- python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法
weixin_39612733
python推荐算法库
允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统,是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品,某条上读到的新闻,甚至在各种地方看见的广告,都有赖于它。昨天,一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下:现在,许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐,驱动收入增长。推荐算法有很多种,数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
- 项目经验之LZO压缩?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
LZO(LightweightZip/Unzip)是一种高效的压缩算法,它以快速解压缩著称,适用于需要频繁读取和处理的数据。在Hadoop生态系统中,使用LZO压缩可以显著减少存储空间,并且由于其快速的解压速度,对于大规模数据处理任务来说是非常有利的。以下是关于LZO压缩的项目经验总结、思维导图描述以及Java代码示例。项目经验之LZO压缩LZO的优势快速解压:LZO算法设计时优先考虑了解压速度,
- tofixed和math.round什么区别
hdufu123
前端javascript开发语言
1、floor返回不大于的最大整数(向下取整)2、round则是4舍5入的计算,入的时候是到大于它的整数(当-1.5时可见,四舍五入后得到的结果不是我们期待的,解决办法是先对他取绝对值,然后在用round方法)round方法,它表示“四舍五入”,算法为Math.floor(x+0.5),即将原来的数字加上0.5后再向下取整,所以,Math.round(11.5)的结果为12,Math.round(
- 计算机复试面试题总结
m0_67400972
面试学习路线阿里巴巴android前端后端
时隔两年,重新完善一下以前写的东西:更新!!!!1.c++,408,设计模式,编程技巧,开源框架(适合cpp后端开发)2.数据结构与算法面试题3.c++与STL面试题4.计算机网络面试题面试问题之编程语言1。C++的特点是什么?封装,继承,多态。支持面向对象和面向过程的开发。2.C++的异常处理机制?抛出异常和捕捉异常进行处理。(实际开发)3.c和c++,java的区别c是纯过程,c++是对象加过
- ⭐算法OJ⭐矩阵的相关操作【深度优先搜索 DFS + 回溯】(C++ 实现)Unique Paths 系列
Vitalia
C/C++算法OJ算法矩阵深度优先
980.UniquePathsIIIYouaregivenanmxnintegerarraygridwheregrid[i][j]couldbe:1representingthestartingsquare.Thereisexactlyonestartingsquare.2representingtheendingsquare.Thereisexactlyoneendingsquare.0repr
- 数据库必知必会系列:数据库分片与分布式事务
AI天才研究院
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
文章目录1.背景介绍分库分表分片集群分布式事务数据迁移2.核心概念与联系主从复制活动复制CAP原则BASE理论3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解分库分表水平分表垂直分库分片集群垂直拆分水平切分垂直切分水平拆分根据主键范围根据业务字段划分分布式事务两阶段提交协议三阶段提交协议可靠消息最终一致性ACID四要素4.具体代码实例和详细解释说明MyCat配置文件server.xml文件s
- GitHub每日最火火火项目(2.28)
FutureUniant
github日推github人工智能计算机视觉音视频ai
olmocr项目介绍:olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化,以适配大语言模型(LLM)数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中,数据的格式和预处理极为关键。PDF文件作为常见的数据来源,其内部复杂的排版和结构使得其中的文本信息难以直接被模型有效利用。olmocr通过一系列的技术和算法,对PDF文件进行处理,将其中的文本内容按照合适的顺序和格式提取出来,转化为线性的、
- DP算法问题写这些题就够了 198. 打家劫舍II 【第二题】
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213.打家劫舍II题目描述你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈,这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时,相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你在不触动警报装置的情况下,今晚能够偷窃到的最高金额。示例示例1:输入:nums=[2,
- lower_bound详解
程序媛9688
算法
lower_bound是C++标准模板库(STL)中的一个算法,用于在有序区间中查找第一个大于或等于给定值的元素的位置。这个函数非常有用,特别是当我们需要在有序数据集中进行二分查找时。下面是对lower_bound函数的详细讲解,包括其用法、原理、实现细节以及示例。1.函数原型lower_bound函数的原型如下:cpptemplateForwardItlower_bound(ForwardItf
- HJ48 从单向链表中删除指定值的节点
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牛客华为机试题库【题号HJ开头】(重点看)牛客在线编程算法篇【题号NC开头】剑指offer【题号JZ开头】力扣1)原题链接2)已有题解3)代码packagelinklist;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;importjava.util.Arrays;/**
- 如果GPT-4还只是阿米巴原虫,未来的霸王龙会是什么样?| 赫拉利《智人之上》
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关注前沿科技量子位几乎所有人都已经发现,我们正生活在一场前所未有的信息革命之中。但这到底是一场怎样的革命?最近这几年,太多突破性的发明如洪水般滚滚而来,以至于我们很难判断到底是什么推动了这场革命。是互联网?智能手机?社交媒体?区块链?算法?还是人工智能?所以,在讨论目前这场信息革命的长期影响之前,让我们先回顾一下它的基础。本文分为三大部分,分别为:我们真的了解计算机吗?计算机正在塑造一个全新的信息
- Linklist Merge Sort(微软等面试一百题-链表排序)代码
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因为自己写程序栽在这个问题上了,所以就手写+机试的敲了一下,虽然很小心,但是机试的时候依然写出了bug,所以发这篇帖子算是让自己长长记性吧。问题如下:1.编写实现链表排序的一种算法。说明为什么你会选择用这样的方法代码如下:#include#includestructLinkNode{intdata;LinkNode*pNext;LinkNode(int_data){data=_data;pNext
- 力扣热题 100:哈希专题三道题详细解析(JAVA)
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文章目录一、两数之和1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现(Java)5.复杂度分析二、字母异位词分组1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现(Java)5.复杂度分析三、最长连续序列1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现(Java)5.复杂度分析在力扣(LeetCode)平台上,热题100是许多开发者提升算法能力的必刷清单。今天,我们就来详细解析热题100中与哈希相关的三道题,帮
- STM32F103C8T6 基于 TB6612 驱动 12V 编码电机的教程
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本文将详细介绍如何使用STM32F103C8T6微控制器,通过TB6612双电机驱动芯片驱动12V直流编码电机。我们将采用标准PWM调速方式,并利用PID控制算法实现电机转速和位置的闭环控制。教程内容从基础原理开始,逐步涵盖硬件连接、开发环境配置、驱动代码实现、PID控制算法以及完整实例代码,最后提供调试与优化的建议。即使是零基础的读者,通过本教程也能逐步掌握相关知识和实现方法。1.基础知识在开始
- 2025 AI展望:Scaling Law新叙事加速AI变革
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我们正身处一场技术革命的历史开端,以ChatGPT为标志的这轮AI科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革,由此开启了以智能为核心的第四次工业革命。这次AI变革是由以ScalingLaw为底层逻辑的基础模型驱动,其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导。进入2025年,我们清晰地看到,ScalingLaw本身仍然成立,但以堆算力以及一味追求扩大模型尺寸的迭代路径已经被打破。同时,基础模
- 【数据结构】 最大最小堆实现优先队列 python
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堆的定义堆(Heap)是一种特殊的完全二叉树结构,通常分为最大堆和最小堆两种类型。在最大堆中,父节点的值总是大于或等于其子节点的值;而在最小堆中,父节点的值总是小于或等于其子节点的值。堆常用于实现优先队列,在许多算法中也有重要应用,比如堆排序、Dijkstra算法等。堆的基本操作插入:向堆中添加一个新元素,并调整堆以保持其性质。删除:移除堆顶元素(最大或最小元素),并重新调整堆。获取最大/最小元素
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使用YOLOv8训练自己的数据集:详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法,以其高效的性能和简洁的API而闻名。本文将详细介绍如何使用YOLOv8训练自己的数据集,包括数据准备、模型配置、训练过程以及结果分析。1.环境搭建在开始训练之前,请确保已经安装了必要的依赖项:#安装ultralytics和其他依赖pipinstallultralytics==8.0.25
- AI基建狂魔!DeepSeek五天开源5大杀器实测:训练成本砍半+推理速度起飞,算法圈已疯(附删库跑路教程)
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人工智能深度学习人工智能大模型算法开源
DeepSeek开源周「王炸」连发!FlashMLA让推理速度飙升40%,DeepEP根治MoE通信癌,FP8核弹库DeepGEMM暴力提效,DualPipe+EPLB把GPU榨到一滴不剩,3FS化身数据闪电侠!算法圈惊呼:训练成本腰斩,AGI进度条拉爆!根本学不完,学不完速删祖传代码,GitHub星链已就位:https://github.com/deepseek-aiDay1:FlashMLA(
- 一个游戏程序员的学习资料【转载】
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想起写这篇文章是在看侯杰先生的《深入浅出MFC》时,突然觉得自己在大学这几年关于游戏编程方面还算是有些心得,因此写出这篇小文,介绍我眼中的游戏程序员的书单与源代码参考。一则是作为自己今后两年学习目标的备忘录,二来没准对别人也有点参考价值。我的原则是只写自己研究过或准备研究的资料,所以内容无疑会带上强烈的个人喜好色彩,比如对网络,数据库等重要方面完全没有涉及。因为自己主要对三维图形引擎,人工智能算法
- 智能算法解决方案 赋能农业套餐新模式-聚农拼平台
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聚农拼平台套餐智能算法助力组合新模式在农业数字化转型的进程中,套餐商品的使用依靠创新的组合模式和智能算法,为托管农户、半托管农户以及村集体等用户提供了高效、精准的农业投入提供了智能的解决方案。这一功能不仅优化了农资商品和农服商品的配置,还通过智能算法实现了产品使用率的最大化和费用的最低化,为用户带来了实实在在的效益。一、套餐功能聚农拼平台的套餐功能分为可选套餐和必选套餐,其中必选套餐包含了多种农资
