- 鸿蒙应用开发—ZDbUtil高效使用数据库
H.ZWei
HarmonyOS应用开发harmonyos数据库鸿蒙ZDbUtil
文章目录介绍下载安装基本使用注解TableIdColumnOneToOne使用方法定义实体类初始化数据库并根据被@Table注解的类创建表创建表查数据插入数据删除数据清空数据参考介绍ZDbUtil是一款基于SQLite的鸿蒙数据库框架,通过注解标注实体类与属性,让数据更能抽象化简化原生RdbStore的使用。同时支持V1和V2状态管理管理。SQLite在鸿蒙上的基本使用可以参考:鸿蒙应用开发—数据
- 深度学习之优化器Optimizer介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
- MongoDB副本集介绍与部署
寒秋丶
数据库数据库mongodb运维linux运维开发性能测试数据仓库
MongoDB副本集(ReplicaSet)作为MongoDB数据库的核心功能之一,为开发人员提供了一种简单而有效的方式来实现数据的高可用性和冗余备份。在本文中,我们将探讨MongoDB副本集的概念、工作原理以及如何配置和管理一个稳健的副本集环境。关于MongoDB分片介绍与部署,可以参考:MongoDB分片介绍与部署一、副本集介绍1、副本集(replicaset)MongoDB的副本集(Repl
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 地理信息系统(ArcGIS)在水文水资源、水环境中的应用
科研的力量
水文地质土壤arcgis水文水资源
一ArcGIS:数据管理1.1ArcGIS界面及数据加载1.2ArcGIS常见数据格式1.3基于Geodatabase的数据库构建1.4环境信息的查询与输出1.5文档保存方式二ArcGIS:数据转换2.1常用地图投影介绍2.2投影变换2.3地理坐标转换(北京54、西安80、WGS84及国家2000坐标转换)2.4数据结构转换2.5数据格式转换2.6数据类型转换三ArcGIS:地图制作3.1GIS制
- C# 事件编程详解
萨达大
C#上位机开发c#开发语言事件event
文章目录1.什么是事件?2.事件的声明与使用2.1声明事件2.2订阅与触发事件3.事件的核心概念3.1事件处理委托3.2自定义事件参数4.事件的高级用法4.1多播委托与事件4.2事件解除订阅4.3自定义事件访问器5.事件的应用场景5.1GUI应用程序中的事件5.2基于事件的编程模型5.3观察者模式6.事件的注意事项7.事件的完整示例8.总结1.什么是事件?在C#中,事件是依赖于委托的特殊类型,用于
- 基于k3s部署Nginx、MySQL、PHP和Redis的详细教程
先决条件一台Linux服务器(或本地虚拟机),建议Ubuntu/CentOS基础命令行操作能力确保服务器有至少2GB内存和10GB磁盘空间1.安装k3s(极简Kubernetes)1.1一键安装#用root用户或sudo权限执行以下命令curl-sfLhttps://get.k3s.io|sh-解释:k3s是一个轻量级Kubernetes发行版,专为资源有限的环境设计这条命令会自动下载并安装k3s
- 【大模型技术】基于 通义千问(Qwen)实现对话系统
大数据追光猿
大模型python人工智能学习方法语言模型
一、项目背景与目标目标:构建一个支持多轮对话的对话系统。实现上下文管理,确保对话历史能够被正确记录并影响后续回答。使用Qwen提供的API生成自然语言回复。核心功能:多轮对话:用户可以连续提问,系统根据上下文生成连贯的回答。上下文管理:通过维护对话历史,确保模型理解用户的意图。灵活性:支持自定义提示模板和外部数据源。技术栈:QwenAPI:用于生成自然语言回复。Python:编程语言。二、实现步骤
- 人形机器人进入工厂
百态老人
笔记人工智能
人形机器人已进入工厂,主要应用于汽车制造、智能制造等领域,具备提高生产效率、降低成本等优势,但面临技术成熟度、成本控制等挑战,市场前景广阔。人形机器人进入工厂的现状国内外企业的实践特斯拉、优必选等企业已开始在工厂中部署人形机器人,如特斯拉的Optimus和优必选的WalkerS,分别用于汽车制造和工业领域。这些实践表明人形机器人已经在实际生产环境中得到应用,尤其是在需要高精度和高重复性任务的场景中
- MongoDB介绍与部署使用
zhangleijiutian
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MongoDB的功能特性MongoDB是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库,设计用于提供高性能、水平可扩性、高可用性和高级可查询性,为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB的名称取自单词”humogous”中间的几个字符,是很大、巨大的意思。该数据库由10gen公司开发并提供技术支持,它属于NoSQL数据库家族中的一员,在许多场景下可以用来替代传统关系型数据库或key/v
- Python实现机器学习项目教程:房价预测
向着开发进攻
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Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- 使用C++实现链表数据结构
向着开发进攻
c语言数据结构c++链表
使用C++实现链表数据结构在计算机科学中,链表是最基础且常用的数据结构之一,它属于线性数据结构。链表相比于数组,它能动态地管理内存,具有更高的插入和删除效率,特别是在频繁需要增删操作的场景下。本文将通过C++编程语言实现单链表的数据结构。我们将实现以下功能:链表的插入:在链表头、尾部插入节点。链表的删除:删除指定位置的节点。链表的遍历:打印链表的所有元素。链表的搜索:根据值查找节点。一、链表的基本
- C# 特性(Attributes)使用详解
鲤籽鲲
C#c#开发语言C#知识捡漏
总目录前言在C#中,特性(Attributes)是一种用于向代码添加元数据的强大机制。这些元数据可以被编译器、运行时环境或开发工具读取,并用于控制程序的行为。本文将详细介绍C#中特性的基本概念、常见用法以及一些高级应用。一、什么是特性?1.定义特性(Attribute)是C#中用于向代码元素(类、方法、属性等)附加元数据(Metadata)的声明性标记,本质是继承自System.Attribute
- Python中Pandas常用函数及案例详解
程序员爱技术
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Pandas是一个强大的Python数据分析工具库,它为Python提供了快速、灵活且表达能力强的数据结构,旨在使“关系”或“标签”数据的操作既简单又直观。Pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维标签化数据结构,可以看作是一个表格,其中可以存储不同类型的数据。下面是Pandas中一些关于导入、导出、查看、检查、选取、清理、合并、统计等常用函数的详解以及案例说明:第一、导入函数P
- ArcGIS切片缓存目录结构及配置文件说明
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目录缓存目录结构conf.cdi文件:conf.properties文件:conf.xml文件:ArcGIS切片缓存目录:3个配置文件和图片目录缓存目录结构服务名//Map//-_alllayers//服务名//Map//【1】conf.cdi主要记录范围,等于所切图层的范围,平面坐标显示【2】conf.properties固定【3】conf.xml包含参考系、起始点坐标、瓦片尺寸、读取切片原点、
- vue中修改子组件样式
dengling4813
javascriptViewUI
一、问题叙述项目里需要新添加一个表单页面,里面就只是几个select,这个几个select是原本封装好的组件,有自己原本的样式,而这次的原型图却没有和之前的样式统一起来,需要微调一下,这里就涉及到父组件修改子组件的样式。不想混用本地和全局样式,所以选择了>>>,但是并不起作用,就换成/deep/,其实到这里我也没有继续深入这个知识点,因为在浏览器里预览后已经实现了原型图的样式,直到打包在手机上测试
- 【解决方案】RAGFlow部分问题清单及解决方案备忘1
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一、长时间显示:Taskisqueued多半是因为模型确实在队列中排队的原因,要么是内存一直在被占用中,要么是CPU或GPU一直在被占用中,可以首先检查硬件利用率:如果是内存导致的队列缓慢,可以将.env文件中的MEM_LIMIT改为26073741824如果是GPU或者CPU的原因,得具体排查,终止无用进程,如果都不是,检查docker容器的日志看看是否有任何异常:dockerlogs-frag
- 【MySQL】表的约束
熙曦Sakura
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5.表的约束真正约束字段的是数据类型,但是数据类型约束很单一,需要有一些额外的约束,更好的保证数据的合法性,从业务逻辑角度保证数据的正确性。比如有一个字段是email,要求是唯一的。表的约束很多,这里主要介绍如下几个:null/notnull,default,comment,zerofill,primarykey,auto_increment,uniquekey。5.1空属性两个值:null(默认
- SpringBoot整合Netty
晚上睡不着!
#SpringBootspringbootniowebsockettcp/iphttp
前言Netty是一个高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高并发协议服务器和客户端。Netty主要基于JavaNIO实现,提供了异步和事件驱动的网络编程工具,简化了TCP和UDP服务器的编程。Netty广泛应用于分布式系统、实时通信、游戏开发等领域,例如,知名的Elasticsearch和Dubbo框架内部都采用了Netty。Netty吸收了多种协议的实现经验,经过精心设计,
- 人形机器人专题:人形机器人产品方案对比,百花齐放,各擅胜场
人工智能学派
搜索引擎
今天分享的是人形机器人系列深度研究报告:《人形机器人专题:人形机器人产品方案对比,百花齐放,各擅胜场》。(报告出品方:国泰君安证券)报告共计:25页来源:人工智能学派特斯拉人形机器人迭代迅速,从执行层到控制层进化明显特斯拉机器人产品迭代迅速,产品性能进步明显。2021年8月,在特斯拉AIDAY上,马斯克公布人形机器人初步设计方案,仅1年后,Optimus实现了从概念到整机的落地,已具备了行走、拾取
- 【蓝桥】枚举
CH3_CH2_CHO
QuantumCoffee算法c++枚举蓝桥杯
1、引言在算法领域中,枚举算法是一种基础且直观的解题思路。无论是新手入门还是复杂问题的简化处理,它都扮演着重要角色。本文将结合枚举算法的核心思想、解空间类型以及循环枚举的实践步骤,带大家深入理解这一经典算法。2、核心2.1算法思想枚举算法的核心是穷举所有可能的情况。它将问题解空间中的每个可能解逐一枚举,通过验证和比较,找到满足问题条件的最优解或所有解。例如,在寻找数字组合的问题中,枚举算法会遍历所
- 爬虫的精准识别:基于 User-Agent 的正则实现
Small踢倒coffee_氕氘氚
经验分享笔记
##摘要随着互联网技术的飞速发展,网络爬虫在数据采集、搜索引擎优化等领域的应用日益广泛。然而,恶意爬虫的存在也给网站安全和数据隐私带来了严重威胁。因此,精准识别爬虫行为成为网络安全领域的重要课题。本文提出了一种基于User-Agent正则表达式的爬虫识别方法,通过分析User-Agent字符串的特征,构建正则表达式规则,实现对爬虫的精准识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率和较低的误报率,
- 产品更新 | 新一代系统建模语言 基于SysML v2的逻辑架构建模
杭州华望MBSE
华望产品更新架构经验分享制造
基于SysMLv2的逻辑架构建模摘要SysMLv2作为OMG官方提出的一种新型系统工程建模语言,在功能和模型概念等方面与SysMLv1存在较大的差别。本文基于SysMLv2语言,以“柴油发动机”为案例,实现逻辑架构的建模,从而展示其在系统设计和分析中的有效性。通过实际应用中SysMLv2与SysMLv1建模方式的对比,阐述两者的不同之处以及使用SysMLv2的优势。一、基于PartUsage的逻辑
- 【Java篇】行云流水,似风分岔:编程结构中的自然法则
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文章目录Java程序逻辑控制:顺序、分支与循环结构全面解析一、顺序结构二、分支结构2.1if语句2.1.1基本语法2.1.2if-else语句2.1.3if-elseif-else语句2.2switch语句三、循环结构3.1while循环3.2break语句3.3continue语句3.4for循环四、输入输出4.1输出到控制台4.2从键盘输入五、猜数字游戏六、总结与展望Java程序逻辑控制:顺序
- 《计量地理学》实习指南
zmg18213828575
一、EXCEL中常用的函数(部分)操作方法:打开EXCEL→输入原始数据→选择fx粘贴函数→函数分类中选择统计→从函数名中选择我们所需要的函数→确定→在数值中输入或选入计算数据范围(如A1:A10)则结果就会出来。具体的函数及其含义:AVERAGE计算参数平均值CORREL求相关系数DEVSQ求离差平方和FTESTF检验的结果GEOMEAN正数数组的几何平均数INTERCEPT一元回归线的载距(Y
- 分子动力学仿真软件:GROMACS_(11).高级模拟技术
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高级模拟技术在分子动力学仿真软件中,高级模拟技术是提升仿真精度和效率的关键。这些技术不仅包括更复杂的模拟方法,还包括对现有方法的优化和扩展。本节将详细介绍一些常用的高级模拟技术,并通过具体的代码示例来说明如何在GROMACS中实现这些技术。1.温度和压力控制在分子动力学模拟中,温度和压力控制是非常重要的。适当的温度和压力控制可以确保系统在模拟过程中保持在所需的物理状态。GROMACS提供了多种温控
- 分子动力学仿真软件:GROMACS_(2).安装与配置GROMACS
kkchenjj
分子动力学2分子动力学仿真模拟模拟仿真
安装与配置GROMACS在本节中,我们将详细介绍如何在不同的操作系统上安装和配置GROMACS,以便您能够顺利地开始使用这一强大的分子动力学仿真软件。我们将涵盖以下内容:在Linux上的安装与配置在Windows上的安装与配置在MacOS上的安装与配置验证安装在Linux上的安装与配置1.获取GROMACS源代码首先,您需要从GROMACS官方网站或其他可靠源获取最新的GROMACS源代码。您可以
- Python教程:一文了解如何让Python代码变成命令行工具
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目录1.什么是argparse?2.基本用法1.创建ArgumentParser对象2.添加参数3.解析参数4.使用解析后的参数5.一个简单的用户信息打印工具5.1示例代码5.2运行示例3.高级用法1.子命令2.互斥参数3.自定义类型和动作4.嵌套解析器4.复杂示例:数据库管理工具CLI,全称为Command-LineInterface,即命令行界面。它是一种与计算机程序进行交互的方式,用户通过输
- 伍德里奇计量经济学第四章计算机答案,计量经济学中文答案 伍德里奇
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第1章计置经济学的性质与经济数据1.1复习笔记一、计量经济学由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题,计量经济学己从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。1.非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据,以强调研宄者只是被动的数据搜集者这一事实。2.实验数据通常是在实验环境中获得的,但在社会科学中要得到这些
- vue3学习教程第二十六节(Hooks 封装注意事项)
刺客-Andy
vue3vue.jsjavascript前端
1、什么是HooksHooks最先提出的是React,在React16之后提出了所有以use开头定义的函数,用于复杂功能编写、函数组件中状态管理共用、副作用处理而抽离的共用的单一功能可复用的函数;2、Hooks与mixinsClass在应用中的差异在vue2中的mixinsClass主要有以下缺点:a、数据来源不清晰:在一个单文件组件中引入多个mixins或者class时候,想要追踪一个方法或者属
- 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'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
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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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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
程序员是怎么炼成的
操作系统
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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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- 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
http://www.g4it.org
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
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- 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
boyitech
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。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
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....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
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.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
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- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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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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var parent_id = $("#parent_id").v
- 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
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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windowsPHPunixMicrosoftperl
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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org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- 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
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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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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