- Introduction to Apache Flink - CH2 -Traditional Architecture versus Streaming Architecture
耳边的火
传统结构与流式结构的对比传统上,一个数据后端的典型结构是使用数据库来存储业务事务性数据。换句话说,数据库(无论是SQL还是NoSQL数据库)存储着就”新鲜的“(准确的近义词)数据,这些数据代表了业务的当前状态。举例来说,这些新鲜的数据可能代表着有多少用户登录了你的系统,你的网站有多少活跃用户或者每个用户当前账户的余额是多少等等。需要使用新鲜数据的数据应用就是建立再这些数据库的基础上的。另一些数据存
- PPINN Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
xuelanghanbao
论文阅读算法论文阅读PINN
论文阅读:PPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEsPPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEs简介方法PPINN加速分析实验确定性常微分方程随机常微分方程Burgers方程扩散反应方程总结PPINNPararealphysics-i
- Comprehension from Chaos: Towards Informed Consent for Private Computation
粥粥粥少女的拧发条鸟
CCS2023网络安全
目录笔记后续的研究方向摘要引言ComprehensionfromChaos:TowardsInformedConsentforPrivateComputationCCS2023笔记本文探讨了用户对私有计算的理解和期望,其中包括多方计算和私有查询执行等技术。该研究进行了22次半结构化访谈,以调查用户对私有计算的看法及其对数据共享和隐私的影响。该研究的主要发现如下:参与者对私有计算的抽象定义感到挣扎,
- 【译】Industry Paper: Kafka versus RabbitMQ
seasame711
rabbitmqkafka分布式
今天和大家分享一篇关于Kafka和RabbitMQ对比的论文,该论文是诺基亚贝尔实验室(NokiaBellLabs)发表的工业界论文,系统阐述了二者的区别,可以帮助大家在发布订阅系统选型上提供帮助。文中很多引用,也是很好的扩展点,推荐大家阅读。译文中会忽略某些不好翻译的上下文内容,并且翻译难免会有失原文精髓,还是推荐大家阅读原文论文标题:IndustryPaper:KafkaversusRabbi
- Manipulating the loss calculation to enhance the training process of physics-informed neural
xuelanghanbao
论文阅读python论文阅读神经网络机器学习PINN
论文阅读:Manipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuralnetworkstosolvethe1DwaveequationManipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuraln
- VC-PINN Variable coefficient physics-informed neural network for forward and inverse problems
xuelanghanbao
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VC-PINNVariablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsVC-PINN:Variablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsofPDEswithvariablecoefficient变系数问
- Respecting causality is all you need for training physics-informed neural networks
xuelanghanbao
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论文阅读:Respectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworksRespectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworks问题分析以Allen-Cahn方程为例损失函数的重新表述解决方法想法以Allen-Cahn方程为例停止
- Characterizing possible failure modes in physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读神经网络论文阅读人工智能pythondnn
论文阅读:Characterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksCharacterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksPINN的常见故障模式convectionreaction-diffusion软偏微分方程约束和优化困难表现力与优化难度课程正
- Gateway 的职责 及Gateway的模式(单模式及多模式的区别)
魏宁_david
原文:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/microservices-architecture/architect-microservice-container-applications/direct-client-to-microservice-communication-versus-the-api-gateway-pattern为
- jQuery Mobile 和 Kendo UI 的比较(转)
weixin_33682790
uijavascript测试ViewUI
jQueryMobile和KendoUI的比较转自https://www.oschina.net/translate/jquery-mobile-versus-kendo-ui?cmp英文原文:jQueryMobileversusKendoUI–BrotherhoodDifferentiated返回原文QueryMobileandKendoUIarethepopularJavaScriptfram
