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空云风语
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ONNX基础入门ONNX是什么ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange(开放神经网络交换),是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发,后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持,旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题,为模型的存储、交换和部署提供统一标准,使
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神经网络15044
仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 【Python】已解决:Traceback (most recent call last): File “C:/python/kfc.py”, line 8, in KfcError: KFC Cra
屿小夏
pythonc语言开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(Forward Pass)与反向传播(Backward Pass)
烟锁池塘柳0
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【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(ForwardPass)与反向传播(BackwardPass)摘要:在深度学习的星辰大海中,无论模型多么复杂,其训练过程都离不开两大核心支柱:前向传播(ForwardPass)和反向传播(BackwardPass)。理解这两个概念,就等于拿到了解开神经网络训练奥秘的钥匙。本文将用最直白易懂的方式,并结合规范的数学表达,为你彻底讲透这两个基本而又重要的过程。文章目录
- 【深度学习】强化学习(Reinforcement Learning, RL)主流架构解析
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
强化学习(ReinforcementLearning,RL)主流架构解析摘要:本文将带你深入了解强化学习(ReinforcementLearning,RL)的几种核心架构,包括基于价值(Value-Based)、基于策略(Policy-Based)和演员-评论家(Actor-Critic)方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法,帮助你构建一个清晰的RL知识体系。文章目录强化学习(Rei
- 边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用:模型的参数量只是冰山一角
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习物联网人工智能
边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用:模型的参数量只是冰山一角在边缘设备上部署深度学习模型已成为趋势,但资源限制是其核心挑战之一。其中,显存(或更广义的内存)占用是开发者们必须仔细考量的重要因素。许多人认为显存占用主要取决于模型的参数量,这种看法虽然没错,但并不全面。实际上,显存的占用远不止模型参数量那么简单。关于边缘设备(EdgeDevice)的介绍,可以参见我的这一篇文章:EdgeDevi
- 【Python打卡Day48】随机张量与广播机制@浙大疏锦行
可能是猫猫人
Python打卡训练营内容python开发语言
在继续讲解模块消融前,先补充几个之前没提的基础概念尤其需要搞懂张量的维度、以及计算后的维度,这对于你未来理解复杂的网络至关重要一、随机张量的生成在深度学习中经常需要随机生成一些张量,比如权重的初始化,或者计算输入纬度经过模块后输出的维度,都可以用一个随机函数来实现需要的张量格式,而无需像之前一样必须加载一张真实的图片。“张量”概念它听起来可能有点抽象,但在数学和物理学(尤其是广义相对论、连续介质力
- spring boot + caffeine使用
月光一族吖
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一、Caffeine缓存背景Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库,由Google的BenManes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计,采用了近似LRU(LeastRecentlyUsed,最近最少使用)算法,以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中,作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。二、Caffeine缓存优点与缺点优
- 视觉表征和多模态融合
一只齐刘海的猫
语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点,特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式,而多模态融合则是将不同类型的数据(如视觉、文本、音频等)进行整合,以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的:将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法:卷积神经网络(CNN):传
- 深度探索:机器学习中的 条件生成对抗网络(Conditional GAN, CGAN)算法原理及其应用
目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点:缺点:6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)作为一种深度学习框架,在无监督学习领域展现出强大的能力,特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而,原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
Gyoku Mint
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【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件
第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分:神经网络算法理论详解与实践第四节:神经网络中的重要组件内容:激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用。理解这些组件有助于构建更加稳健且高效的模型。一、激活函数(ActivationFunction)【深度学习】关键技术-激活函数(ActivationFunctions
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一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务,通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位,当前主流技术包括:经典算法:YOLO系列(实时性强)、FasterR-CNN(精度高)、SSD(平衡速度与精度)技术升级:结合深度学习(CNN、Transformer)、多模态融合(视觉+红外+雷达)、边缘计算实时处理二、国防领域核心应用实例(一)军事侦察与监控系统无人机侦察与目标识别应用场景:战术无人
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文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架,它基于Python,并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力。1.PyTorch的基本特点动态计算图:PyTorch采用动态计算图的方式,这意味着计算图是在运
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目录基础操作张量操作:tf.constant用于创建常量张量tf.Variable用于创建可训练的变量张量tf.reshape可改变张量的形状tf.concat可将多个张量沿指定维度拼接tf.split则可将张量沿指定维度分割数学运算:tf.add张量的加运算tf.subtract张量的减运算tf.multiply张量的乘运算tf.divide张量的除运算tf.pow计算张量的幂tf.sqrt计算
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中超分辨率(SuperResolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型(如ED
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LNL13
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一、生成式AI:重构数字内容生产范式(一)技术定义与核心价值生成式人工智能(GenerativeAI)是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系,其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出。与传统判别式AI(如图像分类)不同,生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越,典型应用包括:文本领域:ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域:MidJourney艺术创
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
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Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
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- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
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文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
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- 什么是端到端自动驾驶
未来创世纪
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
一、与传统架构的核心差异工作流程传统模块化架构是分模块串联,比如感知模块先识别出前方有交通信号灯变红,然后将此信息传递给决策模块,决策模块决定要停车,接着规划模块规划出减速的路径和方式,最后控制模块执行停车操作。而端到端架构是直接将传感器的原始数据(如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等)输入给一个单一深度学习模型,模型直接输出控制指令,如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在
- 提升自动驾驶导航能力:基于深度学习的场景理解技术
星辰和大海都需要门票
路径规划算法自动驾驶深度学习人工智能
EnhancingAutonomousVehicleNavigationUsingDeepLearning-BasedSceneUnderstanding提升自动驾驶导航能力:基于深度学习的场景理解技术摘要-为应对复杂环境下的自动驾驶导航,系统高度依赖场景理解的准确性。本研究提出一种基于深度学习的新方法,将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
- 两级缓存 Caffeine + Redis 架构:原理、实现与实践
大只鹅
缓存redis架构
一、前言在高性能服务架构设计里,缓存是关键环节。常规做法是将热点数据存于Redis/MemCache等远程缓存,缓存未命中时再查数据库,以此提升访问速度、降低数据库压力。随着发展,架构有了改进,部分场景下单纯远程缓存不够,需结合本地缓存(如Guavacache、Caffeine),形成本地缓存(一级缓存)+远程缓存(二级缓存)的两级缓存架构,进一步提升程序响应与服务性能,其基础访问流程如下(暂不考
- AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式
AI大模型应用之禅
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AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式关键词:人工智能、自动驾驶、协同创新、深度学习、计算机视觉、传感器融合、决策系统摘要:本文深入探讨了人工智能与自动驾驶技术的协同创新模式。我们将从基础概念出发,逐步分析AI如何赋能自动驾驶系统,涵盖感知、决策和控制三大核心模块。文章将通过生动的比喻解释复杂技术原理,展示实际代码实现,并探讨未来发展趋势和挑战。通过这篇文章,读者将全面理解AI与自动驾驶如何相互促进
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
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人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中,语言模型是一个重要的概念,它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来,随着深度学习技术的发展,大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中,Gemini是一种新型的大型语言模型,它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
- 第G1周:生成对抗网络(GAN)入门
本文为365天深度学习训练营原作者:K同学啊基础任务:1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码,并跑通代码进阶任务:调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是近年来深度学习领域的一个热点方向。GAN并不指代某一个具体的神经网络,而是指一类基于博弈思想而设计的神经网络。GAN由两个分别被称
- 数据分析的智能化变革:AI人工智能
AI大模型应用工坊
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数据分析的智能化变革:AI人工智能关键词:数据分析、智能化变革、AI人工智能、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了数据分析领域借助AI人工智能实现的智能化变革。详细阐述了相关核心概念、算法原理、数学模型,通过具体的项目实战展示了AI在数据分析中的应用,介绍了实际应用场景以及可利用的工具和资源。同时对数据分析智能化变革的未来发展趋势与挑战进行了总结,并解答了常见问题,为读者全面了解这一变革提供了丰
- 注意力机制还有招?混合注意力好发不卷
2025深度学习发论文&模型涨点之——混合注意力混合注意力是一种融合多种不同类型注意力机制的技术,旨在提升模型对数据中关键特征的识别与处理能力。以SENet为例,它通过对特征通道进行全局池化操作,随后利用两个全连接层对通道的重要性进行建模,从而实现通道级的注意力分配。而CBAM则先应用空间注意力,通过利用特征图的通道最大值和平均值来突出重要区域,之后再进行通道注意力操作,借助全连接层来强化特定通道
- 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
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- 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,