Django是遵循模型-模板-视图（MTV）模式的免费开放源代码Python Web开发框架。Django的创建是为了简化网站开发过程。它专注于可重用的组件，更少的代码和快速的开发。而Flask则是一个令人惊讶的微框架，小巧强悍。 Django和Flask之间的主要区别 为了更好地了解哪种框架最适合您的项目，让我们考虑Django和Flask之间的主要区别。 D
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2024-01-16 05:44:20
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后端：java(springboot+ssm)/python/php/nodejs/ 开发运行：微信开发者/hbuilderx 后端:idea/eclipse/vscode/pycharm springboot是基于spring的快速开发框架, 相比于原生的spring而言, 它通过大量的java config来避免了大量的xml文件, 只需要简单的生成器便能生成一个可以运行的java
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2024-01-02 20:07:41
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从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。 Django: Python Web应用开发框架Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成
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2024-10-22 16:30:33
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Python+大数据技术框架和数仓基础(一)分布式和集群的区别分布式 ：分布式的主要工作是分解任务，将职能拆解，多个人在一起做不同的事
集群：集群主要是将同一个业务，部署在多个服务器上 ，多个人在一起做同样的事Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用Java语言实现开源软件框架，是一个存储和计算大规模数据的软件平台。
Hadoop是Apache Lucene创始人 Doug Cu
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2023-12-07 06:16:26
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Spring和Mybatis是目前依然还比较流行的两大框架，比较一下两者的优缺点就会了解其中的原因，主要还是对开发者或所开发的项目提供什么便利的原因。下面简要介绍一下两者的优缺点，方便大家来比较。Mybatis的优缺点:优点： 1.易于上手和掌握。 2.SQL写在xml里，便于统一管理和优化。 3.解除SQL与程序代码的耦合。 4.提供映射标签，支持对象与数据库的orm字段关系映射 5.提供对象关
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2024-03-17 18:54:34
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一、MyBatis框架的优点：1. 与JDBC相比，减少了50%以上的代码量。2. MyBatis是最简单的持久化框架，小巧并且简单易学。3. MyBatis相当灵活，不会对应用程序或者数据库的现有设计强加任何影响，SQL写在XML里，从程序代码中彻底分离，降低耦合度，便于统一管理和优化，并可重用。4.提供XML标签，支持编写动态SQL语句。5. 提供映射标签，支持对象与数据库的ORM字段关系映射
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2024-06-24 11:03:52
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1 hibernate和ibatis的区别1.1 Mybatis是一个半自动的ORM框架，hibernate是一个全自动 的ORM可以不写sql语句实现数据的操作。1.2 Mybatis是对结果集合进行映射，hibernate是建立了表和类之间的映射关系1.3 查询效率，mybatis的查询效率要高于hibernate。互联网项目一
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2023-11-24 23:04:36
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获取全局配置文件中自定义配置的值，常用有两种方式：自己定义一个配置文件test.propertiesmy.name=xuhaixing
my.age=25
my.sex=man 一、使用@Value("${}")注解进行某个属性的注入@Configuration //证明这是一个配置类
@PropertySource(value = {"classpath:test.propertie
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2023-12-18 21:41:30
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1.javaweb、spring、springmvc和springboot有什么区别，都是做什么用的Spring 全家桶了为了解决不同场景的问题，逐渐演化出多套生态环境，如：Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud它们之间的关系：SpringSpring 一站式的轻量级的java开发框架，采用容器化管理，创建各种 Bean 实例，并维护着 bean 与bean
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2023-11-16 14:32:11
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MySQL优化技术（二）（五）常用SQL优化1.默认情况，在使用group by 分组查询时，会先分组，其后还会默认对组内其他条件进行默认的排序，可能会降低速度。这与在查询中指定order by col1, col2类似。如果查询中包括group by但用户想要避免排序结果的消耗，则可以使用order by null禁止排序。例子： 2.尽量使用左连接（或右连接）来替代普通多表联查。因为
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2024-08-06 12:37:34
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首先我想知道，你想学哪个品牌的PLC，西门子、三菱、施耐德？？？因为每个品牌的PLC的编程软件不一样。比如你选西门子PLC了，首先找一本关于PLC的书学一下，推荐一下网页链接S7-1200系统列的。这个比较常用，当年是S7-200的，要跟上时代的步伐吧。安装西门子博途软件网页链接跟着书本学吧。当你以上都学会了，不，估计有30%的内容你是看不懂的，不是编程你不是懂，编程都好学的，难的是，PLC编程好
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2023-07-11 15:55:31
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1、Java的学习难度面向对象编程的一个实质性的要素是抽象，而Java语言属于典型的面向对象语言，具有较高的抽象程度，对于初学者来说，学习Java还是具有一定难度的，能不能学好Java也是看大家能不能适应面向对象的开发。学习Java需要经过三个阶段，第一个阶段是理解面向对象编程的各种概念以及编程模式，整个阶段的重点在于如何完成“抽象”，比如何时定义接口，何时该定义抽象类等等；第二个阶段是如何通过实
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2023-08-14 16:46:18
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【npdp和pmp哪个难】—— 深入解析PMP考试及其价值
随着项目管理在现代企业运营中的重要性日益凸显，越来越多的专业人士选择通过PMP认证来提升自己的项目管理能力。PMP，即项目管理专业人士（Project Management Professional），是国际公认的项目管理领域的高级认证。然而，PMP认证并非一劳永逸，为了保持认证的有效性，持证者需要每三年积累60个专业发展单元（PDU）
原创
2023-11-16 10:18:08
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# C和Java哪个难？
## 引言
C和Java是两种常见的编程语言，它们都具有广泛的应用领域。但是，很多初学者会困惑于选择哪种语言作为他们的学习起点。那么，究竟C和Java哪个更难呢？让我们来对比它们的特点和难度。
## C语言
C语言是一种面向过程的编程语言，由贝尔实验室的Dennis Ritchie在20世纪70年代开发。它的语法相对简单，但是有很多细节需要注意。C语言通常被认为是
原创
2023-08-09 21:03:53
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# Swift和Python哪个难？学习与实现的完整指南
在计算机编程领域，选择学习哪种编程语言是每位开发者的第一步。在这里，我们将探讨Swift和Python这两种语言，并告诉你如何判断哪个更难学习。我们将通过一系列步骤、示例代码以及状态图和类图来帮助你完成这个过程。
## 学习流程
首先，我们需要一个系统化的流程来进行比较。以下是我们将要遵循的步骤表格：
| 步骤编号 | 步骤
# PLC和Java哪个难
## 1. 流程图
根据题目要求，我们需要给这位刚入行的小白介绍实现PLC和Java的难度。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | PLC | Java |
| ---- | ------------------- | ---------- |
| 1 | 了解PLC基本概念 | 学习Java基础知识 |
原创
2023-08-19 08:48:44
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# Stata和Python哪个难？
## 引言
随着数据分析和数据科学领域的快速发展，使用计算机编程语言进行数据分析已经成为一种必备的技能。在众多的数据分析工具中，Stata和Python是两个常见的选择。然而，很多人对于选择Stata还是Python存在困惑，特别是对于初学者来说。本文将重点讨论Stata和Python的难度，并通过代码示例来解释它们之间的差异。
## Stata和Pyt
原创
2023-10-14 11:44:34
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glLoadIdentity();
//它将清除虚拟世界中的一切旋转，移动或其他变化并将观察者置于原点
颜色缓存（color buffer） 和 深度缓存（depth buffer）。 颜色缓存保存当前帧各像素的颜色。基本上就是你在屏幕上看到的。深度缓存（有时也称为“z-buffer”）
正交（orthogonal） 视口
在使用glViewport()函数定义视口前，你可以通过glOrt
# VFP与Python：哪个更难？
在编程的世界中，语言的选择对开发者的学习曲线与项目的成功有着直接影响。当我们讨论编程语言时，Visual FoxPro（简称VFP）和Python是两个不同的重点。这两种语言在历史背景、应用领域、学习难度等方面均有较大的差异。本文将探讨这两种语言的难易程度，并通过示例和流程图帮助读者更好地理解。
## VFP与Python的基本介绍
Visual Fox
A Survey on Transformer Compression目录0. 摘要1. 简介 2. Transformer 的概念3. 架构保留的压缩3.1 量化3.1.1 量化概述3.2 知识蒸馏3.2.1 知识蒸馏概述4. 架构自适应的压缩4.1 修剪4.1.1 修剪概述5. 其他方法6. 结论和未来方向0. 摘要基于 Transformer 架构的大型模型在人工智能中发挥着越来越
