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^ω^宇博
数学模型数学建模动态规划算法
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- Python 爬虫实战:艺术品市场趋势分析与交易平台数据抓取
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言在当今数字化时代,艺术品市场正经历着前所未有的变革。随着互联网技术的飞速发展,越来越多的艺术品交易转移到了线上平台,这为我们提供了海量的数据资源。通过Python爬虫技术,我们可以抓取艺术品交易平台上的数据,进而分析艺术品市场的趋势,为投资者、收藏家以及艺术爱好者提供有价值的参考。本文将带领读者深入探索Python爬虫在艺术品市场的应用。从爬虫的基本原理到实际代码实现,再到数据的清洗、分析
- 海量数据查询加速:Presto、Trino、Apache Arrow
晴天彩虹雨
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1.引言在大数据分析场景下,查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长,传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求,因此,基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨Presto、Trino、ApacheArrow三种主流的查询优化工具,剖析其核心机制,并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。2.Presto:分布式SQL查询引擎2.1Presto介绍Pr
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
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目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- Spring框架快速入门手册
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说明:本文试图将Spring框架的知识体系进行整合分析,并冠以自己的理解,为初学Spring框架的同学,提供一个快速入门手册。同时呢,也是为了总结一下工作学习中遇到的问题和经验,以免发生遗漏!文末将附上Spring的学习资料,以供大家学习~(申明一下:纯小白一枚,由于工作需要自学的Spring,或许某些理解会出现偏差,烦请各位斧正!不慎感激!!)快速入门推荐阅读书籍(欢迎补充):1、《JavaEE
- 【MyBatis-Plus 分页插件】深入分析和实战解析
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分页是Web应用开发中的高频需求,而在MyBatis的生态中,MyBatis-Plus分页插件PaginationInnerInterceptor和MyBatis的PageHelper是两种常见的实现方案。本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析,带你循序渐进地掌握这两种方式,并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页?分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量,分页能够
- 阿里巴巴发布 R1-Omni:首个基于 RLVR 的全模态大语言模型,用于情感识别
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
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1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
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致谢首先,感谢我的小迪老师的指导与启发,让我有机会深入学习这个经典漏洞案例理解前辈们的安全研究思路。引言当分析一个广泛使用的库时,我们应该思考:为什么一个JSON解析库需要这么多特殊功能?大多数JSON库只做一件事:把JSON字符串转成对象,或者反过来。但Fastjson不同,它实现了更多功能。作为学习者,我们需要理解那些发现Fastjson漏洞的前辈们的研究方法。下面我们一起分析这个经典漏洞的发
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审单人员效率PPP模型的目的审单人员效率PPP模型的主要目的是通过系统化的计算和分析,评估审单人员的工作效率,并为管理决策提供数据支持。具体包括以下几个方面:1.量化审单人员的工作效率目的:通过审单数量、工时、折算率等指标,量化审单人员的工作效率。实现方式:计算每个审单人员的审单量(vol_o)。根据标准工时表(t_dash_ppp_checker_std_v)折算审单数量(vol_c)。结合有效
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引言在日常工作中,团队的绩效监控和管理是确保项目顺利进行的重要环节。然而,面临着以下问题:数据分散:系统中的数据难以汇总,缺乏一个宏观的团队执行情况视图。看板缺失:系统本身可能无法提供合适的Dashboard,导致数据分析困难。手动操作繁琐:数据采集、汇总和分析过程繁琐且耗时。本文将介绍如何利用免费的软件和工具(如Python、MySQL、Excel等)实现绩效看板的自动化。通过邮件自动推送和接收
- Go语言分布式ID生成策略优选:UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测
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在高并发应用场景下,如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等,分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言,对多种分布式ID生成方案进行基准测试(Benchmark),并分析其性能及适用场景,帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中,常见的分布式ID生成方案包括:XID(github.com/rs/xid):基于MongoDBObjectID改进的方案,时间排序、唯一性强、无
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找回压缩包密码从未如此简单。您只需两步,便可以轻松解密RAR或ZIP文件。具体步骤如下:第一步,打开网页浏览器,在地址栏输入:文件密码.top进入网站。这个网站无需下载软件,操作非常简单,支持各种类型的文件,包括RAR/ZIP压缩包、Word文档、Excel表格、PDF文档、WPS表格文档和PPT演示文稿。第二步,点击“立即开始”,上传您的压缩文件。耐心等待片刻,网站会处理您的请求,快速为您找回密
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Anthropic的模型(特别是Claude系列)之所以在性能和推理能力上表现强劲,可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。以下是基于当前信息(截至2025年3月13日)和行业趋势的深入剖析:1.技术设计与安全导向Anthropic由前OpenAI研究员创立,核心理念是将安全性、可解释性和可控性融入模型设计。这种设计哲学直接影响了Claude模型的性能:Constit
- 【儿童自信的生物学机制】
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在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时,我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。以下从三个新颖维度展开分析:一、神经递质系统的发育失衡现象儿童自信水平随年龄增长呈现U型曲线变化的现象,确实蕴含着复杂的生物进化机制与神经发育规律。从进化生物学视角来看,人类幼态持续特征决定了早期自信的生存价值:新生儿通过哭闹表达需求(平均每天1.5小时发声),这种原始自信
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0x0安装配置pyenv和virturalenv插件0x00pyenv0x01pyenv-virtualenv插件0x02pyenv下载安装包速度0x1使用pyenv0x2卸载pyenv0x3pyenv配置问题0x30问题描述0x31debug0x32problem0x33复现0x4补充0x40windows的python虚拟
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Cursor终极使用指南:从零开始走向AI编程问什么是cursor?mindmaproot(Cursor核心功能)智能编码代码生成自动补全错误修复项目管理多窗口布局版本控制终端集成个性设置主题定制快捷键配置插件扩展AI协作对话编程知识检索文档生成前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc
- MyBatis-Plus 分页查询接口返回值问题剖析
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在使用MyBatis-Plus进行分页查询时,很多开发者会遇到一个常见的问题:当分页查询接口返回值定义为Page时,执行查询会抛出异常;而将返回值修改为IPage时,分页查询却能正常工作。本文将从MyBatis-Plus的分页机制入手,详细分析这一问题的根源,并提供相应的解决方案。一、问题现象描述在MyBatis-Plus中,我们通常会定义一个分页查询接口,如下:PageselectComment
- 深入剖析 BitBake 源代码:架构、模块与 Yocto 项目的协同关系
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引言BitBake是Yocto项目的核心任务调度引擎,它通过对元数据的解析和任务依赖图的生成,为嵌入式Linux系统的构建提供了高效的支持。作为Yocto项目的执行核心,BitBake的代码设计逻辑清晰、功能模块划分明确。本文将结合实际代码,从BitBake的架构入手,分析其模块的功能与实现,并通过实例详细讲解BitBake如何与Yocto项目协同工作。1.BitBake源代码的整体架构1.1源代
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
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1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析
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Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下,当多个线程同时操作同一集合对象时,若未采取同步措施,可能导致以下典型问题:数据竞争:多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致:部分线程看到集合的中间状态内存可见性:线程本地缓存与主内存数据不同步死循环风险:特定操作引发无限循环(如JDK7的HashMap扩容)二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList
- Gemma 3 发布:最强单 GPU/TPU 可运行模型,性能超 Llama-405B!
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大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- XMI(XML Metadata Interchange)和XML之间的关系
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XMI(XMLMetadataInterchange)和XML之间的关系可以从以下几个方面进行阐述:一、定义与背景XML:XML(eXtensibleMarkupLanguage)是一种标记语言,被设计用来传输和存储数据。它是一种自描述的语言,即标签(tags)是由用户定义的,因此XML文档的结构和内容可以由创建者自行决定。XMI:XMI(XMLMetadataInterchange)是由OMG(
- 全网最全luckysheet协同编辑导出功能,包含单元格样式、超链接、数据验证、条件格式、图片导出、批注、数据透视图等等复杂功能的导出
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前言:最近公司准备研究使用luckySheet,为了开源节流,在开掉了前端大佬的情况下,这苦差事儿落在了我这个前端菜鸟身上。无奈,只能打开luckysheet官网,仔细研读文档,并照着敲了个在线协同的demo。本以为这事儿算是结束,谁知,公司来了新需求,要做导入导出功能,又是一番查找资料后,决定先做导出,哈哈哈,别问为什么,问就是因为导出相关的文档丰富,可操作性强。废话结束,进入正题:1.在官网找
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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'。
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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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&
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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
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- 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
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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
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:
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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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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 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
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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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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
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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
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:
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
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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&n
- 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:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- 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。
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