【题解-洛谷】P1824 进击的奶牛

使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中，如果涉及到模型落地，那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式，如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性，从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行，就是：importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
CppCon 2018 学习:A Little Order! Delving into the STL sorting algorithms 虾球xz CppCon 学习 c++排序算法
记录一下一个编译器加密的算法#include#include#include#include#include#include#includenamespacedetail{//编译期伪随机key：每个字符对应不同keytemplateconstexprstd::uint8_tkey8(){returnstatic_cast((N*31+57)^0xAA);}}//namespacedetail//
使用c++编写一段人脸识别眨眼检测的代码语嫣凝冰 c++opencv 计算机视觉图像处理开发语言
我可以给你一些大致的步骤：使用摄像头或图像文件获取视频帧。使用人脸检测算法检测视频帧中的人脸。对检测到的人脸进行眼睛检测。判断眼睛是否闭合，如果是则认为该人在眨眼。以下是一段使用OpenCV库编写的C代码示例：```#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//使用摄像头获取视频帧Vid
欧盟AI法案、中国《生成式AI管理办法》规范数据隐私与算法歧视 DK_Allen 大模型人工智能算法
一、全球AI治理框架：双轨并行1.欧盟《AI法案》（2025全面生效）风险等级监管要求典型场景不可接受风险全面禁止社会评分系统、实时生物识别（公共场所）高风险强制注册+第三方评估+人工监督医疗诊断、关键基础设施管理有限风险透明度披露（AI生成内容标注）聊天机器人、深度伪造最小风险无限制垃圾邮件过滤、游戏AI处罚机制：最高罚金≈全球营收6%（或3000万欧元，取较高者）典型判例：ClearviewA
数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比数据库管理艺术数据库专家之路大数据AI人工智能 MCP&Agent SQL实战数据库数据仓库 ai
数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词：数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要：本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识，包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点，并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析，结合Python源代码进行说
西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法，学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型，学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果，编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标，对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果，编程实现混淆矩阵评测，采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
AWS WebRTC: 判断viewer端拉流是否稳定的算法 Jasper张 AWS WebRTC webrtc aws 服务器 linux
在使用sdk-cviewer端进行拉流的过程中，viewer端拉取的是视频帧和音频帧，不会在播放器中播放，所以要根据收到的流来判断拉流过程是否稳定流畅。我这边采用的算法是：依据相邻帧之间的时间间隔是否落在期望值的±20%范围内。音频帧、视频帧的日志打印如下：07:19:26.263VERBOSEsampleAudioFrameHandler():AudioFramereceived.TrackId
用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估（个人学习笔记） ZD困困困 python 机器学习
本文为个人学习笔记，仅供学习参考，欢迎讨论，要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目：运用已给数据集进行模型训练，使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练，并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
华为研发岗位面试与暑期实习攻略：C++与Java深入解析丹力
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：华为的面试和暑期实习对IT求职者至关重要，涉及技术实力与团队协作。本文深入探讨了华为面试的要点，包括专业技能、项目经验、问题解决能力的考察，以及暑期实习和校招中的C++和Java研发岗位要求。在面试中，求职者需要展示C++11/14/17新特性、内存管理、设计模式，以及Java核心技术、JVM原理等，同时还需关注新技术趋势。积极学习和展现出学习能力与团队精神，
基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化（Matlab代码实现）吃兔子的大脑腐算法 matlab 开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略1.传统PSO的缺陷2.改进粒子群算法的核心方法三、改进PSO在HESS容量
归并排序详解
创建两个临时数组存储待合并的子数组使用双指针法依次比较两个子数组的元素将较小的元素放入原数组的对应位置处理剩余未合并的元素前言1.算法概述归并排序是一种采用分治法（DivideandConquer）策略的排序算法，由约翰·冯·诺伊曼在1945年提出。它的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题，递归解决小问题后，再将结果合并起来。分治策略分解：将当前区间一分为二解决：递归地对两个子区间进行排序合并
AI实践：智能工单系统的技术逻辑与应用合力亿捷-小亿人工智能机器学习
在当今数字化浪潮下，智能工单系统正逐渐成为企业服务管理的核心利器。智能工单系统，是依托前沿技术，将传统工单流程智能化、自动化的一套体系，它贯穿于企业服务的各个环节，从客户需求提交，到任务分配、进度跟踪，再到问题解决反馈，全方位覆盖。在企业服务管理中，其扮演着关键角色。一方面，它能极大提高服务效率，通过智能算法快速精准地将工单派发给最合适的人员，减少流转时间；另一方面，优化客户体验，客户能实时了解工
【Torch】nn.Dropout算法详解油泼辣子多加深度学习算法
1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。其核心思想是在训练阶段随机“丢弃”（置零）部分神经元的输出，以减少网络对特定神经元的过度依赖；在推理阶段则保持所有神经元输出不变。2.输入与输出输入（Input）任意形状的浮点张量（如torch.float32、torch.float64等），常见于全连接层或卷积层的激活输出。输出（Output）与输入张量形状、dty
Redis总结傲祥Ax redis 数据库 Redis重点总结
一、Redis是什么？key-value形式的非关系型数据库，基于内存（64位系统默认是物理内存的四分之三），单线程多路io复用，通常当缓存使用，提高查询效率。二、为什么使用Redis？2.1快（内单异高算）内存存储，单线程模型，异步操作，高效的网络通信，优化的算法和数据结构2.2作用2.2.1五大数据类型Redis存储，key-value形式，value的五种数据类型String，List，Se
《dlib库中的聚类》算法详解：从原理到实践 A小庞算法算法聚类数据挖掘机器学习 c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库，其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于：数据分组：将相似的数据点划分为同一簇。特征分析：通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助：结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers，适用于图像
python源码编译安装和常见问题解决运维天坑笔记 python 开发语言 linux
python编译安装1、下载源码包wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.9.10/Python-3.9.10.tgztar-zxfPython-3.9.10.tgzcdpython39/2、编译安装./configure--prefix=/usr/local/python39--enable-shared--enable-optimizationsmake
