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在浩瀚的数据海洋中,寻找隐藏的模式与规律,一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中,线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点,成为了入门机器学习的首选,更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归:定义与原理线性回归,顾名思义,是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量(X)与因变量
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
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PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数,用于计算张量的均值。它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值,是数据分析和机器学习中常用的操作之一。二、语法和参数语法:torch.mean(input,dim=None,keepdim=False,*,out=None)参数:input(torch.Tensor):输入张量。dim(int,
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
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在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
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目录1.cmake配置2.python脚本3.c++头文件初始化4.c++调用python中的函数,实现功能参考在现代软件开发中,跨语言编程和混合编程的需求日益增长。C++作为一种高效、强大的编程语言,广泛应用于底层开发、游戏引擎、高性能计算等领域。而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性,在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
- springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能
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springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能,通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习(AI)技术的应用。这样的系统可以帮助用户进行图像编辑、风格转换、自动设计布局等。以下是一个基本步骤和技术栈建议,用于在SpringBoot中构建图片辅助设计功能的系统。1.技术栈选择SpringBoot:作为后端框架,提供RESTfulAPI。图像处理库:
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【ShuQiHere】在机器学习中,优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数,使其更好地拟合训练数据,减少预测误差。在众多优化算法中,梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。梯度下降法主要有两种变体:批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)和随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)。这两者在如何计算梯度并更新模型参
- 每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
跟着紫枫学姐学CDA
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以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
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- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
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边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
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引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 《陈天奇:机器学习科研的十年》阅读笔记
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0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一,本科毕业于上海交通大学ACM班,博士毕业于华盛顿大学计算机系,研究方向为大规模机器学习。2019年,陈天奇在Twitter上宣布自己将于2020年秋季加入CMU任助理教授,成为加入CMU的年轻华人学者之一。在本文中,陈天奇回顾了自己做机器学习科研的十年。 1、原文十年前,MSRA的夏天,刚开始尝试机器学习研究的我面对科研巨大的不确定性,感到最
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聚星文社——绘唐科技Ai推文软件聚星文社--绘唐科技Ai推文软件https://iimenvrieak.feishu.cn/docx/ZhRNdEWT6oGdCwxdhOPcdds7nofAI推文软件是一种利用人工智能技术帮助用户自动生成推文内容的工具。该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体,然后使用机器学习算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件,用户可以
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ApacheSpark和ApacheHadoopYARN是两个紧密相关的项目,它们经常一起使用来处理大规模数据集。下面我将解释Spark如何与YARN配合工作,以及如何在YARN上运行Spark应用程序。ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎,支持多种计算模式,如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型,可以在单个集群上运行各种
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
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如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
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自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
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要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇
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线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数,会涉及以下几个数学概念:标量(scalar):定义:一个标量就是一个单数的数,不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法:我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“;在定义自然数标量时,我们可能会说
- AAAI2021推荐系统论文清单
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嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标2021年第35届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出,此次会议共收到9034篇论文提交,其中有效审稿为7911篇,最终录取篇数为1692篇,录取率为21.4%。由于境外疫情形势依然严峻,大会将在2月2日到2月9日在线上进行举办。较之去年接收篇数1590篇来说,今年的录取数量有所提升。通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析,发现以下结论:深度学习技术依
- 一文读懂深度适配网络(DAN)
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这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice,思维敏捷,非常健谈!一不留神就谈了1个多小时,意犹未尽,学到了很多东西!龙明盛老师在博士期间(去年博士毕业)发表的文章几乎全部是A类顶会,他在学期间与世界知名学者杨强、PhilipS.Yu及MichaelI.Jordan多次合作,让我非常膜拜!这次介绍他在ICML-15上提出的深度适配网络。深度适配网络(DeepA
- R语言 机器学习 KNN 2个例子
waterHBO
r语言机器学习开发语言
代码的写法,参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了,包括代码,数据,以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子,代码和过程,全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章,KNN,K-NearestNei
- 什么是损失函数?
翰霖努力成为专家
万能科普数据挖掘计算机视觉机器学习人工智能自然语言处理神经网络深度学习
损失函数(LossFunction)是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度,以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。在监督学习中,我们通常有一组训练数据,包括输入特征(X)和对应的真实标签(Y)。模型的目标是学习一个从输入特征到输出标签的映射函数。损失函数就是用来衡量模型在这个映射过程中产生的误差的函数。不同类型的任务会使用不同
- (二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
- CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建
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CMakeC++学习CMake构建C/C++Eigen
Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都include源代码了,那还不是轻松跨平台?像Eigen这种风格的库就被称为HeaderOnly库。这种库使用起来确实
- 随机森林(Random Forest)VS 提升树(Boosting Trees)
高大黑白涂鸦
随机森林boosting算法机器学习人工智能
随机森林(RandomForest)和提升树(BoostingTrees)都是常见的机器学习算法,它们都基于决策树,但使用的策略和目标不同。随机森林(RandomForest)通俗的类比:想象你有一个班级里的多位老师(决策树),你让他们每个人都独立地给出意见(预测)。每个老师的意见可能不完全一致,因为他们对问题的理解和方法不同。然后,你把所有老师的意见汇总,得到一个“班级意见”的结果。优点:减少过
- 分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码(源码、调试、LW、开题、PPT)
计算机源码社
大数据大数据spark毕业设计项目计算机毕业设计源码计算机毕设论文hadoop计算机课程设计
作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等,大家有这一块的问题可以一起交流!学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码,可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|基
- 一点机器学习的体会
zfq212
我关心的主要是机器学习有什么用,对未来哪些行业,领域,应用会产生变革级别的影响。为了了解这些,我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向,他们的主要应用,相关的主要工程工具。机器学习跟线性代数和统计联系比较多,所以在做了解时,很容易一不小心就会陷入理论的坑中,不易自拔。传统的机器学习有一套较完整的理论和算法,去scikitlearning网站可以有个大致的了解,或者听下吴恩达老师那门基础ML课程(网
- 机器学习——第十二章计算学习理论
adchloe
机器学习学习人工智能
目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论,目的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D,假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的
- 游戏AI中的模仿学习
SEU-WYL
深度学习dnn人工智能游戏学习
模仿学习在游戏AI中的应用已经逐渐成为提升游戏智能和玩家体验的重要技术。通过模仿人类玩家的行为,游戏AI可以表现出更加智能、自然的决策和操作能力,使得游戏更加富有挑战性和趣味性。以下是关于游戏AI中模仿学习的详细探讨。1.什么是模仿学习?模仿学习(ImitationLearning)是一种机器学习技术,通过观察和模仿专家(通常是人类玩家)的行为,训练AI模型,使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不