- 本地部署DeepSeek-R1 1.5B
狂笑韦恩
大模型deepseek
第一步,下载ollama:ollama然后安装ollama然后打开windowspowershell然后输入ollamarundeepseek-r1:1.5b等待ollama下载完模型,就是可以使用了ollamarundeepseek-r1:1.5bpullingmanifestpullingaabd4debf0c8…89%▕████████████████████████████████████
- Camera to NDI 局域网视频传输的高效之选
weixin_41951035
信号处理windows视频编解码实时音视频webrtc
探索CameratoNDI:局域网视频传输的高效之选前言`在视频技术不断革新的当下,对于低延迟、高质量的局域网视频传输需求日益增长。CameratoNDI这款以NDI协议为核心的视频传输软件应运而生,为众多用户提供了出色的解决方案,而我(爱折腾的木匠)有幸参与了它部分代码的开发。NDI(NetworkDeviceInterface)协议是一种专门用于网络视频传输的标准,它能够在局域网络环境中实现极
- DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略:三步实现企业级私有化大模型部署
Coderabo
DeepSeekR1Ollama
前言Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架,为DeepSeekR1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将HuggingFace格式的DeepSeekR1模型转换为Ollama支持的GGUF格式,并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。—一、基础环境搭建1.1系统环境要求操作系统:Ubuntu22.04LTS或CentOS8+
- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- GBase 8a Mpp Cluster集群产品性能优化篇之减少嵌套-查询改写
zhu1981hui
GBase性能优化dbasql数据仓库大数据
将group部分移到内部,嵌套查询改成了一个查询原SQL:SELECTAAE003对应费款所属期,AAE002费款所属期,AAA041个人缴费比例,AAA043单位缴费划入个人账户比例,AAA115明细类型,AAE011经办人,AAE036经办时间,BAE181数据来源,AAB191到账日期,NVL(SUM(NVL(AAE180,0)),0)缴费基数,NVL(SUM(个人缴费金额),0)个人缴费金
- DeepSeek点燃国产大模型斗志,RAG等核心技术被重估
量子位
原创关注前沿科技量子位黑马DeepSeek-R1的崛起,给外国网友上演了一场来自东方的震撼。一边,OpenAI和Claude都破了大防,一个声讨“窃取”,一个嘲讽“落后”,两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式,鲜有地达成了一致。另一边,微软、亚马逊等云服务厂商,甚至英伟达都开启了“真香”模式,你追我赶地在自家云平台上线DeepSeek-R1。但不管破防还是真香,DeepSeek-R1都已经成为
- Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python
2401_84181704
程序员大数据pythonspark
算子:rdd的api的操作,就是算子,flatMap扁平化算子,map转换算子Transformation算子Action算子步骤:1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作,得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码:#-*-codi
- Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
清水白石008
Python题库pythonpythonscikit-learn线性回归
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
- 超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库
AI_DL_CODE
人工智能python机器学习人工智能
一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科,它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说,机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法,而无需被明确编程来执行特定任务。例如,我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况,或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
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小徐爱吹晚风
python学习新手笔记python
目录导入库读取nc文件查看数据类型二维数组切片观察部分区域数据可视化导入库importxarrayasxrimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib读取nc文件file_path=r'D:XXX\XXX.nc'#nc文件路径data=xr.open_mfdataset(file_path,parallel=True,decode_times=False
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在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- C++:多继承习题5
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题目内容:先建立一个Point(点)类,包含数据成员x,y(坐标点)。以它为基类,派生出一个Circle(圆)类,增加数据成员r(半径),再以Circle类为直接基类,派生出一个Cylinder(圆柱体)类,再增加数据成员h(高)。要求编写程序,重载运算符“>”,使之能用于输出以上类对象。输出样例如下:代码如下:#includeusingnamespacestd;classPoint{protec
- 机器学习笔记——特征工程
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- windows 使用自带的cmd终端进行文件MD5校验
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随笔windowscmdMD5
1.使用快捷键win+r,调用运行界面,输入cmd后回车2.输入certutil-hashfileMD5,回车后,即可校验文件的MD5了(注意写绝对路径)
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在您提供的RRT算法代码中,迭代次数和路径成本的计算可以通过以下方式实现:迭代次数迭代次数指的是RRT算法主循环执行的次数,即从开始到找到目标点或达到最大迭代次数为止。在您的代码中,这个值可以通过变量i来获取,当循环结束时,i的值就是实际执行的迭代次数。您可以在循环结束后添加如下代码来显示迭代次数:real_iterations=i;%实际迭代次数disp(['实际迭代次数:',num2str(r
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方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速,适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测,抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件,成本较高惯性传感器不依赖视觉,适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
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- XXL-RPC v1.8.0 | 分布式服务框架
ReleaseNotes1、【重构】针对“Core/核心模块”进行架构模块化重构,拆分Provider、Invoker、Serializer、Remoting、Registry和Boot等六个核心模块:Provider:定位为服务提供者,提供RPC服务端能力,包括RCP/HTTPServer、业务Service扫描维护、服务执行等能力。Invoker:定位为服务调用者,提供RPC客户端能力,包括R
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PSINS工具箱学习与使用刚开始入门惯性导航算法,看了一些书但实践出了一些问题,经推荐了解到西工大严恭敏老师的PSINS工具箱很适合自学,就在网上找了一些相关资料,很全。网址:http://www.psins.org.cn/syb站介绍:https://www.bilibili.com/video/BV1R54y1E7ut/?vd_source=6ce8821b81ac808150f82236f5
- linux telnet rpm 安装包,centos7系统之telnet命令rpm包安装
clowntom
linuxtelnetrpm安装包
#centos7系统之telnet命令rpm包安装[root@ywb~]#cdrpm/[root@ywbrpm]#ll总用量224-rw-r--r--1rootroot5904010月1713:24telnet-0.17-47.el6.x86_64.rpm-rw-r--r--1rootroot3736010月1713:24telnet-server-0.17-47.el6.x86_64.rpm-r
- Python笔记 之 collections.deque双端队列
一起种梧桐吧
Python笔记列表队列python
deque简介deque是一个双端列表,如果要经常从两端操作数据,选择deque就比较好,如果要实现随机访问,还是建议使用列表list.collections.deque官方说明文档操作简介append()append(x)Addxtotherightsideofthedeque.importcollectionsmydeque=collections.deque(range(3),maxlen=
- DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统
Coderabo
pythonDeepSeekR1
前言在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置:NVIDIAGPU(RTX3090或更高)+32GB内存+50GB存储空间最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+16GB内存+3
- 大模型迎来2025开年大作:deepseek-R1与deepseek-R1-Zero
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2025-01-20正式发布DeepSeek-R1,并同步开源模型权重。DeepSeek-R1遵循MITLicense,允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek-R1上线API,对用户开放思维链输出,通过设置model='deepseek-reasoner'即可调用。DeepSeek官网与App即日起同步更新上线。论文地址:https://github.com/deepseek-
- [车联网安全自学篇] Car Hacking之CAN总线初探
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车联网安全自学篇之CarHacking网络安全渗透测试信息安全
也许每个人出生的时候都以为这世界都是为他一个人而存在的,当他发现自己错的时候,他便开始长大少走了弯路,也就错过了风景,无论如何,感谢经历0x01前言在汽车制造商不断完善和推进车辆系统的同时,对底层网络的需求进一步增加。为了打造智能汽车,越来越多的零部件在一辆汽车中相互连接。这导致基于标准化技术构建的专用且通常是专有的汽车协议。这些协议中的大多数都基于总线协议:这种总线网络中的所有网络节点都使用单个
- Kafka 实现之消息及消息格式
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目录一.前言二.Kafka消息(Messages)三.Kafka消息格式(MessageFormat)3.1.消息批次(RecordBatch)3.1.1.控制批次(ControlBatches)3.2.记录(Record)3.2.1.记录的Header(RecordHeader)3.3.旧消息格式(OldMessageFormat)一.前言Kafka的消息格式是由消息的键和值组成的。每条消息都有
- 【AI人工智能】DeepSeek R1:你需要知道的一切
大名顶顶
人工智能人工智能AIDeepSeek程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
- 大数据笔记之 Flink1.17 算子
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文章目录前言一、Partition分区(物理分区)1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma
- 机器学习强基计划7-6:图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码
软件开发Java
2024年程序员学习机器学习算法聚类
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
- F. Greetings
L_M_TY
算法归并排序求逆序对
题目链接:Problem-F-Codeforces题目大意:给你n个线段,求有多少对(两个)线段满足完全覆盖,例如:设一个线段有a,b两点,满足aiusingnamespacestd;usingi64=longlong;usingi128=__int128;//求逆序对i64msort(vector&a,vector&b,intL,intR){if(L==R)return0;i64res=0;in
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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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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回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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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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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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”
- 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
操作系统
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
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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
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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
boyitech
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。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
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
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [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....
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- 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
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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- 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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$('#changeform').submit(function() {
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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
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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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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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- 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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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