- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- 2025年计算机毕业设计springboot 智慧社区管理系统
zhihao503
课程设计springboot后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于智慧社区管理系统的研究,现有成果多聚焦于单一功能模块的数字化(如物业缴费或门禁系统),缺乏对多场景服务整合与用户体验优化的系统性研究。国外研究侧重物联网技术应用(如新加坡“智慧国”计划中的社区传感器网络),而国内研究更多关注管理平台的基础框架设计,但针对业主、物业、设备多方
- Java开发者必看!零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器,源码级实战教程让你效率翻倍!
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目录开篇互动一、为什么是DeepSeek-R1?它凭什么碾压传统AI工具?二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境(附避坑指南)步骤1:Docker一键部署步骤2:下载模型步骤3:验证部署三、Java整合DeepSeek-R1:从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖(以SpringBoot为例)2.封装AI工具类(核心代码解析)3.实战场景1:自动生成周报(附Prompt技巧)四、高阶玩法:A
- 低成本入门!盘点6款适合中小企业的ERP系统
在竞争激烈的市场环境中,中小企业亟需通过数字化工具提升运营效率。ERP系统(企业资源计划)能够整合财务、库存、销售等核心业务流程,是降低成本、优化管理的关键利器。今天,我将为大家推荐6款便宜又好用的ERP系统,分别从功能、价格、适用场景等方面为大家详细介绍这些产品,希望能帮助你找到最适合自己企业的ERP系统。一、ZohoBooks:轻量级ERP,中小企业的全能助手ZohoBooks是Zoho旗下专
- Spring Boot 整合 Elasticsearch 实践:从入门到上手
遇见伯灵说
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引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,广泛用于日志分析、搜索引擎、数据分析等场景。本文将带你通过一步步的教程,在SpringBoot项目中整合Elasticsearch,轻松实现数据存储与查询。1.创建SpringBoot项目首先,你需要创建一个SpringBoot项目。如果你还没有创建,可以使用SpringInitializr快速生成一个项目。在生成项目时,确保选择了以下依赖
- 什么是机器视觉3D引导大模型
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机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
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- ActiveMQ学习总结(10)——ActiveMQ采用Spring注解方式发送和监听
一杯甜酒
ActiveMQ
对于ActiveMQ消息的发送,原声的api操作繁琐,而且如果不进行二次封装,打开关闭会话以及各种创建操作也是够够的了。那么,Spring提供了一个很方便的去收发消息的框架,springjms。整合Spring后,代码不仅变得非常优雅,而且易用性和扩展性更好。1.maven依赖org.apache.xbeanxbean-spring3.16org.springframeworkspring-jms
- MyBatis-Plus整合SpringBoot及使用
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MyBatis-Plus是一个为简化开发而生的MyBatis增强工具,在Java开发领域广受欢迎。它继承了MyBatis的所有特性,并且通过引入强大的功能增强,极大减少了开发者的工作量。对于使用SpringBoot开发的项目,整合MyBatis-Plus能够使数据访问层的代码更加简洁,增强开发效率。在本文中,我们将详细探讨如何在SpringBoot项目中整合MyBatis-Plus并简要介绍其使用
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
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内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
智能计算研究中心
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内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心,系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径,重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块,算法在保持数据本地化处理的同时,实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标(如F1值、召
- 算力未来演进与多场景创新
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内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- 华为IPD集成产品开发
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华为的**集成产品开发(IPD)**是一套系统化的产品研发管理体系,旨在通过跨部门协作、市场需求导向和结构化流程,提升产品开发效率与质量。以下是关于华为IPD的核心要点:一、IPD的核心内涵与目标IPD(IntegratedProductDevelopment)是华为从IBM引入并本土化的管理方法,强调以客户需求为中心,整合资源、优化流程,实现从市场机会到商业成功的闭环。其核心目标包括:缩短产品上
- 105页ppt解读华为供应链的变革模式和方法
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华为供应链的变革与发展经历了从B2B到B2C的转型,通过强化产业链协同、打造核心能力备胎计划等方式应对“断供”挑战。在数字化转型的推动下,华为供应链规模不断扩大,组织架构也经历了螺旋式上升的发展。从供应链整合到端到端打通,再到保持稳健增长,华为不断优化供应链管理体系,提升产品竞争力。华为供应链的理论基础源于二战时期的美军后勤管理,经过不断发展,现已成为集成供应链(ISC)管理的重要组成部分。进入2
- linux环境下快速输出电脑的系统/硬件/显卡/网络/已安装软件等信息
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在Linux环境下,可以通过以下命令快速获取系统和硬件信息。最后将这些命令整合成一个脚本(如`sysinfo.sh``),一键输出所有信息。1.系统信息#内核信息uname-a#发行版信息lsb_release-a2>/dev/null||cat/etc/*release*#系统启动时间uptime#环境变量echo"PATH:$PATH"2.硬件信息#CPU信息lscpucat/proc/cpu
- Spring Boot 整合 Redis 使用教程
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Redis是一种高性能的键值存储数据库,常用于缓存、会话管理和消息队列等场景。SpringBoot通过SpringDataRedis提供了简洁的整合方式。1.环境准备1.1添加依赖在pom.xml中添加Redis依赖(SpringBoot3.x):org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redisredis.clientsjedis2.配置
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项目亮点1.技术架构层面✅多数据源整合(MySQL+Redis+HDFS+OSS)核心亮点:不仅仅是单一数据库,而是根据数据特性使用MySQL(结构化数据)+Redis(缓存)+HDFS(大数据存储)+OSS(对象存储),提高了系统的数据存储效率和查询速度。面试时可以强调:Redis作为缓存,加速社区热点数据访问,减少MySQL压力。HDFS存储海量日志和AI任务数据,支持后续分析。OSS解决图片
- SpringSecurity
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springboot3整合SpringSecurity实现登录校验与权限认证(万字超详细讲解)_springbootsecurity-CSDN博客SpringSecurity(安全框架)1、介绍SpringSecurity是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架。如果项目中需要进行权限管理,具有多个角色和多种权限,我们可以使用SpringSecurity
- Day03_谷粒商城(谷粒商城高级篇二)摘要
BlackTurn
项目总结
文章目录笔记P102—P124是讲解ES的知识,和谷粒商城项目完全无关P125—P127是讲解SpringBoot整合ESP128—P129商品上架功能0P130商品上架功能1P131商品上架功能2P132商品上架功能3P133商品上架功能4P134—P135商品上架功能—测试P136—P138首页展示一级、二级、三级目录P139nginx搭建域名访问环境1P140nginx搭建域名访问环境1P1
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BlackTurn
项目总结
P102—P124是讲解ES的知识,和谷粒商城项目完全无关P125—P127是讲解SpringBoot整合ES,涉及到如何把ES加入到我们这个项目的P128—P129商品上架功能解说P130商品上架功能的实现1P131商品上架功能的实现2P132商品上架功能的实现3P133商品上架功能的实现4P134—P135商品上架功能—测试p136到p138是搭建了首页,p139和p140是让我们借助ngin
- 3.7 Spring Boot整合Kafka:消息顺序性与消费幂等性保障
Sendingab
Springboot从入门到精通零基础7天精通SpringBootlinqc#springbootkafka
在SpringBoot中整合Kafka并保障消息顺序性与消费幂等性,可以通过以下步骤实现:一、消息顺序性保障1.生产者配置相同Key写入同一分区:Kafka保证同一分区内消息的顺序性,生产者发送消息时指定相同Key,确保相关消息进入同一分区。java@AutowiredprivateKafkaTemplatekafkaTemplate;publicvoidsendMessage(Stringkey
- PLM项目管理软件的核心价值与企业应用场景
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PLM(ProductLifecycleManagement)项目管理软件作为企业数字化转型进程中的关键工具,正发挥着越来越重要的作用。它围绕产品从概念诞生到退役的全生命周期,整合了各种数据、流程和资源,为企业提供了一个统一的管理平台,助力企业提升效率、降低成本、增强创新能力。PLM项目管理软件的核心价值PLM项目管理软件的核心价值首先体现在数据的集中管理与共享上。在传统的企业运作模式下,产品相关
- (Kotlin)BaseActivity 和 BaseFragment 的现代化架构:ViewBinding 与 ViewModel 的深度整合
tangweiguo03051987
Kotlin语法kotlin架构开发语言
BaseActivity和BaseFragment实现,集成了ViewBinding,并增加了对Lifecycle和ViewModel的支持,同时进一步简化了代码结构,使其更易用、更灵活。1.启用ViewBinding在build.gradle中启用ViewBinding:android{...viewBinding{isEnabled=true}}2.BaseActivityimportandr
- SpringMVC简化了什么?从传统Web开发到现代高效架构的蜕变
以恒1
前端架构hive
SpringMVC简化了什么?从传统Web开发到现代高效架构的蜕变在JavaWeb开发领域,SpringMVC作为Spring框架的核心模块,通过组件化设计和注解驱动,彻底改变了传统Servlet开发的繁琐流程。本文将从开发流程、代码复杂度、技术整合等维度,系统解析SpringMVC的简化逻辑,并结合实际案例说明其价值。一、请求处理流程的简化:从分散到集中传统Servlet开发需要为每个请求编写独
- Node.js入门(学习笔记)
唐小艾
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文章目录简介NodeJS下载安装下载安装NodeJS与WebStorm整合JS文件运行CommonJS规范模块模块化定义模块引用模块标识node中的对象globalexports和module.exports属性方法引用包packageNPM(NodePackageManager)NPM命令NPM包引用NPM注意下载速度慢Nodejs核心模块Buffer模块buffer类方法buffer实例的属性
- Go 学习笔记整合
进击的程序猿~
GO容器技术数据库golang学习docker1024程序员节
包括go语言基础、Linux基础、docker、kubernetes、中间件、NoSQL等等。go语言基础:Golang基本数据结构:https://blog.csdn.net/qq_41822345/article/details/125350205Golang高级数据结构:https://blog.csdn.net/qq_41822345/article/details/125475150Go
- 基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战
zhz5214
AIai人工智能AI写作AI编程智能体
1.背景与目标AI数字人,像是虚拟助手、交互式角色,在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理(NLP)和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心,搭配AI加速硬件,结合开源框架,为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域,帮助学生更直观地理解AI技术;在智能家居场景中,也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
- 量子传感器:原理、优势、应用与工业自动化整合探索
