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Android操作系统的UI适配方案研究关键词:AndroidUI适配、屏幕密度、分辨率适配、约束布局、多屏幕支持、响应式设计、dp/sp单位摘要:本文深入探讨Android操作系统中的UI适配问题及其解决方案。文章从基础概念入手,分析Android碎片化带来的适配挑战,详细介绍多种适配方案的技术原理和实现方法,包括尺寸单位、布局技术、资源限定符等。通过实际代码示例和数学模型,展示如何构建适应不同
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AIGC领域AI写作在电商文案中的应用技巧关键词:AIGC、AI写作、电商文案、内容生成、自然语言处理、营销自动化、个性化推荐摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在电商文案创作中的应用技巧。文章首先介绍了AIGC的基本概念和发展现状,然后详细分析了AI写作在电商领域的核心应用场景和技术原理。通过具体的算法解析、数学模型和实际案例,展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。
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3.2.1色彩空间(ColorSpace)与色彩模型(ColorModel)基础色彩模型(ColorModel):色彩模型是一种抽象的数学模型,用一组数值(通常是三个或四个分量)来描述颜色。常见的色彩模型有:RGB(Red,Green,Blue):加色模型,常用于显示器、扫描仪、数码相机。通过混合不同强度的红、绿、蓝三原色光来产生各种颜色。CMY(Cyan,Magenta,Yellow):减色模型
- 多目标优化:改进蚁群算法解决实际工程问题
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多目标优化:改进蚁群算法解决实际工程问题关键词:多目标优化、改进蚁群算法、实际工程问题、算法原理、项目实战摘要:本文聚焦于多目标优化领域,介绍了如何运用改进蚁群算法来解决实际工程问题。首先阐述了多目标优化和蚁群算法的相关概念,接着深入分析改进蚁群算法的原理和具体操作步骤,包括数学模型和公式。通过项目实战展示了该算法在实际中的应用,探讨了其实际应用场景、工具和资源推荐,以及未来发展趋势与挑战。最后进
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数据分析领域如何借助AI人工智能升级关键词:数据分析、人工智能、机器学习、自动化分析、智能决策、数据预处理、预测分析摘要:本文系统阐述数据分析领域如何通过人工智能实现技术升级。从传统数据分析的瓶颈出发,解析AI驱动的核心技术架构,包括自动化数据预处理、智能特征工程、预测分析模型、自然语言处理在数据分析中的应用。通过具体算法实现、数学模型推导和项目实战案例,展示AI如何提升数据分析效率、挖掘数据深度
- 暗流涌动
创作人李新钢
深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。要教计算机认字,差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍,然后,在计算机的大脑(处理器加上存储器)里,总结出一个规律来,以后计算机再看到类似的图案,只要符合之前总结的规律,计算机就能知道这图案到底是什么字。学习的、反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中,一
- 机器学习入门:线性回归详解与实战
线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础也最常用的算法之一,无论是初学者入门还是实际业务场景,都能看到它的身影。本文将从概念、原理到代码实现,带你全方位了解线性回归。一、什么是线性回归?简单来说,线性回归是一种用于预测自变量与因变量之间线性关系的算法。它假设因变量(需要预测的结果)与一个或多个自变量(影响因素)之间存在线性关联,通过构建数学模型来描述这种关系,从而实现对未知数
- Python趣味算法:冒泡排序——从理论到极致优化
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排序算法是程序员的必修课,而冒泡排序是理解算法思维的绝佳起点。本文将深入解析冒泡排序的7种优化技巧,通过可视化演示+多维度性能分析,带你彻底掌握这一经典算法!看在每天坚持分享有趣知识的份上,点个关注吧(づ ̄3 ̄)づ关注是我更新的动力 ̄︶ ̄∗ ̄︶ ̄∗)作者会分享更多涉及到各种编程语言的有趣知识!(^∀^●)ノシ目录一、算法核心:气泡上浮的物理模拟1.1动态可视化算法流程1.2时间复杂度数学模型二、基
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目标检测:AI人工智能推动金融科技发展关键词:目标检测、金融科技、人工智能、计算机视觉、深度学习、YOLO、金融风控摘要:本文深入探讨了目标检测技术在金融科技领域的创新应用。我们将从计算机视觉基础原理出发,详细分析目标检测的核心算法和数学模型,并通过实际金融场景案例展示其应用价值。文章不仅包含技术实现细节,还提供了完整的开发环境搭建指南和代码示例,最后展望了该技术在金融科技领域的未来发展趋势和挑战
- 数据湖vs数据仓库:非结构化数据存储的终极对决
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量化投资革命:卫星图像数据如何提升价值投资准确率关键词:量化投资、卫星图像数据、价值投资、准确率提升、数据挖掘摘要:本文聚焦于量化投资领域,深入探讨卫星图像数据在提升价值投资准确率方面的关键作用。首先介绍量化投资与价值投资的背景,引出卫星图像数据的引入。接着详细阐述卫星图像数据的核心概念、与投资的联系以及数据处理的核心算法原理。通过数学模型和公式分析其如何助力投资决策。结合实际项目案例展示卫星图像
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概述量化金融(QuantitativeFinance)是一门融合数学、统计学、计算机科学与金融学的交叉学科,核心是通过量化模型和数据分析解决金融领域的问题,例如资产定价、风险管理、投资策略开发等。它的兴起与金融市场的复杂化、数据可获得性提升以及计算机算力发展密切相关。电子书资料:https://pan.quark.cn/s/cb1e6b72fbec一、量化金融的核心目标降低不确定性:通过数学模型分
- HTTP与网络通信:促进网络的绿色发展
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HTTP与网络通信:促进网络的绿色发展关键词:HTTP、网络通信、绿色发展、能源效率、数据传输优化摘要:本文深入探讨了HTTP与网络通信在促进网络绿色发展方面的重要作用。首先介绍了HTTP和网络通信的背景知识,包括其目的、预期读者和文档结构等。接着阐述了HTTP和网络通信的核心概念及联系,详细讲解了相关算法原理和具体操作步骤,并给出了数学模型和公式进行深入分析。通过项目实战展示了如何在实际中运用相
- AI人工智能领域多智能体系统:在智能渔业中的养殖管理应用
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AI人工智能领域多智能体系统:在智能渔业中的养殖管理应用关键词:多智能体系统、智能渔业、养殖管理、人工智能、分布式决策、环境监测、自主控制摘要:本文深入探讨了多智能体系统(MAS)在智能渔业养殖管理中的应用。我们将从基础概念出发,分析多智能体系统的架构原理,详细介绍其在渔业环境监测、投喂优化、疾病预警等方面的具体实现方法。文章包含数学模型、算法实现和实际案例,为读者提供从理论到实践的完整知识体系,
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微服务架构监控:四大黄金指标解析关键词:微服务架构、监控体系、四大黄金指标、SRE、延迟、流量、错误、饱和度摘要:本文深入解析微服务架构监控的核心方法论——四大黄金指标(延迟、流量、错误、饱和度),基于GoogleSRE最佳实践,结合具体技术实现与数学模型,阐述指标设计原理、数据采集方法、可视化实践及异常诊断逻辑。通过完整的项目实战案例,演示如何构建端到端监控体系,帮助技术团队建立可观测性基线,提
- 时序数据库在数据库领域的行业应用
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时序数据库在数据库领域的行业应用关键词:时序数据库、数据库领域、行业应用、时间序列数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在数据库领域的行业应用。首先介绍了时序数据库的背景知识,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了时序数据库的核心概念、架构和工作原理,通过Python代码详细讲解了核心算法。还介绍了相关的数学模型和公式,并举例说明。在项目实战部分,给出了开发环境搭建、源代码实现
- 鸿蒙应用App Linking优化:深度链接性能
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鸿蒙应用AppLinking优化:深度链接性能关键词:鸿蒙系统、AppLinking、深度链接、性能优化、路由匹配、参数解析、冷启动优化摘要:本文深入探讨鸿蒙系统下AppLinking深度链接的性能优化策略。从核心概念解析出发,详细阐述深度链接在鸿蒙架构中的实现原理,包括Ability路由机制、链接解析算法和参数传递模型。通过数学模型分析路由匹配复杂度,结合Python算法示例演示链接解析过程。基
- Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路
大数据洞察
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Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词:Eureka,大数据,服务治理,分布式系统,微服务摘要:本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状,阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理,结合Python代码进行说明,并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例,展示了Eureka在大数据服务治理中
- Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践
大数据洞察
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Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践关键词:Flink、物联网、实时大数据处理、最佳实践、数据流摘要:本文围绕Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践展开。首先介绍了相关背景知识,接着深入浅出地解释了Flink、物联网和实时大数据处理的核心概念以及它们之间的关系。然后详细阐述了Flink处理物联网数据的核心算法原理、数学模型和公式。通过实际项目案例,展示了开发环境搭建、代码实现和解读。
- OpenAI模型可解释性工具:理解AI的黑箱
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OpenAI模型可解释性工具:理解AI的黑箱关键词:OpenAI模型、可解释性工具、AI黑箱、模型理解、人工智能摘要:本文旨在深入探讨OpenAI模型可解释性工具,帮助大家理解AI这个“黑箱”。首先介绍了研究的背景、目的和预期读者,接着解释了核心概念,包括OpenAI模型、可解释性工具等,阐述了它们之间的关系。通过核心算法原理、数学模型和公式的讲解,让大家明白其内在机制。还给出了项目实战案例,包括
