- anomalib1.0学习纪实-续3:结合python lightning理思路
gaoenyang760525
#anomalib学习
一、pythonlightningpythonlightning是个好东西,但不见得那么友好。GPT4给我讲解了他的用法:二、anomalib的思路1、创建一个LightningModule。首先,在src\anomalib\models\components\base\anomaly_module.py中,classAnomalyModule(pl.LightningModule,ABC):""
- Pytorch backward报错2次访问计算图需要 retain_graph=True 的一种情况
培之
pytorch人工智能python
错误代码错误的原因在于y1=0.5*x*2-1.2*xy2=x**3没有放到循环里面,没有随着x的优化而相应变化。importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()e
- Deep Learning for Anomaly Detection: A Review(翻译)
appron
入侵检测异常检测网络攻击检测
前言一、引言二、异常检测:问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器,即时连接同步训练的特征提取器和分类器)1.通用规范特征学习1.1自动编码器。(特征提取器即分类器)1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A
- WPS font
weixin_110
linux各种小问题wpslinux
Ubuntu安装wps后提示缺失字体gitclonehttps://github.com/dv-anomaly/ttf-wps-fonts.gitcdttf-wps-fontssudo./install.sh=IFS(A2>=90,"A",A2>=80,"B",A2>=60,"C",A2<60,"D")
- 时间序列异常检测论文TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data
蛐蛐蛐
transformer深度学习人工智能
由于工作需要,想用一下这篇论文的方法,但感觉其代码还是有很多不清除的地方,简单总结一下。关于论文的内容介绍,可以参考:【VLDB】融合transformer和对抗学习的多变量时间序列异常检测算法TranAD论文和代码解读-知乎说得比较清楚了,我就不重复了。但是读代码的时候还是有很多不明白的地方。这里以Data文件夹下的SWaT数据集为例进行分析。首先,打开train.xlsx,可以看到就是两个me
- 2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记
Siberia_
一、基本信息 题目:Anomalydetectionwithrobustdeepautoencoders 期刊/会议:ACMSIGKDD 发表时间:2017年 引用次数:26二、论文总结2.1研究方向 提高自编码模型的抗噪声能力2.2写作动机 受鲁棒PCA的启发,将原始数据分成正常数据和噪声、异常数据两部分,然后进行交替训练。2.3创新之处 除了使用传统的L1正则化去约束噪声部分之外
- 【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging
cskywit
异常检测医学图像深度学习论文阅读笔记
TowardsUniversalUnsupervisedAnomalyDetectioninMedicalImagingarxiv,19Jan2024【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法—ReversedAuto-Encoders(RA),旨在提高医学影像中病理检测的准确性和范围。RA通过生成类似健康的重建图像,能够检测到更广泛的病理类型,这在现有技术中是一个挑战。RA方法在多
- 异常检测(Anomaly Detection)
清☆茶
机器学习人工智能算法异常检测
1.问题的动机什么是异常检测呢?为了解释这个概念,让我举一个例子吧:假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎从生产线上流出时,你需要进行QA(质量控制测试),而作为这个测试的一部分,你测量了飞机引擎的一些特征变量,比如引擎运转时产生的热量,或者引擎的振动等等。这样一来,就有了一个数据集,从(1)到(),如果生产了个引擎的话,将这些数据绘制成图表:每个点、每个叉,都是无标签数据。这样,异常检测
- 【论文阅读】Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft
EmoryHuang
论文阅读数据挖掘人工智能
Time-SeriesAnomalyDetectionServiceatMicrosoft前言论文原文:Time-SeriesAnomalyDetectionServiceatMicrosoft,KDD2019「异常检测」旨在发现数据中的意外事件或罕见项目。它在许多工业应用中非常流行,是数据挖掘中的一个重要研究领域。为了解决时间序列异常检测的问题,作者提出了一种基于谱残差(SR)以及卷积神经网络(
- 时间序列(Time-Series)exp_anomaly_detection.py代码解析
雨微尘
TimeSeriespython开发语言人工智能
fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate,adjustmentfromsklearn.metricsimportprecision_recall_fscore_supp
- Temporal Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读计算机视觉深度学习python论文笔记
TeD-SPAD:TemporalDistinctivenessforSelf-supervisedPrivacy-preservationforvideoAnomalyDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWorks3.Method3.1.ProblemStatement3.2.AnonymizationFramework3.3.Anonymizatio
- Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读计算机视觉深度学习python论文笔记
Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1.Multi-tasklearning3.2.Theappearance-motionbranch3.3.Themotionbranch3.4.Spatialandchannelattenti
- Object Class Aware Video Anomaly Detection through Image Translation 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读深度学习论文笔记python神经网络
ObjectClassAwareVideoAnomalyDetectionthroughImageTranslationAbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKSIII.PROPOSEDMETHODA.Thetwo-streammethodB.TheappearancebranchC.ThemotionbranchD.MaskingE.TrainingF.Infer
- Interstellar 《星际穿越》Day4
plitt
Interstellar《星际穿越》Day4(00'26'23-00'31'28)InterstellarD4双语台词Part1生词打卡facility/fə'sɪləti/n.场所stumble/'stʌmbl/v.跌跌撞撞cooperate/ko'ɑpəret/v.配合coordinates/ko'ɔrdɪnets/n.坐标anomaly/ə'nɑməli/n.异常term/tɝm/v.把..
