- OTSU算法 (大津算法)理解&代码
当代女大学生
机器学习python计算机视觉算法
OTSU算法:对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法,又称大津阈值分割法,是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。从大津法的原
- ESP-IDF中FreeRTOS的三种任务调度算法
蓝天居士
ESP-IDFESP32-S3ESP32-C3ESP-IDF
本文内容参考:STM32F103移植FreeRTOS必须搞明白的系列知识---2(FreeRTOS任务优先级)_freertos最多支持多少个任务-CSDN博客浅析FreeRTOS任务调度器的三种调度算法和应用-电子发烧友网特此致谢!FreeRTOS中的任务调度算法FreeRTOS支持多种任务调度算法,可通过配置来满足不同应用的需求。可以通过配置configUSE_PREEMPTION和confi
- 用Python打造AI玩家:挑战2048,谁与争锋
穿梭的编织者
人工智能python
文章目录一、创作背景二、效果图三、准备工作1.安装Chrome和ChromeDriver2.安装Python库四、代码说明1.init_driver函数2.play_2048函数五、完整代码六、改进版本七、主要模块八、核心算法分析1.棋盘状态获取2.位置权重系统3.连续性评估4.单调性评估5.移动模拟系统九、评估系统1.评估标准2.决策机制十、性能优化1.延迟控制2.错误处理十一、完整代码编
- OpenCV学习(二十一) :计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()
Leon_Chen0
OpenCV
OpenCV学习(二十一):计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体,将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。如果在图G中,任意2个顶点之间都存在路径,那么称G为连通图,否则称该图为非连
- 数据结构与算法——数据结构4
写代码写到手抽筋
数据结构与算法数据结构
程序员没有稳定一说,目前学习数据结构,其实不难,最近在学习,系统性的总结下,便于后续复习和使用。主要是把线性表,全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解,即“把所有数据用一根线儿串起来,再存储到物理空间中”。分为顺序表和单链表。顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转,知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态
- LVS、Haproxy、Nginx区别
SHISHIZHIZHI
nginx负载均衡服务器
LVS、Haproxy、Nginx区别一、Haproxy调度算法1.常见的web集群调度器2.Haproxy应用分析3.Haproxy调度算法原理4.Haproxy的主要特性5.Haproxy的优点6、LVS.Haproxy、Nginx区别二、Haproxy优化三、Haproxy日志1.修改主配置文件2.修改rsyslog配置一、Haproxy调度算法1.常见的web集群调度器目前常见的web集群
- OTSU算法(大津算法)
天行者@
算法opencv人工智能二值化
Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术(如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等)来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理:-收集论文数据(标题、摘要、关键词、作者信息等)。-收集期刊/会议数据(领域、主题、影响因子、投稿要求等)。-对文本数据进行预处理(分词、去停用词、向量化等)。2.推荐算法设计
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法智能手机
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介:玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据,美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起,中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向,识别非法使用手机行为,在以
- 深入解析 React Diff 算法:原理、优化与实践
赵大仁
前端技术jsreact.js前端前端框架
深入解析ReactDiff算法:原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架,采用虚拟DOM(VirtualDOM)来提升UI更新性能。React的Diff算法(Reconciliation)是虚拟DOM运行机制的核心,它决定了如何高效地对比新旧DOM并执行最少的操作来更新UI。本篇文章将深入探讨ReactDiff算法的原理、优化策略,并通过生动的示例解析其工作方式,让你能够更直观地理
- 深入浅出C++ STL:统领STL全局
有梦想的电信狗
《C++语法精粹》——c++stl数据结构算法开发语言idevisualstudio
深入浅出C++STL:统领STL全局深入浅出C++STL:统领STL全局github主页地址前言一、STL的前世今生1.1什么是STL?1.2STL版本演进二、STL六大核心组件详解2.1容器(Containers)容器性能对照表2.2算法(Algorithms)2.3迭代器(Iterators)2.4仿函数(Functors)2.5适配器(Adapters)2.6空间配置器(Allocators
- 静态顺序表
有梦想的电信狗
《数据结构与算法》数据结构c语言c++链表
顺序表顺序表和链表都是线性表的一种,此处介绍顺序表数据的存储结构有分为逻辑存储结构和物理存储结构。顺序表和链表(之后的文章会详解)实际上都是线性表,是因为他们的逻辑存储关系都是线性的,只是因为在计算机内存中存储的方式(物理存储结构)不同。两种物理存储结构各有优劣,作为开发者,在不同的场景需要灵活选用相应的数据结构来存储数据,来促使我们的程序更高效的运行。静态顺序表静态顺序表,顾名思义,即为顺序表的
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- c++模板初阶
晚安,cheems
c++开发语言
1.泛型编程泛型编程是一种编程范式,它允许程序员在编写代码时定义算法和数据结构时可以处理不同类型的数据,而不必为每种数据类型编写特定的代码。泛型编程的主要目的是提高代码的复用性、灵活性和可维护性。以下是一些关于泛型编程的基本概念:泛型的优点代码复用:同一套代码可以用于不同的数据类型。类型安全:在编译时就能检查出错误,而不是在运行时。性能:由于不需要进行类型转换,可以生成更高效的代码。泛型编程的例子
- 动态路由RIP的总结
nihuhui666
网络智能路由器RIP
动态路由所有路由器运行相同的路由协议,之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径,可能出现选路不佳2.资源占用多3.没有静态路由安全优点:1.配置量少2.动态路由可以根据网络
- OSPF总结
nihuhui666
网络ospf网络协议
OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2.收敛–因为OSPF的计数器短与rip,所以收敛快3.占用资源–从单一数据包角度来说,因为rip传递的是路由信息,所以资源占用不大而ospf传递拓扑信息,从单个数据包角度说,大于rip.但是o
- 算法在各领域的广泛应用:100 个实例全解析
软件职业规划
AI&模型算法
一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法:如谷歌的PageRank算法,用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序,帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法:例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为(购买、观看记录等)和其他相似用户的偏好,为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法:用于分析社交网络中的用户关系,如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
- 算法训练-拓扑排序2
往往歌咏理想
算法深度优先
洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=
- 代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列
失序空间
跟着代码随想录学算法算法c++
题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意:请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):实现MyQueue类:voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
- 【数据结构】数据结构,算法 概念
王_哈_哈 Jw
数据结构(考研知识点)数据结构
0.本篇问题:数据、数据元素、数据对象、数据项之间的基本关系?ADT是什么?数据结构的三要素?数据的逻辑结构有哪些?数据的存储结构有哪些?算法的五个特征?O(1)O(logn)O(n^n)O(n)O(n^2)O(n^3)O(2^n)O(n!)O(nlogn)大小关系?★错题&典型题1.可以用()定义一个完整的数据结构A.数据元素B.数据对象C.数据关系D.抽象数据类型2.以下属于逻辑结构的是()A
- 草根版外卖避雷计划「数据库寄生 2.0」优化方案
cainiaojunshi
预算方案智慧城市
接上回计划省钱版【打败美团和饿了吗的机会越来越大了!#外卖避雷计划#】[特殊字符][特殊字符]-CSDN博客(含三端流程图+预算穿透表+风险应对)一、策划目标(草根版核心)实现单城外卖后厨监督轻量化:✅创作端:骑手/打假人扫码接单,视频自动同步(省90%录入时间)✅服务端:AI+算法自动跑批,日省2小时人工干预(年省2.22万)✅观看端:实时暴雷指数+悬赏助力,用户信任度提升40%✅终极目标:单城
- 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)
(initial)
大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性:降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大,其在资源受限的设备(如移动端、嵌入式设备)上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端,部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数(通常是FP32或FP16)表示的权重和激活值转换为低精度整数(
- 百度快速收录2025秒收方法实战解析
SEO黑猫
百度
医疗门户网站48小时收录奇迹2023年底,某三甲医院官网改版后遭遇收录难题。通过我们部署的蜘蛛池智能调度系统,配合标题关键词矩阵布局(含’标题内提取’技术),成功实现48小时内全站收录。核心操作步骤:页面指纹构建采用动态TDK模板(例:『科室{科室}科室{病症}_${年份}最新诊疗方案』)植入地域长尾词(如’北京医保报销政策’)蜘蛛池配置方案#智能蜘蛛路由算法示例defschedule_spide
- 贪心算法(5)(java)k次取反后最大化的数组和
奋进的小暄
贪心算法java算法
题目:给定一个整数数组`nums`和一个整数`k`,你可以进行最多`k`次取反操作。每次操作可以选择数组中的一个元素并将其取反(即`x`变为`-x`)。最终返回经过`k`次取反操作后,数组可能的最大总和。解法:分情况讨论。设:整个数组中负数的个数是m个1.m>k:把前k小负数转化成正数2.m==k:把所有负数全部转化成正数3.mk){//情况一:负数个数多于k次反转Arrays.sort(nums
- HarmonyNext深度解析:ArkUI高效渲染与性能优化实战
披光人
harmonyOSubuntulinux运维
