- PyTorch学习(13):PyTorch的张量相乘(torch.matmul)
赛先生.AI
PyTorchpytorch
PyTorch学习(1):torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习(2):torch.device-CSDN博客PyTorch学习(9):torch.topk-CSDN博客PyTorch学习(10):torch.where-CSDN博客PyTorch学习(11):PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN
- PyTorch实现CIFAR-10分类代码
曹勖之
PyTorch学习之路深度学习pytorch
这篇是PyTorch学习之路第七篇,用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码(书上的代码有好多冗余)目录完整代码(还未训练)完整代码(已训练,直接载入模型)下面实例数据集位于:C:\Users\22130\Learning_Pytorch\dataset完整代码(还未训练)importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsas
- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- 深入浅出PyTorch学习网址
今天是学习的一天
人工智能
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
- Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC(使用混合机器翻译模型)
我的昵称违规了
五月第二周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文,发现我文献阅读速度太
- Pytorch学习准备_Pycharm及Jupyter使用
写点什么呢
学习记录pytorch学习人工智能pythonpycharm
已经创建环境pytorch01,可参考http://t.csdnimg.cn/KwJvh一.pytorch环境查看打开AnacondaPrompt进入pytorch01环境condaactivatepytorch01列出这个环境下的工具包piplist二.Pycharm打开,创建新项目2.1选择“现有指示器"(笔者使用此法未成功,使用的是2.2)找到你自己的pytorch位置笔者如图可以看到解释器
- Pytorch学习01_加载数据初认识
写点什么呢
pytorch学习人工智能pythonpycharmpipipython
一.Dataset新建py文件fromtorch.utils.dataimportDataset可以按住”Ctrl“,鼠标左键点击Dataset,可以打开Dataset的定义及其内部函数二.编写引用cv2模块终端运行pipinstallopencv-python然后就可以引用cv2模块importcv2引用ImagefromPILimportImage数据集链接https://pan.baidu.
- Pytorch学习02_TensorBoard使用01
写点什么呢
学习记录pytorch学习人工智能pythonpycharm
更换编辑器找到自己的Anaconda安装路径下envs\pytorch01中的oython.exe,pytorch01是笔者自己创建的pytorch环境名选择好后,点击确定点击“应用”,再点击“确定”在pytorch环境下安装tensorboardpipinstallpytorch安装结束writer.add_scalar("y=x",i,i)运行如下内容fromtorch.utils.tenso
- Pytorch学习03_TensorBoard使用02
写点什么呢
学习记录pytorch学习人工智能pycharmpython
Opencv读取图片,获得numpy型数据类型复制图片的相对路径目前这种type不适用,考虑用numpy类型安装opencv,在pytorch环境下pipinstallopencv-python导入numpyimportnumpyasnp将PIL类型的img转换为NumPy数组img_array=np.array(img)HWC三通道H:高度W:宽度C:通道fromtorch.utils.tens
- 【pytorch学习】关于torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d
你好,我老婆不吃香菜
pytorch深度学习
两者之间的区别与联系首先给出结论,torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d两者本质上是一样的。具体可以参考torch.nn.MaxPool2d的源代码,核心源代码如下所示:from..importfunctionalasFclassMaxPool2d(_MaxPoolNd):kernel_size:_size_2_tstride:_size
- Pytorch学习记录-GEC语法纠错
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-GEC语法纠错01五月第一周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的,国内这块做的真的不行啊……学习计划GEC概念AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoL
- PyTorch(超详细)部署与激活 举起Python火炬,点亮智慧人生【Windows版】
心安成长
PyTorchpythonpytorchwindows
AI时代,我们不仅要学习Python,同时机器学习,深度学习利器也要逐步掌握,再次开始Pytorch学习教程记录。PyTorch是一个流行的开源深度学习框架,它可以用于构建、训练和部署各种机器学习和深度学习模型。PyTorch可以用于以下领域:计算机视觉:图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理:机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理:语音识别、语音合成、说话人识别等。生
- Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq(模型训练)
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后,找到了这个教程,《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
- Python-Pytorch学习记录
yt_0618
学习
目录1.python-pycharm下载安装2.VSCode下载安装3.MATLAB下载安装4.pytorch一条龙下载安装环境配置1.python-pycharm下载安装pycharm从安装到全副武装,学起来才嗖嗖的快,图片超多,因为过度详细!_pycharm下载和环境配置-CSDN博客https://chuanchuan.blog.csdn.net/article/details/119934
- pytorch学习笔记(2)--Tensor
ToToBe
pytorch笔记1024程序员节
系列文章pytorch学习笔记(1)–QUICKSTARTpytorch学习笔记(2)–Tensorpytorch学习笔记(3)–数据集与数据导入pytorch学习笔记(4)–创建模型(BuildModel)pytorch学习笔记(5)–Autograd文章目录系列文章Tensor(张量)1.初始化张量2.张量的属性3.张量的操作1.类似numpy的索引和切片2.拼接3.算数操作4.单元素张量5.
- PyTorch学习笔记(三):softmax回归
FriendshipT
PyTorch学习笔记pytorch回归深度学习softmax
PyTorch学习笔记(三):softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision获取数据集读取小批量PyTorch从零开始实现softmax获取和读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数定义优化算法计算分类准确率训练模型预测小结PyTorch模块实现
- PyTorch学习:加载模型和参数
TravelingLight77
DLPytorchpytorch深度学习神经网络
1.直接加载模型和参数加载别人训练好的模型:#保存和加载整个模型torch.save(model_object,'resnet.pth')model=torch.load('resnet.pth')2.分别加载网络的结构和参数#将my_resnet模型储存为my_resnet.pthtorch.save(my_resnet.state_dict(),"my_resnet.pth")#加载resne
- PyTorch学习笔记1
zt_d918
训练过程importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式,这里不提model#loss函数定义loss_fn=torch.n
- 第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)+ pytorch学习(Resnet代码实现)
@默然
笔记pytorch学习人工智能python深度学习机器学习
第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch学习(ResNet代码实现)2.1数据集2.2文件结构2.3下载
- 第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)+ pytorch学习
@默然
笔记学习pytorch深度学习人工智能python
第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)摘要Abstract1.弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch学习2.1.对现有模型进行修改2.2.优化器的使用2.3.完整的模型训练套路总结摘要弱监督学习是一种机器学习方法,其训
- 第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+ pytorch学习
@默然
笔记pytorch学习
第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接1.3.3实施细节1.4实验1.4.1数据集1.4.1.1CIFAR1.4.1.2SVHN1.4.2模型训练1.4.3CIFAR和SVHN的分类结果1.4.4ImageNet上的分类结果1.5总结
- Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX在很早很早以前(至少一个半月),我做过几节关于tensorboard的学习记录。https://www.jianshu.com/p/23205a7921cdhttps://www.jianshu.com/p/6235c1ecde67https://www.jianshu.com/p/2b24454b0629https://ww
- PyTorch学习---2.自动求梯度
与世无争小菜鸡
自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念:方向导数:是一个数;反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数:是多个数(每元有一个);是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数,因此二元函数就有两个偏导数。偏导函数:是一个函数;是一个关于点的偏导数的函数。梯度:是一个向量;每个元素为函数对一元变量的偏导数;它既有大小(其大小为最大方向导数),也有方向。摘自《方向导数与梯度》梯度从本质上来说也是导数的一种
- pytorch学习路径
诗人藏夜里
微信公众号:诗人藏夜里参考了黄海广老师的[pytorch快速入门资料](https://zhuanlan.zhihu.com/p/87263048),并结合自身从0到1的学习经历,写下此pytorch入门路径本路径适合人群:深度学习初学者,深度学习框架初学者**欢迎拥抱最美DL框架**#1.[莫烦pytorch系列教程](https://morvanzhou.github.io/tutorials
- 小土堆pytorch学习笔记004
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记机器学习深度学习
目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用(1)最大池化画图理解:(2)代码实现:5、神经网络-非线性激活(1)代码实现(调用sigmoid函数)6、神经网络-线性层(1)代码7、网络搭建-小实战(1)完整代码1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用官网地址:pytorch里的nnimporttorchfromtor
- 小土堆pytorch学习笔记003 | 下载数据集dataset 及报错处理
柠檬不萌只是酸i
深度学习人工智能深度学习机器学习pytorchpython
目录1、下载数据集2、展示数据集里面的内容3、DataLoader的使用例子:结果展示:1、下载数据集#数据集importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./test10_dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(ro
- 小土堆pytorch学习笔记005 | 完结,✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
柠檬不萌只是酸i
深度学习学习笔记pytorch机器学习深度学习
目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢?3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子:5、模型训练保存+读取(1)保存(2)读取6、完整的模型训练:(1)代码【model文件】:【主文件】:(2)运行截图:(3)绘图展示:(4)添加训练正确率的完整代码:(5)总结!!!:(6)使用GPU训练7、完整模型验证(1)代码(2)运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间
- 小土堆pytorch学习笔记002
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
目录1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:(2)显示图片:2、Transform的使用3、常见的Transforms(1)#ToTensor()(2)#Normalize()(3)#Resize()(4)#Compose()4、总结:1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnu
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续2)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p30:1.均方差(MeanSquaredError,MSE):(1)注意区分MSE和L2范数:L2范数要开根号,而MSE不需要开根号。用torch.norm函数求MSE的时候不要忘记加上pow(2)。求导:pytorch实现自动求导:第一种方法:torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法:(1)在创建w之后,用来设置w需要求导。(2)在创建w的时候,用w=torch.te
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续1)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p22:1.加减乘除:(1)add(a,b):等同于a+b。(2)sub(a,b):等同于a-b。(3)mul(a,b):等同于a*b。(4)div(a,b):等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘:matmul注意区分:(1)*:表示相同位置的元素相乘;(2).matmul:表示矩阵相乘。对于(2)矩阵的相乘,有三种方式:(1)torch.mm:只适用于二维的tensor,
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement