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爱coding的橙子
蓝桥杯蓝桥杯动态规划c++算法
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- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
北极冰雨
大模型人工智能
Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- FreeRTOS从入门到实战精通指南(一)
niuTaylor
RTOS学习与实战单片机嵌入式硬件RTOSFREERTOS
FreeRTOS从入门到实战精通指南一、核心知识体系搭建1.FreeRTOS架构全景图硬件层FreeRTOS内核核心模块任务管理内存管理通信机制队列信号量事件组中断管理调度器二、关键概念深度解析1.抢占式调度vs中断特性抢占式调度中断触发机制软件触发(调度器决策)硬件触发(外设请求)响应速度微秒级(依赖任务切换时间)纳秒级(硬件直接响应)执行上下文任务上下文中断上下文典型应用场景任务优先级管理硬件
- 【数学建模】熵权法
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法,它通过对决策矩阵的熵值进行计算,来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性,熵值越小,表明该指标的信息量越大,反之亦然。熵权法可以避免人为设定权重的问题,通过熵权法确定的权重是一个客观量,只和数据本身的性质有关。熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1:标准化决
- 阿里云+华为云双活架构:头部企业的云端生存法则
云上的阿七
阿里云华为云架构
如何在云端构建高可用、高可靠的业务架构,依然是企业IT决策者面临的挑战。面对单一云厂商可能带来的故障风险,越来越多的头部企业开始采用“阿里云+华为云”双活架构,以提升业务连续性,实现跨云容灾,打造更稳健的云端生存法则。什么是双活架构?双活架构(Active-ActiveArchitecture)指的是企业在两个云平台(如阿里云和华为云)上同时运行核心业务,实现数据同步和业务负载均衡。一旦某一云平台
- 抖音视频数据获取实战:从API调用到热门内容挖掘
爱搞技术的猫猫
API音视频
在短视频流量为王的时代,掌握抖音热门视频数据已成为内容运营、竞品分析及营销决策的关键。本文将手把手教你通过抖音开放平台API获取视频详情数据,并提供完整的代码实现及商业化应用思路。一、抖音API权限申请与核心接口抖音API需企业资质认证,个人开发者权限受限。以下是接入流程:企业开发者认证•登录开放平台,选择注册,提交信息等材料。•完成认证后,创建应用(如“视频数据分析工具”),获取ClientKe
- 第三十一篇 数据仓库(DW)与商业智能(BI)架构设计与实践指南
随缘而动,随遇而安
数据库sql数据仓库大数据数据库架构
目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比(1)Kimball维度建模架构(2)Inmon企业工厂架构(3)混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南(1)模型选择决策树(2)ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践4.1电商用户行为分析4.2金融风控实时预警五、关键问题解析Q1
- LLM-Agent方法评估与效果分析
agent人工智能ai开发
1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- Java高并发容器的内核解析:从无锁算法到分段锁的架构演进
猿享天开
开发语言java
《Java高并发容器的内核解析:从无锁算法到分段锁的架构演进》本文将以JUC包核心容器为切入点,深入剖析ConcurrentHashMap在Java8中的64位Hash分段技术,解密LinkedBlockingQueue双锁队列设计的吞吐量秘密,并给出各容器在亿级流量场景下的性能压测对比与选型决策矩阵。一、BlockingQueue体系:生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为
- OSGB编辑复杂又困难?试试这款免费GIS工具箱,高效实现场景编辑
GISBox
GISBoxvue.jswebglnode.jsedge数据分析科技经验分享
在当今的地理信息科学(GIS)领域,数据的精确处理与直观展示无疑扮演着核心角色。无论是城市规划的精细布局、环境保护的科学决策,还是灾害预警的迅速响应,都离不开准确、实时的地理信息基石。然而,面对庞大的GIS数据,许多软件在处理、编辑和转换上都显得力不从心,尤其是对于倾斜摄影模型、地形和影像的编辑,更是成为了许多用户的棘手难题。1.GISBox简介GISBox作为一款免费的GIS工具箱,支持OSGB
- lingo使用笔记(仅入门)
发篇博客骗自己
笔记
lingo使用教程㈠,大致描述(平白无趣的科普)Lingo是一款用于线性规划、整数规划和非线性规划的优化软件。以下是一些常见的Lingo语法和写法的笔记,帮助你快速上手。1.基本结构Lingo模型通常由以下几个部分组成:集合定义:定义模型中使用的集合。数据输入:定义模型中的参数和数据。变量定义:定义决策变量。目标函数:定义优化目标。约束条件:定义模型的约束条件。求解命令:告诉Lingo进行求解。2
- 【系统架构设计师-2018年】案例分析-答案及详解
数据知道
系统架构软考高级系统架构设计师
试题一(25分)阅读以下关于软件系统设计的叙述,在答题纸上回答问题1至问题3。【说明】某文化产业集团委托软件公司开发一套文化用品商城系统,业务涉及文化用品销售、定制、竞拍和点评等板块,以提升商城的信息化建设水平。该软件公司组织项目组完成了需求调研,现已进入到系统架构设计阶段。考虑到系统需求对架构设计决策的影响,项目组先列出了可能影响系统架构设计的部分需求如下:(a)用户界面支持用户的个性化定制;(
- 户储EMS开发|工商业储能EMS/户储EMS/EMS能源管理系统作用与功能|储能ems排名|SmartEMS3823型工商业/户储EMS系统
分布式DTU/分散式DTU配电终端
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户储EMS开发|工商业储能EMS/户储EMS/EMS能源管理系统作用与功能|储能ems排名|SmartEMS3823型工商业/户储EMS系统一:名词解释及背景EMS能量管理系统EMS(EnergyManagementSystem,能源管理系统)是储能系统的总体决策系统。能源管理系统包括电网级能源管理系统和微电网级能源管理系统。储能系统中主要的EMS系统是微电网层面。EMS作为支撑储能系统的信息管理
