- MIT线性代数
模拟IC和AI的Learner
线性代数
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- 一些可能很有用的矩阵知识
黑洞是不黑
transformer数学理论矩阵线性代数人工智能
一些可有可无的矩阵知识酉矩阵酉矩阵一个服从正态分布的向量乘以一个酉矩阵,得到的向量仍然服从正态分布酉矩阵是一个复数矩阵,满足其转置的共轭等于其逆矩阵。当一个向量通过一个酉矩阵进行线性变换时,它的模长保持不变,只是发生了旋转和缩放。这意味着如果原始向量服从正态分布,变换后的向量仍将服从相同的正态分布。proof:proof:proof:当一个向量服从正态分布时,其概率密度函数(PDF)可以表示为:f
- 高等代数精解【9】
叶绿先锋
基础数学与应用数学线性代数矩阵
文章目录向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变方阵的行列式线性无关的条件1.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释(对于二维和三维空间)4.行列式(对于方阵)总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵(也称为可逆矩阵或满秩矩阵)定义性质例子结论逆矩阵的计算高斯-约旦消元法Julia代码使用伴随矩阵和行列式的倒数来计算逆矩阵参考文献向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变
- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能开发语言
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
- 线性代数基础
猿饵块
线性代数机器学习算法
向量的点积点乘和叉乘矩阵乘法规则:1,两个矩阵相乘时,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数矩阵乘法是点乘还是叉乘矩阵点乘:是矩阵各个对应元素相乘,这个时候要求两个矩阵必须同样大小。矩阵叉乘:矩阵的乘法就是矩阵a的第m行乘以矩阵b的第n列,各个元素对应相乘然后求和作为第m行n列元素的值所以矩阵乘法是叉乘。矩阵满足结合律,不满足交换律。满足交换律的是逆矩阵。旋转矩阵平移矩阵
- 机器学习最优化方法之梯度下降
whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。另外,在绝大多数机器学习算法情况下(如LR),损失函数要复杂的多,根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法,这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法,但是其基础
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的可逆性
sz66cm
线性代数矩阵机器学习
矩阵的可逆性1.矩阵可逆的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA,如果存在一个矩阵BBB使得:A×B=B×A=InA\timesB=B\timesA=I_nA×B=B×A=In其中InI_nIn是n×nn\timesnn×n的单位矩阵(对角线上全为1,其他位置全为0),那么矩阵AAA是可逆的,并称矩阵BBB是矩阵AAA的逆矩阵,记作A−1A^{-1}A−1。2.矩阵不可逆的定义如果对
- 乘法-逆矩阵
取个名字真难呐
线性代数矩阵算法线性代数
文章目录1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB1.2AX列组合1.3XB行组合1.4列行组合1.5块求和2.高斯消元法求A−1A^{-1}A−12.1求A−1A^{-1}A−12.2推理1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB假设我们要求得矩阵C=AB,可以用如下公式表示cij=∑k=1Naikbkj(1)c_{ij}=\sum_{k=1}^Na_{ik}b_{kj}\tag{1}cij=k=1∑Nai
- 第2章 线性代数
His Last Bow
#深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量(scalar):数向量(vector):一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
- 通过C#实现矩阵求逆-简单版
傲娇邂逅双马尾.
矩阵线性代数c#
网上大部分C#实现矩阵求逆都比较复杂,现在在这里分享一种很好理解的矩阵求逆方法,而且可以适用于任何形式的可逆矩阵求逆,但是肯定运行效率不如其它的算法,正所谓鱼和熊掌不可兼得。我们采用的是通过单位矩阵变换的这种方法来实现的,话不多说,下面解释实现原理。将需要变化的矩阵与单位矩阵拼在一起形成增广矩阵。A为需要求逆的矩阵,E为单位矩阵。如图然后我们经过初等行列式变换,将增广矩阵左半部分变为单位矩阵,那么
- C#,数值计算,矩阵的行列式(Determinant)、伴随矩阵(Adjoint)与逆矩阵(Inverse)的算法与源代码
深度混淆
C#算法演义AlgorithmRecipesC#数值计算NumericalRecipes线性代数矩阵行列式伴随矩阵矩阵求逆
