- JavaScript HTML DOM 节点列表
宇哥资料
JavaScriptjavascripthtml开发语言
NodeList对象是一个从文档中获取的节点列表(集合)。NodeList对象类似HTMLCollection对象。一些旧版本浏览器中的方法(如:getElementsByClassName())返回的是NodeList对象,而不是HTMLCollection对象。所有浏览器的childNodes属性返回的是NodeList对象。大部分浏览器的querySelectorAll()返回NodeLis
- golang-嵌套结构体
lmryBC49
golang开发语言后端
结构体嵌套golang中没有类,他通过结构体来实现其他编程语言中类的相关功能。具名结构体基本语法基本语法golang的结构体嵌套特别简单。type结构体类型1struct{字段类型1字段类型2}//这样就实现了结构体的嵌套type结构体类型2struct{字段类型1字段类型2字段结构体类型1}举例packagestruct_knowledgeimport"fmt"typeWorkerstruct{
- 自主移动机器人模型制作
竹森科技-杨波
TecnomatixplantsimulationPlantSimulation沉思录java前端服务器
AGV搭载机械手的复合型机器人,主要用于将物流按要求输送至指定工位,可用于加工工件的抓取、组装、搬运、装卸等作业。此外,复合机器人也可快速布局于工厂、仓储分拣、自动化货物超市等诸多场景,为物料的自动搬运、物品的上下料,以及物料的分拣提供自动化、柔性化的作业支持,使厂内可以实现真正的无人搬运。现有的产品多是AGV+UR机械臂,在plant里面怎么去处理这个呢,接下来我们就针对这个问题进一步展开说明。
- nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app
*goliter *
web开发学习人工智能
AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码:https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统。该平台提供了简易的对话界面,支持上传文件进行知识库的构建,让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
- 快速入手-基于Django的mysql操作(四)
神奇侠2024
djangodjango
1、数据的增删改查defadd(request):UserInfo.objects.create(username="admin",password="1234561",age=18)UserInfo.objects.create(username="admin2",password="1234562",age=19)UserInfo.objects.create(username="admin3
- 基于python+django的家教预约网站-家教信息管理系统源码+运行步骤
冷琴1996
Python系统设计pythondjango开发语言
该系统是基于python+django开发的家教预约网站。是给师妹做的课程作业。大家在学习过程中,遇到问题可以在github给作者留言。共同学习进步哦效果演示前台地址:http://jiajiao.gitapp.cn后台地址:http://jiajiao.gitapp.cn/admin后台管理帐号:用户名:admin123密码:admin123源码地址https://github.com/geee
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
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随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7
qq2295116502
pythondjango数据分析
目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇,通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中,越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来,数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法
- LeetCode146.LRU 缓存(哈希表+双向链表)
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缓存散列表链表
请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类:LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回-1。voidput(intkey,intvalue)如果关键字key已经存在,则变更其数据值value;如果不存在,则向缓存中插入该组k
- Vscode niuhe 插件使用教程 - xorm 代码生成
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niuhe插件vscodeide编辑器
官方教程已经上线,请访问:http://niuhe.zuxing.net本文相关项目:vue3-element-admin基于niuhe插件的管理后台模板niuhe-mdbookniuhe插件示例项目在日常开发中,新增数据库表时通常需要编写大量重复的增删改查代码。为提高开发效率,niuhe插件0.3.4版本新增Xorm基础代码生成功能,可自动生成:数据库表对应的Golang模型结构体基础CURD操
- AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白!复旦大学等提出4D扩散模型,成果入选AAAI 2025
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ScienceAI人工智能深度学习机器学习扩散模型蛋白质结构AI4S4D
蛋白质的功能很大程度上取决于其3D结构。19世纪中期,科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的,类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel),即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而,当DanielKoshland提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后,传统思维开始受到挑战。1980年代,分子动力学模拟(MolecularDynamics,MD)兴起,首次从计算角度揭示了
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
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API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署
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原文链接:DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,拥有671B总参数,其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略,并设置了多to
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
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深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- 软件工程(数据字典)
Rain:)
软件工程数据分析软件开发
数据字典数据字典是关于数据的信息的集合,也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合。任何字典最主要的用这都是供人查阅对不了解的条目的解释,数据字典的作用也正是在软件分析和设计的过程中给人提供关于数据的描述信息。数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型,没有数据字典,数据流图就不严格,然而没有数据流图,数据字典也难于发挥作用。只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起,才能共同构成系统的
- 数据结构、图论---数组模拟单链表 邻接表
wow_awsl_qwq
数据结构数据结构图论链表
数组模拟链表或者所谓的邻接表,实际上都是静态链表,以数组下标模拟模拟内存地址,使得可以一开始就给数组分配好连续的一大片空间,而使用中的“内存分配”实际上就是变成了简单的idx++比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗,并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现,达到动态内存分配的效果,其实就是类似于指针链表,不过使用方式也比较简单直观比如图论模型:
- HRM:分层多步奖励模型
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论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学,北京大学,新加坡国
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
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笔记dnn人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
- 【nnUnetv2】Code复现
是Winky啊
#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- 软件工程:数据字典
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软件工程软件工程数据库
一、数据字典的核心作用定位:数据字典是数据流图(DFD)的补充说明文档,与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值:消除二义性:明确数据流、存储、元素的定义,避免理解偏差。设计依据:为数据库设计、代码开发提供数据规范。团队协作:作为开发团队的共享词汇表,确保术语一致性。二、数据字典的四大组成要素1.数据流(DataFlow)定义:数据在系统中的流动路径。描述内容:来源与去向:起点(外部实体/处理)、
- Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术
Mark White
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Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中,有些细微的调整机制往往被视为理所当然,却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天,我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制:生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数:概率分布的催化剂在深入讨论之前,
- 高级前端面试题-React
圣诞小子
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react概念类组件和函数组件,什么时候用类组件获取组件实例类组件如何实现逻辑复用?高阶组件、renderprops选择hooks的优点状态逻辑复用;状态逻辑集中,易于理解;类组件不利于优化,比如不能很好的压缩为什么要用hooks,解决了什么问题同上react的context的使用场景共享对一个组件树全局的信息,不需要一层层传参受控组件和非受控组件非受控组件:数据只保存在内部state中;受控组件
- 设计模式之工厂模式的优缺点
C++ 老炮儿的技术栈
算法c++学习笔记
工厂模式是一种创建对象的设计模式,它将对象的创建和使用分离。以下是工厂模式的优缺点:优点-解耦对象的创建和使用:使得代码的依赖关系更加清晰,使用者不需要了解对象的具体创建过程,只需要关心如何使用对象,降低了代码的耦合度。-提高可维护性和可扩展性:当需要创建新的对象或者修改对象的创建逻辑时,只需要在工厂类中进行修改,而不需要在所有使用该对象的地方进行修改,便于代码的维护和扩展。-便于代码复用:工厂类
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- OpenCV图像拼接(2)基于羽化(feathering)技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender
村北头的码农
OpenCVopencv算法人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类,它属于stitching模块的一部分。这个类实现了基于羽化(feathering)技术的图像融合算法,用于平滑地混合重叠区域中的图像,从而生成无缝的全景图。主要特点羽化技术:
- 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】
车载测试工程师
车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层(DataLinkLayer),具体来说是数据链路层的
- 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈
微网兔子
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累积到目前测试回馈给我们的心得,主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染,导致GPU/CPU过载,低端设备卡顿。已经使用的解决方案:LOD(LevelofDetail)技术:根据距离动态调整模型细节,远距离使用低多边形模型。InstancedRendering:批次渲染相同模型(如重复的树木、建筑物)。Culling(剔除
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
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【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型,10 行代码构建 Voice Agent;声网推出对话式 AI 开发套件丨日报
人工智能
开发者朋友们大家好:这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(Real-TimeEngagement)领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑:@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨,Open
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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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”
- 用户自动登录网站
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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
程序员是怎么炼成的
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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
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.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
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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
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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- 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
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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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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- 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……)
Everyday都不同
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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。
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