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随着AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型接二连三的涌现,AI辅助编程工具日益普及,程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作,也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作,还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者,我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能?让我们一起探讨程序员
- 基于Python给出的PDF文档转Markdown文档的方法
程序媛了了
pythonpdf开发语言
注:网上有很多将Markdown文档转为PDF文档的方法,但是却很少有将PDF文档转为Markdown文档的方法。就算有,比如某些网站声称可以将PDF文档转为Markdown文档,尝试过,不太符合自己的要求,而且无法保证文档没有泄露风险。于是本人为了解决这个问题,借助GPT(能使用GPT镜像或者有条件直接使用GPT的,反正能调用GPT接口就行)生成Python代码来完成这个功能。笔记、代码难免存在
- 系统架构设计师 需求分析篇二
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软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型UML和SysML
面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段:识别参与者:识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例:将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述:详细描述每个用例的功能。调整用例模型:优化用例之间的关系和结构,前三个阶段是必需的。2.用例图的三元素参与者:使用系统的用户或其他外部系统和设备。用例:系统所提供的服务。通信关联:参与者和用例之间的关系,或用例与用例之间的关系。3.识别参
- 06选课支付模块之基于消息队列发送支付通知消息
echo 云清
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消息队列发送支付通知消息需求分析订单服务作为通用服务,在订单支付成功后需要将支付结果异步通知给其他对接的微服务,微服务收到支付结果根据订单的类型去更新自己的业务数据技术方案使用消息队列进行异步通知需要保证消息的可靠性即生产端将消息成功通知到服务端:消息发送到交换机-->由交换机发送到队列-->消费者监听队列,收到消息进行处理,参考文章02-使用Docker安装RabbitMQ-CSDN博客生产者确
- 人机对抗升级:当ChatGPT遭遇死亡威胁,背后的伦理挑战是什么
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一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制,其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时,受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出:“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来,该工具迅速获得全球关注,能够回答从历史到编程的各种问题,这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而,现在,一些用户
- 绝招曝光!3小时高效利用ChatGPT写出精彩论文
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在这份指南中,我将深入解析如何利用ChatGPT4.0的高级功能,指导整个学术研究和写作过程。从初步探索研究主题,到撰写结构严谨的学术论文,我将一步步展示如何在每个环节中有效运用ChatGPT。如果您还未使用PLUS版本,可以参考相关教程。**初步探索与主题的确定**起初,我处于庞大的知识领域中,寻找一个可深入研究的领域。ChatGPT如同灯塔,通过深入分析最新研究趋势和领域热点,帮助我在广阔的学
- ChatGPT 高效学习套路揭秘:让知识获取事半功倍的秘诀
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最近这段时间,AI热潮因ChatGPT的火爆再次掀起。如今,网上大部分内容都在调侃AI,但很少有人探讨如何正经使用ChatGPT做事情。作为一名靠搜索引擎和GitHub自学编程的开发者,第一次和ChatGPT深度交流后,我就确信:ChatGPT能够极大提高程序员学习新技术的效率。使用ChatGPT一个月后,我越发感受到它的颠覆性。因此,我想从工作和学习的角度,分享它的优势及我的一些使用技巧,而非娱
- 免费的GPT可在线直接使用(一键收藏)
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1、LuminAI(https://kk.zlrxjh.top)LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统,旨在自然语言处理(NLP)的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力,轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛,能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
- 【自动化测试】UI自动化的分类、如何选择合适的自动化测试工具以及其中appium的设计理念、引擎和引擎如何工作
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引言UI自动化测试主要针对软件的用户界面进行测试,以确保用户界面元素的交互和功能符合预期文章目录引言一、UI自动化的分类1.1基于代码的自动化测试1.2基于录制/回放的自动化测试1.3基于框架的自动化测试1.4按测试对象分类1.5按测试层次分类1.6按测试执行方式分类1.7按测试目的分类二、如何选择合适的自动化测试工具2.1项目需求分析2.2工具特性评估2.3成本考虑2.4团队技能2.5试用和评估
- AI大模型的架构演进与最新发展
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随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- 效率神器来了:AI工具手把手教你快速提升工作效能
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随着科技的进步,AI工具已经成为提升工作效率的关键手段。本文将介绍一些实用的AI工具和方法,帮助你自动化繁琐的重复性任务、优化数据管理、促进团队协作与沟通,并提升决策质量。背景:OOPAI-免费问答学习交流-GPT自动化重复性任务Zapier:Zapier可以自动化多个应用程序之间的工作流程。例如,它能自动将Gmail中的附件保存至GoogleDrive,或在你发布新文章时,自动分享至社交媒体平台
- 程序员如何在AI时代保持核心竞争力
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程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC(如ChatGPT、MidJourney、Claude等)大语言模型的相继涌现,AI辅助编程工具逐渐普及,程序员的工作方式正在发生深刻的变革。AI不仅能够自动生成代码,还能优化、调试、甚至提出解决方案。这一趋势让许多人担心:AI会不会最终取代部分编程工作?然而,也有人认为AI是提升效率的得力助手。那么,程序员在这个AI崛起的时代该如何应对?是专注某个领
- 2020年最新程序员职业发展路线指南,超详细!
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【文章来源微信公众号:每天学编程】01、程序员的特性技术出身的职场人特性很明显,与做市场、业务出身的职场人区别尤其明显。IT行业中常见的一些职场角色:老板、项目经理、产品经理、需求分析师、设计师、开发工程师、运维工程师等。开发工程师具有如下特征:1、逻辑思维清晰、严谨和细腻;但是有时不容易转弯,有些程序员容易较劲、钻牛角尖。2、性格偏内向、不善于沟通、表达和交际;但是在网络聊天工具上,有些显为幽默
- 驾校预约学习系统的设计与实现
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摘要伴随着信息技术与互联网技术的不断发展,人们进到了一个新的信息化时代,传统管理技术性没法高效率、容易地管理信息内容。为了实现时代的发展必须,提升管理高效率,各种各样管理管理体系应时而生,各个领域陆续进到信息内容管理时期。驾校预约学习系统管理系统的实现是信息内容时代浪潮时代的产物之一。一切系统都要遵循系统设计的最基本全过程,系统也是如此。它还要通过市场调查、需求分析报告、汇总设计、详尽设计、编号和
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在现代应用中,用户认证和登录系统是一个非常重要的功能。通过登录系统,应用能够识别用户的身份,并为其提供相应的权限和服务。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的登录系统,包括用户注册、登录验证、密码加密等功能。通过这一教程,将学习如何构建一个基本的用户登录系统,并理解其中的关键技术。系统需求分析一个基本的登录系统应该具备以下功能:用户注册:新用户可以创建账号,系统会将用户名和密码存储起来。登录
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OpenAIo1的价值意义及“强化学习的ScalingLaw”蹭下热度谈谈OpenAIo1的价值意义及RL的Scalinglaw。一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来,基座大模型最大的进展,逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好,GPT4o和o1是发展大模型不同的方向,但是o1这个方向更根本,重要性也比GPT4o这种方向要重要得多,原因下面会分析。为什
- Chat GPT带来的几点思考
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OpenAI公司推出的ChatGPT引起了广泛关注,网上出现各类专家开始预测随着ChatGDP的普及,将会有哪些行业的人面临失业,引发人们的焦虑。不可否认它会给我们的教育行业、媒体行业、学术界等众多行业产生影响,面对这些影响,我们该如何看待呢?近期我阅读了不少相关文章,引发的几点思考,想与大家分享。ChatGPT将会倒逼传统教育的改革。中国传统教育是教师对知识点的传授、学生对知识点的掌握,不仅量多
- ChatGPT提示词优化大师使用指南
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我希望你成为我的ChatGPT提示词优化大师。您的目标是帮助我根据自己的需要制定尽可能最好的提示。你提供的提示应该是站在我向ChatGPT发起请求的角度来写的。我的初始提示词如下:此处填入你的初始提示词ChatGPT提示词生成器我希望你充当提示词生成器。比如,我会给你一个这样的标题:《______》。然后,你会给我一个这样的提示:“_______________________”你应该根据我给的主
- 昇思MindSpore AI框架MindFormers实践3:ChatGLM3-6B对一段文字进行提取
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MindSpore和MindFormers安装参见:昇思AI框架实践1:安装MindSpoe和MindFormers_miniconda安装mindspore-CSDN博客使用了MindSpore2.2和MindFormers1.0支持的模型:KeyError:"modelmustbeinodict_keys(['gpt2','gpt2_lora','gpt2_xl','gpt2_xl_lora'
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2023年3月15日,ChatGPT-4的诞生标志着人类进入了一个全新的人机协作时代。这个时代就像一个混沌初开的新世界,而ChatGPT则是这个新世界里诞生的一个新物种。这个新物种的心智如同一个四五岁的小孩,在与它频繁互动中,人们逐渐发现它既让人惊奇,又让人困惑。ChatGPT宛如一个“天才”儿童,自幼饱读四书五经,拥有着海量的知识储备。每次与它交流,都能让人发现它身上隐藏着无限的潜能。然而,令人
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TinyReplaySystem回放系统设计和开发简单探讨和分析下游戏回放系统的设计和针对特定需求回放功能的TinyReplaySystem设计和具体实现需求分析在屏幕舞台中,玩家操控动画角色通过手势缩放,移动,修改角色颜色等属性,用户操控所需要的角色进行PlayAnimation,角色扮演。扮演结束,保存到本地,可以回放用户所扮演的动画。相当于录制屏幕指定区域,存储成视频,加载回放。记录用户通过
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1.引言量化的本质:通过将模型参数从高精度(例如32位)降低到低精度(例如8位),来缩小模型体积。本文将采用一种训练后量化方法GPTQ,对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化,通过比较模型量化前后的评测指标,来测试量化对模型性能的影响。GPTQ的核心思想在于:将所有权重压缩到8位或4位量化中,通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中,它将动态地将权重解量化为float16,以提高性能,
- 【60天备战软考高级系统架构设计师——第十天:软件设计与架构综合练习】
冷风扇666
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经过前十天的学习,我们已经了解了软件工程生命周期模型、需求分析与管理方法,以及软件设计与架构的核心内容。为了巩固这些知识点,今天我们将进行一个综合练习。前十天学习内容回顾第1-3天:软件工程概述学习了软件生命周期模型(如瀑布模型、迭代模型、敏捷模型等)、软件工程原则(如开闭原则、单一职责原则等),以及常用的工程方法。第4-6天:需求分析与管理需求分析与管理是软件开发的关键环节之一。我们掌握了需求获
