- Mysql数据库主从同步小版本升级方案
不如打代码KK
数据库Mysqlmysql数据库database
Mysql数据库主从同步小版本升级方案如果下文中有任何问题敬请更新指证。1.升级方式说明MySQL升级的两种方式:in-placeupgrade:适合小版本的升级。即:关闭当前的MySQL,替换当前的二进制文件或包,在现有的数据目录上重启MySQL,并运行mysql_upgrade.特点:不改变数据文件,升级速度快;但不可以跨操作系统,不可以跨大版本(5.5—>5.7就不行)。logicalupg
- Deepoc光电研发垂直大模型的技术实现突破与核心模块
Deepoch
无人机人工智能科技ai
一、模型架构与算法创新领域专用混合架构设计多模态Transformer扩展:在标准Transformer架构基础上,引入光子器件特性感知模块(如非线性光学参数编码器),支持光路拓扑结构与电磁场分布的联合建模,解决传统电芯片架构无法模拟光子干涉效应的难题。量子-光电混合计算层:通过量子线路模拟光子量子态演化,结合经典计算层优化参数搜索空间,实现NP难问题(如光子芯片布线优化)的指数级加速。物理约束的
- Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法
Deepoch
无人机人工智能科技语言模型ai
在无人机行业中,Deepoc大模型的潜力,提升其应用效果,可从以下多个关键方面着手:优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据。例如,在城市环境应用里,除了获取建筑物的视觉图像数据,还收集周边交通流量、信号状态等数据,为Deepoc大模型提供丰富且全面的信息,助力其更精准地理解复杂环境。构建高质量数据集建立严格的数
- 大模型在通讯网络中的系统性应用架构
Deepoch
网络
一、网络架构智能化重构1.1空天地一体化组网优化智能拓扑动态调整:大模型通过分析卫星轨道数据、地面基站负载及用户分布,实时优化天地一体化网络拓扑。例如,在用户密集区域(如城市中心)自动增强低轨卫星与地面基站的协同,通过联邦学习实现跨区域资源调度,降低跨空口传输时延至0.3ms以下。量子密钥分发增强:结合量子通信卫星星座,大模型动态生成抗量子攻击的密钥分发策略。在卫星间链路中,采用LSTM预测信道衰
- Deepoc 大模型:无人机行业的智能变革引擎
在科技飞速发展的当下,无人机行业正经历着一场深刻的变革。从最初简单的遥控飞行设备,到如今广泛应用于航拍、物流、农业、测绘等众多领域的智能飞行器,无人机的功能不断拓展,应用场景日益丰富。而在这场变革中,人工智能技术的融入无疑是最为关键的推动力量,尤其是大模型技术的兴起,为无人机行业带来了前所未有的发展机遇。其中,Deepoc大模型以其卓越的性能和强大的功能,正逐渐成为无人机行业垂直应用领域的一颗璀璨
- JavaWeb开发1
偷萧逸苦茶
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JavaWeb什么是web?全球广域网,能够通过浏览器访问的网站Web网站工作流程Web前端开发网页有哪些部分组成?文字,图片,音频,视频,超链接...我们看到的网页本质是程序员写的前端代码前端代码如何转换成用户眼中的网页?通过浏览器解析和渲染浏览器中对代码解析渲染的部分称为浏览器内核Web标准HTML:负责网页结构(页面元素和内容)CSS:负责网页的表现(页面元素外观,位置等页面样式,如颜色、大
- MyISAM和InnoDB的区别分析
咖啡啡不加糖
javamysql数据库
对于每一位Java开发者而言,MySQL无疑是我们最亲密的伙伴之一。而在使用MySQL时,我们常常会遇到一个经典问题:存储引擎该如何选择?其中,MyISAM和InnoDB作为两大最主流的存储引擎,它们之间的区别与联系,关乎数据库设计与性能优化的关键所在。1.核心区别概览在深入细节之前,我们先通过一个表格,宏观地了解MyISAM与InnoDB的核心区别。特性MyISAMInnoDB事务支持不支持支持
- 国产大模型在出版行业的智能选题与内容优化实践
观熵
国产大模型部署实战全流程指南服务器java数据库人工智能国产大模型
国产大模型在出版行业的智能选题与内容优化实践关键词:出版行业数字化转型、选题语义建模、稿件结构优化、长文本协同生成、大模型编辑协作、内容风格控制、出版流程AI集成、Qwen、DeepSeek、Baichuan、Prompt链路设计摘要在出版行业迈入智能化与语义驱动时代背景下,传统内容策划与编辑生产方式正面临变革窗口。国产大模型如Qwen、DeepSeek、Baichuan已逐步具备长文本生成、结构
