- 2024年5月份架构师考试论文真题完整版
Zoi Gil(学习)
大数据flinkhdfshadooppython
三、论文1.关于大数据的,Lambda架构文老师押中了原题,几乎描述一致撰写关于Lambda架构的软考论文时,一个清晰且结构化的大纲是成功的关键。以下是一个简单的论文大纲示例,旨在覆盖Lambda架构的核心概念、设计原则、优缺点、实际应用案例以及对比其他架构(如Kappa架构)的分析:大纲简要介绍Lambda架构的基本概念及其在大数据处理领域的地位。概述论文的主要研究内容、目的及预期贡献。背景介绍
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- HTML常用标签
花林似霰f
html前端javascript
(一)标题标签-标题标签从到一共只有6级标题文本会加粗从上到下字体逐渐减小(二)段落和换行标签1.我是一个段落标签2.在HTML中,一个段落中的文字会从左到右依次排列,直到浏览器窗口的右端,然后才自动换行。如果希望某段文本强制换行显示,就需要使用换行标签。(少有的单标签)(三)和标签和是没有语义的,可以看做是一个盒子,用来装内容的。1.标签用来布局,但是现在一行只能放一个。大盒子2.标签用来布局,
- 信号处理抽取多项滤波的数学推导与仿真
jz_ddk
信号处理python算法
昨天的《信号处理之插值、抽取与多项滤波》,已经介绍了插值抽取的多项滤率,今天详细介绍多项滤波的数学推导,并附上实战仿真代码。一、数学变换推导1.多相分解的核心思想将FIR滤波器的系数h(n)h(n)h(n)按相位分组,每组对应输入信号的不同抽样相位。通过分相、滤波、重组,实现与原FIR等效的处理。2.数学变换推导FIR滤波器的系统函数可表示为:H(z)=∑n=0N−1h(n)z−nH(z)=\su
- 计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】
Geometry Fu
计算机组成原理与系统结构算法
中央处理器42.流水线中有哪三种冒险?请简述,并至少举出一种解决冒险的方法。结构冒险:需要的资源被占用(硬件资源冲突)。将指令和数据分别存储;设计指令/数据高速缓存。数据冒险:需要等待前面指令完成其读写操作。转发(旁路);代码重排;阻塞和冒泡。控制冒险:根据前面正在执行的指令决策控制操作。静态分支预测;动态分支预测;分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
- 蓝桥杯 阶乘的和(C++完整代码+详细分析)
Geometry Fu
蓝桥杯蓝桥杯c++算法
题目描述原题链接阶乘的和问题描述给定n个数Ai,问能满足m!为∑=(Ai!)的因数的最大的m是多少。其中m!表示m的阶乘,即1×2×3×⋯×m。输入格式输入的第一行包含一个整数n。第二行包含n个整数,分别表示Ai,相邻整数之间使用一个空格分隔。输出格式输出一行包含一个整数表示答案。样例输入3222样例输出3题目分析要点1:阶乘之和的因数n个不同的阶乘Ai之和的最大因数(可写成m!)即为n个阶乘中的
- 2024架构设计师论文题目
数字化信息化智能化解决方案
2024架构
论文1大数据lamda架构1、简要说明你参开发的软件项目,吸你所承担的主要作2、lamada体系架构将数据流分为批处理层(对应的英文、加速层文、服务层。简要叙这三个层次的用途和特点3、详细阐述你参与开发的软件项目如何基于lamada体系架构进行大数据处理的架构论文2模型驱动架构设计方法及其用1、简要说明你参与分析和研发的软件项目,吸你所承担的要工作2、简要阐述采用模型驱动架构思想进行软件开发的全过
- Python面试题:如何在 Python 中反转一个字符串?
超哥同学
Python系列pythonwindows开发语言面试编程
在Python中反转一个字符串有多种方法,下面详细介绍几种常用的方法,并扩展相关的知识点。方法1:使用切片Python的切片(slice)功能强大,反转字符串可以通过负步长实现。#示例original_string="hello"reversed_string=original_string[::-1]print(reversed_string)#输出:"olleh"解释:original_str
- 点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
激光雷达点云c++为主神经网络人工智能深度学习点云python
代码是一个Python程序,用于处理3D点云数据,特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**:-`numpy`:用于数学运算。-`open3d`:用于处理3D数据和可视化。-`torch`:PyTorch库,用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`:PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
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Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- 单片机的历史与发展
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单片机嵌入式硬件
单片机(MCU)的发展历程贯穿了从微型计算机雏形到高度集成化智能芯片的技术演进,其历史可分为以下关键阶段:一、萌芽与探索(1971-1976)这是一个从微处理器到单片机的阶段。1971年,Intel推出全球首款4位微处理器4004,虽非完整单片机,却开启了微型化计算的先河。1976年,Intel发布MCS-48系列单片机,首次将8位CPU、RAM、ROM(1KB)、I/O接口集成于单芯片,标志着世
- 【系统架构设计师】2024年上半年真题论文: 论大数据lambda架构(包括解题思路和素材)
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系统架构架构系统架构设计师软考高级论文
更多内容请见:备考系统架构设计师-专栏介绍和目录文章目录真题题目(2024年上半年试题1)解题思路论文素材参考真题题目(2024年上半年试题1)大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构。它通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个层面,旨在从海量、多样化的数据中提取有价值的信息。Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构,它是一种将批处理和流处理结合起来的大数据处理
- DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析:谁才是你的最佳助手
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在AI技术爆发的今天,DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点,看完就知道该选谁干活了!一、四大金刚的看家本领1.DeepSeek:省钱小能手这个国产AI最擅长精打细算,训练成本只要557万美元(其他家动不动上亿),就像用奥拓的钱造出了奥迪。它在金融、医疗等专业领域特别灵光,处理中文合同比老外AI强得多。不过看图能力还停留
- 从零开始大模型开发与微调:编码器的实现
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计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
从零开始大模型开发与微调:编码器的实现作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:自然语言处理,大模型,Transformer架构,编码器模块,序列到序列学习文章目录从零开始大模型开发与微调:编码器的实现1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1编码器模块简介2.2编码器与Transfo
- 从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
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目录从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南什么是LLM大模型如何利用LLM大模型构建智能应用程序1.收集和准备数据2.构建LLM大模型3.集成和部署4.监测和维护使用特定于私有领域的数据增强LLM检索增强生成(RAG)数据预处理、分块和检索技术零射击与少量射击提示和指导LLM大模型使用LLM进行推荐和聚类任务改善组织内的搜索体验考虑以上所有解锁的利基应用程序参考最近,围绕大型语言模型
- Windows控制台API基本使用(下)
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文章目录前言十三、控制台字体二、字体不支持当前代码页十四、填充指定行一、直接输出二、使用API三、使用转义序列十五、DEC线条绘制功能十六、备用和主缓冲区十七、控制台模式(Consolemode)一、获取控制台模式二、设置控制台模式十八、移动控制台上的文本一、直通链接二、使用API的概述三、此API的参数四、SMALL_RECT结构五、示例一、示例描述二、代码六、特性++?十九、为文本盖上阴影一、
- Java后端服务接口性能优化常用技巧
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接口性能优化常用技巧前言1.数据库索引2.慢SQL优化3.异步执行4.批量处理5.数据预加载6.池化技术(多线程)8.事件回调机制9.串行改为并行调用10.深度分页问题前言对于高标准程序员来说提供高性能的服务接口是我们所追求的目标,以下梳理了一些提升接口性能的技术方案,希望对大家有所帮助。1.数据库索引当接口响应慢时,我们可能会去排查是否是数据库查询慢了,进而会去关注数据库查询优化,而索引优化是代
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node.js金融大数据数据分析
使用Node.js对接StockTV全球金融市场API在当今全球化的金融市场中,获取准确、实时的金融数据对于投资者和开发者来说至关重要。StockTV提供了一个强大的API接口,涵盖了全球股票、外汇、期货和加密货币等多方面的数据。本文将介绍如何使用Node.js对接这个API,并通过示例代码展示如何获取和处理数据。一、项目准备1.环境搭建在开始之前,确保你的开发环境中已经安装了Node.js和np
- webpack打包指定文件到指定位置
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在不做设置的情况下,webpack会默认处理src文件夹下面的index.html文件,处理完成后会自动默认新建一个dist目录,并将生成的默认文件main.js存入里面,但当我们改变html文件名字后,webpack将无法进行运行打包,此时我们需要设置需要打包的具体文件。具体操作如下:1.导入node.js中专门操作路径的模块。constpath=require('path')2.指定要处理的文
- 安装oVirt环境
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1.oVirtEngine硬件要求资源最低推荐中央处理器双核x86_64CPU.一个四核x86_64CPU或多个双核x86_64CPU。记忆4GB的可用系统RAM(如果未安装DataWarehouse且现有进程未占用内存)。16GB的系统RAM。硬盘25GB本地可访问的可写磁盘空间。50GB本地可访问的可写磁盘空间。您可以使用RHV引擎历史数据库大小计算器来计算引擎历史数据库大小的适当磁盘空间。网
- 图解AUTOSAR_CP_EthernetStateManager
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图解AUTOSAR_CP嵌入式硬件单片机汽车
