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JVM 内存模型深度解析：原子性、可见性与有序性的实现练习时长两年半的程序员小胡 JVM 深度剖析：从面试考点到生产实践 jvm java 内存模型
在了解了JVM的基础架构和类加载机制后，我们需要进一步探索Java程序在多线程环境下的内存交互规则。JVM内存模型（JavaMemoryModel，JMM）定义了线程和主内存之间的抽象关系，它通过规范共享变量的访问方式，解决了多线程并发时的数据一致性问题。本文将从内存模型的核心目标出发，详解原子性、可见性、有序性的实现机制，以及volatile、synchronized等关键字在其中的作用。一、J
互信息：理论框架、跨学科应用与前沿进展大千AI助手人工智能 Python #OTHER 人工智能深度学习算法互信息香农通信随机变量
1.起源与核心定义互信息（MutualInformation,MI）由克劳德·香农（ClaudeShannon）在1948年开创性论文《AMathematicalTheoryofCommunication》中首次提出，该论文奠定了现代信息论的基础。互信息用于量化两个随机变量之间的统计依赖关系，定义为：若已知一个随机变量的取值，能为另一个随机变量提供的信息量。数学上，对于离散随机变量XXX和YYY，
企业级区块链平台Hyperchain核心原理剖析 boyedu 区块链区块链企业级区块链平台 Hyperchain
Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台，其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开，通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析：一、核心架构：分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构，将区块链功能解耦为独立模块，支持灵活组合与扩展：P2P网络层由验证节点（VP）
深入理解汇编语言子程序设计与系统调用网安spinage 汇编语言开发语言汇编算法
本文将全面解析汇编语言中子程序设计的核心技术以及系统调用的实现方法，涵盖参数传递的多种方式、堆栈管理、API调用等关键知识点，并提供实际案例演示。一、子程序设计：参数传递的艺术1.寄存器传参：高效简洁.386.modelflat,stdcalloptioncasemap:none.dataxdd5;定义变量ydd6sumdd?.code;函数定义：addxy1addxy1procpushebpmo
为了在未来的人工智能世界中取得成功，学生们必须学习人类写作的优点睿邸管家
澳大利亚各地的学生在新学年开始使用铅笔、钢笔和键盘学习写字。在工作场所，机器也在学习写作，如此有效，几年之内，它们可能会写得比人类更好。有时它们已经做到了，就像Grammarly这样的应用程序所展示的那样。当然，人类现在的日常写作可能很快就会由具有人工智能(AI)的机器来完成。手机和电子邮件软件常用的预测文本是无数人每天都在使用的一种人工智能写作形式。据AI行业研究机构称，到2022年，人工智能及
人民日报每日金句摘抄精选8.1 飞云写作
1.岁月因青春慨然以赴而更加静好，世间因少年挺身向前而更加瑰丽。2.与其朋友圈字斟句酌，不如现实中好好生活。3.真正的优秀不是别人逼出来的，而是自己和自己死磕。4.时代的考题已经列出，我们的答卷正在写就。5.人生不就是这样，经历过一次次考验才能成长；人生不就是这样，哪怕雨雪霏霾也要去追寻阳光。6.忆往昔，百年征程砥砺“同心”；看今朝，千秋伟业催人奋进。7.真理的波涛，喷涌而出就奔流不息；理想的火焰
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？ workflower 人工智能算法人工智能数据分析
在AI模型训练中，过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题，核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力：欠拟合（Underfitting）-定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。-原因：-模型结构过于简单（如用线性模型解决非线性问题）；-训练数据量不足或特征信息不充分；-训练时间太短，模型尚未学到有效模式。-表现：训练
人工智能应用研究快讯 2021-11-30 峰谷皆平
[HTML]ArtificialIntelligenceforSkinCancerDetection:ScopingReviewATakiddin,JSchneider,YYang,AAbd-Alrazaq...JournalofMedicalInternet...,2021ABSTACT:Background:Skincanceristhemostcommoncancertypeaffectin
机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通 a小胡哦机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
《UNIX网络编程卷1：套接字联网API》第8章：基本UDP套接字编程深度解析
《UNIX网络编程卷1：套接字联网API》第8章：基本UDP套接字编程深度解析（8000字图文实战）一、UDP协议核心特性与编程模型1.1UDP协议设计哲学UDP（UserDatagramProtocol）是面向无连接的传输层协议（图1），其核心特征包括：无连接通信：无需三次握手，直接发送数据报尽最大努力交付：不保证可靠性、不维护连接状态报文边界保留：接收方读取的数据与发送方写入完全一致低开销高效
从振动信号到精准预警：AI 如何重塑工业设备健康管理？缘华工业智维人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
在智能制造浪潮席卷全球的当下，工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中，AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星，成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器，如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号，再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析，从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析：设备状
AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷大力出奇迹985 人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 AIGC ai
GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战 AIGC chatgpt ai
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
lesson20：Python函数的标注你的电影很有趣 python 开发语言
目录引言：为什么函数标注是现代Python开发的必备技能一、函数标注的基础语法1.1参数与返回值标注1.2支持的标注类型1.3Python3.9+的重大改进：标准集合泛型二、高级标注技巧与最佳实践2.1复杂参数结构标注2.2函数类型与回调标注2.3变量注解与类型别名三、静态类型检查工具应用3.1mypy：最流行的类型检查器3.2Pyright与IDE集成3.3运行时类型验证四、函数标注的工程价值与
【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？三桥君《三桥君 MCP落地方法论》《三桥君 AI大模型落地方法论》#《三桥君 AI产品方法论》人工智能 AI产品经理 MCP API 三桥君系统架构 llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
Python 程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码睿思达DBA_WGX Python 讲义 python 开发语言
Python程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码目录Python程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码一、字符的编码二、`ASCII`编码三、`Unicode`编码四、使用`ord()`函数查询一个字符对应的`Unicode`编码五、使用`chr()`函数查询一个`Unicode`编码对应的字符六、`Python`字符串的特征一、字符的编码计算机默认只能处理二进制数，而不能处