- Generative Cooperative Learning for Unsupervised Video Anomaly Detection 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读深度学习神经网络人工智能视觉检测
GenerativeCooperativeLearningforUnsupervisedVideoAnomalyDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.TrainingDataOrganization3.2.GenerativeCooperativeLearning3.2.1GeneratorNetwork3.2.2Pseud
- 异常检测(无监督,生成模型)—SimpleNet: A Simple Network for Image Anomaly Detection and Localization
老男孩li
论文粗读深度学习人工智能
论文:https://arxiv.org/pdf/2303.15140v2.pdf代码:GitHub-DonaldRR/SimpleNet异常检测与定位就是在每个像素点进行二分类,0为正常,1为异常网络四大模块:1.一个预训练(在imageNet上预训练)的特征提取器,生成本地特征使用在imageNet上预训练的Resnet来提取特征,此主干一直被冻结,不进行训练可以使用从网络中某几层抽取特征,比
- 迈向通用异常检测和理解:大规模视觉语言模型(GPT-4V)率先推出
FakeOccupational
深度学习语言模型人工智能自然语言处理
PAPERCODEhttps://arxiv.org/pdf/2311.02782.pdfhttps://github.com/caoyunkang/GPT4V-for-Generic-Anomaly-Detection图1GPT-4V在多模态多任务异常检测中的综合评估在这项研究中,我们在多模态异常检测的背景下对GPT-4V进行了全面评估。我们考虑了四种模式:图像、视频、点云和时间序列,并探索了九
- Comprehensive Regularization in a Bi-directional Predictive Network for Video Anomaly Detection 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读视觉检测深度学习论文python
ComprehensiveRegularizationinaBi-directionalPredictiveNetworkforVideoAnomalyDetection论文阅读AbstractIntroductionRelatedWorkMethodologyExperimentsConclusion阅读总结论文标题:ComprehensiveRegularizationinaBi-direct
- EXPLORING DIFFUSION MODELS FOR UNSUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读深度学习论文笔记python
EXPLORINGDIFFUSIONMODELSFORUNSUPERVISEDVIDEOANOMALYDETECTION论文阅读ABSTRACT1.INTRODUCTION2.RELATEDWORK3.METHOD4.EXPERIMENTALANALYSISANDRESULTS4.1.ComparisonswithState-Of-The-Art(SOTA)4.2.DiffusionModelAn
- Feature Prediction Diffusion Model for Video Anomaly Detection 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读计算机视觉深度学习python
FeaturePredictionDiffusionModelforVideoAnomalyDetection论文阅读Abstract1.Introduction2.Relatedwork3.Method3.1.ProblemFormulation3.2.Featurepredictiondiffusionmodule3.3.Featurerefinementdiffusionmodule4.Ex
- 论文复现 | Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy
一条独龙
笔记transformer深度学习人工智能
0.IntroXu,Jiehui,etal.“Anomalytransformer:Timeseriesanomalydetectionwithassociationdiscrepancy.”arXivpreprintarXiv:2110.02642(2021).0.1目录文章目录0.Intro0.1目录0.2论文、代码、数据集与阅读笔记1.Startup初始环境信息安装Pytorch1.8.02
- Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读深度学习神经网络人工智能
Appearance-MotionMemoryConsistencyNetworkforVideoAnomalyDetection论文阅读AbstractIntroductionRelatedWorkMethodExperimentsConclusions阅读总结论文标题:Appearance-MotionMemoryConsistencyNetworkforVideoAnomalyDetecti
- anomaly detection学习笔记(自用)
didi5939
学习笔记算法
记录一下学习anomalydetection的学习过程以及每日计划。领域背景知识确定异常检测任务:MVTecAD数据集。图像级别或者像素级别的检测任务。数据集的背景比较单一,但是检测的缺陷一般都是比较小的缺陷。现阶段常用的三种检测方法:1、基于重建的异常异常检测:自动编码器和生成对抗网络(GANS)自编码器关注的是样本的重构能力,而GAN关注的是样本的生成能力。2、基于合成的方法(synthesi
- Self-Supervised Masked Convolutional Transformer Block for Anomaly Detection 论文阅读
何大春
论文阅读transformer论文阅读深度学习神经网络人工智能
文章信息发表于:IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligenceJanuary2024CCFA原文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10273635代码链接:https://github.com/ristea/ssmctb/Self-SupervisedMaskedConvolutional
- 2020台大李宏毅机器学习 异常检测(Anomaly Detection)
ebook_sea
问题描述:什么是异常?取决于你提供什么样的训练资料异常检测的应用:异常检测思路一——二分类思路?难点:不平衡的数据集,异常难以定义(异常的种类很多,不能单独归为一类),异常的资料难以收集异常检测的分类有标签:可以将没有标签的那一类归为“unknown”,这类问题也叫open-setrecognition无标签:1)所有的数据都是正常数据2)只有小部分数据为异常数据Case1——有标签的异常检测输入
- Anomaly Detection
单调不减
异常检测是一个很有趣的问题,在生活中的运用也很广,比如在一系列信用卡刷卡行为中检测出盗刷行为,或者癌症检测等。其目标简单来说就是希望从正常的数据集中分辨出个别的异常数据。直观看来,这就是一个简单的二元分类问题。把正常数据标记为正例,异常数据标记为负例,然后用LR、NN等方法训练一个二元分类器就好了。然而问题在于,我们的负例从哪里产生呢?即使我们人工筛选出一些负例,也并不能说明除了这些种类的负例就没
- Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读视觉检测深度学习论文python
Videoanomalydetectionwithspatio-temporaldissociation摘要1.介绍2.相关工作3.Methods3.1.Overview3.2.Spatialautoencoder3.3.Motionautoencoder3.4.Varianceattentionmodule3.5.Clustering3.6.Thetrainingobjectivefunctio
- Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection 论文阅读
何大春
论文阅读深度学习论文python视觉检测
LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1网络架构3.1.1Encoderanddecoder3.1.2Memory3.2.Trainingloss3.3.Abnormalityscore4.实验5.总结总结&代码复现:文章信息:发表于:cvpr2020原文:https://arxiv.org/abs/2
- Cloze Test Helps: Effective Video Anomaly Detection via Learning to Complete Video Events
何大春
论文阅读深度学习论文阅读论文笔记计算机视觉
ClozeTestHelps:EffectiveVideoAnomalyDetectionviaLearningtoCompleteVideoEvents摘要1.介绍2.相关工作3.方法4.实验阅读总结文章信息:发表于:ACMInternationalConferenceonMultimedia2020(CCFA类会议)原文地址:https://arxiv.org/pdf/2008.11988.p
- 科研学习|论文解读——Deep learning for anomaly detection in log data: a survey
博士僧小星
科研学习#论文解读学习深度学习人工智能论文阅读
摘要自动日志文件分析能够及早发现系统故障等相关事件。特别是,自学习异常检测技术能够捕捉日志数据中的模式,然后向系统操作员报告意外的日志发生,而无需提前提供或手动建模异常场景。最近,越来越多的利用深度学习方法来实现此目的的方法被提出。与传统的机器学习技术相比,这些方法表现出了卓越的检测性能,同时解决了数据格式不稳定的问题。然而,深度学习存在不同的架构,对原始和非结构化的日志数据进行编码以供神经网络分
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,