Hibernate是笔者使用了超过5年的优秀ORM框架，虽然说使用了5年，但笔者并没有把握说自己真正意义上的精通Hibernate。说道熟悉Hibernate还差不多，因为Hibernate用法和特性只要使用过或许都很简单，但是要做到发挥Hibernate最大限度的潜力，Hibernate优化，或者说Hibernate性能优化笔者仅仅是初窥门径而已。这里摘录一篇牛人对于Hibernate优化的文章，希望对自己以后的使用指引下方向吧。这篇是上一篇的续作，着实
系统 2019-08-29 23:06:49 1816
第一章装修预备1、购房指引如何选择一套自己心仪的房子？本文章将比较系统比为你一一说明。一、买房的第一因素，是钱的因素。对于绝大部分工薪阶层来说，买房都采用较为潮流的按揭模式(也是我们所称的贷款)。当然，如果你银两宽松就另当别论了。贷款要量力而行。不管你的贷款期多长，数量多大，你的贷款原则是，月供额不应超过家庭月均收入的40%。在确定上面的因素后，你大概也就知道那一类的房子你能承受得起了。不妨先把这些楼盘的名称列出来，再按下面的要点逐一比较。按揭买房，你还可
系统 2019-08-29 22:51:46 1816
1publicstaticstringGetControlValueFromRequest(stringcontrolId)2{3if(controlId==null)4thrownewArgumentNullException("controlId");5stringrequestValue=null;6HttpRequestreq=HttpContext.Current.Request;7stringeventTarget=req.Form["__EV
系统 2019-08-29 22:18:39 1816
Servlet3.0模块化支持Servlet3.0现在已经支持各Web组件的模块化了。也就是说现在我们可以把各Web组件单独拿出来进行开发，之后把它们打成对应的jar包放到主项目中就可以了，而不必像之前那样——所有的内容都必须在web.xml文件中进行定义。有了对模块化的支持后我们在实际应用中就可以把某些通用功能的Filter、Listener、Servlet作为一个单独的Web模块进行定义，在需要使用它们的项目中就把对应Web模块对应的jar包加进去就可
系统 2019-08-29 22:12:06 1816
HTML代码| 参数名 | 参数值 |
系统 2019-08-12 01:32:52 1816
本文实例讲述了Python获取基金网站网页内容、使用BeautifulSoup库分析html操作。分享给大家供大家参考，具体如下：利用urllib包获取网页内容#引入包fromurllib.requestimporturlopenresponse=urlopen("http://fund.eastmoney.com/fund.html")html=response.read();#这个网页编码是gb2312#print(html.decode("gb231
系统 2019-09-27 17:57:29 1815
本文实例为大家分享了python多线程分块读取文件的具体代码，供大家参考，具体内容如下#_*_coding:utf-8_*_importtime,threading,ConfigParser'''Reader类，继承threading.Thread@__init__方法初始化@run方法实现了读文件的操作'''classReader(threading.Thread):def__init__(self,file_name,start_pos,end_pos
系统 2019-09-27 17:57:14 1815
os模块os模块提供了很多可以操作系统里文件及目录相关的参数重点方法importosos.path.getsize('绝对路径')#获取指定文件的存储大小,但是不能准确的获得目录的大小os.path.isfile('绝对路径')#判断是否是文件,返回bool类型(True/False)os.path.isdir('绝对路径')#判断是否是目录,返回bool类型(True/False)os.path.join('文件夹的路径','文件或者其他名称')#拼接字
系统 2019-09-27 17:56:50 1815
安装GPU支持Keras集成了TensorFlow，但是使用TensorFlow的GPU计算要安装安装CUDA和配置NVIDIAcuDNN，参照以下博客安装(看到安装顺序的第2步就可以了)：win10搭建tensorflow-gpu环境注意：自行搜索自己显卡对应的CUDA，再搜索与CUDA对应的cudnn版本。它安装的是CUDA9.0，而我安装的是cuda_10.1.168_425.25_win10.exe，与其对应的cuDNN版本是cudnn-10.1-
系统 2019-09-27 17:56:41 1815
这是最近找机器学习实习的一个笔试题：看到这个题的时候第一想法就是用关联规则(Apriori算法)来实现。关联规则最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的计算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同时发生的次数，N表示总事物数support(X->Y)=X∩Y/N置信度的计算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的计算方法之后就可以实现上面算法了，首先本题给的数据集比
系统 2019-09-27 17:56:04 1815
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