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图像分类数据和label分别是什么?图像分类存在的问题与挑战?图像分类数据包括训练集测试集的数据,在有监督的问题中对于训练集数据来说是有label的,而测试集是等待我们去识别它的类别,不具有label。label就是分类标签,比如cifar10这个数据集,待分类的这10类数据我们可以写成1-10,或者0-9这就叫做label。图像分类存在的问题与挑战:光照,角度,形变,遮挡。使用python加载一
- 向量,矩阵和张量的导数 | 简单的数学
橘子学AI
前段时间看过一些矩阵求导的教程,在看过的资料中,尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路,可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化,直到发现其中有规律的部分。话不多说,一起来看看吧。作者:ErikLearned-Miller翻译:橘子来源:橘子AI笔记(datawitch)本文旨在帮助您学习向量、矩阵和高阶张量(三维或三维以上的数组)的求导方法,以及如何求对
- cs231n assignment1——SVM
柠檬山楂荷叶茶
cs231n支持向量机python机器学习
整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化,减去均值(也可以再除以方差)svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失,用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化SVM在训练集和验证集计算准确率,保存最好的模型在测试集进行预测计算准确率加载展示划分数据集加载CIFAR-10数据集#LoadtherawCIFAR-10data.
- (2023版)斯坦福CS231n学习笔记:DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性(Visualizing and Understanding)
女王の专属领地
计算机视觉#计算机视觉#学习笔记
前言笔记专栏:斯坦福CS231N:面向视觉识别的卷积神经网络(23)课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉(2017)中文笔记:https://zhuxiaoxia.blog.csdn.net/article/details/801551662023最新课程PPT:https://download.csdn.
- 2019-02-25~~2019-03-03 第十周周末复盘
仰望星空的小狗
一、任务清单1、刷leetcode题目(7道)2、听tensorflow,cs231n和cv课程3、技术文档输出4、恢复早起的作息二、反思1、自从年前工作非常忙,加上遇上一些郁闷的事情,导致年前到现在时间记录中断了很长一段时间。本周开始恢复时间记录,日打卡,周复盘。2、生活中不论谁,肯定会时不时遇上一些令人郁闷的事情,这些郁闷的事情很可能会打乱原本的生活节奏。但是,生活还有很长的路要走,不应该因为
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笔写落去
深度学习神经网络人工智能深度学习
本文介绍几种激活函数,只作为个人笔记.观看视频为cs231n文章目录前言一、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的,提高神经网络对模型的表达能力,解决线性模型所不能解决的问题。一、Sigmoid函数这个函数大家应该熟悉在逻辑回归中曾用到这个sigmoid函数这个函数可以将负无
- 卷积神经网络
weixin_34283445
人工智能
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n还要全面的教程。所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。注意:该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识,不然会有理解障碍。没看
- CS231n 作业答案
tech0ne
CS231n三次大作业:#第一次作业##原始包下载:作业一完成包地址:作业一JupyterNotebook结果:KNNSVMSoftmaxTwolayernetFeatures第二次作业原始包下载:作业二完成包地址:作业二JupyterNotebook结果:FullyConnectedNetsBatchNormalizationDropoutConvolutionalNetworksTensorf
- cs231n作业-assignment1
momentum_
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assignment1(cs231n)文章目录assignment1(cs231n)KNN基础计算distances方法一:双层循环计算distances方法二:单层循环计算distances方法三:无循环根据dists找到每个测试样本的种类KNN模型汇总交叉验证KNN基础计算distances方法一:双层循环dists矩阵是(num_test,num_train)500*5000defcompu
- 【深度学习理论】(1) 损失函数
立Sir
深度学习理论机器学习人工智能神经网络深度学习损失函数
各位同学好,最近学习了CS231N斯坦福计算机视觉公开课,讲的太精彩了,和大家分享一下。已知一张图像属于各个类别的分数,我们希望图像属于正确分类的分数是最大的,那如何定量的去衡量呢,那就是损失函数的作用了。通过比较分数与真实标签的差距,构造损失函数,就可以定量的衡量模型的分类效果,进而进行后续的模型优化和评估。构造损失函数之后,我们的目标就是将损失函数的值最小化,使用梯度下降的方法求得损失函数对于
- 线性分类器--数据处理
骆驼穿针眼
计算机视觉与深度学习深度学习
数据集划分通常按照70%,20%,10%来分数据集数据处理斯坦福的线性分类器体验http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify/
- 【CS231n】-学习笔记-1-Intro to Computer Vision, historical context.
Alice熹爱学习
计算机视觉计算机视觉CS231nDeepLearningPYTHON
Class:http://cs231n.stanford.eduSchedule:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.htmlSlides:http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/slides/winter1516_lecture1.pdfVideo:https://www.youtube.com/watch?v=N
- 笔记00-杜克大学公开课,图像和视频处理:从火星到好莱坞
木木爱吃糖醋鱼
笔记内容介绍》ImageandVideoProcessing:FromMarstoHollywoodwithaStopattheHospital算起来是2017年中的时候,因为要搞深度学习的东西,就自学了斯坦福cs231n的神经网络的课。Youtube上有至少两期的公开课视频。好像从李飞飞离职之后,截止到2017年春季,就没再继续了。现在想想哪门课的内容挺多挺繁杂的。虽然是本科的课,最后好像每个学
- 向量对向量求导,链式法则
构建的乐趣
向量对向量求导
这还算不得向量微积分里多么主干的内容,只是一个小技术,但是数学推导很多时候就会用到。http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf这个文献是一个好文献。另优秀翻译:https://zhuanlan.zhihu.com/p/142668996链式法则注意:这里的乘法变成了innerproduct推导过程中比较关键的点:除了利用这文献所讲的分量慢慢推,还有一个要点,首
- Win10上关于cs231n(2017)课后作业的环境配置
Diane小山
开始首先,这篇文章是针对那些想完成cs231n作业,但是觉得装linux双系统很麻烦的童鞋。cs231n作业的SetUp官方教程只针对了那些使用Unix(Ubuntu,Macos等)的人,对使用Windows的人十分不友好。安装anaconda百度一篇anaconda的安装教程,照着安装即可。这里需要提醒的有两点:国内的anaconda镜像能用的基本都挂了,所以还是老老实实去官方网站下载吧:)一定
- CS231N assignment2 SVM
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数据结构与算法人工智能python
CS231NAssignment2SupportVectorMachineBegin本文主要介绍CS231N系列课程的第一项作业,写一个SVM无监督学习训练模型。课程主页:网易云课堂CS231N系列课程语言:Python3.61线形分类器以图像为例,一幅图像像素为32*32*3代表长32宽32有3通道的衣服图像,将其变为1*3072的一个向量,即该图像的特征向量。我们如果需要训练1000幅图像,那
- 【AI】斯坦福CS231n课程练习(1)—— KNN和SVM分类
李清焰
CS231nKNNSVM
文章目录一、前言1、CS231n是啥?2、本篇博客任务3、使用的数据集二、知识准备1、KNN是什么?2、SVM是什么?SVM的组成:三、实验——KNN和SVM分类1、KNN图片分类(重要步骤将在目录上体现)(1)在colab上切换目录,加载dataset(2)加载包、设置和外部模块(3)加载、初步处理数据(4)可视化打印一些图片看看我们的数据集长什么样(5)对测试、训练数据进行分组(6)创建KNN
- 深度学习系列之cs231n assignment1 KNN(二)
明曦君
深度学习python机器学习
写在前面:久经周折,终于能够将KNN系列给大家继续分享了,这次的内容来源于李飞飞教授团队的cs231n深度学习课程的作业1中的KNN研究,我会在全文我遇到困难的地方进行分享,以及一些想法。内容安排深度学习系列依托与cs231n的课程作业,因为只想练习编程,所以不对课程内容进行分享,仅针对编程内容进行分享。那么这一次的分享就是assignment1中K近邻分类器的使用,以及完成其中的四个问题,这四个
- cs231n assignment2(3)
没天赋的学琴
assignment2的第三部分,是熟悉深度学习框架pytorch或者tensorflow,这里选择的是使用pytorch框架。该部分主要通过三个层次:Barebones、ModuleAPI、SequentialAPI,来了解pytorch。Barebones在该层次中,需要利用pytorch所提供的一些函数,不仅需要定义神经网络的结构,同时还需编写网络的前向传播以及模型的训练部分;而参数的梯度可
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第三十三周学习笔记CS231nDeepLearningSoftwareCPUvsGPUCPU:Fewercores,buteachcoreismuchfasterandmuchmorecapable;greatatsequentialtasksGPU:Morecores,buteachcoreismuchslowerand“dumber”;greatforparalleltasks(matrixm
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http://cs231n.github.io/neural-networks-1https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdfhttps://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/Appli
- CNN笔记:通俗理解卷积神经网络
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通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记)1前言2012年我在北京组织过8期machinelearning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火,那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章,但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份,毕竟自2015年开始创业做在线教育后,太
- Knn算法与 Svm算法对比
一个不知名的码农
支持向量机算法机器学习
Knn算法与Svm算法对比这里首先借用一个博主所做的图表,讲的很有理有据(7条消息)[cs231n]KNN与SVM区别_Rookie’Program的博客-CSDN博客_knn和svm的区别这里我们来讲一下我对这两个算法的理解knn看起来就是比较简单的一个数学模型,就是划范围论,精细程度实际上可能没有svm好,并且测试量也不能大,数据一大,处理起来又很麻烦,预测效率也比较低。相反的svm和knn对
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随着知识图谱在人工智能各个领域的广泛使用,知识图谱受到越来越多AI研究人员的关注和学习,已经成为人工智能迈向认知系统的关键技术之一。之前,斯坦福大学的面向计算机视觉的CS231n和面向自然语言处理的CS224n成为了全球非常多AI研究人员的入门经典学习课程。因此,斯坦福大学于今年3月开设了一门专门面向知识图谱的系列课程CS520,官网课程页:https://web.stanford.edu/cla
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课程笔记计算机视觉=输入(认知神经科学-理论,运用方法&算法,硬件)+输出(机器人)课程:图像处理-CS131,图像结构-CS231a,图像理论-CS230/CS231nQ-象棋与人工智能的关系?IBM-深蓝,Google-AlphaGo>>机器赢得象棋胜利=强大的搜索算法目标:语义鸿沟,即建立图像像素核语义间的关系发展过程:系统出现-物种大繁荣>>理论研究-猫视觉神经>>积木世界>>MIT图像处
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woman_ml.jpg本文编译自twitter用户chipro斯坦福在线自学课程《概率与统计》:该课程涉及概率统计的基本概念,涵盖机器学习4个基本方面:探索性数据分析,产生数据,概率和推理。MIT的《线性代数》:这是我见过的最好的线性代数课程,由传奇教授GilbertStrang(吉尔伯特斯特朗)教授。斯坦福的CS231N:用于视觉识别的卷积神经网络:平衡理论与实践。课堂笔记写得很好,解释了不同
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CS231n简介首先我们来看看官方对这门课的介绍:计算机视觉在社会中已经逐渐普及,并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。近期神经网络(也就是“深度学习”)方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。本课程将深入讲解深度学习框架的细节问题,聚焦面向视觉识别任务
- 计算机视觉实战项目(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别)
阿利同学
计算机视觉分类目标检测
图像分类教程博客_传送门链接:链接在本教程中,您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在cs231n上阅读有关迁移学习的更多信息。本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型,耐心看完,相信会有很大收获。废话不多说,直切主题…首先们要知道深度学习大都包含了下面几个方面:1.加载(处理)数据2.网络搭建3.损失函数(模型优化)4模型训练和保存把握好这些主要内容和流程,基本上对分类模
- cs231n assignment2(2)
没天赋的学琴
assignment2的第二部分的内容,实现一个卷积神经网络。这一部分主要是实现卷积神经网络中的一些所需用到的layer类型:卷积层(convolution)和池化层(这里是实现max-pooling)。这部分的实现是不考虑其运行效率,而在真正的实现应用上,卷积神经网络的运行效率是一个很重要的问题。卷积层卷积层是由一个个过滤器(filter),每个过滤器的尺寸为:,这里的的大小与输入的图像或act
- cs231n作业:Assignment1-Softmax
Diane小山
softmax.pydefsoftmax_loss_naive(W,X,y,reg):"""Softmaxlossfunction,naiveimplementation(withloops)InputshavedimensionD,thereareCclasses,andweoperateonminibatchesofNexamples.Inputs:-W:Anumpyarrayofshape(
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST