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如是我闻:FeatureMap(特征图)的概念与ParameterSharing(参数共享)密切相关。换句话说,参数共享是生成FeatureMap的基础。FeatureMap是卷积操作的核心产物,而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系:1.什么是FeatureMap?定义:FeatureMap是卷积操作生成的输出结
- 大模型中的分词技术 BBPE
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一、OOV问题和多语言场景在自然语言处理(NLP)中,OOV(Out-of-Vocabulary)问题是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇,导致无法有效处理这些词汇的情况。这一问题在多语言场景中尤为突出,因为不同语言在词汇、语法结构和表达方式上存在显著差异,单一语言的词表难以全面覆盖多语言的复杂性。在多语言场景下的NLP任务中(如机器翻译、跨语言文本分类等),模型需要处理多种语言的混合文
- 跨境电商都爱的AI图片视频翻译工具,究竟是啥
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家人们,做跨境电商的都知道,语言真的是一道大坎!要把咱的商品图文、宣传视频推向全球市场,不懂当地语言可不行。找人工翻译吧,价格贵不说,效率还不高。自己用那些免费的基础翻译软件,翻译出来的内容要么生硬,要么根本不准确,简直没法用。就在大家为这个问题头疼的时候,一款神秘的翻译工具在跨境电商圈里火了起来,好多跨境电商从业者都对它赞不绝口,到底是啥工具这么厉害呢?今天我就给大家好好扒一扒!风车AI翻译官网
- 2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业
鹿鹿数模
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2025MCM问题B:管理可持续旅游业以下是我们对该题目的赛题分析,由于完整内容过长,因此在此处放出部分内容,欢迎从文末小卡片处加群获取。赛题分析以下内容包括三个主要部分:(1)题目的中文翻译(2)对题目的整体分析与思路综述(3)对题目要求的逐项详细分析与求解思路。本文的撰写将综合运用多元的数学模型、算法以及机器学习/深度学习的方法,并在必要时给出题外假设与可行的创新性思路,以期为参赛者提供较为系
- AlphaFold2的思路总结(十五)
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2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- python机器学习
方安乐
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Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- 神经网络|(三)线性回归基础知识
西猫雷婶
神经网络线性回归机器学习
【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- 【深度学习】搭建PyTorch神经网络进行气温预测
睡不着还睡不醒
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第一步数据加载与观察①导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptimimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlibinline②加载数据features=pd.read_csv("te
- C语言:函数详解
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1.函数的概念其实在C语⾔也引⼊函数(function)的概念,有些翻译为:⼦程序,⼦程序这种翻译更加准确⼀些。C语⾔中的函数就是⼀个完成某项特定的任务的⼀⼩段代码。这段代码是有特殊的写法和调⽤⽅法的。C语⾔的程序其实是由⽆数个⼩的函数组合⽽成的。C语言中我们会见到两类函数:库函数和自定义函数。2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则,C语言本身是不提供库函数的,但我们写代码时经常会用到重
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
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摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- SDK与API
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开发与应用软件构建软件工程
1.1.SDK的定义SDK是SoftwareDevelopmentKit的缩写,翻译成中文是:软件开发工具包。SDK是一组工具、库、文档和示例代码的集合,旨在帮助开发者更轻松地创建应用程序或集成特定服务。SDK通常由硬件平台、操作系统或服务提供商提供,以便开发者能够利用其平台或服务的功能。1.2.SDK的组成SDK通常可以包括以下内容:库或框架:提供预先编写的代码库,开发者可以直接调用这些库来实现
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
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目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
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用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
- 计算机视觉:卷积核
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计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件
沉睡的小卡比兽
AI基础知识cnn卷积核端到端训练计算机视觉卷积神经网络
1、为什么卷积核一般都是奇数?2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络,作用分别是什么?3、卷积层和池化层有什么区别?4、什么是端到端学习end-to-end?1、为什么卷积核一般都是奇数?(1)保护位置信息:保证锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移(2)padding时的对称性:保证padding时图像的两边依然对齐(3)一些历史尝试的经验,如边缘检测等,还有pa
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
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生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
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人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- 重构(2)判断型函数和判断型变量的命名
hero_heart
重构
主要是针对返回值是bool类型的变量。普通函数或者工具函数:前缀词+名词+动词(is/can/has。。。+something+verb)类方法:前缀词+名词(is/can/has。。。+something+verb)几个判断的词汇,分别是,表示是否符合的状态---is;表示是否能够的状态---can;表示是否应该的状态---should/needs;表示是否含有的状态---has/include
- python的中文翻译-再聊聊Python中文社区的翻译
weixin_37988176
在写《学习Python,怎能不懂点PEP呢?》的时候,我已经发现国内的Python翻译环境不容乐观。这个结论可能不对,毕竟这几年Python大热,或许有不少优秀的翻译项目,只是我还不知道而已。不管如何,接着上一篇关于“Python学习资料汉化”的话题,今天,我们再聊聊Python中文社区的翻译话题。Python部落的翻译社很巧合的是,Python部落(公众号:Python程序员)刚刚低调地上线了“
- 9个正规可靠的兼职副业平台,在家也能有收入
AI学习不迷路
数据库前端javascript网络安全学习web安全兼职
随着互联网的普及和远程工作的兴起,找到一份既能赚钱又能在家中舒适的环境下进行的兼职工作变得越来越容易。以下是9个正规可靠的兼职副业平台,它们提供了多种灵活的工作机会,让你在家也能有稳定的收入。云队友这是一个提供远程工作机会的平台,包括编程、设计、市场营销等多种职位。云队友致力于为自由职业者和雇主搭建一个高效的对接平台。猪八戒网猪八戒网是中国领先的服务外包平台,提供设计、写作、翻译、软件开发等多种服
- 2023美赛数学建模C题思路复盘,备战24美赛!
