- 用 Java 的思路快速学习 Scala
进朱者赤
其他大数据scalaScala
引言Scala是一种结合了面向对象和函数式编程的现代编程语言,广泛应用于大数据处理框架如ApacheSpark和ApacheFlink。对于熟悉Java的开发者来说,Scala的学习曲线相对平缓。本文将通过类比Java中的概念,帮助Java开发者快速上手Scala。1.基本语法1.1.数据类型以下是Scala和Java数据类型的汇总表格:Scala数据类型Java数据类型说明Intint32位整数
- 深入浅出之注意力机制(YOLO)
浩瀚之水_csdn
#深度学习基础知识深度学习目标检测YOLO目标检测专栏YOLO
一、基本概念注意力机制(AttentionMechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息,这种机制被称为注意力机制。它主要有两个方面:一是决定需要关注输入的哪部分,二是分配有限的信息处理资源给重要的部分。该机制可以应用于任何类型的输入,而不管其形状如何。在计算能力有限的情况下,注意力机制是解决信息超载问题的主要
- 蚁群算法 (Ant Colony Optimization) 算法详解及案例分析
闲人编程
控制与系统优化算法22讲算法蚂蚁觅食行为组合优化旅行商问题车辆路径问题ACO蚁群算法
蚁群算法(AntColonyOptimization)算法详解及案例分析目录蚁群算法(AntColonyOptimization)算法详解及案例分析1.引言2.蚁群算法(ACO)算法原理2.1蚂蚁觅食行为2.2算法步骤2.3数学公式3.蚁群算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:旅行商问题(TSP)4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.
- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
公众号Codewar原创作者
R数据分析
有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- 读后感:《The Missing README: A Guide for the New Software Engineer》
rongqing2019
读后感软件工程
最近在读一本书,中文版的书名叫《程序员的README》,我觉得非常有收获,但是觉得标题翻译的不好,原名就见名知意,这本书是在阿里云开发者公众号上看到了一篇读书笔记让我觉得这本书的内容真好(读书笔记|程序员的README),自己正在实习,这个“README文档”帮助我慢慢解开了一直以来的疑惑,完整的介绍了现代软件工程的细节,边工作边看,具象了许多。先简单介绍一下作者ChrisRiccomini(详细
- YOLOv5模型版本详解:n/s/m/l的区别与选型指南
我的青春不太冷
YOLOandroid经验分享程序人生笔记测试
文章目录一、模型版本概述二、核心参数对比2.1基本性能指标2.2计算复杂度三、架构设计差异3.1网络宽度控制3.1.1通道数变化3.1.2参数配置对比3.2网络深度配置四、性能表现分析4.1精度-速度曲线4.2资源消耗对比五、工程部署建议5.1设备适配方案5.2模型优化技巧5.2.1量化压缩5.2.2网络剪枝六、版本选型指南6.1决策流程图6.2场景化推荐七、总结建议一、模型版本概述YOLOv5是
- 【网络协议】【http】【https】ECDHE-TLS1.2
钟离墨笺
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【网络协议】【http】【https】ECDHE-TLS1.2ECDHE算法1.客户端和服务器端事先确定好使用哪种椭圆曲线,和曲线上的基点G,这两个参数都是公开的,双方各自随机生成一个随机数作为私钥d,并与基点G相乘得到公钥Q(Q=dG),此时客户端的公钥Q1,私钥d1,服务器的公钥Q2,私钥d2双方交换各自的公钥,最后客户端计算点(x1,y1)=d1Q2,服务器计算点(x2,y2)=d2Q1,由
- TLS1.3握手过程
龙贝尔莱利
cc语言服务器
tls1.3首次连接密码套件:"TLS_AES_256_GCM_SHA384"==0x1302为例;椭圆曲线为x25519;C->S表示client->server,S->C表示server->client.相同方向的包可以并在一起发送,占用一次RTT(往返时间)。[Server视角]1.a_tls_get_client_hello()C->SExtension:Key_share(x25519l
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
- 软件测试目标
yaoyaoyao可爱呀
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P1–方向管理方向:测试组长–测试主管–测试经理–测试负责人–总监(CTO)技术方向:手工测试–自动化测试–测试开发–测试架构–测试专家细心,耐心,逆向思维,互联网行业学习方式主动学习:小组讨论(50%)实作演练(70%)转教别人,立即应用(90%)复习方式根据艾宾浩斯遗忘曲线,在(1,2,4,7)天,20分钟快速复习1遍P2学习目标测试基础:软件及测试相关知识测试设计:如何进行测试缺陷管理:测试
- MATLAB符号函数绘制各种函数图像,ezplot()函数 ezplot3()函数
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我们学习常遇见的函数种类有显函数,隐函数,参数方程三种,对于隐函数绘制图像比较麻烦,给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数,隐函数,参数方程二维图像,函数格式ezplot(f)直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数,隐函数,参数
- AI编程助手ScriptEcho:革新你的编程学习之旅
