- 架构师:微服务如何划分的技术指南
拾荒的小海螺
架构师微服务架构云原生
1、简述微服务架构是一种将大型应用拆分为多个小型独立服务的设计模式,每个服务专注于一个具体的业务功能。正确划分微服务是实现高效系统的关键,能够提高系统的灵活性、可维护性和扩展性。2、核心原则以业务功能为中心每个微服务对应一个单一的业务能力,具有明确的职责(单一职责原则)。示例:用户服务、订单服务、支付服务。独立性(高内聚低耦合)微服务应能够独立部署、扩展和运行,避免过多的耦合。示例:用户服务的更新
- ABAP git客户端
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 学霸带你游戏化协作学习打造团队如同组队打副本
Snow Hide(雪诺海德)
纽雪澳诺加海美德学霸挺拔学霸挺拔学术互助社区成长知识输出专业积累
学术互助的成长之路在学霸社区中,学术互助不仅是分享知识,更是汲取成长动力的重要途径。从高质量提问到构建个人品牌,这一切都关乎如何更高效地融入社区,提升自身能力。在这里,协作与学习相辅相成,每一个互动都可能成为成长的关键节点。精准提问是开启学习的钥匙通过明确问题背景、精炼语言和提供支持数据,精准提问能帮助你更快获取专业解答,像《传送门2》(Portal2)中的任务设计一样,让每一步都有方向。高质量回
- 分布式组件底层逻辑是什么?
Jtti
分布式
分布式组件的底层逻辑围绕如何在多节点系统中实现协调、通信和可靠性展开,其核心目标是通过协作提供高可用、高性能和容错能力的服务。以下是分布式组件的核心底层逻辑:1.核心概念与原理1.1数据一致性分布式系统中,多个节点可能会同时处理数据,如何保持一致性是核心问题。CAP定理:C(Consistency):所有节点对同一数据的视图一致。A(Availability):每个请求都能得到响应(不保证最新数据
- MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU
sinat_41698914
人工智能mcubigdata
在端点部署的人工智能技术将加快资产密集型行业的上市时间达拉斯--(美国商业资讯)--边缘原生人工智能(AI)和机器学习(ML)产品领域的先驱MicroAITM今天宣布,公司已将其MicroAIAtomML™技术与RenesasRA微控制器(MCU)产品线进行整合。与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU,并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属
- 浅谈nRF52840这款芯片
一只慵懒的小橘猫
芯片选型嵌入式硬件智能硬件
nRF52840是NordicSemiconductor推出的一款高性能、低功耗无线微控制器,专为物联网和复杂应用设计。以下是其关键特性:1.**核心处理器**基于ARMCortex-M4F内核,主频64MHz,集成浮点单元(FPU),提供高效计算能力。2.**无线功能**-支持蓝牙5.2/5.3(含长距离LECodedPHY和2Mbps高速模式)、蓝牙Mesh、Thread、Zigbee、ANT
- DeepSeek R1:中国AI黑马的崛起与挑战
码事漫谈
AI人工智能
文章目录技术突破:从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero:纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1:冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证:推理能力的全方位跃升基准测试:超越顶尖闭源模型蒸馏技术:小模型的逆袭行业启示:AGI之路的新范式纯RL训练的价值与挑战蒸馏技术的普惠意义开源生态的推动力未来展望:从推理到通用智能结语在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)正以迅猛之势重塑我们的
- 电子电气架构 --- 车载电子和软件架构概述
车载诊断技术
EV(电动汽车)常规知识必备车载电子电气架构电子电器架构开发流程架构汽车总线基础介绍开发语言软件架构双核心汽车电子电气架构车载电子和软件架构概述
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- C++ 与机器学习:构建高效推理引擎的秘诀
salsm
C++编程魔法师c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境,推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据,同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发,但C++却在推理领域独占鳌头,其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中,我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节,以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
- Cline 3.2 重磅更新:免费调用 Claude Sonnet 3.5 和 GPT 4o,开发效率直接拉满!
