Styal_Amy
Styal_Amy

家居图册制作方法，快来看看

​随着家居设计的流行，越来越多的人开始关注家居装饰和家居用品。据统计，家居市场每年的销售额逐年增长。而家居图册作为家居装饰的重要组成部分，其制作方法也备受关注。

家居图册制作方法，快来看看_第1张图片

那要怎么制作呢？准备好这个工具：FLBOOK在线制作电子杂志平台

家居图册制作方法，快来看看_第2张图片

1. 选择合适的模板：FLBOOK提供了海量的模板，用户都可以找到自己所需。这将有助于你选择合适的图片、文字和色彩，使你的电子杂志更具个性和吸引力。

家居图册制作方法，快来看看_第3张图片

2.编辑内容：将模板内容修改成自己需要展示的内容即可。你还可以添加一些交互元素，例如按钮、链接、动画等。这将使你的电子杂志更加生动有趣。

家居图册制作方法，快来看看_第4张图片

3. 导出与分享：支持导出PDF、PPT、HTML、Mac、PNG等电子文件格式，而且还可以使用自动生成的二维码或是链接分享各大社交平台中哦。

家居图册制作方法，快来看看_第5张图片

家居图册制作方法，快来看看_第6张图片

通过以上案例和数据，我们可以看出家居图册的制作并不复杂，而且具有很高的实用性和美观性。如果你想打造一个温馨舒适的家居环境，不妨尝试制作一本属于自己的家居图册吧！

>>>flbook

你可能感兴趣的:(学习方法)

  • 零基础英语学习之旅-语法篇（一） 万能的小黑学长
    入坑，从今天开始持续更新英语学习方法，剥丝抽茧，去除繁琐的语法概念，让大家，快速入门。花最少的时间，学最重要的东西。欢迎大家批评指正、多提意见。话不多说，直接进入正题。。。英语句子的基本五大结构主语：谓语动词之前的成分。Toseeistobelieve.Theflowersmellsgreat.谓语：谓语就是动词动词主要类型：1.实义动词2.系动词be动词等同于be动词3.助动词帮助动词实现时态和
  • 不舒服的舍友关系 瑞丝记
    女孩（心思很简单，单纯，做人很直，没有歪心眼，对朋友也没有其他想法，想对每个朋友都好，但可能有时候方式不对，生活很无聊，）高中之前女孩一直每天努力学习，但由于学习方法掌握的不好，成绩一直没有明显变化，上了一个普通院校，来了大学也一直努力生活，复习周，抓紧时间好好复习，经过两年多努力，得了奖学金，此时，女孩的舍友们就都眼红了。舍友1（家境不错，从小被爸爸妈妈宠爱，家里洗衣服从未手洗过，但但拿了助学金
  • 日语入门学习资料，都在这里了！ 日语初级学习
    刚开始学习日语的同学都有疑问，比如：应该如何背单词？如何运用语法？如何把日语说出来？......应该怎么学日语？学习方法很重要。在日语日常使用中学习运用，或者在老师指导下了解学习方法，从开始就发现并逐渐掌握适合自己的学习方法，可以少走很多的弯路，节省非常多的时间。今天整理了日语入门的学习资料，包含五十音素材、日常用语、教材资料、语法学习规律等等，希望能帮助大家更好的学习。该有的都在这儿了！！☟1.
  • 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变 熊猫钓鱼>_> 神经网络rnntransformer
    1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
  • 揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法 数据结构与算法学习 leetcode学习方法算法ai
    揭秘LeetCode数据结构与算法的高效学习方法关键词：LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要：本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心，结合新手常见痛点（如刷题没方向、刷完就忘、无法举一反三），通过生活化类比、具体案例拆解和可操作的学习方法，系统讲解从“入门到精通”的全流程。无论是求职准备的程序员，还是想提升编程能力的学习者，都能从中找
  • 机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
  • 多模态大模型：技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点 AI天才研究院 AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
  • 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路 慌ZHANG 人工智能人工智能
    个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
  • 遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法 神经网络15044 仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
    遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务，旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER（多光谱热辐射传感器）和Sentinel（多光谱成像卫星）数据，采用卷积神经网络（CNN）及CNN-集成学习（CNN-EL）方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据：14个波段（VNIR/SWIR/TIR），分辨率
  • 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性？ 人工智能教学实践 python编程实践人工智能学习人工智能
    要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性，需要跳出单一专业的学习框架，通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法：一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法：用XMind或Notion绘制思维导图，以AI为中心，辐射关联专业的核心技术节点。例如：AI（机器学习）├─数据支撑：大数据技术（Hadoop/Spark）+数据
  • 蒙特卡罗方法与深度学习的关系 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
  • 提升学习能力(一) 如果决定要走又何必挽留 学习方法学习
    前言:在学习一项技能在时候,通常会感到学了一遍,,没有任何的头绪,一直在通过做的时候通过来总结来去干,这样往往在学习的时候,不能事半功倍,在学习的时候也没有任何方法,毫无头绪,于是想写点关于提升学习能力的东西,刚才在前面的介绍说了,对于别人的教学没有任何头绪,下面的学习四步骤通过借鉴别人的学习经验,每个人的学习技巧,方法,都不一样,适合自己的才是做好的。一.学习方法1:兴趣法，有很多不感兴趣的东西
  • 机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest） rubyw #概念及理论机器学习算法随机森林
    随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍，包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法，通过生成多棵决策树，并将这些树的预测结果结合起来，以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
  • 机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest) 慕婉0307 机器学习集成学习机器学习随机森林
    一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类：Bagging(BootstrapAggregating)：并行训练多个基学习器，然后通过投票
  • 【学习】《算法图解》第十二章学习笔记：K近邻算法 程序员
    前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）。这是一种基于实例的学习方法，也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式，还探讨了特征提取、归一化等重要概念，为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。一、K近邻算法概述（一）基本思想K近邻算
  • 工业缺陷检测深度学习方法综述 2301_80355452 深度学习人工智能
    其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常：点异常、上下文异常和集群异常。点异常：又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
  • AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能opencv计算机视觉ai
    AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能关键词：人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要：本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发，详细介绍核心算法原理，展示实际代码实现，并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进，重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
  • 机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
    最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展，仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从货物入库到出库的全流程
  • 元学习的认知思维棱镜 由数入道 AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
    在学习这场马拉松中，大多数人只关注如何跑得更快（学习方法），但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能，甚至理解身体（大脑）的运作机制，从而跑得更远、更有效率。元学习（Meta-Learning）——“学会学习”的底层操作系统本质：元学习，简而言之，就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识，而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机，
  • 文本生成新纪元：解锁大模型的企业级应用密码
    数字化浪潮席卷各行业的当下，文本生成技术正经历着翻天覆地的变革，这场变革的幕后功臣正是大模型。今天，咱们就来深入探讨大模型在文本生成领域的奥秘，看看它如何赋能企业，又该怎样规避风险，实现价值最大化。技术跃迁：从笨拙规则到智能生成回首往昔，文本生成依靠规则模板与关键字替换，虽能实现基础自动化，却如机械舞者，动作生硬、缺乏灵动。业务稍有变动，规则需全面重构，耗时费力。随着N-gram等统计机器学习方法
  • 跨区域智能电网负荷预测：基于 PaddleFL 的创新探索 暮雨哀尘 人工智能智能电网AIGCPaddleFL数据库python可视化
    跨区域智能电网负荷预测：基于PaddleFL的创新探索摘要：本文聚焦跨区域智能电网负荷预测，提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法，整合多地区智能电网数据，实现数据隐私保护下的高精度预测，为电网调度优化提供依据，推动智能电网发展。一、引言在当今社会，电力作为经济发展的命脉，其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向，通过集
  • CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比 Matlab科研辅导帮 cnngru人工智能
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融、气象和工业控制等。近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
  • 常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
  • 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？ cda2024 机器学习人工智能
    大家好，今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题：如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？想象一下，你是一位超分子化学家，正忙于设计一种新型的分子结构，这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构，但过程可能非常耗时且复杂。而现在，借助机器学习，你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
  • 助力您发SCI 机器学习（ML）在材料领域应用专题 YEcenfei 分子动力学催化材料机器学习人工智能python
    第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础（续）1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
  • 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道 木旭林晖 自然语言处理学习人工智能
    嘿，你好。在CSDN上潜水这么久，我总能看到很多像你我当年一样，怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜，你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF（条件随机场）的推导……你觉得自己离“精通”越来越近，但心里却越来越慌。为什么慌？因为你打开招聘软件，看到JD（职位描
  • 集成学习基础：Bagging 原理与应用 大千AI助手 人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！Bagging介绍1.定义与全称：Bagging是BootstrapAggregating的缩写，中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合（通常是投票或平均），来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
  • 衡水中学状元数学学习资料完整攻略 向沙托夫问好
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源，旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法，引导学生深入理解数学概念，培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰，内容详实，附带使用指南，帮助学生系统提升数学素养，实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
    ```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
  • springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出 杨白白 enumfreemarker
    spring mvc freemarker 中遍历枚举 1枚举类型有一个本地方法叫values（），这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。 enum public enum BooleanEnum { TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
  • 实习简要总结 byalias 工作
    来白虹不知不觉中已经一个多月了，因为项目还在需求分析及项目架构阶段，自己在这段 时间都是在学习相关技术知识，现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结： （1）工作技能方面 大体分为两个阶段，Java Web 基础阶段和Java EE阶段 1）Java Web阶段 在这个阶段，自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL，这些知识的核心点都过 了一遍，也
  • Quartz——DateIntervalTrigger触发器 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述 simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间，这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1：00AM 执行任务，如果使用 SimpleTrigger，间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题，即当有 misfired 的任务并且恢复执行时，该执行时间
  • Unix快捷键 18289753290 unixUnix；快捷键;
    复制，删除，粘贴： dd:删除光标所在的行                             &nbs
  • 获取Android设备屏幕的相关参数 酷的飞上天空 android
    包含屏幕的分辨率  以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp   TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); text.append("getResources().ge
  • 要做物联网？先保护好你的数据 蓝儿唯美 数据
    根据Beecham Research的说法，那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。 在Beecham的物联网安全威胁图谱上，展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。 Beecham Research的技术主管Jon Howes说：“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件，是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署，也就
  • Java取模（求余）运算 随便小屋 java
            整数之间的取模求余运算很好求，但几乎没有遇到过对负数进行取模求余，直接看下面代码： /** * * @author Logic * */ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO A
  • SQL注入介绍 aijuans sql注入
    二、SQL注入范例 这里我们根据用户登录页面 <form action="" > 用户名：<input type="text" name="username"><br/> 密 码：<input type="password" name="passwor
  • 优雅代码风格 aoyouzi 代码
    总结了几点关于优雅代码风格的描述： 代码简单：不隐藏设计者的意图，抽象干净利落，控制语句直截了当。 接口清晰：类型接口表现力直白，字面表达含义，API 相互呼应以增强可测试性。 依赖项少：依赖关系越少越好，依赖少证明内聚程度高，低耦合利于自动测试，便于重构。 没有重复：重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现，及时重构消除重复。 战术分层：代码分层清晰，隔离明确，
  • 布尔数组 百合不是茶 java布尔数组
      androi中提到了布尔数组;   布尔数组默认的是false,  并且只会打印false或者是true   布尔数组的例子;  根据字符数组创建布尔数组 char[] c = {'p','u','b','l','i','c'}; //根据字符数组的长度创建布尔数组的个数 boolean[] b = new bool
  • web.xml之welcome-file-list、error-page bijian1013 javaweb.xmlservleterror-page
    welcome-file-list 1.定义： <welcome-file-list> <welcome-file>login.jsp</welcome> </welcome-file-list>  2.作用：用来指定WEB应用首页名称。   error-page1.定义： <error-page&g
  • richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件 sunjing clearRichfaces 4fileupload
     页面代码               <h:form id="fileForm">            <rich:
  • 技术文章备忘 bit1129 技术文章
    Zookeeper http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
  • org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案 白糖_ Hibernate
    文章摘自：http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181   在编写HQL时，可能会出现这种代码： select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id  如果这是HQL，那么这段代码就是错误的，因为HQL不支持
  • sqlserver按照字段内容进行排序 bozch 按照内容排序
    在做项目的时候，遇到了这样的一个需求：           从数据库中取出的数据集，首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示，例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面；          select * fro
  • 编程珠玑-第一章-位图排序 bylijinnan java编程珠玑
    import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.Writer; import java.util.Random; public class BitMapSearch {
  • Java关于==和equals chenbowen00 java
    关于==和equals概念其实很简单，一个是比较内存地址是否相同，一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难，但是有时存在一些理解误区，如下情况： 1、 String a = "aaa"; a=="aaa"; ==> true 2、 new String("aaa")==new String("aaa
  • [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕 comsci it
          我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...       如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
  • oracle 数据块结构 daizj oracle块数据块块结构行目录
    oracle 数据块是数据库存储的最小单位，一般为操作系统块的N倍。其结构为： 块头－－〉空行－－〉数据，其实际为纵行结构。 块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块（Standard Block）。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块（Nonstandard Block）。同一数据库中，Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
  • github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 dengkane github
    github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 技能类 markdown语法中文说明 回到顶部 全文检索 elasticsearch bigdesk elasticsearch管理插件 回到顶部 nosql mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用 C
  • 初二上学期难记单词二 dcj3sjt126com englishword
    dangerous 危险的 panda 熊猫 lion 狮子 elephant 象 monkey 猴子 tiger 老虎 deer 鹿 snake 蛇 rabbit 兔子 duck 鸭 horse 马 forest 森林 fall 跌倒；落下 climb 爬；攀登 finish 完成；结束 cinema 电影院；电影 seafood 海鲜；海产食品 bank 银行
  • 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用 dcj3sjt126com mysql
    一、基本概念 1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。 2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。 3、如
  • java循环标签 Foreach shuizhaosi888 标签java循环foreach
    1. 简单的for循环 public static void main(String[] args) { for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) { System.err.println("i=" + i + " y="
  • Spring Security（05）——异常信息本地化 234390216 exceptionSpring Security异常信息本地化
    异常信息本地化          Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化，这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息（如配置错误）则是不能够进行本地化的，它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
  • DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response javamingtingzhao 架构DUBBO
     废话不多说，警告日志如下，不知道有哪位遇到过，此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告)，后续运行没问题，找了好久真心不知道哪里错了。    WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
  • JS中Date对象中几个用法 leeqq JavaScriptDate最后一天
    近来工作中遇到这样的两个需求 1. 给个Date对象，找出该时间所在月的第一天和最后一天 2. 给个Date对象，找出该时间所在周的第一天和最后一天   需求1中的找月第一天很简单，我记得api中有setDate方法可以使用 使用setDate方法前，先看看getDate var date = new Date(); console.log(date); // Sat J
  • MFC中使用ado技术操作数据库 你不认识的休道人 sqlmfc
    1.在stdafx.h中导入ado动态链接库 #import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
  • Android Studio加速 rensanning android studio
    Android Studio慢、吃内存！启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。 （1）设置Android Studio a) 禁用插件 File -> Settings...  Plugins 去掉一些没有用的插件。 比如：Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
  • 各数据库的批量Update操作 tomcat_oracle javaoraclesqlmysqlsqlite
    MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同，因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的 sql语句，懂得SQL语句，那么MyBatis部分的操作就简单了。 　　注意：下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行，要不全部成功，要不全部回滚。 MSSQL的SQL语句 　WITH R AS（ 　　SELECT 'John' as name, 18 as
  • html禁止清除input文本输入缓存 xp9802 input
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他