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维齐洛波奇特利(male)
leetcode算法深度优先
已知h2和h1,用已知推出未知推是求答案,回溯是给答案这里图片给出dfs暴力,再进行记录答案完成记忆化搜索,再转为dp数组#include#include#include//nums:2,1,1,2//dp:2,2,3,4usingnamespacestd;//dp[i]=max(nums[i]+dp[i-2],dp[i-1]);//nums[i]+dp[i-2]抢这家店//dp[i-1]不抢这家
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霸道流氓气质
软考软件工程设计模式软考软件设计师
场景软考-软件设计师-系统开发与软件工程模块高频考点整理。以下为高频考点、知识点汇总。软件设计师上午选择题知识点、高频考点、口诀记忆技巧、经典题型汇总:软考-软件设计师(1)-计算机基础知识点:进制转换、数据编码、内存编址、串并联可靠性、海明校验码、吞吐率、多媒体等:软考-软件设计师(1)-计算机基础知识点:进制转换、数据编码、内存编址、串并联可靠性、海明校验码、吞吐率、多媒体等-CSDN博客软考
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一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构,在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系,对于复杂的自然语言文本,无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题,但依然存在梯度不稳定的情况。而且,RNN和LSTM在计算过程中,
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认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
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#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- 组合逻辑电路与时序逻辑电路的区别
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组合逻辑电路和时序逻辑电路是数字电路设计中的两个基本类型,它们在功能和结构上有明显的区别。以下是对这两种电路的详细介绍:1.组合逻辑电路(CombinationalLogicCircuits)1.1定义组合逻辑电路的输出仅取决于当前输入信号的组合,而与过去的输入信号无关。换句话说,组合逻辑电路没有记忆功能。1.2特点无记忆元件:不包含存储元件(如触发器)。即时响应:输出信号即时响应输入信号的变化。
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在互联网上,有海量的使用词根词缀法来解释、记忆单词的网站或发帖,但很明显,这些网站和发帖,往往存在大量相互抄袭的现象,这导致了对很多词缀词缀的解释一旦出错或者解释不合理,变会普遍地以讹传讹,或是大量的类似的生搬硬套的现象出现。比如和表示【站】和【坐】相关的词根和单词,就非常地多,这些词根或单词,通常包含两个字母s-和t-,比如sit,表示坐,stand,则表示站,又比如词根st-、sta-、sta
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大家好~今天和大家聊一聊PPT设计中如何通过和谐色调为图形设置统一格式,让整体设计看起来既专业又有视觉吸引力。PPT不仅仅是一个展示工具,它更是传达信息的载体。无论是公司汇报、学术展示,还是产品推广,一个有条理、色调统一的PPT都能大大提升你的演示效果。而和谐色调的应用,不仅能让你的图形更具美感,还能提高观众的理解力和记忆度。所以,今天我们就来深入探讨一下,如何在PPT设计中使用色调来为图形设置统
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分位数回归区间预测(QR)QRCNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测
效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM(QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的分位数回归模型,用于区间预测
- 归并排序(Ologn)及其应用(求逆序对)+例题(后续仍有补充)
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这几天一直在看lrj紫书的归并排序部分,刚开始连递归都看不懂,,现在已经完全理解了,写这个bolg就是为了记录一下板子,方便以后进行记忆唤醒。之后陆续还会学习补充树状数组和线段树,这三者其实都是二分思想的应用,最关键的不是记住这个板子,而是能够理解其中的思想。归并排序又是分治法的一种应用,分为分和治两部分。分即为根据递归,将数组一直划分到只剩两个元素的时候,这个时候问题就很简单了,而治又是从两个元
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
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前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- 项目上线后,是否会进行复盘?
