- 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛:预测房价
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录4.10实战Kaggle比赛:预测房价1)数据预处理2)模型定义与训练3)模型评估与预测4)模型训练与预测提交5)示例超参数(可调)4.10实战Kaggle比赛:预测房价数据来源:Kaggle房价预测比赛.1)数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
- 6.kaggle实战之房价预测
温柔济沧海
深度学习神经网络人工智能python深度学习
importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimportnumpyasnpfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader,
- Python数据分析学习笔记:字符串统计
NIKEeri
pythonpandas字符串匹配python数据分析学习
一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时,可用的词汇有限。哪种词出现频率更高:“tropical”还是“fruity”?统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路(使用str.contains统计总次数)tropical_count=reviews['description
- 使用 Bank Churn 数据集进行二元分类
一、前言分类任务:预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户(例如,流失)项目地址:https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤(一)数据导入与预览importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportseabornassnsfromsklearn
- 【技术派专享】并行智算云:RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力?
山顶望月川
人工智能云计算
在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时,本地显卡(比如RTX3090/4090)常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。而购买多卡服务器成本极高(一台8×A100机器年成本超20万),对个人和小团队极不友好。并行智算云近期推出的“开发者扶持计划”,提供RTX5090免费算力(显存32GB,FP32算力60TFLOPS),实测比4090训练速度快1.8倍,且支持多卡并行。下面从技术优势
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- DAY 43 复习日
yizhimie37
python训练营打卡笔记深度学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步:寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上,你可以找到大量用于图像分类任务的数据集,例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者,一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
深度学习乐园
深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- 学习AI机器学习所需的数学基础
frostmelody
机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位(需深度数学)学历要求:数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先(Kaggle调查显示博士占比高)薪资关联:学历与收入呈正相关2.工业界职位(基础数学)
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- Python打卡训练营-Day43-复习日
traMpo1ine
python
@浙大疏锦行作业kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件
- DAY 43 复习日 CNN训练与Grad-CAM可视化(模块化实现)
沐兮兮兮
cnn人工智能神经网络
目录Kaggle图像分类项目:项目结构一、数据准备模块1.config/paths.py2.data/preprocessing.py3.data/dataset.py二、模型定义模块1.models/cnn_model.py2.models/grad_cam.py三、训练脚本train.py四、可视化模块1.utils/visualization.py2.visualize.py五、实用工具ut
- Kaggle量化比赛复盘: Optiver - Trading at the Close
熬夜造bug
AI领域应用金融人工智能机器学习深度学习
目录前言一、开源方案1.6th获奖方案(代码未开源)1.1.特征工程(关键代码)1.2.方案解析2.7th获奖方案(开源)2.1.特征工程2.2.特征工程3.9th获奖方案(半开源)3.1.特征构造3.2.特征筛选3.3.模型3.4.zero_sum(标签后处理)4.14th获奖方案(开源)4.1.方案开源链接4.2.zero_sum(标签后处理)5.15th获奖方案(半开源)5.1.特征工程5.
- Kaggle金牌方案复现:CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中,CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠,创下该赛事三年来的最佳成绩。本方案创新性地融合了协方差引导优化(CGO)、注意力机制和时序建模三大技术模块,解决了多模态数据融合中的关键挑战:模态对齐、特征冲突和时序依赖建模。(1)多模
- day43python打卡
qq_58459892
py打开学习pytorchpython深度学习算法人工智能
作业:kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件importosimporttorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransform
- 大批量数据分析挖掘思路-Kaggle项目:保险销售预测
江枫渔火A
数据分析机器学习python
1、问题背景Kaggle在6月份的季赛是保险销售预测问题,其原始数据集381109条的保险销售,季赛由利用原数据集的模型生成扩充而来。本篇文章以原始数据集为基础,用以抛砖引玉,探讨该问题的高效解法。原始数据地址:HealthInsuranceCrossSellPrediction(kaggle.com)2、问题描述原文:我们的客户是一家为其客户提供健康保险的保险公司,现在他们需要您的帮助来建立一个
- Day22 复习日
cylat
python打卡机器学习人工智能python
一、如何使用kaggle平台:注册与个人资料注册方式:可以通过邮箱、Google、Facebook等方式注册。个人资料完善:尽量完整填写个人资料。竞赛板块竞赛选择兴趣与能力匹配:根据自己的兴趣和实际数据分析能力选择竞赛。对于初学者,建议从一些入门级或小型竞赛开始,逐步积累经验;有一定基础后再挑战更具难度的竞赛。竞赛规则研读:在参与竞赛前,务必仔细阅读竞赛的规则,包括比赛时间节点(报名时间、提交结果
- Coggle数据科学 | Kaggle赛题解析:识别数据引用与分类
双木的木
深度学习拓展阅读分类数据挖掘人工智能计算机视觉promptpython算法
本文来源公众号“Coggle数据科学”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:Kaggle赛题解析:识别数据引用与分类赛题名称:MakeDataCount-FindingDataReferences赛题类型:自然语言处理、信息检索赛题任务:从科学论文的全文中提取所有被引用的研究数据,并根据上下文将其分类为初级引用(Primary)或次级引用(Secondary)。https://www.ka
- python打卡训练营打卡记录day22
m0_74839150
python开发语言
复习日仔细回顾一下之前21天的内容,没跟上进度的同学补一下进度。作业:自行学习参考如何使用kaggle平台,写下使用注意点,并对下述比赛提交代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStan
- 【慧游鲁博】团队记录5
哇哦哇哦~~
创新实训团队记录软件工程团队开发
文章目录进度总览完成细节Part11.图片上传与预加载功能2.前端功能扩展与密码修改页面3.DeepSeek模型微调与Kaggle实验4.前端组件化重构5.用户认证与信息管理完成细节Part21.多模态交互·语音输入,完善智能导览系统2.后台管理系统的数据分析模块3.用户画像分析功能4.用户系统基础架构5.剧情管理核心功能6.从Kaggle微调到模型调用进度总览任务要点完成情况多模态交互图片上传;
- Kaggle-Predicting Optimal Fertilizers-(多分类+xgboost+同一特征值多样性)
美少女zss
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PredictingOptimalFertilizers题意:给出土壤的特性,预测出3种最佳的肥料数据处理:1.有数字型和类别型,类别不能随意换成数字,独热编码。cat可以直接处理category类型。2.构造一些相关土壤特性特征3.由于label是category类型,但是xgb不可以处理category类型,因此需要先编码,最后求出结果之后再解码。建立模型:1.catboost交叉验证、xgb
- 使用python代码实现电商用户行为分析
Vinceri
python开发语言
使用python实现电商用户行为分析描述:分析电商平台用户行为数据(点击、购买、收藏等),使用Pandas和Matplotlib统计用户活跃时段、热销商品类别,并用Seaborn绘制行为趋势图。工具:Pandas,NumPy,Matplotlib/Seaborn数据集:可从Kaggle获取用户行为日志(如ecommerce-behavior-data)以下是一个完整的电商用户行为分析Python实
- DAY15 超大力王爱学Python
超大力王
超大力王爱学Pythonpython开发语言
仔细回顾一下之前14天的内容,没跟上进度的同学补一下进度。作业:尝试找到一个kaggle或者其他地方的结构化数据集,用之前的内容完成一个全新的项目,这样你也是独立完成了一个专属于自己的项目。要求:有数据地址的提供数据地址,没有地址的上传网盘贴出地址即可。尽可能与他人不同,优先选择本专业相关数据集探索一下开源数据的网站有哪些?Titanic-MachineLearningfromDisaster|K
- python打卡day43
作业:kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化导入包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplota
- 【DAY43】复习日
daomingwu017
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内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业:kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件
- 60天python训练计划----day43
尘浮728
python开发语言
复习日作业:kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件我选择图像分类,该数据集分为六类,包含建筑、森林、冰川、山脉、海洋和街道。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision.transformsastransformsfromtorc
- 机器学习算法实战系列:决策树与随机森林全攻略
全息架构师
AI行业应用实战先锋Python实战项目大揭秘机器学习算法决策树
机器学习算法实战系列:决策树与随机森林全攻略引言“想知道Kaggle竞赛冠军团队的秘密武器吗?决策树和随机森林算法在80%的数据科学项目中都会用到!”决策树和随机森林是机器学习中最强大、最实用的算法之一。它们不仅直观易懂,而且在处理结构化数据时往往能取得惊人的效果。本文将带你从决策树的数学原理出发,逐步深入到随机森林的工业级应用,最后通过多个实战案例巩固所学知识。准备好迎接这场机器学习的视觉盛宴了
- 6.2 打卡
分散406
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DAY43复习日作业:kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件image_classification_gradcam/├──config.py#配置文件:路径、超参数等├──data_loader.py#数据加载和预处理├──model.py#CNN模型定义├──train.py#训练和评估逻辑├──visualize.py#Gra
- python编程训练网站,python做项目的网站
2401_84471631
python
大家好,给大家分享一下python编程训练网站,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!文章目录前言1、leetcode2、牛客网3、github4、Checkio5、codewars6、PythonTip7、CodeCombat8、pythonchallenge9、codingame10、kaggle零基础Python学习资源介绍Python学习路线汇总Python必备开发工具
- Python训练营打卡Day43
宸汐Fish_Heart
Python打卡训练python开发语言
DAY43复习日作业:kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化@浙大疏锦行选择DogsvsCats数据集(Kaggle经典二分类问题)完整代码实现1.设置环境并加载数据importosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimpo
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p