- 岭回归算法
码银
回归数据挖掘人工智能
回归分析方法是利用数理统计方法分析数据,建立自变量和因变量间的回归模型,用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项,使回归模型具有较好泛化能力和稳定性,但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。岭回归,又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法,是对最小二乘回归的一种补充,岭回归
- 人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
ALGORITHM LOL
人工智能线性回归回归
2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展,简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
- 最小二乘法拟合(C++)
龙行泽雨
计算方法最小二乘法c++机器学习
曲线拟合插值与拟合较为相似,同样是给出了数据点,要求求出一个函数,但是插值要求插值数据必须100%正确,即求出来的函数必须都过这些点,而拟合则不一定,因为拟合的数据点本身就不一定正确,比如拿尺子测量某物体的形变趋势,在测量的过程中,本身就存在测量误差,拟合函数强行经过这些点毫无意义,并且这个测量过程中会产生大量的测量数据,使用插值的方法也不适合。因此我们可以得出使用插值的条件:插值数据必须100%
- 计量经济学计算机输出结果,计量经济学作业答案A..doc
weixin_39850981
计量经济学计算机输出结果
计量经济学作业答案A.计量经济学(本科)第一次作业(FirstAssignment)答案问题1某一元回归模型y=?0+?1x+u中?1的估计量(OLS法-最小二乘法)用表示。检验?1=0的t统计量定义为t=,其中S()为的样本标准差(StandardError)。问题:1)请找出t统计量和F统计量之间的关系。2)请找出F统计量和可决系数()的关系。(2)问题2已知澳大利亚1980-2007年国内生
- 数值分析大作业c语言版,数值分析大作业3
黄之昊
数值分析大作业c语言版
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼数值分析大作业3一、设计方案1.使用牛顿迭代法,对原题中给出的,,()的11*21组分别求出原题中方程组的一组解,于是得到一组和对应的。2.对于已求出的,使用分片二次代数插值法对原题中关于的数表进行插值得到。于是产生了z=f(x,y)的11*21个数值解。3.从k=1开始逐渐增大k的值,并使用最小二乘法曲面拟合法对z=f(x,y)进行拟合,得到每次的。当时
- 最小二乘法的计算复杂度Computational complexity of least square regression operation
知识在于积累
数学大类专栏最小二乘法算法
https://math.stackexchange.com/questions/84495/computational-complexity-of-least-square-regression-operationhttps://courses.grainger.illinois.edu/cs357/fa2021/notes/ref-17-least-squares.html
- 介绍一下四参数曲线拟合算法
耄先森吖
四参数曲线拟合是一种数学方法,用于通过拟合一条曲线来描述一组数据。它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析,以获得一条函数方程,用于对未来的数据进行预测。四参数曲线拟合的具体方法是:首先确定一条曲线的形式,例如二次曲线或三次曲线等。然后,确定这条曲线的四个参数,即曲线方程中的常数项。最后,使用最小二乘法或其他优化算法,通过拟合给定数据来确定这四个参数的最优值。四参数曲线拟合算法可以用于许多不同的应
- MATLAB实现多元线性回归数学建模算法
AI Dog
数学建模\MATLAB数学建模算法matlab线性回归数据挖掘
多元线性回归是指在一个多维特征空间中,通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。多元线性回归的数学表达式为:y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε其中,y为输出变量,x1,x2,…,xn为输入变量,β0,β1,β2,…,βn为回归系数,ε为误差项。通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值,通常使用最小二乘法来求解。多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题,它可以用于预测和建
- 移动最小二乘法
EasonZzzzzzz
数学之美最小二乘法机器学习人工智能
移动最小二乘法(MovingLeastSquare,MLS)主要应用于曲线与曲面拟合,该方法基于紧支撑加权函数(即函数值只在有限大小的封闭域中定义大于零,而在域外则定义为零)和多项式基函数,通过加权最小二乘法建立适合散点(Scatteredpoints)模型的拟合函数。其主要特点是:不需对拟合和插值区域进行划分,只需散点模型;由于MLS引入了紧支撑权函数,因此具有局部拟合或插值特点。改变基函数的多
- 基于R语言如何实现偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)?
