- Java-servlet(四)详细讲解Servlet类层次结构与生命周期
珹洺
Javaservletjavaservlet开发语言运维服务器后端
Java-servlet(四)详细讲解Servlet和生命周期前言一、Servlet类层次结构1.Servlet包2.Servlet与ServletConfig与Serializable的关系1.三者分别是什么2.三者之间的关系3.如何让类具有Servlet功能二、Servlet生命周期1.初始化阶段2.服务阶段3.销毁阶段总结前言Servlet是JavaWeb开发的核心组件,负责处理客户端请求并
- 基于TableStore的海量气象格点数据解决方案实战
阿里云云栖号
数据存储与数据库exceptionJava核心技术
前言气象数据是一类典型的大数据,具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点。气象数据中大量的数据是时空数据,记录了时间和空间范围内各个点的各个物理量的观测量或者模拟量,每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模,且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题。传统的方案常常采用关系型数据库加文件系统的方式实现这类气象数据的存储和实时查询,这种方案在可扩展性、可维护性和性能上都
- 【MATLAB源码-第269期】基于matlab的鱼鹰优化算法(OOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线.
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路径规划matlab算法开发语言人工智能无人机网络机器人
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述鱼鹰优化算法(OspreyOptimizationAlgorithm,简称OOA)是一种新兴的基于自然界生物行为的智能优化算法,其灵感来自于鱼鹰这种海鸟在捕猎过程中的独特行为。鱼鹰是一种生活在全球范围内的猛禽,以鱼类为主食。它们的捕猎方式非常高效和精准,能够通过快速调整飞行路径和俯冲角度来捕捉猎物。鱼鹰的捕猎行为不仅表现出高度的灵活性,还能在不同环境中表
- 【MATLAB源码-第164期】基于matlab的轴承故障三种谱图:细化谱,功率谱,倒谱对比分析仿真。
Matlab程序猿小助手
通信原理matlab开发语言算法机器人人工智能机器学习计算机视觉
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述轴承故障分析是一种重要的维护和监控手段,能够帮助工程师及时发现和解决轴承在运行中可能遇到的各种问题。在轴承故障诊断中,通常会使用到三种谱图分析方法:细化谱(FineSpectrum)、功率谱(PowerSpectrum)和倒谱(Cepstrum)分析。这三种方法各有特点,适用于不同的故障类型和分析场景。以下是对这三种谱图的详细描述。细化谱分析理论基础细化
- 集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案:蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库etl数据仓库
集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案蓝图规划数字化转型战略目标数据资源中心定位与功能整体架构与技术选型实施路径与时间表总体流程业务流程梳理与优化数据流程规划与设计技术实施步骤与要点风险评估与应对措施数据模型设计概念数据模型构建逻辑数据模型转换物理数据模型实现模型验证与优化方法数据区定位与数据模型设计流程数据区划分原则及策略各类数据区功能定义数据模型设计流
- matlab空间散点拟合曲线,matlab离散点拟合曲线
圣君阡陌
matlab空间散点拟合曲线
matlab曲线拟合与数值点标注实例_工程科技_专业资料。实例1:现已知两组...Matlab教程曲线拟合工具箱数学科学与技术学院胡金燕lionfr@曲线拟合定义在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而......(p,x);%获得x点处对相应的y值plot(x,y,'r*',x,y1,'b');%画出离散点和拟合曲线xlabel('墨水浓度');ylabel('吸光
- 具身智能行业
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具身觉醒:智能进化的未来之路人工智能机器人
具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能(EmbodiedAI)指通过物理实体(如机器人、自动驾驶设备等)与环境的动态交互,实现感知、认知和行动控制的智能系统。其核心特征是“知行合一”,强调通过实际交互提升智能水平,而非仅依赖数据训练。技术融合:结合人工智能(AI)、机器人技术、多模态大模型
- Python Turtle绘图:重现汤姆劈树的经典瞬间
栗子风暴
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PythonTurtle绘图:重现汤姆劈树的经典瞬间前言往期绘画>>点击进所有绘画效果图代码前言《汤姆与杰瑞》(TomandJerry)是我们小时候经常看的一部经典的动画作品。自播出以来就受到了广大观众的喜爱和追捧。它不仅成为了一部经典的动画作品,还衍生出了众多周边产品和续集作品。该动画获得了七项奥斯卡大奖,成为了华纳旗下当之无愧的看家明星。其中汤姆飞行劈树的画面记忆犹新,让我们使用Python的
- Python Turtle召唤童年:喜羊羊与灰太狼之喜羊羊绘画
栗子风暴
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PythonTurtle召唤童年:喜羊羊与灰太狼之喜羊羊绘画前言往期绘画>>点击进所有绘画效果图代码前言小时候,每次打开电视,看到喜羊羊机智对抗灰太狼的情景,总能让人捧腹大笑,回忆满满。今天,我们用Python的turtle模块,带大家一起重温这份童年快乐!通过简单的代码与绘图,我们将把喜羊羊生动地呈现在屏幕上。往期绘画>>点击进所有绘画序号链接01用Python与Turtle创作属于你的“冰墩墩
- Python Turtle召唤童年:小猪佩奇的涂鸦乐园
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PythonTurtle召唤童年:小猪佩奇的涂鸦乐园前言往期绘画>>点击进所有绘画效果图代码前言欢迎来到《佩奇的画笔世界》!这里是一个充满色彩与欢笑的创意天地,在这个博客里,我们将跟随小猪佩奇一起,拿起画笔,探索属于她的卡通世界。每一笔、每一画,都是对童真与快乐的表达,都是一次绘画与创造的冒险。你是否也曾被小猪佩奇的简单而纯粹的可爱风格所吸引?在这里,我们不仅会画出佩奇的故事,还会将她的每个表情、
- C# 设计模式之观察者模式
鲤籽鲲
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总目录前言在现实生活中,处处可见观察者模式,例如,微信中的订阅号,只要对订阅号进行关注的客户端,如果订阅号有什么更新,就会直接推送给订阅了的用户。这就是观察者模式的一种应用。1基础介绍观察者模式定义了对象之间的一种一对多的依赖关系,使得当一个对象状态发生改变时,它的所有依赖者都能够得到相应的通知并作出相应的反应。观察者模式也被称为发布-订阅模式。观察者模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图
