人机器视觉
杂说opencv开源人工智能
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- 针对视频内容进行检测开源项目
红豆和绿豆
开源音视频
以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐:1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型,能够实时分析视频帧并给出概率值,判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目,支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码,限制检测范围,并支持多种视频源输入。3
- 广州游戏公司4399秋季招聘火热进行中可查询流程
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java
新凯来入职体检被卡取消录用面试多起来了byd是真抽象啊,没笔没面直接录取了金蝶第二批组内直招前端开发实习生-最快可当天约面比亚迪两院不卡本2秋招暂时结束,学会和自己和解应届生基本都沦为各公司的免税工具了秋招不要焦虑,机会就在某一瞬间同程一面面试多起来了同程旅行java开发一面凉经byd是真抽象啊,没笔没面直接录取了同程旅行同程旅行一面数字马力(郑州)10/12面经同程一面写面经攒人品-数字马力后端
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- HarmonyOS Next智能安防系统中的人脸活体检测与卡证识别实战
harmonyos
本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能安防系统中人脸活体检测与卡证识别技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能安防系统需求与架构规划(一)功能需求细致梳理门禁控制需求在智能安防系统中,门禁控制是一项关键功
- YOLOv8与DAttention机制的融合:复杂场景下目标检测性能的增强
向哆哆
YOLO目标检测目标跟踪yolov8
文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析:DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测5.3
- Java毕业设计——> Thymeleaf+SpringBoot+SpringDataJPA实现的中小医院信息管理系统
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Java毕业设计(源码和数据库部分有lunwen)医院管理系统SSM医院信息管理系统药房管理系统SSM医院医院SSM
本系统是基于Thymeleaf+SpringBoot+SpringDataJPA实现的的中小医院信息管理系统。简单实现了挂号收费,门诊管理,划价收费,药房取药,体检管理,药房管理,系统维护等基础功能。难度等级:中等技术栈编辑器IntelliJIDEA2019.1.1(UltimateEdition)前端技术基础:html+css+JavaScript框架:Bootstrap+JQuery后端技术S
- HarmonyOS Next人脸活体检测技术深度剖析
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中的人脸活体检测技术,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、人脸活体检测原理与重要性(一)原理深入解释在HarmonyOSNext的安全防护体系中,人脸活体检测技术犹如一道坚固的防线,其核心原理基
- 基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练
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技术知识点kitti三维点云无人驾驶MMDetection3D人工智能计算机视觉目标检测
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- python环境的yolov11.rknn物体检测
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问题建模#AI自由行部署YOLO机器学习运维
1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型:2.比对一下yolov5的模型:2.1yolov5模型的后期处理:outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format=['nhwc'])np.save('./onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
景联文科技
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图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
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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'。
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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
g21121
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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)" { 
- 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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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- 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
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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];
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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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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....
&nbs
- 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
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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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(
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var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
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
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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;
import org.junit.Test;
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import org.junit.runn
- 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
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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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好吧,weblogic的问题确实……
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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
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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