点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建（续）格图素书算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
Python, Rust 开发教育/医疗/文化资源去中心化分配APP Geeker-2025 python rust
以下是为教育、医疗、文化资源设计的**去中心化分配APP**的完整技术方案，结合Python的灵活性和Rust的高性能与安全性，实现公平透明的资源分配：---###系统架构设计```mermaidgraphTDA[用户终端]-->B[区块链网络]A-->C[分配引擎]B-->D[智能合约]C-->E[资源数据库]D-->F[分配记录]subgraph技术栈C-.Rust.->G[核心分配算法]D-
尚未调用 CoInitialize 问题解决
在线程开头处添加即可importpythoncompythoncom.CoInitialize()执行完成需要用pythoncom.CoUninitialize释放资源
机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest） rubyw #概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍，包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法，通过生成多棵决策树，并将这些树的预测结果结合起来，以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
JWT认证授权原理和简单实现风铃喵游 node
1.关于JWT:(1).JWT(jsonwebtoken)是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准(2).JWT的声明一般被用于在身份提供者和服务提供者之间传递被认证的用户身份信息，以便于从资源服务器获取资源。最为常见的场景就是用户登录认证(3).因为数字签名的存在，这些信息是可信的，JWT可以使用HMAC算法或者是RSA的公私密钥对进行签名2.主要的应用场景:(1).身份
森林的智慧：随机森林与集成学习的民主之道田园Coder 人工智能科普人工智能科普
当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界，展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时，另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”，但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径：它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本，而是致力于创造尽可能多样化的模型，然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是：如果每
大模型算法工程师面试宝典：精选面试题及参考答案全解析，助你备战AI算法工程师岗位！大模型入门学习人工智能产品经理大数据机器学习程序员大模型大模型学习
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结，内容较长，喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题？出现LLMs复读机问题可能
机器学习在智能金融风险评估中的应用：信用评分与欺诈检测 Blossom.118 机器学习与人工智能机器人机器学习人工智能 python 深度学习 sklearn 计算机视觉
在金融行业，风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展，金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用，特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分（一）传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型，如逻辑回归。这些方法
面了字节跳动的数据挖掘岗，感觉真的很难。。。大模型爱好者社区机器学习深度学习面试宝典数据挖掘人工智能数据分析算法面试
节前，我们社群组织了一场技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对新手如何入门机器学习算法、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。基于社群的讨论，今天我整理了一个同学的面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们交流群。一面40min【编程题】有两种数据，分别是被转发的用户和转发的
【字节跳动】数据挖掘面试题0002：从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度和二叉排序树指定值言析数智数据挖掘常见面试题数据挖掘面试题
文章大纲题目一：从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度问题分析解题思路寻找原视频用户计算转发最长深度题目二：在一棵二叉排序树中，找到比给定数值小的最大节点方法思路题目一：从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度在数据处理和算法面试中，常常会遇到一些基于实际业务场景的题目，比如根据用户转发数据来分析原视频用户以及转发深度。今天就来探讨一道这样的面试题：给定被转发用户和转发用户两组数据，求原视频
归并排序算法起个数先数据结构与算法排序算法算法 java
归并排序所用方法和基本原理归并排序是一种基于分治思想的排序算法。其基本原理如下：分解：将一个长度为(n)的数组不断地二分，直到每个子数组只包含一个元素（因为单个元素的数组天然是有序的）。例如，对于长度为(n)的数组，先找到中间位置(mid)，将数组分为左半部分([l,mid])和右半部分([mid+1,r])。解决：递归地对左右两个子数组进行归并排序，使得左右子数组各自有序。合并：将两个已经有序的
两个点定位_基于双天线的北斗定位系统设计与实现 weixin_39697096 两个点定位
前期实际北斗模块定位误差统计分析中得出了北斗模块的定位误差分布服从正态分布，根据北斗模块定位误差分布的规律，利用在同一块电路板上的双天线模块接收北斗定位信号，将定位信息传给TMS320F28335DSP芯片，DSP对北斗模块给出的定位信息做实时算法处理，并将处理后的定位信息传给嵌入式ARM芯片，ARM芯片在TFT液晶屏上更新定位信息，同时根据用户要求来设置北斗模块的工作模式。在接收不到北斗定位信息
【数据结构】排序算法：冒泡与快速 nanguochenchuan 数据结构排序算法数据结构算法
引言：排序算法的重要性排序算法是计算机科学的基础核心，直接影响程序性能和资源消耗。在C语言开发中，理解不同排序算法的特性对编写高效代码至关重要。本文将深入分析两种经典排序算法：简单直观的冒泡排序和高效快速的快速排序，并提供完整的C语言实现。冒泡排序：简单但低效基本思想冒泡排序通过相邻元素比较交换，使较大元素逐渐移动到数组末端，如同气泡上浮。C语言实现#includevoidbubbleSort(i
圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序：如何用“内容+社交”打造用户闭环生态？前端
圈子系统：构建"交流→共鸣→成长"的进阶生态一、系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别（AI分析内容情感倾向）共鸣指数算法（根据互动深度计算）志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二、核心技术实现方案1.共鸣引擎#共鸣度计算算法示例defcalculate_resonance(topic):
PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者二维数组 PHP 排序　
二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数：代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。测试环境有三台 hadoop.master hadoop.slave1 hadoop.slave2 hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo darrenzhu VO wsdl webservice rpc
开发java webservice项目时，如果我们通过SOAP协议来输入输出，我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类，但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用，当然有一中情况例外，如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型，就没问题，但是如果有集合类，就不行。原因如下： 1)使用了集合如Li
JAVA海量数据处理之二（BitMap）周凡杨 java 算法 bitmap bitset 数据
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。首先来看一个实验：指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m
java类型与数据库类型 g21121 java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
Linux命令 510888780 linux命令
系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
java常用JVM参数墙头上一根草 java jvm参数
-Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 -Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
方法一： <bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory" factory-method="createMusicBoxStatic"></bean> 方法二：
mysql查询性能优化之二 annan211 UNION mysql 查询优化索引优化
1 union的限制有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层查询的优化上。如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。例如想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
数据的备份与恢复百合不是茶 oracle sql 数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库; 数据的备份: 导出到的常见命令; 参数说明 USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令 BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示 FILE 指定导出的二进制文
线程组 bijian1013 java 多线程 thread java多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。线程组可以用来同时对一组线程进行操作。创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName); &nbs
top命令找到占用CPU最高的java线程 bijian1013 java linux top
上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询 bit1129 Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询 One-To-One示例数据以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的学生表 CREATE TABLE STUDENTS (
C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
nginx自定义指定加载配置 ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录，创建 nginx.node.conf 文件，在里面输入如下代码： upstream nodejs { server 127.0.0.1:3000; #server 127.0.0.1:3001; keepalive 64; } server { liste
java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方 bylijinnan double
public class Power { /** *Q71-数值的整数次方 *实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方。不需要考虑溢出。 */ private static boolean InvalidInput=false; public static void main(
Android四大组件的理解 Cb123456 android 四大组件的理解
分享一下，今天在Android开发文档-开发者指南中看到的: App components are the essential building blocks of an Android
[宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析 comsci 计算
怎么阐述我这个理论呢？。。。。。。。。。首先：宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星，时间非常重要，早一个刻度和晚一个刻度，这颗行星的
同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session cwqcwqmax9 session
实现两个WEB之间通过session 共享数据查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下： If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
springmvc Spring3 MVC，ajax，乱码 dashuaifu spring jquery mvc Ajax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回，jquery ajax调用中文乱码问题解决 Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法，具体实
搭建WAMP环境 dcj3sjt126com wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
yii2 使用raw http request dcj3sjt126com http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode() To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class: 'request' =&g
Quartz-1.8.6 理论部分 eksliang quartz
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什么是POJO？ gupeng_ie java POJO 框架 Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象) POJO是一个简单的、正规Java对象，它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等，也不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。 POJO对象有时也被称为Data对象，大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
jQuery网站顶部定时折叠广告 ini JavaScript html jquery Web css
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根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误： SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
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nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决 qifeifei nginx
我使用的是ubuntu13.04系统，在安装nginx的时候遇到如下几个问题，然后找思路解决的，nginx 的下载与安装 wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz ./configure make make install 安装的时候出现
用枚举来处理java自定义异常 tcrct java enum exception
在系统开发过程中，总少不免要自己处理一些异常信息，然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程，之前都是new一个自定义的异常，当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的，但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况，所以就想到了用枚举来解决的办法。 1，先创建一个接口，里面有两个方法，一个是getCode, 一个是getMessage public
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题目：P1824 进击的奶牛

题目描述

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