- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图(Violin Plot)是一种常见的数据可视化方法
code_welike
信息可视化数据分析数据挖掘Python
使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图(ViolinPlot)是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征,并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令在Python中安装Seaborn:pipinstallseabo
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- HCIA-AI人工智能笔记3:数据预处理
噗老师
华为认证人工智能笔记wpf数据处理AI华为认证
统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
- 软件测试基础知识必备之浅谈单元测试
程序员阿沐
软件测试软件测试单元测试
什么是单元测试?单元测试是指,对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作,这里的最小可测试单元通常是指函数或者类。单元测试都是以自动化的方式执行,所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例,因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试?1)代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言
- CSS的滑动门技术
xiao____ming
html5css3
在制作导航栏等网页元素时,常常需要为其设置特殊形状的背景,为了使各种特殊形状的背景能够自适应元素中文本的多少,即实现自由拉伸滑动,就出现了CSS滑动门技术。微信的导航栏:滑动门简单使用:Documenta{display:inline-block;height:33px;line-height:33px;background:url(to.png)no-repeat;margin:100px;pa
- 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容:本文主要贡献:2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容:ImageNet简介:图像处理方法:3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
- 建模中的特征衍生技巧总结(含各类常用衍生函数)
爱学习的uu
pandas机器学习人工智能数据挖掘决策树python算法
本文总结了有哪些特征衍生方法,函数是什么,用在什么场景,具体步骤如下:数据集探索:1.ID有无重复:tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值:tcc.isnull().sum()另外需注意空格的情况,离散型变量查看函数为:forfeatureintcc[category_cols]:print(f'{feature}:{tcc[feature
- 搜广推校招面经五十五
Y1nhl
搜广推面经深度学习机器学习python推荐算法搜索算法广告算法人工智能
腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型(Two-TowerModel)是一种常见的推荐系统或检索系统架构,尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。1.1.特征交互受限问题:双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量(用户塔和物品塔),然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。影响:无法捕捉复杂的特征交叉信息,可能导致模型性能
- java面向对象基础
miehamiha
java开发语言
引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”,将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化,只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑,保证了数据的安全和程序的稳定。所有的内容对外部不可见。继承子类可以继承父类的属性和方法,并对其进行拓展。将其他的功能继承下来继续发展。多态同一种类型的对象执行同一个方法时可以表现出不同的行为特征。通过继承的上下转型、接口的回调以及方法的重写和重载
- 向量检索、检索增强生成(RAG)、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案
快撑死的鱼
算法工程师宝典(面试学习最新技术必备)语言模型系统架构面试
1.什么是向量检索?它与传统基于关键字的检索相比有什么不同?答案要点:向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量,在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索(如倒排索引)相比,向量检索更关注“语义”或“特征”,能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景(例如“以图搜图”)或自然语言问答(同义词、上下文关联等)。2.什么是检索增强生成(RAG)?核
- 使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性
帅小柏
声音的未来:语音识别文献解读深度学习人工智能分类
使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性原文:AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力、瘫痪或协调不良,导致言语清晰度下降可理解性的重要性可理解性是衡量言语障碍严重程度的重要指标自动评估可帮助语言病理
- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- 【图像预处理】
瞬间记忆
深度学习python
(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 动物识别系统代码python_动物识别系统代码
weixin_39862794
动物识别系统代码python
简易动物识别专家系统源代码(调试无错!)#includevoidbirds(){inta;printf("**************************************\n");printf("1.长腿,长脖子,黑色,不会飞。\n");printf("2.不会飞,会游泳,黑色.\n");printf("3.善飞\n");printf("4.无上述特征\n");printf("****
- 智能体认识
澄子兮
Dify人工智能
什么是智能体?智能体是指能够感知环境、进行决策并采取行动的系统。它们可以是软件程序、机器人或其他自动化设备,具备一定的自主性和智能性,智能体通过与环境的交互,不断学习和适应,从而实现特定的目标。其核心在于自主性,智能体能够根据环境的变化调整行为,展现出一定的智能水平。智能体可分为物理智能体与虚拟智能体,前者如机器人,后者则包括各种软件代理。智能体的特征主要包括自主性、适应性、互动性和学习能力。自主
- 面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景)
烈焰猩猩
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‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.(我们学的函数,类,都是封装的体现).封装的格式__属性名__属性名()封装的好处和弊端好处提高代码的安全性.由私有化来保证提高代码的的复用性.由函数来保证弊端代码量增加了.因为私有的内容外界想访问,必须提供公共的访问方式,代码量就增加了.封装的案例案例需
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题?
墨染辉
大语言模型pdf
10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- Python 自动探索性数据分析库———KLib
若木胡
toolspython数据分析开发语言
Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代,数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。探索性数据分析(EDA)作为数据处理流程中的关键环节,旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息,从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。Python以其丰富的生态系统和强大的功能在数据分析领域占据着重要地位,而KLib则是其中一款专注于自动探索性数据
- 数据分析过程中,发现数值缺失,怎么办?
学掌门
大数据数据分析IT数据分析数据挖掘
按照数据缺失机制,数据分析过程中,我们可以将其分为以下几类:(1)完全随机缺失(MCAR):所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关。(2)随机缺失(MAR):假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的,而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。(3)不可忽略的缺失(NIM):亦称为非随机缺失,即如果不完全变量中,数据的缺失既依赖
- cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构
是佐罗而非索隆
cv2orb图像拼接
请看赵春江https://me.csdn.net/zhaocj的主页,他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树,后人乘凉。一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码,整个代码是面向过程的;2.在赵春江源码分析基础上,对一些细节部分进行说明。代码链接:https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- python学智能算法(八)|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子(Harris 角点检测)
观视界
#opencv人工智能计算机视觉图像处理矩阵
专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子,实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征,可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
- 集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片,pin to pin替代国腾GM8775C方案
单片机芯片嵌入式
GM8775C型DSI转双通道LVDS发送器产品主要实现将MIPIDSI转单/双通道LVDS功能,MIPI支持1/2/3/4通道可选,最大支持4Gbps速率。LVDS时钟频率最高154MHz,最大支持视频格式为FULLHD(1920x1200)。产品特征MIPI输入:支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00;支持1~4个数据通道,1个时钟通道;支持ULPS(超
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key