- Linux 常用命令 - tail 【显示文件最后几行内容】
WKJay_
Linux常用命令linux运维服务器
简介tail这个命令源自英文单词“尾巴”,它的主要功能是显示文件的最后几行内容。通过使用tail,用户可以查看文件的最新添加内容,特别是对于监控日志文件来说非常有用。tail命令默认显示文件的最后10行,但这可以通过参数调整。使用方式tail[参数]...[文件]...常用选项-c,--bytes=[+]NUM:输出每个文件的最后NUM个字节的数据;或者使用-c+NUM来输出从文件NUM个字节开始
- MNIST数据集&手写数字识别
Zoro|
kerastensorflow人工智能机器学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量(Tensor)和流图(Graph)。张量是TensorFlow中的基本数据单位,可以理解为多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作(Operation)和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
- 基于Geopandas的地理空间数据可视化与分析方法研究
一键难忘
信息可视化Geopandaspython
地理空间数据可视化是数据科学中重要的应用之一。通过有效地展示地理信息,我们能够深入理解空间数据的分布和模式。Python的Geopandas库为地理空间数据处理和可视化提供了强大的支持,它基于pandas并集成了shapely、fiona等多个库,能够方便地进行地理数据的读取、处理和展示。本文将介绍如何使用Geopandas进行地理空间数据可视化,示范数据处理的基本流程,并通过具体的代码实例,深入
- 5G时代新基建:边缘节点如何将云计算响应速度提升300%“
云上的阿七
5G云计算
随着5G技术的普及,云计算正在迈向一个全新的阶段。传统云计算模式虽然提供了强大的算力和存储能力,但由于数据中心与用户终端的物理距离,网络时延问题始终是一个挑战。为了解决这一问题,边缘计算应运而生,并成为5G时代新基建的重要组成部分。本文将探讨边缘节点如何结合5G技术,将云计算响应速度提升300%,为企业和用户带来更流畅的数字体验。边缘计算的核心优势边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式
- 【35】单片机编程核心技巧:Switch在工业控制中的应用
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【编程技巧】单片机嵌入式硬件#STM32嵌入式#STC8
【35】单片机编程核心技巧:Switch在工业控制中的应用七律·转型架构更迭展新篇,STC8H显锋芒。IO重配如流水,定时重构若行云。代码迁移承旧智,功能延续启新程。工业控制真王者,一脉相承见匠心。摘要本文以STC8H8K64U4单片机为平台,系统阐述Switch语句在工业自动化运动控制中的移植与实现方法。通过端口配置、定时器中断优化及状态机设计,重点解析GPIO模式设置、中断机制适配及多状态程序
- 蓝易云 - 【C++STL基础入门】string类的基础使用
蓝易云
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C++的STL(标准模板库)中的string类是用于操作字符串的重要工具。以下是string类的基础使用方法:包含头文件:首先,要使用string类,需要包含头文件。定义和初始化:可以通过以下方式定义和初始化string对象:stringstr1;//默认构造函数,创建空字符串stringstr2="Hello,world!";//使用字符串字面量初始化stringstr3(str2);//使用另
- 3.17学习小结
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学习
乱入一个20cm三连板总结:科源制药,山水比德,新城市,金百泽,科创信息,上能电气,赛为智能,百胜智能,津荣天宇,丰立智能,国联水产,润和软件,思特奇,致远新能,盟固利,德恩精工,开创电气,诚达药业,因赛集团,中铁装配,金盾股份,华研精机,超越科技,安诺其,华策影视,英力股份,众智科技,西测测试,晶雪节能,华铭智能,飞天诚信,金道科技,领湃科技,天迈科技,零点有数,江苏雷利,依米康。jmeter怎
- CHM(ConcurrentHashMap)中的 sizeCtl 的作用与值变化详解
18你磊哥
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ConcurrentHashMap常简写为CHM,尤其是在讨论并发编程时。在ConcurrentHashMap的源码中,有一个名为`sizeCtl`的关键字段,用于控制表的初始化和扩容。ConcurrentHashMap中sizeCtl的作用,包括其不同的取值状态(如负数表示初始化或扩容中,正数表示初始容量等),以及它在并发控制中的具体应用。1.sizeCtl的作用,为什么需要它?2.值在不同阶段
- 蓝桥杯新手算法练习题单|冲击国一(三)
小咖拉眯
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此题单为算法基础精选题单,包含蓝桥杯常考考点以及各种经典算法,可以帮助你打牢基础,查漏补缺。本题单目标是冲击蓝桥杯省一国一,团体程序天梯赛个人国三、XCPC区域赛铜/银奖前言本次题单重点关注模拟类问题,DFS问题,BFS问题目录模拟类题型一、最大子矩阵二、世纪末的星期三、图像相似度四、操作系统DFS题型五、老子的全排列呢六、皇后问题七、池塘BFS题型八、迷宫九、八数码问题十、字符变换一、最大子矩阵
- MySQL 安全传输
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Doris开启SSL功能需要配置CA密钥证书和Server端密钥证书,如需开启双向认证,还需生成Client端密钥证书:默认的CA密钥证书文件位于Doris/fe/mysql_ssl_default_certificate/ca_certificate.p12,默认密码为doris,您可以通过修改FE配置文件conf/fe.conf,添加mysql_ssl_default_ca_certifica
- 24B参数模型碾压gpt4o-mini!推理速度超快!vLLM本地部署Mistral-Small 3.1+全方位测试多模态大模型!超越Gemma3.1,最适合企业项目的大模型!中文OCR能力也不弱
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本篇笔记所对应的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Q9XLYiEwD/MistralAI最新推出的MistralSmall3.1模型无疑是近期科技界的一大亮点。这款由法国AI实验室MistralAI开发的开源多模态模型,以其卓越的性能和灵活性,为开发者、企业和研究人员带来了全新的可能性。凭借24B参数、对文本与图像的处理能力,以及在多个关键指标上的突破,Mis
- laravel基础
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lavarel
#laravel基础###一、MVC设计模式在php的的主流框架中,大多都采用MVC的设计模式,它可以将代码解耦,让视图代码和逻辑代码分开编写,为后期的维护带来了极大的便利。**MVC是模型(model)、视图(view)、控制器(controller)是组合**,它表示将软件系统分成3个核心部分。-模型model,用于数据处理-视图view,用于显示数据-控制器controller,接收用户请求
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1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- 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
- JG/T 331-2011建筑幕墙用氟碳铝单板制品检测
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幕墙氟碳铝单板制品是指以铝合金板为基材,经加工成型,装饰面为氟碳涂层,用于建筑幕墙的单层板,按照涂装工艺的不同,分为辊涂和液体喷涂。JG/T331-2011建筑幕墙用氟碳铝单板制品检测项目:测试项目测试方法涂层厚度GB/T4957光泽度偏差GB/T9754涂层附着力GB/T9286铅笔硬度GB/T6739耐盐酸JG/T331耐硝酸JG/T331耐砂浆JG/T331耐溶剂JG/T331耐磨GB/T2
- Python爬虫-爬取汽车之家燃油车月销量榜数据
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爬虫案例1000讲python爬虫汽车之家燃油车月销量榜单数据
前言本文是该专栏的第48篇,后面会持续分享python爬虫干货知识,记得关注。在本文中,笔者已整理18篇汽车平台相关的爬虫项目案例。对此感兴趣的同学,可以直接翻阅查看。而本文,笔者将以汽车之家平台为例子。基于Python爬虫,实现批量爬取全部“燃油车”的月销量数据。废话不多说,具体实现思路和详细逻辑,笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来,跟着笔者直接往下看正文详细内容。(附带完整代码)正文
- 制造业数字化转型之工业级远程控制方案选型指南
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在“中国制造2025”战略和“双碳”目标的推动下,制造业的数字化转型已经成为了企业提升竞争力、实现高质量发展的关键路径。工业级远程控制方案作为转型的关键支撑技术,通过设备互联、数据驱动和智能运维,正在改变传统的生产管理模式。今天,我们就围绕远程控制技术,结合行业实践和政策导向,为企业提供一份选型指南。一、数字化转型背景下的远程控制需求制造业对远程控制的需求,主要来自三大核心场景:生产设备运维、跨地
- 摄像头技术OpenCV
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进一步添加功能:运动检测、调整亮度对比度、截图时添加日期水印、保存视频时可选择不同编码格式完整代码:importcv2importtimeimportdatetimedefcamera_system():#打开摄像头cap=cv2.VideoCapture(0)ifnotcap.isOpened():print("无法打开摄像头")return#获取摄像头的宽度和高度frame_width=int
- 开启行业智变新征程,腾讯云架构师技术沙龙邀你解锁DeepSeek实战应用
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引言从2025开年的惊艳登场,到逐步落地的价值兑现,DeepSeek正以实战为突破点,推动AI技术落地的深水区变革。随着其工程化能力与行业场景的深度耦合,DeepSeek已从“技术验证”迈入“场景攻坚”阶段,互联网、金融、制造等行业的标杆案例接连涌现,一场由实战驱动的行业智变浪潮正席卷而来。当技术红利转化为生产力,企业如何应对算力瓶颈与场景碎片化的双重挑战?从系统工程化集成到跨模态迁移学习,Dee
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- OpenLSD是一个自适应开源数据集,旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
数据集
2024-11-14,由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集,目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中,通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景:逻辑综合是电子设计自动化(EDA)流程中的关键环节,它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- Linux使用cpulimit对CPU使用率进行限制
云服务器linux运维cpu
介绍cpulimit是一款可以对CPU使用率进行限制的软件,既可限制单个特定程序,也可以对整个CPU使用率进行限制,安装使用都很方便,需要的朋友可以试试。源安装(推荐)Centos:yuminstallcpulimitDebian/Ubuntu:apt-getinstall-ycpulimit编译安装cd/tmpwget'https://www.02405.com/wp-content/uploa
- RTX4070Ti性能实测与优化解析
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内容概要本文将以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心,系统化呈现其在4K与2K分辨率下的性能表现差异,并深入解析光线追踪与DLSS3.0技术对游戏体验的实际影响。通过15款主流3A大作的帧数实测数据,结合《赛博朋克2077》《艾尔登法环》等典型场景的测试结果,量化对比不同画质预设下的流畅度变化。此外,文章将提供经过验证的超频参数配置方案,涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化,
- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
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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
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