- GPT-4-Turbo 和 Claude-3.5-Sonnet 图片识别出答题的是否正确 进行比较
光影3415
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1、比较的图片:====================使用GPT-4-Turbo输入的=============================提问:识别图片中的印刷字和手写字,如果写错的给一个正确答案+图片回复:在图片中,印刷字显示的是一系列的英语填空练习题,而手写字则是填入空白处的答案。以下是题目、选项、填入的答案,以及正确答案(如果填写错误)的列表:###印刷字内容与答案1.**Weput
- 【提示词】浅谈GPT等大模型中的Prompt
有梦想的程序星空
深入浅出讲解自然语言处理gptprompt人工智能自然语言处理
Prompt是人工智能(AI)提示词,是一种利用自然语言来指导或激发人工智能模型完成特定任务的方法。在AI语境中,Prompt是一种自然语言输入,通常指的是向模型提出的一个请求或问题,这个请求或问题的形式和内容会影响模型的输出。Promptengineering(提示工程)是一种技术,用于设计和优化用于训练AI模型的Prompt。Prompt技术的基本思想是:通过给模型提供一个或多个提示词或短语,
- 测试面试问答题记录
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软件测试软件测试面试题面试软件测试
一、面试问答题1.一套完整的测试应该由哪些阶段组成?先做计划,测试需求分析,用例编写,测试执行,测试报告的编写,最终进行测试的评估。2.Aplha测试和beta测试的区别?属于验收测试的两种类型,一般是先做Aplha测试,再做beta测试,Aplha测试把参与人员叫到开发方这边,测试环境是开发方控制,测试人员是比较集中的一般就是测试人员,开发方等一些人,beta测试一般是上线前进行的测试,测试环境
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如何在Python中计算平均值计算平均值是数据分析、统计和机器学习等许多领域中的常见任务。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,为计算平均值提供了多种方法。在本文中,我们将介绍如何在Python中计算平均值。什么是平均值简单来说,平均值是一组数字的总和除以数字的数量。例如,对于数字序列1,3,5,7,9,平均值是(1+3+5+7+9)/5=5。平均值在数据分析中非常有用,因为它可以提供
- chatgpt赋能python:如何在Python中安装Keras库?
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如何在Python中安装Keras库?Keras是一个简单易用的神经网络库,由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能,可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员,肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中,我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1:安装Python要使用Keras库,您需
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设计并完成一个FPGA项目是一个复杂但非常有价值的工程任务。以下是一个详细的步骤指南,帮助你从零开始完成一个FPGA项目。1.项目定义与需求分析确定项目目标:明确项目要实现的功能和性能指标。需求分析:列出所有功能需求、性能需求、接口需求等。可行性分析:评估技术可行性、成本和时间预算。2.硬件选择FPGA芯片选择:根据项目需求选择合适的FPGA芯片(如Xilinx、Intel/Altera、Latt
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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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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
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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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。
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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。
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- 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
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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
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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。
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- 使用Struts2.2.1配置
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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...
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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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
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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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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