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失眠的树亚
服务器llama
1.在启智平台上找到没有安装tensorflow的镜像作为基础镜像把llama-factory的github仓库进行下载,得到zip压缩包,上传到启智平台中,如下:2.执行命令如下进入文件夹cdLLaMA-Factory-main更新pippython-mpipinstall--upgradepip安装依赖:pipinstall-e'.[torch,metrics]'-ihttps://pypi.
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道酝欣赏
继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法,类似的,这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法,最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律
- 2024 最新计算机视觉学习路线(入门篇)_计算机视觉课程主线
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计算机视觉学习人工智能
Python是机器学习项目中最流行的编程语言之一,因为与Java和C++等其他编程语言相比,它简单易读。Python附带了许多可以加快开发速度的库,其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,它们专门用于图像处理相关任务。本文旨在向初学者介绍这一领域,为他们提供有关涉及图像的机器学习应用程序背后概念的基本知识,并从高层次的角度深入了解这些库如何在底层协同工作,以便他们在
- ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
赛博曹操
BUG题解pippycharm数据分析数据挖掘python
ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow‘欢迎联系博主——这里是赛博曹操https://bbs.csdn.net/topics/619568415Anaconda安装TensorFlow之后,通过Jupyter运行,出现错误ImportError:Nomodulenamed‘tensorflow’.解决办法就一句:pipinstalltensorfl
- 深度学习框架之主流学习框架
uu1224
深度学习学习人工智能机器学习神经网络
深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点:TensorFlow:由Google开发,是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称,并且通过高级API如Keras,为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch:由Facebook开发,以其动态计算图
- ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: ‘Tensor(“loss/a
初识-CV
机器学习kerasKL散度相对熵intTensorFlowkeras
用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数,报错。。。defKL(y_true,y_pred):weights=K.sum(K.cast(K.argmax(y_true,axis=1)*K.log(K.argmax(y_true,axis=1)/K.argmax(y_pred,axis=1)),dtype='float32'))returnweights*losses.categor
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
guzhoumingyue
AIpython
随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- pip安装非标准版本号库报错 pip 24.1 will enforce this behaviour change.
m0_74397054
pippython机器学习神经网络
在做神经网络作业安装tensorflow报错pyodbc4.0.0-unsupportedhasanon-standardversionnumber.pip24.1willenforcethisbehaviourchange.Apossiblereplacementistoupgradetoanewerversionofpyodbcorcontacttheauthortosuggestthatth
- Anaconda配置tensorflow-gpu教程
rubisco214
tensorflow人工智能python
最近在入门tensorflow深度学习,配置环境吃了不少苦头,写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda(我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了,结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU)打开Nvidia控制面板,左上角帮助-系统信息-组件NVCUDA64.DLL后面的NVIDIACUDA12.1就是你的显卡支持的CUDA版本,去CUDA官网CUDAToolkitArchive|N
- 解决tensorflow-addons下载问题Could not find a version that satisfies the requirement
猪猪家的小可爱
AIpython机器学习机器学习人工智能算法
由于要用到tensorflow-addons,所以需要安装对应的库。遇到的问题是:ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtensorflow-addons(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortensorflow-addons网上有很多说是pip源的原因,所以
- 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
- 通过TensorFlow实现简单深度学习模型(2)
yyc_audio
人工智能深度学习python机器学习
前文我们已经实现了对每批数据的训练,下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤,而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- TensorFlow 架构
weixin_zdpau
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https://www.tensorflow.org/guide/extend/architecture一WedesignedTensorFlowforlarge-scaledistributedtrainingandinference,butitisalsoflexibleenoughtosupportexperimentationwithnewmachinelearningmodelsands
- TensorFlow基础架构
humbinal
tensorflow
处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图(dataflowgraphs)来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数
- 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络
gs80140
AIpytorchtensorflow神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中,我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow,构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层,适合初学者理解神经网络的基本构建模块
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ISDF-CodeInkVotex
人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
- serverless framework 模块化部署
ice breaker
Serverlessnodejsserverlessframeworkserverless
serverlessframework模块化部署文章仅代表作者本人的认知,如有谬误,欢迎指正。文章建议配合@serverless/components源码食用本文使用的示例代码Forkedfromsecond-state/tencent-tensorflow-scf这个仓库可以直接部署成一个Serverless的AI推理函数,很有意思书接上回@serverless/components代码简析默认
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听微雨
深度学习tensorflow人工智能
下载前请先安装显卡驱动,去显卡官网找对应的驱动,英伟达4060就去英伟达官网找4060的驱动。安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本,目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。同时cuda版本要低于显卡最高支持版本,使用命令行语句查看:nvidia-smi具体安装过程看cuda11.2+cudnn8.
- DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)
一个处女座的程序猿
精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow,安装之前各种谷歌,各种百度,各种国内外资料,做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE:深度学
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小赖同学啊
人工智能自动化测试(apppcAPI)python人工智能tensorflowpython
AI大模型自动化测试是确保模型质量、可靠性和性能的关键环节,以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍:测试流程测试计划制定确定测试目标:明确要测试的AI大模型的具体功能、性能、安全性等方面的目标,例如评估模型在特定任务上的准确率、召回率等。定义测试范围:界定测试所涵盖的模型功能模块、数据类型、应用场景等,比如是否包括图像识别、自然语言处理等不同功能。规划测试资源:确
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
数据挖掘人工智能神经网络
好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 详细介绍人工智能学习框架
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反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 4
山海青风
机器学习tensorflow人工智能
探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- Python常见库的使用
浪子西科
Pythonpython开发语言
文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
- 服务器/mac m1配置python环境
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macospython开发语言
目录服务器配置环境一、安装miniconda二、创建环境三、激活环境四、conda安装Macm1配置环境一、安装Miniforge3二、创建环境三、激活环境四、安装tensorflow五、测试运行服务器配置环境一、安装miniconda#step1:获取安装shell脚本文件wgethttps://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linu
- Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
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loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号(左)、Python+智能大数据+AI学习交流群(右):欢迎关注和加群,大家一起学习交流,共同进步!目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化,可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
下面是一篇以小明为主角,尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍,并附带必要的代码示例,帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景:预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会,负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮,但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
- 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