- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- KNN算法实例_手写识别系统
V文宝
机器学习算法
创建一个简单的书写识别系统,使用KNN算法来识别手写数字。分别使用手写KNN算法和调用scikit-learn库来实现。在数据处理过程中,将使用一个常见的手写数字数据集,如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集,它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像,表示0-9之间的手写数字。手写KNN算法我们首先手写一个KNN算法来实现书写识别系统。
- 3.10 项目总结
不要不开心了
pyqt深度学习机器学习数据挖掘人工智能
今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例,旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议:项目总结1.目标:使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤:-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理:-使用`torchvision.datasets`加载MN
- 数字识别项目
不要天天开心
机器学习人工智能深度学习算法
集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- Opacus库快速上手!使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私
还不秃顶的计科生
快捷操作编程技巧pycharm
第一部分:代码实现(1)基础配置python:3.8,opacus1.1.1,torch1.12.1pipinstallopacus==1.1.1具体实现方式是参考opacus官网以及(4)的参考文献。opacus官网为:GitHub-pytorch/opacus:使用差分隐私训练PyTorch模型(2)完整代码#-*-coding:utf-8-*-#Step1:导入必要的库和模块importto
- 3.6手写数字识别项目
不要不开心了
pytorch神经网络人工智能机器学习深度学习
今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备:-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理,包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据:-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像,并显示其对应的真实标签。3.构建模型:-定义一个包含两个隐藏层
- 从零理解人工智能:技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战
北辰alk
AI人工智能
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战(MNIST)3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四、关键技术解析4.1卷
- 基于opencv答题卡识别判卷
深度学习乐园
深度学习实战项目opencv人工智能计算机视觉
项目源码获取方式见文章末尾!回复暗号:13,免费获取600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。**《------往期经典推荐------》**项目名称1.【基于DDPG算法的股票量化交易】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS
- PyTorch Lightning 的简单使用示例
idealmu
pytorch人工智能python
1.环境准备与依赖导入首先,代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
- 论文阅读笔记2
sixfrogs
论文阅读笔记论文阅读cnn
OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率,并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集:MNIST,CIFAR,ImageNetCNN:AlexNet,ZFNet,VGG2.2实验设置CPU:IntelXe
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
AI人工智能
在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- Python深度学习实践:使用TensorFlow构建图像分类器
Evaporator Core
Python开发经验python深度学习tensorflow
摘要随着深度学习技术的飞速发展,图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架,从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络(CNN)的基本原理,实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型,并通过实战代码演示整个过程,最终展示模型的训练与评估。一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本,以及Tenso
- PyTorch实战:手把手教你完成MNIST手写数字识别任务
吴师兄大模型
PyTorchpytorch人工智能python手写数字数别MNIST深度学习开发语言
系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看:张量是什么?5分钟教你快速创建张量!02-张量运算真简单!PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch?张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器:PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始:PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改!PyTorchreshape、tra
- 深度学习(5)-卷积神经网络
yyc_audio
深度学习cnn人工智能
我们将深入理解卷积神经网络的原理,以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例,它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过,当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单,但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠,你很快就会知道这些层的作用。我们
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- 《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第四十七章 MNIST实验
嵌入式编程开源产品程序员
第四十七章MNIST实验1)实验平台:正点原子DNK210开发板2)章节摘自【正点原子】DNK210使用指南-CanMV版V1.03)购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?&id=7828013987504)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-DNK210.html5)正点
- 什么是神经网络
jerryjee
神经网络与深度学习神经网络深度学习机器学习人工智能python
概述简而言之,神经网络就是函数:输入数据,输出结果。函数我们以MNIST手写数字图像识别为例,来定义一下对应的函数形式:任务类型:图像分类输入:一张图像包含28x28=784个像素,每个像素用一个实数表示输出:0-9任务描述:从图像张识别出唯一的数字函数定义y=f(x1,x2,...,x784)y=f(x_1,x_2,...,x_{784})y=f(x1,x2,...,x784)xi∈R,i=1,
- Pytorch实现mnist手写数字识别
Zn要学习
python
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**我的环境:语言环境:Python3.8编译器:JupyterLab深度学习环境:torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
- 深度学习(1)-简单神经网络示例
yyc_audio
深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- MNIST Examples for GGML - Fully connected network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesFullyconnected
MNISTExamplesforGGML-Fullyconnectednetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2.Toevaluatethemod
- MNIST Examples for GGML - Convolutional network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesConvolutionalnetwork
MNISTExamplesforGGML-Convolutionalnetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Convolutionalnetwork2.2.1.TotrainaconvolutionalnetworkusingTensorFlow2.2.2.ToevaluatethemodelontheCPUusing
- PyTorch入门实战:从零搭建你的第一个神经网络
不打滑的西瓜皮
机器学习深度学习人工智能神经网络pythonpytorchpycharm
目录一、PyTorch简介:为什么选择它?二、环境搭建:5分钟快速安装三、核心概念:张量与自动求导1.张量(Tensor):深度学习的数据基石2.自动求导(Autograd):神经网络训练的核心四、实战:手写数字识别(MNIST)1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络(CNN)3.训练与评估五、下一步学习建议一、PyTorch简介:为什么选择它?PyTorch是当前最热门的深度学习框架之一,由
- 25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng:"+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战(附完整可视化分析)
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页:机器学习司猫白ok,话不多说,我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集,通过Keras构建全连接神经网络,实现0-9数字的分类识别。文章将包含:关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- mnist数据集下载及使用
小句
pytorch机器学习
#mnist数据集在百度云盘里#链接:https://pan.baidu.com/s/1ca2rL2-0_JLtnH1YQ3otvA#提取码:uq3d#pytorch自带数据集的使用importtorchvisionfromtorchvision.datasetsimportMNISTmnist=MNIST(root="./data",train=True,download=False)print
- 【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》
智算菩萨
深度学习人工智能
摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性,并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。通过鞍点优化框架,作者提供了对抗攻击和防御机制的统一视角,并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其方法的有效性。本文的核心贡献包括:1)定义攻击模型和扰动集以优化模型参数;2)强调网络容量对对抗鲁棒性的影响;3)提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁
- T1:实现mnist手写数字识别
哈维羊
neo4j
>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前:目标1.知道如何配置环境2.跑通模型(不报错)3.储存模型,供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一、环境配置编译器:PyC
- TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签
dg989385783
在MNIST手写字数据集中,我们导入的数据和标签都是预先处理好的,但是在实际的训练中,数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例,我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如:数字标签“6”转化为onehot标签就是[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0].首先获取需要处理的标签的个数:batch_size=tf.size(labels)1假设输入了6张手写字图片,那么对应
- 使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字
mosquito_lover1
pythontensorflowkeras
一个简单的图像识别项目代码示例,使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型,用于识别MNIST手写数字数据集,并将测试结果输出到HTML。代码运行效果截图:具体操作步骤:1.安装所需的库首先,确保你已经安装了所需的Python库:pipinstalltensorflownumpymatplotlibpandasjinja2TensorFlow:用于构建和训练深度
- 一、TensorFlow的建模流程
李建军
TensorFlowtensorflow人工智能python
1.数据准备与预处理:加载数据:使用内置数据集或自定义数据。预处理:归一化、调整维度、数据增强。划分数据集:训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象:利用tf.data优化数据流水线。importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.kera
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st