- 云服务业界动态简报-20180128
Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵,涵盖企业版、大数据版、AI
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- Python深度学习-环境
cunzai1985
tensorflowpython深度学习人工智能anaconda
Python深度学习-环境(PythonDeepLearning-Environment)Inthischapter,wewilllearnabouttheenvironmentsetupforPythonDeepLearning.Wehavetoinstallthefollowingsoftwareformakingdeeplearningalgorithms.在本章中,我们将学习为Python
- 深度学习-OpenCV运用(3)
红米煮粥
深度学习opencv人工智能
文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习(DeepLearning)与OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)的结合为计算机视觉领域带来了强大的解决方案。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的视觉处理算法,包括但不限于图像和视频处理、特征检测、对象识别等。二、OpenC
- 【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读深度学习人工智能模型安全
TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine(2024)摘要Atransferfunctionapproach(传递函数方法)hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit
- 【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction(2024)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读提取攻击模型安全
摘要Modelextractionattacks(模型提取攻击)currentlyposeanon-negligiblethreat(不可忽视的威胁)tothesecurity(安全性)andprivacy(隐私性)ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset(通过小数据集查询模型)andusingthequeryresultsa
- 【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
弹伦琴的雷登
【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接:GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接:Data发
- python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结
桌游顽主的航仔
python里的i
最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN,在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下[:,:,i]与[::i]的用法,有写的不对的地方请随时指教。总的来说,[::i]是Python中的基础索引,而[:,:,i]是Numpy中对于多维度Array的提取,在StackOverflow中
- 智能合约漏洞检测论文
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智能合约
综述TestingEthereumSmartContracts:AComparisonofSymbolicAnalysisandFuzzTestingTools符号执行与模糊测试工具的比较综述DeepLearningBasedVulnerabilityDetection:AreWeThereYet?基于深度学习的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 【现学现卖】CHEER中的概念解释——k-mer
番茄随笔
“概念理解”CHEER:HierarCHicaltaxonomicclassificationforviralmEtagEnomicdataviadeepleaRning对这篇文章中概念的理解:【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析(1)【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析(2)k-mer单独的k-mer很好理解,就是从一段序列中迭代分割提取长度为k的几个子序列(一般k为奇数,使用例
- Learning Deep Learning(学习深度学习)
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开发工具人工智能python
作者:chen_h微信号&QQ:862251340微信公众号:coderpai简书地址:https://www.jianshu.com/p/e98...LearningDeepLearning(学习深度学习)TherearelotsofawesomereadinglistsorpoststhatsummarizedmaterialsrelatedtoDeepLearning.SowhywouldI
- 【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks(2023)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读模型窃取防御对抗性扰动
摘要TrainingaDeepLearning(DL)model(训练深度学习模型)requiresproprietarydata(专有数据)andcomputing-intensiveresources(计算密集型资源).Torecouptheirtrainingcosts(收回训练成本),amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
- DeePhage:预测噬菌体的生活方式
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GitHub-shufangwu/DeePhage:Atoolfordistinguishtemperatephage-derivedandvirulentphage-derivedsequenceinmetaviromedatausingdeeplearning安装condacreate-ndeephagecondaactivatedeephagepipinstallnumpypipinstal
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 认识小波-DWT CWT Scattering
闪闪发亮的小星星
数字信号处理与分析计算机视觉人工智能信号处理
这里写自定义目录标题小波变换的种类连续小波变换(CWT)DWTANexampleapplicationofDWTANexampleofCWT5.MachineLearningandDeepLearningwithWaveletScattering小波散射网络大家好。在本次介绍性课程中,我将介绍一些基本的小波概念。我将主要使用一维示例,但相同的概念也可以应用于图像。首先,我们回顾一下什么是小波。现实
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- 精读《深度学习 - 函数式之美》
可口可乐Vip
前端深度学习人工智能
1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛,因为函数式与深度学习模型的契合度很高,TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell就很好的诠释了这个道理。通过这篇文章可以加深我们对深度学习与函数式编程的理解。2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象
- 苹果手机怎么学python_我是如何在 Python 内使用深度学习实现 iPhone X 的 FaceID 的...
weixin_39693437
苹果手机怎么学python
雷锋网按:本文为AI研习社编译的技术博客,原标题HowIimplementediPhoneX'sFaceIDusingDeepLearninginPython,作者为SHIVAMBANSAL。翻译|陶玉龙余杭校对|Lamaric整理|MY在最近推出的iPhoneX中,它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法,即TouchID:FaceID。在研发出无边框手机后,苹果公司想开发一种新的方法来快捷
- 解决conda环境下import TensorFlow失败的问题
绿竹巷人
功能安装condatensorflow人工智能
问题描述安装了anaconda的电脑,新建了一个名叫deeplearning的环境,在该环境下已经成功安装了tensorflow。于是在终端打开python并执行代码importtensorflowastfprint(1)除了提示2024-02-2721:50:00.801427:Iexternal/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31]Couldnotfind
- Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍
lida2003
Linux深度学习opencvdnn计算机视觉人工智能
DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN模块的基本步骤4.参考资料1.源由看了一些资料和数据,感觉他讲的非常好,也
- 文献阅读(42)——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)
柚子味的羊
文献阅读深度学习分类人工智能
使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages:AreviewIF=6.698/Q1文章目录使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)先验知识/知识拓展文章结构文章结果1.introduction方法1.眼底图像一般的分析pipeline2.
- 深度学习——概念引入
韶光流年都束之高阁
深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习领域中的一个新的研究方向,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
- ChatGPT魔法1: 背后的原理
王丰博
GPTchatgpt
1.AI的三个阶段1)上世纪50~60年代,计算机刚刚产生2)Machinelearning3)Deeplearning,有神经网络,最有代表性的是ChatGPT,GPT(GenerativePre-TrainedTransformer)2.深度神经网络llyaSutskever:做图像识别,使用了GPT去并行计算及训练。Alexnet数据库已经label好的(李飞飞)GPU算力3.GPT3.1T
- 中科院一区论文复现,改进蜣螂算法,Fuch映射+反向学习+自适应步长+随机差分变异,MATLAB代码...
今天吃饺子
算法学习matlab开发语言
本期文章复现一篇发表于2024年来自中科院一区TOP顶刊《Energy》的改进蜣螂算法。论文引用如下:LiY,SunK,YaoQ,etal.Adual-optimizationwindspeedforecastingmodelbasedondeeplearningandimproveddungbeetleoptimizationalgorithm[J].Energy,2024,286:129604
- 速读-张量流处理器(TSP)
Reacubeth
徐奕的专栏机器学习人工智能体系结构深度学习
Paper:Abts,Dennis,etal.“Thinkfast:atensorstreamingprocessor(TSP)foracceleratingdeeplearningworkloads.”2020ACM/IEEE47thAnnualInternationalSymposiumonComputerArchitecture(ISCA).IEEE,2020.简介本文介绍了一种名为张量流处
- 如何在6个月内学习深度学习(翻译)
三猫后端
原文链接:如何在6个月内学习深度学习(翻译)微信公众号:机器学习养成记搜索添加微信公众号:chenchenwings机器学习工程师Bargava的文章《HowtolearnDeepLearningin6months》介绍了6个月内学习并掌握深度学习的实现步骤,每个步骤列出了相应的学习材料和学习目标。本周公众号内容为原文的部分内容翻译。准备6个月内,每周将花费10-20小时。需要一些编程基础。这样便
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo