Tensorflow——tf.data模块

关于误差平面小记文弱_书生乱七八糟平面算法神经网络机器学习
四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节 weixin_30777913 开发语言大数据深度学习人工智能 spark
在快消品（FMCG）行业，需求计划（DemandPlanning）、库存管理（InventoryManagement）和需求供应管理（DemandSupplyManagement）是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。星霜笔记开源关注简介免费源码 pdf
MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道：提取文本，必要时进行OCR处理（启发式算法，surya，tesseract
Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！） y江江江江机器学习大模型 gpt chatgpt
HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化小众AI AI开源音视频人工智能 AI编程
GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
Adam-mini：深度学习内存效率新突破 XianxinMao 人工智能深度学习人工智能
标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW，Adam-mini将内存效率提升了一倍，并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗，同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
Transformer与图神经网络的融合与应用 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶 ChatGPT 大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
高性能计算:GPU加速与分布式训练 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用 VYSAHF python
MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台，致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等，这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥
查看 CUDA cudnn 版本查看Navicat GPU版本 FergusJ 备份 python 开发语言
查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025） AndrewHZ 深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习 transformer 暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一，近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度，系统梳理近三年（2023-2025）该领域的关键突破，并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202
错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib' 逆着tensor tensorflow2.0学习 tensorflow
错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子，出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了，重新加载程序，已经可以用了。
金融风控算法透明度与可解释性优化智能计算研究中心其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视
下一代模型技术演进与场景应用突破智能计算研究中心其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
H800核心性能优化技术智能计算研究中心其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体，H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计，实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
TikTokenizer 项目常见问题解决方案齐飞锴Timothea
TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理，特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
DeepSeek混合专家架构赋能智能创作智能计算研究中心其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下，DeepSeek混合专家架构（MixtureofExperts）通过670亿参数的动态路由机制，实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度：精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能，将学术论文写作效率提升40%以上；
YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声一勺汤 YOLOv11模型改进系列目标检测魔改模块 YOLO YOLOv11 YOLOv11改进改进
在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些，我们使用FSDA模块，处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO
基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解清风AI 深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习 python conda pip pandas
GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
YOLO魔改之频率分割模块（FDM）清风AI YOLO算法魔改系列 YOLO 人工智能计算机视觉目标检测 python 深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧 lmtealily pytorch 人工智能 python
前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法进取星辰 PyTorch 深度学习实战深度学习 pytorch 算法
在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 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
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
软件定义世界下的教育创新：高校计算机实验室应重心转向开源平台开源
一、一键式教学环境部署，节省90%准备时间•应用模板库：提供200+预置教学工具模板（如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群），教师可根据课程需求选择模板，5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离：支持同一服务器并行运行不同版本框架（如Django3.2教学版与4.1开发版），避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建：学生通过命令行快速申请带GP
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 Python入门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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景 Liudef06 Stable Diffusion 音视频人工智能深度学习 stable diffusion
一、技术发展现状图生视频（Image-to-VideoGeneration）是生成式人工智能（AIGC）的重要分支，其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习开源软件
Moodle+Websoft9：构建未来课堂的技术基石一、Moodle：开源生态的深度解析•模块化设计：支持超800个官方插件，如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂，满足个性化教学需求。•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A
书籍-《动手学深度学习（英文版）》
书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）一碗黄焖鸡三碗米饭人工智能前沿与实践 tensorflow 图像处理 cnn 人工智能机器学习 python ai
目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
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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Tensorflow——tf.data模块

tf.data-处理复杂输入

建立方式

示例：

tf.data输入模块实例

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