- DeepSeek超强搭档!这8款免费神器让你的效率翻倍
a小胡哦
Deepseekvscodegithub
作为AI领域的效率神器,DeepSeek凭借其强大的智能问答、文件解读和代码生成能力,已成为学习办公的必备工具。但如何让它发挥「1+1>2」的效果?我整理了8款免费软件,搭配DeepSeek让你的效率原地起飞!建议收藏⭐一、办公效率组合拳:告别加班,秒变职场达人WPSOffice推荐理由:免费+全功能办公套件,搭配DeepSeek的文档解析功能,可快速提取合同/报告重点,自动生成摘要。神级用法:用
- 第二十二天 学习HarmonyOS的分布式软总线技术,了解跨设备通信的原理
MarkHD
HarmonyOS学习学习harmonyos分布式
前言在万物互联时代,跨设备协同成为智能生态系统的核心需求。HarmonyOS通过创新的分布式软总线技术,实现了设备间的高效通信与资源共享。本文将从零开始,带领开发者深入理解这项核心技术,通过代码实战演示如何构建跨设备应用。我们将从技术原理到具体实现,系统性地剖析分布式软总线的运作机制。一、分布式软总线技术概述1.1什么是分布式软总线?HarmonyOS的分布式软总线就像一条虚拟的高速公路,连接着各
- 通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目
Python_P叔
pythonfastapi前端
Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有:Django和Flask,提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有:scikit-learn、Keras等,提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。FastAPI是一个快速、轻量级的现代API,与其他基于Python的Web框架(如Flask和Django)相比,有一个更容易的学习曲线。F
- 数据湖构建
HaoHao_010
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阿里云的数据湖构建(DataLake)是一种用于存储和处理大量不同类型数据的解决方案,通常用于大数据分析和机器学习等应用场景。数据湖与传统的数据仓库不同,它能够存储结构化、半结构化和非结构化数据,支持大规模数据的整合、存储、查询和分析。阿里云提供了一整套工具和服务来帮助企业构建数据湖,以下是数据湖构建的主要步骤和关键服务:1.数据湖概述数据湖是一种统一的数据存储库,能承载来自多个来源的数据,包括:
- 阿里云 人工智能与机器学习
HaoHao_010
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阿里云的人工智能(AI)与机器学习(ML)服务为企业提供了全面的AI解决方案,帮助用户在多个行业实现数据智能化,提升决策效率,推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具,支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务:1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台,提供一系列机器学习与深度学习工具和
- 京东商品信息高效抓取:利用API实现数据获取的实战指南
技术猿18870278351
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在当今的电商时代,数据成为了企业决策和市场分析的重要基石。对于希望深入了解京东平台商品信息、优化供应链管理、或进行市场调研的商家和开发者而言,如何高效地获取京东商品信息成为了一项关键技能。本文将引导您通过API(应用程序接口)的方式,实战学习如何快速、准确地抓取京东商品信息,为您的业务赋能。一、了解京东开放平台与API京东开放平台(JDP)是京东为第三方开发者提供的一个接入京东电商生态系统的门户,
- 学习C的第32天
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学习c语言c++
今天是学习C的第32天,分享一下学习感受经验及学习的成果。1.感受:课程已经刷完了,基本的语法和知识点感觉都掌握了,剩下的就是每天做一些题巩固语法,提升代码思维。花了32天学习,从25号过年那天晚上下定决心进步,然后寒假每天都在b站上刷课,每天看七八个小时,然后自己上手去练两三个小时。我是一名计算机小白,到大学才配了电脑,然后对这方面感兴趣就找课程自学,刚开始是很不理解编程语言,什么C、C++、J
- 【第三天】零基础学习量化基础代码分析-持续更新
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录记录量化基础代码总览引言基本概念量化投资伪代码示例:量化投资模型框架总结每日-往期回看第一天零基础学量化基础知识点总览-持续更新第二天零基础学习量化基础代码总览-持续更新第三天零基础学习量化基础代码分析-持续更新记录量化基础代码总览引言量化投资是一种基于数学模型和计算机算法来制定投资策略的方法。通过分析历史数据,发现市场规律,
- 使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库
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首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅!开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中,我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷,是
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
安意诚Matrix
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人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- 每日Attention学习23——KAN-Block
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- **模式的好处 (设计模式)
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what’sup!?这样整理下发现更容易理解设计模式了学习嘛,就是拿着rua横着rua竖着rua前面rua后面rua【’_’】目录简单工厂模式工厂模式抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式代理模式适配器模式桥梁模式装饰模式门面模式(也叫外观模式)组合模式享元模式策略模式观察者模式责任链模式模板方法模式状态模式命令模式中介者模式结语简单工厂模式的好处简单工厂模式(SimpleFactoryPatte
- VQ-Diffusion 深度解析与实战指南
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VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型,基于矢量量化变分自编码器(VQ-VAE)和去噪扩散概率模型(DenoisingDiffusionProbabilisticModel)。该模型通过将DDP
- web前端开发面试题
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1.一些开放性题目1.自我介绍:除了基本个人信息以外,面试官更想听的是你与众不同的地方和你的优势。2.项目介绍3.如何看待前端开发?4.平时是如何学习前端开发的?5.未来三到五年的规划是怎样的?position的值,relative和absolute分别是相对于谁进行定位的?§absolute:生成绝对定位的元素,相对于最近一级的定位不是static的父元素来进行定位。§fixed(老IE不支持)
- 冷门吃香的四个职业
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数据分析师、商业分析师、互联网营销师、全媒体运营师…这些职业大多数人都很陌生,但是在这个内卷的时代,已经成为很多人的新选择、新出路,冷门又高薪。今天总结了这四个职业的基本信息,看看有没有你感兴趣的我是在【探潜数据分析】报名并学习的BDA数据分析师和CPBA商业分析师,两个证我都拿到手了,探潜的老师们很有耐心,一对一辅导我到拿证。我的工作因为这两个证改善很多#探潜数据分析#探潜学堂#BDA数据分析#
- Oracle 数据库基础入门(一):搭建数据管理基石
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在当今数字化时代,数据库作为数据管理的核心工具,对于各类应用系统的开发至关重要。尤其是在Java全栈开发领域,掌握一款强大的数据库技术是必备技能。Oracle数据库以其卓越的性能、高度的可靠性和丰富的功能,在企业级应用中广泛使用。开辟新的篇章,让我们踏上Oracle数据库的学习之旅,聚焦于基础的建表、数据操作等关键知识,为后续深入学习和实际项目应用筑牢根基。一、DDL数据定义语言:构建数据库结构框
- Oracle 数据库基础入门(二):深入理解表的约束
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在Oracle数据库的学习进程中,表的约束是构建健壮、准确且高效数据库的关键要素。约束如同数据库的“规则守护者”,它通过对数据的限制,确保了数据的完整性和一致性,就如同交通规则保障道路上车辆行驶的有序性一样。对于Java全栈开发者而言,熟练掌握Oracle数据库的约束知识,无论是在数据库设计、开发还是后续的维护中,都具有举足轻重的意义。接下来,让我们一同深入探索Oracle数据库中表的约束世界。一
- 【模块】AKConv卷积模块
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扒网络模块深度学习人工智能
论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制:限定在局部窗口内,限制了从其他位置捕获信息的能力;卷积核固定大小,限制了对不同目标形状和大小的适应能力。这种新方法允许卷积核具有任意参数和采样形状,提供了一种灵活
- 每日Attention学习24——Strip Convolution Block
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划水
模块出处[TIP21][link]CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类PSP设计,采用四个并行分支提取不同维度的信息相比于经典的横向/纵向条形卷积,引入了两种斜方向的卷积来更好的学习斜向线
- 31.C++多态4(静态多态,动态多态,虚函数表的存储位置)
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⭐上篇文章:30.C++多态3(多态的原理,虚指针,虚函数表,抽象类)-CSDN博客⭐本篇代码:c++学习/17.C++三大特性-多态·橘子真甜/c++-learning-of-yzc-码云-开源中国(gitee.com)⭐标⭐是比较重要的部分目录一.静态多态与动态多态二.派生类的虚表的内存分布2.1单继承派生类虚表的分布2.2多继承下派生类虚表的分布一.静态多态与动态多态静态多态是在编译的时候就
- 【人工智能算法】人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释
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目录人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释1.机器学习算法(MachineLearningAlgorithms)监督学习算法(SupervisedLearning)无监督学习算法(UnsupervisedLearning)强化学习算法(ReinforcementLearning)2.进化算法(EvolutionaryAlgorithms)3.模拟退火(SimulatedAnnealing)4.粒
- AI探索笔记:线性回归
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前言写这篇博客,主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数,也都讲得非常清楚了。但自己不动手,知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法(sklearn)和神经网络(pytorch)来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归(LinearRegression)是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型,用于建立**自变量(输入特征)与因变量(输出目标)**之间的线性关系模型。其核心思想是通
- TypeScript 中的 type 和 interface:你真的了解它们的不同吗?
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如果你有写过Vue3的项目,那么对TypeScript肯定不会陌生。不管是公司新项目技术选型还是个人学习开发新的前端项目,Vue3+TypeScript已经成为首选技术方案之一在TypeScript这个强大的静态类型系统中,type和interface是两个重要的关键字,用于定义和描述数据类型。然而,这两者之间的区别是什么,在实际开发过程中我们要怎么用呢?废话不说,直接进入正题,就让我们一起深入探
- LTI的频域分析matlab,lti系统的频域分析实验报告.docx
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LTI的频域分析matlab
lti系统的频域分析实验报告实验4LTI系统的频域分析一、实验目的1)加深对LTI系统频率响应的基本概念的掌握和理解。2)学习和掌握LTI系统频率特性的分析方法。二、实验原理与方法1.连续时间系统的频率响应系统的频率响应定义为系统单位冲击响应h(t)的傅里叶变换,即??H(?)????h(?)e?j??d?若LTI连续时间系统的单位冲激响应为h(t),输入信号为x(t),根据系统的时域分析可知系统
- 腿足机器人之十三-强化学习PPO算法
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腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性(如楼梯、碎石路),传统的腿足机器人采用基于模型的控制器,该方法依赖精确动力学建模(如ZMP控制),存在参数调优困难以及环境扰动鲁棒性差,而采用端到端的强化学习方法,则将建模的任务交给了强化学习模型自主构建,这增加了模型对环境变化的自适应性。腿足机器人
- 华为codecraft算法大赛---寻路
我曾经被山河大海跨过
数据结构与算法数据结构DFScodecraft算法
华为codecraft算法大赛—寻路前言最近实验室的师兄师姐们在热火朝天的笔试(都说难难难),我也要了些题来感受了一下,已然被虐的体无完肤。选择题考的内容涉及范围广,算法编程题对于没有刷题经验的我来说就更是难上加难了。看来有必要在学习工作之余学习学习算法以及计算机基础知识了。翻了上半年参加华为codecraft算法大赛的代码,趁周末整理一下当时的思路以及回顾一下数据结构与算法。比赛前中期还保持不错
- DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下,目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络(CNN)取代,其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出,推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而,这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足,尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机,旨
- Python人工智能学习路线,来自阿里巴巴佛系Python程序员的指南
阿里P6+
2024年程序员学习python人工智能学习
其实,这两方面都是存在的,但都很片面,这里不加赘述。客观地说,数字化、智能化是人类社会发展的趋势,而当下人工智能无疑是一大热门,那是蓝海还是火海?我们回到老道理——水的深度,只有你自己去试试水才知道。当你对上面情况有了初步的了解并想试试水,需要面对的问题是:AI入门容易吗?答案其实是否定的,难!AI领域需要钻研算法原理、大量复杂的公式及符号、无所适从的项目都是劝退一时热度初学者的原因。但对于一个初
- 02DevOps基础环境准备
梁萌
DevOpsDevOpsCICDdocker
准备两台Linux的操作系统,最简单的方式就是在本机上使用虚拟机搭建两个操作系统(实际生产环境是两台服务器,虚拟机的方式用于学习使用)我搭建的两台服务器的ip分别是192.168.1.10、192.168.1.11192.168.1.10服务器用于安装docker、Gitlab、Jenkins。192.168.1.11服务器用于自动化应用发布和运行应用。设备拓扑图VMware下Centos7安装步
- 微调 LLM (RLHF + DPO)
人工智能
微调LLM(RLHF+DPO)使用强化学习(RL)根据人类反馈微调大语言模型(即RLHF)的方法,以及一种更有效的改进方法(即DPO)。一、GPT-3与InstructGPT2020年,OpenAI发布了GPT-3,这是一种大型语言模型(LLM),只需查看几个示例即可执行任意自然语言处理(NLP)任务。这包括为模型编写巧妙的输入(即提示),使其执行所需的任务(例如翻译、问答和完形填空任务)。尽管G
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
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- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
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动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
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