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- centos8.3部署Zabbix5.4及agent安装
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一、安装步骤1.安装zabbix2.系统环境CentOS-8.3.2011-x86_64-minimal.iso3sed-i's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/'/etc/selinux/config#关闭SELINUX4systemctldisable--nowfirewalld#关闭防火墙5reboot#重启机器6#安装zabbix5.4rpm源rpm-
- 了解JS递归
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在JavaScript中,递归是一个非常重要的概念,它允许函数在其定义内部调用自身。递归在处理许多类型的问题时非常有用,尤其是那些可以通过分解成更小、更简单的子问题来解决的问题。然而,递归也需要谨慎使用,因为它可能导致堆栈溢出(特别是当递归调用非常深时)。以下是关于JavaScript递归的一些深入了解:1.递归的基本结构递归函数通常包含两个基本部分:基本情况(BaseCase):这是递归停止的条
- 电话的正则表达式
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- 大模型赋能智慧司法,创业者如何推动法律服务普惠化?
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大模型,智慧司法,法律服务,普惠化,人工智能,自然语言处理,法律科技1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术蓬勃发展,特别是大模型的涌现,为各行各业带来了革命性的变革。其中,智慧司法领域展现出巨大的潜力,大模型能够有效提升法律服务效率,降低法律服务门槛,推动法律服务普惠化。传统法律服务模式面临着诸多挑战:服务成本高昂:律师咨询和诉讼费用对普通民众来说往往难以负担。服务效率低下:法律文件审查、合同分
- 计算机二级备考
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c++算法开发语言
1.头文件和命名空间#include//包含标准输入输出流库,用于使用cout和cin进行控制台输入输出。#include//包含数学库,这里虽然代码中未直接使用,但可能后续扩展会用到相关数学函数。#include//包含文件流库,用于文件的读写操作。#include//包含字符串库,用于处理字符串类型的数据。usingnamespacestd;//使用标准命名空间,这样可以直接使用标准库中的类和
- 使用 OkHttp 与 FastJSON 发送 POST 请求
李少兄
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目录前言一、依赖配置Maven依赖配置Gradle依赖配置二、常量定义三、学生对象定义四、常规情况:发送单个学生信息代码实现代码解释五、多线程情况:发送多个学生信息线程池基础知识代码实现代码解释六、注意事项和优化建议常规情况异步请求处理多线程情况前言在现代Java开发中,与外部服务进行数据交互是极为常见的需求。其中,发送HTTPPOST请求以提交数据更是屡见不鲜。OkHttp作为一款高效且功能强大
- 嵌入式系统概述
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1.1嵌入式系统概述·嵌入式系统的定义嵌入式系统是以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可剪裁、适应于对系统功能、可靠性、成本、体积、功耗等有严格要求的专用计算机系统。这个定义主要包含两个信息,一是嵌入式系统是专用计算机系统,因此必须要有处理器,具备计算机系统的基本特征。二是嵌入式系统的功能是有严格要求并按照指定的应用而设计的。123·嵌入式系统应用领域根据嵌入式系统的应用领域有交通管理、工控
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PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
- 使用GMap.NET类库,实现地图轨迹回放。(WPF版)
源之缘-OFD专家—求职中
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前言实现轨迹回放,GMap.NET有对应的类GMapRoute。这个类函数很少,功能有限,只能实现简单的轨迹回放。要实现更复杂的轨迹回放,就需要自己动手了。本文介绍一种方法,可以实现复杂的轨迹回放。有句话“功夫在诗外”,GMap.NET给你提供了基本地图处理功能;但是不要让CMap.NET束缚了手脚。你需要有深刻理解地图实现原理,深入理解WPF动画的原理,才能到达随心所欲。最终的效果如下:GMap
- 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'。
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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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- Java 对象大小的计算
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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)" { 
- 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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- 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
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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:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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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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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
Chen.H
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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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- 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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function() {
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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
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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:
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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
- 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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&n
- 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