- 《招生策3.0版》连载之31一一招生简章十大创意样式及0费用制作
王红顺
[红顺视点]:《招生策3.0版》连载之31一一招生简章十大创意样式及0费用制作案例1:扑克牌娱乐式。用校徽作大王,用吉祥物做小王,将招生简章内容按办学理念、教师队伍、教育质量及所获荣誉或其它分类,对应红、黑、梅、方张数制作成扑克牌,将有关信息印制在扑克盒上。扑克牌招生简章最大特点是:成本低,信息量大,便于多次传播。案例2:手工艺品式。将招生简章做成可以拆叠成宝塔、卡通形像的笔筒等工艺品,家长、孩子
- 我是春蕾第十幼儿园黄佳佳正在学习和践行正面管教第六节课。
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如果把所有的家庭教育进行一下分类,大体上可区分为三种类型:过度控制型、过度放纵型、中间型。用我们的话讲,即太严、太松、适中。你可以还有其它分类原则,但无疑,以上分类原则是最普遍的,同时也是最容易理解的。你小时候一定问过别的小朋友“你爸妈管你管得严么”之类的问题。按照孩子的错误观念及其目的,将他们的不良行为递进的四级:即A寻求过度关注、B寻求权力、C寻求报复、D自暴自弃。下面我进一步解释一下这些观念
- EduOffice数字化书法教学之基本笔画—竖
huayve
楷书中竖画的写法,你写对了吗?楷书中有很多的笔画,横、竖、撇、捺、折等,这些笔画又可以细分为若干个其它笔画,对于初学者而言,如何有效地掌握好这些笔画的书写方法,已经成为他们的迫切需要。竖画的分类竖画可分为两种:一种是悬针竖,另一种是垂露竖。但再细分,又可大致分为竖钩、竖弯钩、横折钩,等等,不管怎么分,初学时期的竖画是一个基本笔画,需要在此打下好的基础,遇到竖画的其它分类时,这个写法就不会再难了。竖
- 朴素贝叶斯
李静数据分析
理论基础条件概率:朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则,而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下:词集模型:对于给定文档,只统计某个侮辱性词汇(准确说是词条)是否在本文档出现。词袋模型:对于给定文档,统计某个侮辱性词汇在本文当中出现的频率,除此之外,往往还需要剔除重要性极低的高频词和停用词。因此,词袋模型更精炼,也更有效。特殊情况处理处理概率为0的情况:平滑处理总结不同于其它分类器,朴素贝叶斯是
- 我是春蕾十幼李玉宁,正在参加侯爸正面管教第十三班第六课 ,让我和我的家庭更幸福
clsylyn
如果把所有的家庭教育进行一下分类,大体上可区分为三种类型:过度控制型、过度放纵型、中间型。用我们的话讲,即太严、太松、适中。你可以还有其它分类原则,但无疑,以上分类原则是最普遍的,同时也是最容易理解的。你小时候一定问过别的小朋友“你爸妈管你管得严么”之类的问题。按照孩子的错误观念及其目的,将他们的不良行为递进的四级:即A寻求过度关注、B寻求权力、C寻求报复、D自暴自弃。下面我进一步解释一下这些观念
- 【Vue3】电商网站吸顶功能
itpeilibo
封装组件Vue3解决问题前端vue.jstypescript
头部分类导航-吸顶功能电商网站的首页内容会比较多,页面比较长,为了能让用户在滚动浏览内容的过程中都能够快速的切换到其它分类。需要分类导航一直可见,所以需要一个吸顶导航的效果。目标:完成头部组件吸顶效果的实现交互要求滚动距离大于等于78个px的时候,组件会在顶部固定定位滚动距离小于78个px的时候,组件消失隐藏实现思路准备一个吸顶组件,准备一个类名,控制显示隐藏监听页面滚动,判断滚动距离,距离大于7
- 机器学习——自然语言处理(NLP)一
星石传说
python篇机器学习自然语言处理easyui
机器学习——自然语言处理(NLP)一文章目录前言一、TF-IDF算法1.1.原理1.2.算法步骤:1.2.1.文本预处理1.2.2.构建词袋模型1.2.3.计算TF-IDF值1.2.4.特征选择1.3.代码实现1.3.1.TF-IDF1.3.2计数器向量化文本1.3.3.两者的区别1.3.4.绘制简单的词云图(额外)二、朴素贝叶斯算法2.1.原理2.2.算法步骤2.3.代码实现三、其它分类算法3.
- 性能测试详解
测试杂货铺
测试用例功能测试职场和发展测试工具数据库
性能测试基础为什么要进行性能测试(WHY)(最重要)应用程序是否能够很快的响应用户的要求?应用程序是否能处理预期的用户负载并有盈余能力?应用程序是否能处理业务所需要的事务数量?在预期和非预期的用户负载下,应用程序是否稳定?是否能够确保用户在真正使用软件时获得舒服的体验?问题的根源一般是:在多种平台上的数百个服务器;异构系统、多种应用;数千个工作站;局域网、广域网和其它分类型的分布式网络体系机构;交
- 软件测试——性能测试
测试秃头怪
数据库功能测试jmeter测试用例测试工具
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- 系统架构设计师-软件架构设计(3)
张瑞东
软考高级系统架构师系统架构软件工程
目录一、软件架构风格(其它分类)1、闭环控制结构(过程控制)2、C2风格3、MDA(模型驱动架构ModelDrivenArchitecture)4、特定领域软件架构(DSSA)4.1DSSA基本活动及产出物:4.2DSSA类型:4.3参与DSSA的人员:4.4建立过程:4.5三层次模型:二、软件架构评估1、质量属性1.1性能1.2可用性1.3安全性1.4可修改性1.5易用性1.6可测试性一、软件架
- 无线传感器网络WSN覆盖优化问题
卡卡西~
#进化算法#机器学习算法#python网络人工智能
目录一、相关基础1相关概念2相关分类按节点部署方式分类按覆盖目标分类其它分类传感器种类地形分类3评价指标二、相关方法1传感器节点感知模型布尔感知模型(图a)概率感知模型(图b)2簇头选择方法3虚拟力算法4三维相关算法一、相关基础1相关概念无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSNs)是一种分布式传感网络,嵌入了传感器的智能设备感测、通信、处理、收集数据,然后通过互联网将数
- 简述神经网络的基本思想,简述什么是神经网络
普通网友
神经网络机器学习人工智能算法
文本分类的方法文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别,其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配,当然完全的匹配是不太可能的,因此必须(根据某种评价标准)选择最优的匹配结果,从而完成分类。后来人们意识到,究竟依据什么特征来判断文本应当隶属的类别这个问题,就连人类自己都不太回答得清楚,有太多所谓“只可意会,不能言传”的东西在里面。人类的判断大多依据经验以及直觉,因此自然而然的会有人想到何
- Opencv Python开发 第四章 级联和人脸检测
对象被抛出
CVopencvpython计算机视觉人脸检测人脸对齐人脸识别
文章目录章节简介Haar级联的概念获取Haar级联数据使用OpenCV进行人脸检测静态图像中的人脸检测视频中的人脸检测章节总结新的API:章节代码章节简介本章以人脸检测为例,定义具体可跟踪对象类型的数据文件,即Haar级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是都匹配.同时,本章会将多个Haar级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域,而其它分类器可识别更小
- 随机森林模型sklearn_sklearn中的随机森林
weixin_39918128
随机森林模型sklearn
1.介绍sklearn.ensemble模块包含了两种基于随机决策树的平均算法:RandomForest算法和Extra-Trees算法。这两种算法都采用了很流行的树设计思想:perturb-and-combine思想。这种方法会在分类器的构建时,通过引入随机化,创建一组各不一样(diverse)的分类器。这种ensemble方法的预测会给出各个分类器预测的平均。和其它分类器相比,forest分类
- 机器学习开篇之机器学习的分类
Lion丶Dream
机器学习分类人工智能机器学习深度学习
目录1引言2机器学习分类2.1监督学习(SupervisedLearning)2.1.1传统监督学习2.1.2非监督学习2.1.3半监督学习2.1.4其它分类2.2强化学习(ReinforcementLearning)3总结1引言首先,我们给出四个机器学习任务教计算机下棋垃圾邮件识别,判断是否是垃圾邮件人脸识别,识别这个人是谁无人驾驶,从一个地点到达另一个地点以上四个任务,可以把它分成两类,你会怎
- pytorch分类模型绘制混淆矩阵以及可视化详解