张某人想退休
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是的,定期复盘在软件测试项目里极为关键,我会按以下步骤开展复盘工作:复盘周期确定短期项目:针对周期较短(如1-2个月)的项目,会在项目结束后的一周内进行复盘,确保大家对项目细节还有清晰的记忆,能及时总结经验教训。长期项目:对于周期较长(超过3个月)的项目,会按阶段进行复盘,比如每个迭代周期结束后或者每完成一个重要的里程碑时开展,这样可以及时发现问题并调整后续的测试策略。复盘流程数据收集与整理收集项
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- ChatGPT:AI写作中的初级搭档的思考
代码无疆
ChatgptchatgptAI写作人工智能
在当前的AI浪潮中,ChatGPT无疑是一颗璀璨的明星。然而,尽管其能力卓越,但我们也必须正视它的定位——它更像是一个在AI写作领域刚刚踏入职场的“初级搭档”,而非经验丰富的全职员工。ChatGPT的强项在于其强大的通用性和云共享能力,这使得它能够快速响应各种需求。然而,其概率生成和记忆短暂的特点也暴露了它的不足。它缺乏丰富的“面向读者写作”的经验,当我们给予它一个宽泛的指令时,它往往会返回一个相
- 关于Jedis和lettuce以及springDataRedis的一些区别
追光的人(陈聪)
第三阶段redis相关redisjedisjava
1:三者其实都是用来操作redis的2:springDataRedis是对Jedis和lettuce的一系列封装,简化了很多方法3:公司里面之所以不怎么用Jedis也是因为其指令比较繁琐难以记忆,不如就用简化了的springDataRedis4:使用springDataRedis时,首先要导入springDataRedis的依赖,然后导入Jedis或者lettuce,如果是Jedis,需要再导入s
- 2024.3.26 腾讯魔方工作室—golang后台开发面经
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题解|#将两个SELECT语句结合起来(一)#selectprod_id,quantityfromOrderItemswherequanti2024.3.26腾讯魔方工作室—golang后台开发面经全程拷打,深挖项目,几乎不问八股,有些问题想不太清楚了,只是凭着模糊记忆把大体问题写下。做了三个项目题解|#求int型正整数在内存中存储时1的个数#importjava.util.Scanner;//注
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- 广告计算学 刘鹏 听课笔记
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广告计算笔记刘鹏
1.1广告的目的三个主体:advertisermediumaudience广告是非人员的、低成本的用户接触(reach)品牌(brank)广告vs效果(direct)广告:离线转化率vs即时转化1.2广告有效性模型三个阶段选择:曝光-广告位属性;关注-减少干扰、推荐解释、符合需求;解释:理解-用户能看懂;信息接受-认同(广告位不能只看流量,要高大上);态度:保持-艺术性带来的记忆效果;购买-价格可
- 数据结构与算法再探(六)动态规划
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数据结构与算法动态规划算法
目录动态规划(DynamicProgramming,DP)动态规划的基本思想动态规划的核心概念动态规划的实现步骤动态规划实例1、爬楼梯c++递归(超时)需要使用记忆化递归循环2、打家劫舍3、最小路径和4、完全平方数5、最长公共子序列6、0-1背包问题总结动态规划(DynamicProgramming,DP)释义:动态规划是一种解决复杂问题的优化方法,通过将大问题拆解成小问题,逐步解决小问题,最终得
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的各种记忆机制
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AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍AIAgent的核心特点是能够自主地与环境进行交互,以实现某种目标。为了实现这一目标,Agent需要对环境进行感知和理解,并对其进行探索和利用。对于Agent来说,记忆是实现这些功能的关键。Agent的记忆可以分为两类:短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储暂时性的信息,而长期记忆用于存储永久性的信息。以下是Agent的各种记忆机制的详细解释。2.核心概念与联系Agent的记忆机制可以分
- AI Agent的工具调用体系:打造可扩展的能力框架
技术出海录
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在上一篇文章中,我们讨论了AIAgent的记忆系统。今天,我想分享一下如何设计和实现一个灵活的工具调用体系。说实话,这个模块我重构了好几次,每次都有新的感悟。从简单到复杂最开始实现工具调用时,我用的是最简单的方式:defrun_tool(name:str,args:dict)->str:ifname=="search":returnsearch_function(**args)elifname==
- AI Agent的记忆系统实现:从短期对话到长期知识
技术出海录
人工智能AIaiagent
在上一篇文章中,我们搭建了AIAgent的基础框架。今天,我想深入讲讲AIAgent最核心的部分之一:记忆系统。说实话,我在实现记忆系统时走了不少弯路,希望通过这篇文章,能帮大家少走一些弯路。从一个bug说起还记得在开发知识助手的过程中,我遇到了一个很有意思的问题。一天我正在测试多轮对话功能:我:Python的装饰器是什么?助手:装饰器是Python中用于修改函数或类行为的一种设计模式...(省略
- 嵌入式音视频开发——视频篇(三)
程序猿玖月柒
音视频音视频
本笔记来源于学习韦东山团队课程,自己选择性摘抄加深记忆和学习的效果。帧率与时间戳帧率(framerate)是指视频播放中每秒显示的图像帧数。测量单位为“每秒显示帧数”(framepersecond,FPS)或“赫兹”,一般来说FPS用于描述影片、电子绘图或游戏每秒播放多少帧。人类视觉的时间敏感性和分辨率根据视觉刺激的类型和特征而变化,并且在个体之间是不同的。由于人类眼睛的特殊生理结构,如果所看画面
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep