- 【动手学运动规划】2.6 Reeds Shepp曲线
自动驾驶小白说
动手学运动规划自动驾驶算法运动规划
我出来打工,我不惦记钱,我惦记什么?—武林外传黄豆豆代码及环境配置:请参考环境配置和代码运行!ReedsShepp,通常简称为RS曲线,是一种用于路径规划的算法,由J.A.Reeds和L.A.Shepp在1990年的论文《OptimalPathsforaCarThatGoesBothForwardsandBackwards》中提出。该算法主要用于描述机器人或车辆在平面上的运动轨迹,特别是在需要考虑
- 使用django调用deepseek api,搭建ai网站
陈王卜
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一、deepseek简介DeepSeek是一家人工智能公司,专注于开发先进的人工智能模型和技术。以下是关于DeepSeek的一些详细介绍:1.公司背景DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,致力于通过创新的技术和算法,推动人工智能领域的发展。2.技术与模型DeepSeek-V3:这是DeepSeek开发的一个大型语言模型,具有超过600B的参数,在多项性能指标上与国际顶尖模
- C/C++程序员应聘常见面试题深入剖析
xjbclz
C/C++
1.引言本文的写作目的并不在于提供C/C++程序员求职面试指导,而旨在从技术上分析面试题的内涵。文中的大多数面试题来自各大论坛,部分试题解答也参考了网友的意见。许多面试题看似简单,却需要深厚的基本功才能给出完美的解答。企业要求面试者写一个最简单的strcpy函数都可看出面试者在技术上究竟达到了怎样的程度,我们能真正写好一个strcpy函数吗?我们都觉得自己能,可是我们写出的strcpy很可能只能拿
- 避免死锁的方式
蜗牛^^O^
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1、加锁顺序保持一致2、加锁不成功,立即释放所有抢占到的锁3、银行家算法银行家算法:使用向量维护所有闲置资源每个进程不断申请的资源向量已知比如P0进程需要申请a向量,还需要申请b向量P1进程需要申请c向量,还需要申请d向量通过预判演算出一种安全序列,谁先申请谁后申请,谁先释放,释放后在申请。争取实现资源的最大化利用。但是这种算法不现实,因为每个进程申请的资源是不可预知。每个进程请求资源时,先预判是
- ffplay播放器源码(七)overlay滤镜
指掀涛澜天下惊
msys2ffplayffmpegc++视频编解码ffmpeg音视频c++
本章介绍在mfc-ffplay(源码已删除了所有相关滤镜的代码)播放器增加overlay滤镜在视频里面加logo水印图片,效果图:滤镜介绍滤镜(Filters)是FFmpeg库提供的一套强大的工具,滤镜可以应用于视频的每一帧,也可以应用于音频的每一个样本,从而实现各种效果,如缩放、裁剪、旋转视频,调整颜色、对比度、亮度,或者对音频进行混音、延迟、回声等处理。查看FFmpeg滤镜种类命令:ffmpe
- DirectX12(D3D12)基础教程 二“纹理”
指掀涛澜天下惊
d3d12c++vc3dc++visualstudiowindows开发语言
什么是纹理,简单理解叫贴图,比如现在一张1920X1080图片要显示在1920X1080的窗口上,那么图片像素与窗口一一对应简单的复制粘贴。如果图片大小与目标大小不一样时通过某种算法实现显示目标窗口上,这就叫纹理过滤。纹理坐标范围0到1,原点在左下角使用d3d12窗口显示一张图片,如果用gdi+现实简单多了,调用一个函数就可以解决。1.读取图片信息大小,像素深度BPP,d3d12所要的格式,数据。
- 深入了解React Fiber:React的新架构
糖糖老师436
react.js架构前端
ReactFiber是React16引入的一种全新的协调引擎,旨在解决旧版React在性能和灵活性方面的不足。本文将深入探讨ReactFiber的工作原理、其背后的设计理念,以及它如何提升应用的性能。我们会用通俗易懂的语言,帮助你轻松理解这个复杂的概念,并通过代码示例来进一步解释。1.什么是ReactFiber?ReactFiber是对React核心算法的一次彻底重构。旧版的React使用的是“S
- C++的Find算法用法,
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在C++中,可以使用std::map统计值出现次数为2的键。具体步骤如下:遍历std::map,找出所有值为2的键。使用条件语句检查每个值,符合条件时记录对应键。#include#include#includeintmain(){//创建一个std::map并插入数据std::mapdata={{1,2},{2,3},{3,2},{4,1},{5,2}};//用于存储值为2的键std::vecto
- DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?