- C语言程序设计--算法与数据结构之 建立初堆(大根堆)
越太
算法与数据结构数据结构程序设计算法c语言
此代码可以正常运行,下附有运行区//算法8.8建初堆#include#include#defineMAXSIZE20//顺序表的最大长度typedefstruct{intkey;char*otherinfo;}ElemType;//顺序表的存储结构typedefstruct{ElemType*r;//存储空间的基地址intlength;//顺序表长度}SqList;//顺序表类型//用算法8.7筛
- 二叉搜索树的删除
高斯林.神犇
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一,二叉搜索树的删除首先,我们要删除二叉搜索树树中的节点必须保证逻辑完备性,也就是删除完后的二叉树性质不变(左小右大),由于度不同的节点删除难度也不一样我们可以分类讨论a.度为0的节点:直接删除b.度为1的节点:把度为1的节点的子节点补上c.度为2的节点:转移矛盾,改为删除度为2节点左子树的最大值或右子树的最小值代码逻辑a.递归写法删除树中节点,传入参数,树、要删的值,定义内部函数用于删除节点,内
- Android经典实战之跨平台开发方案:Kotlin Multiplatform vs Flutter
AntDreamer
kotlin跨平台androidkotlin开发语言flutterios
本文首发于公众号“AntDream”,欢迎微信搜索“AntDream”关注,和我一起每天进步一点点跨平台开发方案:KotlinMultiplatformvsFlutter在移动开发领域,跨平台技术的选择对于项目的性能、开发效率和最终用户体验有着深远的影响。KotlinMultiplatform(KMP)和Flutter作为两大主流的跨平台开发框架,各自具有独特的优势和局限性。本文将从多个维度对KM
- 文心大模型及百度大模型内容安全平台齐获信通院大模型安全认证
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近日,文心大模型与百度大模型内容安全平台——红线大模型双双荣获中国信息通信研究院泰尔认证中心颁发的“大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书”,且二者的认证级别皆“增强级”的最高级别。大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书本次认证基于《电信和互联网大规模预训练模型安全评测指标和方法》(TLC073-2024),此标准由中国信息通信研究院牵头制定,旨在为大规模预训练模型提供安全评测的风险项
- 从“拼接工艺”到“一体成型”:艾立泰注塑技术革新,破解托盘渗漏难题
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塑料托盘智能仓储
在物流运输与仓储的广阔领域中,托盘的密封性能直接关乎货物安全,尤其是对于液体、粉末类等敏感货物而言,渗漏问题始终是行业的一大挑战。传统托盘多采用拼接工艺,看似结构完整,实则暗藏渗漏隐患。艾立泰凭借其革命性的一体成型注塑技术,彻底攻克了这一行业难题,为托盘制造带来了全新的解决方案。拼接工艺托盘的渗漏风险源于其固有的结构特性。这类托盘通常由多个部件通过胶水粘合或螺丝固定而成,在长期使用过程中,受外力挤
- 深入解析 GARbro 解锁加密封包的技术机制
引言在数字内容处理领域,尤其是涉及视觉小说等游戏资源的操作时,加密封包的处理是一项关键且复杂的任务。GARbro作为一款专门用于浏览和提取视觉小说资源的工具,在面对加密封包时,其解密过程涉及一系列精细且专业的技术流程。理解GARbro如何解开加密封包,不仅对游戏开发者、资源爱好者具有重要意义,也为深入研究游戏资源保护与管理机制提供了切入点。GARbro的工作环境与基础操作运行环境搭建GARbro的
- Mint密室 · 猫猫狐狐的“特征选择”囚室逃脱
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猫猫狐狐的小世界人工智能AI修炼日记人工智能深度学习python算法transformer
摘要:这一篇是猫猫狐狐被锁进“特征选择”密室的一场逃生剧本,用冒险叙事把Filter、Wrapper、Embedded三大特征选择法串进情节,轻松解释维度诅咒和特征冗余,还留了一个“尾巴带特征”的彩蛋,稳稳贴你3000字不溢锅。【开场·她们被困在特征选择密室】猫猫醒来的时候,整条尾巴都绕在自己脚边,还带着点抖:“狐狐……咱好像,被锁住了喵……”狐狐睁开眼,四周墙面刻满了灰白色的标签——Featur
