- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 5.20 打卡
分散406
人工智能
DAY31文件的规范拆分和写法知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解作业:尝试针对之前的心脏病项目,准备拆分的项目文件,思考下哪些部分可以未来复用。heart_disease_prediction/│├──data/#数据文件夹│├──raw/#原始数据││└──heart.csv#120mg/dl(0/1)'restecg',#静息心电图结果(0/1/2)'
- Kaggle-Binary Prediction with a Rainfall Dataset-(回归+特征工程+xgb)
美少女zss
回归数据挖掘人工智能
BinaryPredictionwithaRainfallDataset题意:给你每天的天气信息,让你预测降雨量。数据处理:1.根据特征值构造天气降雨量的新特征值2.根据时间构造月和季节特征3.处理缺失值建立模型:1.建立lightgbm模型2.建立xgboost模型,并进行网格搜索最佳参数模型3.进行模型融合代码:importosimportsysimportwarningsimportnump
- 论文笔记:TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents
CvBeginner
论文笔记轨迹预测计算机视觉
论文笔记:TrafficPredict:TrajectoryPredictionforHeterogeneousTraffic-Agents摘要这是百度在AAAI2019发布的一篇文章。这篇文章提出了一种基于4D-graph的方法实现复杂场景下的轨迹预测,研究对象包含行人、机动车和自行车。实现方法本文提出了一个基于LSTM的算法,名为TrafficPredict。构建了一个4DGraph,输入是轨
- Towards Responsible and Reliable Traffic Flow Prediction with Large Language Models
UnknownBody
LLMDailyUrbanandTraffic语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《TowardsResponsibleandReliableTrafficFlowPredictionwithLargeLanguageModels》的翻译。利用大型语言模型进行负责任和可靠的交通流预测摘要1引言2相关工作3方法4实验设置和结果5结论和未来工作摘要交通预测对智能交通系统至关重要。得益于深度学习在捕获交通数据潜在模式方面的强大功能,它取得了重大进展。然而,最
- DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting(CVPR2022 )
sanguine__
深度学习图像处理学习笔记
知识补充:监督学习(SupervisedLearning):在监督学习中,模型接收带有标签的数据作为输入,其中每个样本都有一个对应的标签或输出。模型的目标是学习如何将输入映射到正确的输出,从而最小化预测与真实标签之间的误差。在训练过程中,模型通过调整参数来最小化损失函数,使得预测值与真实标签之间的差距最小化。监督学习适用于分类和回归等任务。自监督学习(Self-SupervisedLearning
- ϵ-prediction和z0-prediction是什么意思
hwg985
人工智能机器学习深度学习
在这篇CVPR2025论文《Detail-PreservingLatentDiffusionforStableShadowRemoval》中,ϵ-prediction和z₀-prediction是指扩散模型(具体为LatentDiffusionModel,LDM)在去噪过程中的两种不同参数化方式,用于预测潜在空间中的样本。这两种方式决定了去噪器(如U-Net)在训练和推理阶段预测的目标,直接影响模
- 【论文阅读】Packing Input Frame Context in Next-Frame Prediction Models for Video Generation
s1ckrain
计算机视觉论文阅读计算机视觉AIGC
PackingInputFrameContextinNext-FramePredictionModelsforVideoGeneration原文摘要提出FramePack架构一种新的视频生成模型结构。基于“下一帧预测”的思路进行视频生成。FramePack核心思想压缩输入帧,固定上下文长度将输入的多个帧压缩成固定长度的上下文。无论视频有多少帧,Transformer的输入长度都不变。解决了随着视频
- NMS YOLO
有人给我介绍对象吗
AI论文写作YOLO
xc=prediction[:,4:mi].amax(1)>conf_thres#candidatesxc=prediction[:,4:mi].amax(1)>conf_thres#candidates
- Prediction of recurrence risk in endometrial cancer with multimodal deep learning
小小毛桃
论文笔记深度学习人工智能
以下是对《Predictionofrecurrenceriskinendometrialcancerwithmultimodaldeeplearning》(NatureMedicine,2024)的深度解析,结合HECTOR模型的核心创新、技术实现与临床价值:研究背景与临床挑战子宫内膜癌的复发困境子宫内膜癌(EC)是高收入国家最常见的妇科恶性肿瘤,约10-20%的术后患者会出现不可治愈的远处复发。
- 【李宏毅深度学习——回归模型的PyTorch架构】Homework 1:COVID-19 Cases Prediction (Regression)
AI的Learner
深度学习深度学习人工智能
目录1、显示NVIDIAGPU的状态信息2、数据集的两种不同的下载方式3、导入相关库4、三个工具函数5、定义自己的数据集类6、定义神经网络模型7、定义选择特征的函数8、训练过程9、超参数字典config10、准备和加载数据11、创建并训练模型12、加载并启动TensorBoard13、使用训练好的模型进行预测14、下载文件到本地1、显示NVIDIAGPU的状态信息#checkgputype!nvi
- 工业 4.0 与大模型协同驱动企业深度价值实现 —— 基于 DEEPSEEK 框架的理论与实践
Wnq10072
DEEPSEEK大模型工业4.0人工智能
引言工业4.0通过物联网(IoT)、数字孪生、边缘计算等技术重构制造业价值链,而大模型(LargeLanguageModels,LLM)的涌现为数据价值挖掘提供了新范式。本文提出DEEPSEEK价值实现框架(Data-drivenExploration,Enhancement,Prediction,andSmartDecision-making),论证工业4.0基础设施是大模型赋能企业的必要前提,
- 论文阅读:Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching
Narcissus`小暮
一步步来学大数据推荐系统
PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一:itemembeddings步骤二:计算wassersteinDistance步骤三:Wasserstein-BasedDynamicTimeWarping预测实验评价标准数据集对比的baseline结论市场篮子的应
- 机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码
rockingdingo
tensorflow大数据自然语言处理算法深度学习机器学习
图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
- 论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能
以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action,该方法认为action,video和othercondition具有一定联系,所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态,使用DiT的backbone。
- A deep multimodal fusion method for personality traits prediction
m0_59933522
python人工智能机器学习神经网络深度学习目标检测计算机视觉
研究背景人格特质对个体的行为、偏好和决策过程有重要影响,因此自动化人格识别成为一个重要的研究领域。本文提出了一种新的深度多模态融合方法,用于从多种数据模态(包括文本、音频和视觉输入)预测人格特质。研究方法模型架构:视觉特征提取:使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取:使用预训练模型VGGish。文本分析:使用预训练模型GloVe。融合方法:使用早期融合和模型融合技术,结合自注意力和
- 【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction(2024)
Bosenya12
科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction(信道预测)isaneffectiveapproach(有效方法)forreducingthefeedback(减少反馈)orestimationoverhead(估计开销)inmassivemulti-inputmulti-output(大规模多输入输出)(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
- 2019-10-19 Lecture 4: Model-Free Prediction
BoringFantasy
Model-FreePredictionInterductionimage.png区别上节课讲已知MDP,使用动态规划方法来获得最优valuefunction和policy。ModelFree不知道环境如何运作,直接从经验中,从代理和环境的交互中更新valuefunction和policy。本节课将给定policy,不知道环境状态和valuefunction,评估policy可以获得多少rewar
- 每天一个数据分析题(五百)- 关联规则
跟着紫枫学姐学CDA
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广为流传的“啤酒与尿布”的故事,其背后的模型实际上是哪一类?A.分类(Classification)B.分群(Clustering)C.关联(Association)D.预测(Prediction)数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库
- 如何将OpenAI Sora生成的普通AI视频转化为Vision Pro的空间视频,沉浸式体验
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苹果眼镜(Vision人工智能applevisionpro空间视频空间计算
【基于AI的VisionPro空间视频】工作流:这个工作流程用于将2D视频转换为适用于VisionPro的Spatial视频:1、使用Deep3D将2D视频转换为3DSBS:使用Deep3D工具将2D视频转换为3DSBS格式:转换例子:Prediction–lucataco/deep3d–Replicatehttps://replicate.com/p/uxtucj3bk2y3dd4brmtph
- [论文精读]Intelligence Quotient Scores Prediction in rs-fMRI via Graph Convolutional Regression Network
夏莉莉iy
论文精读人工智能机器学习深度学习计算机视觉学习笔记图论
论文网址:IntelligenceQuotientScoresPredictioninrs-fMRIviaGraphConvolutionalRegressionNetwork|SpringerLink英文是纯手打的!论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用!目录1.省流版1.1.心得1.