- AI-智能体
修炼十万年的狗尾巴草
人工智能大数据
什么是AI智能体?「AI智能体」这个术语并没有真正被定义,对智能体究竟是什么也存在很多的争议。AI智能体可以定义为「一个被赋予行动能力的LLM(通常在RAG环境中进行函数调用),以便在环境中对如何执行任务做出高层次的决策。」当前,构建AI智能体主要有以下两种架构方法:**单一智能体:**一个大型模型处理整个任务,并基于其全面的上下文理解做出所有决策和行动。这种方法利用了大型模型的涌现能力,避免了将
- 数学建模:将现实问题抽象为数学模型
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1数学建模的重要性数学建模是一种将现实世界的问题抽象成数学模型的方法,通过对模型的分析和求解,可以得到问题的解决方案。数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域具有广泛的应用,它可以帮助我们更好地理解现实世界的现象和规律,为决策提供依据。1.2数学建模的基本过程数学建模的基本过程包括以下几个步骤:确定问题:从现实世界中提取出一个具体的问题,明确问题的目标和约束条件。建立模型:将问
- 智能体认识
澄子兮
Dify人工智能
什么是智能体?智能体是指能够感知环境、进行决策并采取行动的系统。它们可以是软件程序、机器人或其他自动化设备,具备一定的自主性和智能性,智能体通过与环境的交互,不断学习和适应,从而实现特定的目标。其核心在于自主性,智能体能够根据环境的变化调整行为,展现出一定的智能水平。智能体可分为物理智能体与虚拟智能体,前者如机器人,后者则包括各种软件代理。智能体的特征主要包括自主性、适应性、互动性和学习能力。自主
- 大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据制造
大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁在全球制造业向智能化转型的浪潮中,大数据已然成为点燃变革的关键火种。从车间到供应链,从设备到产品生命周期,制造业正通过大数据分析找到隐形的效率优化机会,打破传统生产模式的桎梏。作为Echo_Wish,今天我将和大家探讨大数据如何融入智能制造,助力实现生产效率和业务价值的双重飞跃。一、智能制造的核心诉求:数据驱动的决策与执行智能制造的目标是通过数据驱动
- 动态规划算法求解背包问题的全面剖析
15号外媒
算法
摘要本文深入剖析动态规划算法在求解背包问题中的应用,详细阐述动态规划算法的基本原理、核心要素与解题步骤。通过对0-1背包问题和完全背包问题的具体分析,展示动态规划算法在解决背包问题上的高效性与独特优势。同时,结合实际案例进行算法实现与结果分析,并探讨算法的优化策略与拓展应用,旨在帮助读者全面掌握动态规划算法求解背包问题的方法与技巧。一、引言背包问题作为组合优化领域的经典问题,在资源分配、投资决策、
- 利用Python爬虫获取淘宝商品评论:实战案例分析
数据小爬虫@
APIpython爬虫开发语言
在数字化时代,数据的价值日益凸显,尤其是对于电商平台而言,商品评论作为用户反馈的重要载体,蕴含着丰富的信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝商品评论,包括代码示例和关键步骤解析。淘宝商品评论的重要性淘宝商品评论不仅对消费者购买决策有着重要影响,而且对于商家来说,也是了解市场需求、改进产品和服务的重要途径。因此,获取并分析淘宝商品评论数据,对于电商运营和市场分析具有重要意义。Pyt
- Python 自动探索性数据分析库———KLib
若木胡
toolspython数据分析开发语言
Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代,数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。探索性数据分析(EDA)作为数据处理流程中的关键环节,旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息,从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。Python以其丰富的生态系统和强大的功能在数据分析领域占据着重要地位,而KLib则是其中一款专注于自动探索性数据
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- python学智能算法(八)|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- 股票交易之多策略协调规划
leo_厉锵
金融栏金融
前言:在股票交易领域,市场走势受宏观经济、行业竞争、公司基本面及投资者情绪等诸多因素影响,复杂多变。单纯依靠单一技术指标,如均线、MACD等做出买卖决策,犹如盲人摸象,易陷入片面判断,导致投资失误。因此,协调运用多种策略构建完善交易体系十分必要。以下为具体策略内容:一、止损与止盈的协同设置(一)止损点设定原则固定比例止损:单笔亏损不超本金5%,适用于短线及波动适中品种。动态调整止损:加仓后成本下降
- AI人工智能 Agent:在赋能传统行业中的应用
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
AI人工智能Agent:在赋能传统行业中的应用1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展1.1.2人工智能的三次浪潮1.1.3人工智能的现状与挑战1.2传统行业面临的困境1.2.1效率低下1.2.2成本高企1.2.3决策滞后1.3人工智能赋能传统行业的必要性1.3.1提高效率1.3.2降低成本1.3.3优化决策2.核心概念与联系2.1人工智能Agent的定义2.1.1Age
- 办公提效高阶 DeepSeek 提示词,适用于多种 AI 工具
东锋17
人工智能人工智能
1、高效会议管理请根据[会议主题]和[参会人角色]生成会议议程框架,包含会前准备清单(背景材料/数据需求)、会中讨论要点(需决策事项+时间分配)、会后跟进任务表(责任人/DDL),最后用思维导图形式输出。2、周报自动生成基于我本周完成的[任务清单]和[工作数据],请先总结3项核心成果与2个待改进点,再结合OKR目标制定下周工作计划,要求用对比柱状图呈现进度数据,以PPT分页形式输出。3、周报自动生
- RabbitMQ 与 Kafka:消息中间件的终极对比与选型指南
海上彼尚
node.jsrabbitmqkafka分布式node.js
引言在分布式系统架构中,消息中间件是异步通信的核心组件。RabbitMQ和Kafka作为两大主流技术,常被开发者拿来比较。本文深入解析两者的设计哲学、性能差异和典型场景,助你做出精准技术选型。目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM
- 数智读书笔记系列021《大数据医疗》:探索医疗行业的智能变革
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数智读书笔记大数据健康医疗人工智能python
一、书籍介绍《大数据医疗》由徐曼、沈江、余海燕合著,由机械工业出版社出版。徐曼是南开大学商学院副教授,在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树,尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究,曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。沈江等作者也在相关学术和实践领域有着丰富的经验和深厚的专业知识。这本书系统且深入地探讨了大数据技术在医疗领域的应用与变革,对推动医疗行业的智能化发展具有重要的理论
- 【C++】动态规划从入门到精通
諰.
动态规划c++
一、动态规划基础概念详解什么是动态规划动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题,并存储子问题解以避免重复计算的优化算法。它适用于具有以下两个关键性质的问题:最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解重叠子问题:不同决策序列会重复求解相同的子问题下面用一些例子(由浅入深)了解动态规划1.1斐波那契数列递归实现解析intfib(intn){if(n>d
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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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'。
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。
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- 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");
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- 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
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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
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
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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
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
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* 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.
Evaluate the following SQL statement:
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- NIO示例
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nio
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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int x;
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# include <stdio.h>
int main(void)
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double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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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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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
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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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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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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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……)
Everyday都不同
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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)
toknowme
tomcat7
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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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