- 燕山大学计算机组成原理期末
能运行就算成功
经验分享
软工版的,只有大概的记忆了。题型为选择简答大题选择基本就是纯知识点(对应的那种)和计算几乎什么都涉及到一点,我记得考了磁盘容量什么的简答一定要写满,这是老师捞人的关键,下面是我记得的题目题目1写出定点数乘法运算的流程(记不太清了)题目2IO接口的数据的三种交换方式(直接中断DMA)三种方式对效率的影响似乎有个题目3,但我忘了题目4给你一段材料,让你结合材料写自己的感想,(设计一个计算机的结构)大题
- day39
心落薄荷糖
Python训练营python
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库,
- DAY 26 函数专题1
函数定义与参数知识点回顾:1.函数的定义2.变量作用域:局部变量和全局变量3.函数的参数类型:位置参数、默认参数、不定参数4.传递参数的手段:关键词参数5题目1:计算圆的面积任务:编写一个名为calculate_circle_area的函数,该函数接收圆的半径radius作为参数,并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使用math.pi作为π的值)要求:函数接收一个位置参数radius
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- DAY 2 字符串与比较运算
心落薄荷糖
Python训练营python算法
文章目录题目1:字符串的操作小结题目2:比较运算题目1:字符串的操作题目:定义两个字符串变量,str1赋值为“Hello”,str2赋值为“Python”。将这两个字符串拼接起来(中间加一个空格),并将结果存储在变量greeting中;计算greeting字符串的长度,存储在变量length中;获取greeting字符串的第一个字符,存储在变量first_char中。然后,使用f-string分三
- python学习记录14
彤银浦
学习python
1.字符串的编码和解码不同的计算机之间在信道中传输的信息本质上是二进制数据,因此当你有一串文本需要传输给另外一台电脑时,则需要将这串文本编译为二进制类型的数据。python中的二进制数据类型称为byte类型。将字符串的str类型转变为byte类型称为字符串的编码,将byte类型转变为str类型称为字符串的解码。字符串的编码用到的是encode的方法,语法格式为:string.encode(enco
- Python实例之十大歌手评分
*濒危物种*
算法前端python
实例背景:十大歌手,为丰富校园文化生活,学校拟组织一场歌手大赛,从参赛选手中选拔出十名相对突出的学生,授予“校园十大歌手”称号。比赛之中设置有评委组,每名选手演唱完毕之后会由评委组的十名评委打分。为保证比赛公平公正、防止作弊和恶意打分,计算得分(即平均分)时会先去掉最高分和最低分要求实现:根据每位评委的输入分数,实现计算每位选手得分的功能。【重要步骤提示】定义列表放评委给分找出列表的最高分和最低分
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- Python Selenium 滚动到特定元素
Humbunklung
学海泛舟pythonselenium开发语言
文章目录PythonSelenium滚动到特定元素⚙️**1.使用`scrollIntoView()`方法(最推荐)**️**2.结合`ActionChains`移动鼠标(模拟用户行为)****3.使用坐标计算滚动(精确控制像素)**⚠️**4.处理复杂场景的进阶技巧****(1)元素在iframe中****(2)动态加载内容****(3)横向滚动****5.常见问题与解决方案****总结:根据场
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
深度学习乐园
深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
- 到底为什么数据帧被转换为电信号或光信号?
快点好好学习吧
计算机基础知识智能路由器
为什么数据帧要变成电信号或光信号?——像快递员一样传递数字信件的秘密一、核心问题:数据帧为什么要“变身”?(先想象数据是你写的信,电/光信号是送信的交通工具)1.数字世界的“语言障碍”:计算机里的数据都是“0和1”组成的数字帧(像用二进制写的信),但它们没法自己跑起来,需要“交通工具”才能从一台电脑到另一台。电信号或光信号就是最好的“交通工具”:电可以在网线里跑,光可以在光纤里跑,速度飞快(接近光
- Tair向量数据库:阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案
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Tair向量数据库:阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代,高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务,不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力,还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能,实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
- 《聚类算法》入门--大白话篇:像整理房间一样给数据分类
一、什么是聚类算法?想象一下你的衣柜里堆满了衣服,但你不想一件件整理。聚类算法就像一个聪明的助手,它能自动帮你把衣服分成几堆:T恤放一堆、裤子放一堆、外套放一堆。它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征,把相似的放在一起,不相似的分开。在计算机世界里,聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。它不需要提前知道答案(这就是"无监督学习"),而是像侦探一样,从数据中发现隐藏的规律。二、最常见的三种
- 阿里云魔搭社区AIGC专区:中国AI创作的革命性平台
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在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中,中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白,更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态,为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区:中国AI模型生态的奠基者魔搭社区(ModelScope)作为阿里云在2
- 探秘阿里云Tair KVCache:大模型推理的加速引擎
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一、引言近年来,人工智能领域发展迅猛,大语言模型(LLM)不断取得突破,其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成,从智能写作到智能翻译,大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长,大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显,成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中,KVCache技术作为一种优化手段,通过缓存历史Token的Key/Value向量
- AI正在偷偷取代这10种职业,你的工作安全吗?
近年来,人工智能(AI)的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容,许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利,但也让不少人开始担忧:我的工作会被AI抢走吗?今天,我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业,并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数:★★★★★AI驱动的聊天机器人(如ChatGPT、GoogleBard)已经能够处理大部分基础
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 直播预告!探讨生成模型中的极简概念擦除
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主页:http://qingkeai.online/原文:https://mp.weixin.qq.com/s/yc4whKbnVY8ho1w7rgFVGg6月16日20:00,青稞Talk第55期,新加坡国立大学博士生张扬,将直播分享《生成模型中的极简概念擦除》。分享嘉宾张扬,慕尼黑工业大学计算机专业硕士,新加坡国立大学人工智能专业博士。曾于牛津大学进行学术访问,并在微软亚洲研究院及美国运通新加
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Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中,大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计,实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上,为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
- 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN)
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生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
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深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 【stm32】标准库学习——USART串口
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【stm32】标准库学习单片机stm32嵌入式硬件学习
目录一、USART串口1.串口参数及时序2.USART简介3.配置USART基本结构4.初始化模板(1)接收一个数据(2)发送一个数据一、USART串口1.串口参数及时序波特率:串口通信的速率起始位:标志一个数据帧的开始,固定为低电平数据位:数据帧的有效载荷,1为高电平,0为低电平,低位先行校验位:用于数据验证,根据数据位计算得来停止位:用于数据帧间隔,固定为高电平本节展示串口收发的功能,通常使用
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fenfu中国地图分幅编号计算工具,符合GB/T13989-2012国家标准。支持单点计算和范围查询,适用于测绘、GIS开发、城市规划等场景。特性✅支持8种比例尺(100万至5000)✅单点坐标转图幅编号✅矩形范围批量图幅查询✅自动处理高纬度特殊分幅规则✅输入验证与错误处理✅TypeScript类型支持安装npminstallfenfu#或yarnaddfenfu使用示例1.单点计算constMa
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在金融数据分析和量化交易中,股票历史数据的获取是进行技术分析、回测和策略研究的第一步。传统上,投资者需要依赖付费数据服务,然而如今,借助Python强大的爬虫工具和开源数据接口,我们能够轻松地爬取免费的历史股票数据,并结合K线图与技术指标来进行深入分析。Tushare和Baostock是两个非常流行的开源金融数据接口。Tushare提供了丰富的国内外金融数据,特别是A股市场的历史数据和实时数据,而
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徐礼昭|商派软件市场负责人
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一、引言人工智能的浪潮不断向前推进,智能助手作为其中的重要应用,已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点,改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析,包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面,并通过具体案例分享,帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览(一)智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
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AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
伊利丹~怒风
Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- 矩阵题解——螺旋矩阵 II【LeetCode】
chao_789
我的学习记录矩阵篇_刷题笔记算法leetcodepython数据结构矩阵
59.螺旋矩阵II第一个算法:基于层数和偏移量的方法算法逻辑思路:初始化阶段:创建n×n的零矩阵,设置起始点(0,0),计算需要循环的层数(n//2),初始化计数器为1核心循环逻辑:通过偏移量控制每一层的边界外层循环:遍历每一层(offset从1到loop)内层四个循环:按顺时针方向填充当前层左→右:填充上边,范围[starty,n-offset)上→下:填充右边,范围[startx,n-offs
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夏天里的肥宅水
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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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如何计算一个对象的大小呢?
 
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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)" { 
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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
(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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.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
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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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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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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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- 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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If i select like this:
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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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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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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。
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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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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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