- 机器学习(2)单变量线性回归
天凉玩个锤子
2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中,我们有一个数据集,这个数据集被称为训练集(TrainingSet)。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例,将训练集里房屋价格喂给学习算法,学习算法工作后输出一个函数h,h代表hypothesis(假设)。函数h输入为房屋尺寸大小x,h根据输入来得出y值,y值对应房子的价格。因此,h是一个从x
- 强化阅读
AlistenLee
段落信息匹配题特点:AB重现多/细节性/乱序性做法:1、预测(题目关键词/篇章结构)2、定位(避免抽象名词&特殊疑问词/优选小范围,具体的词)拓展:学术论文惯用篇章introduction(overview,background,hypothesis,scope)Mainbody(strategy,methodology,limitation)Conclusion(outcome,evaluati
- scikit-learn
JerryYang105
什么是机器学习?一门学科,研究如何用数据和经验优化计算机程序性能。什么是监督学习和无监督学习?监督学习:有输入和预期输出的学习;无监督学习:由真实(groundtruth)找到最好的假设(hypothesis)—预期输出不明确的学习方式。分类和回归的不同?分类算法的预期结果是离散值—几个选项中的一个;回归算法的预期结果是连续值—一个连续区间内的某个值。什么是estimater?estimater-
- 深度学习-自然语言推断
白云如幻
深度学习PyTorch代码笔记深度学习人工智能
自然语言推断(naturallanguageinference)主要研究假设(hypothesis)是否可以从前提(premise)中推断出来,其中两者都是文本序列。换言之,自然语言推断决定了一对文本序列之间的逻辑关系。这类关系通常分为三种类型:蕴涵(entailment):假设可以从前提中推断出来。矛盾(contradiction):假设的否定可以从前提中推断出来。中性(neutral):所有其
- 12-阚萌萌-第二次作业#科研论文写作训练营#
阚萌萌
1.论文的行文方向分为哪三种?立论驳论立驳兼顾2.论文核心部分的“故事线”是什么?情节化思维:what,andwhy-thenwhat,andwhy-...-specificresearchobjectives/hypothesis/propositions3.论文的方法部分应包含哪些内容?数据采集以及分析指标、方法、步骤。4.基于第一次作业确定的研究课题,进一步细化具体的研究问题/假设,并列出每
- 机器学习--------考试复习笔记
懒懒的程序媛
机器学习
1.机器学习基石–学习的可行性本文主要是通过Hoeffding不等式证明了当模型的所有hypothesis的个数M为有限个时,样本数目N足够大时,就能够保证泛化误差Eout(h)和训练误差Ein(h)很接近。这时候只要找到一个hypothesis使得Ein(h)很小,那么Eout(h)也会很小,从而达到学习的目的。当然有一个大前提就是训练样本和测试样本必须要在同一分布下产生,否则学习无从谈起。Th
- 台湾大学林轩田机器学习(五)---The Learning Problem
文子轩
上节课,我们主要介绍了机器学习的可行性。首先,由NFL定理可知,机器学习貌似是不可行的。但是,随后引入了统计学知识,如果样本数据足够大,且hypothesis个数有限,那么机器学习一般就是可行的。本节课将讨论机器学习的核心问题,严格证明为什么机器可以学习。从上节课最后的问题出发,即当hypothesis的个数是无限多的时候,机器学习的可行性是否仍然成立?一、RecapandPreview我们先来看
- 使用Hypothesis生成测试数据
豆子熊.
软件测试测试工具postman自动化测试
专注于分享软件测试干货内容,欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正!交流讨论:欢迎加入我们一起学习!资源分享:耗时200+小时精选的「软件测试」资料包最困难的时候,也就是我们离成功不远的时候!目录安装如何设计测试数据用hypothesis生成测试数据最后Hypothesis是Python的一个高级测试库。它允许编写测试用例时参数化,然后生成使测试失败的简单易懂的测试数据。可以用更少的工作在代码中发现更
- (论文翻译)THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE, TRAINABLE NEURAL NETWORKS《彩票假说:寻找稀疏、可训练的神经网络》
云雨无欢丶
轻量化网络神经网络人工智能深度学习
公式不清楚的地方请对照英文原文进行查看:原论文链接ABSTRACT神经网络修剪技术可以将训练网络的参数计数减少90%以上,降低存储需求并提高推理的计算性能,而不影响准确性。然而,当代的经验是,通过修剪产生的稀疏架构从一开始就难以训练,这将类似地提高训练性能。我们发现,一个标准的修剪技术自然地发现子网络,其初始化使他们能够有效地训练。基于这些结果,我们阐明了彩票假说:密集的、随机初始化的、前馈网络包
- 二、机器学习入门术语
并不傻的狍子
#机器学习算法算法机器学习概率论
一、线性回归算法简介m:训练样本的个数x:输入特征y:输出变量,也就是要预测的目标变量(x,y):表示一个训练样本():表示一个特定的训练样本,即第i个训练样本,上标i是第i个的意思h是hypothesis的意思,在此处是假设函数,即引导从x得到y的函数h(x)=y。当我们设计一个学习算法的时候,需要考虑怎么表示这个假设函数h,在线性回归算法中,我们通常使用如下的假设函数:,有时会简写为h(x)。
- OveruseEstimator
MinorUncle
从名称看是“过度使用预测”,是一个卡尔曼滤波,卡尔曼滤波的作用是根据上一个预测值和本次的实际值结合来预测下一个值,并一直迭代下去。此处只是预测了带宽是否过度使用,并没有预测具体的带宽大小。Update(int64_tt_delta,doublets_delta,intsize_delta,BandwidthUsagecurrent_hypothesis);根据InterArrival模块计算获得的
- 【学习笔记】CF1835D Doctor‘s Brown Hypothesis
仰望星空的蚂蚁
学习笔记图论
有点难发现x,yx,yx,y在一个强连通块内,这样一定有环发现可以找到强连通块内所有环长度的gcd\gcdgcd,这样从xxx到yyy的所有路径的长度都模这个数同余,又因为KKK非常大,所以我们总可以遍历整个强连通块并走若干个环,因此只需要从xxx到yyy的任意一条路径的长度和KKK模gcd\gcdgcd同余即可首先要做过这道题[ABC306G]Returnto1发现直接DFSDFSDFS即可
- 自然语言处理应用(二):自然语言推断
青云遮夜雨
深度学习自然语言处理人工智能
自然语言推断自然语言推断(NaturalLanguageInference)是指通过对自然语言文本进行逻辑推理和推断,判断两个句子之间的关系,通常包括三种关系:蕴含(entailment)、矛盾(contradiction)和中性(neutral)。在自然语言推断任务中,通常给出一个前提(premise)和一个假设(hypothesis),需要根据前提和假设之间的关系来判断前提是否蕴含、矛盾或中性
- EMHIFormer: An Enhanced Multi-Hypothesis Interaction Transformer for 3D human pose estimation in vid
玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版
文献transformer3d深度学习
EMHIFormer:一种增强的多假设交互Transformer,用于视频中三维人体姿态估计Redirecting摘要单目3D人体姿态估计是一个具有挑战性的任务,因为深度模糊和遮挡。最近的方法利用时空信息,并产生不同的假设来模拟不同的解决方案,以缓解这些问题。然而,这些方法没有充分提取空间和时间信息以及每个假设的关系。为了缓解这些限制,我们提出了EMHIFormer(增强型多假设交互Transfo
- Linear Regression (Least Square Regression)
parachute_1
转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a18c98e50101108a.html首先通过某种学习算法训练已有的数据,得到functionh。H叫做hypothesis。给定x值,它可以预测对应的y值。举个例子,x可以是住房的面积,y是房子的价格。当你给h输入任意一个面积值,他就可以预测出这个房子价值多少钱。当输出Y的值是连续性的时候,这个问题叫做regression。
- Somatic marker hypothesis
此锅非本锅
Thesomaticmarkerhypothesiscanexplaintheroleofemotionsinpracticalreasoning.Let’sendbyreturningtoourfinalquestion:Whatroledosecondaryemotionsplayinourpracticalreasoning?We’vebeenpursuingamysteryinwhicht
- 2019-08-10
灯罩_2005
hyper-表示“超过,太多”hyperactive活跃过度的hypersensitive过敏的hypercritical吹毛求疵的hypertension过度紧张hypo-表示“下面,次等”hypothesis假说hypomnesia记忆力衰退ir-;il-①放在同辅音词根前表示“不,无”illegal非法的illiterate不识字的liter——letterirregular无规则的irra
- 公正世界理论(Just-world Theory/Hypothesis)
2019年11月CATTI2
公正世界理论(Just-worldTheory/Hypothesis)是在社会学和心理学中一个臭名昭著的理论。在这种假说里,人们生活在一个公正的世界里,得到的都是他们理应得到的。不幸的人所遇到的不幸都是“咎由自取”,而幸运的人则收获着他们的奖励。采用恶毒的言论指责受害人,比如流浪汉流落街头,会被指责为懒惰,不够努力。我们也会听到有关受害人不洁身自好的言论,某个留学生出了事就会说他炫富,非得去国外,
- 证据理论(1)—— DS证据理论基本理论
Chenxr32
证据理论证据理论算法
证据理论 证据理论(TheoryofEvidence)是由Dempster首先提出,由Shafer进一步发展起来的一种不精确推理理论,也称为Dempster-Shafer(DS)证据理论。证据理论可以在没有先验概率的情况下,灵活并有效地对不确定性建模。证据理论的基本理论辨识框架(Frameofdiscernment) 辨识框架Ω\OmegaΩ是一个由问题的所有假设(hypothesis)组成穷
- 【心理学与AI】Delayed Feedback Disrupts the Procedural-Learning System but Not the Hypothesis-Testing S...
YuikoAo
延迟反馈会破坏程序学习系统,但不会破坏感知类别学习中的假设测试系统。基于规则的分类学习任务:可以通过一些显式的推理过程来学习分类结构的任务。通常,使准确性最大化的规则(即,最优规则)是很容易口头描述。信息整合分类学习任务:只有在决策前的某个阶段整合来自两个或多个刺激因素(或维度)的信息,才能使准确性最大化的任务。COVIS中,基于规则的任务的学习被一个明确的假设测试系统所主导,该系统使用工作记忆和
- 第五章. Training Versus Testing
归途^ω^
林轩田《机器学习基石》机器学习人工智能
第五章.TrainingVersusTesting上一章主要介绍机器学习的可行性。由NFL定理可知,机器学习貌似是不可行的,但是随后引入了统计学知识,如果样本数量足够大,且hypothesis数量有限,那么机器学习一般是可行的,本章将讨论机器学习的核心问题,严格证明为什么机器学习可以进行学习,从上一节最后的问题出发,即当hypothesis的数量是无限多的时候,机器学习的可行性是否依然成立?5.1
- 使用Hypothesis生成测试数据
星之恋_恋之星
python3.6
一、什么是HypothesisHypothesis是python的一个高级测试库,它允许编写测试用例时参数化,然后生成使测试失败的简单易懂的测试呼叫,可以用更少的工作在代码中发现更多的bug。二、环境准备安装hypothesis包py-3-mpipinstallhypothesis三、如何设计测试数据待测试函数:defadd(a,b):"""实现加法运算"""returna+b3.1传统测试方法i
- 自动化测试工具篇——Pytest
yongwan5637
自动化测试框架篇pytestpython自动化测试
目录Pytest简介和基本使用方法安装用法:pytest[选项][文件或文件夹]fixture固件的理解和使用Pytest使用帮助中文手册(译)常用选项报告参数收集参数测试会话调试和配置告警日志用例库(Hypothesis)自定义选项[pytest]配置文件选项(第一个找到的pytest.ini|tox.ini|setup.cfg文件)环境变量参考Pytest简介和基本使用方法安装pytest不是
- 机器学习之版本空间(version space)算法
AryaHooper
版本空间今天来聊聊机器学习中的一个概念:versionspace,中文翻译中,有‘变形空间’和‘版本空间’两种说法,这里沿用周志华老师在西瓜书中的使用到的术语,称之为‘版本空间’。版本空间指的是在学习过程中,与已知数据集一致的所有假设(hypothesis)的子集集合。通常用于对内容进行收敛。版本空间算法前面说到版本空间通常用于对学习内容进行收敛,而版本空间算法实际上是指:对于所有需要学习的训练集
- 线性回归模型(Linear regression)
氢气氧气氮气
机器学习线性回归算法回归
-回归问题的标记如下【假设可以写成h,也可以写成函数f】-工作方式这就是一个监督学习算法的工作方式,我们可以看到这里有我们的训练集(房屋平米数x,房屋价格y),我们把它喂给我们的学习算法,学习算法的工作了,然后输出一个函数,通常表示为小写h或者f表示。代表hypothesis(假设),表示一个函数,输入是房屋尺寸大小,就像你朋友想出售的房屋,因此,根据输入的x值来得出y-hat值,y-hat值对应
- 浏览器扩展合集来啦!实用而有趣的浏览器扩展插件!
程序员白城
零基础学编程html前端javascript
五彩:网页划线、批注、高亮工具五彩严格意义上的同类产品是Hypothesis、diigo等工具,Cubox、Readwise、简悦则属于需要先解析一下网页后高亮的插件。此前我已经在用Cubox了,为什么还需要五彩来完成网页高亮?Cubox在移动端特别是公众号阅读场景中确实很方便,它甚至还有稍后读的功能。但在电脑端用Cubox高亮做笔记时,需要我执行「保存全文到软件>回到软件内>找到这篇文章>标注」
- 线性回归与梯度下降
handsomemao666
一、单变量线性回归让我们通过一个例子来开始:这个例子是预测住房价格的,我们要使用一个数据集,数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集。波士顿房价我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量代表目标变量/输出变量代表训练集中的实例代表第个观察实例代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis)单变
- 《容忍与自由》容忍比自由更重要
乔巧一汀
容忍与自由胡适60个笔记容忍与自由◆少年中国之精神少年人:一、不要把事情看得太容易了;二、不要妄想凭藉已成的势力;三、不要虚慕文明;四、不要好高骛远。◆一、少年中国的逻辑科学家最重“假设(Hypothesis)。正是因为博学方才可以有许多假设,学问只是供给我们种种假设的来源。也就是说,如果没有足够的学问,你连假设都提不出来。◆二、少年中国的人生观第一,须有批评的精神。一切习惯、风俗、制度的改良,都
- hypothesis testing假设检验
~~Jerry~~
java
假设检验是什么比如一家巧克力工厂生产的巧克力每个1g,一个工人说,机器在维修之后生产的巧克力不是1g,为了验证工人说的是否正确,需进行假设检验。随机挑选50个巧克力,计算平均重量。H0:每个巧克力1gH1:每个巧克力不是1g根据实验得到的平均值,我们可以做出拒绝H0或者接受H0的决定。从而决定工人说的是否正确。假设在不同的机器上做了三次实验,结果分别为1.11.91.5,为简单起见,称这三个实验为
- 线性回归
放开那个BUG
写在最前面的几句话,我们下面所有的问题的符号规约如下:代表训练集中实例的数量代表输入变量代表目标变量代表训练集中的实例代表第个实例表示第个变量代表学习算法的解决方案或函数,也成为假设(hypothesis)是代价函数1、单变量线性回归单变量的线性回归比较简单,一般表达式为,现在我们来求代价函数。我们一般用平方差损失函数,即,因为我们求的是平均损失,而所有的样本个数为m,那么,后面为了方便计算,在旁
- 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">