- 我国在AI、元宇宙、生成式AI赛道的竞争带来的投资机会
数据与人工智能律师
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首席数据官高鹏律师团队编著中国在AI、元宇宙、生成式AI赛道的竞争已进入技术深化与商业落地并行的关键阶段,未来投资机会可围绕以下五大方向展开:一、基础设施与算力支撑1.云计算与混合云服务生成式AI对算力和云服务需求激增,联想集团等布局混合云的企业受益于企业数字化转型需求。IDC预测,到2025年,50%的企业将与生成式AI云提供商建立战略联系,云服务商需优化数据治理和成本控制能力。2.AI芯片与算
- 2025数字经济新政策解码:这五个黄金赛道,正在改写财富分配规则
数据与人工智能律师
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首席数据官高鹏律师团队创作,AI辅助一、政策东风下的财富重构:当免税清单变成“造富密码”2025年的春天,数字经济领域的政策“礼包”如同春雷炸响。从跨境电商的“阳光化新政”到智慧农业的“技术普惠”,从汽车零部件的“出海红利”到工业升级的“智能改造”,再到文旅餐饮的“消费重构”,五大行业正在经历一场财富分配的底层变革。这不是普通的政策调整,而是国家战略级的资源再分配——免税+补贴的组合拳,正在为先行
- 从小白到进阶:解锁linux与c语言高级编程知识点嵌入式开发的任督二脉(3)
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【硬核揭秘】Linux与C高级编程:从入门到精通,你的全栈之路!第五部分:C语言高级编程——结构体、共用体、枚举、内存管理、GDB调试、Makefile全解析嘿,各位C语言的“卷王”们!在前面的旅程中,我们深入探索了Linux的奥秘,从命令行操作到Shell脚本编程,再到网络文件服务,你的Linux技能已经突飞猛进。现在,是时候回到我们的“老本行”——C语言了!你可能已经能够编写各种简单的C程序,
- ElasticSearch中的分片是什么?
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【ElasticSearch中的分片是什么?】面试题。希望对大家有帮助;ElasticSearch中的分片是什么?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!在Elasticsearch中,分片(Shard)是将数据拆分成更小的部分,允许在分布式环境中并行处理和存储数据的机制。它是Elasticsearch在水平扩展时用于管理大量数据的关键概念。主要概念:主分片(Primar
- 扒开嵌入式硬件的底裤(上)!从 PCB 到 FPGA/IC 设计,小白到 CTO 的必学秘籍 硬核知识点全揭秘!从c语言入门到mcu与arm架构及外设相关
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【硬核揭秘】嵌入式硬件工程师的“底裤”:从入门到牛逼,你必须知道的一切!第一部分:破冰与认知——嵌入式硬件工程师的“世界观”嘿,各位C语言老铁,以及所有对“让硬件听你话”充满好奇的朋友们!我是你们的老朋友,一个常年“折腾”在代码和电路板之间的码农。今天,咱们要聊一个真正能让你“硬”起来的话题——如何成为一个合格、优秀、牛逼的嵌入式硬件工程师!你可能正坐在电脑前,敲着C语言代码,刷着力扣算法题,心里
- 你以为的 () 只是函数调用?栈的战争:函数调用背后,编译器、链接器、CPU与黑客的四方博弈 解剖CPU、内存与安全交织的底层真相 了解函数调用的暗流:从C括号到CPU指令、栈帧攻防的生死时速
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作者:smallcodewhite更新:2025.6.4号下午6点13分小引子:在软件这行当里混久了,你会发现一个现象:很多人能用各种高级语言、框架写出复杂的业务,但一遇到诡异的崩溃、性能瓶颈,或者需要和底层硬件打交道时,就抓瞎了。究其原因,是对计算机体系最基础的运行模型理解得不够透。上一篇我们聊了点数据在内存里的存放问题,有兄弟说不够劲,没触及灵魂。说得好。今天,咱们就来干一件有挑战性的事:把C
- ES 地理网格聚合,基于位置模糊搜索(热力图)
简介热力图需要按照一定范围聚合数据。聚合要求字段必须为geo-point类型ES中geo-point类型,包含lat、lon和geohash信息。"coordinate":{"lat":39.90894,"lon":116.82192,"geohash":"wx55435nkj9h","fragment":true}其中geohash字段是经纬度经过二进制变化、合并和Base32编码得到的编码,编
- 机器学习宝典——第6章
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第6章:聚类算法(Clustering)你好,同学!欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同,这里的我们没有“标准答案”(标签),我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具,它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法:K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
- Python|Pyppeteer规避反自动化检测方法【最新方案】(33)
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Pyppeteer从入门到精通pythonpyppeteerpuppeteer规避反自动化检测反爬虫
前言本文是该专栏的第33篇,结合优质项目案例持续分享Pyppeteer的干货知识,记得关注。相信有些同学在使用Pyppeteer框架进行某个自动化操作的时候,会触发平台的检测机制,让目标平台识别出当前是机器人在操作,而非人为操作,导致让你的程序无法继续进行下一步。对于上述这种情况,你是不是有很大的疑惑呢?别担心,本文笔者专门针对上述问题,来详细介绍在使用Pyppeteer的过程中,出现反自动化机制
- 深度报告:中老年AI陪伴机器人需求分析
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银发经济新赛道:中老年陪伴聊天AI机器人需求价值与发展路径分析1老龄化社会的隐性需求全球人口结构加速老龄化背景下,老年孤独问题日益凸显为公共健康挑战。传统家庭结构变迁导致独居老人比例持续上升,情感支持缺位与社交隔离形成双重压力,而现有社会服务难以满足高频次、个性化的陪伴需求。在此现实困境中,具备自然语言交互能力的AI机器人玩具展现出独特价值——通过技术手段填补情感空缺,成为应对银发群体精神健康问题
- Socket编程——TCP
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文章目录一、TCP编程基础TCPsocketAPIsocket二、EchoServer对于服务端对于客户端server.hppServer.ccClient.ccCommandExec.hpp一、TCP编程基础TCP协议和UDP协议都属于网络通信协议,TCP协议是面向字节流的,UDP协议是面向数据报,这个特点后面会详谈的。对于现在来说UDP和TCP的区别为:UDP协议不需要连接,即报文一来就立刻进
- 【Unity&AssetBundle】同步加载
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UnityC#unity游戏引擎C#AssetBundleAssetBundle同步加载AB包
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- DPDK 网卡驱动
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DPDK里的PMDs负责处理网络数据包与内存之间的数据交互。而接下来提到的UIO和VFIO是两种不同的驱动方式,允许DPDK绕过内核网络栈,直接在用户空间高效地访问硬件设备。这部分内容会围绕使用这两种驱动的PMDs展开,可能会涉及到它们的配置、使用场景、性能特点等方面。新名词IOMMU(Input-OutputMemoryManagementUnit,输入输出内存管理单元)定义:IOMMU(Inp
- 数据资产确权的法律路径:从原始数据到衍生产品的权利归属
首席数据官高鹏律师数字经济团队创作,AI辅助在数字经济时代,数据已成为堪比石油的战略资源。某新能源车企因驾驶数据归属争议损失数十亿,某电商平台用户画像被竞争对手“合法”窃取的案例频发,暴露出数据这座“金山银山”背后隐藏的法律暗礁。当原始数据的采集边界模糊不清,当衍生数据的价值裂变引发权属混战,如何用法律之钥打开数据资产的财富之门?这不仅是技术命题,更是数字时代的法律革命。一、原始数据:数字土壤上的
- rk3128 emmc显示剩余容量为0
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机器emmc容量显示异常,显示剩余容量为0,这时候做了一个让系统不检测GPP分区部分的操作,此问题才得以解决,如下:system/vold/DirectVolume.cpp@@-33,6+33,8@@#include"VolumeManager.h"#include"ResponseCode.h"#include"cryptfs.h"+#include+#include#definePARTITI
- 【深度学习】神经网络剪枝方法的分类
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神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型,特别是大语言模型(LLM)的参数量爆炸式增长,模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝(Pruning)作为模型压缩的关键技术之一,应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类,深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝?2分类方法一:剪什
- JMH基准测试入门:科学测量Java代码性能的艺术
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目录一、为什么需要JMH?二、快速入门:你的第一个基准测试1.添加JMH依赖2.编写测试类3.运行并查看结果三、JMH核心概念详解1.测试模式(@BenchmarkMode)2.状态管理(@State)3.预热与测量(@Warmup&@Measurement)四、进阶技巧:解决真实问题案例1:HashMap初始容量优化案例2:流(Stream)vs传统循环五、避免JMH测试的常见陷阱1.死代码消除
- 基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略(Matlab代码实现)
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matlab开发语言
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、CVaR的理论基础及其在微网中的适用性1.CVaR的定义与优势2.微网应用场景适配性二、动态定价与调度模型的联合优化框架1.目标函数设计2.动态定价机制3.不确定性处理方法三、关键算法与求解策略1.随机规划与CVaR集成2.智能优化算法对比四、实证
- 景联文科技完成数千万元Pre-A轮融资,布局公共数据生产运营|36氪首发
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景联文的目标是,成为地方政府的公共数据生产、运营商,帮助挖掘公共数据的最大价值。36氪获悉,数据服务公司「景联文科技」于近期完成了数千万元Pre-A轮融资,投资方为杭州金投集团旗下基金。据悉,景联文科技本轮融资将用于公共数据生产运营的布局、智能化语料工程平台构建、以及自建垂直领域高质量标注基地,打造“平台+基地+行业”的数据链闭环生态。景联文科技成立于2012年,是一家AI数据服务运营商。据景联文
- 景联文科技完成数千万元Pre-A轮融资,加速公共数据生产运营战略布局
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2025年5月,景联文科技近期完成数千万元Pre-A轮融资,投资方为杭州金投集团旗下基金,本轮融资将用于布局公共数据生产运营、构建智能化语料工程平台和自建垂域高质量标注基地,形成"平台+基地+行业"的数据链闭环生态。一、聚焦公共数据生产运营国家数据局成立标志着数据治理从“分散监管”向“集中统筹”转型,从顶层设计开始快速推动“数据要素市场化”。2025年5月,国家宣布将加大中央财政资金投入,支持地方
- dnSpy 使用教程
一、dnSpy简介dnSpy是一款功能强大的免费开源.NET反编译工具,支持对.NETFramework、.NETCore和Mono程序进行反编译、调试与修改,能将程序集反编译为C#或IL(中间语言)代码,帮助开发者或安全研究人员深入分析和理解.NET程序的内部逻辑。它为逆向工程工作提供了极大便利,使相关操作更易于理解和执行。与之类似的ILspy也是一款知名的开源.NET反编译软件,下面将对二者进
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一、介绍图像分类作为深度学习的基础任务,旨在将输入图像划分到预定义的类别集合中。在实际的业务中,图像分类技术是比较常用的一种技术技能。例如,在安防监控中,可通过图像分类识别异常行为;在智能交通系统中,实现对交通标志和车辆类型的快速识别等。本文将通过安装包已有数据带你逐步了解使用Python进行图像分类的全过程。二、环境搭建在开始图像分类项目前,需要确保Python环境中安装了必要的库。主要包括:T
- 初始CNN(卷积神经网络)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- FeignClient客户端调用入门
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在分布式微服务架构广泛应用的技术背景下,服务间通信机制的设计与实现已成为系统开发的核心环节。Feign作为一种基于声明式编程范式的HTTP客户端框架,通过标准化的接口定义与注解配置,显著降低了Web服务调用的开发复杂度,有效提升了微服务间的交互效率。在SpringCloud技术栈体系中,Feign客户端功能的实现主要依托于@FeignClient注解,该注解通过整合Spring框架的依赖注入与动态
- 向量运算、矩阵运算、线性变换相关运算
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一、向量核心运算1.向量加法与数乘(线性组合基础)定义:加法:若a=(a1,a2,…,an),b=(b1,b2,…,bn),则a+b=(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)。数乘:若k为标量,则ka=(ka1,ka2,…,kan)。性质:满足交换律、结合律,构成向量空间的基本运算。应用:向量线性组合(如基向量表示任意向量)、物理中力的合成与分解。2.点积(内积,DotProduct)定义:a⋅
