- day15｜前端框架学习和算法
universe_01
前端算法笔记
T22括号生成先把所有情况都画出来，然后（在满足什么情况下）把不符合条件的删除。T78子集要画树状图，把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索：每个边都走完，再回溯应用：二叉树搜索，图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量（非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式，lambda匿名函数“一次性的小函数，没有名字”setup语法糖：让代码更简洁好写的语法ref创建：基本类型的
- C++ 计数排序、归并排序、快速排序
每天搬一点点砖
c++数据结构算法
计数排序：是一种基于哈希的排序算法。他的基本思想是通过统计每个元素的出现次数，然后根据统计结果将元素依次放入排序后的序列中。这种排序算法适用于范围较小的情况，例如整数范围在0到k之间计数排序步骤：1初始化一个长度为最大元素值加1的计数数组，所有元素初始化为02遍历原始数组，将每个元素值作为索引，在计数数组中对应位置加13将数组清空4遍历计数器数组，按照数组中的元素个数放回到元数组中计数排序的优点和
- 【C++算法】76.优先级队列_前 K 个高频单词
流星白龙
优选算法C++c++算法开发语言
文章目录题目链接：题目描述：解法C++算法代码：题目链接：692.前K个高频单词题目描述：解法利用堆来解决TopK问题预处理一下原始的字符串数组，用一个哈希表统计一下每一个单词出现的频次。创建一个大小为k的堆频次：小根堆字典序（频次相同的时候）：大根堆循环让元素依次进堆判断提取结果C++算法代码：classSolution{//定义类型别名，PSI表示对typedefpairPSI;//自定义比较
- 力扣面试题07 - 旋转矩阵
茶猫_
leetcode矩阵算法c语言
题目：给你一幅由N×N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法，将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到？示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵，使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2:给定matrix=[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,
- 模拟退火(SA)：如何“故意走错路”，才能找到最优解？
小瑞瑞acd
小瑞瑞学数模模拟退火算法python启发式算法算法
模拟退火(SA)：如何“故意走错路”，才能找到最优解？图示模拟退火算法如何通过接受较差解（橙色虚线标注）从局部最优（绿色点）逃逸，最终找到全局最优解（紫色点），展示其跳出局部极小值的能力。大家好，我是小瑞瑞！欢迎回到我的专栏！想象一下，你站在一座连绵不绝的山脉中，目标是找到海拔最低的那个山谷。你手上只有一个高度计，视野被浓雾笼罩，只能看清脚下的一小片区域。如果你是一个“贪心”的登山者，你的策略会非
- 编程算法：技术创新的引擎与业务增长的核心驱动力
在数字经济时代，算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈，到动态规划优化万亿级金融交易，编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算：突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算（Processing-in-Memory）通过直接在存储单元执行计算，实现能效10-100倍提升：#传统计算vs存内计算能耗模型i
- 图论算法经典题目解析：DFS、BFS与拓扑排序实战
周童學
数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析：DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点，本博客将通过四道LeetCode经典题目（均来自"Top100Liked"题库），深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点，每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格，计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- JVM 内存分配与回收策略：从对象创建到内存释放的全流程
在JVM的运行机制中，内存分配与回收策略是连接对象生命周期与垃圾收集器的桥梁。它决定了对象在堆内存中的创建位置、存活过程中的区域迁移，以及最终被回收的时机。合理的内存分配策略能减少GC频率、降低停顿时间，是优化Java应用性能的核心环节。本文将系统解析JVM的内存分配规则、对象晋升机制，以及实战中的内存优化技巧。一、对象优先在Eden区分配：新生代的“临时缓冲区”大多数情况下，Java对象在新生代
- 代码随想录算法训练营第三十五天
01背包问题二维题目链接01背包问题二维题解importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);intM=sc.nextInt();intN=sc.nextInt();int[]space=newint[M];int[]value=new
- 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
- 基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命：架构、核心技术与项目管理实践
Liudef06小白
特殊专栏人工智能AIGC架构人工智能deepseek
基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命：架构、核心技术与项目管理实践DeepSeek大模型正重塑游戏开发范式，本文将深入解析如何利用这一革命性技术构建下一代大型游戏，涵盖从架构设计到项目管理的全流程实践。目录DeepSeek游戏引擎核心架构1.1神经符号系统融合架构1.2动态世界生成引擎智能NPC与剧情系统2.1角色人格建模技术2.2动态叙事生成算法大型项目管理体系3.1敏捷-AI混合开发流
- 量子计算解决气候变化：科学家找到了新方法
大力出奇迹985
量子计算
气候变化已成为全球面临的严峻挑战，传统计算方法在应对与之相关的复杂问题时存在诸多局限。而量子计算作为新兴技术，为解决气候变化难题带来曙光。本文深入剖析科学家利用量子计算应对气候变化的新方法。量子计算凭借独特的量子比特与量子特性，在加速气候模型计算、优化模型参数、预测极端天气事件等方面展现出巨大优势。同时，在可再生能源整合、电网管理、碳捕获等实际应用场景中也发挥着重要作用。尽管目前面临硬件和算法等方
- 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AIGCai
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AIGCchatgptai
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
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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
- 算法刷题-动态规划之背包问题
1.背包问题之01（4.30）题目描述小明有一个容量为VV的背包。这天他去商场购物，商场一共有NN件物品，第ii件物品的体积为wiwi，价值为vivi。小明想知道在购买的物品总体积不超过VV的情况下所能获得的最大价值为多少，请你帮他算算。输入描述输入第11行包含两个正整数N,VN,V，表示商场物品的数量和小明的背包容量。第2∼N+12∼N+1行包含22个正整数w,vw,v，表示物品的体积和价值。1
- 2018年中南大学中英翻译
某翁
参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
- 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)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、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主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
- 顺时针旋转N * N 的矩阵
忆杰
算法Python矩阵python算法
顺时针旋转题目描述数据范围实现逻辑代码实现题目描述有一个NxN整数矩阵，请编写一个算法，将矩阵顺时针旋转90度。给定一个NxN的矩阵，和矩阵的阶数N,请返回旋转后的NxN矩阵。数据范围0852789963'''#第N列逆序后变成第N行#或者是第i行变成第N-i-1列代码实现classSolution:#列转换为行defline2Row(self,mat,n):arr=[]forlineinrang
