- 扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深
留尘铃
声音信号处理学习图像处理人工智能扩散模型学习深度学习理论推导
参考:[1]HoJ,JainA,AbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型/DiffusionModel原理讲解_哔哩哔哩_bilibili[3]扩散模型公式推导_扩散模型数学推导-CSDN博客[4]扩散
- 基于MATLAB的变异函数计算与经验半方差图绘制
疯狂学习GIS
在前期的博客(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/113943720)中,我们详细介绍了地学计算的几个基本概念,并对其数学推导公式加以了梳理。接下来,我将通过几篇新的专题博客,对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。 另一方面,由于
- 枚举算法的介绍
下雪了 ~
算法c++数据结构
枚举枚举算法介绍枚举算法是一种基本的算法思想,它通过穷举所有可能的情况来解决问题。它的基本思想是将问题的解空间中的每个可能的解都枚举出来,并通过验证和比较,找到满足问题条件的最优解或者所有解。枚举算法适用于问题规模较小、解空间可穷举的情况。它的优点是简单直观,不需要复杂的数学推导,易于实现。但是,由于需要穷举可能的情况,对于问题规模较大的情况,枚举算法的时间复杂度可能会非常高,效率较低。解空间的类
- 深度学习基础 叁:反向传播算法
白拾Official
#深度学习神经网络算法网络深度学习人工智能
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
- 机器学习入门--主成分分析原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习概率论人工智能
主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系,将数据投影到这个坐标系上,使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下,数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上,而其
- 论文分享-- GCN -- Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering
村头陶员外
论文图表示学习gnn自然语言处理图神经网络论文
本次要总结的论文是ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering,论文链接GCN,参考的代码实现GCN-code。不得不说,读懂这篇论文难度较大,因为里面有许多数学推导,要了解较多的数学知识。本人数学一般,因此在读本论文的同时参考了网上部分较优秀的讲解,这里会结合我对论文的理解,对本论文下总结,文末会详细列
- 贪心算法关键点加力扣452用最少数量的箭引爆气球解析
Zrf2191318455
贪心算法算法js
1.当遇到多个条件需要考虑的时候,一定、一定、一定要先考虑其中一个条件,然后再考虑下一个条件,否则很容易两边都顾不上。2.不论时刷题还是面试的时候,手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优,而且想不到反例,那么就试一试贪心,软件不想硬件,软件没有试错成本,想到了就可以去干,即使错了也就是找到了一种不适合这道题的方法,数学推导并不在我们需要考虑的范围内。力扣452用最少数量的箭引爆气球解析:题目的意
- 韦达定理用处多
red2brick
中学数学韦达定理一元二次方程初等数学
文章目录前言一、一元二次方程中根和系数之间的关系二、韦达定理的数学推导和作用1.韦达定理的数学推导2.韦达定理的作用三、韦达定理的应用举例1.解题示例12.解题示例23.解题示例34.解题示例45.解题示例56.解题示例67.解题示例7总结前言韦达定理说明了一元n次方程中根和系数之间的关系。法国数学家韦达(F.Vieta,1540—1603)最早发现代数方程的根与系数之间有这种关系,因此,人们把这
- 光照和材质——辐射度量学、绘制方程以及BRDF详解
ZJU_TEDA
图形学图形
早期的图像学教程中,使用经验模型如lambert漫反射模型以及phong模型表示光照,然而,经验模型并未对物理世界的原理进行准确的表示。因此,我们希望从物理现象和原理的角度出发,详解当今图形学领域的基础知识——光照和材质。由于大多数资料中并没有进行详细准确的推导,导致初学者在这一部分的学习中不能直观理解。因此本文将力求在数学推导过程中做到准确详细。一、基本几何知识及推导由于我们要研究三维空间中光线
- 【初中生讲机器学习】3. 支持向量机(SVM)一万字详解!超全超详细超易懂!
