- 现在发挥你的优势
爱生活的佑嘉
来和我做咨询的一些朋友,涉及到定位的,都会说,我不知道我的优势是什么,你能不能帮我看看?还有一些朋友,喜欢做各种测试来了解自己,测试过后,然并卵。今天,我想来聊聊优势,如何能了解自己的优势是什么。首先,我们要知道,如果要成为“不一般”的人,我们所做的事情,就要基于自身的优势。我做管理者十多年,看到每个员工都有不同的特长,有的擅长数字,有的擅长人际,有的擅长写作。这些知道自己优势并且在这方面刻意练习
- 最新阿里四面面试真题46道:面试技巧+核心问题+面试心得
风平浪静如码
前言做技术的有一种资历,叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题,都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的,先自己弄懂了再去阿里面试,不然就是去丢脸,被虐。希望对大家帮助,祝面试成功,有个更好的职业规划。一,阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
- 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
- 漫步,跳出藩篱
张巧金沙
最近的教学,倍感不爽。一为这国庆之假,把这课上得支离破碎的。放假前,上了四天课,但我却只上了三天,9月30日,我工作室在搞活动,全天的活动,课当然未能上。10月8日学生回校,上了两天课,学生又放回家了。就觉得学生刚有点状态,又回去逍遥去了。感觉吧,教学内容也不敢大胆甩开膀子去教学,所以呀,这教学内容还真上不走,而且学生学下来效果特差。这不,国庆放假前的一个周,测试了两次,均为第一单元,是自考试以来
- 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
- Pktgen-DPDK:开源网络测试工具的深度解析与应用
艾古力斯
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Pktgen-DPDK是基于DPDK的高性能流量生成工具,适用于网络性能测试、硬件验证及协议栈开发。它支持多种网络协议,能够模拟高吞吐量的数据包发送。本项目通过利用DPDK的高速数据包处理能力,允许用户自定义数据包内容,并实现高效的数据包管理与传输。文章将指导如何安装DPDK、编译Pktgen、配置工具以及使用方法,最终帮助开发者和网络管理员深入理解并优化网络
- 语文教学反思 ——一单元测试
一抹_绿茶香
我喜欢上语文课,现在最开心的时刻也就是课上那45分钟了。它可以让我和孩子们骑上骏马驰骋在知识的草原上,可以让我们乘着巨轮在书籍的海洋里任意航行……周三举行了一单元测试,今晚一单元的所有内容暂时告一段落。对于这单元我有如下思考:本单元的主题词是“读书”,几篇课文都是围绕着读书来编排的。里面有讲读书乐趣的,讲读书方法的,还有孩子们第一次接触的访谈录等。微笑班级从一年级下学期就开始阅读“闲书”,所以教学
- selenium特殊场景处理
Monica_ll
Seleniumseleniumchromepython
文章目录前言一、多窗口处理二、浏览器弹窗处理包含alert、confirm、prompt三、鼠标和键盘事件处理前言在使用selenium操作浏览器的过程中可能需要借助键盘和鼠标功能完成一些操作,或者操作弹窗处理,本文主要是整理自己工作过程中使用过的一些方法一、多窗口处理在实际测试过程中经常会有通过点击或者连接打开新的窗口,这种情况下就需要切换webDriver到对应浏览器对象才能操作新窗口的元素。
- 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
- 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
- 程序员必备:10 个提升代码质量的工具
大力出奇迹985
宠物
在软件开发过程中,代码质量对项目的成功起着决定性作用。高质量的代码不仅易于维护和扩展,还能有效降低成本并提升可靠性。本文精心挑选了10个程序员必备工具,助力提升代码质量。这些工具涵盖代码格式化、静态分析、代码审查、测试、性能优化、安全扫描、版本控制、依赖管理、代码生成以及文档生成等多个关键领域。通过使用它们,开发者能够高效地发现并解决代码中的潜在问题,遵循最佳实践,提升代码的可读性、可维护性与安全
- AI 生成虚拟宠物:24 小时陪你聊天解闷
大力出奇迹985
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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
- java实习生40多天有感
别拿爱情当饭吃
从5月15日开始,我开始第一步步入社会,我今年大三,在一家上市互联网公司做一名实习生,主要做java后端开发。开始的时候,觉得公司的环境挺不错的,不过因为公司在CBD,所以隔壁的午饭和晚饭都要20+RMB,而且还吃不饱,这让我感觉挺郁闷的。一到下午,我就会犯困(因为饿)。因此,我又不得不买一些干粮在公司屯着。关于技术,有一个比较大的项目在需求调研当中,我们做实习生,就是辅助项目经理,测试功能,并且
- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧:让模型更懂你的需求
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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
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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
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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
- 【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MCPAPI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
- 《天才在左,疯子在右——心理疾病漫谈》|你焦虑了嘛?
