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qcidyu
好用的工具集合代码效率前端技巧Vue开发组合式函数模块管理自动导入NuxtKit
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- ResNet的半监督和半弱监督模型
Valar_Morghulis
Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有:https://hub.fastgit.org/r
- 9.单细胞 RNA-seq:聚类分析
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学习目标:利用多种方法来评估聚类选择的PC基于重要的PC执行单细胞聚类单细胞RNA-seq聚类分析现在我们已经整合了高质量的细胞,我们想知道我们的细胞群中存在的不同细胞类型。image目标:为了生成特定细胞类型的簇,并使用已知的细胞类型的标志基因来确定的簇的身份。为了确定分群是否代表真实的细胞类型或由于生物或技术差异而形成的群集,如在细胞周期的S期的细胞群,特定批次的簇,或具有高线粒体含量的细胞。
- unocss 一直热更新打印[vite] hot updated: /__uno.css
柳雾青烟紫燕穿
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控制台持续打印了几千条这条信息,页面逐渐卡死client.ts:450[vite]hotupdated:/__uno.css找出的原因是:依赖出问题了,重新安装unocss,执行命令npmiunocss后修复。但奇怪的是,删除node_modules重新全部安装依赖却不能修复,tmd。还有一种解决方法是切换分支,切去其它分支,再切回来,也不会再打印了。一开始还怀疑了是哪里的unocss类名一直在监
- 全球核酸样品制备市场展望:2030年预计达到6387.4百万美元
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人工智能大数据数据库数据分析
随着全球生物技术和生物医药行业的迅速发展,核酸样品制备市场正逐渐成为一个重要的生命科学领域。据恒州恒思(YHresearch)团队的研究数据显示,2023年全球核酸样品制备市场规模已达到4158.5百万美元,并预计在未来六年内,该市场将以年复合增长率(CAGR)6.5%的速度增长,到2030年市场规模预计将达到6387.4百万美元。核酸样品制备主要用于提取和纯化DNA和RNA样本,以供后续的分子生
- #LLM入门|Prompt#2.3_对查询任务进行分类|意图分析_Classification
向日葵花籽儿
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在本章中,我们将重点探讨评估输入任务的重要性,这关乎到整个系统的质量和安全性。在处理不同情况下的多个独立指令集的任务时,首先对查询类型进行分类,并以此为基础确定要使用哪些指令,具有诸多优势。这可以通过定义固定类别和硬编码与处理特定类别任务相关的指令来实现。例如,在构建客户服务助手时,对查询类型进行分类并根据分类确定要使用的指令可能非常关键。具体来说,如果用户要求关闭其账户,那么二级指令可能是添加有
- 用DESeq2包来对RNA-seq数据进行差异分析
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差异分析的套路都是差不多的,大部分设计思想都是继承limma这个包,DESeq2也不例外。DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类型的数据。可以是任意features的count数据,比如对各个基因的count,或者外显子,或者CHIP-seq的一些feature,都可以用来做差异分析。使用这个包也是需要三个数据:表达矩阵分组矩阵
- [Kaiming]Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
MTandHJ
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文章目录概主要内容PReLUKaiming初始化ForwardcaseBackwardcaseHeK,ZhangX,RenS,etal.DelvingDeepintoRectifiers:SurpassingHuman-LevelPerformanceonImageNetClassification[C].internationalconferenceoncomputervision,2015:1
- 2022-04-17
图灵基因
NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究。最近,空间技术通过添加空间信息将转录组学提升到了一个新的水平。但是,它缺乏单细胞分辨率。现在,来自德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一个小组开发了一种名为CellTrek的计算方法,将这两个数
- Python的情感词典情感分析和情绪计算
yava_free
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一.大连理工中文情感词典情感分析(SentimentAnalysis)和情绪分类(EmotionClassification)都是非常重要的文本挖掘手段。情感分析的基本流程如下图所示,通常包括:自定义爬虫抓取文本信息;使用Jieba工具进行中文分词、词性标注;定义情感词典提取每行文本的情感词;通过情感词构建情感矩阵,并计算情感分数;结果评估,包括将情感分数置于0.5到-0.5之间,并可视化显示。目
- 7+纯生信,单细胞识别细胞marker+100种机器学习组合建模,机器学习组合建模取代单独lasso回归势在必行!
