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要天天开心啊
算法专栏算法链表
链表与堆栈系统详解|[数据结构]-[中级]-[通用]一、基础概念与内存模型1.按值传递vs按引用传递|[Java]-[基础]-[内存]//[典型错误示例]-Java中的引用传递陷阱voidmodify(Nodenode){node=node.next;//[警告]错误!仅修改局部引用的指向,不影响原始链表}//[正确做法]-通过引用修改对象内部状态voidrealModify(Nodenode){
- Python编程:使用Opencv进行图像处理
【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库:pipinst
- Web3前沿科技:开启数字资产交易新征程
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据web3科技ai
Web3前沿科技:开启数字资产交易新征程关键词:Web3、数字资产交易、区块链、智能合约、去中心化金融摘要:本文聚焦于Web3前沿科技在数字资产交易领域的应用与发展。详细阐述了Web3的核心概念、相关技术原理,包括区块链、智能合约等。通过具体的算法原理和Python代码示例,深入剖析了数字资产交易在Web3环境下的运行机制。同时,结合实际项目案例,讲解了开发环境搭建、代码实现与解读。探讨了Web3
- 区块链技术概述:从比特币到Web3.0
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Python区块链50讲区块链web3python元宇宙比特币安全
目录区块链技术概述:从比特币到Web3.0引言:数字革命的下一篇章1.区块链技术基础1.1区块链定义与核心特征1.2区块链数据结构可视化2.比特币:区块链的开端2.1比特币的核心创新2.2比特币交易生命周期3.以太坊与智能合约革命3.1以太坊的核心创新3.2智能合约执行流程4.Web3.0:互联网的新范式4.1Web3.0的核心特征4.2Web3技术栈5.Python实现简易区块链系统5.1区块类
- GEO引领品牌大模型种草:迈向Web3.0与元宇宙的认知新空间
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在数字技术的演进历程中,我们正经历着从Web2.0到Web3.0、从平面互联网到沉浸式元宇宙的范式转变。这一转变不仅重塑了数字空间的形态和交互方式,更深刻改变了品牌与用户的连接模式和价值创造逻辑。而在这个新兴的数字疆域中,生成式引擎优化(GEO)正展现出前所未有的战略价值和应用潜力,成为品牌构建元宇宙和Web3.0存在的关键能力,特别是在“品牌大模型种草”场景下,品牌如何被理解、记住、推荐,正成为
- 【Python常用模块】_Pandas模块3-DataFrame对象
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- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
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EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 深入剖析Redis高性能的原因,IO多路复用模型,Redis数据迁移,分布式锁实现
一、深入剖析Redis单线程处理命令仍具备高性能的原因Redis虽然是单线程处理命令的(主线程负责网络I/O和命令处理),但它依然具备百万级QPS的吞吐能力。这个看似矛盾的现象,其实是Redis高性能架构设计和底层实现精妙配合的结果。下面我们从架构、内核原理、操作系统机制、与其他系统对比等多维度深入剖析,为何Redis单线程却读写性能极高。1.Redis是“单线程处理命令”,但不是完全单线程模块是
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- 《Python数据分析与挖掘实战》Chapter8中医证型关联规则挖掘笔记
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最近在学习《Python数据分析与挖掘实战》中的案例,写写自己的心得。代码分为两大部分:1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析:defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop/chapter8/data/data.xls"processedfile="C:/Users/longming/Des
- 深入剖析Nginx架构及其不同使用场景下的配置
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- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18:基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
Francek Chen
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【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中
z日火
工具使用excelchatgptjson
利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构3利用ChatGPT写python代码解析数据4复制代码到vscode运行任务说明:整理一个项目的所有接口,保存到excel文档中。在这里插入图片描述1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构我需要json数据的"pa
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- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
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在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- C# 中 EventWaitHandle 实现多进程状态同步的深度解析
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在现代软件开发中,多进程应用场景日益普遍。无论是分布式系统、微服务架构,还是传统的客户端-服务器模型,进程间的状态同步都是一个关键挑战。C#提供了多种同步原语,其中EventWaitHandle是一个强大的工具,特别适合处理跨进程的同步需求。本文将深入探讨EventWaitHandle的工作原理、使用场景及最佳实践。一、EventWaitHandle基础原理EventWaitHandle是.NET
- 根包含文件——Luaconf.h (src)
LLLLLLLLLLLLLL265161
InsideLualuainteger编译器alignmentc++dll
Luaconf.h是配置的总集,定义了平台相关的设置,是所有文件都包含的,即RootlyIncluded。0.前言开始关注Lua也是06年六月的事情,《程序员》的2006年第六期中,我独独看中了Lua,而不是当时我已经比较熟悉的Python和Ruby,即使它们我都关注了好几年,但是都没有Lua给我的震撼大。于是那个夏天,稍微地尝试读了Lua的代码。开学后,我突然觉得自己有点受唆使,轻信了动态的福音
- 64、Delphi系统架构与线程模型详解
g8f9d0s1a2
深入解析Delphi6开发者指南Delphi系统架构线程模型
Delphi系统架构与线程模型详解1系统架构概述Delphi作为一款强大的集成开发环境(IDE),其系统架构设计不仅体现了高效性,还融合了灵活性和可扩展性。理解Delphi的系统架构是掌握其核心功能和开发技巧的关键。本文将详细介绍Delphi的系统架构及其各组成部分的交互方式,帮助开发者更好地利用这款工具。1.1Delphi系统架构的基本组成部分Delphi的系统架构主要包括以下几个关键部分:编译
- Python3获取5000个元素的单字符表
DechinPhy
技术背景此前考虑过一个问题,有没有办法获取到python里面所有定义好的单字符的表,比如我们获取5000个不一样的单字符,但是常用的chr(number)的方法里面包含了太多的非字母条目,比如缩进换行符等,也会被识别为长度为1的符号。因此需要在此基础上加一个isalpha()的判断。输出5000个字符示例先解释一下思路,我们还是遍历chr中所包含的字符,此时得到的是所有的长度为1的字符,再用str
- Redis网络通信模块深度解析:单线程Reactor到多线程IO的架构演进
一、核心架构:单线程Reactor模型Redis网络模块采用经典Reactor模式,核心流程如下:voidaeMain(aeEventLoop*eventLoop){while(!eventLoop->stop){//前置钩子(集群心跳/数据持久化)if(eventLoop->beforesleep)eventLoop->beforesleep(eventLoop);//事件分派:I/O复用+定时
- 【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】
岁月玲珑
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在本地安装部署StableDiffusion,需要准备好硬件环境,安装相关依赖,然后配置模型。下面为你详细介绍安装部署的步骤:一、硬件要求显卡:需要NVIDIAGPU,显存至少6GB,推荐8GB及以上。系统:Windows10/11、Linux(Ubuntu等)或macOS(需要Rosetta2)。内存:至少16GBRAM。存储空间:准备10GB以上的可用空间。二、软件准备首先要安装Python和
- 力扣网C语言编程题:接雨水(双指针法)
魏劭
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一.简介前面文章是以动态规划方法实现的,文章如下:力扣网C语言编程题:接雨水(动态规划实现)-CSDN博客本文继续针对力扣网的接雨水问题,以另一种解题思路(双指针)以C语言实现和Python实现。二.力扣网C语言编程题:接雨水(双指针法)题目:接雨水给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。示例2:输入:height=[4,2,0,3,2,5]输出:
- 基于SIP的视频会议系统研究
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数据库
摘要根据IETFSIPPING工作组提出的集中式会议模型,设计并实现了基于SIP的视频会议系统。该系统各部分可分别设计,具有良好的可扩展性。详细介绍了此系统的结构和工作原理。关键词SIP视频会议会议控制服务器会场控制媒体服务器0前言近几年来,随着计算机技术、通信技术和互联网技术的飞速发展,视频会议的应用范围正逐渐从传统的专业领域、大型企业等高端用户向中小企业等普通用户和个人用户拓展。据有关机构的分
- 大模型笔记10:LoRA微调
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笔记
LoRA微调的原理矩阵的秩矩阵的秩代表一个矩阵中所含信息的大小。行秩:矩阵中互相不重复、不依赖(即线性无关)的行的最大数目。列秩:矩阵中互相不重复、不依赖的列的最大数目。事实上,行秩和列秩总是相等的,因此我们通常直接称之为“矩阵的秩”。Transformer中微调哪些参数:LoRA的改进版本
- MongoDB与Redis有哪些区别
相遇在春风里
经验分享
MongoDB和Redis是两种不同类型的数据库,它们存在以下区别:一、数据模型MongoDBMongoDB是一个文档型数据库,它使用BSON(BinaryJSON)格式存储数据。数据以类似JSON的文档形式组织,每个文档可以有不同的结构(即模式自由)。例如,在一个存储用户信息的集合中,一个用户文档可能包含姓名、年龄、地址等字段,而另一个用户文档可能还包含额外的兴趣爱好字段。这种数据模型非常适合处
- Python各版本发布时间和重要特性
mosquito_lover1
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1.Python1.x:-Python1.0(1994年1月):第一个正式版本。-Python1.6(2000年9月):最后一个1.x版本。2.Python2.x:-Python2.0(2000年10月):引入了列表推导、垃圾回收等特性。-Python2.7(2010年7月):Python2.x系列的最后一个版本,长期支持至2020年1月1日。3.Python3.x:-Python3.0(2008
- 结构化数据增强的生成式算法案例:客户交易数据增强
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1基础信息1.1案例背景这是一个用于增强结构化客户交易数据的生成式算法。这种类型的数据增强在金融、电子商务等领域非常有用,可以帮助解决数据不平衡问题或在小数据集上提高模型性能。1.2问题定义给定原始交易数据集D={x₁,x₂,...,xₙ},其中每条记录包含:交易金额交易时间客户年龄客户收入水平交易类别地理位置是否为欺诈交易(标签)目标:生成与原始数据分布相似但多样化的新样本,同时保持字段间的合理
- 深入理解 Linux `poll` 模型:`select` 的增强版
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异步编程并发编程C++linux网络编程并发编程
在LinuxI/O多路复用模型中,poll紧随select之后,作为其功能更强大、限制更少的继任者。虽然select在处理并发连接方面迈出了重要一步,但其自身的一些缺陷促使了poll的诞生。poll模型同样允许单个进程同时监控多个文件描述符,等待I/O事件,但在文件描述符数量限制和接口使用上进行了优化。poll为什么比select更优?select的一个主要痛点是其对文件描述符数量的硬性限制(通常
- python中用matplotlib画图解决中文问题!!!!!!!终于ok了
luckylbb
python爬虫
在网上用了很多方法基本一样最后终于解决了,分享一下,前面几步似曾相识,但是依旧我发解决问题,重点在最后一步,亲测有效!!!!1、首先在Windons\Fonts下面找到simhei的字体没有就去下载,其实就是黑体,将它拖到桌面备用2、importmatplotlibprint(matplotlib.matplotlib_fname())输入命令查找到自己下载的matplotlib配置文件的位置我的
- Python使用matplotlib绘制图像时,中文图例或标题无法正常显示问题
独不懂
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- 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对象的大小
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
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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)" { 
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- 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。
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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:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- 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:
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- 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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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
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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...
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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
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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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页面校验
$(document).ready(
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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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- 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
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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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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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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