- (阳:算法霸权 / 阴:数据确权)→当GDPR类法规覆盖53%经济体量时,催生出隐私计算新范式
百态老人
人工智能机器学习深度学习算法
当GDPR类法规覆盖53%经济体量时,隐私计算新范式的兴起可归因于以下多维度因素的相互作用:一、算法霸权与数据确权的矛盾激化算法霸权的危害大型科技公司通过算法歧视、大数据杀熟等手段形成垄断优势,利用数据优势操控用户行为,导致消费者权益受损。这种"算法黑箱"不仅加剧市场不公平,还阻碍数据要素的自由流动。例如,算法框架的底层逻辑掌握在少数企业手中,产生"数据黑箱"问题。数据确权的立法需求数据权属不明确
- ElasticSearch中的分片是什么?
java1234_小锋
javaelasticsearch大数据搜索引擎
大家好,我是锋哥。今天分享关于【ElasticSearch中的分片是什么?】面试题。希望对大家有帮助;ElasticSearch中的分片是什么?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!在Elasticsearch中,分片(Shard)是将数据拆分成更小的部分,允许在分布式环境中并行处理和存储数据的机制。它是Elasticsearch在水平扩展时用于管理大量数据的关键概念。主要概念:主分片(Primar
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
大数据洞察
大数据ai
解码结构化数据:大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中,结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石,虽然不如非结构化数据那般引人注目,却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式,从传统关系型数据库到现代分布式系统,从数据建模到存储架构,全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
- spring-ai-alibaba 1.0.0.2 学习(十二)——聊天记忆扩展包
学习spring-ai时提到过,spring-ai除了内置的InMemoryChatMemoryRepository,还提供jdbc、cassandra、neo4j三个扩展包。而spring-ai-alibaba则提供了jdbc、redis、elasticsearch三个扩展包。两者都提供了jdbc扩展包,有什么区别呢?spring-aijdbc和spring-ai-alibabajdbc对比sp
- 基于Elasticsearch的短视频平台个性化推荐系统设计与实现
亲爱的非洲野猪
elasticsearch音视频推荐算法
在当今内容爆炸的时代,个性化推荐系统已成为短视频平台的核心竞争力之一。本文将详细介绍如何利用Elasticsearch(ES)构建一个高效、可扩展的短视频个性化推荐系统。一、系统架构概述我们的推荐系统将采用混合推荐策略,结合协同过滤、内容相似度和热度推荐等多种方法。Elasticsearch作为核心搜索引擎和数据存储,将承担以下职责:用户画像存储与查询视频内容索引与检索实时行为日志分析推荐结果计算
- ClickHouse【理论篇】01:什么是ClickHouse
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统(Column-OrientedDBMS),专为高性能实时数据分析(OLAP,OnlineAnalyticalProcessing)场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发(2016年开源),目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护,广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位:OLAP场景的“性能标杆”传统关
- 【大数据入门核心技术-DolphinScheduler】(二)DolphinScheduler安装部署-集群模式
forest_long
大数据技术入门到21天通关大数据sparkhivehadoop交互flinkmapreduce
目录一、部署模式1、单机模式2、伪集群模式3、集群模式二、部署安装1、下载2、创建mysql元数据库3、配置一键部署脚本4、初始化数据库5、一键部署DolphinScheduler6、访问DolphinSchedulerUI三、启停命令一、部署模式DolphinScheduler支持多种部署模式,包括单机模式(Standalone)、伪集群模式(PseudoCluster)、集群模式(Cluste
- 利用已有的 PostgreSQL 和 ZooKeeper 服务,启动dolphinscheduler-standalone-server3.1.9 镜像
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ApacheDolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景,提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。ApacheDolphinScheduler旨在解决复杂的大数据任务依赖关系,并为应用程序提供数据和各种OPS编排中的关系。解决数据研发ETL依赖错综复杂,无法监控任务健康状态的问题。DolphinSchedule
- Alpha系统联结大数据、GPT两大功能,助力律所管理降本增效
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如何通过AI工具实现法律服务的提质增效,是每一位法律人都积极关注和学习的课题。但从AI技术火爆一下,法律人一直缺乏系统、实用的学习资料,来掌握在法律场景下AI的使用技巧。今年5月,iCourt携手贵阳律协大数据与人工智能专业委员会,联合举办了《人工智能助力律师行业高质量发展巡回讲座》,超过100家律所的律师参与活动。讲座上,iCourtAIGC研究员、AlphaGPT产品研发负责人兰洋,为贵州律协
- 电商API性能优化:策略体系与实施要点
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性能优化电商返回值淘宝API接口京东
电商API性能优化策略介绍在电商领域,API(应用程序编程接口)作为连接电商平台与外部系统、服务或应用的关键桥梁,其性能直接关系到用户体验、业务效率以及系统的整体稳定性。随着电商业务的快速发展,API接口面临着高并发、大数据量处理等挑战,因此,对电商API进行性能优化显得尤为重要。本文将从多个维度探讨电商API性能优化的策略。一、数据库优化策略数据库是电商API接口的核心组件之一,其性能直接影响A
- 《Spring 中上下文传递的那些事儿》Part 5:分布式链路追踪——SkyWalking 实战指南
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Part5:分布式链路追踪——SkyWalking实战指南随着微服务架构的广泛应用,分布式系统的链路追踪和性能监控变得尤为重要。在之前的文章中,我们探讨了如何使用Sleuth和Zipkin实现基本的链路追踪。今天,我们将介绍另一种强大的工具——ApacheSkyWalking,它不仅提供了全面的链路追踪功能,还支持JVM、数据库、消息队列等多方面的监控。本文将带你了解SkyWalking的核心概念