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影响因子:7.3研究概述:皮肤黑色素瘤(SKCM)是所有皮肤恶性肿瘤中最具侵袭性的类型。本研究从GEO数据库下载单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集,根据原始研究中定义的细胞标记重新注释各种免疫细胞,以确定其特异性标志。接着通过计算免疫细胞通信网络,结合对通信网络的大量分析和通信模式的识别,对所有网络进行了定量表征和比较。最后基于bulkRNA测序数据,使用机器学习训练了枢纽通讯细胞的特定
- scRNA-data中的R值
武艺晴小朋友你好
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愿武艺晴小朋友一定得每天都开心当我们测序拿得到各个样本中基因的表达值,就可以用基因表达值来表征样本间的相关性代码如下:#样本间相似性:R值相关性捕获到的基因在两个样本间表达趋势一致性exp_RNA1000)head(label)ggPoint(x=df$fed,y=df$memory_66d,size=1,title="r=0.41",colorDensity=TRUE,continuousSet
- salmon分析RNA-seq实战
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Salmon应用查看帮助文档#查看可用的命令###Salmonv0.9.1salmon-h#查看帮助文档之Salmon'squasi-mapping-basedmodesalmon--no-version-checkquant--help-reads#查看帮助文档之Salmon'salignment-basedmodesalmon--no-version-checkquant--help-alig
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取frompyspark.ml.evaluationimportBinaryClassificationEv
- 通用方法:解决mysql5.7 timestamp默认值0000-00-00 00:00:00 报错
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问题说明:mysql5.7timestamp默认值0000-00-0000:00:00导致创建表失败,报错信息:1067-Invaliddefaultvaluefor'updated_time'1067-Invaliddefaultvaluefor'updated_time'`updated_time`timestamp(6)NOTNULLDEFAULT'0000-00-0000:00:00.00
- Zero-Shot Image Classification总结
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1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap,然后对每一个类引入一个语义标签,可能是属性标签(attributelabel)、或者描述标签(sentenceembedding)等。对于某个类的属性标签(向量形式),每个维度表示一种属性,该维度下的取值表示这个属性在该类别中存在的可能性,值得注意的是ben
- lncRNA数据分析专题
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欢迎关注”生信修炼手册”!lncRNA是一种长度在200bp以上的非编码RNA,虽然没有编码蛋白的功能,但是却具有很重要的调控作用,可以在表观遗传水平,转录水平,转录后水平等多个层次调控基因的表达,广泛参与各种生物学过程,本文整理了lncRNA数据分析相关的资料。首先是lncRNA的数据库,和miRNA不同,lncRNA虽然是研究的热点之一,但是其数量众多,没有统一的命名方式,这就要求我们对不同数
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
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信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- vue3keep-alive 缓存的是什么信息 el-table的expand-row-keys展开是否会默认缓存
qq_42463588
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在Vue3中,组件用于缓存不活动的组件实例,而不是渲染内容。当组件被缓存时,它的状态和数据将被保留,直到组件再次被激活。缓存的信息:组件实例:会缓存组件的实例,这意味着组件的生命周期钩子(如created、mounted、updated)不会再次被调用,直到组件被重新激活。组件状态:组件的数据和状态(例如data、computed、watchers)会被保留。子组件:如果父组件被缓存,其子组件也会
- 【mac】brew 更新
伐尘
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【mac】brew更新更新Homebrew要获取最新的包的列表,首先得更新Homebrew自己。这可以用brewupdate办到。brewupdate完后会显示可以更新的包列表,其中打钩的是已经安装的包。输出类似下面这样:==>UpdatingHomebrew...Updated1tap(homebrew/core).==>OutdatedFormulaeddns-goYouhave1outdat
