- R语言应用实战-基于R语言的判别分析:fisher判别法,距离判别法以及Bayers判别法(附源代码)
文宇肃然
R语言实战应用案例精讲R语言数据分析分类回归深度学习
前言判别分析(DiscriminatAnalysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。判别分析在处理问题时,通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数,同时也指定一种判别规则,借以判定新的样本归属。以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自
- GO语言并发编程之channel
新青年579
golang数据库后端
前言入职公司三四个月,本质上做的都是CMS(内容系统管理)的内容,这类系统一般用于创建、管理和发布内容,通常包括但不限于文本、图像、视频等。,但是内容管理系统的读取操作可能相对较多,但更新、发布内容、审核等操作的频率较低,因此在大部分时间内并不会造成高并发压力。但是我们以后肯定会接触到高并发场景的业务的,我们先对GO语言中的channel有一个了解吧。Channel是什么?Channel(通道)是
- HMSC联合物种分布模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例
weixin_贾
地理遥感生态模型物种分布生物多样性Hmsc模型物种属性系统发育群落生态贝叶斯统计混合效应
联合物种分布模型(JointSpeciesDistributionModelling,JSDM)在生态学领域,特别是群落生态学中发展最为迅速,它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型,其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。Hmsc是物种群落分层模型的缩写(Hierarch
- Swift之深入解析KeyPaths的工作原理 | CSDN创作打卡
weixin_41165271
swiftios开发语言
一、前言自从Swift刚开始就被设计为是编译时安全和静态类型后,它就缺少了那种经常在运行时语言中的动态特性,比如Objective-C,Ruby和JavaScript。举个例子,在Objective-C中,我们可以很轻易的动态去获取一个对象的任意属性和方法,甚至可以在运行时交换它们的实现。虽然缺乏动态性正是Swift如此强大的一个重要原因,它帮助我们编写更加可以预测的代码以及更大的保证了代码编写的
- r语言 面板数据回归_R语言 之回归分析
你的麦克疯
r语言面板数据回归
回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,下列表格向我们展示了回归的不同类型以及其用途。本章为R语言回归分析之上部分,主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归:简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例,以及检验回归分析中统计假设的方法。回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量来预测一
- Go 语言函数返回对象 vs 传递指针赋值:性能对比与最佳实践
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gogoAI编程
在Go语言中,函数返回对象(值)和传递指针赋值是两种常见的参数传递方式。它们的选择不仅影响代码风格,还会影响性能,尤其是在多线程和高并发环境下。本文将深入探讨这两种方式的优劣,并在不同环境下对其性能开销进行分析。1.返回对象(值)示例funccreateData()Data{returnData{Value:42}//返回值对象}funcmain(){d:=createData()fmt.Prin
- 蓝易云 - 使用logstash+elasticsearch+kibana快速搭建日志平台
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使用Logstash、Elasticsearch和Kibana快速搭建日志平台是非常简单的。以下是简要的步骤:安装Logstash、Elasticsearch和Kibana:前往官方网站下载并安装Logstash、Elasticsearch和Kibana。确保它们都在同一台服务器上或可以互相访问。配置Logstash:创建一个Logstash配置文件,定义输入来源(如文件、日志收集器等)和输出目标
- Windows本地部署Ollama+qwen本地大语言模型Web交互界面并实现公网访问
叨叨爱码字
语言模型人工智能自然语言处理
要在Windows系统上部署Ollama和qwen本地大语言模型的Web交互界面,并实现公网访问,你需要按照以下步骤进行操作:安装Ollama:前往Ollama的GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。根据README或相关文档的说明,安装Ollama并确保它能够在本地正常运行。安装qwen:如果还没有安装qwen,你需要前往其GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。安装qwen并
- 【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析(R语言大作业)
m0_73866147
数据分析大数据r语言
目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的GDP值、预测中国的GDP赶超美国的时间数据可视化八、总结一、研究意义GDP作为衡量一个国家经济发展的重要指标,被赋予了非常重要的意义,深刻反映着当下经济发展的现状。中美
- 量化交易入门——平台框架、技术类策略、量化心得
アナリスト
机器学习深度学习概率论算法
量化平台分类:本地:MC、TB、WH、TS、MT4云端:聚宽、优矿、米筐、bigquantSDK/量化API:万得、东财choice、掘金量化开源框架:PyCTP、Vnpy、zipline、quicklib使用平台的优点:省时省力,无需收集清洗数据无需编写复杂的回测引擎有大量集成好的函数使用使用平台的缺点:无法导入数据;数据有问题就没辙无法自定义下单算法很多限制,如日线只能用收盘价买卖编程语法不统
- 企业级RAG开源项目分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow
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开源人工智能
企业级RAGGitHub开源项目深度分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow及私有化LLM部署建议随着生成式AI技术的成熟,检索增强生成(RAG)已成为企业构建智能应用的关键技术。RAG技术能够有效地将大型语言模型(LLM)与企业私域知识库连接,在保证数据安全和模型可控性的前提下,释放LLM的强大能力。本文将深入探讨GitHub上五个备受瞩目的开源企业级RAG项目:Q
- R语言中的偏最小乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)和判别分析(Discriminant Analysis,