- [论文精读]Community-Aware Transformer for Autism Prediction in fMRI Connectome
夏莉莉iy
论文精读transformer深度学习人工智能机器学习学习计算机视觉笔记
论文网址:[2307.10181]Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome(arxiv.org)论文代码:GitHub-ubc-tea/Com-BrainTF:TheofficialPytorchimplementationofpaper"Community-AwareTransformerforAutismPred
- H.264 SVC的三种Inter Layer Prediction模式
云博士的AI课堂
H.264/SVClayerh.264referencevectorlist
几个相关语法元素basemodeflag:指明一种宏块类型。1表示当前宏块(enhancementlayer中)只编码残差信息,帧内编码模式或运动相关信息都有相应的参考层中块推导出来。EL中的宏块无论inter还是intra都可以basemodeflag=1。motionpredictionflag:作用于宏块中每个partition的referencelist,指明referenceindex、
- CVPR 2023: Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction
结构化文摘
人工智能机器学习安全性能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.扩散模型类型:标准扩散模型蛙跳扩散模型(LED)其他扩散模型变体2.预测类型:确定性vs.随机性个体vs.群体3.数据模态:单变量(仅位置数据)多模态(结合视频、激光雷达等附加数据)4.推理速度:实时vs.非实时推理速度比较(例如,LED与标准扩散模型)5.预测性能:使用的指标(例如,ADE、FDE)跨模型和数据集的性能比较6.应用领域:行人轨
- 疫情结束后你最想做什么?
NoxMemory小时光
不知不觉,我们已经在家里宅了一个多月了,虽然被疫情所困,但是我们坚信春天终究会到来,胜利永远属于我们。那么,如果有一天早上你醒来刷手机突然发现疫情结束了!你最想做的事情是什么?扫描二维码测试,Get你的疫情结束Flag,测试朋友圈的真假友谊~https://www.noxmemory.com/cn/activity/prediction去吃火锅,喝奶茶“如果我知道那是我最后一次在外面吃火锅,我绝对
- Annotator Consensus Prediction for MedicalImage Segmentation with Diffusion Models
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
人工智能计算机视觉
基于扩散模型的医学图像分割的注释器共识预测摘要医学图像分割的一个主要挑战是多个专家提供的注释中观察者之间和观察者内部的差异很大。为了解决这一挑战,我们提出了一种利用扩散模型进行多专家预测的新方法。我们的方法利用基于扩散的方法将来自多个注释的信息合并到一个反映多个专家共识的统一分割图中。我们在多个专家注释的医学分割数据集上评估了我们的方法的性能,并将其与最先进的方法进行了比较。结果证明了该方法的有效
- EVM 对预测结果进行整合
斩毛毛
从头预测,同源注释和转录组整合都会得到一个预测结果,EVidenceModeler(EVM)可以对上述结果进整合软件安装wget-4https://github.com/EVidenceModeler/EVidenceModeler/archive/v1.1.1.tar.gztarxfv1.1.1.tar.gz#添加环境变量使用流程所需数据gene_prediction.gff3标准的gff3格式
- 《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation深度学习计算机视觉人工智能
参考代码:VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍:这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式,在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现,因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的。这样的浅层次深度信息学习自然不能很好学习到GT深度中的一些细节与结构差异信息,因而这篇文章提出将预测深度通过预先假定的相机内参映射到同一模
- 【论文解读】V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction
我叫两万块
目标检测自动驾驶
V2VNet摘要引言方法WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中,我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动预测性能。通过智能聚合来自附近多辆车辆的信息,我们可以从不同的角度观察同一个场景。这使我们能够透过遮挡物,并在远距离探测到物体,而在远距离观察到的物体非常稀疏或根本不存
- Apollo中Routing代码分析之AStar算法
C_GO流媒体后台开发
版权声明本文版权属于:a15082671703。如侵权请联系博主删除。本文背景Apollo是无人驾驶相关的开源框架,GitHub地址为https://github.com/ApolloAuto/apollo,在决策部分主要具有Perception(感知),Prediction(预测),Routing(路由寻径),Planning(轨迹规划),Control(控制)。由于最近在看Routing相关的
- ztree异步加载
3213213333332132
JavaScriptAjaxjsonWebztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑,我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载,在这里分享给大家。
我后台代码生成的是json格式的数据,数据大家按各自的需求生成,这里只给出前端的代码。
设置setting,这里只关注async属性的配置
var setting = {
//异步加载配置
- thirft rpc 具体调用流程
BlueSkator
中间件rpcthrift
Thrift调用过程中,Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类,这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作:
(1) 将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层(TProtocol),协议
- 异或运算推导, 交换数据
dcj3sjt126com
PHP异或^
/*
* 5 0101
* 9 1010
*
* 5 ^ 5
* 0101
* 0101
* -----
* 0000
* 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0
*
* 9 ^ 5 ^ 6
* 1010
* 0101
* ----
* 1111
*
* 1111
* 0110
* ----
* 1001
- 事件源对象
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
- MySql配置及相关命令
g21121
mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化,主要包括字符集设置,启动设置,连接优化,表优化,分区优化等等。
一 修改MySQL密码及用户
 
- [简单]poi删除excel 2007超链接
53873039oycg
Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接,缺点是要打开文件2次,代码如下:
public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception {
OPCPackage ocPkg = OPCPac
- Struts2添加 open flash chart
云端月影
准备以下开源项目:
1. Struts 2.1.6
2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009)
3. jofc2,这东西不知道是没做好还是什么意思,好像和ofc2不怎么匹配,最好下源码,有什么问题直接改。
4. log4j
用eclipse新建动态网站,取名OFC2Demo,将Struts2 l
- spring包详解
aijuans
spring
下载的spring包中文件及各种包众多,在项目中往往只有部分是我们必须的,如果不清楚什么时候需要什么包的话,看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包,关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
- 网站推广之seo概念
antonyup_2006
算法Web应用服务器搜索引擎Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时,准备了解下网站的推广分析策略。
所谓网站推广,目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,通过网站获得有关产品和服务等信息,为最终形成购买决策提供支持。
网站推广策略有很多,seo,email,adv
- 单例模式,sql注入,序列
百合不是茶
单例模式序列sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段 居然不会了,所以将序列写在本篇的前面
1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式;
序列的创建;
CREATE SEQUENCE seq_pro
2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个
3
- Mockito单元测试实例
bijian1013
单元测试mockito
Mockito单元测试实例:
public class SettingServiceTest {
private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>();
@InjectMocks
private SettingPojoService settin
- 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用游标
*/
--显示游标
--在显式游标中使用FETCH...INTO语句
DECLARE
CURSOR emp_cursor is
select ename,sal from emp where deptno=1;
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
begin
ope
- 【Java语言】动态代理
bit1129
java语言
JDK接口动态代理
JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式,为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联
package com.tom;
import com.tom.model.User;
import com.tom.service.IUserService;
- Java通信之URL通信基础
白糖_
javajdkwebservice网络协议ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持,java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。
在技术日新月异的现在,我们能通过很多方式实现数据通信,比如webservice、url通信、socket通信等等,今天简单介绍下URL通信。
学习准备:建议首先学习java的IO基础知识
URL是统一资源定位器的简写,URL可以访问Internet和www,可以通过url
- 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1)
boyitech
java多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件,共用数据库连接,全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。
同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态,它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程,都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件(cri
- java-给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
bylijinnan
java
public class DeleteExtraSpace {
/**
* 题目:给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
* 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法
* 方法2.全部用正则表达式,这个我不熟
* 方法3.“重新发明轮子”,从头遍历一次
*/
public static v
- An error has occurred.See the log file错误解决!
