- 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用
Echo_Wish
人工智能前沿技术深度学习人工智能
深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分,特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展,医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术,特别是Python编程语言,来优化医疗影像分析,展示具体的代码实例,并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习(DeepLearning)是一种基于人工神经
- QT Data Visualization模块(一)
淼淼763
qt6.3c++
1、.pro文件添加模块:QT+=datavisualization2、包含头文件:#include3、Q3DBars、Q3DScatter、Q3DSurface继承QWindow类。QAbstract3DGraph是Qt框架中用于实现三维图形的抽象基类,QAbstract3DGraph提供了一组通用的方法和属性。4、每一种三维图形类对应一种三维序列(在图像处理和计算机图形学中,"图形序列"是指一
- 基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究(Matlab代码实现)
长安程序猿
网络matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入(DSA)的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计1.状态空间定义2.动作空间设计3.奖励函数设计四、研究进展与优化方法1.
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别
钟小宇
LLM人工智能语言模型
SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别STF(SupervisedFine-Tuning)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是两种不同的模型训练方法,分别用于不同的阶段和目的。以下是它们的主要区别:1.方法概述STF(监督微调):定义:STF是指在已经预训练好的模型基础上,使用标注好的数据进一步训练模型,使其在特定任务上
- 阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记
饮长安千年月
物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统(ITS)和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究,并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能(AI)已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
- 机器学些|实战?
dami_king
随笔机器学习
机器学习实战:从零到%1…今天聊聊机器学习(MachineLearning,ML),这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏,咱们一起来探索一下如何从零开始!准备工作:安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前,我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先,确保你已经安装
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- 强化学习在连续动作空间的应用:DDPG与TD3
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习(ReinforcementLearning,简称RL)是一种机器学习方法,它通过让智能体(Agent)在环境(Environment)中与环境进行交互,学习如何根据观察到的状态(State)选择动作(Action),以最大化某种长期累积奖励(Reward)的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略(Policy),即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
- 书籍-《机器学习的秘密:它是如何工作的以及它对你的意义》
机器学习深度学习人工智能
书籍:SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者:TomKohn出版:WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习的秘密:它是如何工作的以及它对你的意义》01书籍介绍在众多关于机器学习和人工智能的技术文献及充满恐慌的书籍中,《机器学习的秘密》犹
- 翻译Deep Learning and the Game of Go(14)第十二章 采用actor-critic方法的强化学习
idol_watch
围棋与深度学习
本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋,最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候,最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论,“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后,你有一个获胜的局面,但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
- AIGC与AICG的区别解析
倔强的小石头_
AIGC
目录一、AIGC(人工智能生成内容)(一)定义与内涵(二)核心技术与应用场景(三)优势与挑战二、AICG(计算机图形学中的人工智能)(一)定义与内涵(二)核心技术与应用场景(三)优势与挑战三、AIGC与AICG的区别(一)侧重点不同(二)应用领域不同(三)技术重点不同在当今快速发展的人工智能领域,新的概念和术语不断涌现。其中,AIGC和AICG这两个看似相近的术语引起了广泛的关注。尽管它们仅有字母
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
X_taiyang18
人工智能
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来,ICLR迅速崛起,成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么,ICLR
- 宇树G1嵌入式软件架构及技术实现
爱吃青菜的大力水手
架构fpga开发机器人算法
Opensourcedatacollection:https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms:https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobotOpensourcedatasetsandmodels:https://hugging
- 探索Redux:构建可预测、可测试的JavaScript应用
黎杉娜Torrent
探索Redux:构建可预测、可测试的JavaScript应用learn-redux:boom:ComprehensiveNotesforLearning(howtouse)ReduxtomanagestateinyourWeb/Mobile(React.js)Apps.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/learn-redux项目介绍在现代Web开发中,J
- 【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节:Adaptive Learning Rate
Harryline-lx
机器学习机器学习人工智能深度学习
文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是,目前当我们用gradientdescend来做optimizati
- 【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记论文阅读人工智能deepseek
DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题:DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者:DeepSeek-AI团队(联系邮箱:
[email protected])发表时间与出处:2024年,AIME2024(人工智能与数学教育国际会议)关键词:ReinforcementLe
- ECE 219 Models and Algorithms
后端
Large-ScaleDataMining:ModelsandAlgorithmsECE219Winter2025Project2:DataRepresentationsandClusteringDueFebruary07,2025by11:59pmIntroductionMachinelearningalgorithmsareappliedtoawidevarietyofdata,includi
- 论文代码阅读及部分复现:Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data
thorn_r
论文阅读深度学习人工智能
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址:GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021)RevisitingDeepLearningModelsforTabularData相关数据:https://www.dropbox.com/s/o53umyg6mn3zhxy/2024年2
- 零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习?
山海青风
#机器学习机器学习人工智能python
1.1机器学习的定义机器学习(MachineLearning,ML)是让计算机从数据中学习,然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。传统编程:程序员写出明确的规则,例如“如果温度低于0℃,显示‘结冰’”。机器学习:计算机分析历史天气数据,自行找出“低温→可能结冰”的规律,然后对新数据进行预测。机器学习的核心思想是:数据+算法=经验+预测能力。1.2机器学习vs传统编程特点传统编程机器学习规
- HAMIL-QA:心房 LGE MRI 质量评估的多实例学习分层方法
小杨小杨1
#全监督学习
文章目录HAMIL-QA:HierarchicalApproachtoMultipleInstanceLearningforAtrialLGEMRIQualityAssessment摘要方法实验结果HAMIL-QA:HierarchicalApproachtoMultipleInstanceLearningforAtrialLGEMRIQualityAssessment摘要背景:通过高质量的3D晚
- Python 中如何 import 绝对路径的模块
斐硕人
僧旅python开发语言后端
问题:jupter-lab使用时用到其他文件夹下的一个自定义模块,试图使用绝对路径导入解决方式:importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景:importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning/')#自定义模块fromtorchLearningimpo
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 书籍-《机器学习数学基础》
机器学习深度学习数学
书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 书籍-《强化学习数学基础》
强化学习数学人工智能
书籍:MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者:赵世钰出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍。它旨在帮助读者理解算法的理论基础,提供对其设计和功能的见解。整个过程中包括许多说明性示例。数学内容经过精心设计,以
- 攻克AWS认证机器学习工程师(AWS Certified Machine Learning Engineer) - 助理级别认证:我的成功路线图
硅基创想家
AI-人工智能与大模型aws机器学习云计算AWS认证
引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理(AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate)级别证书时,我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。跟你说吧,它在这两方面都没让我失望。这项考试面向的是不仅理解机器学习原理,还对AWS生态系统有扎实基础认知的专业人士。如果你还未达到AWS认证解决方案架构师-助理级别的水平,那你得先夯实这些基础。一个不
- 位图的深入解析:从数据结构到图像处理与C++实现
Exhausted、
机器学习计算机视觉人工智能图像处理c++算法数据结构开发语言
在学习优选算法课程的时候,博主学习位运算了解到位运算的这个概念,之前没有接触过,就查找了相关的资料,丰富一下自身,当作课外知识来了解一下。位图(Bitmap)是一种用于表示图像的数据结构,它将图像分解为像素的二维网格,每个像素的颜色值存储在一个矩阵中。位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 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
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
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">