- 从维基百科到知识图谱:用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程
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AGI通用人工智能知识图谱tidb人工智能
在信息爆炸的时代,如何快速从海量数据中提取有用信息,成为了技术发展的重要方向。传统的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)方法虽然在信息检索领域表现出色,但随着需求复杂度的提升,GraphRAG(基于知识图谱的RAG)逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase,从维基百科数据构建一个GraphRAG
- App Trace功能实战:一键拉起、快速安装与免提写邀请码的应用实践
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一、功能概述与业务价值作为移动端技术负责人,我们实现的AppTrace系统已成为公司用户增长的核心引擎。这套系统通过三大功能显著提升了关键指标:一键拉起:将H5/广告页用户转化率提升47%快速安装:应用商店跳转安装成功率提升至92%免提写邀请码:邀请注册转化率提高63%二、技术架构与实现细节1.一键拉起的技术实现Android端实现方案://DeepLink路由分发器classTraceRoute
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踏实写代码,认真搞学术的小研
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classSolution:deflongestPalindrome(self,s:str)->str:n=len(s)#创建一个二维数组dp,用于记录回文子串的信息dp=[[False]*nfor_inrange(n)]start=0#记录最长回文子串的起始位置max_len=1#记录最长回文子串的长度#初始化单个字符和相邻两个字符是回文子串的情况foriinrange(n):dp[i][i]=
- (LeetCode)Java 求解最长回文子串
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冲刺大厂之Java刷题笔记leetcode字符串动态规划java算法
文章目录一、题解二、常规理解三、简单理解四、总结一、题解给定一个字符串s,找到s中最长的回文子串。你可以假设s的最大长度为1000。示例1:输入:“babad”输出:“bab”注意:“aba”也是一个有效答案。示例2:输入:“cbbd”输出:“bb”二、常规理解思路就是创建一个二维数组,boolean[][]flag,flag[i][j]表示字符串第i到j是否是回文。边界:字符串长度为1是为TRU
- 最长回文子串-leetCode-005
针对这个问题,共有四种解法,分别是暴力法,中心拓展法,动态规划,Manacher算法解法一:暴力法思路:枚举所有可能的子串,然后判断每个子串是否是回文串,最后找出最长的回文子串。classSolution{publicStringlongestPalindrome(Strings){intn=s.length();if(n==0){return"";}StringmaxPalindrome=s.s
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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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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如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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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:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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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
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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
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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
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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
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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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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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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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- 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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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;
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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:
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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。
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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
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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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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