科研那点事儿
偏最小二乘法判别分析,即我常说的PLS-DA(PartialLeastSquaresDiscriminantAnalysis),经常被用来处理分类和判别问题。这种方法和PCA分析方法是比较类似的,区别在于二者是否有监督,一般PCA是无监督的,而PLS-DA是有监督的。 当碰到样本组间差异大而组内差异小的情况,常见的PCA分析方法是可以很好地区分组间差异的,但是遇到样本组间差异不大的情
- 【最详解】如何进行点云的凹凸缺陷检测(opene3D)(完成度80%)
荒野火狐
点云3d点云open3d
文章目录前言实现思路想法1想法2想法3补充实现想法1想法2代码想法3代码总结前言读前须知:首先我们得确保你已经完全知晓相关的基本的数学知识,其中包括用最小二乘法拟合曲二次曲面,以及曲面的曲率详细求解。若还是没弄清楚,则详细请看下面链接。【点云、图像】学习中常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中](建议从一个标题上从上往下看,比较循序渐进)补充:曲率:反映曲面在某一点处的弯曲程度,它与
- 用C#实现最小二乘法(用OxyPlot绘图)
mingupup
C#c#最小二乘法开发语言
最小二乘法介绍✨最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常见的数学优化技术,广泛应用于数据拟合、回归分析和参数估计等领域。其目标是通过最小化残差平方和来找到一组参数,使得模型预测值与观测值之间的差异最小化。最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量(y)与至少一个自变量(x)之间的关系建立为:在OLS方法中,我们必须选择一个b1和b0的值,以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小
- 刹车距离问题matlab参数估计
日光倾
一个模型拟合实例中车辆刹车距离案例中的最小二乘法参数估计内容及其源代码一、原始数据二、我的计算结果三、视频计算结果四、思考发现实际计算结果和视频中的计算结果不同,即出现了较大的误差。五、最小二乘准则拟合多项式的相关知识在matlab里使用ployfit函数进行拟合
- 机器学习5-线性回归之损失函数
dracularking
机器学习机器学习线性回归损失函数
在线性回归中,我们通常使用最小二乘法(OrdinaryLeastSquares,OLS)来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线,使得预测值与实际值的平方差最小化。假设有数据集其中是输入特征,是对应的输出。线性回归的模型假设是:其中,是输入特征,是模型的参数。损失函数(成本函数)表示预测值与实际值之间的差异。对于线性回归,损失函数通常采用均方误差(MeanSquaredError,MSE):其
- 机器学习-线性回归法
小旺不正经
人工智能机器学习线性回归人工智能
线性回归算法解决回归问题思想简单,实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个,称为:简单线性回归通过分析问题,确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数,获得机器学习的模型几乎所有参数学习算法都是这样的套路最小二乘法代码实现简单线性回归法加载数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplota
- 156基于Matlab的光纤陀螺随机噪声和信号
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab开发语言降噪效果评估信号处理自适应滤波
基于Matlab的光纤陀螺随机噪声和信号,利用固定步长和可调步长的LMS自适应滤波、最小二乘法、滑动均值三种方法进行降噪处理,最后用阿兰方差评价降噪效果。程序已调通,可直接运行。156信号处理自适应滤波降噪效果评估(xiaohongshu.com)
- MK+Sen趋势检验(长时间栅格数据)
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pythonMKsen遥感影像
1、Theil-SenMedian方法又称为Sen斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。它通过考虑数据集中所有可能的点对,计算这些点对之间的斜率,并选择这些斜率的中位数来获取整体趋势的稳健估计。Theil-Sen方法提供了一种对数据趋势的鲁棒估计。与传统的最小二乘法相比,这使得Theil-Sen方法对于异常值或离群值更为鲁棒。Theil-Sen方法是确定性的,这意味着对于给定的数据集,它
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第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归,线性判别分析(二选一)3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集:打乱数据顺序,取前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入,SalePrice作为模型的输出在训练集上,使用最小二乘法求解模型
- 最小二乘法
Jarkata
本文为转载,原文链接:最小二乘法(LeastSquares)-mathwater的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/128083562最小二乘法,为什么叫二乘法?二乘其实是指平方的意思,为什么用平方呢?因为平方可以消除误差正负方向上的差异,单纯的只比较长度。另一种通俗的说法叫距离(学术一点叫欧氏距离),距离不分上下、左右,只有大小,所以可以用来衡量目标与估计的所有
- 基于极大似然法和最小二乘法系统参数辨识matlab仿真,包含GUI界面
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目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理1.极大似然法系统参数辨识2.最小二乘法系统参数辨识5.完整程序1.程序功能描述分别对比基于极大似然法的系统参数辨识以及基于最小二乘法的系统参数辨识,输出起参数辨识收敛曲线以及辨识误差。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序c1=[0.0001,0.0001,0.0001,0.0001
