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喜-喜
人工智能深度学习DeepSeek配置要求
DeepSeek这个开源界的“学霸”,凭借低成本和高性能,收获了超多关注。不少朋友都想把它“请回家”,在本地部署,享受离线使用、更好的数据安全和隐私保护这些福利。今天就来唠唠请DeepSeek“回家”需要准备哪些硬件“装备”。DeepSeek简介DeepSeek可是个厉害角色,在各种应用场景里都能大显身手,提供超准确的预测和分析。而且它可“省钱”了,预训练费用还不到OpenAIGPT-4o模型的十
- 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型
伊一大数据&人工智能学习日志
自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
目录语言转化方式1.数据预处理(DataPreprocessing)(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取(FeatureExtraction)(1)词袋模型(BagofWords,BoW)(2)TF-IDF(3)词嵌入(WordEmbedding)3.模型输入(ModelInput)(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理(ModelInference)(1)使用传统模型(
- ColD Fusion,分布式多任务微调的协同 “密码”
人工智能
ColDFusion,分布式多任务微调的协同“密码”发布时间:2025-02-19近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进,有望提升所有基于它微调的模型性能。然而,
- 一篇文章搞定《Android布局优化》
小孟来码
Android一篇文章搞定Androidandroid性能优化
------《一篇文章搞定Android布局优化》前言为什么要进行布局优化?Android绘制原理双缓冲机制布局加载原理布局加载优化的一些方法介绍AsyncLayoutInflater方案X2C方案Compose方案一些常规优化手段优化布局层级及复杂度mergeViewStub避免过度绘制前言在使用ViewPager时,如果我们的适配器使用的是Fragment。Android的绘制优化其实可以分为
- 力扣每日一练之字符串Day6
京与旧铺
LeetCode刷起来leetcodejava算法
力扣每日一练之字符串Day6前面的话大家好!本篇文章将介绍2周搞定数据结构的题,本文将以三道题作为背景,介绍经典的数独以及排序算法,展示语言为java(博主学习语言为java)。今天呢,是博主开始刷力扣的第五天,如果有想要开始准备自己的算法面试的同学,可以跟着我的脚步一起,共同进步。大家都是并肩作战的伙伴,一起努力奋力前行,路漫漫其修远兮,吾将上下而求索,相信我们一定都可以拿到自己期望的offer
- 芯麦GC1267R单相双极驱动电机预驱动器解析:变速功能与PWM兼容性设计
深圳市青牛科技实业有限公司 小芋圆
芯麦单片机智能马桶摄像机机器人技术电动牙刷
一、芯片概述芯麦GC1267R是一款专为低电压单相双极步进电机或直流有刷电机设计的预驱动芯片,集成了高效的驱动逻辑和保护功能,支持PWM调速和外部信号控制,广泛应用于智能家居、工业设备、医疗仪器等领域。其核心特性包括:单相双极驱动架构:支持全桥驱动,适配低至2.5V的电机电压。PWM兼容性:可通过外部PWM信号实现精准调速(频率范围1kHz~100kHz)。低功耗设计:静态电流低至1μA(休眠模式
- 采用大话问答模式搞定渲染管线实现细节(探索阶段)
你一身傲骨怎能输
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传统的渲染流程传统的渲染流程(也称为固定功能渲染管线)是指在早期图形API(如OpenGL和DirectX)中使用的一种渲染方法。在这种方法中,渲染管线的各个阶段是固定的,开发者只能通过设置特定的状态和参数来控制渲染过程,而不能自定义各个阶段的行为。以下是传统渲染流程的主要阶段:1.顶点处理(VertexProcessing)在顶点处理阶段,顶点数据(如位置、法线、颜色、纹理坐标等)从应用程序传递
- 超详细教程:手把手教你在 App Store 添加内购功能(从零开始到上线)” “新手必看!一文搞定 iOS 内购功能:完整步骤与代码解析” “不懂代码也能看懂!带你逐步实现 App 内购(In-Ap
南北极之间
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目录什么是内购功能(In-AppPurchase)?实现内购功能前的准备工作(1)启用内购功能的前置条件(2)创建AppID并启用内购权限在AppStoreConnect中添加内购项目(1)内购类型的选择与区别(2)创建内购商品并填写相关信息使用代码实现内购功能测试内购功能(1)创建沙盒测试账号(2)如何在设备中登录测试账号提交审核总结与常见问题解答1.什么是内购功能(In-AppPurchase
- 第17天-整合Redis缓存改造三级分类,并解决缓存击穿、穿透、雪崩、一致性问题
zenggeweiss
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1.缓存1.1.缓存使用为了系统性能的提升,一般都会将部分数据放入缓存中,达到快速响应的目的。而数据库承担数据落盘工作。哪些数据适合放入缓存?即时性、数据一致性要求不高的访问量大且更新频率不高的数据(读多,写少)举例:电商类应用,商品分类,商品列表等适合缓存并加一个失效时间(根据数据更新频率来定),后台如果发布一个商品,买家需要5分钟才能看到新的商品,一般还是可以接受的。1.2.Cache-Asi
- 6种MySQL高可用方案对比分析
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大家好,我是V哥,关于MySQL高可用方案,在面试中频频出现,有同学在字节面试就遇到过,主要考察你在高可用项目中是如何应用的,V哥整理了6种方案,供你参考。V哥推荐:2024最适合入门的JAVA课程MySQL的高可用方案有多种,常见的包括以下几种:1.主从复制(Master-SlaveReplication)原理:主库进行写操作,数据通过异步或半同步复制到从库。可以通过从库进行读操作,实现读写分离
- Spring 事务隔离级别 事务传播特性 @Transactional使用
chudaxiakkk
spring的事务处理能力,本质上是数据库提供的。一个数据库具备事务,那么它必然支持4个特性,事务的4大特性原子性一致性隔离性持久性这4个特性,保证了数据库处理单事务是有保障的,正确的。更多应用处理场景下,是多事务并行出现的。同时,两个或两个以上的事务,操作同一张表,就会引起冲突。为了解决事务间交互产生的问题,数据库设置了4个隔离级别数据库的4大隔离级别readuncommitted(读未提交)B
- Python库 - transformers
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PYTHON库python机器学习python开发语言
transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- 腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅
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腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅——以合肥文旅为例的技术革新与实践路径一、技术底座:知识引擎与DeepSeek的融合逻辑腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek模型的结合,本质上是**“知识库+检索增强生成(RAG)+实时联网能力”**的技术框架升级。通过三步调用API接口,开发者可快速搭建基于DeepSeek的文旅智能应用。其核心优势包括:动态知识更新:突破传统大模型预训练数据的时间
- 云原生后端
周盛欢
后端
一、什么是云原生后端?先来说说“云原生”这个词。想象一下,你有个小摊位,每次进货、出货都要自己搬来搬去,特别麻烦。但如果把摊位搬到一个现代化的商场里,商场帮你搞定水电、物流、安保,你只需要专心卖货就行。云原生就是这样的“现代化商场”,它把服务器、存储、网络这些复杂的基础设施都打包好,让你的程序(也就是你的“货物”)能轻松运行。“后端”呢,就是我们看不见的程序部分,比如处理用户数据、保存信息、做复杂
- FFMPEG源码分析:avformat_open_input()(媒体打开函数)
sunshineywz
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本文分析了FFMPEG中的媒体打开函数avformat_open_input()//参数ps包含一切媒体相关的上下文结构,有它就有了一切,本函数如果打开媒体成功,//会返回一个AVFormatContext的实例.//参数filename是媒体文件名或URL.//参数fmt是要打开的媒体格式的操作结构,因为是读,所以是inputFormat.此处可以//传入一个调用者定义的inputFormat,
- 还在熬夜做 PPT?结合Deepseek和Kimi 一键生成,效率飞起!
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打工人、学生党们,是不是每次做PPT都要掉一把头发?别愁啦,今天就给大家分享一个超绝的方法,用Deepseek自动生成PPT,轻松告别熬夜做PPT的痛苦!为什么选择Deepseek生成PPTDeepseek是一款强大的AI工具,它的中文理解和推理能力一流,能够快速精准地理解你的需求,生成逻辑清晰、内容丰富的PPT大纲和文本内容。不管是工作汇报、项目展示,还是学术报告,它都能帮你轻松搞定,节省大量时
- SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别
钟小宇
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SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别STF(SupervisedFine-Tuning)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是两种不同的模型训练方法,分别用于不同的阶段和目的。以下是它们的主要区别:1.方法概述STF(监督微调):定义:STF是指在已经预训练好的模型基础上,使用标注好的数据进一步训练模型,使其在特定任务上
- DeepSeek为什么超越了OpenAI
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DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
- 6. 火尖枪破回文 - 最长回文子串(中心扩散法)
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哪吒在数据修仙界中继续他的修炼之旅。这一次,他来到了一片神秘的回文森林,森林中弥漫着神秘的气息。森林的入口处有一块巨大的石碑,上面刻着一行文字:“欲破此林,需以火尖枪之力,破回文之障,寻最长回文子串。”哪吒定睛一看,石碑上还有一行小字:“字符串"babad"中,最长回文子串为"bab"或"aba"。”哪吒心中一动,他知道这是一道关于寻找最长回文子串的难题,需要找到一个字符串中最长的正读和反读都相同
- 曾国藩家书:劝弟谨记进德修业篇
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四位老弟左右:昨廿七日接信,快畅之至,以信多而处处详明也。四弟七夕诗甚佳,已详批诗后。从此多作诗亦甚好,但须有志有恒,乃有成就耳。余于诗亦有工夫,恨当世无韩昌黎及苏、黄一辈人可与发愤一谈。然人事应酬,作诗亦难,但不得以有恒者而废之。诸弟在家读书,不审每日如何用功?余自十月初一立志自新以来,虽懒惰如故,而每日楷书写日记,每日读史十页,每日记茶余偶谈一则,此三事未尝一日间断。十月廿一日立誓永戒吃水烟,
- Java CopyOnWriteArrayList 源码分析及使用案例
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Java面试八股文javawindows开发语言
CopyOnWriteArrayList是Java中一种线程安全的List实现,它通过在每次修改时复制底层数组来实现线程安全。本文将详细分析CopyOnWriteArrayList的源码,并结合具体使用案例来展示其使用场景和优缺点。一、CopyOnWriteArrayList简介CopyOnWriteArrayList是java.util.concurrent包中的一个类,适用于读多写少的场景。它
- 基于Knative的无服务器引擎重构:实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮
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引言:从微服务到无状态的量子跃迁当容器启动时间仍困在900ms高位时,某视频直播平台采用Knative将突发流量处理时效提升40倍,弹性扩缩响应速度突破至120ms级。基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新,正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出,采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%,年度计算成本直降320万美元。一、传统FaaS模型的性能桎梏1.
