- 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
Atticus-Orion
上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）
ByteWhiz
3dpython计算机视觉Python
使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
- 图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏
图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中，蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点，而是相互连接、彼此影响的复杂网络：社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在，节点代表实体，边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心，而图神经网络（GNN）的崛起
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- 如何使用Python实现交通工具识别
如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型（来自ImageNet数据集）集成图像增强预处理技术（随机裁剪、旋转、翻转等）采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔（四）
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AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像，通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps，这些maps最终合并成场景的纹理地图集，并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下：在当前时代的技术背景下，生成与几何匹配
- CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
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深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 机器视觉在OCR（字符识别）检测中的应用
目前，对印刷品的检测工作一般采用人工方法进行质量检测，然后再由工作人员将成品和次品进行分类堆放。这样一来，不仅增加了工作人员的劳动强度，而且检测质量也难以得到保障。其次，则是效率低下，浪费时间成本。印品质量自动检测系统满足印刷企业对于产品质量控制的需求。系统采用自主研发的表面缺陷检测、色彩测量、快速建模等核心算法，广泛适用于包装印刷、标签印刷、商业印刷质量在线检测和印后终检。机器视觉用于印刷、包装
- 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色，但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题，导致数值不稳定。当网络
- 《从依赖纠缠到接口协作：ASP.NET Core注入式开发指南》
后端
在C#的ASP.NETCore开发中，依赖注入绝非简单的技术技巧，而是重构代码关系的底层逻辑。它像一套隐形的神经网络，让程序模块摆脱硬编码的束缚，在运行时实现动态连接，从而为系统注入可测试、可进化的核心生命力。理解其深层价值，需要穿透"服务注册与获取"的表层操作，触及它对软件设计哲学的重塑。依赖注入的本质，是对"依赖关系"的去中心化治理。传统开发中，模块间的依赖如同藤蔓缠绕的树木，一个组件直接创建
- 根茎式装配体（RA）作为下一代协同智能范式的理论、架构与应用
由数入道
人工智能思维框架软件工程智能体
一、引言——范式危机与新大陆的召唤1.1表征主义的黄昏：当前AI协同范式的认知天花板自艾伦·图灵在《计算机器与智能》中播下思想的种子以来，人工智能的漫长征途始终被一个强大而内隐的哲学范式所笼罩——我们称之为“表征主义”（Representationism）。这一范式，无论其外在形态如何演变，从早期的符号逻辑、专家系统，到如今风靡全球的深度学习神经网络，其核心信念从未动摇：智能的核心，在于构建一个关
- 【零基础学AI】第36讲：GPT模型原理
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本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包：pipinstalltransformerstorch硬件：CPU即可运行（GPU可加速）前置知识了解基本的神经网络概念（第23讲内容）熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT？GPT（GenerativePre-trainedTransform
- 【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法
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0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络（CNN）的基本概念（第24讲内容）核心概念什么是目标检测？目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- 前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系
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- 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议
学术小八
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重要信息官网：www.aivrid.com时间：2025年10月17-19日地点：中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于：生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
- 机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】
软研科技
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一、背景介绍在智能科技飞速发展的今天，光子学设计与智能算法的结合正成为科研创新的热点。深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。二、会议亮点由北京软研国际信息技术研究院主办的“智能算法驱动的光子学设计与应用”专题培训会议，将深入探讨以下核心内容：光子器件的逆向设计：利用深度学习优化多参数光子器件设计。超构表面与超材料设计：智能算法在新型光
- 机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式
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Nature/Science最新研究表明，该交叉领域聚焦六大前沿方向：光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系：1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战，掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
- 量子机器学习入门：从理论到实践
量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane；量子变分算法摘要量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）是量子计算与机器学习的交叉领域，通过量子计算的叠加态、纠缠和并行性解决传统机器学习的计算瓶颈（如高维数据处
- 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战
IT古董
人工智能课程深度学习神经网络pytorch
第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第二部分：深度学习框架PyTorch入门第四节：Pytorch模型构建内容：如何搭建复杂网络以及如何修改模型与保存一、构建复杂神经网络结构在PyTorch中，构建复杂模型通常通过继承nn.Module类，分模块组织层与前向传播逻辑。示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional
- Transformer、BERT等模型原理与应用案例
程序猿全栈の董（董翔）
人工智能热门技术领域transformerbert深度学习
Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
- 大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理
hao_wujing
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。1.核心结构分层解析输入层接收预处理后的数据（如图像去均值、归一化），为后续卷积操作提供标准化输入39。卷积层（核心）局部感知：每个卷积核（如3×3）仅处理输入数据的局部区域
- 用Keras构建爱情模型：破解情侣间的情感密码
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实：模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
- Python结合TensorFlow实现图像风格迁移
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Python人工智能与大数据Python编程之道pythontensorflow开发语言ai
Python结合TensorFlow实现图像风格迁移关键词：Python、TensorFlow、图像风格迁移、神经网络、内容损失、风格损失摘要：本文将带领大家探索如何使用Python结合TensorFlow来实现图像风格迁移。图像风格迁移是一项神奇的技术，它能将一幅图像的风格应用到另一幅图像上。我们会从基础概念讲起，解释图像风格迁移背后的原理，通过Python代码详细展示实现过程，还会探讨实际应用
- 深度学习 最简单的神经网络 线性回归网络
用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程，让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括：树突接收其他神经元传来的电信号（输入）。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。轴突传导动作电位到下一个神经元。突触释放神经递质，将信号传递给下一个神经元的树突。2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法，利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型，即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音，提升语音质量和可懂度。深度
- lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解
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最近想了解一些关于LSTM的相关知识，在进行代码测试的时候，有个地方一直比较疑惑，关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子：#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnn#神经网络模块#数据向量维数10,隐藏元维度20,2个LSTM层串联(如果是1，可以省略，默认为1)r
- Gemini vs DeepSeek：Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
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一、引言：从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构，但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野，帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础，其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系，但也是GP
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
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PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念，如词嵌入、循环神经网络等，并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理，结合Python代码进行详细
- 开发者关心的那些事
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ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？
产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接：#9 Palindrome Number
要求：
判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间
难度：简单
分析：
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。
注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。
首先，需要显示一个JFrame界面：
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下：
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址：
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流
1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例（依赖注入和控制反转）
bijian1013
spring
前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
- nginx定制500，502，503，504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单，和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目：
输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明：
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里：
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存？
Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的？
Hibernate缓存包括两大类：Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用
在XML里；
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步：
一、扫描蓝牙设备：
1、注册并监听广播：
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误，很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享：从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本：1.1
需要JQuery版本：1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态， 比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring
