- 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器
shuoac
easyui前端javascriptpython
在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- DeepSeek爆火,背后模型竟藏着这些秘密!
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DeepSeek是什么来头最近,AI圈可是被一个名字刷爆了屏,那就是DeepSeek!它就像一颗横空出世的超级新星,在全球范围掀起了一阵狂热的追捧潮,这热度,简直了!大家都在疯狂讨论它,各种测评、对比层出不穷。它到底有啥过人之处,能让这么多人都为之疯狂?今天咱就来好好唠唠。DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,是一家专注于开发先进大语言模型(LLM)和相关技术的企业。它成
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- MySQL 8主从复制配置最佳实践
随风九天
匠心数据库部署运维mysql主从复制
1.引言1.1主从复制的意义与应用场景主从复制是MySQL中用于提高数据冗余性和可用性的技术。通过将主库的数据复制到一个或多个从库,可以在主库故障时快速切换到从库,保证服务的连续性。此外,主从复制还可以用于负载均衡,将读操作分发到从库,减轻主库的压力。1.2MySQL8主从复制的新特性概述MySQL8引入了多项改进,包括:GTID(全局事务标识符):简化复制配置和管理。半同步复制:提高数据一致性。
- 自定义Retriever的实现方法
vaidfl
windowslinuxmicrosoftpython
技术背景介绍在许多大语言模型(LLM)应用中,检索器(Retriever)用于从外部数据源获取信息。检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档,这些文档通常被格式化为提示,供LLM使用,从而生成适当的响应,例如,根据知识库回答用户问题。核心原理解析要实现自定义的检索器,需要继承BaseRetriever类,并实现以下方法:_get_relevant_documents:获取与查询相关的文档,必需实现
- 如何缓存聊天模型响应以提高效率
scaFHIO
缓存javaoraclepython
技术背景介绍在开发基于大型语言模型(LLM)的应用程序时,API调用的成本和响应速度是需要考虑的两个重要因素。尤其是在开发过程中,重复请求相同的文本生成可能会增加额外的成本和延迟。为了应对这一挑战,LangChain提供了一种可选的缓存机制,可以有效地减少API调用次数,从而节省费用并加速应用程序响应。核心原理解析缓存机制的基本原理是在第一次请求时,将响应存储在缓存中。如果以后再次请求相同的输入,
- 如何在一行代码中初始化各种AI模型
qahaj
人工智能python深度学习
技术背景介绍在开发大语言模型(LLM)应用时,用户有时需要选择不同的模型提供商和具体模型。这通常需要一定的逻辑来根据用户配置初始化不同的聊天模型。为了简化这一过程,init_chat_model()方法被引入,让开发者能够轻松地初始化多种模型集成,而无需担心导入路径和类名。核心原理解析init_chat_model()方法通过传入模型名称及其提供商,自动推断并实例化对应的聊天模型。该功能在lang
- GitHub 超火的开源终端工具——Warp
魔王阿卡纳兹
IT杂谈开源项目观察warp终端iterm2
Warp作为近年来GitHub上备受瞩目的开源终端工具,以其智能化、高性能和协作能力重新定义了命令行操作体验。以下从多个维度深入解析其核心特性、技术架构、用户评价及生态影响力:一、背景与核心团队Warp由前GitHubCTOJasonWarner和Google前首席技术官ZachLloyd领衔开发,团队成员包括来自Figma、GoogleDocs等知名项目的技术专家。其目标是解决传统终端工具(如i
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:设计智能任务处理流程
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计算AI大模型企业级应用开发实战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人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:设计智能任务处理流程作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代,随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升,传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理(AIAgent)作为一
- 杭州宇树科技有限公司(Hangzhou Yushu Science And Technology Co., Ltd.) [19],简称宇树,是一家从事软件和信息技术服务业民用机器人公司 [19-20]
分享是一种传递,一种快乐
杂学百货铺-啥都学人工智能
UnitreeRoboticsisaworld-renownedcivilianroboticscompany,whichisfocusingontheR&D,production,andsalesofconsumerandindustry-classhigh-performancegeneral-purposeleggedandhumanoidrobots,six-axismanipulator
- HAProxy的ACL
Hurry6
网络服务器运维
访问控制列表(ACL,AccessControlLists)是一种基于包过滤的访问控制技术,它可以根据设定的条件对经过服务器传输的数据包进行过滤(条件匹配),即对接收到的报文进行匹配和过滤,基于请求报文头部中的源地址、源端口、目标地址、目标端口、请求方法、URL、文件后缀等信息内容进行匹配并执行进一步操作,比如允许其通过或丢弃。定义ACL匹配规范,即:判断条件hdrstring,提取在一个HTTP
- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
bavDHAUO
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在文本处理任务中,按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分,并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理(NLP)中的一个基础步骤,尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
- Python,C++开发餐饮后厨环境远程管理APP
Geeker-2025
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开发一款用于**餐饮后厨环境远程管理**的App,结合Python和C++的优势,可以实现高效的后端数据处理、实时的环境监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python)-**编程语言**:Python-**Web框架**:Django或Flask-**数据库**:PostgreSQL或MySQL-**实时通信**:
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
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TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 95% 向量资源节省,火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
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采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
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在现代AI开发中,回调是一个强大的工具,它允许我们在特定事件触发时执行自定义逻辑。本文将深入探讨如何为LangChain创建自定义的回调处理器,从而实现更加灵活的模型交互。技术背景介绍在使用AI模型时,尤其是在处理自然语言生成任务时,可能需要对生成的每个标记(token)进行处理。LangChain提供了一些内置的回调处理器,但为了满足特定的需求,创建自定义回调处理器是非常有必要的。核心原理解析创
- 代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点
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3D视觉从入门到精通c++深度学习开发语言人工智能
点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达扫描下方二维码,加入3D视觉技术星球,星球内汇集了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:最新顶会论文、书籍、源码、视频(近20门系统课程[星球成员可免费学习])等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,就加入我们吧。作者:泡椒味的口香糖|来源:3DCV添加微信:dddvision
- 热点研究 | OpenAI 重磅发布 Agents SDK,人人都能手搓 Manus?
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3月12日,OpenAI正式发布了OpenAIAgentsSDK,这一重要发布不仅为开发者提供了强大的工具,更预示着AIAgent技术即将进入快速发展期。这些工具为开发者提供更强大功能,使代理能够独立执行复杂任务,如搜索网络、处理文件和自动化计算机操作。ResponsesAPI同步发布,为开发者提供了构建自定义AIAgent的能力,能够执行网络搜索、文件检索等任务。这套新工具和API旨在赋能开发者
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迪威模型联讯软件SolidWorks模型UG模型Rhino模型SketchUp模型catia模型stl模型stp模型
一、引言在产品设计的前沿领域,3DXML与SOLIDWORKS作为主流格式,虽各有所长,但因格式差异,常成为数据流通与协作的阻碍。对于技术人员和学生党而言,掌握二者间的转换技术,不仅能提升设计效率,更是参与复杂项目协作的必备技能。迪威模型在线转换功能,凭借其先进技术,为这一转换难题提供了高效解决方案。二、3DXML与SOLIDWORKS格式基础(一)3DXML3DXML由达索系统精心打造,其核心压
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在科技飞速发展的今天,元宇宙已从最初的概念设想逐渐步入人们的视野,成为全球瞩目的焦点。元宇宙,这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界,正以其独特的魅力和无限的潜力,引领着新一轮的科技革命和产业变革。而在这场变革的背后,AI与云原生区块链技术宛如两颗璀璨的明星,交相辉映,为元宇宙的构建提供了不可或缺的关键支撑。AI:赋予元宇宙“智慧灵魂”智能内容生成,丰富元宇宙的“物质基础”在元宇宙的广袤世界
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关于OlympusDAO技术合约解析的文章草稿,整体结构偏向技术向,适合有一定DeFi或区块链背景的读者。你可以根据自己的需求微调。技术帮助“Crypto100”深入理解DeFi2.0的创新机制一、引言2021年,OlympusDAO凭借其颠覆性的机制和“协议拥有流动性”(Protocol-OwnedLiquidity,POL)概念引发了DeFi世界的巨大关注。它不是一个传统意义上的稳定币项目,而
- 国产信创AI IDE:开启智能编程新时代
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国产信创AIIDE:开启智能编程新时代随着信息技术的迅猛发展,软件开发工具也在不断演进。近年来,人工智能(AI)技术的应用为编程工具带来了革命性的变化。其中,国产信创AIIDE——InsCodeAIIDE,作为一款由CSDN、GitCode和华为云CodeArtsIDE联合开发的新一代集成开发环境(IDE),以其智能化、高效化的特点,正在引领智能编程的新时代。最新接入DeepSeek-V3模型,点
- 【产品小白】什么是AI产品经理
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产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- 【图像处理基石】什么是HDR图片?
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AI算法工程师面试指北图像处理基石图像处理算法计算机视觉HDR高动态范围包围曝光opencv
1.什么是HDR图片?HDR(高动态范围图像,HighDynamicRange)是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。以下是关于HDR的详细说明:核心原理动态范围:指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。人眼能感知的动态范围远高于普通相机,HDR通过合成多张不同曝光的照片(如欠曝、正常、过曝),平衡高光和阴影细节。HDR的优势保留细节:避免强光下过曝(如天空发白)或阴影中欠曝(如暗部死黑)。增
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自不量力的A同学
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知识库中的知识如何进行分类和标签管理?基于主题分类明确主题层级:首先确定主要的知识主题领域,如在一个企业知识库中,可以分为“人力资源”“市场营销”“技术研发”等大主题。然后在每个大主题下细分小主题,例如在“人力资源”主题下可以有“招聘”“培训”“绩效考核”等子主题。这样的层级分类有助于用户快速定位到自己需要的知识领域。参考行业标准和最佳实践:按照行业内公认的分类标准来划分知识。以医学知识库为例,可
- AI编程工具领域:深度理解项目架构篇
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AI编程python人工智能AI编程人工智能
AI编程工具领域:深度理解项目架构篇在AI编程工具领域,能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析:1.通义灵码(阿里云)核心能力:@workspace功能:基于RAG技术,支持本地代码库的索引和深度感知,可分析项目完整结构,生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持:覆盖200+编程语言,兼容VSCode
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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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'。
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
g21121
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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)" { 
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- 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
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(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;
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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:
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- 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
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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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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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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
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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
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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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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:
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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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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。
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