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三维散点图是展示具有三个维度数据的有效工具,通过对数据点在三维空间中的分布进行可视化,可以直观地观察数据间的关系与趋势。借助pyecharts库的Scatter3D类,用户能够快速生成3D散点图,并自定义图表的各项参数,使图表更加符合展示需求。结合强大的视觉映射和交互功能,三维散点图不仅提升了数据分析的精度,还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D:3D散点图Demo总结Scat
- 用例图中actor的基本类型
Warren2Lynch
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UML用例图是用于新的软件程序的系统/软件要求的主要形式下开发。用例指定预期的行为(什么),而不是确定它的确切方法(如何)。指定的用例可以表示文本和可视表示(即用例图)。用例建模的一个关键概念是它帮助我们从最终用户的角度设计系统。通过指定所有外部可见的系统行为,它是一种有效的技术,用于通过用户的术语来传达系统行为。用例图通常很简单。它没有显示用例的详细信息:它只概括了用例,参与者和系统之间的一些关
- 标量、向量、矩阵与张量:从维度理解数据结构的层次
舒旻
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在数学和计算机科学中,维度描述了数据结构的复杂性,而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展,以下是详细解析:1.标量(Scalar):0维数据定义:单个数值,没有方向,只有大小。维度:0维(无索引)。示例:温度(25℃)、年龄(30岁)、灰度图像的单个像素值(128)。特点:基础数据单元,所有复杂结构的起点。2.向量(Vector):1维数据定义:
- 分布式事务 CAP三进二和Base定理
柿子加油努力
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关系型数据库遵循ACID原则事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性:1、A(Atomicity)原子性原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账
- 用 Python Turtle 绘制一只可爱的小狗:用代码捕捉狗狗的萌态
栗子风暴
Python的Turtle绘画python开发语言
用PythonTurtle绘制一只可爱的小狗:用代码捕捉狗狗的萌态前言往期绘画>>点击进所有绘画效果图代码前言小狗,作为人类最忠实的朋友之一,总是以它们可爱的模样和活泼的性格,赢得了无数人的喜爱。从呆萌的小狗眼神到摇晃的尾巴,每一处细节都充满了温暖和快乐。今天,我们将用PythonTurtle模块,绘制一只可爱的小狗,捕捉它那份纯真与活力。往期绘画>>点击进所有绘画序号链接01用Python与Tu
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
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一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- 【无标题】四色拓扑模型与宇宙历史重构的猜想框架
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###四色拓扑模型与宇宙历史重构的猜想框架---####**一、理论基础:四色拓扑与时空全息原理的融合**1.**宇宙背景信息的拓扑编码**-**大尺度结构网络**:将星系团映射为四色顶点,纤维状暗物质结构作为边,构建宇宙尺度平面图\(\mathcal{G}_{\text{cosmo}}=(V_{\text{galaxy}},E_{\text{filament}})\)。-**CMB极化图谱**:
- 【无标题】四色定理拓扑证明的数学强化与物理深化框架
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###**四色定理拓扑证明的数学强化与物理深化框架**---####**一、拓扑收缩的数学严谨性补全**#####**1.1零点插入的平面性保持证明**-**Kuratowski定理应用**:验证插入零点后的图\(G'\)不含\(K_5\)或\(K_{3,3}\)子图。-**引理**:每次插入零点仅增加2度顶点,不改变图的平面类。-**证明**:设原图\(G\)为平面图,插入零点\(p\)将边\(
- HTML+CSS+javascript 轮播图
Paula-柒月拾
javascripthtmlcss前端html5
HTML,CSS和JavaScript可以用来创建轮播图。HTML用于构建网页的结构,所以您可以使用HTML来定义轮播图的各个部分,如图像和文本。CSS用于设计网页的外观,所以您可以使用CSS来设置轮播图的布局和样式。JavaScript用于控制网页的行为,所以您可以使用JavaScript来控制轮播图的功能,如自动播放和用户交互。下面是一个简单的HTMLCSSJavaScript轮播图的例子:H
- Java 常见的面试题(MySql)
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面试学习路线阿里巴巴javamysqloracle
一、数据库的三范式是什么?**范式:**简言之就是,数据库设计对数据的存储性能,还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的,规范的的数据库是需要满足一些规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。第一范式:当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时,称R是满足第一范式的,简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求,否则,将有很多基本操作在
- 【数据库】第三范式
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第三范式(ThirdNormalForm,3NF)是数据库设计中的一种规范,它建立在第一范式(1NF)和第二范式(2NF)的基础之上,旨在进一步减少数据冗余和避免更新异常等问题,下面从定义、相关概念、实例分析、优缺点和应用场景几个方面详细介绍:定义若关系模式R满足第二范式(2NF),且每一个非主属性既不部分依赖于码也不传递依赖于码,则称R满足第三范式,记作R∈3NF。简单来说,第三范式要求数据库表
- 数据结构——六度空间理论验证
FineFINE01
数据结构数据结构图论
一、实验项目要求1.输入格式:多组数据输入,每组数据m+1行,第一行有两个数字,n和m,代表着n个人和m组朋友的关系,n个人的编号为1到n,第二行到第m+1行每行包括两个数字a和b,代表着两个人互相认识。输出格式:对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比,精确到小数点后2位。每个结节点输出一行,格式为“结点编号:百分比%”。二、理论分析六度空间理论的数学模型属于图结构,我们把六
- 电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现
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企业级AI项目实战人工智能NERNLU自然语言AIAGENT
