- 绘本讲师训练营【18期】13/21《月亮朋友》
龚佩祯
02315-龚佩祯月亮是我们每个人都很熟悉的天体,中国也有很多有关月亮的美丽传说,对于中国人来说,月亮是美好而神秘的。在很多的传统故事里,月亮都是重要的角色。那对于孩子来说,月亮代表着什么呢?有什么不一样的意义呢?橘子前几天写过一篇《如果我是月亮》,里面描述了很多月亮的科普知识,那么,月亮又在我们的生活中扮演着什么角色呢?今天我们就来看看另一本关于月亮的书《月亮朋友》。图片发自App故事的主人公是
- 「高能PPT演讲技巧训练」| 让您的演讲更加吸引听众的三条原则
全息演说智慧
求职面试中的PPT介绍总让你紧张不已,不知所措?论文答辩时要怎样借助PPT表达学术观点?小组汇报、工作总结时的PPT展示怎样做更清晰有力?如何有效避免中途冷场?其实对听众演讲就像喂一个两岁的小孩子吃苹果酱。一匙的量越多,就会有越多的苹果酱掉在地板上。无论在你的幻灯片还是你的演讲正文上,你只需要那些能支持你观点的必要信息,其他的都删掉。当没有什么可以删掉时,你便写完了你的演讲稿。学会这三大原则,让你
- 100天挑战训练营day63/100
美妆博主樱子
每日三问三答问题一:今天有什么突破?(最有感觉的事)今天在拍视频的技巧上和路线上有一些心得,视频中的表现力是非常重要的,一定要抓住黄金前三秒,破了前三秒,后面的内容才可能曝光,而点赞和评论加转发量达到一定程度才能获得热门。我今天发现要想获得大热门,要么就是自己很可爱美丽,稍加表演就可能热门;但是如果颜值不是特别好,就必须培养成一个有趣的灵魂,灵动的表情和高超的化妆技术,这样才能获得大热门。直播带货
- [特殊字符] LLM(大型语言模型):智能时代的语言引擎与通用推理基座
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理LLM大模型Transformer
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!从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM(LargeLanguageModel)是基于海量文本数据训练的深度学习模型,通过神经网络架构(尤其是Transformer)模拟人类语言的复杂规律,实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
- 《比昂全集》阅读笔记:漫长的周末 - 战争 4 中
若宁Rena
【战争】第4节。如果年轻时候遇到一些优秀的人,这些人可能成为年轻人的榜样。一个人可能希望自己未来成为自己欣赏的老师、教官、或者自己的父母那样的父母。Bion所在的营地很好,纪律严明。那些军官也是应该服从的人。尽管有的教官有有依据的缺点,但是那时候还是容易把对方放到权威的角色里。Bion的生活中,有着:“训练、技术课程、左轮手枪、机关枪、六磅步枪,还有强大的坦克本身……”“不坏的士兵……熄灯……夜晚
- 卷积神经网络-数据增强
红米煮粥
cnn人工智能神经网络
文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作,使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强(也叫数据扩增)的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量,还能增加训练样本的多样性,一方面可避免过拟合,另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪:transforms
- 深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗?
deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- 预测导管原位癌浸润性复发的深度学习:利用组织病理学图像和临床特征
浪漫的诗人
论文深度学习人工智能
文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献:Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
- 利用时间设置进行有效行动
王明鹏
时间设置技巧,其实就是思维决策三种方式之一的目标分解,通过对一个大目标分解,变成一个个小目标,彼此有机衔接,模块组合,叠加完成,既独立又融合。任何活动都是过程,表现出来的就是时间的利用,也可以说活动效果取决于时间的利用效果。当我们试图完成有效行动时候,或者指导求助者完成训练活动时候,较好的技巧之一就是进行合理时间设置,便于培养意志品质。一个很有启发的故事,说的是一个上课调皮捣蛋的小学生,被老师多次
- PyTorch torch.no_grad() 指南(笔记)
拉拉拉拉拉拉拉马
pytorch人工智能python笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中,高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足(OutOfMemory,OOM)错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具,能够在推理(inference)和验证(validation)阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- 117、Python机器学习:数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备:数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分,数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念,以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步,它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- 【python库对比】路径专题 os.path和pathlib对比
尚未想好
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专栏收录:python高频库对比本专栏将持续更新在工程领域高频使用的python库之间的对比文章概览:简单介绍路径处理常用的python库及特点对比os.path和pathlib的异同结合代码示例说明两个库的差异.补充:os.path和pathlib高频使用接口见os.path和pathlib高频使用接口及示例1.简介Python中处理路径的库有很多,其中一些常用的包括:os.path模块:os.
- 如果生活中心如此摇摆不定,我们的情绪难免起起落落,一会意气风发,一会颓废沮丧,没有稳固的方向,也没有稳定的力量。
丛培国
姓名:丛培国机构:丛迪服装公司【日精进打卡第193天】【知~学习】《六项精进》0遍共61遍《大学》0遍共60遍今年计划十五本书一、《活法》OK二、《OKR工作法》3遍OK三、《创造高收益》二OK四、《思维导图》记忆力与专注力训练OK五、《经营三十四问》P062六、《经营十二条》OK七、《调动员工积极性的七个关键》P027-P038【经典名言】如果生活中心如此摇摆不定,我们的情绪难免起起落落,一会意
- # 我与世界#想是问题.做是答案.行动才有结果
Suny的美好生活
想是问题、做是答案、行动才有结果!这段时间做了公司复盘氛围引导。结果出乎意料今天晚上也是公司伙伴们的茶话会!原本以前想来是一件困难的事情,大家都不住在一处。想着把他们聚在一起是挺麻烦的事情了,于是大家下班都各自回家,很少沟通,氛围感也是不太好,整个公司团队比较松散。一开始我对这种状态已经有些担心,团队之间的协同能力是有很大的不顺畅,通过这段时间人生高效率时尚训练营的学习,对时间管理目标管理效率管理
- 20220415星期五晴
像风一样飞驰
早上右边打屁股针+手部踩车20分钟+右肩薰蒸30分钟+腰部及屁股针炙30分钟,下午右手前臂电疗20分钟+经颅磁刺激议20分钟+康复训练60分钟。今天三个病人出院44床二个台阶看成一个台阶踩空摔倒右手肩部骨拆有做过手术,一开始手抬不高现在可以抬过头顶了,64床的一个阿姨原本不会走路出院时走路已走的很稳很快,69床的丁莲英腰部摔伤已经好了,就是出院前一直低烧打了两天的青霉素才有所下降,另外验血发现缺钾
- 卖掉EOS后竟然淡定了许多(日更价值感知训练366天之第37天)
赤脚哥
昨天EOS一路下跌,跌的我有点坐不住劲了。人的行动都是在恐惧情绪中产生的,正好看到蓝起星球里说9月份比特币大概率要大跌到4200美金左右,我当时神操作就把EOS在4.7美金都换成ustd了。其实我没看到他说的9月份,我以为马上就要变盘似的。因为他是玩大钱的,我心里也有一些相信。没想到今天一路上飙,涨到36块多,我心里虽然没有感觉太踏空,但也隐隐觉得昨天操作有点鲁莽了。人总是在自己坚持不住的时候割肉
- GEV/POT/Markov/点过程/贝叶斯极值全解析;基于R语言的极值统计学
极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生,然而发生之后有着巨大影响的极端现象的统计建模及分析方法;在水文、气象、环境、生态、保险和金融等领域都有着广泛的应用。专题一、独立假设下的极值统计建模主要内容包括:1.广义极值模型.2.极小值的处理.3.广义Pareto模型.4.第r大次序统计量建模.5.R语言中极值统计学包.6.实例操作1-2.(提供案例数据及代码)专题二、平稳时间序列的极值统计建
- AI大模型训练的云原生实践:如何用Kubernetes指挥千卡集群?
