- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- 无人机仿真XTDrone学习四:XTDrone键盘控制无人机程序分析(MAVRos)一
狮城乐哥
XTDrone学习硬件工程
在XTDrone安装完成后,运行一个键盘控制无人机程序测试XTDrone安装是否存在问题。通过分析该例程,理解ROS对无人机的控制方法与控制过程。XTDrone键盘控制无人机例程仿真XTDrone键盘控制无人机例程CSDN学习与转载仿真用键盘控制无人机飞行在一个终端运行(启动gazebo,出现了场景和飞机)cd~/PX4_Firmwareroslaunchpx4indoor1.launchGaze
- 驾培市场与低空经济无人机融合技术详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
随着科技的飞速发展和社会的不断进步,驾培市场正面临着前所未有的变革。传统汽车驾驶培训已不再是唯一的选择,无人机驾驶等新兴领域正逐渐成为驾培市场的重要组成部分。本报告旨在探讨驾培市场与低空经济的融合发展,特别是应用型人才培养与驾校新设无人机培训业务的现状与前景。驾培市场现状分析(一)传统汽车驾驶培训市场1.市场规模与增长趋势近年来,随着汽车保有量的不断增加,传统汽车驾驶培训市场持续扩大。然而,随着人
- 无人机热点共享无线连接技术概述
云卓SKYDROID
无人机智能手机电脑人工智能云卓科技
一、技术优势便捷性与低成本无人机通过WLAN热点共享技术,无需额外硬件即可实现设备间的无线连接。用户只需通过手机、平板等支持Wi-Fi的设备扫描热点即可快速接入,操作门槛低。相比专用通信模块(如4G/5G或卫星通信),WLAN技术成本更低,适合消费级无人机和中小型商业应用。实时高清数据传输支持高清图像和视频的实时传输,适用于航拍直播、监控等场景。例如,2K/4K分辨率视频可通过Wi-Fi6技术实现
- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 【春招笔试真题】饿了么2025.03.07-开发岗真题
春秋招笔试突围
最新互联网春秋招试题合集java算法网络
饿了么2025.03.07-开发岗题目1️⃣:统计01串中0和1的个数,通过计算可能的交换方式确定不同字符串数量2️⃣:使用模板匹配技术识别验证码图片中的"#"符号分布模式3️⃣:构建字典树(Trie)优化异或查询,实现高效的数字黑板游戏整体难度这套题目整体难度适中,由简到难逐步递进:第一题是基础的计数问题,需要理解交换操作的特性第二题是模式识别问题,需要实现模板匹配第三题是高级数据结构应用,需要
- 数据分析与AI丨AI Fabric:数据和人工智能架构的未来
Altair澳汰尔
数据分析aiRapidMiner知识图谱人工智能
AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的,是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中,数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生,新的应用场景不断涌现,前沿探索持续拓展。可遗憾的是,众多企业在利用数据和人工智能方面,脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段,但正如大多数企业时常感受到的那样,大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。
- AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
小赖同学啊
人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行,从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例:一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题:RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度,传统方法耗时较长。AI解决方案:使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
- 供应链工作效率如何提升
dev.null
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提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手:1.优化供应链管理数据驱动决策:利用AI和大数据分析,提高预测准确性,优化库存管理。供应链可视化:采用ERP(企业资源计划)和SCM(供应链管理)系统,实现实时跟踪和监控。流程自动化:使用RPA(机器人流程自动化)减少人为操作,提高效率。2.提高物流效率智能调度:使用AI优化配送路线,减少运输时间和成本。自动化仓储:采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
- 【人工智能】农业工程与信息技术文献推荐
lisw05
人工智能农业信息技术机器人
李升伟整理1.农业物联网与智能化管理《农业物联网导论》作者:李道亮内容简介:本书系统介绍了农业物联网的基本概念、技术架构及其在农业生产中的应用,包括传感器网络、远程监控、智能决策支持系统等。《农业信息智能获取技术》作者:岳峻、傅泽田、高文内容简介:重点探讨了如何利用信息技术获取农业数据,包括遥感技术、无人机监测和传感器网络的应用。2.农业大数据与决策支持《农业大数据:理论与实践》作者:梅方权内容简
- 解密DeepSeek-R1模型微调实战:VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术
竹木有心
人工智能
引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力,但90%的学习者卡在以下痛点:❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题,提供:✅金融/医疗/法律三大领域高质量微调数据集✅云端GPU实验环境即开即用✅行业头部企业实战案例库(附完整代码)一、基础篇:快速搭建微调环境(免费技巧)1.1使用HuggingFace标准流程fromtran
- 浙大出DeepSeek手册了
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浙江大学这版《DeepSeek行业应用案例集》,153页,干货满满,内容涵盖:农业、机器人、智能驾驶、无人快递等多个方面的实战应用。清华DeepSeek手册北大DeepSeek手册在公众号Python小二后台回复浙大DP免费领取
- 2025年五款电梯维保管理系统评测
无代码开发平台二维码
2025年中国的电梯保有量突破1063万台,向数字化管理转型已成必然。目前,已形成了政府主导的无纸化维保和市场化智能系统并行发展的趋势。然而,传统人工方式仍广泛存在于老旧小区和中小城市,纸面记录的方式存在效率低、漏检率高、一旦出现事故,数据追溯难等问题,正在被逐步淘汰。一、数字化转型的难点电梯管理的数字化转型虽然前景广阔,但也面临着诸多挑战:转型成本高:绝大部分智能巡检系统,需要大量的传感器来实时
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
DeepSeekChatGPT遥感遥感新质生产力ChatGPTOpenCV遥感数据处理
通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 一款好用的工具,太流批了
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Win10以后的系统中,有一个听起来很厉害但似乎无人问津的功能—虚拟桌面。微软的初衷其实很好,允许我们将不同用途的应用程序分别放置在不同的桌面中,从而实现工作区的划分。然而,之前一直没用它的原因在于,尽管桌面被隔离了,但像微信这种常驻任务栏的应用,点击后还是会跳回原来的桌面。此外,它的快捷键(Ctrl+Win+←→)非常不方便,必须要用两只手才能按出。因此,给大家推荐一款轻量到极致的虚拟桌面软件—
- AWS WorkSpaces:企业级云桌面的三大杀手锏,重新定义远程生产力
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引言:当远程办公从“应急方案”变为“核心战略”2023年Gartner报告显示,全球78%的企业已将混合办公纳入长期战略。但传统VDI方案的高成本、低弹性与复杂运维,让IT管理者陷入两难。如何让员工在任意设备安全访问企业级算力?AmazonWorkSpaces以云原生DaaS(桌面即服务)破局,实测部署效率提升90%,运维成本降低60%。一、揭秘AmazonWorkSpaces:云桌面的技术进化论
- 网络安全正确错误行为 网络安全的误区不包括
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在网络安全形势与合规双重挑战下,制定网络安全策略成为企业计划的一个重要方面。但许多企业在制定安全策略时难免走入误区。接下来让我们盘点企业在制定网络安全策略中的10个误区。误区1:审计走过场进行全面的安全审计,却忽略了结果,像是“考完试”一样,过关了就放心了。企业口头禅:后面的工作会弥补差距,查漏补缺…误区2:部署安全工具,却无人管理部署许多优秀的安全产品,却只将其设置为自动模式,后期管理或维护却束
- 图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用(一)
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叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人(AGV/AMR)是在叉车上加载各种导引技术,构建地图算法,辅以避障安全技术,实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高,近两年,融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人(AGV/AMR)产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计,2021年中国叉式移动机器人(含视觉导航)销量达8000台,同
- 0基础认识C语言(理论+实操 2)
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0基础开始学习C语言c语言c++开发语言
小伙伴们大家好,今天也要撸起袖子加油干!万事开头难,越学到后面越轻松~话不多说,开始正题~前提回顾:接上次博客,我们学到了转义字符,最后留下两个转义字符不知道大家有没有动手尝试了一遍,在这里给大家演示一遍\ddd表示1~3个八进制的数字\xdd表示2个十六进制的数字#includeintmain(){printf("%c",'\123');/*这里由于是八进制\123输出的结果应该为83所对应的A
- YOLOv7-Tiny:轻量化实时目标检测的革新实践
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一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本,专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7,其参数量减少约60%(仅6.02M),计算量降至13.2GFLOPs,在保持较高检测精度的同时,推理速度提升至68FPS(NVIDIAV100)。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景,在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深
- Ubuntu 24.04 LTS 使用第三方安装器安装软件
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0x00写在前面因为众所周不知的原因,Ubuntu的原生软件仓库的使用体验一言难尽。本文记述了一些在使用最新版(24.04LTS)版本当中一些关于使用第三方软件安装器遇到的问题和解决方法。0x01更换软件源这是老生常谈的事情,网上的教程也非常的多,这里推荐清华的源,上面也有简单的使用建议。ubuntu|镜像站使用帮助|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror替换完成
- [网络安全提高篇] 一二八.恶意软件分析之利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注(含学术探讨)
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网络安全自学篇web安全恶意软件分析恶意样本家族标注MSDefender
2024新的战场,继续奋斗。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启,包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结,它将更加聚焦,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,Web渗透也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~前文介绍了IDAPython配置过程和基础用法,然后尝试提取恶意软件
- Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q1
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ArduPilotLinux开源无人机穿越机
Ardupilot开源无人机之GeekSDK进展2025Q11.源由2.内容汇总2.1【jetson-fpv】YOLOINT8+coco8dataset精度降级2.2【OpenIPC-Configurator】OpenIPCConfigurator固件升级失败2.3【OpenIPC-Adaptive-link】OpenIPCRF信号质量相关显示2.4【OpenIPC-msposd】.srt/.os
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经验分享其他物联网数据挖掘人工智能低代码
在科技浪潮的持续推动下,制造业正经历着深刻变革,无人工厂作为智能制造的前沿形态,正逐步从概念走向现实,重塑着全球工业格局。无人工厂,并非绝对意义上的“无人”,而是借助多种先进技术,极大程度减少人力干预,实现生产过程的高度自动化、智能化与自主化。深入探究无人工厂所需技术及发展趋势,对把握制造业未来脉搏至关重要。一、无人工厂的关键技术体系(一)工业自动化技术自动化生产线:这是无人工厂的硬件基础,由各类
