机器学习之特征工程（一）

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系搏博深度学习人工智能机器学习架构 transformer
强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章：本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一：提示工程（PromptEngineering）（完整详细教程）_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
入门Apache Spark：基础知识和架构解析 juer_0001 java spark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架，
AI在农业中的应用:精准农业的新时代 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。然而，随着人口增长和资源短缺，传统农业面临着诸多挑战，例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战，精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段，对农业生产进行精细化管理，提高资源利用效率、产量和产品质量，同时减少环境污染。人工智能（AI）作
AI驱动的企业学习管理系统 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。知识更新速度加快，技术迭代日新月异，员工需要不断学习新技能，提升自身竞争力，才能适应不断变化的市场环境。传统的企业学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)往往以标准化课程和批量学习为主，难以满足员工个性化学习需求，且缺
量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践 Echo_Wish 人工智能前沿技术量子计算机器学习人工智能
量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。而量子计算，作为一项颠覆性的技术，正逐步展现出在机器学习领域中的巨大潜力。量子计算不仅能够加速特定任务的执行，还能为一些经典算法提供更高效的解决方案。今天，我们将深入探讨量子计算如何提升机器学习效率，解析
从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南好东西不迷路各自资源 AI 前端 html python
第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2环境配置实战Python环境搭建（推荐Anaconda）condacreate-ndeepseekpython=3.8condaactivatedeepseek深度学习框架选择指南
查看Python库依赖关系的解决方案爱编程的喵喵 Python基础课程 python 依赖关系
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了查看Python库依赖关系的解决方案
考研导师选择方法 herosunly 考名校研究生经验分享考研选择导师考研导师选择方法
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液 AOIWB 机器学习人工智能 python
梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧，用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑，为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义：梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法，其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达：参数更新公式为
特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？ Ash Butterfield 自然语言处理（NLP）专栏 nlp 人工智能
在多模态学习中，特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据（如文本、图像、视频和语音等）转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务，在多模态学习中，如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合，直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态（文本、图像、语音）中进行特征提取，涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取？在机器学习中，
python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习... 坂田月半
内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。 qq924711725 仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明：MATLAB代码实现说明：运行代码前的注意事项：示例输出：MATLAB代码实现说明：示例输出：以下是一个基于随机森林（RF,RandomForest）机器学习
程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析 guzhoumingyue AI python
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
计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统奔强的程序课程设计
博主小档案：花花，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
强化学习——基本概念 AI大模型探索者人工智能 ai 深度学习机器学习语言模型
何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象，智能体是算法本身，环境是与智能体交互的外部。智能体（IntelligentAgent），在人工智能领域，智能体指一个可以观察周
自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念山海青风 #自然语言处理自然语言处理人工智能 python
本部分主要介绍NLP的基础概念，并通过实际案例演示NLP的核心任务，同时引导你搭建NLP开发环境，确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理（NLP）1.1NLP的定义自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个子领域，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
机器学习与深度学习资料 JasonDing1354 【Machine Learning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
【大模型】大模型分类 IT古董人工智能人工智能大模型
大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式：1.按应用领域分类自然语言处理（NLP）模型如GPT-3、BERT、T5等，主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉（CV）模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等，用于图
.net机器学习框架：ML.NET模型生成器 NotOnlyCoding AI编程
ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。它利用自动化机器学习（AutoML）来探索不同的机器学习算法和设置，帮助您找到最适合您场景的那个。使用ModelBuilder不需要机器学习专业知识。您只需要一些数据和一个需要解决的问题。ModelBuilder会生成代码，以便将模型添加到您的.NET应用程序中。1.创建一个
【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）奋力向前123 人工智能人工智能数据挖掘
1、有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系，下列说法正确的是？答案：深度学习是机器学习的子集（分支）5、关于机器学习的本质，下列表述最恰当的是？答案：从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指？
【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error） IT古董机器学习人工智能机器学习人工智能 python
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码 rockingdingo tensorflow 大数据自然语言处理算法深度学习机器学习
图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例编程千纸鹤人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务
计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！知世不是芝士计算机视觉人工智能大语言模型 ai大模型多模态大模型机器学习 LLM
目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格
Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧 t0_54coder json 个人开发
在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。今天我们来讨论一个常见的困扰：如何处理在MultiRecord批量策略下JSON数据的解析错误。背景介绍AmazonSageMaker提供了强大的批量转换功能，允许我们对大量数据进行推理。这在处理大规模数据集时非常有用。然而，当我们尝试将批量策略从SingleRecord切换到MultiRec
计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理奔强的程序课程设计旅游
博主小档案：花花，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工惟贤箬溪穷玩Ai github 开源 ai
crawl4ai是一个开源项目，旨在帮助用户爬取GitHub上与AI（人工智能）相关的内容。这些内容通常包括AI相关的开源项目、库、资源、论文、教程等。项目提供了一个爬虫工具，可以自动化地抓取并提取GitHub上与人工智能相关的资源。以下是对该项目的详细解读：1.项目概述crawl4ai是一个爬虫框架，专门用于从GitHub上抓取与AI相关的开源项目或仓库。这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习
智能投资组合再平衡策略优化 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek 人工智能 ai
文章标题智能投资组合再平衡策略优化文章关键词投资组合管理再平衡策略机器学习优化方法智能投资文章摘要本文深入探讨了智能投资组合再平衡策略的优化方法。首先，介绍了投资组合管理的基本概念及其在金融市场中的重要性。随后，本文详细阐述了再平衡策略的原理和目的，并探讨了如何通过机器学习来构建和优化智能投资组合模型。文章进一步提出了再平衡策略优化的分类和选择标准，并结合具体案例分析了优化策略的实施效果。通过本文
Python从0到100（六十八）：Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合是Dream呀 opencv python 计算机视觉
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法：机器学习的神奇钥匙紫雾凌寒 AI 炼金厂 #机器学习算法算法机器学习近邻算法 KNN k-近邻算法 python scikit-learn
一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法。它就像是一位经验丰富的“老江湖”，以其简单而又强大的方式，在众多机器学习任务中占据着不可或缺的地位。K-近邻算法，作为机器学习中的一种基本分类与回归方法，以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂，就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时，会参考他身边最常接触的朋友们的
继之前的线程循环加到窗口中运行 3213213333332132 java thread JFrame JPanel
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 PHP heredoc nowdoc
<!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_ sql ibatis qq jdbc 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 android toast
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 java hadoop ibatis r-langue r
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 html Web Flash
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
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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  <
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
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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
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