- AI外呼系统的三大技术优势解析:从ROI到容错设计的商业化密码
MARS_AI_
人工智能sass自然语言处理信息与通信nlp
在AI技术加速渗透各行各业的今天,智能外呼系统作为企业降本增效的利器,正在重构传统客服与营销模式。本文将从技术实现视角,深度剖析AI外呼系统的核心优势,并探讨其背后的商业逻辑与技术演进路径。一、ROI革命:代码替代人力的经济学密码从技术经济学的角度看,AI外呼系统的投资回报率(ROI)突破传统阈值的关键在于边际成本趋零效应。以某电商平台实测数据为例:人工客服添加微信好友的综合成本为50元/人(含培
- 基于 GEE 计算年均归一化植被指数 NDVI、植被覆盖度 FVC
@HNUSTer
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目录1完整代码2运行结果1完整代码//导入研究小区的集合Map.centerObject(roi);Map.addLayer(roi,{'color':'grey'},'roi');//应用缩放因子functionapplyScaleFactors(image){varopticalBands=image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
- 华为OD机试 - 最大化控制资源成本 - 差分数组(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述公司创新实验室正在研究如何最小化资源成本,最大化资源利用率,请你
- 强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略,还是说它只能在已知规则下生效?
concisedistinct
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。其核心理念是通过与环境的互动,不断学习如何选择最优行动以最大化累积奖励。尽管强化学习在许多已知和相对确定的环境中表现出色,但在面对完全不确定或动态变化的环境时,其表现和可靠性是否依然能保持一致是一个值得深入探讨的问题。我们生活的世界充满了不确定性,尤其是在
- 智能推送系统的全链路统计功能:数据闭环下的运营增效革命
MobTech袤博科技
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在精细化运营时代,APP企业面临的核心挑战已从“如何触达用户”转向“如何量化每一次触达的价值”。MobPush智能推送系统的全链路统计功能,通过追踪用户从推送接收、点击到最终转化的完整路径,构建起“策略制定-效果评估-迭代优化”的数据闭环。数据显示,使用全链路统计的APP企业,其推送策略迭代效率提升300%,ROI(投资回报率)测算准确度提升65%。本文将从技术实现、业务价值等层面,解析这一功能为
- 【2025年华为OD机试】(E卷,200分)-最大社交距离 (JavaScript&Java & Python&C/C++)
妄北y
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一、问题描述题目解析:会议室座位安排题目描述疫情期间需要保证一定的社交距离,公司组织开交流会议。会议室有一排共N个座位,编号分别为[0,N-1]。要求员工一个接着一个进入会议室,并且可以在任何时候离开会议室。需要满足以下规则:进入规则:每当一个员工进入时,需要坐到最大社交距离(最大化自己和其他人的距离的座位)。如果有多个这样的座位,则坐到索引最小的那个座位。离开规则:元素值为负数,表示出场。例如-
- Deepseek 使用指南与提问优化策略
西瓜拍两瓣
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序言随着人工智能技术的迅猛发展,语义搜索已成为提升信息检索效率和用户体验的核心工具。DeepSeek作为一款先进的语义搜索引擎,通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,能够深入理解用户查询的语义意图,提供高度精准的搜索结果。本文将详细介绍DeepSeek的核心功能、集成方法,并深入探讨如何通过优化提问策略,最大化利用DeepSeek的语义搜索能力,从而提升信息检索的效率和准确性。访问DeepSe
- 按键精灵调用python文件_Python&按键精灵自动化
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最近在项目中需要进行软件的自动化操作。本博文以两种方式介绍如何自动化打开软件(Windows下),对其进行最大化最小化关闭等操作。Python操作:第一次接触自动化。相对比较熟悉Python自然是希望通过Python来操作软件。一般来说,通过程序来操作软件需要获得该软件的句柄,然后通过该句柄给软件发消息来操作该软件。Python中你需要安装Pywin32模块,该模块提供了访问WindowsAPI的
- 2025年电商运营进阶的2项核心能力:算法理解力与生态整合力
2025电商运营进阶指南:从“流量焦虑”到“全域增长”的破局之道——AI与短视频红利下,如何抓住新赛道实现指数级跃迁?2025年,电商人的“生死时速”与突围机遇[]()“流量越来越贵,ROI越来越低,用户越来越难伺候!”——这是2025年电商行业最真实的写照。据《2025中国电商生态白皮书》显示,超60%的中小商家因运营模式僵化陷入增长瓶颈,而头部玩家却通过AI驱动、全域营销、精细化运营实现逆势增
- 【登月计划】DAY 4 中期 --《排产“阿尔法狗”大揭秘!美的如何用APS算法碾压对手》
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0-2岁智能制造工程师启蒙制造经验分享需求分析
目录四、乐高教学:APS系统核心模块与排产算法1.APS系统定位与价值2.APS核心模块拆解模块1:产能建模引擎(排产的“地基”)模块2:排产算法库(排产的“大脑”)模块3:动态响应模块(排产的“应急部队”)3.家电行业典型排产规则规则1:交货期优先(DueDateFirst)规则2:最小化换型时间(SMED优化)规则3:瓶颈资源最大化利用4.APS系统数据流(家电行业协同网络)5.APS实施避坑
- 企业级AI办公落地实践:基于钉钉/飞书的标准产品解决方案
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一、平台化AI的崛起:开箱即用的智能革命2024年企业AI应用调研数据显示:73%的中型企业选择平台标准产品而非自研头部SaaS平台AI功能渗透率达89%典型ROI周期从18个月缩短至3-6个月核心优势对比:维度自研方案平台标准产品部署周期6-12个月1-4周初始成本¥500万+¥5-50万/年维护复杂度需专业团队平台自动更新场景覆盖高度定制通用场景+有限定制二、主流平台AI能力全景图2.1钉钉A
- 智能算法解决方案 赋能农业套餐新模式-聚农拼平台
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聚农拼平台套餐智能算法助力组合新模式在农业数字化转型的进程中,套餐商品的使用依靠创新的组合模式和智能算法,为托管农户、半托管农户以及村集体等用户提供了高效、精准的农业投入提供了智能的解决方案。这一功能不仅优化了农资商品和农服商品的配置,还通过智能算法实现了产品使用率的最大化和费用的最低化,为用户带来了实实在在的效益。一、套餐功能聚农拼平台的套餐功能分为可选套餐和必选套餐,其中必选套餐包含了多种农资
- 【C++笔试强训】如何成为算法糕手Day11
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笔试强训Day48c++开发语言算法动态规划牛客
学习编程就得循环渐进,扎实基础,勿在浮沙筑高台循环渐进Forward-CSDN博客目录游游的水果大礼包思路代码实现:买卖股票的最好时机(二)思路:代码实现:倒置字符串思路:代码实现:游游的水果大礼包牛客网做题链接:游游的水果大礼包(nowcoder.com)思路面对这样一个问题——给定一定数量的苹果和桃子,以及两种不同价值组合方式的礼包(一号礼包和二号礼包),目标是最大化所能组成的礼包总价值。这个
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
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目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
- 机器学习:强化学习的epsilon贪心算法
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- Day30 第八章 贪心算法 part03
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一.学习文章及资料1005.K次取反后最大化的数组和134.加油站135.分发糖果二.学习内容1.K次取反后最大化的数组和(1)贪心策略:使用了两次贪心局部最优:让绝对值大的负数变为正数,当前数值达到最大全局最优:整个数组和达到最大如果将负数都转变为正数了,K依然大于0,此时的问题是一个有序正整数序列,如何转变K次正负,让数组和达到最大局部最优:只找数值最小的正整数进行反转,当前数值和可以达到最大
- 什么是项目库管理
项目管理
项目库管理是指对所有项目进行集中管理、监控和优化的一种方法。项目库管理的核心目的是通过建立一个统一的管理平台,将所有项目进行合理的分类、排序和资源调配,以确保项目组合的最大化价值和效益。项目库管理不仅帮助组织实现项目的标准化和规范化管理,还能够优化资源分配,提高决策效率,并减少项目风险。其中,项目优先级排序、资源配置优化和风险评估是项目库管理的关键组成部分。本文将详细介绍项目库管理的概念、意义及实
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*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像(用于创建模板的图像)read_image(Image,'D:/训练照片/4.png')dev_display(Image)*在图像上手动绘制ROI,即选择绘制的模板区域draw_rectangle1(WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2)*
- 如果我有100w想存进银行,什么样的存储方式才是收益最大化的
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根据2025年最新的银行利率环境和市场趋势,100万元存款实现收益最大化的策略需结合安全性、流动性、利率水平和市场动态综合设计。以下是具体建议:一、选择高息存款产品与银行优先考虑中小银行的大额存单国有银行三年期大额存单利率约为3.8%(100万年利息38,000元),而地方性小银行(如农村信用社、城商行)的同期限大额存单利率可达4.26%以上(年利息42,600元)。部分小银行为吸引大额资金,可能
- 资源池化构想
qq_1572902205
个人笔记
实验室模块化使得实验室同类资源聚集,便于维护管理。但实验室仪器更换因仪器聚集而变得困难,这给后期运维带来极大不便,同时闲置资源无法得到及时释放和利用。基于地址池和黑盒构想,若对内将实验室仪器资源池化,对外封装只留接口。则可以最大化的利用有效资源,减少人工维护。
- 应用的负载均衡
Normal Developer
负载均衡系统设计架构设计
概述负载均衡(LoadBalancing)调度后方的多台机器,以统一的接口对外提供服务,承担此职责的技术组件被称为“负载均衡”。负载均衡器将传入的请求分发到应用服务器和数据库等计算资源。负载均衡是计算机网络中一种用于优化资源利用、最大化吞吐量、减少响应时间以及确保系统可靠性的重要技术。负载均衡通过在多个计算资源(如服务器)之间分配工作负荷来实现这些目标,从而避免了任何单一资源成为瓶颈。在互联网时代
- mrmr学习笔记
luojiaao
机器学习降维特征提取
mrmr是最大相关最小冗余pymrmr库最大化特征与标签的关系(信息增益也就是分类之后的商与分类之前的熵之差)最小化特征之间的重复特征(互信息,公式)(单纯地通过固定算法来判断信息的强度与冗余是有可能把一些细节上的特征给分数打低了)#pd=pandas.read_csv("./X_train.csv")#result=pymrmr.mRMR(pd,"MIQ",30)输入文件形式:label,f0,
- 支持向量机(SVM)简介与应用
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支持向量机算法机器学习
目录1.什么是支持向量机?2.SVM的基本原理3.核函数与SVM的扩展4.SVM的优势与挑战5.SVM的应用场景6.总结1.什么是支持向量机?支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,广泛应用于分类、回归等问题。SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面(或决策边界),使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开,同时最大化分类间隔(Margi
- 项目管理中成本控制的方法有哪些
项目管理
在项目管理中,成本控制是一项至关重要的任务,它直接决定了项目能否在预算范围内顺利完成。有效的成本控制方法能够确保项目不会超支,并为项目带来最大化的经济效益。项目管理中的成本控制方法包括规划成本管理、成本估算、制定预算、控制成本、变更控制、风险管理以及使用项目管理软件等。其中,规划成本管理的过程尤为重要,它为整个项目的成本控制奠定了基础,通过细致的计划,项目经理可以预见并应对项目过程中可能出现的各种
- DeepSeek最新攻略:掌握这些技巧,让AI为你所用
古龙飞扬
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DeepSeek作为一款强大的AI工具,正在逐步改变我们的工作和学习方式。掌握DeepSeek的使用技巧,不仅能帮助我们更高效地完成各种任务,还能激发我们的创造力,让我们在各个领域都能得心应手。以下是一份详尽的DeepSeek使用攻略,涵盖了从基础操作到高级技巧的各个方面,旨在帮助你最大化利用DeepSeek的能力。一、基础入门:了解DeepSeek的核心功能DeepSeek提供了多种核心功能,以
- 一个自用Typora魔改主题
小茂飞飞
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本主题是我将Orange主题和Newsprint主题进行合并修改后的主题样式,后续还会继续优化,如果有建议可以在评论区指出。修改/添加Typora的步骤:文件-偏好设置-外观-主题-打开主题文件将以下内容保存至一个以.css结尾的文件内,然后重启Typora样式特点:页面、图片宽度最大化,使页面内容面积最大;代码主题设置为abbott。宽度最大化修改write属性的max-width#write{
- 如何制作电子名片二维码?
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随着智能手机的普及,传统纸质名片由于易丢失、难管理、携带不便以及信息更新困难等问题,逐渐被现代化的电子名片所取代。微信电子名片作为一种便捷高效的名片形式,已被越来越多的职场人士广泛使用。尤其是在销售人员、律师、HR和业务员等职业群体中,电子名片不仅提供了更高效的交流方式,还能展现个人和企业的专业形象。本文将详细介绍如何通过草料二维码制作微信电子名片,帮助您快速创建属于自己的电子名片二维码,并最大化
- 短视频账号矩阵系统源代码开发全攻略
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大数据人工智能矩阵c语言线性代数
一、账号矩阵系统简介短视频账号矩阵是抖音账号运营的高阶玩法,指一个运营主体开设多个账号,实现相互引流和营销效果最大化。如今,短视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而短视频账号矩阵系统的出现,为企业和个人提供了更高效的运营方式。短视频矩阵系统是一套用来集中化管理和运营多个短视频平台的工具类软件。它能够集中化管理在各大短视频平台上的账号,并利用人工智能技术实现批量剪辑、发布、管理和优化短视频内容,
- 避免死锁的方式
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1、加锁顺序保持一致2、加锁不成功,立即释放所有抢占到的锁3、银行家算法银行家算法:使用向量维护所有闲置资源每个进程不断申请的资源向量已知比如P0进程需要申请a向量,还需要申请b向量P1进程需要申请c向量,还需要申请d向量通过预判演算出一种安全序列,谁先申请谁后申请,谁先释放,释放后在申请。争取实现资源的最大化利用。但是这种算法不现实,因为每个进程申请的资源是不可预知。每个进程请求资源时,先预判是
- 高频Tick数据:五档期货Level2深度解析20241224
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期货level2历史数据获取金融数据库
高频Tick数据:五档期货Level2深度解析20241224高频Tick五档期货Level2数据,作为一种先进的金融市场分析工具,以其一秒四次的高频更新,为投资者揭示了市场的微观结构。本文将深入探讨这一数据如何帮助投资者洞察市场动态,优化交易策略,实现投资收益的最大化。商品和金融期货level2高频数据(一秒四次)下载链接:https://pan.baidu.com/s/144ewl4T0dQv
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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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- JVM 不稳定参数
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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)" {
- 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
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- 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:
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- Mockito异常测试实例
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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
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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:
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- 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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* 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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- [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...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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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
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If i select like this:
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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
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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
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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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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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