oppo是安卓手机吗
oppo是安卓手机。oppo手机采用的ColorOS系统是基于安卓（Android）深度定制的系统，
Linux系统解决SSH登录慢的详细步骤
我们在安装linux系统的时候都没有关闭一个服务，导致登陆SSH时输入完用户名后要等一会才能输入密码，经总结下面方案可解决此问题。修改sshd_config以下两处，重启ssh即可。
常用宏定义iOS
#define ApplicationDelegate ((Bub
详解Ruby中的异常
异常和执行总是被联系在一起。如果您打开一个不存在的文件，且没有恰当地处理这种情况，那么您的程序则被认为是低质量的。如果异常发生，则程序停止。异常用于处理各种类型的错误，这些错误可能在程序执行期间发生，所以要...
Appium原理精讲
目前使用Appium新版本和旧版本的企业数目都很多，而两个版本的安装过程和api的使用又有较大的区别。但是无论表面上的东东如何变化，内部原理都是一样的。在这里我给大家介绍一下appium的核心，增进...
上市游戏公司Nexon购买价值1亿美元比特币
4月28日消息，据国外媒体报道，韩国游戏巨头Nexon周三宣布，已购买了价值1亿美元的比特币，加入特斯拉等大型科技公司配置比特币的行列。公司在周三的一份声明中称，已经购买了1717枚比特币，总成本为1亿美元，平均价格为582...
asp下实现UrlEncoding转换编码的代码
'=================================================='函数名：urlencoding'作用：转换编码'==================================================functionurlencoding(datastr)dimstrreturn,si,thischr,innercode,hi...
首款相位对焦前置双摄 360手机N5s 6月2日京东首发
如果说五月发布的新机中，有哪款机型最受用户关注的话，360手机N5s肯定是其中之一，从配置来看，这款搭载了6GB超大运存和在业内首次使用了前置PDAF双摄的性能怪兽本已具备了强悍的诱人风范：颜值唯美，系统纯净，支持分屏，从售价来看，1699元的亲民价格也足以让其成为新一代“性价比杀手”。6月2日，360手机N5s将在京东首发，早已关注这款产品的朋友可以畅快下手了。
配置方面，360手机N5S搭载了高性能高通653处理器，6+64GB超大内在
云计算分布式并行计算：编程模型
MapReduce是由Google公司开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型。它实现了两个功能：Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返回一个基于这个处理的结果集。而Reduce是把从两个或更多个Map中，通过多个线程，进程或者独立系统并行执行处理的结果集进行分类和归纳。Map()和Reduce()两个函数可能会并行运行，即使不是在同一的系统的同一时刻。
微软于2010年12月21日发布了分布式并行计算基础平台——Dryad测试版，成为谷歌MapReduce分布式数据计算平台的竞争对手。它可以使开发人员能够在Windows或者.Net平台上编写大规模的并行应用程序模型，并能够在单机上所编写的程序很轻易的运行在分布式并行计算平台上，程序员可以利用数据中心的服务器集群对数据进行并行处理，当程序开发人员在操作数千台机器时，而无需关心分布式并行处理系统方面的细节。本文将重点讲述微软最新Dryad平台方面的功能原理以及应用。
Dryad平台也是
商务智能掌控后ERP 时代 BI市场前景看好
自2007年，三大BI厂商海波龙、BO、COGNOS分别被甲骨文、SAP和IBM公司并购后，商务智能就进入了一个相对平静的整合阶段。因此，当BI再次被聚焦的时候，商务智能已经不再是大型企业用户的专利，中小企业用户市场变成了BI厂商的主战场。
商务智能有待普及
“有的企业花上百万买套商务智能（BI）回去也没用，也有的企业就做了报表二次开发，而更多的企业，则是选择了EXCEL手工处理…”对于BI的实际应用状况，一位BI开发商如此说道，其普及之路有些坎坷。而实际上商业智能的信息应该是无处不在的，是公司里的任何人员都需要的，只不过不同的角色各有相应的需求，所以整个商务智能的市场具有不断发展的潜力。
BI最早是在欧美国家出现，用户借助专业的咨询公司与实施队伍使得那些国际厂商的BI产品得以快速的在其内部部署，并取得良好的应用效果。目前，西方用户对BI的应用水平相对较高，但即使在欧美那些商业智能用得比较
逻辑数据模型 powerdesigner
选择File-->New,弹出如图所示对话框，...1完成概念数据模型的创建。以下图示，对...2选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜...3在CDM的图形窗口中，单击工具选项版上...4双击刚创建的实体符号，打开下列图标窗...5在上述窗...
hibernate hql优化
在Hibernate2中，如果需要对任何数据进行修改和删除操作，都需要先执行查询操作，在得到要修改或者删除的数据后，再对该数据进行相应的操作处理。在数据量少的情况下采用这种处理方式没有问题，但需要处理大量数据的时候就可能存在以下的问题：
占用大量的内存。
需要多次执行update/delete语句，而每次执行只能处理一条数据。
以上两个问题的出现会严重影响系统的性能。因此，在Hibernate3中引入了用于批量更新或者删除数据的HQL语句。这样，开发人员就可以一次更新或者删除多条记录，而不用每次都一个一个地修改或者删除记录了。
如果要删除所有的User对象(也就是User对象所对应表中的记录)，则可以直接使用下面的HQL语句：
deleteUser
而在执行这个HQL语句时，需要调用Query对象的executeUpdate()方法，具体的实例如下所示：
StringHQL=
hibernate懒加载异常
什么时候用懒加载呢，我只能回答要用懒加载的时候就用懒加载。
至于为什么要用懒加载呢，就是当我们要访问的数据量过大时，明显用缓存不太合适，
因为内存容量有限，为了减少并发量，减少系统资源的消耗，
我们让数据在需要的时候才进行加载，这时我们就用到了懒加载。
比如部门ENTITY和员工ENTITY,部门与员工1对多，如果lazy设置为false，那么只要加载了一个部门的po,就会根据一对多配置的关系把所有员工的po也加载出来。但是实际上有时候只是需要用到部门的信息，不需要用到员工的信息，这时员工po的加载就等于浪费资源。如果lazy设置为true,那么只有当你访问部门po的员工信息时候才回去加载员工的po的信息。
hibernate3.0中lazy有三个值，true，false，proxy,默认的是lazy="proxy".
具体设置成什么要看你的需求，并不是说哪个设置就是最好的。
假如在student对象中包含一个head对象
