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基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现深度学习&目标检测实战项目 NanoDet 无人机目标检测人工智能计算机视觉深度学习
1.引言随着无人机技术的发展，无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角，具有更高的视野覆盖范围，能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统，并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统，能够检测交通违规行为并做出实时预警，确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）代码的建筑师模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项 LASSO Ridge 朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点平凡而伟大. 机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
机器学习knnlearn1 XW-ABAP 机器学习机器学习人工智能
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类藍海琴泉机器学习 scikit-learn 分类
适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
机器学习实战第一章机器学习基础 LuoY、 Machine Learning 机器学习算法人工智能
第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义； 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的
数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型艾派森数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能 python
‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要 dgay_hua python
在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面，MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略，可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph，并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践一键难忘 Bokeh python 开发语言
用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中，数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库，它具有强大的可扩展性和灵活性。本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？Bokeh是一个专为浏览器呈现而设计的可视化库，它支持高效渲
基于偏移量、游标分页的详解 B_rownJay 数据库 oracle
前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页，因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。又比如在网页中我们常常会看到一页一页的数据，当然我们自己开发的时候也少不了做分页展示的需求。基于偏移量进行分页对于分页我们相较于使用游标进行分页更熟悉、见得更多的是基于偏移量进行分页。例如这样一个Get请求：brownjay.com/api/v1/book
分页优化之——游标分页 PhilipJ0303 Java面试 java 数据库优化游标分页分页查询
游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页（如page=1&size=10）不同，游标分页通过一个唯一的游标（通常是时间戳或唯一ID）来标记分页的位置，避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式：1.游标分页的核心概念游标（Cursor）：游标是一个唯一标识符，通常是数据
轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器窝窝和牛牛 SeaTunnel ETL 数据集成
文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnelAp
MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL Ice星空 ETL
文章目录ETL：Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二、Transform数据清洗和转换1.数据清洗2.数据转换三、Load数据加载四、数据迁移方法1.Sqoop1.1MySQL->Hive1.1.1im
Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比窝窝和牛牛 flink 大数据 cdc SeaTunnel
FlinkCDC与SeaTunnelCDC简单对比CDC技术概述变更数据捕获（ChangeDataCapture，简称CDC）是一种用于捕获数据库中数据变更的技术，能够实时识别、捕获并输出数据库中的插入、更新和删除操作。CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接
使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索 eahba 前端 javascript angular.js python
在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。Annoy（ApproximateNearestNeighborsOhYeah）就是为解决此类问题而生的一个强大工具。Annoy是一个用C++编写并具有Python绑定的库，专用于在空间中搜索与给定查询点相近的点。它能够创建大型的只读文件数据结构，并映射到内存中，以便于多个进程共享相同的数据。技术背景介绍Annoy
PyTorch数据归一化处理：transforms 2401_87555420 pytorch 人工智能 python
##1.数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力，包括：
aws s3 java使用教程_在 Amazon S3 对象上执行操作 - 适用于 Java 的 AWS 开发工具包 weixin_42510731 aws s3 java使用教程
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。在AmazonS3对象上执行操作AmazonS3对象表示一个文件或数据集合。每个对象必须驻留在一个存储桶中。注意上传对象使用AmazonS3客户端的putObject方法，并为其提供存储桶名称、键名称和要上传的文件。存储桶必须存在，否则将出现错误。导入importcom.amazonaws.AmazonServiceExc
AWS SAP学习笔记-概念 HainesFreeman AWS aws
1、什么是ETL应用程序，举个例子说明？ETL（Extract,Transform,Load）应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序，它主要负责从多个数据源提取数据，对数据进行转换和清洗，然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤：Extract（提取）：从各种数据源（如数据库、文件、API等
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测计算机C9硕士_算法工程师人工智能 YOLO 目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序（可选）以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测，AI-TOD数据集aitod，训练集11214张，测试集集14018，验证集
一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！小城哇哇人工智能语言模型 AI大模型大模型微调预训练 agi LLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助
深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践百度_开发者中心人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
MiniMind 亚伯拉罕·黄肯大模型人工智能
数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据：SFT（SupervisedFine-Tuning）数据集，用于监督式微调，可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2：这两个数
使用Seaborn绘制小提琴图 CodeWG python 开发语言
使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中，小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况，同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中，我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
SQL Server数据库表删除分区 MartinYangHJ SQL Server 数据库
在SQLServer中删除分区并将表恢复到非分区状态，需按以下步骤操作：一、合并所有分区1.检查现有分区结构首先确认表的分区方案和分区函数：--查看分区方案SELECT*FROMsys.partition_schemes;--查看分区函数SELECT*FROMsys.partition_functions;2.合并所有分区将所有分区合并为一个，使数据集中在单个分区中：--假设分区函数名为`pf_D
PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch AlexNet 人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数）爱学习的uu pandas 机器学习人工智能数据挖掘决策树 python 算法
本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull().sum()另外需注意空格的情况，离散型变量查看函数为：forfeatureintcc[category_cols]:print(f'{feature}:{tcc[feature
【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归 .Boss. 深度学习开发语言人工智能机器学习算法
这段时间，不少同学提到了一些图表的问题。每次在使用matplotlib画图，运用这些图表说明问题的时候，很多时候是模糊的，比如说什么时候画什么图合适？其实这个根据你自己的需求，自己的想法来就行。今天的话，我这里举例在线性回归中，最常用的一些图表，应该可以cover绝大多数情况了。其他算法模型适用的图表，咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集，表现方式，大家可以根据我给出的代码继续调整即可！那么，在
Matplotlib| scatter函数漂亮_大男孩 matplotlib
1.简介Matplotlib库中的scatter函数用于在坐标轴上创建散点图。这种图表显示了两个变量之间的关系，每个点代表了数据集中的一个观测值。scatter函数通常用于探索数据，特别是要查看两个变量是否存在某种相关性或模式。基本用法是scatter(x,y)，其中x和y是长度相同的数组或列表，分别代表散点图中点的横坐标和纵坐标。此外，scatter函数还提供了多种可选参数来定制散点图的外观，例
【图像预处理】瞬间记忆深度学习 python
(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括：调整图像大小和分辨率，以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充，以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作，以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化，以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高
springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出杨白白 enum freemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举 1枚举类型有一个本地方法叫values（），这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。 enum public enum BooleanEnum { TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
实习简要总结 byalias 工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了，因为项目还在需求分析及项目架构阶段，自己在这段时间都是在学习相关技术知识，现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结：（1）工作技能方面大体分为两个阶段，Java Web 基础阶段和Java EE阶段 1）Java Web阶段在这个阶段，自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL，这些知识的核心点都过了一遍，也
Quartz——DateIntervalTrigger触发器 eksliang quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述 simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间，这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1：00AM 执行任务，如果使用 SimpleTrigger，间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题，即当有 misfired 的任务并且恢复执行时，该执行时间
Unix快捷键 18289753290 unix Unix；快捷键;
复制，删除，粘贴： dd:删除光标所在的行 &nbs
获取Android设备屏幕的相关参数酷的飞上天空 android
包含屏幕的分辨率以及屏幕宽度的最大dp 高度最大dp TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); text.append("getResources().ge
要做物联网？先保护好你的数据蓝儿唯美数据
根据Beecham Research的说法，那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。在Beecham的物联网安全威胁图谱上，展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。 Beecham Research的技术主管Jon Howes说：“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件，是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署，也就
Java取模（求余）运算随便小屋 java
整数之间的取模求余运算很好求，但几乎没有遇到过对负数进行取模求余，直接看下面代码： /** * * @author Logic * */ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO A
SQL注入介绍 aijuans sql注入
二、SQL注入范例这里我们根据用户登录页面 <form action="" > 用户名：<input type="text" name="username"><br/> 密码：<input type="password" name="passwor
优雅代码风格 aoyouzi 代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述：代码简单：不隐藏设计者的意图，抽象干净利落，控制语句直截了当。接口清晰：类型接口表现力直白，字面表达含义，API 相互呼应以增强可测试性。依赖项少：依赖关系越少越好，依赖少证明内聚程度高，低耦合利于自动测试，便于重构。没有重复：重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现，及时重构消除重复。战术分层：代码分层清晰，隔离明确，
布尔数组百合不是茶 java 布尔数组
androi中提到了布尔数组; 布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true 布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组 char[] c = {'p','u','b','l','i','c'}; //根据字符数组的长度创建布尔数组的个数 boolean[] b = new bool
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org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案白糖_ Hibernate
文章摘自：http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181 在编写HQL时，可能会出现这种代码： select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id 如果这是HQL，那么这段代码就是错误的，因为HQL不支持
sqlserver按照字段内容进行排序 bozch 按照内容排序
在做项目的时候，遇到了这样的一个需求：从数据库中取出的数据集，首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示，例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面； select * fro
编程珠玑-第一章-位图排序 bylijinnan java 编程珠玑
import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.Writer; import java.util.Random; public class BitMapSearch {
Java关于==和equals chenbowen00 java
关于==和equals概念其实很简单，一个是比较内存地址是否相同，一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难，但是有时存在一些理解误区，如下情况： 1、 String a = "aaa"; a=="aaa"; ==> true 2、 new String("aaa")==new String("aaa
[IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕 comsci it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境... 如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
oracle 数据块结构 daizj oracle 块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位，一般为操作系统块的N倍。其结构为：块头－－〉空行－－〉数据，其实际为纵行结构。块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块（Standard Block）。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块（Nonstandard Block）。同一数据库中，Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 dengkane github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集技能类 markdown语法中文说明回到顶部全文检索 elasticsearch bigdesk elasticsearch管理插件回到顶部 nosql mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用 C
初二上学期难记单词二 dcj3sjt126com english word
dangerous 危险的 panda 熊猫 lion 狮子 elephant 象 monkey 猴子 tiger 老虎 deer 鹿 snake 蛇 rabbit 兔子 duck 鸭 horse 马 forest 森林 fall 跌倒；落下 climb 爬；攀登 finish 完成；结束 cinema 电影院；电影 seafood 海鲜；海产食品 bank 银行
8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用 dcj3sjt126com mysql
一、基本概念 1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。 2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。 3、如
java循环标签 Foreach shuizhaosi888 标签 java循环 foreach
1. 简单的for循环 public static void main(String[] args) { for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) { System.err.println("i=" + i + " y="
Spring Security（05）——异常信息本地化 234390216 exception Spring Security 异常信息本地化
异常信息本地化 Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化，这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息（如配置错误）则是不能够进行本地化的，它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response javamingtingzhao 架构 DUBBO
废话不多说，警告日志如下，不知道有哪位遇到过，此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告)，后续运行没问题，找了好久真心不知道哪里错了。 WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
JS中Date对象中几个用法 leeqq JavaScript Date 最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求 1. 给个Date对象，找出该时间所在月的第一天和最后一天 2. 给个Date对象，找出该时间所在周的第一天和最后一天需求1中的找月第一天很简单，我记得api中有setDate方法可以使用使用setDate方法前，先看看getDate var date = new Date(); console.log(date); // Sat J
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1.在stdafx.h中导入ado动态链接库 #import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
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Android Studio慢、吃内存！启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。（1）设置Android Studio a) 禁用插件 File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。比如：Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
各数据库的批量Update操作 tomcat_oracle java oracle sql mysql sqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同，因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的 sql语句，懂得SQL语句，那么MyBatis部分的操作就简单了。　　注意：下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行，要不全部成功，要不全部回滚。 MSSQL的SQL语句　WITH R AS（　　SELECT 'John' as name, 18 as
html禁止清除input文本输入缓存 xp9802 input
多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法：方法一：在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name

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