本文发布矩阵(Matrix)的一些初级算法。一、矩阵的行列式(Determinant)矩阵行列式是指矩阵的全部元素构成的行列式,设A=(a)是数域P上的一个n阶矩阵,则所有A=(a)中的元素组成的行列式称为矩阵A的行列式,记为|A|或det(A)。若A,B是数域P上的两个n阶矩阵,k是P中的任一个数,则|AB|=|A||B|,|kA|=kⁿ|A|,|A*|=|A|,其中A*是A的伴随矩阵;若A是可
- 课程大纲:图像处理中的矩阵计算
superdont
计算机视觉图像处理矩阵人工智能
课程名称:《图像处理中的矩阵计算》课程简介:图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算,以实现各种图像处理技术。我们将通过强调实际应用和实践活动来确保学员能够理解和掌握这些概念。课程大纲:第1章:矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解(高斯消元法)第2章:图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
- NumPy 线性代数
weixin_30249203
python
NumPy线性代数NumPy提供了线性代数函数库linalg,该库包含了线性代数所需的所有功能,可以看看下面的说明:函数描述dot两个数组的点积,即元素对应相乘。vdot两个向量的点积inner两个数组的内积matmul两个数组的矩阵积determinant数组的行列式solve求解线性矩阵方程inv计算矩阵的乘法逆矩阵numpy.dot()numpy.dot()对于两个一维的数组,计算的是这两个
- 求逆矩阵(C++)
龙行泽雨
计算方法矩阵c++线性代数
求矩阵的逆常见的一般有三种方法(考研常见):待定系数法、高斯-约旦消元法和伴随矩阵求逆矩阵。待定系数法:假设矩阵A:[123456789]\left[\begin{matrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{matrix}\right]147258369设其逆矩阵为A−1A^{-1}A−1:[a11a12a13a21a22a23a31a32a33]\left[\begin{mat
- 正交矩阵的定义和性质、正定矩阵如何判定、线性代数中的重要考点
笨爪
线性代数矩阵机器学习numpy算法
正交矩阵(Orthogonalmatrix)是指矩阵的转置和其逆矩阵相等的矩阵,即A^T=A^(-1)。正定矩阵(Positivedefinitematrix)是指对于任意的非零向量x,x^TAx>0,即对于矩阵A的每一个特征值均为正数。正交矩阵的性质有:对于任意的两个向量x和y,都有x^Ty=0,即x和y是正交的。对于任意的向量x,都有x^TAx=x^Tx,即矩阵A不会改变向量的长度。矩阵A的行
- MIT_线性代数笔记:第 33 讲 左右逆和伪逆
浊酒南街
MIT_线性代数笔记线性代数笔记决策树
目录两侧逆矩阵2-sidedinverse左逆矩阵Leftinverse右逆矩阵Rightinverse伪逆矩阵Pseudoinverse本节主要介绍左右逆矩阵和伪逆矩阵。两侧逆矩阵2-sidedinverse矩阵A的两侧逆矩阵A-1满足AA−1=I=A−1AAA^{-1}=I=A^{-1}AAA−1=I=A−1A。这就是我们通常说矩阵A的逆矩阵。此时r=m=n,A为满秩方阵。左逆矩阵Leftin
- 06 逆矩阵、列空间与零空间
林炒Lynn
06逆矩阵、列空间与零空间imageimage直观理解这几个概念,计算方法不作讨论,如"Gaussianelimination高斯消元法"和"rowechelonform行阶梯型".Letthecomputerdocomputing!Usefulnessofmatrices矩阵的用途计算机图形学机器人学被广泛应用的一个主要原因就是它能帮助我们求解特定的systemofequations方程组大部分
- dx12 龙书第二章学习笔记 -- 矩阵代数
帅狗狗灬
DirectX笔记学习线性代数矩阵c++
1.矩阵及其运算矩阵的运算:①加②减③标量乘法④矩阵乘法:矩阵乘法要有意义的条件是矩阵A的列数和矩阵B的行数必须相同,所以一般不满足交换律⑤转置矩阵:⑥矩阵行列式:detA学习行列式的主要目的是:利用它推导出求逆矩阵的公式方阵A是可逆的,当且仅当detA≠0余子阵:去除第i行和第j行得到的(n-1)*(n-1)矩阵0矩阵的行列式是一种递归定义,detA的A当是二维方阵时,行列式的值就是元素Aij的
- 线性代数的本质6-逆矩阵、列空间与零空间
Qn_351c
线性方程组:在每一个方程中,所有的未知量(x,y,z等)只具有常系数;未知量之间只进行加减,没有幂次与未知量之间等乘积等;未知量放在等号的左边,剩余常数项放在等号右边;最好将同一个未知量竖直对齐,在某个未知量不出现时,加入0这个系数。可以将方程组所有方程合并成一个向量方程:这个向量矩阵有一个包含所有常数系数的矩阵A;一个包含所有未知数的向量x;和它们乘积所得到的一个常数向量v;矩阵A代表一种线性变
- 2024年1月8日
leke2003
算法
2024年1月8日10:04:52学习一道数学题目2024年1月8日10:26:46学习二维数组C语言问题2024年1月8日11:55:31吃完饭回来不知道干什么2024年1月8日15:27:38知道了两个究极目的2024年1月8日15:30:22光明正大的或者也没什么不好的1.图像模糊关于定义数组的知识:2.选题3.数学题求矩阵的秩1.求带系数矩阵的矩阵的秩2.求四阶行列式矩阵求逆矩阵求密度函数