Kai_Ge
MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时,自动关闭!弹出An error has occurred.See the log file错误提示!
很郁闷昨天启动和关闭还好着!!!打开几次依然报此错误,确定不是眼花了!
打开日志文件!找到当日错误文件内容:
--------------------------------------------------------------------------
- [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱?
comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........
我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....
那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
- 解析Google Map Routes
dai_lm
google api
为了获得从A点到B点的路劲,经常会使用Google提供的API,例如
[url]
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false
[/url]
从返回的结果上,大致可以了解应该怎么走,但
- SQL还有多少“理所应当”?
datamachine
sql
转贴存档,原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html!
------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
- Yii使用Ajax验证时,如何设置某些字段不需要验证
dcj3sjt126com
Ajaxyii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如:
$form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
- 使用git同步网站代码
dcj3sjt126com
crontabgit
转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com
管理一网站,最开始使用的虚拟空间,采用提供商支持的ftp上传网站文件,后换用vps,vps可以自己搭建ftp的,但是懒得搞,直接使用scp传输文件到服务器,现在需要更新文件到服务器,使用scp真的很烦。发现本人就职的公司,采用的git+rsync的方式来管理、同步代码,遂
- sql基本操作
蕃薯耀
sqlsql基本操作sql常用操作
sql基本操作
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一
&
- Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理
hanqunfeng
Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持,所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考:http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站:http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml
<dependency>
<
- jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法
jackyrong
trigger
在jquery中,有两个值得注意但容易忽视的方法,分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍
1) one方法
one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数,格式为
one(type,${data},fn)
&nb
- 拿工资不仅仅是让你写代码的
lampcy
工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是,我并不关心你是如何快速完成任务的,哪怕代码很差,只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。
这个说法其实很合理:我们的工作是思考客户提出的问题,然后制定解决方案。思考第一,代码第二,公司请我们的最终目的不是写代码,而是想出解决方案。
话粗理不粗。
付你薪水不是让你来思考的,也不是让你来写代码的,你的目的是交付产品
- 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空
nannan408
架构师
1.前言。
如题。
2.代码。
(1)对象的复制,比spring的beanCopier在大并发下效率要高,利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier
Src src=new Src();
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
- ajax 被缓存的解决方案
Rainbow702
JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面,各位可能都做过。
今天碰到一个奇怪的现象,就是,同一个ajax请求,在chrome中,不论发送多少次,都可以发送至服务器端,而不会被缓存。但是,换成在IE下的时候,发现,同一个ajax请求,会发生被缓存的情况,只有第一次才会被发送至服务器端,之后的不会再被发送。郁闷。
解决方法如下:
① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数,
- 修改date.toLocaleString()的警告
tntxia
String
我们在写程序的时候,经常要查看时间,所以我们经常会用到date.toLocaleString(),但是date.toLocaleString()是一个过时 的API,代替的方法如下:
package com.tntxia.htmlmaker.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
- 项目完成后的小总结
xiaomiya
js总结项目
项目完成了,突然想做个总结但是有点无从下手了。
做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。
先说说项目主要实现的功能吧
1,按键精灵
2,获取行情数据
3,各种input输入条件判断
4,发送数据(有json格式和string格式)
5,获取预警条件列表和预警结果列表,
6,排序,
7,预警结果分页获取
8,导出文件(excel,text等)
9,修