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智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
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- 神经网络-损失函数
红米煮粥
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- 自信
净域
今天我打击了某人的自信我的自信回来了损有余而补不足不得不说我喜欢这个特殊的正能量不是会放大缩小而是类似熵平衡的那种奇怪的平衡
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- 毕设项目 基于特征熵值分析的网站分类系统实现(源码+论文)
iuidfds
毕业设计毕设
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- 【机器学习】4 ——熵
qq_43507078
我的机器学习机器学习人工智能
机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性,由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年提出,称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。其定义为:H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中:X是一个随机变量,它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率。熵H
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 两种常用损失函数:nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
大多_C
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两种用于模型训练的损失函数:nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数,通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失(NegativeLo
- Focal Loss的简述与实现
友人Chi
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文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p})=-ylog(\hat{p})-(1-y)log(1-\hat{p})Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)其中p^\hat{p}p^为预测概率大小。此处的交叉
- 数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
啥都想学点的研究生
矩阵线性代数
topsis模型赋予权重有层次分析法,但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)针对层次分析法主观性太强的弊端,我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。如何度量信息量的大小,以小明和小王的例子为例:建立信息量I(x)和P(x)之间的关系:信息熵的定义:信息熵越大,信息量是越大还是越小呢
- 2021-07-23——第23课:每个人的生命中需要一名个人成长教练——学习打卡
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有几年时间,我都是掉到自己的情绪和事件里面,一直没跳出来。每次鼓起信念去坚持,然后遇到点什么情绪,就被打败了。一段时间后又鼓起勇气去尝试,然后发生了点什么事,就又被打败了。就这样反反复复几年后,我加入了007,7天写一篇的节奏,不快,但是有时候我还是很艰难才坚持下来,但是一年多后,我发现我可以很轻松了。就像现在,我已经做到日更一百多天了。我才发现,我是受到了007里正向人的影响。以前闭门造车,熵不
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福利资源区块链python开发语言
先看图跑了大概一天这是结果具体是通过BIP39规则生成的种子数据生成完词组后,再根据词组生成姨太地址#生成随机助记词defgenerate_mnemonic():entropy=os.urandom(16)#随机生成16字节熵mnemonic=[]foriinrange(12):#生成12个助记词word_index=int.from_bytes(entropy[i:i+1],'big')%len
- 《逆熵增成长之路》:如何让学到的知识更有价值?
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今天继续阅读《逆熵增成长之路》第六章:输入-思考-思考篇,有以下3个感悟,分享给大家。1.什么样的知识值得学?2.如何提高学习效率?3.如何让知识变得更有价值?认真看完,你一定会有所收获。01.什么样的知识值得学?人们常说:你接触什么样的信息,决定你成为什么样的人。这就需要我们控制好自己的信息输入源,包括看什么书、关注什么样的公众号、视频号等。那什么是好的信息输入源呢?《逆熵增成长之路》上提到的4
- 决策树(decision tree)
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决策树就是像树结构一样的分类下去,最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记,所以有些地方也不是很清楚。大概流程就是1.查看子类是否属于同一个类2.如果是,返回类标签,如果不是,找到最佳的分类子集的特征3.划分数据集4.创建分支节点5.对每一个节点重复上述步骤6.返回树首先我们要像一个办法,怎么来确定最佳的分类特征就是为什么要这么划分子集。一般有三种方法:1.Gini不纯度2.信息熵3
- 心熵,心流,以及复盘3R
热血青年John
今天学到了两个新词汇---心熵和心流。用自己的话来反馈一下。在化学反应体系里,熵值越大,反应越不稳定。大脑思维不集中的时候瞻前顾后,或者思维活跃的有些可怕一会儿思考宇宙尽头人类与黑洞的联系一会儿纠结待会儿吃啥,大脑处于一种混乱状态,意识里可能只有几个念头,但潜意识里可能有多得多的念头在相互碰撞,争夺者你的注意力和大脑的控制权,这时候你的大脑就像是一个热气膨胀的锅,里面的热烫的气体肆意翻腾,照顾之间
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早起星人
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目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- BCEWithLogitsLoss
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BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss),使得在训练过程中更加数值稳定。特点:数值稳定性:直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题,特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
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sz66cm
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梯度下降算法梯度下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。计算损失:对当前模型输出和实际目标值计算损失(如均方误差、交叉熵等)。计算梯度:计算损
- 一屋不扫,何以扫天下
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“一屋不扫,何以扫天下”这篇作文在我初中的时候就写过,无非是人首先要修炼自己,自身本领强,方能打天下。人应该有自己的良好习惯、行为举止,包括处所洁净........如今看来当时我是懂了道理,却并不深刻。人到中年方知“使熵值减小”的人才能自食其力、有所成就、有所作为。只有不断对自己整合,才能不断进步和接近完美。而熵是什么?熵即混乱度,越混乱熵值就会越大。一个人总是乱糟糟的,毫无计划,东西乱放,衣服乱
- 2019给吴军老师的第一封信
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吴军老师好:所谓信息的相关性,可以从宏观和微观两个角度思考。从宏观的角度上讲就是要把信息放到系统中去思考。因为在系统中信息的形态是不断变化的,这一点对于使用信息,继而要认识、利用和改变系统的人是十分重要的,信息的形式虽然分散,但基于某种原因,却往往能在有意无意间汇聚成一条条或大或小的脉络,其核心正是老师提到的人类认知世界的本源。物质也好,能量也罢,在历史的演化中都逃不过一个目的性。因为信息负熵迫使
- 王晓芳在增长势能课上提到的这个定律,为什么让全宇宙都绝望?
晓芳聊职场
王晓芳在增长势能课上提到的这个定律,为什么让全宇宙都绝望?企业家最深的痛就是增长乏力---王晓芳授课老师|王晓芳壹创新商学创办人2019年壹创新商学课上,王晓芳教授分享了“熵增定律”,同时以华为为例,讲述了企业管理是如何通过“耗散结构”进行“反熵增”,从而活下去。熵增定律,也叫“热力学第二定律”。这是德国人克劳修斯提出的理论,最初用于揭示事物总是向无序的方向的发展、以及“孤立系统下热量从高温物体流
- 将自己产品化
飞叶灵
今天开始读《纳瓦尔宝典》,文章开篇的核心,人生应该让自己走思维体系和思维模式更新之路。在各个学科中建立自己的思维体系,高数中微积分的思维体系,大物中的熵的思维体系,《道德经》中天人合一,道法自然体系等等。像樊登老师最喜欢提及的认知ABC的看法模型一样,我们需要在各种知识、宗教、娱乐中学习提升自己看到每一件事情发生的产生的影响的看法B,通过看法B把那些不如意的事情看到背后的祝福……这不由让我想起了,
- 基于熵权法对Topsis模型的修正
钰见梵星
数学建模算法
基于熵权法对Topsis模型的修正有n个要评价的对象,m个评价指标的标准化矩阵,可以使用层次分析法给这m个评价指标确定权重∑j=1mωj=1\sum_{j=1}^m{\omega_j}=1j=1∑mωj=1层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)熵权法是一种客观赋权方法依据的原理:指标的变异程度越小,所反映的信息量也越少,
- CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能算法深度学习信号处理matlab
CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。并输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。下面对所涉及算法及运行效果进行介绍好的,下面
- SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能matlab信号处理
对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。可输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。从Excel表格中读取,直接替换数据就可以使用,matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解(SGMD)是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架,用
- 蓝桥杯刷题--python-9(2023填空题2)
芝士小熊饼干
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001串的熵-蓝桥云课(lanqiao.cn)importmathn=23333333foriinrange(1,n>>1):j=n-ia=-(i/n)*(math.log2(i/n))*i-(j/n)*(math.log2(j/n))*ja=round(a,4)ifa==11625907.5798:print(i)break0求和-蓝桥云课(lanqiao.cn)n=20230408print(
- 4D习书-第十四章 人们需要被包融的感觉
明心悦己
本章主要讲述了人们为什么需要包融和包融的好处。A.我的关注点马斯洛的需求层次理论说明人们在感到被感激和包融之前,不可能向更高层的任务(解决问题或者进行创造)迈进。最好的说服是用上耳朵,因为人们需要被聆听的感觉。M.情绪和内心独白的确是这样的,如果人们没有感觉到舒服,就会有精神熵,会限制他们的创造性。B.让自己更好的行动耐心听老公说话,除了向他表示感激,更多去倾听、包融他的行为,让他在家里感觉到舒服
- 追求规则生活的自由——今天开始第一天日更
谷气质
已经体验不规则生活体验了好久,不规则的生活让我觉得自由,那是之前,经历过一段时间大概是辛苦的工作以后吧,现在几乎已经忘了那时的忙碌。现在更加体会到其实那样规则的生活不一定代表不自由,这样混乱不规则的生活也不一定就是自由,射手座的人对自由要求比较多。规则的生活至少让我不用去想那么多。只是按部就班的做事就好,当打乱之前生活的节奏,每天不知道该干什么的时候,反而会大脑和心都处于增熵过程中,需要耗费精力。
- 蓝桥杯:01串的熵讲解(C++)
DaveVV
蓝桥杯c++蓝桥杯c++c语言算法数据结构
01串的熵本题来自于:2023年十四届省赛大学B组真题(共10道题)主要考察:暴力。代码放在下面,代码中重要的细节全都写了注释,非常清晰明了:#includeusingnamespacestd;intmain(){//请在此输入您的代码intn=23333333;//01串的长度doubletarget=11625907.5798;//信息熵的目标值for(inti=0;i(i)/n;//强转,让
- 【BIOS】解锁BIOS隐藏菜单/高级选项
啵啵啵啵哲
BIOS搞机windows
免责声明:修改BIOS存在风险,请谨慎操作。作者不对因操作不当而导致的任何后果负责。一些默认的BIOS菜单选项相当有限,无法进行一些高级选项的修改。通过修改BIOS内容,我们可以解锁被隐藏的高级菜单,如Above4GDecoding、ResizableBar等。本教程将介绍如何解锁这些隐藏菜单。本教程与工具参考/来源:(1)B站视频:熵阳之昕:人人都能解锁BIOS隐藏选项最新最简单(AMIBIOS
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
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