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在AI原生时代,工作流引擎正从「规则执行者」向「智能决策中枢」进化。通过研究DeepSeek-API发现,可以为工作流引擎提供以下前沿实践方案:范式一:动态决策路由系统▍理念革新传统局限:固定审批路径无法应对复杂业务场景,人工判断耗时且标准不统一智能突破:基于DeepSeek-API的自然语言理解能力,实时解析单据内容语义结合流程拓扑算法,动态生成最优审批路径实践场景:金融信贷场景:自动识别高风险
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华为OD机试真题“开心消消乐”是一道有趣的算法题,主要考察的是对二维矩阵的遍历和深度优先搜索(DFS)算法的应用。以下是对这道题的详细解析:一、题目描述给定一个N行M列的二维矩阵,矩阵中每个位置的数字取值为0或1。现需要将矩阵中所有的1进行反转为0,规则如下:当点击一个1时,该1被反转为0,同时相邻的上、下、左、右,以及左上、左下、右上、右下8个方向的1(如果存在)均会自动反转为0。进一步地,一个
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目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略(基于VisDrone数据集实验验证)1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
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算法:动态规划需要两个一维数组来进行dp一个用来记录到当前位置的最短时间,另一个用来记录到达当前位置传送门的最短时间到达传送门的时间需要进行判断,如果上一次传送到达传送门,需要判断上一次传送到这的位置在当前传送门的上方,还是下方publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);int
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- python路线规划_利用Python实现A*算法路径规划
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一、A*算法介绍A*算法实际上是一种启发式算法,也是路径规划中应用最为普遍的算法之一。A*算法并不是只用于路径规划,同时,路径规划中也不只有A*一种启发式方法。A*算法相比其他路径规划算法,如遗传算法、蚁群算法等,其算法过程较为简单、易于理解,运行速度快。而且,应用A*的路径规划结果也还不错。因此,总体来说,A*算法应该是性价比较高的一种路径规划算法。A*算法的基本思想是,对于当前的搜索点CNod
- A*路径规划算法的Python实现
我太不严肃了
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A*路径规划算法的Python实现写在前面Python代码写在前面今天因为要在Python上实现机器人建图导航的仿真,写了A*算法的Python实现,过来分享一下。关于A*算法的原理网上有很多,这里就不再赘述了,直接贴代码。open_list和close_list都通过dict实现,因为dict底层是hash_map,代码整体效率还行。Python代码fromcopyimportdeepcopyi
- 解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法:机器学习的神奇钥匙
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习近邻算法KNNk-近邻算法pythonscikit-learn
一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻(K-NearestNeighbors,简称KNN)算法。它就像是一位经验丰富的“老江湖”,以其简单而又强大的方式,在众多机器学习任务中占据着不可或缺的地位。K-近邻算法,作为机器学习中的一种基本分类与回归方法,以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂,就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时,会参考他身边最常接触的朋友们的
- 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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- Java 对象大小的计算
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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
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jvm
-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。
访问G4Studio网站
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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
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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;
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
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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
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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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- 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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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
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。
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