- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
elasticsearchlucene大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- Lucence 和 Elasticsearch 的区别?
码出财富
elasticsearch大数据搜索引擎
Lucene和Elasticsearch都是在信息检索和文本处理领域中广泛使用的工具,它们的主要区别如下:概念和定位Lucene:是一个基于Java的全文检索库,它提供了一套强大的底层索引和搜索功能的API。Lucene更像是一个工具包,开发人员可以基于它来构建自己的搜索应用程序,需要深入了解搜索的底层原理和算法,对开发者的技术要求较高。Elasticsearch:是一个基于Lucene的分布式搜
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- 如果用于AI评课系统的话——五款智能体比较
东方-教育技术博主
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你目前的项目特点是:已经具备了课堂文本分析、大模型对话系统、课堂视频分析的技术模块;计划通过智能体调用你现有的Python分析脚本,实现数据分析、自动可视化,并与教师互动;更强调多智能体协作、流程灵活编排,以及循证研究的交互分析。因此,我们重点考量生态成熟度、流程编排能力、多智能体协作能力、易用性四个维度。下面逐个分析你提到的框架:智能体框架综合对比分析:框架生态成熟度多智能体能力流程编排能力易用
- AI浪潮下编程范式革命:从智能工具到生态重构的全维度变革
欧阳天羲
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一、智能代码生成:从辅助工具到全流程开发伙伴1.1对话式编程成为主流2025年,对话式编程已从概念变为现实。GitHubCopilotX最新版本实现了自然语言到完整功能模块的直接转换,开发者只需通过语音或文本描述需求,即可获得生产级代码。以下是通过自然语言生成电商结算模块的示例:#用户输入:"创建一个支持优惠券核销的电商结算系统,包含购物车管理、价格计算和支付接口"importdatetimefr
- 重构未来开发范式:如何引领 AIGS 时代的技术革命
小爱想睡懒觉
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一、AIGS革命:AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问:当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时,您的开发框架能否支撑百万级并发?在数据安全成为刚需的时代,如何实现AI功能的合规化、私有化部署?JBoltAI的未来宣言:技术演进路径:从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成,提供智能客服对话模板效率提升30
- 如何用Python实现基础的文生视频AI模型
AI学长带你学AI
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如何用Python实现基础的文生视频AI模型关键词:文生视频、AI生成、扩散模型、多模态对齐、视频生成算法、Python实现、时间一致性摘要:本文系统讲解基于扩散模型的文生视频(Text-to-Video,T2V)AI模型的核心原理与Python实现方法。从技术背景到数学模型,从算法设计到项目实战,逐步拆解文本-视频跨模态对齐、时间序列建模、扩散生成等关键技术。通过PyTorch实现一个基础版文生
- [AI笔记]-Word2Vec面试考点
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✅一、基础认知类什么是Word2Vec?它的基本思想是什么?关键词:将词语转换为向量表示;捕捉语义关系;基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别?关键词:维度灾难(维度过高,存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念,无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么?它们有何区别?答案:Word2Vec的重要假设:文本中离得越近的词语相似度越高。主要有:CBOW(
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记7: Encoder-Decoder PLM
lxltom
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- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 前端领域:jQuery UI组件的使用指南_副本
大厂前端小白菜
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前端领域:jQueryUI组件的使用指南关键词:jQueryUI、前端组件、交互效果、用户界面、使用指南摘要:本文旨在为前端开发者提供一份全面的jQueryUI组件使用指南。首先介绍了jQueryUI的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着详细阐述了jQueryUI的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图展示其架构。然后深入讲解了核心算法原理,并给出具体操作步骤和Pyt
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BlackPercy
分析学数学高等数学
目录有限开覆盖定理实数系完备性定理确界定理单调有界定理闭区间套定理聚点定理柯西收敛定理有限开覆盖定理开覆盖定义:设{Ui}i∈I\{U_i\}_{i\inI}{Ui}i∈I是一个开覆盖,即[a,b]⊆⋃i∈IUi[a,b]\subseteq\bigcup_{i\inI}U_i[a,b]⊆⋃i∈IUi,称⋃i∈IUi\bigcup_{i\inI}U_i⋃i∈IUi为闭区间[a,b][a,b][a,b
- CLIP之后,多模态模型将如何进化?三大技术路径解析
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多模态学习的革命:CLIP技术深度解析关注老周不迷路本文较长,建议点赞收藏以免遗失。由于文章篇幅有限,更多涨薪知识点,也可在主页查看最新AI大模型应用开发学习资料免费领取引言:多模态学习的时代来临在人工智能领域,多模态学习正成为最具前景的研究方向之一。传统AI系统通常专注于单一模态(如纯文本或纯图像),而人类认知的本质却是多模态的——我们通过视觉、听觉、触觉等多种感官协同理解世界。OpenAI于2
- 深入探索 Pdfium.Net:在 .NET 中处理和渲染 PDF 文件
在现代软件开发中,PDF文件的处理变得愈加重要,尤其是在文档管理、报表生成和在线内容展示等领域。为了高效地处理和渲染PDF文件,开发者通常会选择一些强大的PDF处理库。而Pdfium.Net,作为PDFium库的.NET封装,提供了一个高效且易于使用的解决方案,能够帮助开发者在.NET环境中轻松地处理和渲染PDF文件。本文将详细介绍如何在.NET中使用Pdfium.Net进行PDF文件渲染、文本提
- 嵌入模型 vs 大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景
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嵌入模型vs大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景(实战视角)一句话总结嵌入模型的“理解”是向量表示和相似性匹配,适合做召回;大语言模型的“理解”是上下文+逻辑+世界知识综合判断,适合做分析与生成。重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型(如BGE、SBERT)大语言模型(如GPT、GLM、DeepSeek)输出形式向量(如768维)自然语言文本(如答案、解
- 基于Python的携程景点评价爬虫与情感评分分析
程序员威哥
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一、项目背景携程(Ctrip)是中国最流行的旅游预订平台之一,其景点用户评论包含了大量真实的游客反馈。通过分析评论的情感倾向,可以:为用户提供更可靠的景点推荐辅助景区运营方了解用户口碑构建情感评分系统,为评分失衡提供补充二、项目目标自动化抓取携程指定景点的用户评论清洗与分词评论文本对评论进行情感分析打分分析整体情绪趋势并可视化结果三、技术栈与工具模块工具/库数据爬取requests,re,json
- 扣子工作流能实现哪些功能和单纯的提示词问大模型的区别
好的,我们来详细解释一下扣子工作流(KoFlow)的功能、优势以及与单纯使用提示词调用大模型的区别。核心概念:单纯提示词调用大模型:用户直接编写一段文本(提示词)发送给大模型,大模型根据这个提示词一次性生成回复。整个过程是“单次交互”。扣子工作流:用户构建一个可视化或代码化的流程。这个流程可以包含多个步骤,每个步骤可以执行不同的任务(调用大模型、调用API、执行代码、判断条件、循环等),步骤之间可
- Excel 数据合并助手SheetDataMerge智能识别同类数据,销售报表处理提升效率
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各位Excel小能手们!今天给大家介绍个超厉害的玩意儿——SheetDataMerge,这可是专注Excel数据处理的实用工具!它就像个数据小管家,核心功能就是智能合并工作表里的同类数据。软件下载地址安装包它有多牛呢?能自动识别表格里关键字段相同的行或者列,对数值型数据进行求和、求平均值这些数学运算,对文本型数据还能智能拼接。举个例子,处理销售数据的时候,如果好多行记录里“产品编号”和“日期”字段
- 【T2I】R&B: REGION AND BOUNDARY AWARE ZERO-SHOT GROUNDED TEXT-TO-IMAGE GENERATION
Akttt
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CODE:2309https://github.com/StevenShaw1999/RnBABSTRACT近期的文本到图像(T2I)扩散模型在以文本提示作为输入生成高质量图像方面取得了显著进展。然而,这些模型无法传达布局指令所指定的合适空间构图。在这项工作中,我们探索了使用扩散模型进行零样本接地T2I生成,即无需训练辅助模块或微调扩散模型就能生成与输入布局信息相对应的图像。我们提出了一种区域与边
- python学智能算法(十五)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理
西猫雷婶
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【1】引言前序学习进程中,已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧,先相关文章链接为:python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入,研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试,直接将文本改成多行文本:#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
- 重塑音视频叙事:Premiere文本剪辑与Podcast AI降噪的革命性工作流
一、开篇的另一些心里话最近淘到个好东西,是来自奥地利Blueskyy艺术学院的Adobe教育版授权,深度体验下来,感觉就像是给我的创意工具箱做了一次“满配”升级,有些心得不吐不快,必须跟同路的设计师朋友们碰一碰。在分享那些让我拍案叫绝的技巧之前,依旧惯例,先聊聊这个订阅版最让我心动的几个地方。最直观的就是FireflyAI的积分,每周1500点,用“挥霍”来形容毫不过分,让我在AI创作时彻底告别了
- Java中的I/O流
白仑色
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Java中的I/O流Java中的I/O流(Input/OutputStreams)是用于处理输入和输出操作的类。这些流可以用来读取或写入数据,无论是从文件、网络连接还是内存缓冲区。JavaI/OAPI位于java.io包中,并分为字节流和字符流两大类。字节流在Java中,字节流主要用于处理以字节为单位的数据输入和输出操作。它们非常适合处理二进制数据,如图像文件、音频文件等,也可以用于文本文件的读写
- 在浏览器中使用TensorFlow.js
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TensorFlow.js简介介绍光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。TensorFlow.js是一个库,用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型,并将其部署在浏览器中或Node.js上。您可以使用现有模型、转换PythonTensorFlow模型、使用迁移学习用您自己的
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Attention1、讲讲对Attention的理解?Attention机制是一种在处理时序相关问题的时候常用的技术,*主要用于处理序列数据。*核心思想:在处理序列数据时,网络应该更关注输入中的重要部分,而忽略不重要的部分,它通过学习不同部分的权重,将输入的序列中的重要部分显式地加权,从而使得模型可以更好地关注与输出有关的信息。在序列建模任务中,比如机器翻译、文本摘要、语言理解等,输入序列的不同部
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TextGeometry和TextBufferGeometry是用于生成3D文本的有效工具。在使用这些工具时,我们需要指定一个包含字体信息的JSON文件,称为typeface.json。Github搜索结果通过在GitHub上搜索TextBufferGeometry的相关内容,我找到了以下一些字体文件。Codesearchresults楷体字体楷体(KaiTiRegular)楷体字体端正美观,非常
- Dimba: Transformer-Mamba Diffusion Models————3 Methodology
图解图片中的每个模块详解1.文本输入(Text)描述:输入的文本描述了一个具有具体特征的场景。功能:提供关于要生成图像的详细信息。2.T5模型(TexttoFeature)描述:使用T5模型将文本转换为特征向量。功能:提取文本中的语义信息,为后续的图像生成提供条件。3.图像输入(Image)描述:输入图像通过变分自编码器(VAE)编码器处理。功能:将图像转换为潜在表示,用于添加噪声并进行扩散过程。
- 自动提示SQL:一种在资源受限环境中实现文本到SQL转换的高效架构
ZetongTang1{}^{1}1,QianMa2\mathrm{Ma}^{2}Ma2,DiWu3∗\mathrm{Wu}^{3*}Wu3∗1{}^{1}1西南大学计算机与信息科学学院,
[email protected],中国重庆2{}^{2}2西南大学计算机与信息科学学院,
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你好,此用户已存在
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vLLM介绍在之前的文章中,我们介绍了如何使用ollama部署qwen3,一般而言,ollama适合个人部署使用,在面对企业级的模型部署时,一般更建议使用vLLMvLLM(高效大语言模型推理库)是一个专为大语言模型(LLMs)优化推理速度的开源框架,由斯坦福大学系统研究组开发。其核心目标是通过创新的软件和算法设计,大幅提升LLM在生成文本时的吞吐量和效率,尤其适用于处理高并发的推理请求。从各种基准
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我们学过的vue内置指令:v-bind:单向绑定解析表达式,可简写为::xxxv-model:双向数据绑定v-for:遍历数组/对象/字符串v-on:绑定事件监听,可简写为@v-if:条件渲染(动态控制节点是否存在)v-else:条件渲染(动态控制节点是否存在)v-show:条件渲染(动态控制节点是否展示)其他指令:v-text指令:1、作用:向其所在的节点中渲染文本内容。2、与插值语法的区别:v
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
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揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
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javaUIPHPandroidlinux
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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
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Java对象的大小
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
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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。
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
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
bylijinnan
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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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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教育
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.
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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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- 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
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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:
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
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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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好吧,weblogic的问题确实……
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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。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持