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使用python制作一个股票分析系统,可以通过股票价格走势动态界面,实时动态监测不同类型股票的变化情况。以下是一个完整的股票分析系统开发指南,包括股票价格走势动态界面和实时监测功能。这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术,帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集:使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。数据处理:计算技术指标(如KDJ、BOLL)并进行数据预处
- 【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记
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1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线,进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列(token)的概率分布,可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看,LM(languagemodle)可以简单的分为:自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本,每个词的生成都依赖于上文,关联性好一次性生成整个文本序列,不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
- DeepSeek R1 vs ChatGPT o1 实测 7 大场景终极对决
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R1vso1:7大场景终极对决引言你需要的不是「最好」,而是「最合适」想象一下,你面前有两把瑞士军刀:一把刀锋锐利但功能单一,另一把功能繁多但需要时间磨合。你会怎么选?人工智能模型的选择也是如此。DeepSeekR1和ChatGPTo1就像这两把军刀,它们的胜负不在绝对强弱,而在场景适配。根据实测数据,我们将通过编程、教育、创意等7个战场,解剖这两大AI巨头的真实战斗力。一、语言战场当AI成为「读
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标题:2025大学生小组作业「救星」指南!5大高效协作工具+避坑攻略,卷王组队必备副标题:从“拖延内耗”到“人均效率狂魔”,这些工具让小组作业变成加分项【小组作业的“爱恨情仇”】2025年开学季,微博话题#小组作业比独自打工难100倍#再次冲上热搜。评论区“血泪史”扎堆:有人为协调会议时间抓狂,有人因文件版本混乱通宵返工,甚至有人因“划水队友”被迫“1拖N”……教育部最新数据显示,超70%的高校课
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1存储引擎概览早期计算机程序通过文件系统管理数据,到了20世纪60年代这种方式就开始不能满足数据管理要求了,用户逐渐对数据并发写入的完整性、高效的检索提出更高的要求。由于机械磁盘的随机读写性能问题,从20世纪80年代开始,大多数数据库一直围绕着减少随机读写磁盘进行设计。主要思路是把对数据页面的随机写盘转化为对WAL(WriteAheadLog,预写式日志)的顺序写盘,WAL持久化完成,事务就算提交
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大神写的天书般的Tree工具类,轻松搞定树结构!/***@Description:树操作方法工具类*@Author:公众号:赵侠客*@Copyright:Copyright(c)赵侠客*@Date:2024-07-2210:42*@Version:1.0*/publicclassTreeUtil{/***将list合成树**@paramlist需要合成树的List*@paramrootCheck判
- AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破
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AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-17近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要,从图像识别、目标检测到多模态理解,其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练,能助力模型学习丰富的视觉特
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数据库必会面试题1.请解释数据库中的MVCC(多版本并发控制)机制,并说明其在MySQLInnoDB中的具体实现方式?答案:MVCC是一种通过维护数据的历史版本实现高并发的技术,允许读操作不阻塞写操作,写操作不阻塞读操作。在MySQLInnoDB中,MVCC通过以下机制实现:隐藏字段:每行数据包含DB_TRX_ID(最近修改的事务ID)和DB_ROLL_PTR(回滚指针,指向UndoLog记录)。
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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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如何计算一个对象的大小呢?
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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”
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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
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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。
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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
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- 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
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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];
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
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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....
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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
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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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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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml简介
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
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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
<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。
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