- DataWhale Pandas数据分析 Task01:预备知识
Shawnxs_
DataWhalePandas数据分类pythonpandas
文章目录练习Ex1:利用列表推导式写矩阵乘法Ex2:更新矩阵Ex3:卡方统计量Ex4:改进矩阵计算的性能Ex5:连续整数的最大长度心得体会练习Ex1:利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式,可以由三重循环写出:In[138]:M1=np.random.rand(2,3)In[139]:M2=np.random.rand(3,4)In[140]:res=np.empty((M1.shape[
- Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)
liying_tt
数学基础线性代数
七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵,数λ\lambdaλ,若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α,使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα,则λ\lambdaλ是特征值,α⃗\vec{\alpha}α是对应于λ\lambdaλ的特征向量λ\lambdaλ可以为0α⃗\vec{\alpha}α不能为0⃗\vec{0}0,且为列向量Aα⃗
- 用Transformer实现OCR字符识别!
Datawhale
大数据数据挖掘编程语言python计算机视觉
Datawhale干货作者:安晟、袁明坤,Datawhale成员在CV领域中,transformer除了分类还能做什么?本文将采用一个单词识别任务数据集,讲解如何使用transformer实现一个简单的OCR文字识别任务,并从中体会transformer是如何应用到除分类以外更复杂的CV任务中的。全文分为四部分:一、数据集简介与获取二、数据分析与关系构建三、如何将transformer引入OCR四
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能机器学习
目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制,无法捕捉数据中的真实关系时,即使找到了最优的参数,模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型,增加模型的灵活性。2.优化问题在机器学习模型训练过程中,即使模型的灵活性足够高,也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学入门task2:线性模型
m0_53743757
人工智能机器学习算法
1.线性模型把输入的特征x乘上一个权重,再加上一个偏置就得到预测的结果,这样的模型称为线性模型(linearmodel)2.分段线性模型线性模型也许过于简单,x1跟y可能中间有比较复杂的关系。线性模型有很大的限制,只能表示一条直线,这一种来自于模型的限制称为模型的偏差,无法模拟真实的情况。所以需要写一个更复杂的、更有灵活性的、有未知参数的函数。分段线性曲线(piecewiselinearcurve
- 聪明办法学Python第1节:启航
m0_53743757
python开发语言
作业链接:https://hydro.ac/d/datawhale_p2s/user/53146第一行代码print("聪明办法学Python")#输出:聪明办法学PythonHelloWorld的由来1972年,贝尔实验室成员BrianKernighan首次在程序中使用"hello,world"。注释Comment分类:单行注释,使用#开头多行注释,使用'''或"""包裹起来作用:注释主要是用于
- Datawhale七月组队——动手学数据分析 Task01 数据加载及探索性数据分析
郁浓
第一次的打卡内容包括数据的载入及初步观察、Pandas基础以及探索性数据分析三个部分。1.数据的载入及初步观察这一节内容中,刚开始绝对路径的设置中"/"和'''\'用错了,直接拿文件夹的路径粘贴过来,导致运行失败使用pandas中read_csv读取csv数据时,对于有表头的数据,将header设置为空(None),会报错:pandas_libs\parsers.pyxinpandas._libs
- Datawhale AI夏令营第五期CV Task01
m0_60530253
人工智能
一、报名参加2024大运河杯数据开发大赛1.登录赛事平台2.修改昵称,实名认证3.打开比赛链接报名参赛4.修改队伍名称二、领取厚德云支持的GPU在线算力!(点击即可跳转)三、体验baseline1.下载baseline相关文件aptinstallgit-lfsgitlfsinstallgitclonehttps://www.modelscope.cn/datasets/Datawhale/AI_C
- Datawhale AI夏令营第五期CV Task02
m0_60530253
人工智能深度学习
一、yolo模型介绍YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络
- Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型
切记 我是一个 温柔的 刀客
YOLO目标检测机器学习
DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统,能够自动检测和分类城市管理中的违规行为。该系统应利用先进的图像处理和计算机视觉技术,通过对摄像头捕获的视频进行分析,自动准确识别违规行为,并及时向管理部门发出告警,以实现更高效的城市管理。本质上是属于CV中的目标检测
- Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2学习笔记
weixin_75033552
学习笔记
AI4Science是一个较为普遍的术语,通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域,包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史,但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理:20世纪70年代末和80年代初,早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中,尝试解决
- Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记
weixin_75033552
人工智能学习笔记
实践方法论训练模型的基本步骤:(如下图所示)用训练集训练模型,(最终得出来最优的参数集)将最优参数集带入模型中,用测试集测试模型(人话:将最优参数集带入原来函数中,用测试集的x值计算y值)(这个过程就叫做预测)训练过程中遇到问题的解决攻略(看下图的方式是“前序遍历”)modelbias出现问题的情况:1.看trainingdata的loss,太大;2.当你模型无论如何调整参数,训练的结果还是不够好
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能学习深度学习
目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题。固定的学习率在训练初期可能过大,导致模型训练不稳定,而在后期可能过小,导致训练速度缓慢。为了克服这些问题,自适应学习率方法应运而生。这些方法
- Datawhale AI夏令营
于弋gg
人工智能计算机视觉python
一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务,监督任务做的很少。比如,之前用过yolov5做过滑动验证码的识别,给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同,是给非机动车、机动车打标签。frame_id:不同帧event_id:一帧里面出现的不同车辆idbbox:车辆位置模型输入输出猜测1)如果识别车辆很容易,那么输入原始音频x,标出每帧的位置作为输出,记为y。放进
- [Datawhale#1] cv task1 - Datawhale AI夏令营
cinboxer
cvpythonnumpypandasmatplotlib
参加cv方面的培训,记录自己的一些感悟吧。报名赛事2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理厚德云远程算力租赁https://portal.houdeyun.cn/register?from=Datawhale可以用3090,速度很快!baselineaptinstallgit-lfsgitlfsinstallgitclonehttps://www.modelscope.cn/datas
- [Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记
keexh
人工智能笔记
任务是发布在MARS大数据服务平台的2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理。了解智慧河长的朋友可能听说类似的项目,它们可以识别河道中出现的一些问题。这次的智能识别系统与前者有相似的地方,但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测,通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法,提升违规行为检测识别的准确度,降低对大量人工的依赖,提升检测效果和效率,从而推动城市治理向更高效、更智能、更文明的方向发展
- DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2
十分钟ll
DataWhaleAI夏令营人工智能目标跟踪计算机视觉DataWhale竞赛大运河杯机器学习
DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了,被广泛的应用在工业、学术等领域。YOLOv1(YouOnlyLookOnce第一版)于2016年由JosephRedmon等人在其论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-T
- Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。公式如下:θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中,θ表示模型参数,η表示学习率,L表示损失函数,∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而,梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如,在鞍点或局部最小值处,梯度接近零,导致模
- 2020-03-24
黑乎乎AI
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析【代码摘要】赛题:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址:[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX]EDA的价值主要在于熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证来确
- Datawhale AI夏令营-task03
ghost_him
人工智能
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力,使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作,生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化,对于图像而言,数
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
MoyiTech
人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营|机器学习基础之案例学习
Monyan
人工智能机器学习学习李宏毅深度学习
机器学习(MachineLearning,ML):机器具有学习的能力,即让机器具备找一个函数的能力函数不同,机器学习的类别不同:回归(regression):找到的函数的输出是一个数值或标量(scalar)。例如:机器学习预测某一个时间段内的PM2.5,机器要找到一个函数f,输入是跟PM2.5有关的的指数,输出是明天中午的PM2.5的值。分类(classification):让机器做选择题,先准备
- 局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
千740
人工智能深度学习机器学习
1,为什么随着参数的不断更新,损失无法降低?当参数对损失微分为零的时候,梯度下降就不能再更新参数了,训练就停下来了,损失不再下降了,此时梯度接近于0。我们把梯度为零的点统称为临界点(criticalpoint)。损失没有办法再下降,也许是因为收敛在了临界点,临界点包括局部极小值,局部极大值和鞍点(梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值(localmaximum)的点)2,如果一个点的梯度接近于0,
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day03
xuanEpiphany29
人工智能
一、打卡Datawhale二、学习1、文档学习图中展示了一个函数集合,其中包含多个未知参数的函数fθ1(x)和fθ2(x)。通过将这些函数组合起来,可以得到一个更大的函数集合。然而,如果这个函数集合太小了,没有包含任何一个函数,那么即使找到了一个最优的θ∗,其损失仍然不够低。这就像大海里捞针一样,想要找到一个损失低的函数,但最终却发现这个函数并不在这个函数集合内。在这种情况下,可以通过重新设计模型
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02
xuanEpiphany29
人工智能
一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频,我找到知乎上解释很好的文章,分享一下机器学习(一)线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型-知乎(zhihu.com)(1)、模型概述线性模型是机器学习中一种非常基础且重要的模型,广泛应用于分类和回归任务。线性模型的基本思想是通过一个线性方程来
- FastAPI部署大模型Llama 3.1
记得叫Mark周更
人工智能
项目地址:self-llm/models/Llama3_1/01-Llama3_1-8B-InstructFastApi部署调用.mdatmaster·datawhalechina/self-llm(github.com)目的:使用AutoDL的深度学习环境,简单部署大模型环境准备考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在AutoDL平台准备了LLaMA3-1的环境镜像,点击下方链接并直接创
- Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记
汪贤阳
人工智能AIGC笔记
如何学习八图ai模型kolors1,Kolors是由快手公司开源的第三代文本到图像生成模型,基于StableDiffusion框架开发。它支持中英文输入,特别在中文内容的理解和生成上表现出色。2,深度学习基础:熟悉神经网络、卷积神经网络(CNN)、Transformer等深度学习模型的基本原理。自然语言处理(NLP):了解文本编码、语言模型等NLP技术,因为Kolors在生成图像时需要理解并处理输
- (202402)多智能体MetaGPT入门2:AI Agent知识体系结构
早上真好
参与dw开源学习语言模型人工智能
文章目录前言1智能体定义2热门智能体案例3智能体的宏观机会4AIAgent与Sy1&Sy2观看视频前言感谢datawhale组织开源的多智能体学习内容,飞书文档地址在https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf本章主要为Agent相关理论知识的学习。1智能体定义智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆多智能体=智能体+环境
- 深入浅出PyTorch学习网址
今天是学习的一天
人工智能
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
- Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务一学习笔记。部署ChatGLM3-6B模型
Hoogte-oile
学习笔记学习笔记人工智能自然语言处理
前言本篇文章为学习笔记,流程参照Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务,个人写此文章为记录学习历程和补充概念,并希望为后续的学习者开辟道路,没有侵权的意思。如有错误也希望大佬们批评指正。模型介绍ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)架构,具有62亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s