- 机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
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机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降方
- 线性代数------矩阵的运算和逆矩阵
阑梦清川
线性代数线性代数矩阵
矩阵VS行列式矩阵是一个数表,而行列式是一个具体的数;矩阵是使用大写字母表示,行列式是使用类似绝对值的两个竖杠;矩阵的行数可以不等于列数,但是行列式的行数等于列数;1.矩阵的数乘就是矩阵的每个元素都和这个数字相乘,矩阵的加法就是对应的元素相加;2.矩阵的乘法:标出阶数m1*n1,m2*n2根据内部两个数字确定是否能够相乘,根据外部的两个数字确定结果是几行几列,左边的行,右边的列对应相乘再相加得出结
- 逆矩阵和转置矩阵的基本性质
#君君#
数学矩阵线性代数
1逆矩阵设A是一个n阶矩阵,若存在另一个n阶矩阵B,使得:AB=BA=E,则称方阵A可逆,并称方阵B是A的逆矩阵[1]。2转置矩阵将矩阵的行列互换得到的新矩阵称为转置矩阵,转置矩阵的行列式不变。参考链接:转置矩阵_百度百科逆矩阵_百度百科
- 求 逆矩阵 公式推导
comedate
技术分享线性代数矩阵论逆矩阵求解算法
求逆矩阵公式推导[用余子式、代数余子式和伴随来求逆矩阵](https://www.shuxuele.com/algebra/matrix-inverse-minors-cofactors-adjugate.html)
- matlab基本操作
菜只因C
matlab开发语言算法数学建模美赛
目录1清空workspace2清空命令行窗口3求字符的ASCII码4矩阵的表示5矩阵的转置6按列输出7求逆矩阵8创建零矩阵9生成随机数10生成空数组11生成单位矩阵12生成幻方矩阵13结构体14重复15点乘与叉乘16寻找符合条件的元素17循环18画图Matlab是一种高级的数学计算和科学编程语言,广泛应用于工程、科学和数学领域。它提供了丰富的函数库和工具箱,用于数据分析、可视化、模拟、优化、图像处
- 数字图像处理笔记——酉变换( Unitary image transforms)
Veropatrinica
图像处理数字图像处理酉变换基函数小波变换DCT
酉变换酉变换可以由如下方式定义,其中输入和输出之间的关系可以写成矩阵相乘的形式,矩阵A称为酉矩阵,A满足A的逆矩阵等于A的共轭对称矩阵DFT变换就是一个酉变换,系数矩阵A满足每一列的模是1并且由于不同频率正弦信号之间的正交性,列之间是相互正交,因此A也是一个酉矩阵对于二维DFT我们可以看做两次一维的DFT,因此我们也可以写成矩阵相乘的形式基我们表达一个二维图像或者是一个一维向量,我们都是用基的形式
- 线性代数基础【6】二次型
吴名氏.
考研数学#线性代数线性代数高等数学二次型
第一节、二次型的基本概念及其标准型一、基本概念①二次型含n个变量x1,x2,…,xn,且每项都是2次的齐次多项式②标准二次型只含有平方项不含交叉项的二次型称为标准二次型③二次型的标准化设f(X)=X^TAX为一个二次型,经过可逆的线性变换X=PY(即P为可逆矩阵)把二次型f(X)=X^TAX化为这个过程称为二次型的标准化注意:(1)任何一个二次型f(x1,x2,…,xn)都可以表示为矩阵形式,且A
- MIT_线性代数笔记:线性代数常用概念及术语总结
浊酒南街
MIT_线性代数笔记线性代数笔记
目录1.系数矩阵2.高斯消元法3.置换矩阵Permutation4.逆矩阵Inverse5.高斯-若尔当消元法6.矩阵的LU分解7.三角矩阵1.系数矩阵线性代数的基本问题就是解n元一次方程组。例如:二元一次方程组2x−y=0−x+2y=3\begin{align*}&2x-y=0\\&-x+2y=3\end{align*}2x−y=0−x+2y=3写成矩阵形式就是:[2−1−12][xy]=[03
- 线性代数速通
m0_71819030
线性代数
二---矩阵逆矩阵抽象矩阵求逆数字型矩阵求逆二阶矩阵求逆秒杀解矩阵方程方阵伴随矩阵三---向量组的线性相关性线性表示数字型向量组线性相关性判断抽象型向量组线性相关性判断向量组的秩与极大无关组四---线性方程组齐次方程组基础解系通解非齐次方程组通解带参数方程组的求解五---矩阵的特征值与特征向量数字形特征值与特征向量求法抽象形特征值与特征向量求法矩阵的相似对角化对称矩阵的相似对角化与正交矩阵正交矩阵
- 多元高斯分布:条件分布推导
DoYoungExplorer
导航算法及滤波机器学习人工智能算法
在概率统计学中,多元高斯分布是一种非常重要的分布,其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下,多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。1.多元高斯分布回顾首先,我们回顾一下多元高斯分布的基本形式:其中,Xa和Xb是随机向量的两个部分,μ是均值向量,Σ是协方差矩阵。均值向量:协方差矩阵:此外,使用协方差矩阵的逆矩阵也比较方便,即精度矩阵从而引入精度矩阵2.条件
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息