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未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
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extern关键字https://www.cnblogs.com/honernan/p/13431431.html定义和声明在介绍extern之前,我们需要了解一下变量的声明和定义。变量的声明指向程序表名变量的类型和名字,即使得名字为程序所知,一个文件如果想使用别处定义的名字则必须包含对那个名字的声明。而变量的定义指申请存储空间,并将其与变量名相关联,除此之外,还可以为变量指定初始值。在程序中变量
- Nginx:高性能 Web 服务器的秘密武器
Hello-ZHE
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在当今互联网世界,高性能、高并发的Web服务是成功的关键。而Nginx,作为一款轻量级、高性能的Web服务器和反向代理服务器,正扮演着越来越重要的角色。本文将带你深入了解Nginx,掌握其基本概念、常用配置和一些高级用法。什么是Nginx?Nginx(发音为"engine-x")是一个开源的、高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。与其他Web服务器相
- Java入门第72课——String字符串基本操作
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Java零基础课程Java字符串StringStringBuilder
1.1String及其常用API1.1.1String是不可变对象·java.lang.String使用了final修饰,不能被继承;·字符串底层封装了字符数组及针对字符数组的操作算法;·字符串一旦创建,对象永远无法改变,但字符串引用可以重新赋值;·Java字符串在内存中采用Unicode编码方式,任何一个字符对应两个字节的定长编码。1.1.2String常量池·Java为了提高性能,静态字符串(
- 添加视频播放进度条鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例构建了一个视频播放进度条案例,主要实现的功能是为正在播放的视频添加一个刻度条组件用以表示进度。添加视频播放进度条源码链接效果预览使用说明打开应用,展示待播放的视频以及播放、暂停两个按钮。点击播放按钮,视频播放,刻度条会随视频的进度条而移动。拖动刻度条也可以视频进度进行拖动。实现思路利用videoController简单的设置video的播放、暂停按钮控制。B
- 如何用AI轻松制作PPT,提升工作效率和演讲质量
HUIPPT剑盾ai
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如何用AI轻松制作PPT,提升工作效率和演讲质量!在这个信息爆炸的时代,时间就是金钱。无论是学生、职场人士,还是企业领导,大家都面临着一个共同的挑战——制作PPT。现在有了AI的助力,做PPT不再是件繁琐的事。AI生成PPT的技术,正在迅速改变我们对传统幻灯片制作的认知。小编今天就带大家一起来探讨一下,如何利用AI做PPT,轻松打造出既专业又吸引眼球的演示文稿。AI制作PPT并不是一个新鲜的概念,
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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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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(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:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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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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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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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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public class PC {
/**
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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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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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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
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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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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、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。
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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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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
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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