- 生信学习笔记1:学习如何用OPLS-DA分析代谢组数据(从入门到掌握)
盲人骑瞎马5555
生物信息学学习人工智能算法OPLS-DA
偏最小二乘法(PLS)和正交偏最小二乘法(OPLS)是统计模型,用于寻找两组数据矩阵之间的关系。它们广泛应用于化学计量学、生物信息学、经济预测等领域。偏最小二乘法(PLS)偏最小二乘法是一种多变量分析方法,主要用于找到两组数据(通常是预测变量集和响应变量集)之间的线性关系。在PLS模型中,从预测变量的数据集中提取出几个主成分(潜变量),并尝试使这些潜变量尽可能多地解释响应变量的方差。这使得PLS特
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机器学习模型预测贷款审批作者:i阿极作者简介:数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者:博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞收藏评论+关注哦!如果有小伙伴需要数据集和学习交流,文章下方有交流学习区!一起学习进步!大家好,我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持专栏案例:机器学习案例机器学习(一):线性回归之最小二乘法机器学习(二):线性回归之梯度下降法机器学习(三):基于线性回归对
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线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值,线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即一般用向量形式写成:和确定后,模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*(d+1)大小的矩阵,其中每行对应于一个实例,每行前d个元素对应于实例的d个属性值,最后一个元素恒置于1,即(一)均方误差(meansquarederror)基于欧几里得距
- [机器学习]简单线性回归——最小二乘法
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机器学习机器学习线性回归最小二乘法
一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')#points[0,0]#提取points中的两列数据,分别作为x,yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#plt.s
- 2024.1.28 GNSS 学习笔记
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学习笔记GNSS全球卫星导航系统算法PPP
1.基于地球自转改正卫地距以及伪距码偏差重构定位方程:先验残差计算公式如下所示:2.观测值如何定权?权重如何确定?每个卫星的轨钟精度以及电离层模型修正后的误差都有差异,所以我们不能简单的将各个观测值等权处理。理论上来说,我们头顶的卫星穿过电离层区域相对较短,且不容易受地面建筑物的遮挡,理论上来说观测值精度更高。3.最小二乘法与最小二乘的状态量解4.等效距离方差UERE?定位精度因子?等效距离误差:
- MiniTab的拟合回归模型的分析
红狐九尾
MiniTab回归数据挖掘人工智能数据分析数据模型
拟合回归模型概述使用拟合回归模型和普通最小二乘法可以描述一组预测变量和一个连续响应之间的关系。可以包括交互作用项和多项式项、执行逐步回归和变换偏斜数据。例如,房地产评估人员想了解城市公寓与多个预测变量(包括建筑面积、可用单元数量、建筑年限和到市中心的距离)之间的相关性。检验员可以使用多个回归来确定预测变量是否与销售价格显著相关。在执行分析之后,Minitab将存储模型,以便执行如下操作:预测新观测
- 在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析(OPLS-DA)
维凡生物
Question1:什么是PLS-DA?与PCA不同,PLS是“有监督”模式的偏最小二乘法分析,也就是在分析数据时,已知样本的分组关系,这样可以更好的选择区分各组的特征变量,确定样本之间的关系。DA是判别分析,PLS-DA用偏最小二乘回归的方法,在对数据“降维”的同时,建立了回归模型,并对回归结果进行判别分析。OPLS-DA是在PLS-DA的基础上,进行了正交变换的矫正,可以滤除与分类信息无关的噪
- 2019-12-20
ZZ_87c3
data<-read.csv("C:/Users/ZWPC/Desktop/pls.csv",header=F)pls<-plsr(V1~.,data=data,30,validation="CV")#全波段最小二乘法selectNcomp(pls,plot=T)cor(data$V1,pls$fitted.values[,,10])^2summary(pls)#查看plot(data$V1,pl
- 机器学习算法(一)
几两春秋梦_
机器学习常识机器学习算法人工智能
一、线性回归线性回归(LinearRegression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x值)和数值结果(y值)。然后就可以用这条线来预测未来的值!这种算法最常用的技术是最小二乘法(Leastofsquares)。这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是
- 2020-05-04 eigenMT
程凉皮儿
eigenMT:解释变异间连锁不平衡的eQTL研究的有效多重检验调整简介特征最小二乘法是顺式eQTL研究中一种计算效率较高的多重检验校正方法。通常,现代顺式eQTL研究可以正确地使用排列对单个基因进行跨越数千个变异位点的多重测试。这种校正方法虽然准确,但对于大规模队列测序/大样本测序,需要数天到数周的高计算成本。与其相比,我们的方法减少了数量级的计算负担,同时保持了较高的精度。为了做到这一点,我们
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d