surfirst
LLM人工智能AI编程
1.Cline简介Cline是一款结合了AI助手与VSCode的智能工具,旨在通过其深度集成的能力协助开发者完成复杂的软件开发任务。从创建与编辑文件到执行终端命令,Cline借助Claude3.5Sonnet的代理编程能力,将开发者从繁琐的手动任务中解放出来。同时,它通过ModelContextProtocol(MCP)支持扩展能力,可以为用户创建新的工具,进一步提升开发效率。Cline还注重安全
- 从简单到深刻的认知发展
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
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
- 2025年1月27日人工智能与科技新闻:DeepSeek震撼全球科技市场
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AI瞭望塔人工智能科技
中国AI初创公司DeepSeek震撼全球科技市场DeepSeekR1模型的突破性发展在科技迅猛发展的时代,中国人工智能初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其卓越的技术能力,在全球AI领域掀起一场变革。这不仅是技术层面的突破,更对全球科技市场产生深远影响。技术创新与突破全新语言处理架构:提升AI理解和生成能力超越传统模型的认知能力:实现更精准的自然语言推理多模态交互:支持文本、图像、语音等多维
- 【React】Fiber介绍
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react.js前端前端框架
一、ReactFiber特性当提到ReactFiber的原理时,我们指的是React16引入的一种协调引擎,用于处理组件的更新和渲染。它的设计目标是提高React应用的性能和交互能力,特别是在大型应用或需要高度响应性的场景下。以下是ReactFiber的一些核心原理:增量渲染:传统的React渲染是同步的,一旦开始渲染,需要一次性完成整个组件树的渲染,这样可能导致页面发生阻塞。而ReactFibe
- Scala在大数据和分布式计算领域的应用与优势
夜色呦
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大数据和分布式计算是当今信息技术领域的热点话题,它们处理着海量数据并需要高效的计算能力。Scala,作为一种多范式编程语言,因其在并发编程和函数式编程方面的优势,成为大数据和分布式计算领域的理想选择。本文将探讨Scala在这些领域的应用,并分析其带来的优势。1.大数据和分布式计算的挑战在大数据时代,数据量呈指数级增长,传统的数据处理方法已经无法满足需求。分布式计算提供了一种解决方案,通过在多个物理
- 基于 FPGA 的简易 OFDM 系统 Verilog 实现
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基于FPGA的简易OFDM系统Verilog实现介绍OFDM(正交频分复用)是一种广泛应用于无线通信系统的多载波调制技术,用于提升数据传输效率和抗干扰能力。通过利用多个正交子载波,OFDM将高速数据流分散到多个低速数据流上进行并行传输。FPGA提供了并行处理能力,是实现实时OFDM系统的理想平台。应用使用场景无线通信:如Wi-Fi、LTE和5G中的数据传输。数字广播:用于DAB和DVB等广播系统。
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THULAC(THULexicalAnalyzerforChinese)是清华大学开发的一款中文词法分析工具,集成了分词和词性标注两大功能。THULAC拥有强大的分词能力和高效的词性标注,适用于多种中文文本处理场景。该工具能够在保证高准确率的同时保持较快的处理速度,非常适合大规模中文数据处理。⭕️宇宙起点THULAC的特点安装与配置1.使用pip安装2.使用GitHub源码安装♨️使用方法1.分词
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C++基础实战项目:美发店管理系统【下载地址】C基础实战项目美发店管理系统欢迎来到C++基础实战项目——美发店管理系统。本项目专为C++编程初学者设计,旨在通过一个实际的案例加深对C++语言核心概念的理解和应用能力。通过这个项目,你将学习到如何在控制台环境下开发一个简易的管理系统,涵盖客户管理、服务预约、账单处理等基本功能项目地址:https://gitcode.com/open-source-t
- workerman和swoole性能对比分析
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在大多数情况下,swoole具有更好的总体性能,因为它在并发能力、内存消耗、i/o吞吐量和网络吞吐量方面都胜过workerman。其性能优势归功于c扩展、高效的i/o事件循环和内存管理技术,使其适用于高并发、高吞吐量的web应用程序、实时应用程序和微服务架构。Workerman和Swoole性能对比结论:在大多数情况下,Swoole具有更好的总体性能。详细对比:Workerman和Swoole是两
- AI重塑SaaS:从工具到智能业务伙伴
XianxinMao
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标题:“AI重塑SaaS:从工具到智能业务伙伴”文章信息摘要:AI代理正在推动SaaS产品从静态工具向动态、自优化平台转变,赋予其预测能力和自主决策能力,使其成为主动的业务伙伴。通过实时分析用户行为和市场需求,AI代理能够自动调整系统功能,优化业务流程,并预测未来需求。这一转变不仅提升了SaaS产品的效率和灵活性,还使其从被动工具演变为智能伙伴。然而,AI代理的广泛应用也带来了隐私、伦理和监管挑战
- GD32 基于 CAN 总线 IAP 升级方案
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一、引言GD32作为一款性能优异的微控制器,通过基于CAN总线的IAP(InApplicationProgramming,在应用编程)升级方案,能够实现高效、可靠的远程软件更新,为设备的持续优化和维护提供了便捷途径。二、GD32IAP升级方案概览GD32的IAP升级方案打破了传统需要现场连接编程器进行程序更新的局限。借助CAN总线的高可靠性和远距离传输能力,实现了设备在运行状态下的远程自主升级。这
- 打造你的聊天助手:使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端
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打造你的聊天助手:使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端在这个人工智能飞速发展的时代,ChatGPT以其卓越的对话能力和智能回答在聊天领域引起了革命。你是否想过将这种能力融入到你的控制台应用中,让命令行界面也能拥有智能对话的体验?本文将带你一步步使用C#、OpenAI的API和Spectre.Console库,创建一个功能强大的控制台ChatGPT客户
- 读书笔记--分布式服务架构对比及优势
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读书笔记服务中心后端读书笔记分布式架构共享服务
本篇是在上一篇的基础上,主要对共享服务平台建设所依赖的分布式服务架构进行学习,主要记录和思考如下,供大家学习参考。随着企业各业务数字化转型工作的推进,之前在传统的单一系统(或单体应用)模式中,每个系统都要做这些公共的功能或模块,比如用户管理,权限认证,日志,邮件,财务等等,随着企业各大应用系统的不断扩展,各垂直业务板块逐步沉淀形成各自的核心业务的数字化能力,提出了基于SOA理念的分布式服务架构,S
- 大数据小白系列——YARN(1)
