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轻创思维
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1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能搜索引擎和信息检索工具。它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求,并提供精准、全面的搜索结果。无论您是想查找信息、解答问题还是进行创意写作,DeepSeek都能为您提供高效的支持。2.主要功能智能搜索:支持自然语言输入,快速获取精准结果。多语言支持:支持中文、英文及其他多种语言的输入和输出。知识库覆盖:整合海量互联网信息,覆盖百科、新闻、学术
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- 探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
计蕴斯Lowell
探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- DeepSeek的实用方法DeepSeek+kimi生成PPT
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AI人工智能人工智能pptai
在人工智能领域,DeepSeek和KimiAI作为强大的语言模型,为开发者和普通用户提供了丰富的功能。本文将详细介绍DeepSeek的实用方法,以及如何结合KimiAI生成PPT,帮助您快速上手并发挥其强大能力。一、DeepSeek的使用方法(一)注册与登录访问官网:打开浏览器,输入DeepSeek官网。注册账号:点击“注册”按钮,填写邮箱地址、设置密码,并完成邮箱验证。登录:注册成功后,使用注册
- EBS 性能不足?从吞吐量到 IOPS,阿里云全方位优化
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阿里云云计算存储加速吞吐量优化RAID配置云计算运维IOPS提升
在云计算环境中,存储性能对于业务稳定运行至关重要,尤其是数据库、大数据分析、AI计算等高IO需求的应用。然而,许多用户在使用EBS(弹性块存储)时,可能会遇到磁盘吞吐量或IOPS(每秒输入/输出操作数)不足的问题,导致应用响应变慢、数据处理延迟,甚至影响业务连续性。那么,是什么原因导致EBS性能瓶颈?如何优化吞吐量和IOPS以提升存储性能?阿里云又能提供哪些优化方案?本文将从存储架构、性能监控、优
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
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一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- 常用的高性能计算工具有哪些
这题有点难度
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在当今数字化时代,高性能计算(HPC)已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器,还是训练复杂的人工智能模型,HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具,以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算:定义与意义高性能计算(HPC)是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法,
- 合作伙伴中心Partner Center中添加了Copilot预览版
xueyunshengling
微软合作伙伴计划合作伙伴中心copilotCopilot预览版
目录一、引言二、Copilot功能概述2.1Copilot简介2.2Copilot的核心功能2.3Copilot的访问和使用三、Copilot的使用方法3.1Copilot功能区域3.2Copilot使用示例3.2.1编写有效提示3.2.2使用反馈循环四、负责任的人工智能4.1Copilot结果的可靠性4.2意外或冒犯性内容的处理4.3Copilot数据收集五、总结一、引言合作伙伴中心(预览版)中
- 供应链商业数据分析求职指南:技能点、工具包与业务模式全解析
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数据分析数据挖掘
引言随着中国经济的快速发展,国内企业对供应链管理的关注度日益增加。为了应对激烈的市场竞争,企业纷纷寻求通过优化供应链来提高效率、降低成本并增强响应速度。在这个背景下,供应链商业数据分析(SupplyChainBusinessAnalytics)作为连接数据与决策的关键桥梁,逐渐成为企业不可或缺的一部分。对于有志于从事这一领域的专业人士而言,掌握必要的技能、熟悉先进的工具以及理解特定的业务模式是成功
- Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创(test)
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大数据Test
Hadoop01-入门&集群环境搭建今日内容Hadoop的介绍集群环境搭建准备工作Linux命令和Shell脚本增强集群环境搭建来来来大数据概述大数据:就是对海量数据进行分析处理,得到一些有价值的信息,然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1:Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.它主
- 《DeepSeek模型压缩:在高效与性能间寻平衡》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,大语言模型不断迭代升级,规模与性能同步攀升。DeepSeek作为其中的佼佼者,在模型压缩技术上不断探索,力求在减小模型体积的同时,最大程度保留模型性能,为更广泛的应用场景提供支持。量化:用低精度表达,换存储空间与计算效率量化技术是DeepSeek模型压缩的关键手段之一,它将模型中的高精度浮点数参数转换为低比特数的整数或定点数,从而实现存储空间的大幅缩减与计算速度的提升。从
- 使用Python抓取新闻媒体网站的最新头条与相关内容:深入的爬虫开发与数据分析实战
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2025年爬虫实战项目python爬虫数据分析数据挖掘人工智能开发语言
引言在互联网时代,新闻媒体网站是人们获取信息和了解世界的重要渠道。随着新闻的即时更新,获取最新头条并进行数据分析成为许多行业领域(如媒体、广告、舆情监测等)的重要需求。通过抓取新闻媒体网站的内容,我们不仅能获取各类新闻文章,还能为后续的数据分析、情感分析、舆情监控等提供基础数据。本篇博客将详细讲解如何使用Python编写一个爬虫,抓取新闻媒体网站的最新头条及其相关内容。我们将使用最新的技术栈,包括
- 马斯克发布新一代大模型Grok 3:算力支撑下的 AI 跃进
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北京时间2025年2月18日,特斯拉创始人埃隆・马斯克旗下的人工智能公司xAI正式发布了最新一代大模型——Grok3,在全球AI竞争白热化阶段,这无疑给全球AI市场带来了新的变局和挑战。马斯克称Grok3的能力较前代产品提升了“一个数量级”,并将其誉为“地球上最聪明的人工智能”。那么,马斯克为何要发布这新一代大模型,其背后又与算力有着怎样千丝万缕的联系呢?一、AI赛道的竞争需求从行业发展的大背景来
- 【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意,本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行,请将本教程的主体放在if__name__=="__main__":代码块中。impor
