- 机器学习02-发展历史补充
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
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- Python数据分析高频面试题及答案
闲人编程
程序员面试python数据分析面试题核心
目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换13.数据筛选与分析14.数据可视化与报告15.数据统计与分析16.高级数据处理以下是一些Python数据分析的高频核心面试题及其答案,涵盖了基础知识、数据1.基础知识问1:Python中列表
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- 【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答,包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容
摇光~
数据分析面试python
大家好,我是摇光~,用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了,说了很多关于现在职场面试等问题,然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题,希望对大家面试有用。类别1:数据读取与处理问题1:如何用Python从Excel文件中读取数据?答:在Python中,可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce
- 【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
半截诗
Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
- 提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性
JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境,支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。尽管大多数用户熟悉其基本功能,但许多能显著提升工作效率的高级特性往往被忽视。本文将介绍一些高级功能,帮助您在数据科学项目中充分发挥JupyterNotebooks的潜力。1、Magic命令:高效的命令行接口Jupyt
- Python 数据建模完整流程指南
木觞清
3天入门Pythonpython开发语言
在数据科学和机器学习中,建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模,我们能够从原始数据中提取有用的洞察,并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中,我们将通过Python展示数据建模的完整流程,包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前,首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法,帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
大模型零基础教程
语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘
屿小夏
pythonsklearn人工智能
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer
一叶_障目
机器学习人工智能
sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作,即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX,可以下式得到其核变换矩阵KKK:K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完
- PyTorch机器学习与深度学习技术方法
Teacher.chenchong
机器学习python开发语言
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之HelloW
- 机器学习和深度学习的概念
你好呀我是裤裤
深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
MachineLearning机器学习,可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的,所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression:**函数的输出是一个数值forexample:**Classification:**给出选项,让机器去选择。forexample:检测一个邮件是不是垃圾文件,就可以通过这个来做。选项是两个:垃圾文件or非垃圾文件。下面,
- Python AI教程之二十一:监督学习之支持向量机(SVM)算法
潜洋
人工智能Python中级支持向量机算法机器学习python
支持向量机(SVM)算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法,广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性,适用于各种应用,例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效,因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面,从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中,我们将探讨支持向量机(SVM)
- 【Rust】——不安全Rust
Y小夜
Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客目录不安全的超能力解引用裸指针调用不安全函数或方法创建不安全代码的安全抽象使用e
- 超简单|Python实现机器学习算法——KNN
birdcome
python机器学习KNN算法
超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法(k近邻算法)是一种有监督分类算法,它的原理非常简单,下面以一个简单的例子引入。已知两种酒的标签:赤霞珠和黑皮诺,在这个情景中,我们对酒进行分类的依据是酒精浓度和颜色深度,如下图所示:红色代表赤霞珠,紫色
- 《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》
人工智能深度学习
在机器学习的领域中,让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源,还能使模型更快地投入实际应用,为我们带来更高的效率和价值。以下是一些实现机器学习模型快速收敛的方法。选择合适的优化器优化器在模型训练中起着至关重要的作用,它决定了模型参数的更新方式和步长。常见的优化器如Adam、RMSProp和Momentum等都有各自的特点和优势。Adam结合了M
- 【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
eclipsercp
工具毕业设计python机器学习线性代数人工智能
【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!文章目录【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!引言在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向?别担心,这篇文章将带你从零开始,用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器!线性代数:机器学习的基石向量:数据的基本单元Python代码示例:向量操作矩阵:多维数据的集合Py
- 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
不牌不改
【机器学习】聚类机器学习算法
主要来自周志华《机器学习》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类1聚类任务在“无
- Web APP 阶段性综述
预测模型的开发与应用研究
APPconstructionwebapp
WebAPP阶段性综述当前,WebAPP主要应用于电脑端,常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域,WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域,诸多工具以WebAPP的形式呈现,相较之下,医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中,WebAPP是展示研究成果的有效工具,并且还能部署到网络上,服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
- Python pandas离散化方法优化与应用实例
python慕遥
Python数据分析Pandas数据科学pythonpandas机器学习
大家好,在数据分析中,离散化是将连续数据划分为不同区间的一种重要方法。这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中,cut和qcut是两个强大的工具,分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。它们的灵活性和易用性使其在数据处理过程中十分常用。离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间,帮助快速发现数据分布规律,并且在机器学习中,
- Pandas数据预处理:处理缺失值 - 插值法
代码艺术巧匠
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Pandas数据预处理:处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中,处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生,例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。为了有效地处理缺失值,插值法是一种常用的技术。在本文中,我们将使用Python中的Pandas库来演示如何使用插值法处理缺失值。首先,我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
- 气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升
AAIshangyanxiu
农林生态遥感编程算法统计语言大气科学python机器学习深度学习
Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库,还有丰富的第三方库,Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
- 记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的过程
预测模型的开发与应用研究
APPconstructionwebapp
记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的构建过程LLM代表的是大语言模型,API代表的是机器学习模型,LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM,让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式,是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式,其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力,以及机器学
- python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结(附Python演练)...
weixin_39700394
介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户。但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题。损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解。那么,什么是损失函数,你
- 【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目
精通代码大仙
数据挖掘python深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法python
基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍:本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集,包含三种类别的花朵:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类别由四个特征描述:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习?机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据(即训练数据)构建模型,并根据训
- 【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意,本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行,请将本教程的主体放在ifname=="__main__":代码块中。importosi
- AI Agent:一场智能革命的开始
TechubNews
人工智能
在当今科技日新月异的时代,AI(人工智能)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中,AIAgent作为AI领域的一个新兴分支,正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AIAgent的发展现状、核心优势以及未来的发展方向,带您领略这一前沿技术的无限魅力。一、AIAgent的发展现状:技术突破与广泛应用近年来,随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展,AIAgent的技术水平得
- 国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS,助力大型国有银行智能化营销
数据挖掘
分布式架构的|国产智能分析工具在银行交易中,20%的头部优质客户会给银行贡献80%的利润,而赢得一个新客户的成本是保留一个老客户的5至6倍。某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时,使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的,对单台服务器要求太高,算力无法支撑需求,且无法支持可视化的机器学习,对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后,决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS,用
- 交叉熵损失与二元交叉熵损失:区别、联系及实现细节
专业发呆业余科研
深度模型底层原理人工智能深度学习python
在机器学习和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系,并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)常用于多类分类问题,即每个样本只能属于一个类别,但总类别数量较多。例如,在手
- KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告
美团机器学习深度学习
ACMSIGKDD(KnowledgeDiscoveryandDataMining,简称KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDDCup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事,从1997年开始,每年举办一次,是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读,覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st