爱吃青菜的大力水手
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DeepSeek技术解析:降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业?正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化(如稀疏计算、知识蒸馏)和模型压缩技术,将云端训练算力需求降至传统大模型的35%,车端推理芯片需求减少至65%。例如,某车企使用高通8650平台后,智驾系统成本显著下降。这种优化使得中小企业能以更低成本部署AI,甚至支持本地化私有化部署(如金融行业案例),同时减少对英伟达高
- DeepSeek:突破闭源封锁,引领大模型新时代
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近年来,人工智能领域蓬勃发展,大模型作为其中的核心技术,其重要性不言而喻。然而,大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现,为解决这些问题提供了全新的思路和方案。DeepSeek的核心优势:1.减少硬件依赖:DeepSeek通过算法优化和架构创新,降低了对高性能硬件的依赖,使得大模型的训练和部署可以在更广泛的硬件平台上进行,极大地降低了应用门槛。**
- 【Qt】13 计算器核心解析算法(中)
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一、中缀转后缀中缀表达式转后缀表达式的过程类似编译过程四则运算符表达式中的括号必须匹配根据运算符优先级进行转化转换后的表达式没有括号转换后可以顺序的计算出最终结果转换过程:当前元素e为数字:输出当前元素e为运算符:1.与栈顶运算符进行优先级比较2.小于等于:将栈顶元素输出,转13.大于:将当前元素e入栈当前元素e为左括号,入栈当前元素e为右括号:1.弹出栈顶元素并输出,直至栈顶元素为左括号2.将栈
- python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)
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引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题,该算法主要是针对于特征值阈值的确定,这个值可以用于论文讨论和说明。但实际情况中,我们需要对图像进行各种滤波,预处理,那么此时我们可能需要一种带坐标和投影的分割结果,本文就将带大家实现对图像进行阈值分割后进行结果的输出。本文代码共包含了四种不同的分割算法,分别是三角阈值分割法、Riddler-Calvard分割法、自适应局部均值分割法、自适应局部高斯分割
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
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DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
机器学习机器学习神经网络算法
模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- 基于Weber和simulink的齿轮啮合刚度计算
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使用weber算法计算齿轮啮合刚度,具有重大意义。资源文件列表基于Weber和simulink的齿轮啮合刚度计算/testwebgear20191020.m , 46533
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的 道路识别(续)
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- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
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yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 【算法】贪心算法
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算法算法贪心算法
贪心算法1.贪心介绍2.贪心本质3.最优装载问题(1)问题分析(2)算法实现(3)算法分析1.贪心介绍贪心算法总是做出当前最好的选择,期望通过局部最优选择得到全局最优的解决方案。但贪心不是从整体最优来考虑的,一旦做出选择,不会再改变,只能达到某种意义上的局部最优。简记为:想要当下最好的,但会导致目光短浅2.贪心本质应用情景:当出现两个特性——贪心选择性质和最优子结构性质时可用。(1)贪心选择性质:
- 时序差分(TD)算法:
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TD算法:小猴子每走1步,看一下这个路口的V值,还有获得的奖励r;回到原来的路口,把刚刚看到的V值和奖励r进行运算,估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同:TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。和蒙地卡罗(MC)一样:小猴需要先走N步,每经过一个状态,把奖励记录下来。然后开始回溯。那么,状态的V值怎么算呢?其实和蒙地卡罗一样,我们就假设N步之后,就到达了最终状态了。假设“最终状态”上我们之前没有走
- python-leetcode 43.二叉搜索树中第K小的元素
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leetcode算法职场和发展
题目:给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请设计算法,查找其中第K小的元素(从1开始计数)方法一:中序遍历叉搜索树具有如下性质:结点的左子树只包含小于当前结点的数。结点的右子树只包含大于当前结点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树二叉树的中序遍历即按照访问左子树——根结点——右子树的方式遍历二叉树;在访问其左子树和右子树时,我们也按照同样的方式遍历;直到遍历完整棵树。因为二
- 力扣hot100——分割回文子串 + 回溯算法总结(算法代码模板)
01_
力扣hot100算法leetcode回溯算法
给你一个字符串s,请你将s分割成一些子串,使每个子串都是回文串。返回s所有可能的分割方案。解法思路:切割一个a之后,在ab中再去切割第二段.....classSolution{public:vector>res;//最终结果vectorpath;//当前结果vector>partition(strings){backtracking(s,0);returnres;}voidbacktracking
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
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支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- 计算机二级公共基础知识考点整理,超全面,超全面
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数据结构算法java
第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析,笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找,读者应对此部分进行重点学习。详细重点学习知识点:1.算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2.数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3.栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4.树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5
- 共识算法 —— DPoS
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定义2014年4月由Bitshares的首席开发者DanLarimer提出。DPoS的全称是DelegatedProofofStake代理权益证明,它是由持有币的人选出一定数量(一般是101个,不一定,由项目方决定,不能少于11个)的代表节点(受托人)来运营网络(类似于人民群众选举出来的人大代表,由人大代表来维护人民的权益)。受托节点有记账的权力(也就是有生成区块、验证交易、区块上链的权限),但是
- 【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统
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matlab精品科研项目数学建模matlab开发语言科研项目算法美赛全国大学生数学建模竞赛
MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载:本项目完整讲解和全套实现源码见下资源,有需要的朋友可以点击进行下载说明文档(点击下载)全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习-HSV色彩空间-图像处理-森林火灾监测-matlab更多阿里matlab精品数学建模项目可点击下方文字链接直达查看:matlab精品数学建模项目合集(算法+源码+论文)
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前言###我做这类文章一个重要的目的还是记录自己的学习过程,我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴!!!习题1.奇偶数位题目链接:2595.奇偶位数-力扣(LeetCode)题面:分析:从右向左遍历每位即可代码:classSolution{publicint[]evenOddBit(intn){int[]ans=newint[2];intind
- 力扣每日一题【算法学习day.133】
南宫生
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- 插件总算是上架到Edge商店了
前端
插件总算是上架到Edge商店了,谷歌商店刚注册完开发者账号,而且审核比Edge严格多了,已经被打回来好几次了(/=_=)/~┴┴今天根据反馈刚改完提交,看网上介绍的说,估计得审核一周吧。最后附上Edge插件体验地址:https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/%E6%A9%99%E...今天水一篇,马上月底了,炉石还没上传说呢๑乛◡乛๑
- 【算法 | Python】高斯消元法
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算法python算法pythonnumpy
程序来源:GaussianEliminationArithmeticAnalysis原理说明源代码代码说明原理说明高斯消元法(GaussElimination)【超详解&模板】高斯消元法-百度百科源代码"""Gaussianeliminationmethodforsolvingasystemoflinearequations.Gaussianelimination-https://en.wikip
- AI专业知识库 | 创建
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1024程序员节
一、前言最近ChatGPT非常受欢迎,尤其是在编写代码方面,我每天都在使用。随着时间的增长,我开始对其原理产生了一些兴趣。虽然我无法完全理解这些AI大模型的算法和模型,但我认为可以研究一下其中涉及到大模型以外的专业知识、该如何进行回答、专业领域的专属知识大模型其实是无法回答的,那么我们就需要使用一个专业知识库来辅助AI进行对话操作。举例创建幼教师角色,需要专业知识来辅导幼儿,且需要符合正确的社会主
- Algorithm
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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- mongoDB 复杂查询表达式
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Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
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jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
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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
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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
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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
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
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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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
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
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• 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.
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- 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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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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#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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- 转:MyBatis Generator 详解
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无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
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
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结构
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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