一、HarmonyNext渲染引擎技术演进(约1200字技术解析)HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破,其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括:原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端,通过原子化渲染指令拆分技术,实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中,复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法,
- 数据结构 -- 字符串
_安晓
数据结构数据结构
字符串串的定义串,即字符串(String)是由零个或多个字符组成的有限序列,一般记为S=‘a1a2a3a4’(n≥0)其中,S是串名,单引号括起来的是字符序列是串的值;ai可以是字母、数字或是其他字符;串中字符的个数n称为串的长度。n=0时的串称为空串(用∅表示)。例:(不同语言可能使用的边界符不同,Java、c等使用双引号(“”)Python等使用单引号(’‘))S="HelloWorld!"T
- 基于NXP+FPGA轨道交通3U机箱结构牵引控制单元
深圳信迈主板定制专家
轨道交通NXP+FPGAX86+FPGAfpga开发边缘计算人工智能大数据嵌入式硬件
基于NXP+FPGA轨道交通异步电机牵引控制单元(TCU-IM)异步电机牵引控制单元(TCU-IM)用于牵引逆变器-异步电机构成的牵引电传动系统,可采用车控或架控方式。执行高性能异步电机复矢量控制策略,具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。无速度传感器控制通过转速观察算法,推算出准确的转速和转子位置,在实际应用中,达到省去速度传感器的目的,降低成本并减少故障点
- Redis 源码分析-内部数据结构 robj
笨手笨脚の
#Redisredis数据结构数据库redisObject44字节embStrraw
Redis源码分析-内部数据结构robjRedis中,一个database内的这个映射关系是用一个dict来维护的(ht[0])。dict的key固定用一种数据结构来表达就够了,即动态字符串sds。而value则比较复杂,为了在同一个dict内能够存储不同类型的value,这就需要一个通用的数据结构,这个通用的数据结构就是robj(全名redisObject)。#defineLRU_BITS24/
- JVM内存监控及调优分析
闲着无聊整些资料
JVMjvmjavalinux
一、内存监控背景在做JVM内存分析前,需要堆JVM内存及垃圾回收算法和垃圾回收器有一定了解,具体可以参考我之前的一篇文章:常见的垃圾回收器及垃圾回收算法1.1、为什么要做内存监控我们在做开发的时候不可避免的会遇到一些问题,诸如下面这些问题:生产环境发生了内存溢出该如何处理?生产环境应该给服务器分配多少内存合适?如何对垃圾回收器的性能进行调优?生产环境CPU负载飙高该如何处理?生产环境出现死锁该如何
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 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'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-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”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
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
程序员是怎么炼成的
操作系统
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
aijuans
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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];
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
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [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.
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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
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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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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$('#changeform').submit(function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- 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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java
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:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
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……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- 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
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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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