- 蓝领招聘爆发前夜：招工小程序如何抢占万亿级市场？
中国蓝领人群超4亿，但招聘线上化率不足30%！垂直领域招聘小程序正迎来三大机遇：1.市场规模与增长潜力数据：2023年蓝领招聘市场规模达8000亿元，年复合增长率超25%；痛点：传统中介收费高、信息不透明，企业“招工难”与求职者“就业难”并存；趋势：Z世代蓝领更倾向通过小程序“一键求职”，避免线下奔波。2.细分场景机会制造业：对接工厂“日结工”“临时工”需求，提供“当日面试、次日上岗”服务；服务业
- SQL 的艺术（续）：用 MyBatis-Plus 精雕细琢“外科手术”级更新接口 ✨
小丁学Java
MyBatisPlussqlmybatis数据库
我们再次切换到“SQL工匠”模式，用MyBatis-Plus来实现这个同样复杂的updateSolutionBrand接口。使用MyBatis-Plus实现这个接口，将再次凸显它与JPA在处理事务、部分更新和关联更新方面的巨大差异。这篇博客将重点展示如何通过手写SQL和精巧的逻辑编排，来完成这次“外科手术”。⚔️SQL的艺术（续）：用MyBatis-Plus精雕细琢“外科手术”级更新接口你好，我是
- 策略与工厂的演进：打造工业级Spring路由框架
文章目录**引言：从“学术模型”到“工程产品”****一、经典工厂模式的“原罪”****原罪一：严重违反“开闭原则”——一场“永无止境的手术”****原罪二：彻底破坏“依赖注入”——一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进：注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言：从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习，最终要回归到解决复杂的业
- 大小不足5M，轻量级PDF阅读工具
“你是否也遇见过这样的窘境：明明只需要打开查看几页内容，却要安装一个几十兆甚至上百兆的软件，等待半天才能加载完成，老旧电脑更是卡顿得让人失去耐心。直到我发现了SmartPDF，才明白原来一款纯粹的PDF阅读器可以如此轻巧高效。它像一把精准的手术刀，剔除了所有冗余功能，只留下最核心的阅读体验，却解决了日常使用中的诸多痛点。4.7M的体积，装得下所有阅读需求第一次看到SmartPDF的安装包时，我简直
- 基于大模型的颅前窝底脑膜瘤诊疗全流程研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证四、术前预测与准备4.1肿瘤特征预测4.2手术风险预测4.3术前检查与评估4.4患者沟通与教育五、手术方案制定5.1手术入路选择5.2手术步骤规划5.3术中监测与应急
- 人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望
人工智能（AI）技术正在重塑医疗行业的面貌。从辅助诊断到药物研发，从健康管理到手术机器人，AI的广泛应用不仅提升了医疗效率，还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。根据2025年多份研究报告及政策文件，全球AI医疗市场正以39.4%的年复合增长率高速扩张，预计到2025年，中国市场规模将达349亿元，全球规模则可能突破千亿美元18。本文将从应用场景、技术驱动、挑战与政策支持等维度，探讨AI在医疗领域
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容（一）建设架构（二）核心功能（三）核心技术（四）预期成效（五）方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统，通过整合术前、术中、术后各环节数据，利用先进的人工智能技术，实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能，为医疗决策提
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- 如何设计出覆盖率高且有效的测试用例？有哪些经典的测试用例设计方法？
996小白的进阶路
测试用例运维
如何设计出覆盖率高且有效的测试用例？深入解析经典测试用例设计方法在软件开发生命周期中，测试是确保产品质量、提升用户体验和维护品牌声誉的关键环节。而测试的核心在于“测试用例”——一组精心设计的输入、执行条件、预期结果和实际结果的集合。一个平庸的测试用例可能只是走个过场，而一个优秀的测试用例则能像精准的手术刀一样，直击软件的薄弱环节。那么，如何才能设计出覆盖率高且有效的测试用例呢？这不仅仅是一门技术，
- 【Maven】Maven深度避坑指南：依赖冲突全维度解决方案与工业级实战（超万字解析）
夜雨hiyeyu.com
mavenjava
注：本文基于50+大型企业级项目经验，结合Maven底层源码机制，系统化解决依赖冲突问题。包含20个实战场景、10类特殊案例及5大防御体系构建方案。Maven深度避坑指南：依赖冲突全维度解决方案与工业级实战（超万字解析）第一部分：依赖冲突核心原理深度解析1.1Maven依赖机制底层原理1.2类加载冲突的JVM级影响第二部分：八大实战解决方案深度强化2.1企业级排除方案（精准手术刀）2.2BOM模式
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证4.3根据预测制定个性化手术方案五、
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案
目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法5.2术中监测算法5.3术后并发症预测模型六、关键技术验证方案6.1模型验证流程6.2临床试验设计框架七、典型应用场景流程7.1腹腔镜手术决策流程一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块#数据采集
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、系统架构设计（一）数据采集与预处理模块（二）大模型核心算法模块（三）应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案（一）患者信息采集与整合（二）胆囊结石风险预测（三）手术方案制定辅助（四）麻醉方案规划五、术中阶段详细方案（一）实时数据监测与传输（二）手术进程智能辅助六、术后阶段详细方案（一）术后恢复情况预测（二）并发症风险预测（三）护理方案调整（四）康复指导七、并发症风险预
- 深入浅出Babel插件开发：从AST到代码转换的完整指南
MiyueFE
javascript前端
嘿，各位前端小伙伴们！今天咱们来聊聊一个既神秘又强大的东西——Babel插件开发。别被"AST"、“代码转换"这些高大上的词汇吓到，其实Babel插件开发就像是给代码做"整容手术”，让老旧的代码变得年轻时尚，让复杂的语法变得简单易懂。什么是Babel插件？简单来说，Babel插件就是一个代码转换器。它能够：语法转换：把ES6+语法转换成ES5API填充：为新API添加polyfill代码优化：移除
- AR技术：开启工业维修新纪元，赋能效率与精准
Teamhelper_AR
ar
在当今数字化浪潮的推动下，增强现实（AR）技术正以前所未有的速度改变着工业维修领域的面貌。从能源勘探到工业制造，从新能源运维到医疗手术，AR技术的应用不仅极大地提高了工作效率，还为专业人员提供了前所未有的精准支持。本文将深入探讨AR技术如何解决工业维修中的难题，并展望其在未来的发展趋势。引言：AR技术，工业维修的新引擎2025年，增强现实（AR）技术已从科幻概念蜕变为驱动产业升级的核心引擎。全球A
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、术前阶段（一）疾病预测与诊断辅助（二）手术风险评估（三）手术方案制定辅助三、术中阶段（一）实时监测与风险预警（二）手术决策支持四、术后阶段（一）并发症风险预测（二）术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化（一）术前麻醉风险评估（二）术中麻醉管理六、统计分析与模型优化（一）数据收集与整理（二）模型性能评估（三）模型优化与更新七、实验验证与证据支持（一）回顾性队列研究（二）前瞻性随机对照
- 盲法在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、盲法分级与科学价值1.1开放标签1.1.1受盲对象无隐藏。1.1.2适用场景外科手术、器械试验等无法伪装的操作。1.1.3偏倚控制目标仅客观终点（生存率、实验室指标）。1.2单盲1.2.1受盲对象患者。1.2.2适用场景患者报告结局（PRO）为主的试验（如抑郁症）。1.2.3偏倚控制目标避免患者期望效应影响主观症状报告。1.3双盲1.3.1受盲对象患者+研究者+评估员。1.3.2适用场景药物试
- 中乌医学交流新篇：乌克兰专家探访北京积水潭医院，共研心磁图技术创新
MilieStone
技术创新生活科技
2025年5月13日，乌克兰资深麻醉科专家莎莱博士到访北京积水潭医院新龙泽院区及回龙观院区，开展为期两天的学术交流活动。访问期间，莎莱博士与医院心内科主任刘巍教授团队深入探讨心血管疾病诊疗技术，并就心磁图仪（MCG）的临床应用成果展开深度交流。莎莱博士先后参观了医院各科门诊及介入治疗中心。受刘巍主任邀请观摩TAVI，并与麻醉科专家就围手术期麻醉管理进行了深入交流。期间，刘巍主任团队现场演示了国产自
- 大模型在坏疽及穿孔性阑尾炎预测与治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习深度学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术概述2.1大模型原理与架构2.2医学领域相关应用案例三、坏疽及穿孔性阑尾炎的术前预测3.1危险因素分析3.2大模型预测模型构建3.3预测结果与临床评估四、基于预测的手术方案制定4.1手术方式选择依据4.2手术步骤与关键要点4.3案例分析五、麻醉方案确定5.1麻醉方式选择5.2麻醉药物使用5.3麻醉过程监测与管理六、术中情况监测与处
- 基于大模型的心力衰竭预测与干预全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录一、引言二、系统概述三、术前阶段（一）患者信息采集与预处理（二）大模型预测心力衰竭风险（三）手术方案制定辅助（四）麻醉方案规划四、术中阶段（一）实时数据监测与传输（二）大模型术中决策支持五、术后阶段（一）术后病情监测与评估（二）并发症风险预测与防控（三）术后护理计划生成六、健康教育与指导（一）个性化教育内容生成（二）康复随访与远程指导七、统计分析与技术验证（一）系统性能评估指标（二）数据分割与
- 大模型在支气管哮喘慢性持续期全流程风险预测与治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与方法1.3研究创新点二、支气管哮喘概述2.1定义与发病机制2.2分类与临床表现2.3诊断标准与方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本原理3.2在医疗领域的应用案例分析3.3适用于支气管哮喘预测的大模型选择四、大模型在支气管哮喘术前预测中的应用4.1数据收集与预处理4.2模型训练与验证4.3预测指标与结果分析五、基于大模型预测的手术方案制定
- 基于大模型预测原发性醛固酮增多症的综合技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、引言二、技术方案概述三、术前阶段（一）数据采集与预处理（二）疾病诊断与分型预测（三）并发症风险预测四、术中阶段（一）实时数据监测与整合（二）手术决策支持（三）麻醉方案动态优化五、术后阶段（一）康复进度监测与预测（二）并发症监测与干预（三）术后护理指导六、统计分析与技术验证（一）模型性能评估指标体系（二）对比研究与临床实效分析七、实验验证证据（一）回顾性病例研究（二）前瞻性临床试验八、健康教
- 大模型在支气管哮喘急性发作期预测及治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与方法1.3研究创新点二、支气管哮喘概述2.1定义与发病机制2.2分类与临床表现2.3诊断标准与方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本原理3.2在医疗领域的应用案例分析3.3适用于支气管哮喘预测的大模型选择四、大模型在支气管哮喘术前预测中的应用4.1数据收集与预处理4.2模型训练与验证4.3预测指标与结果分析五、基于大模型预测的手术方案制定
- 算力新纪元前夜：AI 算力架构迎来迭代升级，三大技术突破开启产业新局
Finehoo
人工智能架构
当AI算力需求以年均300%的增速冲击基础设施极限时，全球科技界正屏息以待英伟达2025年GTC大会的到来。这场将于3月17日启幕的技术盛会，或将成为AI算力架构从"量变"到"质变"的转折点。结合行业动态与技术演进趋势，三大突破性方向正浮出水面，预示着产业格局的深度重构。一、异构计算架构的范式突破随着大模型参数突破万亿级，传统冯・诺依曼架构的"内存墙"问题愈发凸显。英伟达BlackwellUltr
- 基于大模型预测十二指肠球部穿孔的多维度研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3国内外研究现状二、大模型技术原理与应用基础2.1大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与准备3.1术前风险预测指标与模型构建3.2基于预测结果的手术方案制定3.3麻醉方案的选择与实施3.4术前患者评估与准备工作四、术中监测与决策支持4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中的应用场景与作用4.3手术过程中的风
- 大模型在急性弥漫性腹膜炎预测及治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究大数据人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、急性弥漫性腹膜炎概述2.1定义与分类2.2病因与发病机制2.3临床表现与诊断方法三、大模型在急性弥漫性腹膜炎预测中的应用3.1大模型介绍3.2数据收集与处理3.3模型训练与优化四、术前风险预测与准备方案4.1大模型预测术前风险4.2术前检查与评估4.3术前准备措施五、术中风险预测与手术方案制定5.1大模型预测术中风险5.2手术方案制定原则5.
- 打造不会遗忘的AI：一位旅行社特工的记忆移植手术
步子哥
人工智能搜索引擎
在人工智能（AI）的黎明时代，我们创造出的“智能体”大多像是一个个记忆只有七秒的“数字金鱼”。每一次对话都是一次全新的开始，它们无法记住你的名字、你的偏好，更不用说你上周跟它聊过的那个宏伟的旅行计划了。这种“失忆症”极大地限制了AI的潜能，使其难以在需要连续性、个性化和强韧性的复杂任务中大展拳。然而，科学的魅力就在于不断突破看似不可能的界限。今天，我们将一起踏上一段激动人心的旅程，亲手为一位AI旅
- 大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断
有Li
深度学习人工智能
Title题目Large-scalepancreaticcancerdetectionvianon-contrastCTanddeeplearning大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习01文献速递介绍胰腺导管腺癌（PDAC）是最致命的实体恶性肿瘤，通常在晚期和不可手术的阶段被检测到。早期或偶然发现与延长生存期相关，但使用单一测试筛查无症状个体的PDAC仍然不可行，因为假阳性的潜在危害和低
- C++强制转换：安全编程的终极武器
程序员弘羽
C/C++重温c++数据结构开发语言c语言
在C++中，类型安全是构建健壮程序的核心保障。C风格的强制转换（(type)expression）虽然强大，但就像没有安全措施的杂技表演——能完成任务，却随时可能引发灾难。为此，C++引入了四种强类型转换操作符：static_castdynamic_castconst_castreinterpret_cast它们为类型转换提供了更精准、更安全的“手术刀”，使代码更具可读性、可维护性和安全性。一、C
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？
针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来：
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。
第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露 （其实还未删除）
举例：
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc（二）
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1，配置Spring支持文件上传：
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树，逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。
补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和（二维）
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值（二维）
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。
在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）
闭锁（CountDownLatch）
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。
我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点？
a.高并发，大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛，网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更，发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程？
a.初始阶段的网站架构。
应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接：zoj 3827 Information Entropy
题目大意：三种底，计算和。
解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&
