- 【MySQL】2025年带你玩转数据库-进阶篇之数据类型
爱爬山的老虎
mysql数据库mysql面试
写在前面各位彦祖亦菲,可以给我点赞收藏关注嘛!!感激不尽数据类型整型:分类类型字节数有符号(默认)范围无符号(UNSIGNED)范围TINYINT1字节-128到1270到255SMALLINT2字节-32,768到32,7670到65,535MEDIUMINT3字节-8,388,608到8,388,6070到16,777,215INT或INTEGER4字节-2,147,483,648到2,147
- 探索云计算:IT行业的未来趋势
_烟雨_
云计算
探索云计算:IT行业的未来趋势在当今快速发展的科技世界,云计算已成为IT行业的核心趋势之一。无论是大企业还是初创公司,越来越多的组织正在转向云计算,以实现更高效的运营和更快的创新。在这篇博文中,我们将探讨云计算的概念、优势以及它为何成为IT行业的未来。什么是云计算?云计算是一种通过互联网交付计算资源的技术。简单来说,它允许用户在无需拥有和维护物理硬件的情况下,按需获取计算能力、存储、数据库和其他I
- 使用 Python 和 Requests 抓取大学图书馆借书信息
Python爬虫项目
python开发语言beautifulsouppdf服务器
在现代社会,大学图书馆的借阅信息已经不再仅仅是纸质记录,而是数字化存储,方便学生和教师随时查阅。通过抓取大学图书馆网站上的借书信息,我们可以获取书籍的借阅情况、借阅历史、在馆状态等数据。这些数据对于读者了解某本书是否可借、何时归还等非常有用。本文将详细介绍如何使用Requests库来抓取大学图书馆网站上的书籍借阅信息。我们将从如何了解目标网站的结构开始,到如何编写爬虫,最终将抓取的数据存储并分析。
- 使用 Scrapy 爬虫抓取技术博客文章内容
Python爬虫项目
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在现代互联网中,技术博客是学习编程、技术前沿和行业趋势的重要途径。随着技术的不断发展,越来越多的技术博客网站涌现出来,其中包含了丰富的教程、示例代码、技术文章等内容。通过抓取技术博客网站的文章内容,我们可以高效地收集并分析这些信息,用于知识管理、数据分析和研究等方面。本篇博客将详细介绍如何使用Scrapy爬虫技术抓取技术博客网站的文章内容。通过本教程,您将学会如何使用Scrapy框架进行数据抓取,
- 云计算:基础、概念与未来展望
Leweslyh
科学探索之路云计算学习基础知识
摘要云计算已从一个新兴技术概念演变为现代信息技术(IT)基础设施的基石。它彻底改变了企业和个人存储、访问、处理数据以及部署应用程序的方式。本文旨在深入探讨云计算的核心概念、基本原理、关键技术、服务模型、部署模式及其带来的优势与挑战。通过对这些基础知识的梳理,读者可以建立对云计算全面而系统的认识,并理解其在当前数字化转型浪潮中的重要性以及未来的发展趋势。引言“云”已成为我们日常科技生活中无处不在的术
- 必藏!从漏洞靶场到数据库工具,20 款软件全搜罗
Kali与编程~
白嫖软件Kali与编程Kali与编程编程程序员deepseek软件it科技
复制链接到夸克APP打开即可!及时下载,避免失效!一、软件库1.Upload-labs漏洞靶场https://pan.quark.cn/s/999624b8c0b82.ScanQLi数据库注入软件https://pan.quark.cn/s/ee400f19680e3.Metasploitable2漏洞靶场https://pan.quark.cn/s/e45832f9228f4.Office一键安
- SQL 查询数据-基本查询和条件查询
赔罪
数据库系统概论sql数据库
目录准备数据MySQL基本查询条件查询常用的条件表达式小结在关系数据库中,最常用的操作就是查询。准备数据为了便于讲解和练习,我们先准备好了一个students表和一个classes表,它们的结构和数据如下:students表存储了学生信息:idclass_idnamegenderscore11小明M9021小红F9531小军M8841小米F7352小白F8162小兵M5572小林M8583小新F9
- 平衡二叉树、红黑树、B树、B+树
__TAT__
Datastructuresandalgorithmsb树数据结构
Tree1、前言2、平衡二叉树和红黑树3、B树和B+树3.1、B树的构建3.2、B树和B+树的区别3.3、数据的存储方式1、前言本文侧重在理论方面对平衡二叉树、红黑树、B树和B+树的各方面性能进行比较。不涉及编程方面的实现。而关于于平衡二叉树在C++中的实现,我的上一篇文章平衡二叉树(AVLTree)有所介绍。2、平衡二叉树和红黑树平衡二叉树又称平衡二叉搜索树,由于是Adelson-Velskya
- 大模型和数据要素赋能智慧教育大数据平台解决方案
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库智慧教育智慧校园智慧高校教育大脑校园大脑架构大数据运维安全数据库
大模型和数据要素赋能智慧教育大数据平台解决方案大模型和数据要素赋能智慧教育大数据平台解决方案引言项目背景与意义解决方案概述预期目标与效果大模型在智慧教育中的应用自然语言处理模型深度学习模型知识图谱模型其他先进模型数据要素在智慧教育中的作用数据采集与整合数据清洗与预处理数据挖掘与分析数据可视化与报告智慧教育大数据平台架构设计整体架构设计思路数据存储与管理层计算处理与分析层应用服务层安全保障体系平台功
- 【MySQL基础】MySQL内连接(INNER JOIN)详解:高效关联查询的基础
IT成长日记
#MySQL实战探索之旅mysqladb数据库内连接innerjoin
在关系型数据库中,连接操作是最重要也最常用的功能之一。本文将详细介绍MySQL中最基础的连接类型——内连接(INNERJOIN),通过具体示例帮助您掌握其使用方法。1什么是内连接?内连接(INNERJOIN)是MySQL中最常用的连接类型之一,它仅返回两个表中满足连接条件的匹配记录。当您需要从多个相关联的表中获取数据时,内连接提供了一种高效的方式。核心特点:只返回两个表中都存在的匹配记录不匹配的记
- 掌握高级SQL技巧:从优化到复杂查询的实战指南
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掌握高级SQL技巧:从优化到复杂查询的实战指南在数据驱动的业务场景中,高效的SQL编写能力直接影响数据库性能和数据分析效率。本文将从查询优化、复杂数据处理和高级功能应用三个维度,详解8个核心技巧,帮助开发者提升SQL实战能力。一、查询优化技巧:减少资源消耗避免SELECT*仅查询所需字段,减少数据传输和回表操作。例如:--反例:查询所有字段SELECT*FROMordersWHEREuser_id
- 计算机基础知识测试题
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计算机基础知识测试题信息技术基础知识单元测试〔单选题〕CAM的含义是A计算机辅助制B计算机辅助教学C计算机辅助设计D计算枳辅助测试〔单选题〕计机存储器中,组成一个字节的二进制位数是A4B8C16D32〖单选题〕计机内部采厍二进制表示数据信息,二进制主要优点是A容易实现B万便记忆C书写筒单D符合使厍的习惯〔单选题〕计算机运算部件一次能同时处理的二进制数据的位数称为A位B字节C字长D波〔单选题〕微机的
- java 内聚_java内聚性
淡于水
java内聚
内聚性,又称块内联系,指模块的功能强度的度量,即一个模块内部各个元素彼此结合的紧密程度的度量。目标让每一个子程序只做一件事。使子程序内的各种操作之间联系强。顺序的内聚性sequentialcohesion特点:子程序内包含需要按特定顺序执行的操作,这些步骤需要共享数据,必须全部执行完毕才算完成一向完整功能。分类内聚有如下的种类,它们之间的内聚度由弱到强排列如下:(1)偶然内聚。模块中的代码无法定义
- realsense使用ubuntu python读取深度图、彩色图和IMU数据
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pcl深度学习Pythonpythonubunturealsense
realsense使用ubuntupython读取深度图、彩色图和IMU数据importpyrealsense2asrsimportnumpyasnpimportcv2importglobimportmathfromtqdmimporttqdmimporttimefromcollectionsimportnamedtupleimportosGyroBias=namedtuple('GyroBias
- 多线程系列汇总
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并发系列整理
一并行设计模式:futuremaster-worker二线程池三jdk并发数据结构并发map并发queue四并发控制方法:volatile同步:synchronized重入锁读写锁五锁优化:六无锁设计:CAS原子操作、
- BERT训练环节(代码实现)
Hiweir ·
NLP自然语言处理理论与算法BERTbert深度学习人工智能python机器翻译自然语言处理pytorch
1.代码实现#导包importtorchfromtorchimportnnimportdltools#加载数据需要用到的声明变量batch_size,max_len=1,64#获取训练数据迭代器、词汇表train_iter,vocab=dltools.load_data_wiki(batch_size,max_len)#其余都是二维数组#tokens,segments,valid_lens(一维)
- NLP任务之文本分类(情感分析)
Hiweir ·
项目NLP自然语言处理理论与算法Huggingface自然语言处理人工智能huggingface分类
目录1加载预训练模型对应的分词器2加载数据集3数据预处理4构建数据加载器DataLoader5定义下游任务模型6测试代码7训练代码#做(中文与英文的)分类任务,Bert模型比较合适,用cls向下游任务传输数据,做分类任务#Bert模型要求一般传一个句子对(两句话)1加载预训练模型对应的分词器fromtransformersimportAutoTokenizer#use_fast=True表示使用R
- NLP任务之翻译
Hiweir ·
NLP自然语言处理理论与算法Huggingface项目自然语言处理人工智能深度学习huggingfacedatasetspython
目录1加载预训练模型的分词器2加载本地数据集3数据预处理4创建数据加载器5定义下游任务的模型6测试代码7训练代码8.保存与加载训练好的模型#加载预训练的翻译分词器之前需要先安装一个第三方库#-后面接的是清华源!pipinstallsentencepiece-iSimpleIndex#sentencepiece开源工具,可以更好的生成词向量1加载预训练模型的分词器fromtransformersim
- 深入理解高内聚,低耦合
故扬
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起因:模块独立性指每个模块只完成系统要求的独立子功能,并且与其他模块的联系最少且接口简单,两个定性的度量标准――耦合性和内聚性。耦合性也称块间联系。指软件系统结构中各模块间相互联系紧密程度的一种度量。模块之间联系越紧密,其耦合性就越强,模块的独立性则越差。模块间耦合高低取决于模块间接口的复杂性、调用的方式及传递的信息。耦合性分类(低――高):无直接耦合;数据耦合;标记耦合;控制耦合;公共耦合;内容
- 分布式数据库:架构演进、核心挑战与行业落地实践
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分布式数据库:架构演进、核心挑战与行业落地实践一、从单机到分布式的必然性演进随着互联网数据规模年均增长超40%,传统单机数据库面临三大瓶颈:存储天花板、并发性能瓶颈、单点故障风险。以金融行业为例,某头部银行日均交易量突破5亿笔后,MySQL分库分表方案维护成本激增300%,最终迁移至分布式数据库TiDB实现线性扩展。分布式数据库核心特征:物理分布,逻辑统一:数据分散在多个节点,但提供全局事务视图(
- 青少年编程与数学 02-015 大学数学知识点 09课题、专业相关性分析
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编程与数学第02阶段青少年编程编程与数学大学数学数据科学人工智能
青少年编程与数学02-015大学数学知识点09课题、专业相关性分析1.计算机科学与数学1.1离散数学1.2线性代数1.3概率与统计1.4微积分2.数据科学与数学2.1线性代数2.2概率与统计2.3微积分2.4优化理论3.人工智能与数学3.1线性代数3.2概率与统计3.3微积分3.4优化理论3.5信息论4.其他数学知识点总结计算机科学、数据科学和人工智能是现代技术领域的核心学科,它们与大学数学有着密
- 深入探秘RK3399系统:架构、特性与多元应用
计算机学长
Android瑞星微芯片androidrk3399
RK3399系统基础介绍RK3399是瑞芯微推出的一款低功耗、高性能的应用处理器芯片,在嵌入式领域中有着广泛的应用,其基于先进的Big.Little架构,将双核Cortex-A72与四核Cortex-A53巧妙组合。Cortex-A72作为高性能核心,具备强大的运算能力,在处理复杂任务如大型数据运算、多任务并行处理时,能够快速响应,确保系统高效运行;Cortex-A53则以出色的能效比著称,在执行
- 【Python】使用 OpenCV 读取深度图,并转换深度图可视化显示
原小明
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OpenCV提供了多种工具来处理深度图数据,包括读取、显示、滤波、转换以及利用深度信息进行三维重建等。1.读取使用IMREAD_UNCHANGED以保留深度信息2.转换convertScaleAbs:将深度图转换为更直观的表示形式,例如将其缩放到0-255范围以便显示。3.示例importcv2if__name__=="__main__":#1.读取一张深度图depth_img=cv2.imrea
- 操作系统之存储管理
火车驶向云外.11
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计算机存储结构1CPU寄存器:速度最快,但个数有限。2高速缓存Cache:多由硬件控制,可以暂存内存数据,速度比内存快,但容量仍然有限。3内存:速度快,容量较大,但信息断电消失,不能长久保存大容量数据。4外存:磁盘等可以永久保存信息的大容量存储介质,作为存储补充,其成本也较低。5远程存储:远程访问存储介质。在这个存储层次结构中,每一层的存储介质都可以作为低一层存储介质的缓存,越往上,速度越快,但成
- 机器学习项目实战 项目详解 + 数据集 + 完整源码+ 项目报告
怀逸同学
机器学习人工智能
前言本专栏为大家整理了一些机器学习项目,内包含了各种不同的入门级机器学习项目,包含项目的源代码、数据集、以及详细的讲解,每个项目都带有完整的代码+数据集+报告项目链接【机器学习项目实战(一)】基于随机森林的航空公司用户满意度分析【机器学习项目实战(二)】基于朴素贝叶斯的中文垃圾短信分类【机器学习项目实战(三)】基于LSTM的股票价格预测精品学习专栏导航帖机器学习项目实战项目详解+数据集+完整源码+
- DeepSeek Chat 文件上传与处理的底层逻辑解析
_喵酱_
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引言在使用DeepSeekChat时,用户可以直接上传PDF、Word、Excel、PPT、图片等文件,并基于文件内容进行问答。这一功能看似简单,但背后涉及复杂的文件解析、语义理解、信息检索和大模型推理流程。那么,DeepSeek是如何处理这些文件的?是否像传统RAG(检索增强生成)系统一样,先进行向量嵌入+数据库存储,再召回相关信息?还是采用了更高效的实时处理方式?本文将深入探讨DeepSeek
- C++容器数据类型定义、测试用例
froxy
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C++11标准库提供了多种容器类型,每种容器定义了多个成员类型(如value_type、iterator等),用于与容器交互。以下详细说明各容器的数据类型定义、测试用例及注意事项。一、顺序容器1.std::vector类型定义:value_type:Tallocator_type:Allocatorsize_type:size_tdifference_type:ptrdiff_treference
- 【CISSP备考】第6章:密码学和对称密钥算法
ailx10
CISSP备考密码学javapython机器学习区块链
CISSP考试重点:了解保密性、完整性和不可否认性在密码系统中扮演的角色。保密性是密码学追求的主要目标之一。它保护静止和传输中的数据的秘密。完整性向消息接收者保证,数据从创建时候起到访问时候止,不曾有过改动。不可否认性则提供不可辩驳的证据证明,消息发送者确实授权了信息。这可防止发送者日后否认自己发送过原始消息。理解密码系统实现身份验证目标的方式。身份验证可提供用户身份保障。挑战应答协议是执行身份验
- 前后端分离项目实战:博客系统与任务管理系统
风亦辰739
前后端开发全栈指南后端djangospringbootvue.jsreactjs
项目1:使用React+SpringBoot构建博客系统项目2:使用Vue+Django构建任务管理系统一、前后端分离架构介绍前后端分离是现代Web开发的主流架构,前端与后端独立开发,通过API进行数据交互。常见的前后端分离技术栈如下:技术栈前端后端Java+前端框架React/Vue/AngularSpringBootPython+前端框架Vue/ReactDjango/FlaskJavaScr
- 云巅之上:数字文明的重构与超越
久违の欢喜
重构
序章:算力新纪元2024年初春,当SpaceX的星舰将首批云计算节点送入近地轨道时,地球上的数字原住民们正通过云端AI助手规划着一天的行程。这场静默的革命已悄然进入新阶段——云计算不再只是工具,而是成为数字文明的"第六元素",与土地、劳动力、资本、技术和数据共同构成新时代的生产要素。第一章技术奇点的降临(1800字)1.1从虚拟化到量子化:计算范式的五次跃迁云计算技术栈的进化呈现出明显的分形特征:
- 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 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
- Mybatis Spring
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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-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”
- 用户自动登录网站
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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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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。
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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
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- 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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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
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [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....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
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
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
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sizeof(int);
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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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- 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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ehcacheehcache.xml简介
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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
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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import org.junit.runn
- 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
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……)
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好吧,weblogic的问题确实……
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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