- 如何找到已发表文献的代码,或找到带有代码的文献
纪伊路上盛名在
(生信)科研工具+经验科技学习生活职场和发展githubeverything源代码管理
俗话说得好,复现就是最好的学习;趟着前人的经验,才能研究得更高更远。所以,研究生如何高效查找与复现文献代码,首先要找到代码。在进行研究生阶段的研究时,找到相关的代码并复现文献是至关重要的一步。以下是几种实用的方法:1.直接到GitHub上搜索相关领域的关键词:在GitHub上搜索相关领域的关键词,可能会找到相关的代码,最好是阅读过一定文献之后,掌握该领域的一些关键词以及高频词,进行英文搜索,可以的
- 第二十九章: 使用 Docker BuildX 构建多架构 Docker 镜像
半部论语
Docker入门教程docker架构容器
使用DockerBuildX构建多架构Docker镜像目标掌握安装DockerBuildx插件与启用Buildx构建器构建多架构平台验证镜像兼容性以及发布和分发Buildx是什么Buildx是一个由Docker社区开发的工具,用于构建和管理容器镜像。它提供了一种更高级的构建方式,支持多阶段构建、多平台构建、并行构建等功能,使得容器镜像的构建更加灵活高效。Buildx在DockerCLI的基础上扩展
- Vue3配置vite.config.js代理解决跨域问题
码喽的自我修养
vue2/3从基础到起飞前端工程搭建javascript开发语言ecmascriptvue.js前端nginx
前言:当浏览器发出一个请求时,只要请求URL的协议、域名、端口三者之间任意一个与当前页面URL不同,就称为跨域。跨域一般出现在开发阶段,由于线上环境前端代码被打包成了静态资源,因而不会出现跨域问题,这篇文章主要给大家介绍了关于Vue3配置vite.config.js解决跨域问题的相关资料,创作不易,如果能帮助到带大家,欢迎收藏+关注哦问题再现后台报错:AccesstoXMLHttpRequesta
- 软件测试面试笔试题-选择题(物联网)
测试界媛姐
自动化测试软件测试面试软件测试面试职场和发展软件测试
1.在软件生命周期中,测试人员从那个阶段开始参与更有利于软件项目的成功()a)需求分析阶段b)设计阶段c)编码阶段d)系统测试阶段2.在Bugzilla缺陷跟踪系统中,下列选项中属于缺陷状态的是()(选两项)a)newb)fixedclaterd)verified3.在Bugzilla中,如果一个缺陷的处理状态被开发人员置为Wontfix,则表明()a)这个Bug中描述的不是问题d)这个Bug中描
- 必须得会的汽车ECU研发基础—软件开发流程6
SOA开发者
单元测试
为了保证软件(应用层和底层)开发的质量和效率,当前成熟的ECU软件开发都会采用V流程形式。1V流程是什么V流程来源于软件开发过程中一个称为快速应用开发的模型,由于该模型的构图形似字母V,所以俗称V模型。V模型是软件开发、测试中最重要的一种模型,其大体可划分为几个不同的阶段步骤,即功能需求、功能开发、软件开发、软件集成测试、功能集成测试、整车标定,如上图所示。左边为需求分析和设计开发的过程,右边则为
- AI 计算的未来:去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
智识微光Intelligence
人工智能机器学习大数据
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,尤其是大模型训练和推理效率的提升,使得AI计算成本迅速下降,呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型,以仅600万美元的训练成本,达到了OpenAIo1级别的性能,表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响,还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布,甚至可能影响人工超级智能(ASI)的未来发展。因此,AI
- 大模型情况
Stestack
python
一、从百模大战到十模共生,再到价格战总体来看,迄今为止大模型行业的发展经历了以下3个阶段:第一个阶段,百模大战;当初OpenAI横空出世,很多企业竞相涌入大模型赛道,出现了蔚为壮观的“百模大战”的景象.有数据统计,高峰时期,国内完成备案并上线的AI大模型数量接近200个之多。第二阶段,十模共生;随着市场的筛选和对实力考验的加剧,“百模”中的很多“模”,开始掉队。有实力继续坐在牌桌上的成了少数,整个
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进阶算法案例python人工智能开发语言柯西变异正余弦改进麻雀搜索
目录柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法第一部分:麻雀搜索算法概述1.1麻雀搜索算法简介1.2算法特点1.3算法流程1.初始化阶段2.觅食者搜索阶段3.监视者逃逸阶段4.判断收敛条件1.4公式描述第二部分:改进方法——柯西变异与正余弦机制2.1改进思路2.2柯西变异公式2.3正余弦公式2.4改进后的流程第三部分:基于改进麻雀搜索算法的Python实现第四部分:案例1——函数优化问题(适配器模式)Ra
- 「DeepSeek接班OpenAI」,最新开源的R1推理模型,让AI圈爆了
人工智能学家
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来源:前沿科技分享圈近日,AI领域迎来了一次重大突破,DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现,已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美,引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练:创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略,具体包括基础训练、强化学习(RL)、微调等多个阶段。这
- 【方法论】ChatGPT与DeepSeek的联合应用,提升工作效率的新解决方案
神经美学茂森
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标题:ChatGPT与DeepSeek的联合应用,提升工作效率的新解决方案【表格】ChatGPT与DeepSeek联合应用流程阶段工具主要任务优势备注初稿生成ChatGPT基于用户输入生成初步内容高效、快速生成内容,适应多种主题适合生成长篇文章、报告、分析等验证与修正DeepSeek对生成的内容进行实时联网验证,查找并修正错误提供最新的文献资源,保证内容准确性适合需要精确数据和最新研究支持的内容内
- 数字孪生制造:如何通过数字化技术提高产品质量和生产效率
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作者:禅与计算机程序设计艺术随着数字技术的发展、生产线上工具的更新换代,数字孪生制造(Digitaltwins)已经成为制造业的一个热点方向。数字孪生制造可以帮助企业实现软硬件联动的全自动化,同时还可以降低成本、提升品牌知名度和竞争力。它在企业资源方面有巨大的投入,既包括资金、人员、设备等,也包括智能制造系统、算法模型和云计算平台等基础设施建设。虽然数字孪生制造的研发已经进入了新阶段,但其实际应用
- 19、智能驾驶信息安全要求
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信息安全要求:1.不应存在后门或隐蔽接口要求:系统或设备的设计、开发和生产过程中,应确保不存在任何未经授权或未公开的接口(即后门或隐蔽接口)。这些接口可能会被恶意用户或攻击者利用,绕过正常的安全机制,对系统或设备造成损害或窃取敏感信息。建议:在系统或设备的设计阶段,应进行全面的安全审查,确保所有接口都是明确且文档化的。在开发和测试过程中,应使用专业的安全工具和技术来检测和识别任何潜在的后门或隐蔽接
- DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版
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DeepSeek全新研发的推理模型预览版DeepSeek-R1-Lite现已正式上线网页版。R1系列模型采用强化学习训练,推理过程中包含大量反思和验证,思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上,取得了媲美o1-preview的推理效果。目前,DeepSeek-R1-Lite仍处于迭代开发阶段,仅支持网页使用,暂不支持API调用。官方表示,正式版DeepSeek-R1模
- 强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战
电气_空空
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摘要:围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。关键词:强化学习;自动驾驶;人工智能近年来,人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
- 具身智能VLA(视觉-语言-动作)入门+RTX4060+Ubuntu22.04
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从2024年的11月20日开始到现在差不多有2个月,总结一下这段时间的VLA学习经历。我也自己学习的代码都整理到GitHub上了,链接:GitHub-hzm8341/vla_tutorial:howtolearnvla欢迎大家点赞和留言,有问题我会尽快回答。第一个阶段:学习transformer和大模型:我喜欢刷微信的短视频,看到了入门的课程:GitHub-rasbt/LLMs-from-scra
- 渲染定义
ccqq0507
openglui
渲染定义渲染管线也称渲染流水线,是显示芯片内部处理图形信号相互独立的并行的处理单位。一个流水线是一序列可以并行和按固定顺序进行的阶段。也就是说每个阶段都是从它的前一阶段输入,然后输出发给随后的阶段。渲染一般分为离线渲染与实时渲染,游戏中我们用的都是实时渲染。实时渲染又可以分为2D渲染与3D渲染。早期的2D渲染,是通过把一块内存(图片像素数据)往另一块(显示缓冲区)上搬运的方式,实现图片绘制的。不过
- USB鼠标实现——配置描述符集合(三)
tyustli
USB配置描述符接口描述符HID描述符端点描述符USB鼠标
文章目录配置描述符集合USB鼠标阅读顺序获取配置描述符请求标准设备请求USB控制端点收到的数据配置描述符集合返回配置描述符集合数据配置描述符集合分析配置描述符接口描述符类特殊描述符(HID描述符)端点描述符抓包分析setup阶段data阶段status阶段附STM32枚举日志配置描述符集合USB鼠标阅读顺序枚举过程USB鼠标实现——设备描述符(一)USB鼠标实现——设置地址(二)USB鼠标实现——
- hibernate二级缓存
Hibernate二级缓存深度解析与技术实践核心原理与工作流程Hibernate二级缓存通过SessionFactory层建立全局数据缓冲区,采用分层存储机制实现数据库访问优化。其工作流程分为4个阶段:1️⃣查询请求到达时优先检查缓存区域2️⃣命中缓存则直接返回持久化对象3️⃣未命中时执行数据库查询并更新缓存4️⃣数据变更时同步更新缓存状态️主流缓存方案对比(中国开发者常用)特性Ehcache3.
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LLM大语言模型
前言在规模扩展定律(ScalingLaws)被证明对语言模型有效之后,研究者构建出了许多大语言模型。尤其是2022年底面向普通消费者的ChatGPT模型的出现,正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程,并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集,介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术,包括数据准备阶段、模型
- DeepSeek优势方法策略
ZhangJiQun&MXP
2021论文2021AIpython教学人工智能语言模型自然语言处理gpt深度学习
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- leetcode刷题记录(六十四)——240. 搜索二维矩阵 II
曲奇是块小饼干_
leetcode刷题记录leetcode矩阵算法java
(一)问题描述240.搜索二维矩阵II-力扣(LeetCode)240.搜索二维矩阵II-编写一个高效的算法来搜索mxn矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性:*每行的元素从左到右升序排列。*每列的元素从上到下升序排列。示例1:[https://assets.leetcode-cn.com/aliyun-lc-upload/uploads/2020/11/25/search
- 刷题记录 贪心算法-3:376. 摆动序列
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贪心算法算法leetcodepython笔记
题目:376.摆动序列难度:中等如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。例如,[1,7,4,9,2,5]是一个摆动序列,因为差值(6,-3,5,-7,3)是正负交替出现的。相反,[1,4,7,2,5]和[1,7,4,5,5]不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正
- 目标检测入门教程:使用Python实现目标检测算法
晨曦之光,优美芝麻
目标检测python算法机器学习-深度学习
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务,它旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。本教程将介绍如何使用Python编程语言实现目标检测算法。我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO(YouOnlyLookOnce)的最新版本YOLOv4作为示例。在开始之前,请确保您已经安装了Python和以下必要的库:NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
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- 【论文复现】一种改进哈里斯鹰优化算法用于连续和离散优化问题
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智能算法智能算法改进论文复现算法智能算法应用论文复现
目录1.摘要2.哈里斯鹰算法HHO原理3.改进策略4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.摘要哈里斯鹰优化(HHO)是一种基于种群的元启发式优化算法,已被广泛应用于各种测试函数和实际问题。本文提出了一种改进的HHO算法,旨在通过简化算法结构并改进随机参数的确定方式,来提升算法性能。改进分为三个阶段:1.重新设计了确定随机参数的方法;2.更新了产生新解的策略;3.将决策机制从六步简化为四步。2.哈里
- 类加载的过程
码农小旋风
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类加载的过程类加载过程包括5个阶段:加载、验证、准备、解析和初始化。加载加载的过程“加载”是“类加载”过程的一个阶段,不能混淆这两个名词。在加载阶段,虚拟机需要完成3件事:通过类的全限定名获取该类的二进制字节流。将二进制字节流所代表的静态结构转化为方法区的运行时数据结构。在内存中创建一个代表该类的java.lang.Class对象,作为方法区这个类的各种数据的访问入口。获取二进制字节流对于Clas
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十字蹄花
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- 浅析电子电气架构总线的发展与应用
西红柿和马铃薯
#汽车科技之家汽车架构
一.电气架构总线的发展历史汽车电子电气架构总线的发展历史主要经历了以下阶段:1.早期简单连接阶段:-在汽车电子技术发展的早期,汽车上的电子设备较少,各部件之间的通信需求简单。比如最早的汽车电气系统中,可能只有简单的灯光、点火等系统,这些系统之间的连接主要是通过一些简单的导线直接连接,没有形成统一的总线架构。这种方式使得车辆内部的线路复杂且混乱,不利于汽车电子系统的扩展和维护。2.LIN总线阶段:-
- python力扣刷题记录——349. 两个数组的交集
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题目:349.两个数组的交集给定两个数组,编写一个函数来计算它们的交集。方法一:执行用时:52ms内存消耗:15.1MBclassSolution:defintersection(self,nums1:List[int],nums2:List[int])->List[int]:returnlist(set(nums1)&set(nums2))方法二:执行用时:68ms内存消耗:14.9MBclas
- 编程语言发展史之:编程语言的未来趋势
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AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介概述计算编程语言发展的主要里程碑2.编程语言的历史2.1编程语言的出现2.2第一代编程语言——FORTRAN2.3第二代编程语言——COBOL2.4第三代编程语言——PASCAL2.5第四代编程语言——C++、Java、C#、Python、Ruby等2.6模块化编程语言2.7跨平台语言2.8编程语言的分类3.编程语言的发展阶段及其性质编程语言的发展阶段及
- 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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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");
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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
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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:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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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;
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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
bit1129
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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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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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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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- oracle连接(join)中使用using关键字
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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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- 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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- 页面校验-新建项目
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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
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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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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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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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