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枫叶学长(专业接毕设)
Java毕业设计实战案例课程设计springboot后端
博主介绍:✌全网粉丝3W+,csdn特邀作者、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:
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ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时,可能会遇到如下报错:---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
- 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理,持续更新......
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、
- ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ImportError:/home/
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期(End-to-EndPipeline)机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程,以下是系统化的步骤分解和关键要点:1.问题定义(ProblemDefinition)目标:明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题:这是分类、回归、聚类还是强化学习问题?成功的标准是什么?(如准确率>90%、降低10%成本)输出:项目目标文档(含评估指标)。2.数据收集(DataC
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
多类特征(Multi-classFeatures)详解多类特征是指一个特征(变量)可以取多个离散的类别值,且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型,尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征?定义:特征是离散的、有限的类别,且类别之间无大小或顺序关系。示例:颜色:红、绿、蓝(无顺序)。城市:北京、上海、广州(无数学意义的大小关系)。动物类别:猫
- 图像分割技术详解:从原理到实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程,用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理,并通过一个将图像划分为2*4子块的示例,展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用,以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
- 机器学习笔记——支持向量机
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机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设(这也是与非参数模型的区别之一)间隔最大化,形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思:对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据,最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢?最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意,最大间隔分离超平面是唯一的,间隔叫硬间隔1.1
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
一叶千舟
深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均(MacroAverage)✅加权平均(WeightedAverage)✅微平均(MicroAverage)二、类比理解2.1宏平均(MacroAverage)2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上?2.1.5怎么看macroavg指标?2.1.6宏平均值低说明了什么?2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
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机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
Transformer架构的演进与替代方案:从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构,其设计并非凭空而来,也并非没有缺点。本次讨论的核心便是:新兴的架构,如MAMA,是如何针对Transformer的弱点进行改进,并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进,我们必须首先明确一个核心原则:每一种神经网络架构,都有其存在的技术理由。CNN(卷积神经网络):为
- 条件概率:不确定性决策的基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
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人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- 《支持向量机(SVM)在医疗领域的变革性应用》
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在医疗科技日新月异的今天,先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机(SVM),凭借其独特的优势,在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角,带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断:癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症,作为全球健康的“头号杀手”,早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域,SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
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机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题,使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么,线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型,它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归(LinearRegression):线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
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机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
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Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?AlexNet的主要核心思路是什么,为什么表现那么好?现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?Word2Vec的作用Word2
- 机器学习21-线性网络思考
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机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题,进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些?请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中,线性分类算法是一种非常重要的方法,用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法,包括它们的损失函数和计算思路:1.感知机(Perceptron)损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的,其目标是最小化
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HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型,并通过API对其进行访问。开始使用有关HuggingFaceInferenceEndpoints的更多详细信息,请访问此处。前提条件添加spring-ai-huggingface依赖关系:org.springframework.aispring-ai-huggingface获取HuggingFaceAPI
- Python设置国内镜像教程
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python开发语言
####引言Python是一种广泛使用的高级编程语言,用于各种编程任务,从简单的脚本到复杂的机器学习算法。在安装Python包时,通常需要从Python包索引(PyPI)下载。由于网络原因,直接从PyPI下载可能速度较慢,因此,使用国内的镜像源可以显著提高下载速度。本文将详细介绍如何在Python中设置国内镜像。####文章目的本篇文章旨在指导用户如何将Python的包管理工具`pip`的默认源切
- 机器学习宝典——第6章
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第6章:聚类算法(Clustering)你好,同学!欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同,这里的我们没有“标准答案”(标签),我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具,它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法:K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
- 结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变(修改提纲)
刘海东刘海东
人工智能机器学习算法
结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变1.信息型智能科技概述1.1传统计算机科技的信息型继承者1.2信息型智能环境1.3信息型智能主体1.4机器学习创造的智能1.5信息型智能科技的缺陷2.结构型智能科技概述2.1传统计算机科技向生命结构的发展2.2结构型智能科技的环境2.3结构型智能科技创造的机器生命2.4结构型智能科技的科学性3.结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- 【机器学习|学习笔记】组合特征(Feature Combinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。
努力毕业的小土博^_^
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- R语言的软件开发工具
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包罗万象golang开发语言后端
R语言的软件开发工具引言R语言因其强大的数据分析能力和丰富的统计包,自发布以来便广受欢迎。随着数据科学和分析的迅猛发展,R语言也逐渐成为数据分析、机器学习和统计建模领域的重要工具。为了更好地利用R语言进行软件开发,许多软件开发工具和环境应运而生。本文将深入探讨R语言的主要开发工具,帮助开发者更高效地进行数据处理和分析。1.R和RStudio基础R语言本身是一个用于统计计算和图形绘制的编程语言,而R
- 结合创新idea:机器学习+运筹优化=CCF高端局
Ai多利
机器学习人工智能
2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
- Jupyter安装指南及Python配置
CodeWG
pythonjupyteridePython
Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境,广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。步骤1:安装Python首先,我们需要安装Python。请按照以下步骤进行操作:打开Python官方网站(https://www.python.org)并下载适用于您操作系统的最新版本的Python。运行下载的安装程序,并按照向导的指示进行安装。在安
- 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
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">