- 【行人检测】miss rate versus false positives per image (FPPI) 前世今生(理论篇)
Vincent__Lai
目标检测MATLAB自动驾驶
一、前言最近在做行人检测相关的东西,用到一个指标叫做missrateversusfalsepositivesper-image(FPPI),但是搜了一圈网上发现相关的资料很少,所以自己再梳理一下这个指标相关的知识,也方便后续的人使用这个,如果有不对的地方欢迎指正。二、missrateversusfalsepositivesperwindow(FPPW)在介绍missrateversusfalsep
- DYVAL: GRAPH-INFORMED DYNAMIC EVALUATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
UnknownBody
LLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《DYVAL:GRAPH-INFORMEDDYNAMICEVALUATIONOFLARGELANGUAGEMODELS》的翻译。大语言模型的基于图形的动态评估摘要1引言2相关工作3DYVAL4实验5DYVAL帮助进行微调6结论和讨论摘要大型语言模型(llm)在各种评价基准中取得了显著的成绩。然而,对其性能的担忧是由于其大量的训练语料库中潜在的数据污染。此外,当前基准的静态
- DAY 81 The market v the real economy
翼飏_Sa
DAY81Themarketvtherealeconomy市场与实体经济所谓实体经济(RealEconomy)是指物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动。最典型的有机械制造、纺织加工、建筑安装、石化冶炼、种养采掘、交通运输versus[ˈvɜːsəs]prep.对,对抗;与……相对,与……相比Financialmarketshavegotoutofwhackwiththeeconomy.S
- Multilevel domain decomposition-based architectures for physics-informed neural networks
xuelanghanbao
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论文阅读:Multileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksMultileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksFBPINNFBPINN数学表示MultilevelFBPINNs
- Finite Basis Physics-Informed Neural Networks (FBPINNs) a scalable domain decomposition approa
xuelanghanbao
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@[TOC](论文阅读:FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecompositionapproachforsolvingdifferentialequations)FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecom
- A Sequential Meta-Transfer (SMT) Learning to Combat Complexities of Physics-Informed Neural Networks
xuelanghanbao
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论文阅读:ASequentialMeta-TransferSMTLearningtoCombatComplexitiesofPhysics-InformedNeuralNetworksApplicationtoCompositesAutoclaveProcessingASequentialMeta-Transfer(SMT)LearningtoCombatComplexitiesofPhysics
- 论文阅读--Cell-free massive MIMO versus small cells
伊丽莎白鹅
文献阅读论文阅读
无蜂窝大规模MIMO与小蜂窝网络论文信息NgoHQ,AshikhminA,YangH,etal.Cell-freemassiveMIMOversussmallcells[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2017,16(3):1834-1850. 无蜂窝大规模MIMO中没有小区或者小区边界的界定,所有接入点通过回程网络进行相位相干协作,并通过
- 【论文笔记】Reconstructing Training Data with Informed Adversaries
sugar_e
成员推理论文阅读机器学习人工智能
ReconstructingTrainingDatawithInformedAdversaries摘要&介绍由于机器学习模型可以有“记忆”功能,那么当训练数据涉及隐私信息时,若被攻击者还原出原始训练数据,就会很危险。这个论文就是探讨这样的攻击是否可能。所有的训练数据中,只有一个是未知的。目标就是还原出这一个未知的数据样本,找到攻击的方式、泄露多少信息可以达到被还原、哪些特性会导致可还原、自我检查模
- 【Training versus Testing】Positive intervals
圈圈圈小明
人工智能
GPT的解释:这段话解释了在一维中,针对"Positiveintervals"(正间隔)假设类别H的成长函数mq(N)的计算方式,以及如何得出这个成长函数。1."Positiveintervals"指的是一维情境中的假设,每个假设都由一个区间内的数据点返回+1,而区间之外的点返回-1。每个假设由该区间的两个端点来指定。2.当给定N个点时,这些点将一维空间分割成N+1个区域。每个区域由两个相邻的点之
- 《Fluent Python》读书笔记-Text versus Bytes
雨天独行
概览 "string"的概念很简单,就是字符的序列。但是怎么定义字符是一个问题。在python3,str是由Unicode字符组成,而在python2里str是由原始的byte字符组成。 Unicode标准把字符的标识和字符的二进制表示区分开来:字符的标识,即码位(codepoint),是一个从0到1,114,111的数字,在Unicode标准里是以U+为前缀的4到6位的16进制数字。
- 项目主R?谁R?到底是个啥?
柯树
在美团的项目工作推进中,你的同事会经常说,谁R?谁主R?(指项目)在开水团中,这是个啥意思呢?其实是RACI模型R=Responsible负责A=Accountable批准C=Consulted咨询I=Informed告知可能拓展的还有个S=Support支持
- Jumbo versus the police
瓶子_Alice
1.GreetingsOkaythreetwoone.Nowlet’sbeginourclass.Goodmorning,everyone.Lookhere,Ihaveaball.Nowcanyoupasstheball?Okaygiveyoufifteensecondsnow.OK,timeisup.Here’saquestionforyou:howmanytimesdoyoupasstheba
- 【读点论文】FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance Tradeoffs
羞儿
论文笔记目标检测人工智能深度学习
FemtoDet:AnObjectDetectionBaselineforEnergyVersusPerformanceTradeoffsAbstract边缘设备的高效检测器通常针对参数或速度指标进行优化,这些参数或速度计数指标与检测器的能量保持弱相关。然而,卷积神经网络的一些视觉应用,如始终在线的监控摄像头,对能量限制至关重要。本文旨在通过设计检测器作为基线,从两个角度实现能量和性能之间的权衡:
- 第五章. Training Versus Testing
归途^ω^
林轩田《机器学习基石》机器学习人工智能
第五章.TrainingVersusTesting上一章主要介绍机器学习的可行性。由NFL定理可知,机器学习貌似是不可行的,但是随后引入了统计学知识,如果样本数量足够大,且hypothesis数量有限,那么机器学习一般是可行的,本章将讨论机器学习的核心问题,严格证明为什么机器学习可以进行学习,从上一节最后的问题出发,即当hypothesis的数量是无限多的时候,机器学习的可行性是否依然成立?5.1
- 《唱片中的西方古典音乐史》2.3.1
静默斋谈乐
第一节词乐关系歌曲(song)在中世纪拉丁语文献中最广泛的写法有多种:cantus、carmen、cantio、canticum等,还有一些特殊类型:versus、conductus、ritmus、metrum、planctus,实际上,在中世纪作者的著作中,这些术语是可以互换和灵活使用的。从语言上,一般将中世纪歌曲分为拉丁语和本地语两类。这两类歌曲之间的界线也不是泾渭分明的,可以通过换词歌和双语
- 12.30阅读论文笔记:Physics-Informed Neural Networks for Power Systems
HJ
神经网络算法机器学习
Physics-InformedNeuralNetworksforPowerSystemsGeorgeS.Misyris,AndreasVenzkeandSpyrosChatzivasileiadisPhysicsInformedNeuralNetworks:自动微分:神经网络输出相对于输入的导数可以在训练过程中计算物理系统的微分代数模型可以包含在神经网络训练中神经网络现在可以利用实际物理系统的知
- 常用网址4
七七八八九九
chatgpt
pixel-me:https://pixel-me.tokyo/FocoClipping:https://www.fococlipping.com/鸭力山大:http://www.yalijuda.com/知犀思维导图:https://www.zhixi.com/ringer:https://ringer.org/zh/Versus:https://versus.com/cn在线文件批量重命名工具
- 规划算法之informed RRT star
菜菜的肥柴
规划算法
从RRTstar到informedRRTstar上篇博客中已经对RRT*进行了介绍,可以知道RRT是一个渐进最优的基于采样的规划算法。但是RRT在提高了规划出来的路径的质量的同时,消耗的时间也大大增长。因此在保证规划出来的路径的质量的同时,缩短搜索时间是一个探索的方向,也就是想办法在同样长的时间内,得到尽可能好的规划结果。informedRRT*就是向这个方向探索的一种。根据高中数学知识可以知道,
- 从RRT到RRT*,再到Informed RRT*,路径规划算法怎么写
听得见我的声音吗
路径规划算法算法自动驾驶机器学习
从RRT到RRT*,再到InformedRRT*,路径规划算法怎么写1、RRT算法1.1假设1.2RRT算法步骤与实现1.3伪代码2、RRT*算法3、InformedRRT*算法做个正直的人RRT中文名字是“快速搜索随机树”(Rapidly-exploringRandomTree),是一种比较常用的基于采样的静态路径规划算法。我们可以这么理解:小明住在北京,小红住在南京,有一天小红给小明发了一条短
- (Visual Navigation)路径规划算法(三)RRT RRT* Informed RRT*及前三种算法总结
Hoyyyaard
VisualNavigation算法css3前端
文章目录RRT实现过程算法缺点RRT*实现过程InformedRRT*RRT*和InformedRRT*的结果比较具体实现路径规划总结RRT算法全称“快速扩展随机树算法”通过随机地图取点的方法进行路径规划RRT实现过程①在地图中随机选择一个点Xrand②当前点设置为Xnear③沿着Xnear和Xrand连线方向行进步长StepSize且没有遇到障碍④第二次采样⑤行进步长长度时遇到障碍则重新采样⑥直
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo