- BEV+Transformer
Monkey PilotX
自动驾驶transformer深度学习人工智能
在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 线性回归 python代码
黄涵奕
python线性回归numpy机器学习开发语言
下面是一个线性回归模型的Python代码示例:importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([5,7,9,11,13])#建立模型reg=LinearRegression().fit(x,y)#预测reg.predict(np
- Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-predict.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
predict.pyultralytics\models\yolo\detect\predict.py目录predict.py1.所需的库和模块2.classDetectionPredictor(BasePredictor):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefromultralytics.eng
- OpenFeature 实战:统一特征开关在风控模型的落地与灰度发布方案
大熊计算机
#阿里云网络
1风控系统的特征管理困境在金融风控场景中,我们面临的核心矛盾:模型迭代速度与线上稳定性的平衡。典型问题包括:#传统硬编码特征开关的弊端示例ifuse_new_fraud_model_v2:#全局开关result=new_model.predict(request)else:result=old_model.predict(request)痛点分析:开关逻辑与业务代码耦合(发布周期=代码部署周期)无
- springcloudgateway权限验证_Spring Cloud Gateway实现Gateway Filter和Global Filter-Part 5
本文基于SpringCloudGateway网关,进行自定义GatewayFilter和GlobalFilter的实践。与Zuul网关不同的是,filter除了分为“pre”和“post”两种方式的filter外,在SpringCloudGateway中,filter从作用范围可分为另外两种,一种是针对于单个路由的gatewayfilter,它在配置文件中的写法同predict类似;另外一种是针对
- springcloudgateway权限验证_spring cloud gateway之filter篇
weixin_39675679
在上一篇文章详细的介绍了Gateway的Predict,Predict决定了请求由哪一个路由处理,在路由处理之前,需要经过“pre”类型的过滤器处理,处理返回响应之后,可以由“post”类型的过滤器处理。filter的作用和生命周期由filter工作流程点,可以知道filter有着非常重要的作用,在“pre”类型的过滤器可以做参数校验、权限校验、流量监控、日志输出、协议转换等,在“post”类型的
- Flask服务封装+Docker服务部署
开出南方的花
flaskdockerpython
Flask总结Faslk是一个Web框架,可以用于提供服务流程导入Flask实例化Flask对象创建路由并返回内容,页面或具体数据在main函数中调用Flask对象.run方法,可以指定端口号和监听地址等示例代码fromflaskimportFlask,request,json,Responsefromdm02_model_train_predimportmy_model_predictapp=
- Day18 推断聚类后簇的类型
cylat
python打卡聚类机器学习人工智能
1.推断簇含义的2个思路:先选特征和后选特征#选择k值selected_k=3#这里选择3后面好分析,也可以根据图选择最佳的k值#使用选择的k值进行KMeans聚类kmeans=KMeans(n_clusters=selected_k,random_state=42)kmeans_labels=kmeans.fit_predict(X_scaled)X['KMeans_Cluster']=kmea
- 比较全的时间日期维表sql
LookDreamGo
hive数据仓库sql数据库database
--日期维表基本信息withtmp_es_date_00as(selectregexp_replace(predict_date_day,'-','')asdate_id--日(yyyymmdd),predict_date_dayasdate_code--日(yyyy-mm-dd),concat(year(predict_date_day),'年',month(predict_date_day),
- PyQT 做图像分类GUI,生成exe文件
听风吹等浪起
深度学习之应用篇pyqtpython开发语言多分类人工智能
目录1.介绍2.LeNet神经网络3.其他代码4.生成exe可执行文件5.运行结果1.介绍这次文章目的是用PyQT做一个实际的项目因为图像分类的网络通过主流的网络框架很容易实现,但是想要真实的预测图像的话,之前的方法都是再pycharm里面生成一个predict.py文件。然后再里面用PIL去读取图像,传递给网络后再pycharm里面进行输出预测由于这样的方式预测图像很麻烦,而且电脑上没有pyth
- 【科研】YOLOv8中anchor_points可视化(更新中)
KleinLan
YOLO
目录写在前面anchor-point可视化YOLOv8官方源码解读predictor写在前面感叹一下:如果GPT能在我刚上大学的时候出来,也许我能学的比现在好太多,毕竟大学有一个比自己优秀太多的人引导着是多么地捷径。anchor-point可视化YOLOv8官方源码解读predictorultralytics/ultralytics/models/yolo/obb/predict.py中源码有一个
- 算法模型部署后_python脚本API测试指南-记录3
像风一样自由2020
算法python支持向量机
API测试指南服务运行后,可以通过以下方式测试:Curl:curl-XPOST-F"file=@./test_dataset/surface/surface57.png"http://:9000/api/v1/predictPython脚本:(参考svm_request测试.py)importrequestsurl='http://:9000/api/v1/predict'file_path='.
- Winner Takes ALL(WTA) 胜者为王策略 赢者通吃策略
xlxlqqq
人工智能
#programmer©right:xlxlqqq#data:2023-12-15简介“WinnerTakesAll”(WTA)深度学习策略是一种用于神经网络和模型训练的方法,其主要目标是选择网络中具有最大活跃度或激活的单元,使其成为"赢家",并抑制其他单元。这个策略在不同的领域和应用中都有其独特的用途。提出和发展历史WTA策略的概念起源于生物学对于神经元工作方式的观察。在神经系统中,激活
- 赢者通吃自编码器(WTA-AE)
wzg2016
参考:1.论文:winner-take-all-autoencoders.pdf2.代码:a.fullconnectWTA-AEb.Conv-WTA-AE简单理解:spatialsparsity:对卷积得到的feature-map-tensor(shape=[N,H,W,C]),沿每个channel,是一个H*W的张量,仅仅保留这个H*W的张量上的最大值,其余数值元素置零。lifetimespar
- 通过带有FLASK的REST API在PYTHON中部署PYTORCH
孙琪翔
在本教程中,我们将使用Flask部署PyTorch模型,并公开用于模型推断的RESTAPI。特别是,我们将部署预训练的DenseNet121模型来检测图像。TIPAllthecodeusedhereisreleasedunderMITlicenseandisavailableonGithub.APIDefinition我们将首先定义API端点,请求和响应类型。我们的API端点将在/predict该
- 概率预测之NGBoost(Natural Gradient Boosting)回归和分位数(Quantile Regression)回归
人工都不智能了
boosting回归kotlin
概率预测之NGBoost(NaturalGradientBoosting)回归和线性分位数回归NGBoostNGBoost超参数解释NGBoost.fitscore(X,Y)staged_predict(X)feature_importances_pred_dist方法来获取概率分布对象分位数回归(QuantileRegression)smf.quantreg对多变量数据进行分位数回归分析概率预测
- 量化指标公式源码_最牛通达信量化副图指标公式源码
胡匪
量化指标公式源码
M1:=5;M2:=10;ZLCM:=EMA(WINNER(CLOSE)*70,3);{//主力筹码估算}SHCM:=EMA((WINNER(CLOSE*1.1)-WINNER(CLOSE*0.9))*80,3);{//小筹码估算}ZSHTL:=SHCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//小股民套牢筹码比率}ZZLKP:=ZLCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//主力控盘筹码比率}ZCM
- ultralytics训练RT-DETR踩坑记录----yolo val/predict指令执行错误
van_xiayu
rtdetr踩坑人工智能深度学习
问题:在使用指令yolodetecttrainmodel=XXXdata=XXX训练U版rtdetr时,博主发现训练完成后进行验证时,可以正常print各项指标(P、R、map)然而,在使用指令yolodetectvalmodel=XXXdata=XXX进行验证时却出现指标全部为0的问题本菜鸡摸索了好久终于找到了解决方法:解决步骤:1、将/ultralytics/models/rtdetr/__i
- 用人话讲kanlman滤波器
NurDroid
算法
先记住一句话:卡尔曼滤波就是通过“预测+测量反馈”来动态修正估计值的算法,像“不断纠错的GPS”。举个例子:小车的定位问题假设你在用GPS测一辆行驶中小车的位置,但GPS有噪声(误差)。同时,小车的速度传感器也有误差。如何融合这两种不完美的数据,得到更精准的位置估计?这就是卡尔曼滤波要解决的问题。核心思想:两个步骤循环卡尔曼滤波分两步循环执行:预测(Predict):用运动模型预测当前状态(如位置
- R语言cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型实战:检验模型是否满足等比例风险、是否存在非线性关系、使用rms包的Predict函数计算指定连续变量和风险比HR值的关系并可视化
statistics.insight
R语言入门课r语言数据挖掘机器学习
R语言cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型实战:检验模型是否满足等比例风险、是否存在非线性关系、使用rms包的Predict函数计算指定连续变量和风险比HR值的关系并可视化目录R语言使用cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型、检验模型是否满足等比例风险、是否存在非线性关系、使用rms包的Predict函数计算指定连续变量和风险比HR值的关系并可视化#为什么需要样条
- “端到端”流程
扉间798
人工智能
home.html设置表单文件上传框文件上传按钮predict.html图像变量path表单提交地址get返回按钮后端app.py模型编译加载模型创建自定义图像处理函数将图像转为数组调整图像大小做归一化创建跟路由判断请求方法是不是post从请求中提取文件获取文件名设置保存路径将文件保存到路径调用图像处理函数模型预测字典返回html返回预测结果返回图像路径model加载数据集转换为4维归一化处理独热
- scikit-learn 线性回归:函数、原理、优化与实例解析
奋斗者1号
scikit-learn线性回归机器学习
scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train):通过正规方程(最小二乘法)训练模型,直接求解最小化损失函数的解析解。predict(X_test):输入测试集特征X_test,输出预测值。coef_:返回线性回归模型的权重参数(系数w)。intercept_:返回模型的截距参数(b
- web项目sso登录配置
互联网搬砖老肖
C#从入门到放弃原力计划webc#
一、依赖引用安装程序包//Winner.Framework.MVC版本[4.0.12]以上install-packageWinner.Framework.MVC//Winner.Platform.MVC版本[4.0.11]以上install-packageWinner.Platform.MVC二、startup.cs代码publicvoidConfigureServices(ISerivceCol
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 使用rknn进行facenet部署
点PY
深度学习模型部署rknn人脸识别
文章目录开源仓库pth转onnxnetron可视化onnx转rknnC++实现开源仓库https://github.com/bubbliiiing/facenet-pytorchpth转onnx修改facenet网络的forward函数代码修改前defforward(self,x,mode="predict"):ifmode==
- 用engine引擎文件在Jetson上面进行推理(YOLOv8)
薇憨
深度学习-硬件篇YOLOpythonpycharm深度学习pytorch嵌入式硬件
1.pt文件,推理在Jetson上可以通过predict.py脚本用.pt权重文件进行推理脚本如下:importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO('/best.pt')#selectyourmodel.ptpathmodel.pred
- paddleseg推理预测文件解析predict.py
weightOneMillion
图像分割每天一篇PaddleSeg学习python人工智能
1预测命令格式predict.py脚本是专门用来可视化预测案例的,命令格式如下所示:pythonpredict.py\--configconfigs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml\--model_pathoutput/iter_1000/model.pdparams\--ima
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 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
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- 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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