- 使用clusterProfiler进行GO、KEGG富集分析(有参情况)
纪伟讲测序
寻找差异表达的基因并识别它们的功能,是我们进行RNA测序的最主要目的。很明显,这些差异的基因必然与功能改变密切相关,例如,比较患病个体与正常个体的组织表达谱,不难想到这些显著失调的基因参与了生物学过程、信号通路等,导致了疾病的发生。前面已经讲了如何使用DESeq2、edgeR基于转录组测序获得的基因表达值鉴定差异表达基因。那么,后续如何继续通过生信分析的方法,探索差异表达的基因发挥了怎样的功能,参
- 1-pipeline()函数-transformers-python库
Flora-pi
人工智能人工智能
pipeline()函数pipeline()函数是Transformers库中最基本的工具。Transformer模型用于解决各种NLP任务,Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。文章目录`pipeline()`函数情感分析目前可用的一些pipelines有:zero-shot-classification(零样本分类)t
- 遗传算法:启发自真实现象
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5第9章目录9.1遗传算法:启发自真实现象1、目标我们的目标不是深入研究遗传和进化的科学原理,我们不会研究旁氏表、核苷酸、蛋白质合成、RNA和其他生物进化相关的话题。相反,我们只讨论达尔文进化论背后的核心原理,并根据这个原理开发出一套算法。我们并不在乎进化模拟是否精确,只关心进
- 病毒的自述
浅_2d78
我,一个RNA病毒。我的中文名字叫做新冠病毒。英文名字叫做COVID-19(CoronaVirusDisease2019)。我本来是一种在蝙蝠身上生存的病毒,由于人类为了满足自己的口腹之欲,对蝙蝠无情的杀害,使得我们能够在大自然中传播。在开始的时候,我们并不能传染人类,但是人类为了自己的口腹之欲,不断地对蝙蝠无情的屠杀,我和我小伙伴的生存空间越来越小了,经历了很长的时间,我们进化出来了新的基因,新
- sklearn 评估模型 常用函数
小Z资本
sklearn人工智能python
`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块,它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。这些指标和工具可以帮助你了解模型在训练集和测试集上的表现,以及模型是否能够很好地泛化到未见过的数据。以下是一些`sklearn.metrics`中常用的函数和指标:1.**分类指标**:-`accuracy_score`:计算分类准确率。-`classification_rep
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营|机器学习基础之案例学习
Monyan
人工智能机器学习学习李宏毅深度学习
机器学习(MachineLearning,ML):机器具有学习的能力,即让机器具备找一个函数的能力函数不同,机器学习的类别不同:回归(regression):找到的函数的输出是一个数值或标量(scalar)。例如:机器学习预测某一个时间段内的PM2.5,机器要找到一个函数f,输入是跟PM2.5有关的的指数,输出是明天中午的PM2.5的值。分类(classification):让机器做选择题,先准备
- 上海交大RFect siRNA转染试剂成功转染胆囊癌细胞系(NOZ、GBC-SD)
清风拂面vv
上海交通大学研究团队在探讨RNA甲基转移酶NSUN2在胆囊癌中的功能作用相关研究中,使用RFectsiRNA转染试剂将NSUN2及其他相关基因的siRNA转染到胆囊癌细胞系NOZ和GBC-SD细胞中。qRT-PCR结果显示,转染后两种细胞中相关基因mRNA的表达与阴性对照相比均能敲低90%左右。此外,westernblot结果也显示转染后两种细胞中相关蛋白的表达量相比对照明显减少了。
- 用Python实现生信分析——基序(Motif)识别详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
1.什么是基序(Motif)?在生物信息学中,基序(Motif)是指在生物序列(如DNA、RNA或蛋白质序列)中具有特定功能或结构的短序列片段。基序通常在生物进化中得到保留,因为它们在生物学功能中起着重要作用。例如,在DNA序列中,基序可能是一个转录因子结合位点;在蛋白质序列中,基序可能是一个具有特定功能的结构域。基序识别是指从一组生物序列中识别出保守的短序列片段,这对于功能预测、基因调控网络分析
- 医学组学1+1>2:代谢组+转录组/微生物组关联分析策略及案例解读
Magigene
经验分享
代谢组学,这门专注于生物体内小分子代谢物及其动态变化的学问,反映了生物体在健康与疾病状态下的生物化学过程变化。其在表型层面上为我们理解生命活动的微妙平衡提供了最直接的视角。转录组学则是一门描绘细胞内全基因转录产物(RNA)图谱的科学,其核心在于揭示基因表达的动态变化及其调控机制,从分子层面解码生命的语言。而微生物组学,则致力于解析宿主体内外微生物群落的结构、功能及其与宿主的相互作用,体现了微生物与
- 科研盘点丨空间转录组技术在肝脏研究中的应用
晶典教你玩转科研
哺乳动物的肝脏是维持代谢稳态及解毒的重要器官,单细胞RNA测序技术可以鉴定到大多数肝细胞类型,但如何获取细胞类型在组织上的定位及其基因表达情况,并研究细胞间相互作用及通讯对于增强我们对肝脏发育及疾病发生、发展机制的了解至关重要。10x空间转录组技术结合显微成像、靶向探针捕获、芯片、测序技术,从一片完整的冰冻组织切片或石蜡组织切片中获取切片不同位置细胞中转录组数据,并将组织学和基因表达分析相结合。接
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st