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
今年校招竞争真激烈 12_05
程序员满大街，都要找不到工作了。即使人工智能满大街，我也后悔当初没学机器学习，后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗？好担心！
C语言结构体详解初学者，亦行者 C语言学习算法数据结构 c语言
目录C语言结构体1、声明结构体类型2、定义结构体变量3、成员的赋值与引用4、结构体数组5、结构体指针6、总结C语言结构体1、声明结构体类型前面学习了数组是一组相同类型数据的集合。但在实际应用中，我们往往会遇到不同类型的数据。而结构体就是用来存放不同数据的。#includeintmain(){structStu{intnum;//学号为整型charname[20];//姓名为字符串charsex;/
【2025/07/20】GitHub 今日热门项目 Albert_Lsk Github推荐 github 开源协议人工智能开源
GitHub今日热门项目每日精选优质开源项目|发现优质开源项目，跟上技术发展趋势报告概览统计项数值说明报告日期2025-07-20(周日)GitHubTrending每日快照数据时间21:28:08实时爬取生成项目总数15个精选热门开源项目⭐总星数392.7K社区认可度指标今日热度+4.5K24小时新增关注数据洞察核心指标项目总览15个精选项目⭐社区认可392.7K总星标数今日热度4.5K新增关注
数据可视化：数据世界的直观呈现卢政权1 信息可视化数据分析数据挖掘
在当今数字化浪潮中，数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段，能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式，让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中，数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征，从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来，我们将深入探讨数据可视化的奥秘，并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
基于随机森林的白酒风味智能分类系统：从数据到洞察的完整实践笙囧同学 python
作者：笙囧同学|中科院计算机大模型方向硕士|全栈开发爱好者座右铭：偷懒是人生进步的阶梯联系方式：[email protected]各大平台账号/公众号：笙囧同学前言大家好，我是笙囧同学！今天给大家分享一个超级有趣且技术含量爆表的项目——白酒风味智能分类系统。作为一个既爱技术又爱美酒的程序员，我花了大量时间研究如何用机器学习的方法来"品酒"，让AI帮我们识别白酒的风味特征。这个项目融合了机器学习、数
Claude Code 超详细完整指南（2025最新版）笙囧同学 python
终端AI编程助手|高频使用点+生态工具+完整命令参考+最新MCP配置目录快速开始（5分钟上手）详细安装指南系统要求Windows安装（WSL方案）macOS安装Linux安装安装验证配置与认证首次认证环境变量配置代理配置⚡基础命令详解启动命令会话管理文件操作Think模式完全指南MCP服务器配置详解MCP基础概念添加MCP服务器10个必备MCP服务器MCP故障排除记忆系统详解高级使用技巧成本控制策
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
10.3 条件变量百亿苍狗 Linux多进程多线程 IO模型 linux
10.3条件变量不⾜:主线程(消费者线程)需要不断查询是否有产品可以消费,如果没有产品可以消费，也在运⾏程序，包括获得互斥锁、判断条件、释放互斥锁，⾮常消耗cpu资源条件变量允许⼀个线程就某个共享变量的状态变化通知其他线程,并让其他线程等待这⼀通知条件变量的本质为pthread_cond_t类型的变量,其他线程可以阻塞在这个条件变量上,或者唤醒阻塞在这个条件变量上的线程条件变量的初始化分为静态初始
非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略）九章云极AladdinEdu 空间计算神经网络人工智能 gpu算力算法 java 开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
Amazon广告投放：如何精准筛选并添加关键词？新置元人工智能亚马逊广告 amazon
在亚马逊广告投放领域，关键词的选择是影响广告效果的核心要素之一。一个精准的关键词策略不仅能够提升广告的曝光度，还能确保产品能够被真正的目标受众看到，从而实现更高的转化率。然而，关键词的筛选并不是一个简单的操作，它需要结合数据分析、市场趋势和消费者行为模式进行科学的规划。一、关键词筛选的必要性：为什么精准匹配如此重要？1.提升广告投放的精准度关键词的精准度决定了广告是否能够投放给真正有购买意愿的用户
Algorithm 香水浓 java Algorithm
冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { 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 2:不等于$ne Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0}); 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 jvm jboss
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 ----------------
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 Ajax jqery
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 chengxuyuancsdn js typeof json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 comsci 设计模式数据结构 sql 框架脚本
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RMAN List和report 命令 daizj oracle list report rman
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 dcj3sjt126com c
1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; } 2、从键盘上输入10个整数，
自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
#import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sql mysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE TABLE student ( id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY , name VARCHAR
转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
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让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
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区别流浪鱼 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
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FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BO BW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq 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 tomcat_oracle java jvm jdk thread
【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权限组阿尔萨斯 Permission
结构继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 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 D

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