- 凸优化学习之旅
还有你Y
最优化学习
目录标题专业名词MM算法CCP算法:代码说明SCA算法:连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD(BlockCoordinateDescent)代码示例与ADMM的区别总结2024年5月6日15:15:26专业名词DC问题:DifferenceofConvex。Difference理解为差,convex是凸,DC问题就
- 运筹系列35:凸优化接口cvxpy
IE06
运筹学
1.凸优化问题1.1QP问题目标函数二阶,约束一阶,称为Quadraticprogramming1.2.QCQP目标二阶,约束二阶,QuadraticalConstraintQuadraticProgramming。1.3.SOCPsecondorderconeprogram,本质上还是一个QP问题(约束条件进行平方)。1.4DCP一个问题能够由目标函数和一系列约束构造。如果问题遵从DCP规则,这
- 基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
- Easy
优化python数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包,为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度,polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
- 机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优
stone_fall
图像处理与机器学习
数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ,使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ},其中x是n维向量,χ\chiχ是x的可行域,f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非
- Task10-向前分布算法和梯度提升决策树
沫2021
1.前向分步算法前项分布算法可以解决分类问题,也可以解决回归问题。(1)Adaboost的加法模型:在Adaboost的基础上,将多个基分类器合并为一个复杂分类器,是通过计算每个基分类器的加权和。通常情况下这是一个复杂的优化问题,很难通过简单的凸优化的相关知识进行解决。而前向分步算法可以用来求解这种方式的问题,它的基本思路是:因为学习的是加法模型,如果从前向后,每一步只优化一个基函数及其系数,逐步
- 优化|复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法
运筹OR帷幄
算法机器学习人工智能
1.简介对于无约束的非凸优化问题,算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2);在目标函数光滑时,这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题,这个下界依旧适用;到这里,我们自然会提出疑问:它是否也能通过某个一阶算法来取到?对此,本文[1]^{[1]}[1]作出了回答.文中介绍了一种简单的一阶算法——光滑化近似点增广拉格朗日方法(Smo
- 03 凸优化理论-凸函数
Jay Morein
优化理论与随机控制算法
03凸函数目录3.1凸函数的定义、性质(凸函数的判定)、示例3.2保凸运算3.4拟凸函数3.5对数凸函数3.3共轭函数3.6关于广义不等式的凸性3.1凸函数的定义、性质和例子(一)凸函数的定义&扩展值延伸3.1.1定义Def1凸函数的定义、几何含义定理1:仿射函数等价于既凸又凹函数。定理2(凸性由函数在直线上的性质刻画)*:凸函数的充要条件是与其定义域相交的任何直线上都是凸的。(可以将函数限制在直
- 凸优化问题:基础定义
TensorME
数学理论凸优化
“一旦将一个实际问题表述为凸优化问题,大体上意味着相应问题已经得到彻底解决,这是非凸的优化问题所不具有的性质。”——《译者序》“事实上,优化问题的分水岭不是线性与非线性,而是凸性与非凸性”——Rockafellar1什么是凸优化什么是凸优化?抛开凸优化中的种种理论和算法不谈,纯粹的看优化模型,凸优化就是:1、在最小化(最大化)的要求下,2、目标函数是一个凸函数(凹函数),3、同时约束条件所形成的可
- 深度学习|拉格朗日对偶及KKT条件推导
科研工作站
深度学习KKT对偶仿射
目录1主要内容2问题提出3对偶推导4KKT条件1主要内容在电力系统优化过程中,风光等分布式能源出力和负荷的不确定性(即源荷不确定性)形成了电力系统方向的研究热点,每个研究人员都试图通过自己的方法将研究推进的更深入一些,在理论研究的深层次上,离不开鲁棒优化,包括两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化算法等,鲁棒优化的基础知识是拉格朗日对偶和KKT条件,给大家推荐个课程——凌青老师的《凸优化》,该课程系统性讲解
- CVX工具包(for matlab)
夕夕夕夕嘻嘻嘻嘻
编程工具matlabcvx优化
CVX工具包(formatlab)CVX是斯坦福的教授StephenP.Bold等人开发的一个基于Matlab的凸优化工具包,能够解决诸如线性规划,二次规划,整数规划(需要license)等等优化问题,且使用非常的人性化。比如,求解最小二乘法等问题。Installation支持32/64位的Linux,MACOSX,Windows系统。可戳官方下载链接:http://cvxr.com/cvx/do
- Matlab中CVX工具箱使用
Upsame
MatlabCVXMatlab
Matlab中CVX工具箱使用CVX是一个凸优化解决工具,需要在Matlab上使用。CVX让Matlab变成一个模型语言,可以使用Matlab的标准语法完成优化问题的求解。安装下载官方安装包,解压缩到任意路径,建议和Matlab放到一起。打开Matlab,切换路径到CVX的存放路径,Matlab中运行cvx_setup命令即完成安装。cdC:\personal\cvxcvx_setupCVX支持的
- 【笔记】认识凸优化
假装有头像
笔记
凸优化凸优化是一类特殊的数学优化问题,其基本思路是凸优化的基本思路是通过利用凸性质,将优化问题转化为在凸集上定义的凸函数的最优化问题,从而能够借助凸优化的理论和算法来高效求解。凸优化问题相对于一般的优化问题更易于求解以下是凸优化的基本思路和特点:凸集:凸优化中的关键概念之一是凸集。凸集是一个具有凸性质的集合,即对于集合中的任意两点,连接它们的线段仍然在集合内部。凸优化通常涉及到在凸集上定义的优化问
- 自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(二)
无意2121
自动驾驶轨迹规划算法游戏引擎算法自动驾驶
欢迎大家关注我的B站:偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)目录1.基于凸优化2.具身足迹3.ESDF自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(一)-CSDN博客大家可以先阅读之前的博客1.基于凸优化以此为代表的算法则是OBCA无论是自车还是障碍物都可以表示为凸多边形,因此可以表示为多个超平面围成的空间同时,自车与障碍物的避撞表达式就可以写
- 深度学习数学知识点
搬砖成就梦想
深度学习人工智能
一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1)线性空间及线性变换2)矩阵的基本概念3)状态转移矩阵4)特征向量5)矩阵的相关乘法6)矩阵的QR分解7)对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8)矩阵的SVD分解9)矩阵的求导10)矩阵映射/投影11)矩阵的秩12)矩阵的特征值和特征空间二、概率论书籍&视频MITIntroduct
- 凸优化—常见分式规划解决方法及代码实现
兜兜转转m
通信仿真和学习算法
分式规划是凸优化中常见的问题,例如最大化能效等。这篇博客介绍了single-ratio分式规划的二种常见方法。1、Quadratictransform2、Dinkelbach'sTransform优化问题一个简单的优化问题如何使用上述二种方法来计算呢?Quadratictransform代码复现%%方法2:QuadraticTransform求解max(x/(x^2+1))s.tx>=0iter_
- 凸优化: 障碍函数法
QQ_AHAO
凸优化算法机器学习
上一节讲到了等式消除的牛顿法,这一节我们讲一般约束问题的障碍函数法。首先我们利用对数阀函数来近似替代示性函数,用来消去不等式约束。最终使得问题变为等式约束的牛顿法,然后消除法消去等式约束,再利用牛顿法进行迭代求解。例题:求解过程:以上都是笔者个人学习方法,如有不妥之处,欢迎大家批判指正,后续有时间,笔者会分享更多的凸优化学习方法给大家。
- 凸优化: 惩罚函数之内罚函数法(等式消除的newton法,一般约束问题的障碍函数法)
QQ_AHAO
凸优化其他经验分享机器学习
目录0.说明:1.等式约束的newton法:2.障碍函数法0.说明:相信不少小伙伴在学习内罚函数时会遇到不少障碍,接下来我将从结合个人学习过程,通过例题给小伙伴们讲解一下自己的见解,因为其理论知识在《凸优化》(王书宁译)介绍的很详细,所以我只介绍在例题中如何应用。由于外罚函数和内点法的不等式约束问题在网上都可以找到例题和求解方法,而且也相对较简单,所以在此我就多做赘述了。就讲述一下较难的等式消除的
- 深度卷积神经网络
sendmeasong_ying
深度学习cnn深度学习机器学习
目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性:怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的,如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了,使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大,Maxpooling使用的是最大值,因此输出的值比较大,梯度就比较大,训练就更加容易。输入是224*224,
- 凸优化Convex Optimization期末复习重点和考试笔记(一)凸集+凸函数
Q小Q琪
学习机器学习笔记人工智能
最近被凸优化考试整疯了,梳理出来一些复习重点和知识点笔记,希望能够帮助到有缘人!总共有四章重点,我分两个博客放哈~第一部分:凸集第二部分:凸函数以上是凸集和凸函数两章的期末复习笔记。
- 凸优化Convex Optimization期末复习重点和考试笔记(二)凸优化+对偶
Q小Q琪
学习机器学习人工智能笔记
接博客【凸优化ConvexOptimization期末复习重点和考试笔记(一)凸集+凸函数】第三部分:凸优化第四部分:对偶几种典型的凸函数以上就是凸优化和对偶函数部分,以及几种常见的凸函数。我们就考到这所以后面的没有整理,自己整理的有些地方可能有小错,希望大佬批评指正
- 【凸优化】【长链剖分】【2019冬令营模拟1.8】tree
YiPeng_Deng
题解凸优化长链剖分DP二分树形DP学习小计凸优化长链剖分树形DP预留数组空间二分
PROMBLEM给你一棵树,你需要在树上选择恰好m条点不相交的、长度至少为k的路径,使得路径所覆盖的点权和尽可能大。求最大点权和。数据保证有解。SOLUTION这是一道综合的题目,考察凸优化、长链剖分、树形DP、以及关于数组空间的优化首先引进凸优化凸优化就是关于答案可以表示成一个凸函数f(x),x是题目给出的参数,并且这个函数的斜率成下降的趋势(反过来也可以)假设我们已知的函数的最大值是f(m’)
- MATLAB中CVX工具箱解决凸优化问题的基本知识——语法、变量声明、目标函数、约束条件、cvx编程错误及解决方法
小易吾
MATLABCVX专栏matlab开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、语法二、变量声明三、目标函数四、约束条件五、函数六、cvx特有的数学运算表达式七、常见错误八、进阶阅读参考资料前言本文是在最近学习MATLABCVX工具箱解决凸优化问题时学到的一些知识点,分享出来供大家参考。进行CVX编程时,会遇到各种各样意想不到又难以解决的报错问题,如果编程过程中遇到了很多cvxbug和错误,可以阅
- 凸优化 3:最优化方法
Debroon
#凸优化算法
凸优化3:最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP、BFGS/L-BFGS数值优化算法坐标下降法SMO算法基于导数的函数优化解析优化算法/精确解无约束问题-求解驻点方程有等式约束问题-拉格朗日乘数法有等式和不等式约束问题-KKT条件基于随机数函数
- 一句话总结卷积神经网络
城市中迷途小书童
一句话总结卷积神经网络核心:一个共享权重的多层复合函数。卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数,但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的,另外一个特点是它使用了池化层。训练时依然采用了反向传播算法,求解的问题不是凸优化问题。和全连接神经网络一样,卷积神经网络是一个判别模型,它既可以用于分类问题,也可以用用于回归问题,并且支持多分类问题。
- 一篇文章讲清楚凸优化问题
小树modelwiki
人工智能算法支持向量机svm机器学习
本篇文章摘录自数模百科——支持向量机模型-凸优化问题。你是一个快递公司的老板,你们公司有三种车型:小货车,中型卡车和大货车。每种车型都有它的优点和缺点。小货车一次可以运少量的货物,运费便宜,但运送大量货物就需要多次往返;大货车一次可以运很多货物,可如果货物不多,就会浪费运输成本;中型卡车则介于两者之间。现在,你有一批货物需要运送,你要选择何种组合的车型才能在满足运送需求的同时,使得运输成本最低。你
- 【数模百科】支持向量机中的线性SVM讲解以及实现办法
小树modelwiki
支持向量机算法机器学习
本篇文章来源于线性SVM-数模百科,里面有完整的关于支持向量机SVM模型的讲解,还有数据处理、应用、优缺点等重要知识点。首先,强烈建议大家把我之前的文章读一遍。一篇文章讲清楚凸优化问题-CSDN博客快速理解对偶问题-CSDN博客支持向量机SVM模型里的二元线性分类是什么-CSDN博客支持向量机SVM中的核技巧(核函数)应该怎么理解-CSDN博客读完之后,我们开始今天的内容。你在一个屋子里举行了一个
- Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data
zealscott
UnbiasedPUlearning.该论文在之前PUlearning中使用非凸函数作为loss的基础上,对正类样本和未标记样本使用不同的凸函数loss,从而将其转为凸优化问题。结果表明,该loss(doublehingeloss)与非凸loss(ramp)精度几乎一致,但大大减少了计算量。IntrodutionBackground论文首先强调了PU问题的重要性,举了几个例子:Automaticf
- 最优化理论期末复习笔记 Part 2
hijackedbycsdn
笔记最优化凸优化
数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
- Convex optimization 3.1 --- 凸优化问题 part1
expectmorata
#CVXMATHoptimization
1introduction在前面两个章节,回顾了凸集、凸函数、凸集和凸函数联系。从这章开始认识凸优化问题。其中,关于各种典型的类别的凸优化问题,主要参考了[2]。2凸优化问题2.1优化问题的标准形式2.1.1优化问题的最优解优化问题的最优解解集可能存在两种极端情况2.1.2优化问题的解集可行解如果xix_ixi满足fi(x)、hi(x)f_i(x)、h_i(x)fi(x)、hi(x),则称xix_
- 最优化理论期末复习笔记 Part 1
hijackedbycsdn
笔记最优化凸优化
数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
- 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">