当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
- 写作训练营给我的改变
张娟丽
短暂而紧张的写作训练营即将结束,训练营对我产生的终身影响有以下三个:写作训练营,开启了我的活动策划、主持会议之旅。工作二十年,我一直是个追随者,没有自己领头负责做过什么事。加入践行群,我因为积极主动成为120班的见习班委,2个月的见习期满成为了班委,需要每周轮流主持班级活动。写作训练营之前,我看着其他战友在飞书会议上或熟练或磕绊地主持了一次次活动,我好羡慕他们,总觉得要是自己主持,肯定脑子一片空白
- 我的健身日记第79天(10.9练胸)
江南陈墨
10.9练胸拉伸肩部胸部抗阻力训练1.激活组:双杠臂屈伸12+12+10+6=40个2.1三大项:平板杠铃卧推60公斤㎏12个2.2平板杠铃卧推65公斤㎏5+8+7+7=273.坐姿推胸70公斤㎏5*5=254.1哑铃平板卧推(20公斤㎏)7*2=144.2哑铃平板卧推(15公斤㎏)12*2=245.肱三头肌训练:哑铃(10公斤㎏)仰卧肱三头肌屈伸12*5=60
- Copula 回归与结构方程模型:R 语言构建多变量因果关系网络
技术点目录专题一、R及Python语言及相关性研究初步专题二、二元Copula理论与实践(一)专题三、二元Copula理论与实践(二)【R语言为主】专题四、Copula函数的统计检验与选择【R语言为主】专题五、高维数据与VineCopula【R语言】专题六、正则VineCopula(一)【R语言】专题七、正则VineCopula(二)【R语言】专题八、时间序列中的Copula【R语言】专题九、Co
- DataLoader
在PyTorch中,DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类,用于将数据集包装成可迭代对象,在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。主要作用:批量处理数据:将数据集中的样本整理成一个个批次(batch),方便模型进行一次处理多个样本,加速训练过程。例如,设置batch_size=32,就会每次从数据集中取出32个样本组成一个批次。数据打乱:在训练过
- GPU网络运维
一行代码通万物
网络运维GPU
一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- python automl_自动化的机器学习(AutoML):将AutoML部署到云中
编辑推荐:在本文中,将介绍一种AutoML设置,使用Python、Flask在云中训练和部署管道;以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网,由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么?AutoML是一个很宽泛的术语,理论上来说,它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是,我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
- 大声朗读的好处
ShningM梦醒花开
入住第十三天,坚持下去!读书时,大声读出来,不但可以加深印象,还可以培养孩子的胆量哦。让孩子大声读出来是非常有好处的!一、有利于开发右脑在诵读过程中,把文字变成了声音,并且伴之以节奏、韵律、形象、情感,使人进入了一种美的艺术体验,这就很好地开发和训练了右脑,久而久之,有利于孩子形象思维能力的自我培养。二、能改变孩子的性格很多小孩子小时候都性格内向,声音也很小,孩子不愿意说,如果孩子能坚持大声读,就
- 一个40+女人的认知觉醒:经济独立比“你养我”更加自信霸气
周芷晴聊情感
身为一个40+的已婚女人,当我拿着自己兼职挣的钱在42岁生日当天完成了人生清单里必须体验一次的海上高空跳伞后,落地第一时间收到了两位教练的生日祝福,朋友圈里也满满都是亲戚朋友的点赞与祝福,只有一个人给了我劈头盖脸一顿骂,因为这样的“高危”活动是他不敢也不能接受的,这个人就是我的老公。一个偶然的机会,我有幸遇到筝小钱老师,走进了她的读书变现训练营。35天的基础班学习,让前半生都在与文字打交道的我找到
- 《自我放松训练》读书笔记
dear心理咨询师黄倩雯
重复背诵一些有自己编排的指令,比如我的双臂在发热或者我的身体在变得越来越轻松,直到自己感觉到由该指令说描述的效果正在身体上出现,这类似于臆想和幻觉的演习,属于潜意识领域的内容。首先设想一个舒适的身体姿势,不要自己支撑着身体。松开身上的衣物首饰其实置身于安静舒适的环境中当发出指令时,要积极的为体察自己的感觉做好准备。发指令是这平时的深呼吸动作。做完一段动作是做些恢复身体灵敏动作。最后,积极的建议结束
- CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界
AI专题精讲
强化学习人工智能强化学习AI技术应用
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型(LLMs),如参数量为7B或13B的模型,在机器翻译(MT)任务中展现出良好性能。然而,它们仍未能达到最先进的传统编码器-解码器翻译模型,或是如GPT-4(OpenAI,2023)等更大规模LLM的表现。在本研究中,我们致力于弥合这一性能差距。我们首先评估了在机器翻译任
- 复盘从一点一滴做起
娟子爱写作
昨天做了第一个比较正式的复盘,按照笔盖导师的话开始了正规复盘。今天落实行动。复盘不是目的,是要理清思路,开始第二天的行动。如果只是写复盘,不去认真地做,只能练练文采而已。改好了形象照片,构思出了创意听里的课程,新梦想写作训练营有四位朋友入群。线下老大哥可能会成为95元第一个付费成员。这些是我不断复盘带来的结果。在泽宇教育里就是要以结果为导向,没有结果,再华丽的词藻都是浪费。
- 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");
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
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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
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oracle
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
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];
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- 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
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- [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....
&nbs
- 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:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- 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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int x;
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sizeof(int);
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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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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() {
var flag = true;
$('#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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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- 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
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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