- 用 Python 打造立体数据世界:3D 堆叠条形图绘制全解析
Code_Verse
python科研绘图
在数据可视化的工具箱里,3D图表总能带来眼前一亮的效果——它突破了二维平面的限制,用立体空间展示多维度数据关系,让复杂的数据层级一目了然。今天我们要解锁的「3D堆叠条形图」,就是一种能同时呈现类别、子类别、数值大小的强大可视化工具,特别适合展示具有分层结构的数据。无论是商业报表中的多维度业绩分析,还是科研数据中的多指标对比,它都能让你的数据呈现瞬间高级起来~为什么选择3D堆叠条形图?先聊聊这种图表
- 半导体FAB中的服务器硬件故障监控与预防全方案:从预警到零宕机实战
爱吃青菜的大力水手
服务器运维半导体FAB运维IT运维
服务器硬件故障监控与预防全方案:从预警到零宕机实战关键词:SMART监控RAID预警IPMI传感器性能基线PrometheusZabbix高可用架构一、硬件故障前的7大预警信号(附关联工具)故障类型关键指标监控工具预警阈值磁盘故障Reallocated_Sector_Countsmartctl+smartd>0立即告警Current_Pending_SectorPrometheus+NodeExp
- Istio 深度解析与实战:从原理到应用的全面指南
阿贾克斯的黎明
javaistio网络云原生
目录Istio深度解析与实战:从原理到应用的全面指南一、Istio原理深度剖析1.数据平面2.控制平面二、Istio的安装与部署1.环境准备2.安装Istio3.注入Sidecar三、Istio实战应用场景1.流量管理(1)简单路由(2)流量镜像2.安全防护(1)服务间双向认证(2)基于角色的访问控制(RBAC)3.监控与可观测性(1)启用Prometheus和Grafana(2)查看监控指标四、
- 危急时刻显身手:AORO M6 Pro防爆对讲机的实战智慧
AORO_BEIDOU
人工智能信息与通信5G科技
在工业安全与应急通信领域,设备的技术自主性与智能化水平已成为衡量核心竞争力的关键指标。面对复杂多变的作业环境与日益严苛的安全标准,AOROM6Pro防爆对讲机凭借“纯血国产”的技术底座与“AI赋能”的创新突破,为危化、能源、公共安全等领域提供了兼具安全性与高效能的通信解决方案。这款斩获2024年度AI天马“臻品”殊荣的产品,不仅重新定义了防爆对讲机的技术标杆,更以本土化创新回应了行业对极端场景通信
- COLT_CMDB_RocketMQ.sh
小茬粥
rocketmq
#!/bin/bash#IT_BEGIN#IT_TYPE=1#原型指标#ITMIDWARE_ROCKETMQ_HOSTNAME|hostname#ITMIDWARE_ROCKETMQ_IPADDRESS|ip#新增指标安装路径配置文件路径#ITMIDWARE_ROCKETMQ_HOMEPATH|homepath#ITMIDWARE_ROCKETMQ_CONFIGPATH|configpath#IT
- COLT_CMDB_linux_userInfo_20250508.sh修复历史脚本输出指标信息中userName与输出信息不一致问题
#!/bin/bash#IT_BEGIN#IT_TYPE=3#ITSYSTEM_LINUX_AGENTUSERDISCOVER|discovery.user[disc]#原型指标#IT_RULESYSTEM_LINUX_AGENTUSERGROUPID|groupId[{#USERNAME}]#IT_RULESYSTEM_LINUX_AGENTUSERHOME|userHome[{#USERNAM
- 构建全栈式数据库与消息队列服务治理体系:监控、告警与组件搭配实践
喝醉酒的小白
DBAK8s数据库
目录标题分类✅一、分类总览表✅二、详细分类说明1.关系型数据库(RDBMS)2.NoSQL数据库3.分布式系统协调组件4.消息队列系统✅三、按用途分类(实战参考)✅四、开源vs商业(闭源)分类全面的监控指标分类与告警模板清单✅一、通用结构✅二、数据库系统级别详细监控项与告警模板1.MySQL/TiDB/OceanBase2.PostgreSQL/openGauss/GaussDB/KingBase
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification
surrender2u
NLP自然语言处理
翻译日期:2020-05-15翻译来源:LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址:https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文:用于多标签分类的最常见指标如下:Precisi
- 排序指标
排序指标MAP(平均准确率指标)AP@K=∑k=1KP(k)∗rel(k)∑kKrel(k)AP@K=\frac{\sum_{k=1}^{K}P(k)*rel(k)}{\sum_{k}^{K}rel(k)}AP@K=∑kKrel(k)∑k=1KP(k)∗rel(k)其中,rel(k)rel(k)rel(k)表示第k个元素是否与查询元素相关,相关为1,不想管为0。P(k)表示前k个结果的准确率。MA
- 庙算兵棋推演AI开发初探(7-神经网络训练与评估概述)
超自然祈祷
智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状:心力衰竭(HF)全球患者超千万,中国25岁以上人群患病率1.1%;传统诊疗漏诊率高,预
- 盲法在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、盲法分级与科学价值1.1开放标签1.1.1受盲对象无隐藏。1.1.2适用场景外科手术、器械试验等无法伪装的操作。1.1.3偏倚控制目标仅客观终点(生存率、实验室指标)。1.2单盲1.2.1受盲对象患者。1.2.2适用场景患者报告结局(PRO)为主的试验(如抑郁症)。1.2.3偏倚控制目标避免患者期望效应影响主观症状报告。1.3双盲1.3.1受盲对象患者+研究者+评估员。1.3.2适用场景药物试
- AIOps 简介与实践初探 - 智能指标异常检测
weixin_42587823
aiopsaiops
AIOps简介与实践初探-智能指标异常检测问题的根源:静态阈值的“告警疲劳”作为SRE,我们每天都在与告警作斗争。而绝大多数告警都来源于静态阈值的设定,例如:CPU使用率>80%磁盘空间500ms这种方式简单直接,但在复杂系统中,它的弊端也日益凸显:告警疲劳(AlertFatigue):为了“宁可错杀,不可放过”,阈值往往设得偏低。结果,在业务高峰期,系统正常地繁忙,告警却响个不停。久而久之,大家
- HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证-60道单选题题库及答案_华为人工智能入门级开发者认证题库
2401_89172925
人工智能华为云华为
单选题及答案AI模型的评测指标主要分为精度指标和性能指标,以下哪一项不属于常用的性能指标?A.FPS(FramesPerSecond)B.FLOPs(Floating-pointOperationsPerSecond)C.aPs(QueryPerSecond)D.F1值Mask_Detection技能模板提供了口罩检测技能,针对每个人,若没有检测到人脸,也没有检测到口罩,则会显示什么信息?A.No
- 基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据机器学习机器人人工智能ai
基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法:从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态(SOH)、剩余使用寿命(RUL)、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法,覆盖从理论框架到工程实现的全链路。首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标(SOH/RUL/RC),梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进;其
- 微调大语言模型(生成任务),怎么评估它到底“变好”了?
茫茫人海一粒沙
语言模型人工智能自然语言处理
随着大语言模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用,越来越多团队开始基于它们做微调,定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务,但评估是否真的“变好”却不是简单的事。本文将系统介绍微调过程中和微调完成后,如何科学有效地评估模型效果,帮助你用对指标,做出准确判断。一、微调时的评估:关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss(ValidationLoss)微调训练时,我们会准备一部分数据作为验
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
㏕追忆似水年华あ
人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试,也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试,也称标准化面试,是相对于传统的经验型面试而言的,是根据科学制定的评价指标,运用特定的问题、评价方法和评价标准,严格遵循特定程序,通过测评人员与被测试者进行语言交流,对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化(1)测评要素一
- 大模型商用格局雏形初现:Tokens用量决高下,火山引擎问鼎2024
QbitAl
火山引擎人工智能
明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI大模型应用落地元年,谁家业务更值得关注?Tokens使用量,正在成为最关键的衡量指标。量子位结合市场数据观察,2024下半年国内大模型商用落地日均Tokens消耗量翻了近10倍,从1000亿级规模到10000亿规模,只用了6个月,月复合增长率达到45%。其中,10-12月增长进一步提速。其中,只有1家云厂商商用Tokens日均消耗量的月均复合增长率超过60%
- AI原生应用微服务监控:Prometheus+Grafana实战
AI原生应用开发
AI-native微服务prometheusai
AI原生应用微服务监控:Prometheus+Grafana实战关键词:微服务监控、Prometheus、Grafana、AI应用、指标收集、可视化告警、云原生摘要:本文将深入探讨如何为AI原生应用构建完整的微服务监控系统。我们将从基础概念出发,详细介绍Prometheus的指标收集机制和Grafana的可视化能力,并通过实际案例展示如何搭建完整的监控解决方案。文章包含详细的配置示例、架构图解和最
- Python HTTP服务监控:Prometheus与自定义Exporter开发指南
在微服务架构中,HTTP服务的高效监控对保障系统稳定性至关重要。Prometheus作为云原生监控标杆,通过其Pull模型与灵活的指标体系,结合Python开发的自定义Exporter,可实现HTTP服务性能、可用性及业务指标的全面观测。Prometheus监控核心机制Prometheus采用时间序列数据库存储指标数据,每条数据由指标名称(如http_requests_total)、标签(如met
- SQLite3 在嵌入式系统中的应用指南
指令集诗人
sqlite3sqlite数据库嵌入式实时数据库
SQLite3在嵌入式系统中的应用指南一、嵌入式系统中SQLite3的优势SQLite3是嵌入式系统的理想数据库解决方案,具有以下核心优势:特性嵌入式系统价值典型指标轻量级适合资源受限环境库大小:500-700KB零配置无需数据库管理员开箱即用无服务器减少系统复杂性无后台进程低功耗延长电池寿命读操作:~0.001mAh高可靠性应对意外断电ACID事务保证单文件存储简化数据管理单个.db文件二、嵌入
- 机器学习模型监控警报系统设计:Prometheus+Evidently 实战教程
大熊计算机
机器学习prometheus人工智能
1.系统架构设计:从数据采集到智能告警(1)监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解:系统采用双引擎架构,Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发,Evidently执行深度模型分析
- 道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像
cver123
数据集智慧城市人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测
道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集(持续更新)道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- Python爬虫实战:用Tushare和Baostock爬取股票历史数据及K线图与技术指标计算
在金融数据分析和量化交易中,股票历史数据的获取是进行技术分析、回测和策略研究的第一步。传统上,投资者需要依赖付费数据服务,然而如今,借助Python强大的爬虫工具和开源数据接口,我们能够轻松地爬取免费的历史股票数据,并结合K线图与技术指标来进行深入分析。Tushare和Baostock是两个非常流行的开源金融数据接口。Tushare提供了丰富的国内外金融数据,特别是A股市场的历史数据和实时数据,而
- 什么是 QueryGPT?智能查询工具如何重塑信息检索的未来?
镜舟科技
StarRocksQueryGPT数据查询数据分析多模态交互
从客户行为数据到供应链信息,从市场趋势到内部运营指标,这些数据蕴含着巨大的商业价值。然而,数据量的激增也带来了前所未有的检索挑战:如何在海量信息中快速定位所需数据?如何确保查询结果的准确性和时效性?据统计,75%的企业正受困于低效的查询工具,这已成为阻碍企业数字化转型的关键痛点。传统的数据查询方式主要依赖SQL语句或特定的查询语言,这要求用户具备专业的编程知识和对数据结构的深入理解。即使对于数据分
- 2025 最新 【中兴通讯】投资价值分析报告
AI天才研究院
计算ai价值投资
2025.3.28最新【中兴通讯】投资价值分析报告文章目录2025.3.28最新【中兴通讯】投资价值分析报告摘要一、公司概况与行业背景1.1公司基本架构1.2战略升级路径1.3行业发展趋势通信设备市场格局(2024年)技术迭代周期二、核心竞争力分析2.1技术壁垒2.2市场优势2.3供应链能力三、财务深度解析3.1关键指标趋势(单位:亿元)3.2资产负债表亮点3.3现金流质量四、风险与机遇评估4.1
- 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
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
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">