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在当今数字时代,编程技能已成为一项越来越重要的技能,无论是想成为专业的软件工程师,还是想提升自身竞争力,学习编程都至关重要。然而,编程学习之路并非一帆风顺,陡峭的学习曲线和大量的实践项目常常让初学者望而却步。许多人卡在繁琐的配置和基础代码搭建上,难以将精力集中在核心业务逻辑的学习和项目实践中。为了解决这一问题,越来越多的人开始寻找更高效的学习工具,而AI写代码工具ScriptEcho正是其中之一,
- solidworks的三维特征内容介绍
小白是昏头仔
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草图与尺寸相关尺寸预览与编辑:选择一个或多个实体后,可使用新选项预览和编辑尺寸,加快草图绘制速度,让设计师能更直观地调整尺寸以满足设计需求。异型孔向导增强:“异型孔向导”工具提供新选项来选择自动打孔的几何体的端点位置。还可使用几何草图实体(如直线、方形、槽口和样条曲线)作为打孔定位的引导,将鼠标悬停在实体上,单击即可在这些草图实体上定位孔,提高打孔操作的效率和准确性。显示自定义属性单位:在注释和表
- 差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析
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python算法python开发语言选择DE差分进化算法变异
差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析目录差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析1.引言2.差分进化算法(DE)算法原理2.1基本概念2.2算法步骤3.差分进化算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:单目标优化问题4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.2案例2:
- conv2former模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能python神经网络conda
模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积神经网络(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展,但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系,在多个视觉任务中展现出优异性能。然而,ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
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禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- 学习历史智慧:刘邦识人用人
常耀斌
华为管理之道职场和发展
“五个一”:一双好眼睛:识人用人一对好耳朵:倾听接纳一个好头脑:善于分析一支好队伍:知人善任一副好心态:自我批判《当老板,学刘邦》读后感本文摘录:王立群:当老板,要学刘邦|刘邦|吕雉|张良|彭越|王立群|韩信|项羽_手机网易网1957年6月,毛泽东曾点评刘邦称:“汉高祖刘邦比西楚霸王项羽强,他得天下一因决策对头,二因用人得当。”在秦末大起义时期,天下的起义军数以万计,其中绝大多数都被灭掉了,最终的
- 多头潜在注意力(MLA)是怎么来的,什么原理,能用简单的示例解释么
百态老人
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多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,简称MLA)是一种改进的注意力机制,旨在提高自然语言处理(NLP)模型的推理效率和性能。其核心思想是通过低秩联合压缩键(Key)和值(Value),减少推理过程中所需的内存和计算资源,从而实现更高效的处理。MLA的原理在传统的多头注意力机制(MHA)中,每个输入token的键和值需要被缓存,这导致了巨大的内存开销。具体来说,对于每
- Transformer中的注意力机制:从基础概念到高级变体的全面解析
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注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体:自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention)注意力评分函数的类型和特点多头注意力的现代变体:MHA(Multi-HeadAttention)MQA(Multi-QueryAttention)GQA(Grouped-
- 24/11/4 算法笔记 蛇形卷积
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蛇形卷积(SnakeConvolution)是一种新型的卷积操作,它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。这种卷积操作的设计灵感来源于蛇形曲线,能够在不同尺度上捕捉到管状结构的细节信息,从而提高准确性。以下是蛇形卷积的一些核心特点和机制:动态蛇形卷积核:蛇形卷积核的形状不是固定的矩形或方形,而是类似于蛇形路径,这样的设计使得卷积核能够更灵活地捕捉图像中的曲线和非直线结构,更好地适应图像中的
- ECCV 2024 | CC-SAM:用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM
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论文信息题目:CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM:用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM作者:ShreyankNGowda和DavidA.Clifton论文创新点变分注意力融合模块(VariationalAttentionFusionModule):作者提出了一
- 一切皆是映射:Transformer架构全面解析
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计算大数据AI人工智能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
背景介绍自2017年,Transformer(自注意力机制)架构的问世以来,它已经成为自然语言处理(NLP)领域的主流技术之一。Transformer架构的出现,使得自然语言处理的任务变得更加简单、高效,同时也为许多其他领域提供了灵感。通过深入剖析Transformer,我们可以更好地理解其核心概念、原理和实际应用场景。这篇文章将全面解析Transformer架构,从核心概念到实际应用,帮助读者深
- 【深度学习】Pytorch:在 ResNet 中加入注意力机制
T0uken
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在这篇教程中,我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进,向网络中添加两个自定义的注意力模块,并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域,从而提高模型的性能。在卷积神经网络中,加入注意力机制能够有效增强特征提取能力,减少冗余信息的干扰,尤其在处理复杂图像时,能够提升网络的表现。在本教程中,我
- 2025美赛数学建模C题思路模型代码(1.24第一时间更新)
灿灿数模
数学建模
2025美赛数学建模C题思路模型代码(1.24第一时间更新)以下为近十年以来的美赛题目所用的模型算法年份题目研究内容数学模型算法2024年MCMA题研究海洋鳗鲡性别比例与资源可用性的关系,开发模型探讨其优劣势Lotka-Volterra模型、费舍尔性别比例理论、响应曲线模型、蒙特卡洛模拟粒子群优化(PSO)、贝叶斯推断、A*搜索、模拟退火2024年MCMB题定位失踪潜水器,准备搜索设备,确定搜索模
- 【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头,解决传统目标检测器中非极大值抑制(NMS)所带来的速度和准确性之间的平衡问题
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YOLO人工智能论文阅读目标检测yolov8
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要YOLO系列因其在速度和准确性之间的合理平衡,已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而,我们观察到YOLO的速度和准确性受到非极大值抑制(NMS)的负面影响。最近,基于Transformer的端
- LLama 架构一览
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llama
LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化:为什么大模型llama选RMSNorm,而不是其他?SwiGLU激活函数:为什么大模型llama选SwiGLU激活函数,而不是其他?RoPE旋转位置编码:为什么大模型llama选RoPE旋转位置编码,而不是其他?GQA分组查询注意力:为什么大模型llama选GQA分组查询注意力,而不是其他?KVCache推理加速llama、l
- DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码
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论文阅读
关键词:协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR:ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器(ICCV2023)-CSDN博客摘要:在这篇论文中,作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名
- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
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深度学习人工智能python神经网络conda
背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法,充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能,还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路,推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
rnngptlstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- Transformer入门(1)transformer及其编码器-解码器
通信仿真实验室
GoogleBERT构建和训练NLP模型berttransformer人工智能NLP自然语言处理
文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型,它在2017年由Google的研究者提出,并在论文《AttentionisAllYouNeed》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力(self-attent
- 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">