- Python第十六课:深度学习入门 | 神经网络解密
程之编
Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
- 大模型学习路线与资源推荐
数字化转型2025
AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
- 神经网络与深度学习入门:理解ANN、CNN和RNN
shandianfk_com
ChatGPTAI神经网络深度学习cnn
在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- 深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet
智算学术
深度学习图像分类篇深度学习
B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念
- 【深度学习入门:基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法
Bin二叉
深度学习python人工智能
目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法,省去了大量的推理过程,重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
- 新书速览|细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现
全栈开发圈
深度学习pytorch算法
超详细的PyTorch深度学习入门书,100余个编程示例+6大热点案例,大咖带路,边学边实践。本书特点:1.专家编撰:由资深专家精心编撰,通俗易懂,娓娓道来2.范例丰富:100余个编程教学示例,帮你深入理解,边学习、边操练。3.实战应用:6大典型应用,原理与实操并重,快速掌握提升实战能力。4技术先进:视觉transformer模型详解,紧跟大模型核心技术。5易于上手:Pytorch详解并使用Pyt
- 机器学习入门-读书摘要
不像程序员的程序媛
机器学习人工智能
先看了《深度学习入门:基于python的理论和实践》这本电子书,早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂,又网上搜了相关内容进行进一步理解,参考的以下文章(个人认为都讲的都非常好):https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战(附完整可视化分析)
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页:机器学习司猫白ok,话不多说,我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集,通过Keras构建全连接神经网络,实现0-9数字的分类识别。文章将包含:关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- 基于计算图的Softmax层反向传播推导
KaiMing Zhu
深度学习反向传播
0.前言经朋友推荐,近日阅读斋藤康毅先生编写的《深度学习入门·基于Python的理论与实现》,书本十分通俗易懂,在Chapter5——反向传播部分,作者以计算图方式给出了Sigmoid函数,全连接层的反向传播过程,但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候,将Softmax函数与交叉熵计算函数直接相连,视为同一个层次,并且给出这个层次的反向传播计算图推导,这篇文章主要关注于两点:将Sof
- 深度学习入门2:自然语言处理(第一章 神经网络的复习/代码+总结)
m0_58598898
深度学习自然语言处理神经网络
1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结:代码实现:D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print
- 深度学习入门:搭建你的第一个神经网络
Evaporator Core
人工智能深度学习Python开发经验深度学习python神经网络
在当今数字化时代,深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言,成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天,我们将一起踏上深度学习的旅程,搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑的神经网络结构,让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
- 《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
Lemon_wxk
深度学习
目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 02 使用 LSTM 进行时间序列预测
柒 魅。
时间序列预测lstm人工智能rnn
深度学习入门:使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力,尤其是长短期记忆(LSTM)网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。我们将从基础知识讲起,提供代码示例,并解释每一步的技术细节。希望通过本文,大家能对LSTM有一个初步的了解,并能够在自己的项目中应用。1.什么是LSTM?LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的递归神经网络(RNN
- 【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树(鸢尾花分类)
Better Rose
深度学习深度学习决策树分类
目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法。顾名思义,决策树算法的表现形式可以直观理解为一棵树(可以是二叉树或非二叉树)。一棵决策树一般包含一个根节点、一系列内部节点和叶节点,一个叶节点对应一个
- 吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结
向来痴_
深度学习人工智能
作业地址:吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记:吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖(附18个代码实战项目)-知乎(zhihu.com)此处只记录需要注意的点,若想看原笔记请移步。1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出,而不用指定中间的特征,也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻
- 图像分割——基于pytorch的牙齿分割
苏俗
计算机视觉实战pytorch人工智能python
作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习,本文将用牙齿分割作为数据集,分享一下图像分割的训练内容。一、引入库importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransfor
- 图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测
苏俗
计算机视觉实战分类pytorch数据挖掘
作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础,本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集,来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco
- 人工智能深度学习入门指南
白猫a~
编程深度学习人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支,已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够处理和分析海量的数据,从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
- 深度学习入门--参数的优化算法
我只钓小鱼
深度学习
1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值,也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ,损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ),损失函数关于参数的偏导数,也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ),学习率为α\alphaα,则使用梯度下降法更新参数为:梯度下降法目前
- 第五届脑电深度学习入门班(训练营:2023.9.12~9.20)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
- 深度学习入门笔记(九)自编码器
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
自编码器是一个无监督的应用,它使用反向传播来更新参数,它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为,f(x)=x,f为自编码器,x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征,然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据,重现后的数据就是自编码器的输出。所以,从本质上来说,自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成:编码器(Encoder):用于数据压缩。压缩特征向量(Compre
- 深度学习入门笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习rnn笔记
8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域,这就成了一个短板。RNN因此出现,它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
- 第四届脑电深度学习入门班(训练营:2023.7.4~7.12)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
- 深度学习与计算机视觉:实例入门-第六章
javastart
图象处理深度学习tensorflowopencv2
给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址:https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116本篇是前面两篇教程:给深度学习入门者的Python快速教程-基础篇给深度学习入门者的Python快速教程-numpy和Matplo
- 《深度学习入门:基于python的理论与实现》读书笔记
莫里衰
求梯度的函数:f是需要求梯度的函数,x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]#f(x+h)的计算x[idx]=tmp_val+hfxh1=f(x)#f(x-h)的计算x[idx]=tmp_v
- 深度学习入门笔记(五)前馈网络与反向传播
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
接着上一节,本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示,对于每一个隐藏层,输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值,输出则是经过激活函数(例如sigmoid函数)计算后的值。在这样的网络中,输入的数据x经过网络的各个节点之后,即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内
- 深度学习入门(鱼书)
weixin_42963026
深度学习人工智能
学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成,但实质上只有2层神经元有权重,因此将其称为“2层网络”。请注意,有的书也会根据构成网络的层数,把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数(输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量)来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h(x)函数会将输
- 深度学习入门笔记(1)——什么是深度学习?
ZRX_GIS
深度学习深度学习数据挖掘机器学习神经网络pytorch
深度学习入门笔记(1)——什么是深度学习?在很多人眼里,深度学习(DeepLearning)是一个十分高大上的研究手段,它可以模拟人的判断,让数据处理和结果输出具有“人性”,在没接触过的人看来,深度学习简直是“玄学”范畴,网络一通,谁都不爱。但是,在所有人追捧深度学习的同时,对学习这一手段却是望而却步,更有甚者在网上买完“韭菜课”后,原理部分还没看完就不在继续学习。其实,说句实话,深度学习只是被过
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
&l