Scenery_S
Scenery_S

SST数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1MPNKwZqv93tY3W1VY_iB0g
提取码：2p5y
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

六个文件，train.csv和train_1.csv内容一样，train_1.csv是稍微做了点处理的，val.csv和val_1.csv；test.csv和test_1.csv也是一样的.这是五分类的数据集，也可以将中性情感的样本去掉，变为sst-2数据集

你可能感兴趣的:(数据集,机器学习)

  • 第17篇：python进阶：详解数据分析与处理 猿享天开 python从入门到精通python开发语言
    第17篇：数据分析与处理内容简介本篇文章将深入探讨数据分析与处理在Python中的应用。您将学习如何使用pandas库进行数据清洗与分析，掌握matplotlib和seaborn库进行数据可视化，以及处理大型数据集的技巧。通过丰富的代码示例和实战案例，您将能够高效地进行数据处理、分析和可视化，为数据驱动的决策提供有力支持。目录数据分析与处理概述什么是数据分析与处理数据分析的流程使用pandas进行
  • 【CV】25.1.7 arxiv更新速递 hinmer arxivCV每日更新python人工智能计算机视觉chatgpt目标检测aiAIGC
    —第1篇----关键词:手势识别,计算机视觉,低光照条件,机器学习,RaspberryPi,OpenCV论文链接-摘要:手势识别是一种基于计算机视觉技术的感知用户界面，允许计算机将人类动作解释为命令，使用户无需使用手与计算机交流，从而使鼠标和键盘变得多余。手势识别的主要弱点是光线条件，因为手势控制依赖于摄像头。摄像头用于在2D和3D中解释手势，因此提取的信息可能因光源而异。系统的限制是无法在黑暗环
  • 【包邮送书】你好！Python Mindtechnist 粉丝福利python网络开发语言机器学习
    欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号《机器和智能》回复关键词“python项目实战”即可获取美哆商城视频资源！博主介绍：CSDN博客专家，CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN内容
  • 物联网导论复习材料 物腐虫生 物联网学习
    简答题Q1：物联网的概述，特点，模型，应用，重点是应用层，云计算，数据集成。物联网的概述物联网（IoT，InternetofThings）是指通过各种传感器、设备和网络技术，将物理世界中的物体连接到互联网，实现数据的采集、传输、处理和应用的智能化系统。物联网的特点全面感知：通过传感器实时采集数据。可靠传输：通过互联网和无线网络传输数据。智能处理：利用云计算和大数据技术对数据进行分析和处理，实现智能
  • 基于遗传算法的城市旅行问题（TSP）求解 NovakG_ 深度学习python算法深度学习神经网络
    1.遗传算法背景介绍遗传算法是一种基于生物进化论中的自然选择和遗传机制的优化算法，模拟了生物进化过程以搜索最优解。通过仿真染色体的交叉、变异等操作，遗传算法将求解过程转换为类似生物进化的迭代运算。该算法在解决复杂的组合优化问题时，通常比常规优化算法更高效，且具有广泛应用，包括组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域2.遗传算法基本解题思路遗传算法的设计思路主要受到大自然中生物体进化
  • P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别 今天补充能量了吗 pytorch人工智能python深度学习机器学习
    本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者：K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量，则得到长度
  • 【图像复原】论文精读：Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration 十小大 超分辨率重建（理论+实战科研+应用）深度学习人工智能计算机视觉图像修复图像处理论文阅读论文笔记
    第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.ModelScalingUp3.2.ScalingUpTrainingData3
  • PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别 盼小辉丶 深度学习pytorch人工智能
    PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同，手
  • 【2025 ODA teigha .NET系列开发教程 第五章】给CAD实体添加附属数据XDATA，包括源码 三好学生～张旺 ODATeigha.NET开发教程.net
    系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档2025ODAteigha.NET系列开发教程系列文章目录AutoCADXData扩展数据开发指南什么是XData？XData的两种存储方式1.全局字典存储(XRecord)2.实体附加存储步骤1：注册应
  • python实战（十五）——中文手写体数字图像CNN分类 CM莫问 python实战深度学习pythoncnn人工智能深度学习算法图像分类手写体识别
    一、任务背景本次python实战，我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模，不同于经典的MNIST数据集，我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。除了常规的汉字“零”到“九”之外还多了“十”、“百”、“千”、“万”、“亿”，共15种汉字数字。二、python建模1、数据读取首先，读取jpg数据文件，可以看到总共有15000张图像数据。importpandasas
  • 【数据挖掘实战】 房价预测 机器学习司猫白 数据挖掘人工智能python机器学习
    本次对kaggle中的入门级数据集，房价回归数据集进行数据挖掘，预测房屋价格。本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面，需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传，大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
  • kaggle入门级竞赛Spaceship Titanic LIghtgbm+Optuna调参 机器学习司猫白 机器学习实战机器学习python集成学习scikit-learn
    kaggle入门级竞赛SpaceshipTitanic简介数据介绍数据集描述数据字段描述train.csv-约三分之二（~8700）乘客的个人记录，用作培训数据。test.csv-剩余三分之一（~4300）乘客的个人记录，用作测试数据。您的任务是预测Transported该集合中乘客的价值。Sample_submission.csv-格式正确的提交文件。代码分类变量optuna算法简介简介欢迎来到
  • 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶 网罗开发 AI大模型人工智能机器学习
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • Copilot 概述 计算机萍萍学姐 copilotcopilot人工智能机器学习
    Copilot是什么？它有什么用途？Copilot是由人工智能公司和GitHub合作开发的一个基于人工智能的代码提示工具，它可以利用机器学习技术和大量训练数据生成高质量的代码。Copilot的目标是在保持代码质量和可读性的前提下，提高开发者的编码效率，使得编码工作更为高效和便捷。Copilot的出现是解决编程过程中可能遇到的一些难点和瓶颈问题，特别是在快速迭代的敏捷开发场景中，提高编码效率和减少编
  • 让旅游更智能：基于AR的旅游导览应用解析 Echo_Wish Python笔记Python算法旅游arrestful
    友友们好！我的新专栏《Python进阶》正式启动啦！这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
  • 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶 人工智能机器学习深度学习
    摘要随着系统规模的扩大和复杂性增加，传统基于规则的日志分析方法难以识别隐藏的复杂异常模式。本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术，包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表，展示如何高效检测异常日志，并提供应用场景与优化策略。引言日志是系统运行状态的关键数据来源，但面对海量日志数据，传统规则式分析显得力不从心。机器学习能够根据日志的历史数据和行为模式，通过训练模型检测异常情况，不
  • 从Web2到Web3：区块链推动的数字进化之路 清 晨 web3web3去中心化人工智能隐私保护
    互联网的演变从最初的Web1到如今的Web3，代表了技术和用户需求的深刻变化。Web3是一个基于区块链技术的全新互联网架构，旨在解决传统互联网（即Web2）中数据集中化和隐私保护等问题。通过去中心化的机制，Web3不仅能够增强数据安全性，还能够赋予用户更高的自主权。本文将从Web2和Web3的差异、区块链的作用以及Web3未来的潜力三个角度进行探讨。Web2：社交与互动的新时代Web2，也被称为社
  • Scala内建循环——for循环 Word的妈呀 scala开发语言后端
    1.for循环格式for（循环变量<-数据集）{//循环体代码}eg：vararray=1to5//12345vararray2=1unitl5//12345for(i<-array){println(i)}2.循环守卫在循环中添加条件，如果条件成立就执行格式：for（循环变量<-数据集ifcondition1；ifcondiition2...）{循环体}3.循环的返回值valret=for(i<
  • 【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re 屿小夏 python开发语言
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 下载马斯克Grok-1模型的实战代码 herosunly 大模型grok-1下载模型实战代码
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。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。拥有多项发明专利。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。  本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码，希望能对学习大模型的同学们有所帮助
  • 吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略 子非鱼icon 深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
    一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下
  • 数据挖掘：定义、挑战与应用 黑色叉腰丶大魔王 数据挖掘人工智能
    一、数据挖掘的定义（一）概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法，旨在通过对数据的深入分析和处理，发现有价值的模式、关联、趋势等，从而为决策提供支持。（二）与相关概念的区别与联系数据库管理：数据库管理侧重于数据的存储、组织、检索和维护
  • 使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索 hgSdaegva 人工智能python
    技术背景介绍GoogleVertexAISearch（前称为EnterpriseSearchonGenerativeAIAppBuilder）是GoogleCloud提供的VertexAI机器学习平台的一部分。VertexAISearch允许组织快速建立由生成式AI驱动的搜索引擎，为客户和员工提供服务。它基于各种GoogleSearch技术，包括语义搜索，通过使用自然语言处理和机器学习技术来推断内
  • 在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例 HGWAcsdgvs llamapython
    在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例技术背景介绍EverlyAI是一个强大的云平台，允许你在云中大规模运行机器学习模型。它还提供了对多种大型语言模型（LLM）的API访问。在这篇文章中，我们将展示如何使用EverlyAI的API来调用LLAMA模型。通过这种方式，你可以在云端轻松地运行和测试你的语言模型。核心原理解析LLAMA模型是一个强大的变压器模型，它具有数十亿个参数，能够处
  • 大数据的一些基本概念 weixin_49536779 大数据数据分析数据库python
    首先，大数据是什么？大数据是指数据集规模巨大且复杂，传统的数据处理软件无法高效处理它们。它是非常大的数据集。这种复杂性可能来自于数据的“3V”特性：体量（Volume）、多样性（Variety）和速度（Velocity）。体量（Volume）首先，什么是体量？体量指的是以PB（Petabytes）为单位的数据量，甚至是EB（Exabytes）。这种数据量远大于GB（Gigabytes）或TB（Te
  • 自动化评估：利用机器学习算法评估 AI天才研究院 大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1评估的意义评估在各个领域都扮演着至关重要的角色，例如教育、人力资源、医疗保健等。传统评估方式通常依赖人工，费时费力且容易受到主观因素的影响。随着机器学习技术的不断发展，自动化评估逐渐成为一种趋势，它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。1.2机器学习在评估中的优势机器学习算法能够从大量数据中学习规律，并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。在评估领域，机器学习可以用于：自动评
  • 使用Airbyte实现数据集成的详细指南 dagGAIYD python
    Airbyte是一个功能强大的数据集成平台，专门用于从API、数据库和文件构建到仓库和数据湖的ELT（Extract,Load,Transform）管道。凭借庞大的ELT连接器目录，Airbyte为数据仓库和数据库提供了广泛的支持。本文将详细介绍如何安装和使用Airbyte，特别是在Python环境中利用langchain-airbyte库进行数据集成。技术背景介绍在现代数据驱动的应用中，数据集成
  • 使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储 dagGAIYD faisspython
    技术背景介绍FacebookAISimilaritySearch(FAISS)是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集合中进行搜索，即使这些集合可能无法完全加载到内存中。FAISS提供了评估与参数调优的支持代码，使得它在处理大型数据集时非常实用。核心原理解析FAISS的核心在于其利用高效的数据结构和算法，如倒排文件和压缩索引，使得大量向量的相似性搜索成为可能。它主要通过
  • Level2逐笔成交逐笔委托毫秒记录：今日分享优质股票数据20250122 2401_89140926 python金融数据库大数据
    逐笔委托逐笔成交下载链接:https://pan.baidu.com/s/1WP6eGLip3gAbt7yFKg4XqA?pwd=7qtx提取码:7qtxLevel2逐笔成交逐笔委托数据分享下载通过Level2逐笔成交和逐笔委托这种每一笔的毫秒级别的数据可以分析出很多有用的点，包括主力意图，虚假动作，让任何操作无所遁形。适合交易大师来分析主力规律，也适合人工智能领域的机器学习，数据量大且精准。以下
  • 机器学习-分类算法评估标准 赛丽曼 机器学习机器学习分类人工智能
    一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#加载鸢尾花数据X,y=datasets.load_i
  • 安装数据库首次应用 Array_06 javaoraclesql
    可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求 enter full pathname of java.exe的界面 这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如：【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe！ 注意第一次，使用SQL D
  • Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法 bijian1013 Welogic
            在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了，通过网上查询资料解决，实践整理了一下。 一.修改Console密码         打开weblogic控制台，安全领域 --> myrealm -->&n
  • IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed Cwind javaServlets
    对于初学者来说，一个常见的误解是：当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码： protected void doPost() { if (someCondition) { sendRedirect(); } forward(); // Thi
  • 基于流的装饰设计模式 木zi_鸣 设计模式
    当想要对已有类的对象进行功能增强时，可以定义一个类，将已有对象传入，基于已有的功能，并提供加强功能。 自定义的类成为装饰类 模仿BufferedReader，对Reader进行包装，体现装饰设计模式 装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象，并基于被装饰的对象功能，提供更强的功能。 装饰模式比继承灵活，避免继承臃肿，降低了类与类之间的关系 装饰类因为增强已有对象，具备的功能该
  • Linux中的uniq命令 被触发 linux
    Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容，这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情 况下，第二个及以后更多个重复行将被删去，行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示，则从标准输入读取。 AD： uniq [选项] 文件 说明：这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情况下，第二个
  • 正则表达式Pattern 肆无忌惮_ Pattern
    正则表达式是符合一定规则的表达式，用来专门操作字符串，对字符创进行匹配，切割，替换，获取。   例如，我们需要对QQ号码格式进行检验 规则是长度6~12位  不能0开头  只能是数字，我们可以一位一位进行比较，利用parseLong进行判断，或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14} &nbs
  • Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..) 知了ing oraclesql
    一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...) 现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句： select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno from scott.emp e, (se
  • Python调试 矮蛋蛋 pythonpdb
    原文地址： http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137 1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了，但对比IBM的Python 代码调试技巧： IBM：包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试： http://www.ibm.com/d
  • webservice传递自定义对象时函数为空，以及boolean不对应的问题 alleni123 webservice
    今天在客户端调用方法 NodeStatus status=iservice.getNodeStatus(). 结果NodeStatus的属性都是null。 进行debug之后，发现服务器端返回的确实是有值的对象。 后来发现原来是因为在客户端，NodeStatus的setter全部被我删除了。 本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter， 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
  • java如何干掉指针，又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针 百合不是茶
    C语言的强大在于可以直接操作指针的地址，通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大，初学者很难掌握， java的出现解决了c，c++中指针的问题 java将指针封装在底层，开发人员是不能够去操作指针的地址，但是可以通过引用来间接的操作：   定义一个指针p来指向a的地址（&是地址符号）：        
  • Eclipse打不开，提示“An error has occurred.See the log file ***/.log” bijian1013 eclipse
    打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件，发现如下错误： !ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139 !MESSAGE Application error !STACK 1 java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
  • spring aop实例annotation方法实现 bijian1013 javaspringAOPannotation
            在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP，这里学习使用annotation来实现，使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut AdviceMethods.jav
  • [Velocity一]Velocity语法基础入门 bit1129 velocity
    用户和开发人员参考文档 http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html   注释 1.行级注释## 2.多行注释#*  *#   变量定义 使用$开头的字符串是变量定义，例如$var1, $var2,   赋值 使用#set为变量赋值，例
  • 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理 bit1129 kafka
    1. 关于request.required.acks   request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功，默认是0， 0表示即不进行确认即返回。 1表示Leader写成功即返回，此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中 -1表示根据指定的最少Partition确认后才返回，这个在   Th
  • lua统计nginx内部变量数据 ronin47 lua nginx　 统计
    server { listen 80; server_name photo.domain.com; location /{set $str $uri; content_by_lua ' local url = ngx.var.uri local res = ngx.location.capture(
  • java-11.二叉树中节点的最大距离 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MaxLenInBinTree { /* a. 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 max=4 pass "root"
  • Netty源码学习-ReadTimeoutHandler bylijinnan javanetty
    ReadTimeoutHandler的实现思路： 开启一个定时任务，如果在指定时间内没有接收到消息，则抛出ReadTimeoutException 这个异常的捕获，在开发中，交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler，例如 private final ChannelHandler timeoutHandler = new ReadTim
  • jquery验证上传文件样式及大小(好用) cngolon 文件上传jquery验证
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
  • 浏览器兼容【转】 cuishikuan css浏览器IE
    浏览器兼容问题一：不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同 问题症状：随便写几个标签，不加样式控制的情况下，各自的margin 和padding差异较大。 碰到频率:100% 解决方案：CSS里    *{margin:0;padding:0;} 备注：这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题，几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
  • Shell特殊变量：Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数 daizj shell$#$?特殊变量
    前面已经讲到，变量名只能包含数字、字母和下划线，因为某些包含其他字符的变量有特殊含义，这样的变量被称为特殊变量。例如，$ 表示当前Shell进程的ID，即pid，看下面的代码： $echo $$ 运行结果 29949   特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字，表示第几个参数。例如，第一个
  • 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID! dcj3sjt126com unix
    翻到一本书，讲到编程一般原则是kiss：Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会，其实不仅编程如此，而且系统架构也是如此。 KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情，并且要做好的程序；编写可以在一起工作的程序，编写处理文本流的程序，因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律，高明的工程师的神圣的“KISS 原
  • android Activity间List传值 dcj3sjt126com Activity
    第一个Activity： import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
  • tomcat 设置java虚拟机内存 eksliang tomcat 内存设置
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2117772 http://eksliang.iteye.com/ 常见的内存溢出有以下两种: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space   ------------
  • Android 数据库事务处理 gqdy365 android
    使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务，程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功，如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务，如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
  • Java 打开浏览器 hw1287789687 打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
    使用java 语言如何打开浏览器呢? 我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址 使用IE 打开 D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709 使用火狐打开 D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
  • ReplaceGoogleCDN：将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件 justjavac chromeGooglegoogle apichrome插件
    Chrome Web Store 安装地址： https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice 由于众所周知的原因，只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样，通过script标记引用这些资源，让网站访问速度瞬间提速吧
  • 进程VS.线程 m635674608 线程
    资料来源： http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点： 多进程模式最大
  • Linux下安装MemCached 字符串 memcached
    前提准备：1. MemCached目前最新版本为：1.4.22，可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent，因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令，查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
  • java设计模式之--jdk动态代理（实现aop编程） Supanccy2013 javaDAO设计模式AOP
        与静态代理类对照的是动态代理类，动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成，无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作，而且提高了软件系统的可扩展性，因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。 &
  • Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持 wiselyman spring 4
    2.1 默认方法(default method) java8引入了一个default medthod; 用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展 使用default关键字 Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean 2.2 将要被声明成bean的类 public class DemoService {
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他