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在大数据时代,数据可视化已成为信息传递和决策支持的重要手段。ECharts作为一款功能强大、易于上手的开源可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置项和良好的跨平台兼容性,广泛应用于企业级数据大屏、BI报表、实时监控等场景。本教程以“智慧医疗大屏”为例,完整演示了从页面搭建、图表配置到动态交互与响应式适配的全过程。通过循序渐进的讲解,读者将掌握如何使用ECharts构建专业、美观、可交互的数据可视
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一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
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meilisearch是一款开源的轻量级搜索引擎,相比于elasticsearch等重量级搜索引擎,meilisearch注重数据搜索,从而而省去了其它不必要的功能(如支持聚合分析、分布式搜索等特性),以便于快速上手开发和构建应用。meilisearch有以下优点1)非常轻量级,只需500MB内存就可以运行2)支持多种接入方式:http、多种语言SDK3)无其它依赖环境,下载启动即可使用4)非常适
- 亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战
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亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战引言每年的“双十一”大促,海量用户涌入电商平台,搜索请求量瞬时可达平时的数十甚至上百倍。同时,数百万商品的库存、价格、促销信息也在以极高的频率更新。这种“读写混合”的超高并发场景,对商品搜索引擎提出了两大核心挑战:高可用与可扩展性:如何在流量洪峰下保证搜索服务7x24小时不间断,并且能够随着业务增长而平滑扩容?极致的查询性能:
- Python(28)Python循环语句指南:从语法糖到CPython字节码的底层探秘
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- 【ES】--Elasticsearch的高亮模式
目录一、高亮策略1、FastVectorHighlighter(快速向量高亮器)2、PostingHighlighter(帖子高亮器)3、UnifiedHighlighter(统一高亮器)4、PlainHighlighter(普通高亮器)5、总结二、高亮参数三、高亮案例解析1、words_one配置解析2、words_two配置解析3、words_three配置解析4、words_four配置解析
- Elasticsearch检索高亮不正确,不精确问题
问题场景:搜索“a”高亮"A8A",,,,,分词器:IK分词器确认分词结果:下图说明已经正确分词!确认高亮效果:换一种高亮器查询效果:对应java代码:总结:当高亮显示不精确的时候,要从以下两方面找问题:1.分词器是否分词准确2.高亮器是否满足你的要求,不满足换一种高亮器查看效果我之前原默认的高亮器(plain)不能满足要求,后来使用unified高亮器解决了高亮不精确的问题。
- 【Elasticsearch】深度分页及其替代方案
G皮T
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深度分页及其替代方案1.深度分页2.为什么不推荐深度分页2.1性能问题(核心原因)2.2资源消耗对比2.3实际限制3.深度分页的替代方案3.1方案一:SearchAfter(推荐)3.1.1为什么SearchAfter性能更高3.1.2技术原理简化3.1.3关键区别3.1.4适用场景3.2方案二:ScrollAPI(适用于大批量导出)3.2.1详细解释3.2.2类比理解3.2.3注意事项3.3方案
- docker安装单机nacos、rocketmq、reids、xxl-job、minio、elasticsearch、kibana、gogs、nginx、mongo
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目录在右侧中部启动容器报错直接删除那个name后边的就可以安装nacos首先需要拉取对应的镜像文件:dockerpullnacos/nacos-server挂载目录:mkdir-p/mydata/nacos/logs/#新建logs目录mkdir-p/mydata/nacos/init.d/vim/mydata/nacos/init.d/custom.properties#修改配置文件修改cust
- 大数据分析技术的学习路径,不是绝对的,仅供参考
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学习大数据数据分析学习方法
阶段一:基础筑基(1-3个月)1.编程语言:Python:掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库(NumPy,Pandas)。SQL:精通SELECT语句(过滤、排序、分组、聚合、连接)、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念(表、主键、外键、索引)。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala:深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
- React金融数据分析应用性能优化实战:借助AI辅助解决18万数据量栈溢出Bug
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React金融数据分析应用性能优化实战:借助AI辅助解决18万数据量栈溢出Bug前言在现代前端开发中,处理大数据量的实时金融应用已成为常态。最近我在开发一个React-based金融数据分析应用时,遇到了典型的"Maximumcallstacksizeexceeded"错误。通过AI辅助分析和系统性优化,最终成功解决了这个复杂的性能问题。这篇文章将分享从问题发现到最终解决的完整过程。项目背景这是一
- 50个Java+SpringBoot+Vue毕业设计选题(含技术栈+核心功能)
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javaspringbootvue.js毕业设计毕设
适合人群:计算机专业毕业设计/实战项目/求职作品技术亮点:前后端分离、主流技术栈、多领域覆盖一、电商与交易类智能推荐电商平台技术栈:SpringBoot+Vue+Redis+Elasticsearch核心功能:协同过滤推荐算法、秒杀系统、物流跟踪二手商品交易平台技术栈:SpringBoot+Vue+OSS存储核心功能:多维度检索、信用评分、实名认证社区团购管理系统技术栈:SpringBoot+Vu
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- RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据rabbitmq分布式ai
RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例关键词:RabbitMQ、消息队列、大数据系统、实战案例、高并发处理、分布式架构、数据管道摘要:本文深入探讨RabbitMQ消息队列在大数据系统中的核心应用场景,结合具体技术实现和实战案例,详细解析其在数据采集、实时处理、异步解耦等关键环节的技术优势。通过架构设计原理、核心算法实现、数学模型分析和项目实战,展示如何利用RabbitMQ构建高可靠、
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在当今互联网行业尤其是现在分布式、微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis、Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr、Elasticsearch等全文检索服务和搜索引擎。那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsear
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被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月,到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗?offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗?语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经,已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习(语音方向)一面【vivo
- HTML表格导出为Excel文件的实现方案
~风清扬~
前端技术htmlexcel前端
1、前端javascript可通过mime类型、blob对象或专业库(如sheetjs)实现html表格导出excel,适用于中小型数据量;2、服务器端方案利用后端语言(如python的openpyxl、java的apachepoi)处理复杂报表和大数据,确保安全性与格式控制;3、常见问题包括数据类型识别错误、样式丢失、大文件卡顿、浏览器兼容性及乱码,需通过设置单元格类型、使用后端样式api、分页
- 数据库锁等待时间过长问题的深度解析与大数据解决方案
百态老人
数据库大数据
一、锁等待问题的核心原因与日志特征锁等待超时是数据库高并发场景下的典型瓶颈问题,其根本原因与日志特征可归纳为以下维度:事务管理缺陷原因:未提交的长事务(如代码分支遗漏提交)、隐式事务(自动提交关闭)导致锁持有时间过长。日志特征:information_schema.innodb_trx表中存在trx_started时间早于当前时间数分钟的事务。错误日志中频繁出现Lockwaittimeoutexc
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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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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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e200702084
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如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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
程序员是怎么炼成的
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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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- 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
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.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
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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。
*/
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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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.
Evaluate the following SQL statement:
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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
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int x;
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{
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
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() {
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
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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问题一:
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)
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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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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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