- 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
Matlab算法改进和仿真定制工程师
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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
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
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使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词：Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要：本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始，逐步深入到核心算法实现，包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例，读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- 【经典面试题】【JVM与性能调优】垃圾回收算法（标记-清除算法/复制算法/标记-整理算法/CMS/G1/ZGC）
本本本添哥
归档-Inbox1001-基础开发能力面试题目汇总jvm算法
JVM自动管理内存，当对象不再被引用时，垃圾回收器（GarbageCollector）会自动释放这些对象占用的内存。标记-清除算法（Mark-Sweep）：标记垃圾再清除，会产生碎片。复制算法（Copying）：将存活对象复制到新区域，适合新生代，无碎片但浪费空间。标记-整理算法（Mark-Compact）：标记后将存活对象移到一端，清除另一端，适合老年代。分代收集算法（GenerationalC
- 从零到一：基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发
笙囧同学
决策树算法机器学习
作者简介：笙囧同学，中科院计算机大模型方向硕士，全栈开发爱好者联系方式：
[email protected]各大平台账号：笙囧同学座右铭：偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
- CMS垃圾回收器+G1垃圾回收器+ZGC垃圾回收器详解及对比
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jvmjava算法
一、CMS收集器CMS(ConcurrentMarkSweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，是一款针对老年代的垃圾回收器，一般和Parallel回收器（一款新生代回收器，是使用复制算法的收集器，又是并行的多线程收集器，收集时会Stoptheworld）配合使用。1.工作过程从名字（包含“MarkSweep”）上就可以看出CMS收集器是基于标记-清除算法实现的，它的运作整个过程
- 负载均衡-加权随机算法
BP白朴
Nginx负载均衡java算法服务器
负载均衡-加权随机算法由于访问概率大致相同，所以如果部分服务器性能不一致的话，容易导致性能差的服务器压力过大，所以要根据服务器性能不一致的情况，给性能好的服务器多处理请求，给差的少分配请求（能者多劳）所以就需要在随机算法的基础上给每台服务器设置权重，延伸为加权随机算法1、将应用服务器集群的IP存到Map里,每个IP对应有一个权重2、创建一个List,来将所有权重下的IP存到list里面如：192.
- 在Ubuntu24.04搭建VLLM， SGLang 和 LangChain环境
小熊冲！冲！冲！
AIubuntulangchainai毕业设计
在Ubuntu24.04搭建VLLM，SGLang和LangChain环境[!NOTE]概述整片文章是笔者的回忆(白天忙碌了一天，晚上进行的总结)，所以有些地方的描述可能有误差，本文更多的是大体方向问题，细节步骤不是本文的重点，见谅!!!如何安装Ubuntu24.04制作启动U盘，作者使用的是rufus.exe工具下载Ubuntu24.04的ISO镜像使用rufus.exe工具刷入Ubuntu22
- mysql创建线程处理链接请求
斜不靠谱
mysqld通过RUN_HOOK(server_state,before_handle_connection,(NULL));调用/**Threadhandlerforaconnection@paramargConnectionobject(Channel_info)Thisfunction(normally)doesthefollowing:-Initializethread//初始化线程-In
- 零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战
九章云极AladdinEdu
人工智能gpu算力深度学习pytorchpython语言模型opencv
点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术，让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降：AI世界的"万有
- PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 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
171815164
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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用户
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
aijuans
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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
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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
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。
*/
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
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- [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....
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- 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
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nio
NIO服务端代码：
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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int x;
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
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;
import java.util.Arrays;
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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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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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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
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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。
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