目录Step1.获取混淆矩阵Step2.混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结Step1.获取混淆矩阵#首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵conf_matrix=torch.zeros(Emotion_kinds,Emotion_kinds)#使用torch.no_grad()可以显著降低测试用例的GPU占用withtorch.no_grad():forstep,(imgs,targets)in
- 第三部分PaddleX模型集_3.1 图像分类
我是天才很好
百度PaddlePaddle
文章目录ResNet50类train训练接口evaluate评估接口predict预测接口其它分类器类ResNet18ResNet34ResNet50ResNet50_vdResNet50_vd_ssldResNet101ResNet101_vdResNet101_vd_ssldDarkNet53MobileNetV1MobileNetV2MobileNetV3_smallMobileNetV3_
- grails最佳实践
雪里风火
Grails@Groovygrailsdomainservice单元测试测试quartz
我工作于IntelliGrape,一个专用Groovy&Grails开发项目的公司.本文列举了我们Grails项目遵循的几个基本的最佳实踐,它们通过邮件,StackOverflow,博客,podcasts,和公司内部的讨论收集.按照controller,service,domain,views,taglibs,测试和其它分类.本文的建议主要针对Grails2.0.Controller1.不要让Co
- 面试必备资源!程序员面试——算法工程师面试大全第二部分
满天星._
程序员面试
1.逻辑回归怎么实现多分类方式一:修改逻辑回归的损失函数,使用softmax函数构造模型解决多分类问题,softmax分类模型会有相同于类别数的输出,输出的值为对于样本属于各个类别的概率,最后对于样本进行预测的类型为概率值最高的那个类别.方式二:根据每个类别都建立一个二分类器,本类别的样本标签定义为0,其它分类样本标签定义为1,则有多少个类别就构造多少个逻辑回归分类器若所有类别之间有明显的互斥则使
- CS231对SVM及Softmax分类器的理解
NaLi_champion
深度学习
SVM分类器与Softmax分类器的区别这是针对一个数据,SVM与Softmax分类器的不同处理方式的例子。两个分类器都计算了同样的分值向量f。不同之处在于对f中分值的解释:SVM分类器将它们看作是分类评分,它的损失函数鼓励正确的分类(即图中的蓝色类别2)的分值比其它分类的分值高出至少一个边界值。Softmax分类器将这些数值看作是每个分类没有归一化的对数概率,鼓励正确分类的归一化的对数概率变高,
- 关于机器学习分类器的选择问题
sunhaoran98
在刚接触机器学习的时候,我始终有一个问题:在一个分类任务中,有那么多机器学习算法可以训练分类器,那么是否有一个分类器是最好的,或者说是否有一个分类器在理论上是可以超越其它分类器?相信不少小伙伴也和我有一样的疑问,但可能由于没有研究数学原理,这个疑问就埋在那里了。我是数学系学生,平时喜欢读一些偏理论的书,也积累了一些实战经验,在经过一些思考总结后,决定把一些观点写下来。首先是上面的这个问题,其答案是
- android两级分类列表且子列表item不同布局实现
再见孙悟空_
【Android开发基础】【android之进阶篇】
想必大家开发过程中一定碰到过这样的界面上面这个图,看到后分析一下,最上面是一个滚动轮播图,肯定滑动的时候是要跟着可以滑动的,这个应该就是一个headview下面这部分,要求是这样的最新视频分类下面的视频是可以显示多个的也就是一个listview效果其它分类下面的item是类似gridview效果看到这个效果应该想到的是recycleview和expandlistview实现下面的布局然后再addh
- 2013年国内人工智能相关会议
luckysnoopy521
会议
1.第11届多分类器系统国际会议(MCS2013)会议网址:http://www.diee.unica.it/mcs/2013年5月15-17日南京会议简介:以神经网络集成技术以及其它分类器(支持向量机、决策树、聚类)集成技术等为主要研究目标的多分类器系统国际会议MCS(InternationalConferenceonMultipleClassifierSystems)从2000年开始至今已连续
- 圈子
香杉
地球上有许多圈子:生物圈,岩石圈。生物圈分为:微生物圈动物圈植物圈。动物圈分为低等动物圈,高等动物圈。人为万物之灵,动物圈的顶端。人类按各种原因分为不同圈子。过去是:城里人乡下人。现在是有钱人穷人。还有其它分类:读书人文盲。三教九流,各有圈子。圈子内部各有规则,外来加入者有一个缓慢渗透过程或者被拒绝的过程。所以说:圈子不同,不要强融。古代有个名人叫吕不韦,他是先是一个有名的商人。钱挣到富可敌国的时
- 网络发展,大数据内容方向何去何从?
柯依生
随着岁月的飞速流过,互联网这个大市场,该怎么立足,千奇百怪的社交社区、视频、直播、电商、搜索引擎网站等等,这些花式网站,你能记住几个。一、作为消费者,这样看:比较常用的:搜索引擎、QQ、V信、淘宝等其它分类的:直播网站、视频网站、游戏网站、人才招聘网站、社区论坛网站、购物网站等我想日常除了使用几个常用的,其它网站都是需要相关内容的时候,在去使用。二、作为运营者,这样看:我是搜索引擎运营者,该怎么看
- WireShark 语法
bosy_xu
其他有用的总结
总体条件语法||(或),&&(与),或者使用英文:and,or例子:ip.srceq192.168.1.107orip.dsteq192.168.1.107ip.srceq192.168.1.107||ip.dsteq192.168.1.107条件表达式:等于:==或者eq大于:>或者gt小于:=或者ge不等:ne其它分类过滤详细语法:1.过滤IP,如来源IP或者目标IP等于某个IP例子:ip.s
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类和Gaussian naive Bayes
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机器学习具体算法经典机器学习算法
朴素贝叶斯(NaiveBayes) 参考资料:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html 朴素贝叶斯最关键的就是(强制认为每种指标都是独立的)。 不同于其它分类器,朴素贝叶斯是一种基于概率理论的分类算法;总体上来说,朴素贝叶斯原理和实现都比较简单,学习和预测的效率都很高,是一种经典而常用的分类算法。朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的
- grails最佳实践
houhaijiang
grails
------以后根据这个改网站我工作于IntelliGrape,一个专用Groovy&Grails开发项目的公司.本文列举了我们Grails项目遵循的几个基本的最佳实踐,它们通过邮件,StackOverflow,博客,podcasts,和公司内部的讨论收集.按照controller,service,domain,views,taglibs,测试和其它分类.本文的建议主要针对Grails2.0.Co
- 文本分类入门(二)文本分类的方法
cowboy_wz
文本分类
文本分类入门(二)文本分类的方法文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别,其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配,当然完全的匹配是不太可能的,因此必须(根据某种评价标准)选择最优的匹配结果,从而完成分类。因此核心的问题便转化为用哪些特征表示一个文本才能保证有效和快速的分类(注意这两方面的需求往往是互相矛盾的)。因此自有文本分类系统的那天起,就一直是对特征的不同选择主导着方法派别的不同
- 制定目标计划
阿罗的甜蜜圈
第一步:清空清空是把你大脑中所有的想法都写下来。建议大家先对目标做一下分类,可以分为以下五类:工作,生活,学习,健康和财富,当然有其它分类也可以列出来。分完类后,接下来就分别针对每个分类来想目标。有了分类可以集中注意力,说到工作就只想工作的,而不是一会儿想到工作,一会儿想到学习。每一个分类都可以给自己限定一个时间,比如说10分钟。如果10分钟内还想不到的目标,这对你来说这样的目标也并不重要。第二步
- 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">