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《天才在左,疯子在右——心理疾病漫谈》这本书的作者是宁安宁,2015年12月在哈尔冰出版社出版。ISBN:9787548423676.我花了5个小时40分钟看完的。这本书中很多关于行为和心理活动情况的分析与案例解析都很透彻。书中针对每个心理障碍都会有是非题供你来测试,有解析心理障碍出现的原因,有问题的症状表现形式的阐述,有类似问题的案例解析,还有解决方案的描写。看完之后,你可以对自己心理上及行为上
- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
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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!
- 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
- 14.tornado操作之应用Websocket协议实现聊天室功能
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目录:每篇前言:1.什么是WebSocket(1)定义(2)优点(3)和HTTP对比(4)适用场景2.WebSocket关键方法3.本tornado项目中使用WebSocket(1)准备一个聊天室的页面:第一步:编写视图:第二步:编写接口:(app.py中加入以下接口!)第三步:编写前端页面:测试接口——响应OK!(2)使用WebSocket:(3)聊天室的聊天功能的最终实现:第一步:战前准备第二
- 网络如何赚钱?用手机怎么赚钱?
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网络赚钱不是你以为的那样,不是你想赚就能赚的,你需要一个很好的思路,让自己赚钱起来。今天我就给大家分享下这个方法,教咱们如何用手机操作互联网赚钱,这个非常简单。首先教你们怎样玩手机赚钱。第一步:打开淘宝或者拍拍、拼多多搜索赚钱项目。第二步:在网上搜一个项目或者产品,下载下来进行安装好之后去测试这个软件是否可以进行操作。第三步:进入测试后就点击第一个按钮进行提交就行了。第四步:提交后等待审核就行了。
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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
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抓包工具的定义常见类型分类使用场景及注意事项-CSDN直播抓包工具的定义常见类型分类使用场景及注意事项抓包工具的定义常见类型分类使用场景及注意事项抓包工具概述抓包工具顾名思义是一种用于捕获并分析网络数据包的软件或硬件工具它能够在数据传输过程中截取并记录网络流量让用户能够深入理解并排查网络问题这类工具的用途广泛从网络安全测试到应用程序调试都离不开抓包工具的帮助在众多的抓包工具中WiresharkFi
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接口测试-功能+自动化单元测试
根据⽹络资料,总结了以下⼀些常见的接⼝测试⾯试题:1.为什么要做接⼝测试?在讨论为什么要做接⼝测试之前,我们先稍微了解下接⼝是什么?接⼝可以很不准确的理解成是与资源打交道,这个资源可能是本系统的,也可能是其他系统的。举个例⼦,假如我们在开发1个bug管理系统,该系统需要拿到公司的所有开发和测试⼈员的信息,这样开发和测试⼈员不⽤注册都可以登录进去了,这应该很好理解。那么这些⼈员的信息储存在哪⾥呢?⼀
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- 【测试用例】银行借款业务
一、功能测试:借款申请流程:验证用户能够按照正常流程完成借款申请,包括填写借款金额、选择借款期限、提交必要的申请材料等步骤。验证系统能够正确处理用户提交的借款申请,包括申请信息的完整性和准确性检查。借款额度与期限:验证系统能够根据用户的信用评级和借款政策,正确计算并显示用户的可借款额度和期限范围。测试用户选择不同的借款额度和期限时,系统能否正确计算相关费用和还款计划。利率和费用计算:验证系统能够正
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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
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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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&
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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
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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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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- 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
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.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
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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
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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
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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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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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- 使用Struts2.2.1配置
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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
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- [职业与教育]青春之歌
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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....
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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.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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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
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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:
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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
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- 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
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