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智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前,请阅读《图像分割:直方图区域划分及信息统计介绍》htt
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
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- 自信
净域
今天我打击了某人的自信我的自信回来了损有余而补不足不得不说我喜欢这个特殊的正能量不是会放大缩小而是类似熵平衡的那种奇怪的平衡
- 几率odds与逻辑回归
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https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界,还是在工业界,LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2],或者说So
- 毕设项目 基于特征熵值分析的网站分类系统实现(源码+论文)
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毕业设计毕设
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- 【机器学习】4 ——熵
qq_43507078
我的机器学习机器学习人工智能
机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性,由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年提出,称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。其定义为:H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中:X是一个随机变量,它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率。熵H
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 两种常用损失函数:nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
大多_C
人工智能算法python机器学习
两种用于模型训练的损失函数:nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数,通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失(NegativeLo
- Focal Loss的简述与实现
友人Chi
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文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p})=-ylog(\hat{p})-(1-y)log(1-\hat{p})Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)其中p^\hat{p}p^为预测概率大小。此处的交叉
- 数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
啥都想学点的研究生
矩阵线性代数
topsis模型赋予权重有层次分析法,但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)针对层次分析法主观性太强的弊端,我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。如何度量信息量的大小,以小明和小王的例子为例:建立信息量I(x)和P(x)之间的关系:信息熵的定义:信息熵越大,信息量是越大还是越小呢
- 2021-07-23——第23课:每个人的生命中需要一名个人成长教练——学习打卡
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有几年时间,我都是掉到自己的情绪和事件里面,一直没跳出来。每次鼓起信念去坚持,然后遇到点什么情绪,就被打败了。一段时间后又鼓起勇气去尝试,然后发生了点什么事,就又被打败了。就这样反反复复几年后,我加入了007,7天写一篇的节奏,不快,但是有时候我还是很艰难才坚持下来,但是一年多后,我发现我可以很轻松了。就像现在,我已经做到日更一百多天了。我才发现,我是受到了007里正向人的影响。以前闭门造车,熵不
- 如何利用python实现碰撞原理
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福利资源区块链python开发语言
先看图跑了大概一天这是结果具体是通过BIP39规则生成的种子数据生成完词组后,再根据词组生成姨太地址#生成随机助记词defgenerate_mnemonic():entropy=os.urandom(16)#随机生成16字节熵mnemonic=[]foriinrange(12):#生成12个助记词word_index=int.from_bytes(entropy[i:i+1],'big')%len
- 《逆熵增成长之路》:如何让学到的知识更有价值?
米卡写作
今天继续阅读《逆熵增成长之路》第六章:输入-思考-思考篇,有以下3个感悟,分享给大家。1.什么样的知识值得学?2.如何提高学习效率?3.如何让知识变得更有价值?认真看完,你一定会有所收获。01.什么样的知识值得学?人们常说:你接触什么样的信息,决定你成为什么样的人。这就需要我们控制好自己的信息输入源,包括看什么书、关注什么样的公众号、视频号等。那什么是好的信息输入源呢?《逆熵增成长之路》上提到的4
- 决策树(decision tree)
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决策树就是像树结构一样的分类下去,最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记,所以有些地方也不是很清楚。大概流程就是1.查看子类是否属于同一个类2.如果是,返回类标签,如果不是,找到最佳的分类子集的特征3.划分数据集4.创建分支节点5.对每一个节点重复上述步骤6.返回树首先我们要像一个办法,怎么来确定最佳的分类特征就是为什么要这么划分子集。一般有三种方法:1.Gini不纯度2.信息熵3
- 心熵,心流,以及复盘3R
热血青年John
今天学到了两个新词汇---心熵和心流。用自己的话来反馈一下。在化学反应体系里,熵值越大,反应越不稳定。大脑思维不集中的时候瞻前顾后,或者思维活跃的有些可怕一会儿思考宇宙尽头人类与黑洞的联系一会儿纠结待会儿吃啥,大脑处于一种混乱状态,意识里可能只有几个念头,但潜意识里可能有多得多的念头在相互碰撞,争夺者你的注意力和大脑的控制权,这时候你的大脑就像是一个热气膨胀的锅,里面的热烫的气体肆意翻腾,照顾之间
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- BCEWithLogitsLoss
hero_hilog
算法pytorch
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss),使得在训练过程中更加数值稳定。特点:数值稳定性:直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题,特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
- 数学基础 -- 梯度下降算法
sz66cm
算法人工智能数学基础
梯度下降算法梯度下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。计算损失:对当前模型输出和实际目标值计算损失(如均方误差、交叉熵等)。计算梯度:计算损
- 一屋不扫,何以扫天下
活着不易
“一屋不扫,何以扫天下”这篇作文在我初中的时候就写过,无非是人首先要修炼自己,自身本领强,方能打天下。人应该有自己的良好习惯、行为举止,包括处所洁净........如今看来当时我是懂了道理,却并不深刻。人到中年方知“使熵值减小”的人才能自食其力、有所成就、有所作为。只有不断对自己整合,才能不断进步和接近完美。而熵是什么?熵即混乱度,越混乱熵值就会越大。一个人总是乱糟糟的,毫无计划,东西乱放,衣服乱
- 2019给吴军老师的第一封信
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吴军老师好:所谓信息的相关性,可以从宏观和微观两个角度思考。从宏观的角度上讲就是要把信息放到系统中去思考。因为在系统中信息的形态是不断变化的,这一点对于使用信息,继而要认识、利用和改变系统的人是十分重要的,信息的形式虽然分散,但基于某种原因,却往往能在有意无意间汇聚成一条条或大或小的脉络,其核心正是老师提到的人类认知世界的本源。物质也好,能量也罢,在历史的演化中都逃不过一个目的性。因为信息负熵迫使
- 王晓芳在增长势能课上提到的这个定律,为什么让全宇宙都绝望?