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目录2024美赛数学建模各题思路模型代码:开赛后第一时间更新,更新见文末一、2023题目重述拟解决的问题我们的工作:二、模型和计算1.数据预处理2.报告数量区间预测模型3.猜词结果分布预测模型3.词汇难度分类模型2024美赛数学建模各题思路模型代码:开赛后第一时间更新,更新见文末一、2023题目重述Homer是棒球运动中的术语,是非正式的美式英语单词。令人惊讶的是,Homer(本垒打)在剑桥词典网
- NCNN推理
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1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
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目录TensorFlow2.x基础1、安装TensorFlow2.x2、TensorFlow2.x基础概念2、1EagerExecution2、2TensorFlow张量(Tensor)3、使用Keras构建神经网络模型3、1构建Sequential模型3、2编译模型1、Optimizer(优化器)2、Loss(损失函数)3、Metrics(评估指标)3、3训练模型3、4评估模型3、5预测4、使用
- 2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解
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2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解一、神经网络预测模型基础1.1、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型,它由大量的节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连接。这种模型能够进行复杂的非线性数据处理,通过调整连接权重,可以从数据中学习到复杂的模式和关系。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理,输出层则给出模型的
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应用层传输层--四层交换机四层路由器网络层--三层交换机路由器链路层–以太网交换机网卡物理层–中继器集线器双绞线PON系统分为三部分,分别是OLT(光线路终端)、ODN(无源光分路器)和ONU(光网络单元)OLT--光线路终端OLT是PON网络中的核心设备,通常位于运营商的局端。它负责与核心网络进行连接,同时为ONU提供光信号。OLT具有多个PON端口,可以支持多个用户同时接入。OLT的主要功能包
- Golang-Context标准库源码深扒-简介&目录
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golang源码深扒#开发语言golang后端
Context简介&目录简介以下来自官方文档的翻译:context包定义了Context类型,用于跨越API边界和进程传递截止时间、取消信号以及其他与请求相关的值。服务器接收到的请求应该创建一个Context,而发往服务器的调用应该接受一个Context。在它们之间的函数调用链必须传播Context,并可以选择用WithCancel、WithDeadline、WithTimeout或WithVal
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机器学习人工智能深度学习编程语言大数据
汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源,不错过一条重要资讯!欢迎扫码订阅,获取邮件推送。观点“我们会在未来的五年内破解这些(人脑的)程序......现有的一切人工智能,都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数,这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整,会发生奇妙的事情。大脑是如此,深度学习也是如此。但问题在于,如何获得调整参数的梯度......目前我的信
- tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程
张登杰踩
tensorflowtensorboardtensorflowmnist神经网络
importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamax_steps=1000#训练步数learning_rate=0.001#设置学习率dropout=0.9#神经元保留比例data_dir='./MNIST_data'#数据存放路径#minist数据集下载链接:https://pan.baidu
- 基于RBF神经网络的在线学习算法
fanxbl957
人工智能理论与实践神经网络学习算法
基于RBF神经网络的在线学习算法一、引言随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度日益加快,传统的批量学习算法在处理大规模、实时更新的数据时面临着诸多挑战。在线学习算法作为一种可以实时更新模型的学习方式,逐渐受到广泛关注。RBF(径向基函数)神经网络作为一种强大的神经网络模型,以其良好的函数逼近能力和非线性处理能力,为在线学习提供了一种有效的工具。本文将深入探讨基于RBF神经网络的在线学习算法,包括其
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
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
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">