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本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着城市化进程的加速,车辆数量急剧增加,停车难问题已成为各大城市面临的严峻挑战。传统的停车场管理方式存在效率低下、资源浪费、用户体验差等问题,无法满足现代城市对高效、便捷停车服务的需求。智能停车场管理系统作为一种创新的解决方案,通过集成先进的物联网技术、云计算技术和大数据分析技
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嵌入式应用开发-无人机飞控单片机stm32c语言嵌入式物联网
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importmathfromshapely.geometryimportPolygon,LineStringdefcalculate_route_with_angle(area_coords,fov_angle,altitude,overlap,line_angle):defline_intersection(p1,p2,p3,p4):"""计算两条线段的交点"""line1=LineString
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航线设计是制作高质量影像图的关键,是航拍测绘必学教程之一。航线需要根据测区的地形地貌来进行设计,必须为内业正射影像图的制作提供足够的重叠率,因此,无人机航线设计需要综合考虑各方面因素,以保障飞行安全和获取影像满足要求。1明确航测范围航线规划软件(地面站)的参考底图数据大多来源于谷歌地图。规划航线之前,有必要在GoogleEarth中确定项目航飞范围,了解测区地貌,并进行合理的飞行架次划分,优化航飞
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1简介1无人机路径规划环境建模本文研究在已知环境下的无人机的全局路径规划,建立模拟城市环境的三维高程数字地图模型。考虑无人机飞行安全裕度后用圆柱体模拟建筑物,用半球体模拟其他树木等障碍及禁飞区,其三维高程数学模型表示为[10,10]:2适应度函数在采用粒子群算法进行路径规划时,适应度函数用以评价生成路径的优劣程度,也是算法种群迭代进化的依据,适应度函数的优劣决定着算法执行的效率与质量。为了更好地进
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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
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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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&
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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”
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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
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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
.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
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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
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- 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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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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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。
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- 使用Struts2.2.1配置
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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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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
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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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
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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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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
wenjinglian
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……
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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)
toknowme
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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
xp9802
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。
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