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R语言中的偏最小乘回归(PartialLeastSquaresRegression,PLSR)和判别分析(DiscriminantAnalysis,DA)偏最小乘回归(PartialLeastSquaresRegression,PLSR)与判别分析(DiscriminantAnalysis,DA)是R语言中常用的数据建模和预测技术。它们可以用于解决回归问题和分类问题。本文将介绍PLSR和DA的基本
- 判别分析在R语言中的实现
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判别分析是一种常用的统计方法,用于将样本数据分配到已知类别中。在R语言中,我们可以使用多个包来实现判别分析,例如MASS、caret和lda等。本文将介绍如何使用R语言实现判别分析,并提供相应的源代码。安装和加载所需的包首先,我们需要安装并加载需要的R包。在R控制台中执行以下命令:install.packages("MASS")#安装MASS包install.packages("caret")#安
- 咱们一起学C++ 第二百四十八篇之C++中的向上类型转换与拷贝构造函数
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咱们一起学C++第二百四十八篇之C++中的向上类型转换与拷贝构造函数大家好呀!我一直觉得学习是一件很有趣的事,尤其是像C++这种功能强大又有点复杂的编程语言。在学习C++的过程中,我发现很多知识点都特别有意思,今天就想和大家一起分享一下C++中的向上类型转换与拷贝构造函数,咱们一起学习进步!一、C++中的向上类型转换(一)什么是向上类型转换在C++里,向上类型转换是个很重要的概念。简单来说,就是把
- Go语言操作Redis集群实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Redis作为高性能的键值存储数据库,常用于缓存、消息队列等场景。Go语言,因其简洁语法和高效性能,是分布式服务的首选语言。本文将展示如何利用Go语言操作Redis集群,包括安装依赖、配置连接、执行基本操作、处理哈希数据、实现发布订阅功能、事务处理以及错误处理。通过实践案例,读者将学会如何将Redis集群集成到Go应用中,并运用其强大的API来满足不同的开发需
- 深入理解Golang中的new()和make()函数
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在Go语言开发中,new()和make()是两个容易让开发者感到困惑的内建函数。尽管它们都用于内存分配,但其设计目的、适用场景和底层实现存在本质差异。本文将通过类型系统、内存模型和编译器实现三个维度,深入解析这两个函数的本质区别。一、类型系统的哲学分野1.1new()的通用性设计new(T)是为所有类型设计的通用内存分配器,其行为模式高度统一://为int类型分配零值内存pInt:=new(int
- ChatGPT和DeepSeek打造科研与办公的高效引擎
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- 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集
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【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF(Attribute-RelationFileFormat)是一种用于存储数据集的文本文件格式,常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据,包括属性定义、关系信息
- 【如何学习商城源码】
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学习商城源码是一个系统而深入的过程,需要掌握多种方法和技巧。以下是一些建议,帮助你有效地学习商城源码:一、搭建学习环境准备开发工具编程语言相关:根据商城源码使用的编程语言,安装相应的集成开发环境(IDE)。例如,若源码是Java语言编写的,可安装IntelliJIDEA或Eclipse;若是Python语言,可选择PyCharm等。这些IDE能帮助你高效地编辑、调试代码,提供语法高亮、自动补全等功
- C++ 游戏开发:从零到英雄的进阶之旅
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在当今数字化时代,游戏开发已然成为极具吸引力与挑战性的领域。C++作为游戏开发中极为常用的语言之一,凭借其高性能和强大功能,长久以来都是游戏开发者的心头好。若你对游戏开发满怀热忱,却不知如何起步,这篇博客就将为你揭开C++游戏开发的神秘面纱,引领你踏上从新手到高手的进阶之路。一、为什么选择C++进行游戏开发?在游戏开发的广袤天地里,编程语言的抉择至关重要。C++以其独有的优势,成为众多开发者的不二
- c语言 日志模块,一个简单又高效的日志系统
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下载源代码摘要:本文给出一个性能高,使用简单的日志解决方案。本模块实现日志信息的批量写入文件,定时自动flush到文件中,写入文件的日志级别可动态调整,单个日志文件大小可配置,循环对日志文件写入,这样不会造成机器空间被日志文件耗尽。关键字:日志性能日志级别一、程序日志是商品程序中必不可少的部分。在正式商用的程序中一般对于日志都会有一些类似的要求:性能要求运行时日志级别可调整日志文件空间使用安全性问
- DeepSeek混合专家模型:低成本高精度革新多语言AI应用
智能计算研究中心
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内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型,DeepSeek混合专家模型(MoE)通过突破性的架构设计,为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构,通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务,既保证了模型规模带来的知识广度,又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上,其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译,还实现了视觉符号与文本语义的跨
- 自动化测试的学习路线
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自动化测试是提高软件开发效率和质量的关键手段。学习自动化测试通常涉及多个方面的技能,从基础的编程语言知识到测试工具的使用,再到实际的测试脚本编写和执行。以下是一个学习自动化测试的路线图,帮助你有条不紊地掌握相关技能:1.基础知识在开始自动化测试之前,首先要具备一定的编程和软件测试基础:编程语言:Python、Java、JavaScript或者Ruby(根据你选择的自动化测试工具决定)软件测试基础:
- Python自动化测试
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Python自动化测试是软件开发中的重要组成部分,可以帮助提高测试效率和准确性。以下是学习Python自动化测试的基本路线,以及相关资料的链接:学习路线1.基础知识Python基础:掌握Python语言的基本语法、数据类型、控制流、函数、面向对象编程等。你可以先确保对Python的基本语法有清晰的理解。参考资料:Python官方文档书籍推荐:《Python编程:从入门到实践》2.了解自动化测试的基
- 通义灵码AI程序员
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通义灵码是阿里云与通义实验室联合打造的智能编码辅助工具,基于通义大模型技术,为开发者提供多种编程辅助功能。它支持多种编程语言,包括Java、Python、Go、TypeScript、JavaScript、C/C++、PHP、C#、Ruby等200多种编码语言。通义灵码AI程序员:今年1月,通义灵码AI程序员全面上线,同时支持VSCode、JetBrainsIDEs,是国内首个真正落地的AI程序员。
- Anaconda与python和pycharm的安装及其关系
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Anaconda与python和pycharm的安装及其关系一、Anaconda与python和pycharm的关系:1.Anaconda包含python,并且里面含有许多常用的库。(安装了Anaconda就不需要安装python了)2.pycharm是一种IDE(集成开发环境),在其中可以编写Python程序。(工具和语言的关系)。二、如何安装?Anaconda的安装Anaconda官网下载地址
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一.WED前端应用软件:c/s架构b/s架构web前端:html5css3javascripthtml5:超文本标记语言----超链接,文字,标签标签语法规范:结束-----双标签标签体------可以嵌套inputimg---------单标签属性:定制元素的行为,属性是不通用的,每一个标签存在自身的属性,当属性名等于属性值时,只需要写属性名,不需要写属性值。二.HTML1.样式//文档声明:告
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掌握Go语言:编程世界的进阶钥匙golang前端面试后端服务器
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- c语言迷宫小游戏350行(源码)
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这是一款基于控制台的双模式迷宫冒险游戏。在极限逃脱模式中,玩家需操控角色"A"在三个精心设计的关卡中躲避追踪者"B",通过WASD键在100步限制内抵达终点"@",关卡包含特殊地形和动态敌人机制。无尽挑战模式则采用随机生成的渐进式迷宫,每关迷宫尺寸随等级扩大,玩家需在无限扩展的迷宫中不断挑战。游戏提供可视化操作界面,通过方向键控制移动,支持中途退出功能(o)。两种模式分别提供3个固定关卡和无限递增
- 【大语言模型_3】ollama本地加载deepseek模型后回答混乱问题解决
没枕头我咋睡觉
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背景:本地下载了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型后,通过ollamacreateDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-fds7b.mf加载模型启动后回答混乱,无法使用。解决方法重新下载模型,选择了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf重新编写ds7b.mf文件,文件内容如下:FROM/root/zml/DeepSe
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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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如何计算一个对象的大小呢?
 
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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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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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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(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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- 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
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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:
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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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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。
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- 使用Struts2.2.1配置
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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
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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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- 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:
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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
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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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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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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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