- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- Python开发常用的三方模块如下:
换个网名有点难
python开发语言
Python是一门功能强大的编程语言,拥有丰富的第三方库,这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库,涵盖了多个领域:1、NumPy,用于科学计算的基础库。2、Pandas,提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib,一个绘图库。4、Scikit-learn,机器学习库。5、SciPy,用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow,由Google开发的开源机
- K近邻算法_分类鸢尾花数据集
_feivirus_
算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
- 深度 Qlearning:在直播推荐系统中的应用
AGI通用人工智能之禅
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
深度Q-learning:在直播推荐系统中的应用关键词:深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
- Cut, Paste and Learn方法解读
wangxinwei2000
深度学习人工智能
Abstract问题背景:标注数据的缺乏:在实例检测任务中,部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如,在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。每当面对新的环境和新的物体实例时,都需要进行昂贵的数据收集和标注工作。研究贡献:解决方法:本文提出了一种简单的方法,可以以最小的努力生成大量标注的实例数据集。关键洞察:研究者的关键洞察是,仅仅确保“局部真实感”(patc
- 机器学习 流形数据降维:UMAP 降维算法
小嗷犬
Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP(UniformManifoldApproximatio
- python画出分子化学空间分布(UMAP)
Sakaiay
python
利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
- 云服务业界动态简报-20180128
Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵,涵盖企业版、大数据版、AI
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- ResNet的半监督和半弱监督模型
Valar_Morghulis
Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有:https://hub.fastgit.org/r
- 联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记
努力搬砖的星期五
笔记联邦学习机器学习机器学习tensorflow
FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE文章目录FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddata1.DecentralizeddataEdgedevicesGboard:mobilekeyboa
- PCL 怎样可视化深度图像
LeonDL168
PCL计算机视觉人工智能视觉检测图像处理算法
本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法,在3D视窗中以点云形式进行可视化(深度图像来源于点云),另一种是,将深度值映射为颜色,从而以彩色图像方式可视化深度图像。代码首先,在PCL(PointCloudLearning)中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中,打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件,同文件夹下可以找到相关的测试点云文件room_scan1.
- Visual Studio中的Android模拟器使用详解
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androidandroidstudioandroidandroid应用
关注微信号:javalearns随时随地学Java或扫一扫随时随地学JavaMicrosoft本周发布了VisualStudio2015预览版,里面包含Android开发工具.安装的时候,如果选Android开发,VisualStudio会把调试Android应用程序用的VisualStudio模拟器也装上.在介绍这个新模拟器之前,我们先来聊一聊,为什么需要一个新的Android模拟器–当然,你也
- SQLServer2022新特性 GENERATE_SERIES函数
zxrhhm
sqlserver数据库
SQLServer2022新特性GENERATE_SERIES函数,在给定间隔内生成一系列数字。序列值之间的间隔和步骤由用户定义。参考官方地址https://learn.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/functions/generate-series-transact-sql?view=sql-server-ver161、本文内容语法参数返回类型权限示例相关内容适用于
- Git报错(一)fatal: Could not read from remote repository.
librarycode
解决方案来自CSDN:https://blog.csdn.net/cxwtsh123/article/details/79194263?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distr
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//Inthistutorial,youwillchangethepreviousHelloWorldapplicationto//furtheryourunderstandingofmotionmodels.Previouslyyoulearnedhowtoplacea//camerainasceneandmovethecamerapositionviamouseandkeyboardinput
- Awesome TensorFlow
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人工智能移动开发大数据
AwesomeTensorFlowAcuratedlistofawesomeTensorFlowexperiments,libraries,andprojects.Inspiredbyawesome-machine-learning.WhatisTensorFlow?TensorFlowisanopensourcesoftwarelibraryfornumericalcomputationusin
- c语言的冒泡排序
yanghedada
C语言菜鸟的入门看了一天的C语言,出现了第一个关于数组的应用#includeintmain(){inti,j,t,LearnTime[10];printf("pleaseenter10number:\n");for(i=0;iLearnTime[i+1])//交换值{t=LearnTime[i];LearnTime[i]=LearnTime[i+1];LearnTime[i+1]=t;}print
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ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习
Efred.D
人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
- 端到端的自动驾驶论文与代码整理
大别山伧父
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LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork:WorldonRails(2020)Checkoutoursubmissiontothe2020CARLAChallenge!pass
- 分类算法可视化方法
dundunmm
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可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- 【机器学习】广义线性模型(GLM)的基本概念以及广义线性模型在python中的实例(包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归)
Lossya
机器学习pythonscikit-learn线性回归人工智能逻辑回归
引言GLM扩展了传统的线性回归模型,使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量(ResponseVariable)1.2.2链接函数(LinkFunction)1.2.3线性预测器(LinearPredictor)1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
- Lt-8 Multithreading
yanlingyun0210
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IntendedLearningOutcomesTounderstandtheconceptofconcurrency.Tounderstandthedifferenceofaprocessandathread.TodefineathreadusingtheThreadclassandRunnableinterface.TocontrolthreadswithvariousThreadmethod
- conda安装包报PackagesNotFoundError错误
张遥
数据分析pythonanaconda
先查找包(base)bash-3.2$anacondasearch-tcondasklearn返回包的相关信息根据对应的包的包名使用如下命令(base)bash-3.2$anacondashowcorjos/sklearn-pandas会直接给出安装命令condainstall--channelhttps://conda.anaconda.org/corjossklearn-pandas
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Padid
学习笔记c++图形渲染着色器
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- 如何使用Pytorch-Metric-Learning?
鱼儿也有烦恼
PyTorchpytorch
文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning?1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
- 探索Linux之门:Linux 101开源项目深度解读
余靖年Veronica
探索Linux之门:Linux101开源项目深度解读linux-101AnyonewhowantstolearnLinuxcanreadandaddnewinformationtheylearn.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/linux-101在浩瀚的数字海洋中,Linux操作系统如同灯塔,指引着开发者的航程。今天,我们为你揭开一个宝藏般的项目——L
- 推荐开源项目:PyTorch-Metric-Learning
潘惟妍
推荐开源项目:PyTorch-Metric-Learningpytorch-metric-learningTheeasiestwaytousedeepmetriclearninginyourapplication.Modular,flexible,andextensible.WritteninPyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorc
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p
'+data.comment.content[i].authorid+'
'+data.comment.content[i].contetnt+'