晓芳聊职场
王晓芳在增长势能课上提到的这个定律,为什么让全宇宙都绝望?企业家最深的痛就是增长乏力---王晓芳授课老师|王晓芳壹创新商学创办人2019年壹创新商学课上,王晓芳教授分享了“熵增定律”,同时以华为为例,讲述了企业管理是如何通过“耗散结构”进行“反熵增”,从而活下去。熵增定律,也叫“热力学第二定律”。这是德国人克劳修斯提出的理论,最初用于揭示事物总是向无序的方向的发展、以及“孤立系统下热量从高温物体流
- 将自己产品化
飞叶灵
今天开始读《纳瓦尔宝典》,文章开篇的核心,人生应该让自己走思维体系和思维模式更新之路。在各个学科中建立自己的思维体系,高数中微积分的思维体系,大物中的熵的思维体系,《道德经》中天人合一,道法自然体系等等。像樊登老师最喜欢提及的认知ABC的看法模型一样,我们需要在各种知识、宗教、娱乐中学习提升自己看到每一件事情发生的产生的影响的看法B,通过看法B把那些不如意的事情看到背后的祝福……这不由让我想起了,
- 基于熵权法对Topsis模型的修正
钰见梵星
数学建模算法
基于熵权法对Topsis模型的修正有n个要评价的对象,m个评价指标的标准化矩阵,可以使用层次分析法给这m个评价指标确定权重∑j=1mωj=1\sum_{j=1}^m{\omega_j}=1j=1∑mωj=1层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)熵权法是一种客观赋权方法依据的原理:指标的变异程度越小,所反映的信息量也越少,
- CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
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人工智能算法深度学习信号处理matlab
CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。并输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。下面对所涉及算法及运行效果进行介绍好的,下面
- SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能matlab信号处理
对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。可输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。从Excel表格中读取,直接替换数据就可以使用,matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解(SGMD)是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架,用
- 蓝桥杯刷题--python-9(2023填空题2)
芝士小熊饼干
l蓝桥杯刷题python蓝桥杯python
001串的熵-蓝桥云课(lanqiao.cn)importmathn=23333333foriinrange(1,n>>1):j=n-ia=-(i/n)*(math.log2(i/n))*i-(j/n)*(math.log2(j/n))*ja=round(a,4)ifa==11625907.5798:print(i)break0求和-蓝桥云课(lanqiao.cn)n=20230408print(
- 4D习书-第十四章 人们需要被包融的感觉
明心悦己
本章主要讲述了人们为什么需要包融和包融的好处。A.我的关注点马斯洛的需求层次理论说明人们在感到被感激和包融之前,不可能向更高层的任务(解决问题或者进行创造)迈进。最好的说服是用上耳朵,因为人们需要被聆听的感觉。M.情绪和内心独白的确是这样的,如果人们没有感觉到舒服,就会有精神熵,会限制他们的创造性。B.让自己更好的行动耐心听老公说话,除了向他表示感激,更多去倾听、包融他的行为,让他在家里感觉到舒服
- 追求规则生活的自由——今天开始第一天日更
谷气质
已经体验不规则生活体验了好久,不规则的生活让我觉得自由,那是之前,经历过一段时间大概是辛苦的工作以后吧,现在几乎已经忘了那时的忙碌。现在更加体会到其实那样规则的生活不一定代表不自由,这样混乱不规则的生活也不一定就是自由,射手座的人对自由要求比较多。规则的生活至少让我不用去想那么多。只是按部就班的做事就好,当打乱之前生活的节奏,每天不知道该干什么的时候,反而会大脑和心都处于增熵过程中,需要耗费精力。
- 蓝桥杯:01串的熵讲解(C++)
DaveVV
蓝桥杯c++蓝桥杯c++c语言算法数据结构
01串的熵本题来自于:2023年十四届省赛大学B组真题(共10道题)主要考察:暴力。代码放在下面,代码中重要的细节全都写了注释,非常清晰明了:#includeusingnamespacestd;intmain(){//请在此输入您的代码intn=23333333;//01串的长度doubletarget=11625907.5798;//信息熵的目标值for(inti=0;i(i)/n;//强转,让
- 【BIOS】解锁BIOS隐藏菜单/高级选项
啵啵啵啵哲
BIOS搞机windows
免责声明:修改BIOS存在风险,请谨慎操作。作者不对因操作不当而导致的任何后果负责。一些默认的BIOS菜单选项相当有限,无法进行一些高级选项的修改。通过修改BIOS内容,我们可以解锁被隐藏的高级菜单,如Above4GDecoding、ResizableBar等。本教程将介绍如何解锁这些隐藏菜单。本教程与工具参考/来源:(1)B站视频:熵阳之昕:人人都能解锁BIOS隐藏选项最新最简单(AMIBIOS
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!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
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">