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风行傲天
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- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- TensorFlow 的基本概念和使用场景。
WangLinXX
学习tensorflow人工智能python
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念,其中节点表示数学操作,边表示多维数组(张量)的流动。TensorFlow的基本概念包括:1.张量(Tensors):在TensorFlow中,数据以张量的形式表示。它们是多维数组,可以是标量(0维)、向量(1维)、矩阵(2维)或更高维度的数组。2.数据流图(DataFlowGraph)
- 第T10周:数据增强
OreoCC
深度学习人工智能tensorflow2
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**第10周:数据增强难度:夯实基础⭐⭐语言:Python3、TensorFlow2要求:学会在代码中使用数据增强手段来提高acc请探索更多的数据增强手段并记录在本教程中,你将学会如何进行数据增强,并通过数据增强用少量数据达到非常非常棒的识别准确率。我将展示两种数据增强方式,以及如何自定义数据增强方式并将其放到
- [2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录
夏迪End
最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本,要安装对应版本的cuda和cudnn,网上的教程五花八门,我尝试了很多论坛的方法,有些能用有些不可以(也可能是我操作错误),经过两天调试终于能够运行了。1介绍使用的版本:Win10,python3.7,tensorflow2.1-GPU,CUDA10.1,CUDNN7.6.5,显卡驱动版本是425.31(用的IDE是pycha
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
walfar
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在深度学习中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它,只需继承基础层类并实现前向传播功能。importtorchimporttorch.nn.
- python 数据分析 损失数值 如何放到csv中呢 人工智能 深度神经网络,Pytorch ,tensorflow
zhangfeng1133
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损失数值如何放到csv中呢在Python中,使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看,你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是,你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方,以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先,`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象,例如列表的列表,而不是单个列表。如果你的
- 2019-05-16
微软czw
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- TensorFlow和它的弟弟们
活蹦乱跳酸菜鱼
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TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品,它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言(如Pyth
- 心智AR (mind-ar-js): 开源Web增强现实SDK安装与使用指南
范凡灏Anastasia
心智AR(mind-ar-js):开源Web增强现实SDK安装与使用指南mind-ar-jsWebAugmentedReality.ImageTracking,FaceTracking.Tensorflow.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mind-ar-js心智AR(mind-ar-js)是一款开源的Web增强现实(AR)软件开发工具包(SDK)
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tract-一个神经网络训练库Snips(一家做音频识别的创业公司)出品。在神经网络领域,现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite,微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK,AppleBNNS
- Kesci:Tensorflow 实现 LSTM——时间序列预测
萧居士
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LSTMhttps://www.kesci.com/home/project/5a38a9c00e1fc52691fd9c72这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章:UnderstandingLSTMNetworksLSTM学习笔记编程环境:python3.7,tensorflow1.14本文所用的数据集来自于kesci平台,由云脑机
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是我真的是我
使用官方1.x的目标检测API,安装过程见:https://www.jianshu.com/p/3257a32d4c5a一、制作数据集制作自己的数据集可以参考该方式:https://www.bilibili.com/video/BV1kV411k7D8即准备好图片集,然后利用LabelImg等公开标注软件进行标注并生成指定格式的标注文件。本文使用COCO数据集制作为tf_record格式数据集:C
- 实现CNN对mnist手写数字分类
文哥的学习日记
本文使用的tensorflow版本:1.4tensorflow安装:pipinstalltensorflow1、CNN哇咔咔,熟悉的味道,自己第一次接触tensorflow也是写的CNN的例子,当时对于CNN也是一知半解,经过了一年,终于差不多搞清楚了CNN的原理。CNN中需要理解的主要有两点,稀疏连接SparseConnectivity(每个神经元仅与前一层部分神经元相连接)以及参数共享Para
- 如何使用TensorFlow构建AI模型
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在《树莓派3B运行rasainit和rasashell遇到的tensorflow报错总结》一文中,我遇到的第7个报错是首次运行rasashell时候碰到的。按照我在文中记录的解决方案,处理成功。结果,今天我又一次遇到了asyncio-Taskexceptionwasneverretrieved的报错(如图),我先是吃了一惊,然后第一反应是按照上次的处理方法又操作了一遍,然后……然并卵!怎么会无效?
- TensorFlow 的基本概念和使用场景
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TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它允许开发者使用图形计算的方式构建和训练机器学习模型。TensorFlow的基本概念如下:张量(Tensor):TensorFlow使用张量来表示数据。张量是多维数组,在计算图中流动,是TensorFlow的基本数据单元。张量可以是标量(0维数组)、向量(1维数组)、矩阵(2维数组),或更高维度的数组。计算图(Computat
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- 深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习
学呗~那不然呢
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第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
- 人工智能开源库有哪些
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TensorFlow:由Google开发的深度学习库,提供了丰富的工具和API,支持CPU和GPU计算。PyTorch:由Facebook开发的深度学习框架,提供动态图和静态图两种模式,并且易于使用。Keras:基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库的高级API,可帮助用户快速构建神经网络。Scikit-learn:用Python编写的机器学习库,提供了许多常见的机器学习算法
- TensorFlow库详解:Python中的深度学习框架
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TensorFlow是一个开源的深度学习框架,由GoogleBrain团队开发,并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。它能够处理大规模的多维数据,并支持在多种硬件平台上运行,如CPU、GPU和TPU(TensorProcessingUnit)。TensorFlow在Python中的使用非常广泛,因为Python是机器学习和数
- Tensorflow 2.16.0+在PyCharm中找不到keras的报错解决
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在PyCharm(2024.2版本)中,直接使用fromtensorflowimportkeras会提示“Cannotfindreference‘keras’in‘init.py’”,找不到keras,如下图所示。查阅相关资料,可以发现在tf2.16之后,默认的keras后端升级为了3.0,且直接引用即可。参考链接:PyCharmcannotparseanycontentundertensorfl
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
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TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型,包括神经网络模型。TensorFlow的核心概念是张量(tensors)和计算图(computationalgraph)。张量是一个多维数组,可以看作是数据的容器。在TensorFlow中,所有的输入数据和模型参数都以张量的形式存在。张量可以是常量或变量。计算图是一种图形表示,用于描述计算任务
- 嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人:OpenCV、 FreeRTOS、 TensorFlow(代码详解)
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一、项目概述在现代自动化生产中,分拣机器人作为提高生产效率和准确度的重要工具,正逐渐成为工业流水线的核心组成部分。本项目旨在设计一款基于嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人,通过高效的图像处理与实时控制技术,实现对物品的快速识别与自动分拣。该项目的主要目标包括:提高分拣精度:通过高效的机器视觉算法,确保机器人能够准确识别不同类型的物品。提升作业效率:利用实时操作系统和嵌入式AI推理引擎,实现快速响应与
- 深度学习--常用的调整张量形状的方法总结
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在深度学习中,调整张量的形状是一个常见且重要的操作。它使我们能够调整数据的形式以适应模型的输入要求或进行其他处理。以下是一些常用的调整张量形状的方法,以及这些方法的详细解释和应用场景。1.reshape()功能:reshape()方法用于将张量重新调整为指定的形状,而不改变数据的顺序或总的元素数量。如何使用:在TensorFlow中,可以使用tf.reshape()。在NumPy中,可以使用.re
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- AIGC从入门到实战:模型搭建【GPT4ALL】
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GPT相关模型的搭建:GPT-2:这是一个较早开源的模型,适合个人研究和学习。它有不同大小的版本,如117M、345M、774M和1.5B参数版本,可以根据你的计算资源选择不同大小的模型。GPT-2模型是基于TensorFlow实现的,你可以在本地环境中安装TensorFlow和相关依赖库来运行此模型5。GPT4All:这是一个开源项目,提供了一个可以在本地运行的GPT模型,不需要网络连接,也不强
- 用python实现图片背景移除
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在Python中,实现图片背景移除通常需要使用计算机视觉库,如OpenCV或深度学习库,如TensorFlow或PyTorch,结合预训练的模型。OpenCV和深度学习的方法各有优劣,但深度学习通常在复杂背景或不规则形状物体的背景移除上表现更好。下面是一个使用OpenCV的简单示例,这个示例假设背景是单一颜色的,并且你知道这个颜色。这个方法并不适用于所有情况,特别是当背景有多种颜色或物体与背景颜色
- 打印出ckpt里的所有变量和值
yalesaleng
参考:http://blog.csdn.net/helei001/article/details/56489658fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflowimportosimportnumpyasnpimporttensorlayerastl#print出ckpt里的所有变量model_dir='./logs_vgg16/case_64'checkp
- Anaconda大坑 | Python版本显示不正确 | 虚拟环境没有bin文件夹
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python开发语言linux
问题:要做人脸识别任务,想用facenet,发现facenet的配置要求是tensorflow1.7,网上说对应python是3.5,因此我打算重新建立虚拟环境。建立环境后,发现conda可以下载python3.5,pip不行,同时conda下载后,python-V显示的版本却是3.8。至此,我把问题初步确定为系统环境和虚拟环境之间工具包的优先级问题。调整sys.path的顺序,没有作用。在不断的
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
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- config.getInitParameter
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parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
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<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(