- 推荐与广告区别
ActionReaction
TheDifferencebetweenaRecommendationandanAdAquickthoughtregardingFacebook’snewSocialAdsplatform.Arecommendationissomethingyougetfromsomeonewhoknowssomethingaboutyou.Theyhaveseenanitemofinterestandthoug
- 【PDF】常见纸张字体大小设置指南 / Common Paper Size Font Guidelines
hmywillstronger
pdf
常见纸张字体大小设置指南/CommonPaperSizeFontGuidelines纸张尺寸基础数据/PaperSizeReferenceA4纸张(210×297mm)字体建议/A4PaperFontRecommendations正文阅读用途/BodyTextUsage表格和图表/TablesandChartsA3纸张(297×420mm)字体建议/A3PaperFontRecommendatio
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- 冷启动推荐:系统性综述
jony0917
人工智能
原论文链接:Cold-StartRecommendationtowardstheEraofLargeLanguageModels(LLMs):AComprehensiveSurveyandRoadmapCONTENTFEATURES数据不完整学习(Data-IncompleteLearning)稳健协同训练(RobustCo-Training)稳健泛化(Robustgeneralization):
- PHP PSR(PHP Standards Recommendations)介绍
come11234
phpandroid开发语言
PHPPSR(PHPStandardsRecommendations)是PHP社区制定的一系列标准化规范,旨在统一PHP代码的编写方式、接口设计和开发实践,以提高代码的可读性、可维护性和互操作性。以下是核心PSR标准的解读和具体使用方法:一、核心PSR标准概览标准主题核心内容PSR-1基础编码规范文件格式、类命名、方法命名、常量命名等基础规则PSR-12扩展编码风格替代PSR-2,详细规定代码缩进
- vscode配置
wbxxxxxxx
项目搭建vuevscodeide编辑器
一般来说前端项目,.vscod文件夹下包含几个文件1.extensions.json扩展配置文件,设置推荐的插件,可以在拓展中筛选出这些推荐的插件{"recommendations":["插件标识符"]} //插件标识符可以在插件的信息中找到2.settings.jsonvscode编辑器和插件的配置注意:项目中的setting.json会覆盖vscode中的全局配置。3.还有一些代码片段也
- Youtube推荐系统论文-《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》-简单总结
inner-01
推荐算法系统架构深度学习
文章目录前言一、背景介绍二、整体架构三、召回层四、排序层前言今天要学习的是一篇关于推荐系统的经典的论文,它是由google在2016年发表的,应用场景是youtube上的视频推荐,然后这个应该是当时大厂把深度学习应用到推荐系统这个方向上的非常早期的工作,虽然现在来看它的模型非常简单,但是其中涉及到了非常多的工程细节,是值得我们去学习和借鉴的。一、背景介绍众所周知YouTube是一个全球最大的视频分
- 【论文阅读】Attentive Collaborative Filtering:
hongjianMa
#多模态-论文阅读论文阅读推荐系统推荐算法多模态自注意力机制深度学习
AttentiveCollaborativeFiltering:MultimediaRecommendationwithItem-andComponent-LevelAttentionAttentiveCollaborativeFiltering(ACF)、隐式反馈推荐、注意力机制、贝叶斯个性化排序标题翻译:注意力协同过滤:基于项目和组件级注意力的多媒体推荐原文地址:点这里摘要多媒体内容正主导着当
- AI大模型在搜索推荐系统中的应用前景
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍1.1问题由来随着互联网技术的迅猛发展,搜索推荐系统(SearchandRecommendationSystem)已经成为各大平台、搜索引擎的核心竞争力之一。传统的搜索推荐系统基于统计学方法,通过用户行为数据进行推荐,这种方法虽然效果稳定,但灵活性不足,难以应对复杂多变的用户需求。人工智能,特别是深度学习技术的发展,为搜索推荐系统带来了新的突破。基于大模型的推荐技术能够直接从用户输入的
- 亚马逊云科技-15分钟分析构建者新内容GenAI
taibaili2023
AWS
亚马逊云科技-15分钟分析构建者新内容GenAI关键字:[yt,AmazonRedshift,DataQualityRecommendations,DataIngestionAutomation,SensitiveDataMasking,InteractiveSparkAnalytics,UnifiedDataDiscovery]本文字数:400,阅读完需:2分钟导读演讲者在”AmazonClou
- 综述:大语言 RDRec:如何利用大语言模型做推荐系统模型在信息抽取上的应用_rdrec 模型
AI大模型-搬运工
语言模型人工智能自然语言处理AI大模型产品经理大模型大语言模型
推荐系统RDRec:RationaleDistillationforLLM-basedRecommendation大型语言模型(LLM)通过文本提示实现用户与物品间的有效语义推理,其推荐模型备受瞩目。然而,多数方法未深入探究交互背后的逻辑,如用户偏好与物品属性,这限制了LLM在推荐领域的推理深度。本文创新性地提出了原理蒸馏推荐器(RDRec),一种精简模型,旨在汲取更大语言模型(LM)生成的深层原
- 基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现
usp1994
旅游协同过滤算法算法推荐系统
点我下载==>基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现https://download.csdn.net/download/No_Name_Cao_Ni_Mei/88496060基于协同过滤算法的旅游推荐系统设计与实现DesignandImplementationofaTravelRecommendationSystembasedonCollaborativeFilteringAlgorithm目
- 基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现
usp1994
机器学习人工智能
基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现DesignandImplementationofaMachineLearning-basedStockPredictionandStockRecommendationSystem完整下载链接:基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现文章目录基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现摘要第一章绪论1.1研究背景1.2研究目的与意义1.3
- Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记
调包调参侠
推荐系统学习深度学习机器学习神经网络算法
SASRec论文阅读笔记论文标题:Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于:2018ICDM作者:Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码:https://github.com/pmixer/SASRec.pytorch论文地址:https://arxiv.org/pdf/1808.09781v1.pdf摘要顺序动态是许多现代推荐系
- 【3GPP】AT command 简介
ShiinaKaze
3GPPAT命令2G3G4G
ScopeATcommand用于TerminalEquipment(TE)通过TerminalAdaptor(TA)控制MobileTermination(MT)的功能和网络服务。命令前缀+C是ITU-TRecommendationV.250中为DigitalCellular保留的。这种抽象结构的多种实现:1.TA、MT与TE作为三个独立实体;2.TA集成在MT设备内部,TE作为独立实体;3.TA
- 从0开始使用Docker搭建Spark集群
吃鱼的羊
SPARKHadoop
https://www.jianshu.com/p/ee210190224f?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation最近在学习大数据技术,朋友叫我直接学习Spark,英雄不问出处,菜鸟不问对错,于是我就开始了Spark学习。为什么要在Docker上搭建Spark集群
- 【文献阅读分享】PAP-REC:个性化自动提示生成框架✨
Sheakan
推荐系统论文阅读总结人工智能推荐系统
标题期刊年份PAP-REC:PersonalizedAutomaticPromptforRecommendationLanguageModelACMTransactionsonInformationSystems(TOIS)2024研究背景在信息爆炸的时代,我们每天都要面对海量的数据和选择,这时候推荐系统就像我们的智能小助手,帮助我们在茫茫信息海洋中找到真正需要的资源。但是,传统的推荐系统模型大多
- NeuralCF 模型:神经网络协同过滤模型
Lewis@
神经网络人工智能深度学习
实验和完整代码完整代码实现和jupyter运行:https://github.com/Myolive-Lin/RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出,其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合,从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系。该模型利用神经网
- 基于python的音乐推荐系统设计与实现
wu_fei_yu
python开发语言
点我完整下载:基于python的音乐推荐系统设计与实现.docx基于python的音乐推荐系统设计与实现DesignandImplementationofaMusicRecommendationSystembasedonPython目录目录2摘要3关键词3
- Sass报错: Using / for division is deprecated
Pinia_0819
vuesass前端css
运行项目时报以下错误::Using/fordivisionisdeprecatedandwillberemovedinDartSass2.0.0.Recommendation:math.div($px,$screenWidth)Moreinfoandautomatedmigrator:https://sass-lang.com/d/slash-div官方还很贴心做了一个一键迁移的工具,执行下面两行
- 【Python百日进阶-Web开发-Peewee】Day295 - 查询示例(四)聚合1
岳涛@心馨电脑
Dashpython前端dash
文章目录14.6聚合14.6.1计算设施数量Countthenumberoffacilities14.6.2计算昂贵设施的数量Countthenumberofexpensivefacilities14.6.3计算每个成员提出的建议数量。Countthenumberofrecommendationseachmembermakes.14.6.4列出每个设施预订的总空位Listthetotalslots
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- ITU-T V-Series Recommendations
技术无疆
Othercompressionstandardsprotocolsinterfacenetworkalgorithm
TheITU-TV-SeriesRecommendationsonDatacommunicationoverthetelephonenetworkspecifytheprotocolsthatgovernapprovedmodemcommunicationstandardsandinterfaces.[1]Note:thebisandtersuffixesareITU-Tstandarddesig
- Make It a Chorus: Knowledge- and Time-aware Item Modeling for Sequential Recommendation sigir 20
农场主
机器学习
介绍的博客作者讲解摘要传统的推荐系统主要针对固有的、长期的用户偏好进行建模,而动态的用户需求也是非常重要的。通常,历史消费会影响用户对其关系项的需求。例如,用户倾向于一起购买互补产品(iPhone和AirPods),而不是替代产品(Powerbeats和AirPods),尽管替代购买的产品仍然迎合了他/她的偏好。为了更好地模拟历史序列的影响,以前的研究引入了项目关系的语义来捕捉用户的推荐需求。然而
- 多模态推荐系统综述
凤凰AI
推荐系统论文阅读人工智能数据挖掘机器学习
推荐系统(RS)已经成为在线服务不可或缺的工具。它们集成了各种深度学习技术,可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现,在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外,多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此,多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。在本文中,我们将主要从技术
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day10
wendyponcho
python机器学习
Q1.WhatisaRecommenderSystem?Arecommendersystemistodaywidelydeployedinmultiplefieldslikemovierecommendations,musicpreferences,socialtags,researcharticles,searchqueriesandsoon.Therecommendersystemsworka
- PSR
CaptainRoy
PSR(PHPStandardsRecommendation)是PHP框架之间标准的代码风格PSR-1:基本的代码风格PSR-2:严格的代码风格PSR-3:日志记录器接口PSR-4:自动加载PSR-1必须把PHP代码放在标签中类和方法名必须使用驼峰法常量名称必须全是大写字母,可以使用下划线把单词隔开PSR-2必须贯彻PSR-1代码风格使用四个空格缩进文件必须使用unix风格的换行符,最后要有一个空
- 因果推断推荐系统工具箱 - CFF(二)
processor4d
文章名称【CIKM-2021】【BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题,提出在feature-aware的推荐场景下,利用反事实样本提升模型性能。作者通
- 论文笔记:相似感知的多模态假新闻检测
图学习的小张
论文笔记论文阅读python
整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
- Happier Hour —— A book recommendation
诚威_lol_中大努力中
storyandfeelinglife
2hourisenough,lesswillbecruel/stressful,morewillfeelemptinessSpendtimedoingsportsFeeltheawesomenessoflifeornature.....Thisbookisaboutthefeelingsoftime.Whenthingshaverelationswiththepsychology,theycanb
- 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,