- AI技术在音乐产品中有哪些应用场景?
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自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作,当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时,也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟,AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中,在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入,音乐人工智能已经不新鲜,很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的
- 【深度学习入门:基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法
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目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法,省去了大量的推理过程,重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
- PyTorch与TensorFlow的对比:哪个框架更适合你的项目?
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在机器学习和深度学习领域,PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点,适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架,帮助你根据项目需求选择最合适的工具。一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架,它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同,但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch:由Facebook的人工智能研究
- 使用AI自动写代码,DeepSeek+CLine+VSCode实战教程,主打一个便宜实惠用得起!
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0前言最近DeepSeek火了起来,各个媒体都在宣传,那DeekSeek到底是个啥?从程序员角度来看:DeepSeek一个人工智能助手,可以帮助我们解决代码知识点疑问,以及某个晦涩难懂的知识点问题,处理生活中的一些文本信息问题等。其实这些能力早在数年前ChatGPT也已经具备了,那么为什么最近DeepSeek这么火呢?一个原因就是因为它是国产的,那必须得支持。还有一个原因就是它实惠呀,便宜!目测目
- OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用
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OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种最优估计的算法,在众多领域有着广泛的应用,如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库,也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法,主要针对线性、高斯分布的系统。
- DeepSeek再传重大突破!新发布原生稀疏注意力(NSA)机制,重新定义AI效率天花板
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大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI:年度展望:2025年AI与社会发展关键事件的深度思考(每年一篇,十年为期)2025年2月18日,中国AI领域迎来一枚“技术
- 生成式AI如何重塑计算机视觉:自监督学习与稀疏计算的革命
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生成式AI如何重塑计算机视觉:自监督学习与稀疏计算的革命引言:从“数据饥渴”到“智能涌现”传统计算机视觉高度依赖海量标注数据,但现实场景中标注成本高昂且覆盖范围有限。例如,医疗影像标注需专业医生耗时数月,工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。生成式AI(如Diffusion模型、自监督学习)的崛起,正在打破这一瓶颈——通过更高效的训练范式与计算架构,让机器学会“从无标注数据中看见世界”。(示意图:
- 智慧园区安全调度的重要性
Guheyunyi
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随着科技的飞速发展,智慧园区作为现代城市的重要组成部分,正逐渐成为企业、政府和居民生活的重要载体。智慧园区通过物联网、大数据、人工智能等先进技术,实现了资源的高效配置和管理的智能化。然而,随着园区规模的扩大和复杂性的增加,安全问题也日益凸显。因此,智慧园区的安全调度显得尤为重要。智慧园区安全调度的定义智慧园区安全调度是指通过先进的技术手段和管理方法,对园区内的各类安全风险进行实时监控、预警和应急处
- Python爬虫实战:获取笔趣阁图书信息,并做数据分析
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注意:以下内容仅供技术研究,请遵守目标网站的robots.txt规定,控制请求频率避免对目标服务器造成过大压力!1.环境准备与反爬策略pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportpandasaspdimportreimporttimeimportrandomfromfake_useragentimportUserAgent#需安装:pip
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-DETR(DEtection TRansformer)—— 基于 Transformer 的端到端目标检测
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1.什么是DETR?DETR(DEtectionTRansformer)是FacebookAI(FAIR)于2020年提出的端到端目标检测算法,它基于Transformer架构,消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框(AnchorBoxes)和非极大值抑制(NMS)机制,使目标检测变得更简单、高效。论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
- Hive的动态分区与静态分区(区别及详解)
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静态分区与动态分区的区别:1、静态分区2、动态分区静态分区与动态分区的区别:静态分区是先把分区表创好,然后手动把数据导入到对应的分区里面去。静态分区实在编译期间指定分区名。静态分区支持load、insert两种插入方式。静态分区是用于分区少,分区名可以明确的数据。动态分区是有一份数据集(2015-2022年的),按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开
- DeepSeek 横空出世:程序员的机遇与挑战
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摘要本文聚焦于DeepSeek横空出世后对程序员群体产生的多方面影响。通过深入分析技术工具民主化、行业需求变迁、能力评价体系重构等方面,揭示DeepSeek带来的冲击与变革,同时为程序员在这一新时代背景下的职业发展提供策略建议,旨在帮助程序员更好地适应技术变革,实现职业价值的升级。一、引言在科技飞速发展的当下,人工智能领域不断涌现新的突破。DeepSeek作为国产大模型的代表,其爆火引发了广泛关注
- 聚焦银行业数智化转型,火山引擎数据飞轮系列白皮书重磅发布
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随着金融科技的快速发展,银行业也在不断提升数字化水平。通过大数据、人工智能等技术的应用,银行可以更加精准地了解客户需求,提供个性化的金融产品和服务,还能降低运营成本,提升风险管理能力,创造更多业务价值。《金融科技发展规划(2022~2025年)》也明确指出,以加强金融数据要素应用为基础,以深化金融供给侧结构性改革为目标,以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线,将数字元素注入金融服务全
- 携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量
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5月9日-11日,鲲鹏昇腾开发者大会2024在北京中关村国际创新中心举行,众多行业领袖、专家学者及优秀开发们齐聚一堂,分享产业趋势、技术创新和应用实践。酷克数据作为华为鲲鹏生态重要合作伙伴,受邀出席本次大会,展示其与鲲鹏昇腾生态联合开发的云数仓解决方案及应用案例,与全球开发者共同探讨云原生数仓前沿技术。今年两会政府工作报告明确提出:“深化大数据、人工智能等研发应用,开展人工智能+行动,打造具有国际
- 火山引擎 DataWind ChatBI 适配 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3
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2025年2月,火山引擎智能数据洞察DataWind旗下AI助手ChatBI宣布实现对DeepSeek-R1及DeepSeek-V3的适配。通过融合豆包、DeepSeek等主流大模型的先进能力,ChatBI正在为企业用户带来精准、智能的数据分析体验。作为Data+AI领域的先行者,DataWind一直致力于帮助业务达到最好的实践成果,DataWind对主流大模型始终保持高效的开放探索态度,融合前沿
- 遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
岁月如歌,青春不败
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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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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。
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Java对象的大小
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
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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”
- 用户自动登录网站
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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
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.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
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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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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。
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private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
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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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- oracle连接(join)中使用using关键字
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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
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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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If i select like this:
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This by default will select users in this order
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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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import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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windowsPHPunixMicrosoftperl
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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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
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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
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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。
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