- Web自动化测试的八大元素定位
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1.什么时候适合用文本自动化?1.1软件需求变更不频繁1.2项目周期比较长1.3自动化的脚本能够重复利用2.在Web自动化中元素的8大定位方法id,name,class_name,xpath,css,tag_name,link_text,partail_link_text下面例子以百度为例ID定位:driver,find_element(By.ID).send_keys("学院")name定位:d
- 大语言模型应用指南:谷歌 Gemini 简介
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AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型应用指南:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
- 数据分析入门初解
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大家好!在当今数字化时代,数据分析已成为一项备受瞩目的技能。它就像一把神奇的钥匙,能够打开隐藏在数据背后世界的大门,帮助我们更好地理解周围的一切并做出明智的决策。如果你是数据分析的初学者,这篇文章将为你开启一段简单易懂的探索之旅。一、什么是数据分析数据分析就是对收集到的数据进行整理、处理和分析,从中提取有价值的信息和知识。想象一下,你有一大堆杂乱无章的考试成绩,通过数据分析,你可以找出最高分、最低
- 数据库分布式架构:ShardingSphere 实践
一、数据库分布式架构概述1.1分布式架构概念在当今数字化时代,随着业务的不断拓展和数据量的爆炸式增长,传统的单机数据库架构逐渐暴露出诸多局限性。例如,在电商大促期间,海量的订单数据和用户访问请求会让单机数据库不堪重负,出现响应缓慢甚至崩溃的情况。数据库的分布式架构应运而生,它将数据库的数据和操作分散到多个物理节点上,这些节点通过网络连接形成一个有机的分布式系统。其核心目标是显著提高数据库的性能、可
- DB2中合理使用INCLUDE关键字创建索引
szial
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DB2中合理使用INCLUDE关键字创建索引1.为何还需要INCLUDE?——从索引的两大痛点说起查询想“只读索引不回表”,却又不想把列都做键→联合索引空间膨胀,更新放大。唯一索引定位快,但只能返回键列数据→仍需I/O跳回数据页。INCLUDE的意义就在于:在保持唯一键简洁的同时,再带几列数据放进索引叶子页,让查询可以“即取即用”而不访问表。2.三个核心概念先厘清名称作用关键特征唯一索引(UNIQ
- ART(Automatic Reasoning and Tool-use):自动推理与工具使用的革命性突破
引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的能力边界正在不断被重新定义。ART(AutomaticReasoningandTool-use)技术作为一项革命性的突破,为AI系统提供了自动推理并使用外部工具的能力,这标志着我们正在迈向更加智能和实用的AI时代。什么是ART技术?ART是AutomaticReasoningandTool-use的缩写,它是一种让AI系统能够自动进行推理并调用外
- 换零钱问题(dp问题)
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算法动态规划
大面值纸币换成小面值纸币问题,dp问题将amount换成coins数组中的小面值零钱,求最少换成多少张#include#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constllN=1e5+10;intmain(){//大面值纸币换成小面值纸币问题,dp问题//将amount换成coins数组中的小面值零钱,求最少换成多少张llamount;//初始钱的大
- VSCode+Vue代码调试设置
这几天整了个Springboot+VUE的学生管理系统代码学习,自己也建了个项目边学习边开发,用VSCode调试VUE前端代码时,两个项目出现了不同情况的无法打断点的问题,现在这里记录一下解决办法。首先是买的这个代码,调试环境launch.json等就不说了,网上一大堆,主要问题是配置好调试环境后,打断点都显示未绑定到代码,后来查到是要添加源映射,都说要在index.js或者vue.config.
- React虚拟DOM原理(在内存中构建虚拟DOM树来优化真实DOM)Virtual DOM、浏览器重排reflow和重绘repaint、Diff算法、Fiber架构(双缓存机制)
Dontla
reactreact.js算法架构
文章目录React虚拟DOM原理深度解析概述什么是虚拟DOM基本概念虚拟DOM的数据结构为什么需要虚拟DOM直接操作DOM存在以下问题:1.**性能开销大**:DOM操作涉及浏览器的重排(reflow)和重绘(repaint)2.**频繁更新效率低**:每次状态变化都直接操作DOM会导致性能瓶颈3.**难以优化**:无法批量处理多个DOM变更虚拟DOM通过以下方式解决这些问题:1.**批量更新**
- 容器技术分享
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一、开篇词容器技术由来已久,却直到几十年后因dotCloud公司(后更名为Docker)于Docker项目中发明的“容器镜像”技术创造性的解决了应用打包的难题才焕发出新的生命力并以“应用容器”的面目风靡与世,也催生出或改变了一大批诸如容器编排、服务网络和云原生等技术,深刻的影响了云计算领域的技术方向。二、容器容器(container):实际上是一种沙盒技术,能够像一个集装箱一样,把你的应用“装”起
- 前端开发者必知:npm的实用技巧大揭秘
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前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆npm前端node.jsai
前端开发者必知:npm的实用技巧大揭秘关键词:npm、包管理、前端开发、依赖管理、Node.js、脚本优化、安全最佳实践摘要:本文深入探讨npm(NodePackageManager)在前端开发中的实用技巧和高级用法。从基础概念到高级功能,我们将逐步解析如何高效使用npm管理项目依赖、优化构建流程、提升开发效率。文章包含详细的代码示例、最佳实践建议以及常见问题的解决方案,帮助开发者掌握npm的核心
- Spring Boot + 本地部署大模型实现:优化与性能提升
代码老y
springboot后端java
在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时,性能优化是一个关键环节。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能,但也可能带来一些性能挑战,如响应时间较长、资源占用较高等问题。本文将介绍如何在SpringBoot应用中优化本地部署大模型的性能,确保应用的高效运行。一、性能优化策略(一)缓存机制缓存生成结果:对于一些常见的输入,可以将生成的结果缓存起来。当相同的输入再次出现时,直接返回缓存的结果,而不
- 【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题?
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AI大模型应用【八股文】人工智能深度学习
目录✅面试回答模板:一、什么是灾难性遗忘?举个通俗的例子:二、灾难性遗忘是怎么发生的?常见触发情境:三、我们为什么要关注灾难性遗忘?四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数(FeatureExtraction)✅2.正则化策略(Regularization)✅3.回放机制(Rehearsal/Replay)✅4.参数隔离(ParameterIsolation)✅5.使用提示学习(PromptLear
- Java容器化核弹级优化:Kubernetes资源调度与性能飙升指南——让Java应用在容器中跑出0.01秒响应!
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Java学习资料5javakubernetes开发语言
在云原生时代,Java应用的容器化部署已成为标配,但如何让Java在容器编排中实现资源利用率提升400%、响应时间缩短至毫秒级?本文将揭秘10大核心优化策略,通过**20000行代码级深度解析一、Java容器化资源调度的核心挑战1.1资源争夺的“死亡螺旋”//未优化的Java容器典型问题publicclassResourceStarvation{publicstaticvoidmain(<
- RabbitMQ 高可用集群设计与消息幂等性实战指南
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RabbitMQ高可用集群设计与消息幂等性实战指南在电商秒杀、支付、库存同步等高并发业务场景中,消息中间件既要保证高可靠、高可用,又要防止重复消息对业务造成副作用。本文结合真实生产环境,分享RabbitMQ集群搭建、HA策略、PublisherConfirms与幂等消费方案的实战经验。一、业务场景描述秒杀大促期间,每秒产生数千~万级消息推送订单、库存扣减与支付回调。要求消息不丢失、可快速恢复,系统
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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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”
- 用户自动登录网站
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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
程序员是怎么炼成的
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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。
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
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- [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....
&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.
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- NIO示例
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nio
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
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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sizeof(int);
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{
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- 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
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 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
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- 位运算、异或的实际应用
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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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- 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