Geeker · LSar
人工智能机器学习算法支持向量机机器学习算法监督学习分类算法人工智能
创建时间:2024-01-31最后编辑时间:2024-02-01作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!文章目录一、基础概念1.向量2.支持向量3.超平面4.间隔二、数学推导(原理)1.线性可分支持向量机2.软间隔支持向量机
- 寒假思维训练day17 C. Equal Frequencies
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不知不觉已经过了差不多一个月了,坚持一件事情还是有点收获的,今天更新一道1600的构造。寒假训练计划day17摘要:Part1题意Part2题解(有数学推导,latex形式)Part3代码(C++版本,有详细注释)Part4我对构造题的归纳总结(自己对构造题的浅薄理解还有例题)题目链接(有需自取):Problem-1781C-CodeforcesPart1题意题意:规定字符串是平衡字符串当且仅当字
- 球谐光照学习笔记
胡说ba道
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学习记录以前遇到球谐,就只知道unity中可以直接用SH9函数获取结果,为什么要用这个来计算间接漫反射,为什么是3阶球谐。这些疑问学习后才逐渐了解。其数学推导的过程可能实际应用中不太会涉及,但是了解原理和过程还是挺值得学习的跟着这位老师的思路学习的球谐光照——辐照度照明-知乎球谐函数是拉普拉斯方程分离径向后,角度部分通解的正交项那么就需要了解球坐标系下的拉普拉斯方程分离变数的过程,将角度部分分离通
- 寒假思维训练day13 D. Umka and a Long Flight
嘗_
算法c++pythonc语言
寒假思维训练Day13今天更新一道1700的构造题,附上详细的数学证明和Python、C++代码。摘要:题目链接:有需要自取,Problem-1811D-Codeforcespart1:题意part2:题解(附带数学推导,latex版本)part3:代码(py+cpp)part4:对构造题的一些总结心得和对应例题。Part1题意:Problem-1811D-Codeforces1、符号说明:设为斐
- 寒假思维训练计划day14 A. The Very Beautiful Blanket
嘗_
算法pythonc++
寒假思维训练计划day14今天做了一道很妙的矩阵构造题,很有收获,而且是有关于异或运算的。题目链接,有需自取:Problem-A-Codeforces摘要:part1题意part2题解(有数学推导和矩阵举例)part3代码(python代码)Part1题意:Problem-A-Codeforces题意:给定n和m(),要求构造一个矩阵满足每个4*4的矩阵,满足左上角2*2的矩阵所有值的异或等于右下
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LiongLoure
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- 2021-02-05 碰撞检测GJK算法详解(初学者慎入)
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碰撞检测有2个经典算法,一个是分离轴算法SAT,还有一个就是本文要介绍的GJK,GJK是三个人的名字首写大字母;这个算法的数学推导有点复杂,目前网上只有这篇https://blog.csdn.net/u010016421/article/details/104788769/相对比较详细的介绍了算法,其主要也是参考原始论文翻译的;考虑到原始论文比较难读,博主特地专门写一篇文章介绍,博主的这篇文章会必
- 图卷积网络(GCN)
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网路空间测绘网络深度学习机器学习
本文主要分为两部分,第一部分介绍什么是GCN,第二部分将进行详细的数学推导。一、什么是GCN1、GCN概述本文讲的GCN来源于论文:SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS,这是在GCN领域最经典的论文之一。我们可以根据这个GCN的图看到,一个拥有C个inputchannel的graph作为输入,经过中间的hiddenl
- Acwing - 算法基础课 - 笔记(数学知识 · 二)
抠脚的大灰狼
算法Acwing算法基础课算法数论
文章目录数学知识(二)欧拉函数公式法筛法欧拉定理快速幂扩展欧几里得算法中国剩余定理数学知识(二)这一小节主要讲解的内容是:欧拉函数,快速幂,扩展欧几里得算法,中国剩余定理。这一节内容偏重于数学推导,做好心理准备。欧拉函数公式法什么是欧拉函数呢?欧拉函数用ϕ(n)\phi(n)ϕ(n)来表示,它的含义是,111到nnn中与nnn互质的数的个数比如,ϕ(6)=2\phi(6)=2ϕ(6)=2,解释:1
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思路:数学推导过程代码:constlonglongmod=998244353;intn;inlineintqmi(intx,inty){intz=1;for(;y;y>>=1,x=x*x%mod)if(y&1)z=z*x%mod;returnz;}voidsolve(){cin>>n;vectora(n+2),sum(n+2),dp(n+2);for(inti=1;i>a[i];for(inti=
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在半岛铁盒里
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- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-3 线性二次型调节器(LQR)
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本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-3线性二次型调节器(LQR)1.数学推导2.案例反洗与代码详解1.数学推导2.案例反洗与代码详解
- BP神经网络的MATLAB实现(含源代码)
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炼丹师神经网络matlab人工智能
BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一具体数学推导以及原理在本文不做详细介绍,本文将使用MATLAB进行BP神经网络的应用与实践1BP神经网络结构BP神经网络是一种多层前馈神经网络,其主要特点是:信号是前向传播,误差是后向传播。经典的
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统计学-R语言r语言开发语言
文章目录前言假设检验的原理假设检验的原理提出假设做出决策表述结果效应量总体均值的检验总体均值的检验(一个总体均值的检验)练习前言本章主题是假设检验(hypothesistesting)。与参数估计一样,假设检验也是对总体参数感兴趣,如比例、比例间的差异,均值、均值间的差异等,估计的主要任务是找出参数值等于几,假设检验的兴趣主要是看参数的值是否等于某个特定值,或者比较两组数据,在数学推导上,参数的假
- word2vec数学推导过程
LittleSasuke
WelcomeToMyBlogword2vec包含两种框架,一种是CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel),另一种是Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel),如下图所示。这两种模型的任务是:进行词的预测,CBOW是预测P(w|context(w)),Skip-gram是预测P(context(w)|w)。当整个词典中所有词的预测任务整体达到最
- P1809 过河问题【解析】
小芒果_01
#c++算法——贪心算法C++算法专栏贪心算法算法
有一类贪心问题具有一定的迷惑性,大多数同学初步思考时会很快得到一种‘看上去很正确’的贪心策略,但是对于大部分贪心问题不能贸然得出结论。我们可以尝试构造一些反例推翻该策略。但是,即使该策略被推翻了,也不一定说明它完全错误,还有可能是在不同条件下贪心策略不同,此时需要分类讨论。因此,在解决贪心问题时,需要我们使用“构造方法、反例验证、打表观察、数学推导”等多种方式结合、多次尝试后,才能最终得到正确的方
- 每日学习更新(LQR+iLQR)
fzx12138
学习
一直想更新一下根据costtogo来推导LQR,之前的话可能会直接套问题,但是对于理论有些困惑,正好最近在学习ilqr轨迹生成/优化,因此来推一下公式,以下参考B站Dr_CAN,链接如下:【最优控制】5_线性二次型调节器(LQR)详细数学推导_哔哩哔哩_bilibilican博士确实很nb,一般知乎推导是从给出一个costtogo的概念来推出的,而can博士是循序渐进的,确实nb,具体的话下面写的
- 算法导论 红黑树 热身 二叉树学习(一)
stecdeng
数据结构与算法算法导论二叉树算法
学习算法还是建议看看算法导论算法导论第三版如果不看数学推导仅看伪代码难度还是适中本系列只是记录我的学习心得和伪代码转化代码的过程深入学习还是建议大家看看算法书籍教程更加系统。本文参考算法导论第12章节二叉树代码由本人写成转载请标明出处首先由于红黑树的删除用到了二叉树的一些函数所以我们从二叉树讲起二叉树不带颜色的红黑树看看两张画的有点丑的图一个节点记录一个数值同时还有两个指向该节点两个儿子的标识儿子
- AdaBoost算法的详细数学推导过程!!
孤嶋
算法人工智能机器学习AdaBoost
AdaBoost(AdaptiveBoosting)提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。对于分类问题而言,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为
- Unity中URP下深度图的线性转化
楠溪泽岸
Unityunity游戏引擎
文章目录前言一、_ZBufferParams参数有两组值二、LinearEyeDepth1、使用2、Unity源码推导:3、使用矩阵推导:三、Linear01Depth1、使用2、Unity源码推导3、数学推导:前言在之前的文章中,我们实现了对深度图的使用。因为,深度图不是线性的。所以,在使用时,我们使用了Linear01Depth函数对其进行了线性转化。Unity中URP下开启和使用深度图但是,
- 蒙特卡洛算法
爱静的龙猫
算法
通过随机数获得结果的算法。当一个问题无法通过数学推导,计算机无法在有限时间求解时候。就需要考虑蒙特卡洛方法了。当无法求得精确解时候,进行随机抽样,根据统计试验求近似解。可行域过大,没有通用方法求出精确解。主要关键词是:随机抽样,统计试验,求近似解,构成统计意义。
- 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">