- 深入解析部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)及其应用
码字的字节
算法人工智能马尔可夫决策过程POMDP
POMDP的基本概念与模型部分可观测马尔可夫决策过程(PartiallyObservableMarkovDecisionProcess,POMDP)是强化学习领域中处理不完全信息环境的核心数学模型。与完全可观测的马尔科夫决策过程(MDP)相比,POMDP更贴近现实世界中智能体面临的感知局限,其核心特征在于系统状态无法被直接观测,智能体必须通过间接的观测信号来推断潜在状态。POMDP的七元组模型PO
- [硬件电路-68]:电阻、电容、电感;线性函数、积分函数、微分函数;电子世界与现实世界
前言:在电子电路与数学模型的对话中,电阻、电容、电感三大元件与线性函数、积分函数、微分函数构成了一组精妙的对应关系,揭示了物理世界与数学逻辑的深层共鸣。电阻是电路中最直接的“线性翻译者”。其电压与电流的关系遵循欧姆定律V=RI,输入(电流)的任何瞬时变化都会被电阻以固定比例“线性复制”到输出(电压)上,如同数学中的线性函数y=kx,简洁、即时且无记忆。他关注的是中期效应。电容则扮演了“时间积分者”
- 三生原理促进东西方数学观融合统一?
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AI辅助创作:问答一:三生原理通过构建动态生成与形式逻辑兼容的跨文化数学模型,展现出统一东西方数学观的潜在可能,但其理论成熟度仍需突破以下关键节点:一、方法论层级的融合路径生成逻辑与公理体系的协同三生原理的素数生成公式(p=3(2n+1)+2(2n+m+1))将阴阳元(2与3)作为生成元,通过参数联动(m∈{0,1,2,3,4})主动构造素数,与传统数论的被动筛法形成互补。这种“动态构造+形式
- 大数据集成方案对比:Kafka vs Flume vs Sqoop
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AgenticAI实战大数据kafkaflumeai
大数据集成方案对比:KafkavsFlumevsSqoop关键词:大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要:在大数据生态中,数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具,从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异,结合实际项目经验总结选型策略,帮助开发者根据业
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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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
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
171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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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
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
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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
bylijinnan
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
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
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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:
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- NIO示例
daysinsun
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NIO服务端代码:
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- 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
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
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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
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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import org.junit.runn
- 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
wenjinglian
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。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
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
xp9802
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