- Matplotlib
matplotlib
Matplotlib1.什么是MatplotlibMatplotlib是一个强大的Python绘图库，主要用于数据可视化。2.Matplotlib功能图表类型丰富：支持线图、散点图、条形图、直方图、饼图、柱状图、误差线图、箱线图等多种图表类型。高度自定义：用户可以自定义图表的样式，包括颜色、线型、标记、标题、坐标轴标签等。良好的兼容性：与NumPy、Pandas等Python科学计算库兼容，方便处
- Python科学计算库之NumPy基本操作
Mr Robot
深度学习python人工智能python人工智能
NumPy基本操作数组与标量、数组之间的运算数组的矩阵积(matrixproduct)数组的索引与切片数组的转置与轴对换通用函数：快速的元素级数组成函数聚合函数np.where函数np.unique函数ndarray-数组与标量、数组之间的运算数组不用循环即可对每个元素执行批量的算术运算操作，这个过程叫做矢量化，即用数组表达式代替循环的做法。矢量化数组运算性能比纯Python方式快上一两个数据级。
- Numpy核心模块导入失败：解决方法
完美代码
numpypython开发语言Python
Numpy核心模块导入失败：解决方法如果你在使用Numpy库时遇到了“numpy.core.multiarrayfailedtoimport”的错误提示，这意味着你的程序无法正确导入Numpy的核心模块multiarray。那么怎么解决呢？首先，我们需要了解一下Numpy库的构成。Numpy是一个Python科学计算库，它主要由多维数组对象（即ndarray）和各种库函数组成。而multiarra
- 七种方法实现Python抓取数据的可视化
山禾家的猫
Python的scientificstack（一个介绍Python科学计算包的网站）已经完全成熟，并且有各种各样用例的库，包括机器学习（链接：machinelearning），数据分析（链接：dataanalysis）。数据可视化是探索数据和清晰的解释结果很重要的一部分，但是Python在过去却相对于其他工具比如R落后一点。小编推荐大家可以加我的扣扣群735934841，免费领取Python视频资
- numpy常用操作
卅清
numpynumpy是一个开源的python科学计算库，使用ndarray对象处理任意维度的数组1.ndarray相对原生python列表优势：1.内存块存储优势：ndarray在存储元素是内存连续，而python原生list存储元素是选择元素外置的形式，查找时通过寻址方式找到下一个元素，在科学计算时，ndarray的速度快于list。2.ndarray支持并行化运算（向量化运算）3.numpy底
- 第二十三回 王婆贪贿说风情 郓哥不忿闹茶肆-python科学计算Numpy入门
skywalk8163
水浒英雄学IT人工智能pythonnumpy开发语言飞桨
武松在路上碰到了哥哥武大郎，原来武大郎因为在清河县受欺负，全家搬到了阳谷县。武松先搬到哥哥家住，但是无法忍受武大郎的媳妇潘金莲的一些行为，就又搬回县衙住了。武松武艺高强，精通拳脚功夫。在IT世界如果精通Numpy，同样是高手！python科学计算Numpy入门Numpy是一个python的计算库，以高效率的数组操作著称，它可以省去常规数组操作里面的循环语句，使程序更加简洁、易懂和高效。在AI框架出
- python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib
Hi-Lu
ｐｙｔｈｏｎpython机器学习数据分析人工智能数据结构
numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器（最小化器）、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas：非常重要的库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；用得最多的pandas对象
- python数列的平方_python数组平方
weixin_39902085
python数列的平方
python图像数组操作与灰度变换Python图像数组操作与灰度变换使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理numpy简介：NumPy是一个非常有名的Python科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。数组对象可以实...文章mingchaosun2016-01-273402浏览量数据结构和算法对pyt
- numpy 转载学习
科学俱乐会
熟悉数据科学的人都很喜欢NumPy库，它是时下最流行的Python系数据科学的中流砥柱，是Python科学计算、数据分析以及AI机器学习的基础组件。在最流行的三大数据处理栈R、Matlab和Python中，NumPy是最重要的组件之一，有很多Python系的数据处理系统都依赖NumPy作为其基础架构的基础部分，比如tensorflow、pandas、SciPy和scikit-learn等。NumP
- SciPy 入门指南：打开 Python 科学计算的大门
walkskyer
我爱pythonscipypython开发语言
SciPy入门指南：打开Python科学计算的大门简介安装和配置WindowsMacOSLinux基本配置和环境设置核心模块概览`scipy.integrate``scipy.optimize``scipy.signal``scipy.linalg``scipy.stats``scipy.sparse``scipy.fftpack``scipy.ndimage`数值积分和微分使用`scipy.in
- 2018-11-28
wangyou2550
python书籍入门：python基础教程第二版，笨方法学python进阶：流畅的python，effictivepython，Python编程实战，编写高质量代码：python，python核心编程第三版，PythonCookbook中文版第3版计算：python科学计算，利用Python进行数据分析前端：FlaskWeb开发：基于Python的Web应用开发实战，DjangoWeb开发指南网络
- pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API
圆圆栗子君
深度学习专栏pytorch人工智能python
1pytorch介绍1END-TO-ENDMACHINELEARNINGFRAMEWORK（端到端的机器学习框架）上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练、服务器部署方便、移动端部署方便；3PyTorch是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架：无缝替换NumPy，并且通过利用GPU的算力来实现神经网络的加速。通过自动微分机制，来让神
- 机器学习 | 深入探索Numpy的高性能计算能力
亦世凡华、
#机器学习机器学习人工智能numpy数组运算
目录初识numpynumpy基本操作数组的基本操作ndarray运算数组间运算矩阵初识numpyNumpy（NumericalPython）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。它描
- 机器学习-numpy
江江江江江江江江江
机器学习机器学习numpy人工智能
机器学习–numpyNumpy（NumericalPython）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。更详细的Numpy教程：NumPy教程|菜鸟教程(runoob.com)ndar
- 【分享】Python科学计算备忘单
王诗翔
本资源由我翻译，原文位于https://ipgp.github.io/scientific_python_cheat_sheet/，可以点击此处下载原文高清图打印学习和备查使用。本人英文和术语理解有限，有些地方翻译未必准确，欢迎大家于下方留言，进行解读和更正。目录Python科学计算备忘单纯python类型列表字典集合字符串操作符控制流函数、类、生成器和修饰器IPython控制台调试器命令行Num
- Dreambooth Stable Diffusion始化训练环境（AutoDL）
CCSBRIDGE
深度学习人工智能
以AutoDL为例以下代码源自：赛博华佗——秋叶：Akegarasu环境选择Miniconda:Miniconda是一个轻量级的Conda环境管理系统。它包含了conda、Python和一些常用的包，以及能够管理安装其他包的能力。Miniconda是Anaconda的一个简化版，Anaconda是一个流行的Python科学计算发行版。conda3:这指的是使用Conda环境管理系统，并且特指Pyt
- Python科学计算进阶：数值积分与微分求解算法应用在Python
数据小爬虫
电商apiapipython人工智能开发语言大数据算法运维
在Python中进行科学计算时，数值积分和微分是非常常见的操作。下面我将介绍几种常用的数值积分和微分求解算法，并给出Python代码示例。一、数值积分矩形法矩形法是一种简单的数值积分方法，它使用矩形近似代替被积函数。这种方法虽然简单，但对于某些简单函数可以获得不错的结果。defrectangle_method(f,a,b,n):h=(b-a)/ns=f(a)+f(b)foriinrange(1,n
- 软件测试|Python科学计算神器numpy教程（十二）
程序员潇潇
软件测试pythonnumpy开发语言软件测试功能测试自动化测试程序人生
简介NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。统计函数示例numpy.amin()和numpy.amax()这两个函数用于计算数组沿指定轴的最小值与最大值：amin()沿指定的轴，查找数组中元素的最小值，
- Python——利用sympy模块进行数学计算
Fo*(Bi)
算法python数学建模
参考链接：SymPy简易教程SymPy库常用函数Pythonsympy模块常用功能(一）Python科学计算库SymPy初探简介SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成，不依赖于外部库。SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理
- Python科学计算：Sympy2
鲁智深坐捻绣花针
Python科学计算python开发语言Sympy
昨天早上主要学习了Sympy的一些基础语法，感觉这个包其自身有很强的特点，希望它能够在后面的计算中发挥更好的作用。首先呢，我们先对一些基础的微积分运算函数进行学习：importsympyassy#微分：sy.diff(D,x)D.diff(x)#第二种微分方法依赖于D是一个符号，也就是一个类，并且这个类里面包含导数函数D.diff(x,y,y)D.diff(y,2,x)f(x,y).diff(y,
- 【Python百宝箱】优化 Python 中的科学计算与建模：从 SymPy 到 Optuna
friklogff
开发语言python人工智能数据库
掌握Python科学计算：符号运算、数值计算与模型优化前言本文将带您深入了解Python中一系列重要的科学计算与优化库。从SymPy提供的符号计算，到scikit-optimize的贝叶斯优化，再到NumPy和SciPy的数值计算和统计建模，以及利用Statsmodels进行回归分析和时间序列分析，再到PyMC3的贝叶斯统计建模，CVXPY的凸优化建模，最后到Optuna实现的自动超参数优化。这篇
- 单元1.1Numpy的数组类型：ndarray
菠萝_c93e
NumPy是一个开源的Python科学计算基础库,包含：•一个强大的N维数组对象ndarray•广播功能函数•整合C/C++/Fortran代码的工具•线性代数,傅里叶变换,随机数生成等功能NumPy是SciPy,Pandas等数据处理或科学计算库的基础1.Numpy的引用importnumpyasnp2.N维数组对象ndarry•数组对象可以去掉元素间运算所需的循环,使一维向量更像单个数据•设置
- 拓展进阶：Python 中 Scipy 的优化与拟合
theskylife
数据分析数据挖掘pythonscipy开发语言数据分析
写在开头在我们的Python科学计算之旅中，我们已经学习了Scipy库的基础功能，涉及数学运算、数据处理、统计分析等方面。然而，在实际的数据分析和科学研究中，我们经常面临着需要进一步优化算法和拟合数据的需求。本文将深入研究Scipy中的优化与拟合功能，探讨如何在实际问题中应用这些高级功能。1数值优化在实际的数据分析和科学研究中，我们常常面临着需要最小化或最大化某个目标函数的问题。Scipy的opt
- python数据分析基础（一）
数据馅
pythonpython数据分析开发语言
1.引言在数据科学和分析领域，数据处理和可视化是非常重要的技能。Python中的NumPy、Matplotlib和Pandas是数据处理和可视化方面最常用的库之一。本文将介绍这些库的基本用法和应用，帮助读者快速上手并掌握数据处理和可视化的基本技巧。2.NumPy简介NumPy是Python科学计算的核心库，提供了多维数组对象和用于处理这些数组的函数。以下内容将详细介绍NumPy的基本用法：创建Nu
- 数据分析基础之《numpy（1）—介绍》
csj50
机器学习数据分析
一、numpy介绍1、numpy数值计算库num-numerical数值化的py-python2、numpy是一个开源的python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用numpy比直接使用python要简洁的多numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器二、ndarray介绍1、numpy提供了
- scipy
trust Tomorrow
pythonscipypython
scipy是什么常用方法是什么scipy是Python语言的一个开源数值计算库，主要目的是为科学、工程、计算等领域提供有用的数学算法和函数，包括线性代数、优化、信号处理、傅里叶变换、统计函数等。它是Python科学计算环境的重要组成部分，通常与NumPy和Matplotlib等库一起使用。常用方法线性代数：scipy.linalgsolve：解线性方程组det：计算矩阵的行列式eig：计算矩阵的特
- python三维转换教程_Python科学计算三维可视化【完结】
weixin_39781550
python三维转换教程
中国MOOC《Pyhton计算计算三维可视化》总结课程url：here，教师：黄天宇，嵩天下文的图片和问题，答案都是从eclipse和上完课后总结的，转载请声明。Python数据三维可视化1Introduction1.1可视化计算工具1.1.1TVTK科学计算三维可视化基础Mayavi三维网格面绘制，三维标量场和矢量场绘制TraitsUI交互式三维可视化SciPy拟合，线性差值，统计，插值数据过滤
- python之numpy绝对基础
~insn~
numpy基础数组python机器学习numpy
什么是numpyNumPy是Python科学计算的基础包。它是一个Python库，提供了一个多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵），以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。NumPy包的核心是ndarray对象为什么要用它NumPy数组比Python列表更快、更紧凑。数组占用内存少，使用
- python科学计算库 —— Numpy
Q_yt
numpypython数据分析
python科学计算库——NumpyNUmpy简介NumPy-Ndarray对象NumPy-数据类型数据类型对象（dtype）NumPy数组属性NumPy创建数组numpy.emptynumpy.zerosnumpy.onesNumPy从已有的数组创建数组numpy.asarraynumpy.frombuffernumpy.fromiterNumPy从数值范围创建数组numpy.arangenum
- Sklearn实践——利用Scikit-learn进行机器学习模型构建和评估
非著名程序员阿强
机器学习sklearnscikit-learn
Scikit-learn（简称Sklearn）是Python中最受欢迎和广泛应用的机器学习库之一。它提供了丰富的工具和函数，用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和模型评估等。本文将介绍Sklearn的基本用法和核心功能，通过实例演示如何使用Sklearn进行机器学习模型构建和评估。一、Sklearn简介Sklearn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib等Python科学计算库构建
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章：
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法：
/**
* DateTime变化（增减）
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle，
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境：
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式（Template Method）
定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。
- Linux常用命令（摘录）
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下：
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准：结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。
1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子：
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果：
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用，想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和 以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。
以下是开发流程：
1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计（驼峰式命名）
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
- Spring Security（11）——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户，Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习，我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法：获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码：
前台 HTML 代码：
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic： 消息源（Message）的分类。 Partition： Topic物理上的分组，一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录：
mkdir -p /usr/java/
下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压：
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p
