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jarenyVO
Mysql数据库
MySQL的日志分析MySQL的日志系统是保证数据一致性、持久性和高可用的核心组件,不同日志各司其职。以下是详细分类和解析:一、事务日志(InnoDB引擎层)1.RedoLog(重做日志)物理格式:循环写入的固定大小文件(默认ib_logfile0、ib_logfile1)核心作用:崩溃恢复:确保事务的持久性(Durability)Write-AheadLogging(WAL):数据页修改前先写r
- 软件测试分类
@旺仔牛奶
功能测试
目录一、按测试技术划分1、白盒测试2、黑盒测试3、灰盒测试二、按测试阶段划分1、单元测试2、集成测试3、系统测试4、验收测试(正式验收测试、Apha测试、Beta测试)三、按被测试对象是否运行划分1、动态测试2、静态测试四、按不同的测试手段划分1、手工测试2、自动化测试五、按软件质量特性内容划分1、功能测试(界面测试)2、可靠性测试3、易用性测试4、性能测试(负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测
- 七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类:K近邻(KNN)算法完全指南
接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林:群众智慧的机器学习实践》想象一下,你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何?最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁,小区大概率不错;如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱,你可能就得重新考虑了。K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法的核心思想,就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍近年来,随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升,人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中,反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络)凭借其强大的非
- AI测试方法
二狗子82
ai功能测试测试用例AIGC
1.创建高质量的测试数据集为了验证标签的准确性,需要构建一个丰富的测试数据集。该数据集应包括多种场景和风格的输入文本:正常对话、非正式对话、含有拼写错误或语法问题的文本等。包括模棱两可或复杂情境的文本,看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布,这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。2.多轮对话的上下文跟踪对于涉及多轮对话或长文本的情况,模型需要正确理解整个对话的上下文。例如
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
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信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 分享一个MFC的ProgressCtrl的扩展类(支持自定义显示文字、颜色、百分比及其位置)
RevsInterstellar
QT笔记MFC笔记mfcc++progressctrl进度条控件扩展类
MFC自带的进度条控件CProgressCtrl不能在上面显示文字和百分比信息,这个类由CProgressCtrl派生,对其进行修改,可以改变其外观,更加美观实用。头文件:CXProgressCtrl.h#pragmaonce//CXProgressCtrlclassCXProgressCtrl:publicCProgressCtrl{DECLARE_DYNAMI
- 算法竞赛备考冲刺必刷题(C++) | 洛谷 P1001 A+B Problem
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c++算法
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:算法竞赛备考冲刺
- Java IO流 文件读写详解
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IO流的概念与分类IO(Input/Output)流是Java中用于处理输入输出操作的抽象概念。流可以看作一个数据序列的管道,数据像水流一样在程序与数据源之间传输。JavaIO流主要分为两大类:按流向分类:输入流(InputStream/Reader):用于读取数据输出流(OutputStream/Writer):用于写入数据按数据类型分类:字节流:以字节为单位传输数据(8位)字符流:以字符为单位
- 「分布式事务」之数据一致性模型
呼拉拉呼拉
分布式事务分布式分布式事务分布式系统分布式数据一致性模型
概念 分布式系统中的数据一致性模型定义了在事务处理过程中,系统如何保证数据在不同节点间的正确性和一致性。 本文主要阐述了分布式系统六大类数据一致性模型,相关的概念、特点、缺点、实现方式、常见应用以及简单示例说明。分类 在分布式系统中,一致性模型主要分为六大类:1.强一致性模型(StrongConsistency)2.弱一致性模型(WeakConsistency)3.最终一致性模型(Eventu
- Web Components 与 Shadow DOM 的样式隔离
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深入解析MySQL锁机制:从原理到实战场景前言在数据库高并发场景中,锁机制是保障数据一致性和事务隔离性的核心。然而,MySQL中锁的类型繁多,概念抽象,容易让人望而生畏。本文将通过通俗的语言和实际场景,带你彻底理解MySQL中的各种锁机制及其应用。一、锁的由来与分类1.1为什么需要锁?多个事务并发执行时,可能出现脏写、脏读、不可重复读、幻读等问题。例如:场景:A事务修改了某条数据但未提交,B事务读
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本节课你将学到理解什么是机器学习,以及它与传统编程的区别掌握监督学习、无监督学习的基本概念使用scikit-learn完成你的第一个机器学习项目构建一个完整的iris花朵分类器开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE需要安装的包pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn前置知识基本的Python语法(
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随着智能遥感进入新纪元,数据处理与模型效率的挑战日益成为应用落地的关键瓶颈。EasyFeature软件以星云空天大模型为核心,构建了基于人机智能提示学习的多模态系统。通过海量高质量数据预训练,集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库,提供端到端的智能解译能力。EasyFeature完全实现国产化自主可控,涵盖全栈软硬件支撑与训推一体化流程,确保高效安全。其极简安装
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化,强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据,并通过可视化手段分析结果,包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式,并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
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江树月华
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- 互换性与标准化
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互换性与技术测量机电专业必修课程
互换性与标准化一、互换性定义分类作用主要内容二、标准化一、互换性定义机械产品中的同一规格的一批零件或部件,任取其中一件,不需作任何挑选、调整或辅助加工就能进行装配,并能保证满足机械产品的使用性能要求的一种特性。分类分类几何参数互换零部件的尺寸、形状、位置、表面质量等几何参数具有互换性功能互换零部件的物理性能、化学性能和力学性能具有互换性按互换性程度分:完全互换性(绝对互换性)零件在装配或更换时,不
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r语言回归分析分类变量r语言清除变量
最近学习了PSM,我选择了用R去跑PSM,在这过程中遇到了许多问题,最后也都一一解决了,写下这个也是希望大家在遇到相同问题的时候能够得到帮助和启发,别的应该不会遇到太难的问题了哈哈。最近我也没做什么,录数据,或者说还在调整心态,最近遇到的事情也比较多,又或者说最近的心态比较乱,晚上也睡不好导致白天也比较烦躁,所以可能还是需要一段时间去好好调整,因此最近更新的也比较慢。不过还是会坚持的。问题阐述:1
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- 微调大语言模型后,如何评估效果?一文讲清
茫茫人海一粒沙
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在做大语言模型(LLM)微调时,“怎么判断模型调得好不好”是必须回答的问题。无论是在研究、项目落地,还是面试中,评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。本文从评估目标、技术指标、业务适配、实战建议四个维度,讲清楚微调后的模型评估怎么做,为什么这么做。一,评估前,先搞清楚目标不同的微调目的,评估方式也不同:✅精调任务能力:判断模型是否更好完成分类、问答、摘要、代码生成等任务。✅领域适应:关
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1.自动化重复性任务1.1识别并自动化日常任务提高工作效率的首要步骤是识别日常工作中重复性高且耗时的任务。根据麦肯锡全球研究院的报告,知识工作者大约有40%的时间花费在此类任务上。通过自动化这些任务,员工可以将更多时间投入到需要创造性思维和复杂决策的工作上。数据支持:一项针对500名知识工作者的调查显示,通过自动化日常任务,平均每天可以节省2小时的工作时间。这些任务包括数据录入、文件整理、邮件分类
- 【嵌入式硬件实例】-555定时器实现警灯LED闪烁效果
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目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充:基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习(MachineLearning,ML)✦核心概念:✦关键方法:✦应用案例:2.深度学习(DeepLearning,DL)✦核心概念:✦网络结构举例:✦技术趋势:3.自然语言处理(NLP)✦核心任务:✦代表模型:4.计算机视觉(ComputerVis
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缓存菜品问题用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大。结果:系统响应慢、用户体验差解决方案通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作缓存逻辑分析:每个分类下的菜品保存一份缓存数据数据库中菜品数据有变更时清理缓存数据DishController代码改写(用户端)publicResult>list(LongcategoryId){//构造r
- 07-Seq2Seq英译法案例
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自然语言处理人工智能nlp自然语言处理word2vec机器翻译分类
Seq2Seq英译法案例1任务目的:目的:给定一段英文,翻译为法文典型的文本分类(token分类)任务:每个时间步去预测应该属于哪个法文单词2数据格式注意:两列数据,第一列是英文文本,第二列是法文文本,中间用制表符号"\t"隔开iamfrombrazil.jeviensdubresil.iamfromfrance.jeviensdefrance.iamfromrussia.jeviensderus
- 人名分类器(RNN案例)
Turbo_O.
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案例介绍:人名分类案例是多分类问题,根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习,历史数据中已知y案例步骤:1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni
- RNN人名分类器案例
RNN人名分类器案例1任务目的:目的:给定一个人名,来判定这个人名属于哪个国家典型的文本分类任务:18分类---多分类任务2数据格式注意:两列数据,第一列是人名,第二列是国家类别,中间用制表符号"\t"隔开AngChineseAuYongChineseYuasaJapaneseYuharaJapaneseYunokawaJapanese3任务实现流程1.获取数据:案例中是直接给定的2.数据预处理:
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冒泡排序
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int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
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public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
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if (i%2 != 0)
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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工作计划学习
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1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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Permission
结构
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java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
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COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
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