电商智能客服实战(一)—概要设计电商智能客服实战(二)需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元,负责对用户输入进行多维度解析,输出结构化语义理解结果,为下游决策引擎提供数据支撑。1.2核心流程图用户输入需求感知模块情感分析NLU意图识别NER实体识别参数提取规划模块AutoGPT生成步骤规则引擎匹配反馈集成工具模块订单查询API工单API知识
- 电商智能客服实战(一)---概要设计
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能aiagent智能客服大模型NERNUL
第一章系统架构全景图模块组成与层级关系:智能客服API层:系统唯一入口,处理多协议请求需求感知模块:用户需求解析核心模块规划模块:决策与解决方案生成中心规划-工具模块:业务能力扩展接口用户交互模块:对话管理与个性化交互辅助监控及调试模块:全链路追踪与质量保障第二章智能客服API层功能与数据流通过HTTP/gRPC请求协议转换身份认证请求路由负载均衡限流熔断需求感知模块技术实现:协议支持:FastA
- 网络编程-day5-sqlite3数据库
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数据库网络sqlite
思维导图服务器#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includetypedefstructsock
- 【vivado】debug相关时钟及其约束关系
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XilinxSoCFPGAfpga开发
一、前言在xilinxfpga的degug过程中,经常出现由于时钟不对而导致的观测波形失败,要想能够解决这些问题需要了解其debug的组成环境以及之间的数据流。本文主要介绍debug过程中需要的时钟及各时钟之间的关系。二、debug相关时钟Vivado硬件管理器使用JTAG接口与VivadoDebug内核进行通信,DebugHub在FPGA器件的JTAG边界扫描(BSCAN)接口和VivadoDe
- 基于python的“扫雷”游戏实现
m0_74802518
游戏pythonwindows
一、引言:最近在学习python语言,想着尝试通过python来实现儿时玩过的小游戏,于是从"扫雷"游戏开始,依据自己的理解,编写游戏代码。若有不周到之处,还望大家批评指正。环境配置:python3.12,pygame2.6.1,numpy1.26.4二、效果展示灰色为未揭开的单元,红色表示地雷,绿色表示“插旗”(即认定此单元格为地雷)三、程序思路1.程序框架图如图所示,我们需要创建“扫雷”用的棋
- 国内开源深度学习框架
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深度学习人工智能
目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)二、快速入手1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)三、基础教程1、Paddle
- Stable Diffusion模型采样方法与参数配置详解(含步数及画风适配表)
Liudef06
StableDiffusion人工智能stablediffusionAI作画
StableDiffusion模型采样方法与参数配置详解(含步数及画风适配表)以下为当前主流采样方法的性能对比及参数配置建议,结合显存占用、生成速度、适用场景等维度分类总结:一、采样方法对比表采样方法推荐步数显存占用生成速度适用画风/场景核心特点DPM++2MKarras20-30高较慢通用型(2D/3D、写实/动漫)细节最优,综合性能强[1]Eulera15-25低快动漫、快速迭代速度快,易崩图
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 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
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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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- 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。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
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
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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
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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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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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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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- 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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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.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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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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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、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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- 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
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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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