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这是大数据小白系列,YARN的第一篇,准确的说是介绍YARN的“前身”,即MapReduce第一版(下称MRv1)中的资源管理系统。之前准备忽略这部分的内容,毕竟MRv1已经过时了,但为方便后续介绍YARN,这里还是(并不深入地)讲一讲。Q:为什么需要一个资源管理系统?A:在一个具有成百上千节点的集群上(这很常见),资源管理十分重要,一个好的资源管理系统可以充分发挥各节点的能力,避免一些节点忙碌,
- 阿里、字节:一套高效的iOS面试题(修正版)
侃侃而谈。句句是你
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简述笔者最近收集梳理了一些iOS相关的问题,其中大部分都是大厂面试或者面试其他人用到的,能命中大部分的面试和日常工作,更希望你可以用它来检验自己由于问题量太大,本文只是给了问题,希望发挥圈友的动手能力,自己去探索下,也可以在下方进行评论回复你的答案或者提出更高质量的问题!!!runtime相关问题runtime是iOS开发最核心的知识了,如果下面的问题都解决了,那么对runtime的理解已经很深了
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统
人工智能教学实践
YOLOqt目标检测
基于YOLOv8+PyQt5的密集人群计数检测系统是一个结合了目标检测算法与图形用户界面的项目,以下是相关介绍:【毕业设计参考】基于yolov8+pyqt5的密集人群计数检测系统.zip资源-CSDN文库系统概述该系统旨在实时分析某一区域内的人群数量与分布情况,将YOLOv8算法的高效目标检测能力与PyQt5框架的简洁直观界面相结合,能够实时捕获视频流,通过YOLOv8进行人群检测,并在用户界面中
- 字节iOS面试经验分享:HTTP与网络编程
LucianaiB
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字节iOS面试经验分享:HTTP与网络编程嗨,我是LucianaiB!总有人间一两风,填我十万八千梦。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。目录字节iOS面试经验分享:HTTP与网络编程HTTP协议简介iOS中HTTP请求的实现原理HTTPS与HTTP的区别TCP与UDP的区别三次握手四次挥手Cookie与Session流量控制与拥塞控制虚拟内存多线程并发访问共享资源iOS中线程数量的限制堆和栈的区别a
- 深入Kotlin语言在Android开发中的应用_Android_lecture07
新职语
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在Android开发领域,Kotlin凭借其简洁性、安全性和强大的交互能力已经成为首选编程语言。本讲座将深入讲解Kotlin的基础语法、空安全、类型系统、高阶函数与Lambda表达式、扩展函数与属性、Anko库、协程、Android核心组件以及数据绑定。同时,还将介绍Dagger2或Hilt依赖注入、MVVM架构和AndroidJetpack组件等高级技巧,并
- 预训练语言模型
Algorithm_Engineer_
基础知识和深度学习语言模型人工智能自然语言处理
一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型,通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段,模型被训练来学习数据的内在表示,而无需标注数据或任务特定的目标函数。这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征,并且在后续的特定任务上进行微调,从而提高模型在目标任务上的性能。1.1预训练过程数据收集与处理:收集大规模的数据,并对数据进行预处理,以便模型训练使用
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Transformer架构和HuggingFace之间的关系非常紧密,HuggingFace是推动Transformer架构普及和应用的重要力量。以下是两者的关系及其具体联系:1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构,基于自注意力机制(Self-Attention),解决了传统RNN和CNN在处理长序列数据时的局限性。特点:并行计算能力
- 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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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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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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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
.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
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
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
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
bylijinnan
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];
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- 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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- 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.
Evaluate the following SQL statement:
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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
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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{
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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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
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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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。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
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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
xp9802
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