百态老人
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目录一、量子传感器的基本原理是什么?二、量子传感器与传统传感器的区别是什么?三、量子态在量子传感器中的应用有哪些?四、量子传感器的主要应用领域有哪些?五、量子传感器在工业自动化中的应用有哪些?内容:一、量子传感器的基本原理是什么?量子传感器的基本原理量子传感器利用量子力学现象来实现对各种物理量的高灵敏度检测。它们通常基于量子叠加和量子纠缠等非经典物理效应,这些效应允许量子传感器在某些情况下超越经典
- 关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程
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以下是关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程,整合了多个专业来源的核心要点:一、PLC选型要点生产厂家选择日系PLC(如三菱FX系列、欧姆龙CP1系列)适合独立设备或简单控制系统,性价比高。欧美系PLC(如西门子S7-1200/1500系列)适用于大型分布式系统或需复杂通信的场景(如工业以太网)。特殊行业(如冶金、烟草)需选择有行业成熟案例的PLC品牌。I/O点数估算统计所有输入/输出信号(如传
- 适配器模式(Adapter Pattern)详解:如何通过适配器解决接口不兼容的问题
江沉晚呤时
设计模式服务器.net运维c#.netcore开发语言适配器模式
在软件开发中,我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合,使得它们能够协同工作,成为一个常见的挑战。适配器模式(AdapterPattern)正是为了解决这个问题而设计的一种结构型设计模式。适配器模式通过提供一个中间层,将不兼容的接口适配成客户端需要的接口,从而让它们能够正常协作。本文将深入探讨适配器模式的概念、工作原理以及在C#中的实现,帮助开发者在实际项目
- 生成式AI+安全:API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁
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人工智能安全ai
在生成式AI重塑数字世界的今天,API作为数据流动的“数字血管”,其安全性已成为企业生死存亡的关键。行业数据显示,2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术,承载着75%互联网流量的API体系,正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。然而,这场技术革命也催生了新型威胁:攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求,绕过传统规则引擎;大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露;甚至AI生成的代码漏洞
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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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回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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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
171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- 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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用户
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
操作系统
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
aijuans
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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。
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
boyitech
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。
*/
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
comsci
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....
&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:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- 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
dcj3sjt126com
chomework
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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# include <stdio.h>
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{
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double x3;
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
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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ehcache.xml简介
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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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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- 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:
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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
<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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