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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
- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
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cnnrnn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
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
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- 【免费下载】 Aspose for Java:解锁无水印、无限制的文档处理能力
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- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、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:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
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- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
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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
- 数据结构2-集合类ArrayList与洗牌算法
文章目录★引言:一.MyArrayList模拟实现(一)IList(二)MyArrayList(1)add(Tdata)(2)add(intpos,Tdata)(3)IllgalPosException(4)indexOf(ObjecttoFind)(5)contains(ObjecttoFind)(6)get(intpos)(7)set(intpos,Tvalue)(8)remove(Objec
- 冬游颐和园简易攻略
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持续记录431天(2019.2.8)阅读打卡第212天:《穷查理宝典》1394-1461。朗诵记录第213天:今天是朗诵的第32周第5天,日常绕口令练习《喇嘛和哑巴》,《论语•述而第七》(二)七点四十醒来,老妈做些早餐,饭毕,我们祖孙三人九点出门,今天计划颐和园。颐和园在最初建造的时候就是为了祝寿所用,作为皇家园林,在规划上颐和园共分为三个区域:生活区(佛香阁),行政区(仁寿堂),游玩休闲区(昆明
- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
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深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
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大霸王龙
行业+领域+业务场景=定制YOLO目标检测人工智能
1.模型架构调整类别适配:将YOLO输出层的类别节点数调整为600(如YOLOv5的detect.yaml中修改nc=600),并更新类别名称映射表(classes.txt)。骨干网络优化:若使用YOLOv5/v8,可升级骨干网络(如C3模块深度)或替换为更高性能的主干(如EfficientNet、ResNet-101),以增强复杂场景的特征提取能力。多尺度检测头:保留或扩展YOLO的多尺度输出(
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phpdi
1.引用变量考点引用变量定义:用不同的名字访问同一个变量内容cow机制遍历时的引用处理unset只会取消引用,不会销毁内存空间php中对象默认是引用传递,若需要复制,则需要使用clone2.常量及数据类型define,const;php5.6以用const定义常量不支持表达式;7种false情况:0,0.0,'','0',[],null,false;精度丢失;获取客户端,服务端ip;与app交互$
- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- 9、Docker Compose 实战
小醉你真好
#部署不求人docker容器运维
DockerCompose实战教程(含完整Nginx案例+配置项详解)适合读者:开发者、后端工程师、运维工程师、初学者环境要求:CentOS9+Docker已安装教程亮点:实战驱动、配置项详解、挂载说明、可直接复制使用标签:#Docker#DockerCompose#运维实战#Nginx部署一、什么是DockerCompose?DockerCompose是Docker官方推出的多容器应用编排工具,
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- 学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录
QQ296078736
人工智能
专题研究推进“教-学-评”一体化,打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
- yolo检测常见指标
bigdata从入门到放弃
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YOLO(YouOnlyLookOnce)作为经典的单阶段目标检测算法,其性能评估依赖于目标检测领域的通用指标。这些指标既衡量检测精度(是否准确识别物体类别、准确定位),也衡量检测速度(是否实时)。下面用通俗的语言详细解释核心指标:一、基础:判断“预测框是否有效”——IoU(交并比)目标检测的核心是“预测框”(模型输出的矩形框)是否准确覆盖“真实框”(人工标注的物体位置)。IoU是衡量两者重叠程度
- Shortage of semiconductors
俗世尘沙
Semiconductorsposeanunwelcomeroadblockforcarmakers半导体成为了令汽车制造商头疼的“拦路虎”Ashortageofsemiconductorshasleftcarfirmsunabletoinstalltheelectronicsthatcontrolentertainmentsystems,safetyfeaturesanddrivingaids.
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
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文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
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试着
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目录一、实战项目架构(电商下单系统)二、环境搭建(30分钟)1.使用DockerCompose一键部署2.启动命令三、项目集成SkyWalking1.SpringBoot项目添加Agent2.关键业务代码埋点四、全链路压测实战1.JMeter压测脚本配置2.执行压测命令五、全链路追踪分析实战1.在SkyWalking中定位瓶颈2.真实瓶颈分析案例六、中间件性能分析1.Redis性能分析2.MySQ
- Python,Go, C ++开发升学宝典APP
为了开发一个高效、可扩展的“升学宝典”APP,结合Python、Go和C++的优势,以下是技术架构设计和实现方案:###一、整体技术架构```mermaidgraphLRA[移动端]-->B[Go网关]B-->C[Python微服务]B-->D[C++微服务]C-->E[MySQL]D-->F[Redis]```###二、技术栈分工1.**Python(Django/FastAPI)**-核心业务
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
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**在人工智能技术中,大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而,由于网络限制,直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此,本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM,并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)?大型语言模型是一种深度学习模型,训练于大量文本数据上,能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
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探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代,人工智能正逐步改变我们的生活,其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目,它提供了一个庞大的植物病害识别数据集,旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
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Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 大模型【进阶】(一)MoE(mixture of experts)混合专家结构
ReinaXue
人工智能笔记语言模型神经网络
什么是MoE结构?MoE(MixtureofExperts,专家混合模型)是一种深度学习模型架构,通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中,模型由多个“专家”组成,每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分,而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率,并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家:在MoE模型中,专家通常指的是网络中的子模型,每个专家具
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一碗白开水一
yolo系列助你拿捏AI算法YOLO人工智能目标检测计算机视觉
YOLOv1(YouOnlyLookOnce):实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域,传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO(YouOnlyLookOnce)首次实现端到端单阶段检测,将检测速度提升至45FPS(FasterR-CNN仅7FPS),彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题,实现"看一眼即知全貌"的
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Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章,地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此,在完成BEV处理之后,模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
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YOLOv4是一种目标检测算法,是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,由AlexeyBochkovskiy、Chien-YaoWang和Hong-YuanMarkLiao共同提出。相比于之前的版本,YOLOv4在速度和精度方面都有了显著的提升。下面是YOLOv4的一些详细介绍:模型结构YOLOv4采用了一种新的模型结构,称为CSPDarknet。这个结构类似于ResNet的残
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生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
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Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
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系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
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PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在