- DAY 41 简单CNN
yizhimie37
python训练营打卡笔记深度学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout,可选)->Den
- 层归一化Layer Normalization
Summer_Anny
python人工智能
层归一化层归一化(LayerNormalization)是一种神经网络中常用的归一化技朧,用于在训练过程中加速收敛、稳定训练,并提高模型的泛化能力。与批归一化(BatchNormalization)类似,层归一化是一种归一化技朧,但是它是对每个样本的特征进行归一化,而不是对整个批次的特征进行归一化。层归一化的计算公式如下:[LayerNorm(x)=γx−μσ2+ϵ+β][\text{LayerN
- Java中的批处理优化:使用Spring Batch处理大规模数据的实践
微赚淘客系统开发者@聚娃科技
javaspringbatch
Java中的批处理优化:使用SpringBatch处理大规模数据的实践大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在处理大规模数据的场景中,批处理是一个非常常见且必要的操作。Java中的SpringBatch是一个强大的框架,能够帮助我们高效地执行复杂的批处理任务。本文将带大家了解如何使用SpringBatch处理大规模数据,并通过代码示例展示如何实现高效的批
- Spring Batch :高效处理海量数据的利器
一叶飘零_sweeeet
Springbootspringboot
SpringBatch是Spring框架中一个功能强大的批处理框架,旨在帮助开发人员轻松处理大量数据的批量操作,比如数据的导入、导出、转换以及定期的数据清理等任务。它提供了一套完善且灵活的机制,使得原本复杂繁琐的数据批处理工作变得条理清晰、易于管理和扩展。接下来,我们将全方位深入探究SpringBatch,从其核心概念、架构组成,到具体的使用示例以及在不同场景下的应用优势等,带你充分领略它的魅力所
- Unity知识点-Renderer常用材质变量
徐子竣
unity材质游戏引擎
本篇总结了Unity中renderer的3种常用的材质相关的变量:renderer.material,renderer.sharedMaterial,renderer.MaterialPropertyBlock。以及三者对SRPBatcher的影响。一.介绍及对比1.概念介绍1.material定义:material是Render组件(如MeshRenderer)的实例化材质。特点:访问rende
- 大数据面试必备:Kafka性能优化 Producer与Consumer配置指南
Kafka面试题-在Kafka中,如何通过配置优化Producer和Consumer的性能?回答重点在Kafka中,通过优化Producer和Consumer的配置,可以显著提高性能。以下是一些关键配置项和策略:1、Producer端优化:batch.size:批处理大小。增大batch.size可以使Producer每次发送更多的消息,但要注意不能无限制增大,否则会导致内存占用过多。linger
- vue el-date-picker 直接赋值时控件失效
梓暮
ITvue.js前端elementui
项目场景:前端vueel-date-picker控件无故失效问题描述本人是主打后端,新进的公司要求前后端全干,然后又因为前端做得少,所以经常碰到一些奇怪的问题,比如以下操作,是给vue前端el-date-picker这个时间控件赋值,但是发现,数据是赋值上去了,但是控件失效了,怎么点都没用if(resData.batchEntity.manage_scene_start_time!=null&&r
- Python打卡:Day39
剑桥折刀s
python
知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行
- VLAN的配置
我是渣渣辉
网络
第一步,在交换机上创建VLAN配置命令[sw1]vlan2-----创建vlan2;默认情况下交换机存在vlan1,并且所有接口属于vlan1VIDVLANID:用来标识和区分VLAN取值范围0-4095;其中,0和4095保留不能使用,可使用的范围是1-4094[sw1]vlanbatch41020----同时批量的创建vlan4、10、20[sw1]vlanbatch30to60—同时批量的创
- 【大模型】【机器学习】【面试宝典】
曾小文
机器学习面试人工智能
面试热点科普:BatchNorm和LayerNorm有什么区别?在深度学习面试中,经常会被问到模型训练稳定性相关的问题。其中两个关键词BatchNorm和LayerNorm绝对是高频词!今天就带大家快速梳理两者的核心区别,用最通俗的方式掌握它们的原理和应用场景,面试不再含糊!1.什么是归一化(Normalization)?归一化是神经网络训练过程中的一项重要技巧,目的是:缓解梯度爆炸/消失加快收敛
- PD分离与EP分离技术
静谧之心
LLMAI相关算力调度k8spd分离llmep专家并行kvcache
一、Prefill与Decode的底层原理剖析1.1Prefill阶段的数学本质(以Transformer架构为例)计算密集型的核心原因:#自注意力计算伪代码Q=X@W_Q#[batch,seq_len,d_model]→[batch,seq_len,d_k]K=X@W_K#O(n^2)复杂度开始显现V=X@W_Vattn=(
[email protected](-2,-1))/sqrt(d_k)#[bat
- Day41 Python打卡训练营
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->Dense(Output)importtorchimporttorc
- DAY 40 训练和测试的规范写法
小白菜333666
深度学习人工智能
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datas
- DAY 39 图像数据与显存
小白菜333666
人工智能深度学习
知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是P
- svn域名更换,批量修改项目svn地址(linux)
Bug缔造者
svnlinux运维
1、创建脚本svn_batch_relocate_auto.sh#!/bin/bash#SVN批量域名修改脚本(自动认证版)#使用方法:./svn_batch_relocate_auto.sh/path/to/root/dir#配置区(请修改以下变量)OLD_DOMAIN="old.svn.domain.com"#旧域名(不含协议)NEW_DOMAIN="new.svn.domain.com"#新
- 60天python训练营打卡day41
tan90�=
python60天打卡python开发语言
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->De
- Day 40训练
Nina_717
python打卡训练营python
Day40训练PyTorch图像数据训练与测试的规范写法单通道图像的规范训练流程数据预处理与加载模型定义训练与测试函数封装模型训练执行彩色图像的扩展应用数据预处理调整模型结构调整关键要点总结知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测
- DAY 39 图像数据与显存
HINOTOR_
Python训练营python开发语言
目录DAY39图像数据与显存1.图像数据的格式:灰度和彩色数据2.模型的定义3.显存占用的4种地方a.模型参数+梯度参数b.优化器参数c.数据批量所占显存d.神经元输出中间状态4.batchisize和训练的关系作业:今日代码较少,理解内容即可DAY39图像数据与显存1.图像数据的格式:灰度和彩色数据importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimaso
- DAY 40 训练和测试的规范写法
HINOTOR_
Python训练营python开发语言
目录DAY40训练和测试的规范写法1.彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中2.展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平3.dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测试和训练代码的逻辑,这是基础,这个代码框架后续会一直沿用,后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。DAY40训练和测试的规范写法importtorchimpo
- 20倍推理加速秘诀!揭秘批处理(Batching)的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南
Lilith的AI星球
大模型百宝箱人工智能AIGCBatching大模型LLM
1什么是批处理?批处理(Batching)指在模型推理时一次性输入多个样本(如图像、文本序列)而非逐条处理。例如:单样本推理:输入=[样本1]→输出=[结果1]批处理推理:输入=[样本1,样本2,...,样本N]→输出=[结果1,结果2,...,结果N]关键技术价值:通过并行计算最大化硬件利用率,尤其对GPU/TPU等加速器效果显著。2批处理加速推理的三大核心原理2.1并行计算资源榨取(核心机制)
- 【Python打卡Day38】Dataset和Dataloader类 @浙大疏锦行
可能是猫猫人
Python打卡训练营内容python开发语言
Dataset和Dataloader类在遇到大规模数据集时,显存常常无法一次性存储所有数据,所以需要使用分批训练的方法。为此,PyTorch提供了DataLoader类,该类可以自动将数据集切分为多个批次batch,并支持多线程加载数据。此外,还存在Dataset类,该类可以定义数据集的读取方式和预处理方式。DataLoader类:决定数据如何加载Dataset类:告诉程序去哪里找数据,如何读取单
- Python_day38Dataset和Dataloader类
且慢.589
Python_60python开发语言
DAY38在遇到大规模数据集时,显存常常无法一次性存储所有数据,所以需要使用分批训练的方法。为此,PyTorch提供了DataLoader类,该类可以自动将数据集切分为多个批次batch,并支持多线程加载数据。此外,还存在Dataset类,该类可以定义数据集的读取方式和预处理方式。DataLoader类:决定数据如何加载Dataset类:告诉程序去哪里找数据,如何读取单个样本,以及如何预处理。为了
- DAY 39 图像数据与显存
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系作业:今日代码较少,理解内容即可黑白图像模型的定义#先归一化,再标准化transform=transforms.Compose([transforms.
- langchain学习笔记之工作流编排
一尾清风915
langchain学习笔记
1.LCEL工作流编排工具,可以从基本组件构建复杂任务链条,支持流处理、并行处理、日志记录等开箱即用的功能。2.ruanableinterface简化了自定义链的创建流程。是一个标准接口,包括stream:返回响应的数据块invoke:对输入调用链batch:对输入列表调用链还有相应的异步方法,与asyncio一起使用await语法以实现并发:astream:异步返回响应的数据块ainvoke:异
- CAD高效批量打印解决方案
Lemaden
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CAD批量打印工具是一种专为CAD用户设计的软件,旨在提升工程设计领域的打印效率。它通过自动化技术,如自动图框识别和智能纸张选择,实现了快速、精准的批量打印。工具如BatchPlot与SmartBatchPlot1.1具备图形导入、用户友好界面、批量处理、智能图框识别、自定义设置、预览功能、打印日志记录及与主流CAD软件的良好兼容性等特性。通过使用这些工具,设
- 新建笔记源码
无数碎片寻妳
海陆空自动化学习方案笔记java前端
v1#NoEnv#Persistent#SingleInstanceForceSendModeInputSetWorkingDir%A_ScriptDir%SetBatchLines-1;设置坐标模式CoordMode,Mouse,ScreenCoordMode,ToolTip,ScreenCoordMode,Gui,Screen;---全局变量---globalTyporaConfigFile:
- Keras.preprocessing.image
kakak_
CV
ImageDataGeneratorImageDataGenerator是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器,同时也可以在batch中对数据进行增强,扩充数据集大小,增强模型的泛化能力。比如进行旋转,变形,归一化等等。fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_datagen=ImageDa
- 机器学习15-2(Mini Batch Kmeans)
Roy_Allen
MachineL机器学习batchkmeans
文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外,还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法DBSCAN密度聚类MiniBatchK-Means非常抱歉,需要先来一段理论基础做铺垫,速览即可!在K-Means的基础上增加了一个MiniBatch的抽
- 『大模型笔记』基于Transformer的生成式模型分布式服务系统
AI大模型前沿研究
大模型笔记TransformerPrefixDecode
基于Transformer的生成式模型分布式服务系统文章目录一、生成模型的推理过程二、当前推理系统的局限1.不灵活的请求级调度(request-levelbatch)2.批处理受限于请求形状不同三、Orca系统架构四、性能评估总结参考资料Gyeong-InYu和JooSeongJeong(首尔大学);Geon-WooKim(FriendliAI和首尔大学);SoojeongKim(Friendli
- python打卡day39
ZHPEN1
Python打卡人工智能
图像数据与显存图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系一、图像数据的介绍minist这个经典的手写数据集,作为图像数据,相较于结构化数据(表格数据)他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数,),而是(宽,高,通道数)#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nn
- 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