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在今天的数字化时代,自动化工具可以极大地提高工作效率。很多人可能会觉得填表单是个繁琐的任务,不过你知道吗?用Python和Selenium可以轻松解决这一问题!本文将带你走进如何利用这两个强大的工具,实现表单的自动填充和提交,让你省去不少时间。什么是Selenium?Selenium是一个广泛使用的自动化测试工具,它能够模拟用户在浏览器中的操作。通过它,我们可以自动化执行诸如点击按钮、输入文本、选
- 2025年开发者工具全景图:IDE与AI协同的效能革命
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- HarmonyOS开发5.0【应用程序包】
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对比HarmonyOS与Android的应用程序包HarmonyOS的应用程序包与Android的应用程序包在多个方面存在一些不同之处,主要体现的方面:包格式(从包的后缀名可以看出来)HarmonyOS:使用.hap格式作为应用程序包。这个格式是HarmonyOS的专有格式,包含了应用的所有资源和代码。Android:使用.apk格式作为应用程序包。APK文件包含了应用的代码、资源、清单文件等。架
- 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后,本文将聚焦于文本数据,探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索,并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解,而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇,将为大家介绍如何利用PieCl
- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
带上一无所知的我
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模型微调:让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里,模型微调(Fine-tuning)就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”,让它更适应特定的任务。今天,我们就来深入探讨模型微调的技术细节,让你也能像魔法师一样,轻松驾驭AI模型!什么是模型微调?模型微调是指在预训练模型的基础上,通过少量的特定任务数据进行训练,使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集(如Ima
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
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复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践
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Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践Python已经成为人工智能和机器人开发的主要编程语言之一,凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的社区资源,Python为开发者提供了一个高效且易于学习的平台。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python进行人工智能(AI)和机器人开发,并通过实际代码示例展示核心技术和应用。1.Python在人工智能中的应用人工智能(AI)领域的核心任务包括机器
- BigemapPro 图斑名称自定义修改全攻略
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在地图制作中,图斑名称的显示和修改是一个常见但重要的任务。今天,我们就来详细讲解如何使用BigemapPro自定义修改图斑名称,并通过字段信息组合显示它的名称,让你的地图更加专业和直观!在完成图斑绘制后,若想让图斑名称即刻显示在地图上,操作非常简便。只需选中图层文件夹,点击鼠标右键,选择【显示图元名称】选项,图斑名称便会迅速出现在地图对应位置,帮助我们快速识别各个图斑。一、单个图斑名称修改手动修改
- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
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目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- 图像分割技术的应用
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今天的内容为:图像分割技术与应用,以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓,将不同的像素划分到不同的类别,属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛,包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体(Things):可数的前景目标,如行人、车辆等。-事物(Stuff):不可数的背景,如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
- 批处理脚本基础知识快速掌握
感叹号的豆浆
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一、批处理脚本概述定义批处理脚本是一种基于命令行的自动化脚本语言,通过.bat或.cmd文件保存,由Windows系统的cmd.exe解释器执行。核心作用自动化重复性任务(如文件操作、系统配置)批量处理文件(搜索、复制、删除)集成命令行工具(如ping、netstat)简单的系统管理(服务控制、注册表操作)执行环境原生支持:WindowsCMD.EXEPowerShell兼容:可通过&或call调
- 人类月球探索登陆概述2025.3.19
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一.月球探索历史1.1太空竞赛背景20世纪中叶,冷战背景下的美苏太空竞赛推动了月球探索的快速发展。这场竞赛始于1957年苏联发射的史泼尼克一号卫星,随后苏联在1961年实现了人类首次载人航天飞行。美国则在1969年成功完成了人类首次登月任务,阿波罗11号的成功标志着美国在太空竞赛中的重大胜利。这场竞赛不仅促进了航天技术的进步,也激发了全球对月球探索的兴趣,为后续的月球研究奠定了基础。1.2阿波罗计
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
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引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- Node.js 中使用 RabbitMQ
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目录一、RabbitMQ简介二、核心概念解析三、环境搭建(以Ubuntu为例)四、Node.js实战:生产者与消费者1.安装依赖2.生产者代码(发送消息)3.消费者代码(处理消息)五、高级配置与最佳实践六、常见问题与解决方案七、总结一、RabbitMQ简介RabbitMQ是一个基于AMQP协议的开源消息代理工具,专为分布式系统设计。它通过解耦生产者和消费者实现异步通信,支持流量削峰、任务队列、服务
- 进入Tokio的异步世界
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rust开发语言后端
Tokio是一个基于Rust语言开发的异步运行时。初接触的开发者可能会存在两个疑问,为什么要异步,什么要基于Rust来做异步?简单的说,异步更符合计算机的运行机制,能够更大的发挥计算能力。当然,这个是针对IO密集型的任务。如果是CPU密集型的,长耗时的纯计算,那还是同步机制好从通常的场景来看,大部分的应用都是IO密集型的。长耗时的纯CPU计算只需要写一个脚本跑就可以了,比较简单为什么采用Rust来
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一、明确需求与规划在企业或特定内部网络环境中,开启申请内网IP证书流程的首要任务是明确自身需求并做好精细规划。要仔细确定内网中究竟哪些服务器、应用程序或服务亟待IP证书的加持,这可能涉及到企业内部的办公系统、数据库服务器、关键业务应用等诸多关键节点。二、选择合适的证书颁发机构(CA)完成需求规划后,紧接着便是抉择恰当的证书颁发机构。对于内网场景,有两种主流途径:一是企业自主搭建内部CA二是选用专业
- 2023年中职网络安全——SQL注入测试(PL)解析
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网络安全职业技能大赛任务解析服务器运维web安全sql网路安全
SQL注入测试(PL)任务环境说明:服务器场景:Server2312服务器场景操作系统:未知(关闭链接)已知靶机存在网站系统,使用Nmap工具扫描靶机端口,并将网站服务的端口号作为Flag(形式:Flag字符串)值提交。访问网站/admin/pinglun.asp页面,此页面存在SQL注入漏洞,使用排序语句进行列数猜测,将语句作为Flag(形式:URL无空格)值提交。页面没有返回任何有用信息,尝试
- 有了大模型为何还需要Agent智能体
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一、什么是Agent?Agent(智能体)是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体,当它与大语言模型(如通义千问QWen、GPT)结合时,形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下:大脑(LLM):负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官(工具链):通过API、传感器或数据库获取实时数据(如天气、股价)。手脚(执行器):调用外部工具完成任务(如发送邮件、控制智能家居)。记忆(
- python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票数据(实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据)配有股票数据API接口说明文档详解参数说明
蝶澈乐乐
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近一两年来,股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者,首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中,我尝试了多种途径,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花
- 使用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表?
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在跨境电商领域,Shopee作为东南亚及中国台湾地区领先的电商平台,拥有海量的商品信息。无论是进行市场调研、数据分析,还是寻找热门商品,根据关键词获取Shopee商品列表都是一项极具价值的任务。然而,手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是,通过编写Java爬虫程序,我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表,并提供完整的代码示例
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(21).并行计算与性能优化
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并行计算与性能优化在纳米尺度仿真中,计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间,并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。QuantumEspresso作为一个开源的量子力学仿真软件,提供了多种并行计算的机制和性能优化的方法。本节将详细介绍如何在QuantumEspresso中实现并行计算和性能优化,以提升仿真任务的效率。并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源(如多核处
- 利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南
摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程,本文将逐步指导用户完成整个流程。此外,本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图,以帮助用户更好地理解和操作。引言HAI(HyperAI)平台是一个强大的AI模型训练平台,但对于非专业用户来说,其复杂性可能会成为使用的障碍。本文将详细介绍如何在HAI
- 【AI Agent教程】各种Agent开发框架都是如何实现ReAct思想的?深入源码学习一下
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大家好,我是同学小张,持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。驱动大模型有很多种方式,例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。ReAct方式是AIAgent最常用的实现思路之一,它强调在执行任务时结合推理(Reasoning)和行动(Acting)两个方面,使得Agent能够在复杂和动态的环境中更有效地工作。本文我们来看看常用的那
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1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
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在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- 决策树算法全解析:从零基础到Titanic实战,一文搞定机器学习经典模型
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0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
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基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- 自定义Retriever的实现方法
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技术背景介绍在许多大语言模型(LLM)应用中,检索器(Retriever)用于从外部数据源获取信息。检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档,这些文档通常被格式化为提示,供LLM使用,从而生成适当的响应,例如,根据知识库回答用户问题。核心原理解析要实现自定义的检索器,需要继承BaseRetriever类,并实现以下方法:_get_relevant_documents:获取与查询相关的文档,必需实现
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如何在vscode里的python配置好matplotlib?,vscode配置python环境教程vscode配置python环境教程2020-09-2015:14:33人已围观VScode配置Python环境“配置任务运行程序”遇到问题我建议尝试再把bug写出来,不能因为不一样就不继续首先需要VScodePython插件。打开Python任意脚可以直接拖入。点击左下角的扩展按钮,在弹出界面选择
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引言在处理大语言模型时,因其对输入的token数量有限制,文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制,我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。在本文中,我们将探讨如何使用Tiktoken和其他工具来实现有效的文本分割。主要内容1.Tiktoken介绍Tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE(BytePairEncoding)to
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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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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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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)" { 
- 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
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
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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
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
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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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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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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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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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:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
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- 位运算、异或的实际应用
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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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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。
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