- k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)
寻找你83497
k均值聚类算法考试例题
?算法:第一步:选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个.k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;模糊的c均值聚类算法:--------一种模糊聚类算法,是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- ansible安全优化篇
happy_king_zi
运维自动化配置管理安全ansible安全devops
一、安全概况对与一台全新安装的服务器,尤其是直接面向公网的服务器来说:最重要的一项配置就是安全配置。针对非授权连接和截取通信信息等攻击行为,避免攻击手段带来的危害,处理方法有以下方法:使用安全加密的通信方式——使用https加密传输;禁止root用户远程登录并充分利用sudo;移除非必需的软件,只开发需要用到的端口;遵守权限最小化原则;及时更新操作系统和软件——修复旧版本的bug,并使用新版本的最
- 欺诈文本分类检测(十四):GPTQ量化模型
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能语言模型微调
1.引言量化的本质:通过将模型参数从高精度(例如32位)降低到低精度(例如8位),来缩小模型体积。本文将采用一种训练后量化方法GPTQ,对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化,通过比较模型量化前后的评测指标,来测试量化对模型性能的影响。GPTQ的核心思想在于:将所有权重压缩到8位或4位量化中,通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中,它将动态地将权重解量化为float16,以提高性能,
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- VLSI 电路单元的自动布局-2024华数杯B题
2401_84314384
算法python数学建模
摘要超大规模集成电路设计通常采用电子设计自动化(EDA)的方式进行,布局是EDA工具的核心的核心。本文通过构建的线长评估模型及网格密度评估模型,并在此基础上对模型进行优化,最后利用模型实现VLSI电路单元的自动布局。问题一:基于结合直线型斯坦纳最小树思想的优化HPWL模型评估与电路单元连线接口坐标相关的线长。本题需要建立与电路单元连线接口坐标相关的线长评估模型,最小化每组估计线长与对应RSMT的差
- 企业商城单点部署
lifeng4321
nginx运维
1.基础环境配置1.1规划节点安装基础服务的服务器规划,见表1-1-1。表1-1-1节点规划IP地址主机名节点192.168.100.100mall单节点服务器1.2基础准备使用VMWareWorkstation软件安装CentOS7.2操作系统,镜像使用提供的CentOS-7-x86_64-DVD-1511.iso,最小化安装CentOS7.2系统,YUM源使用提供的本地gpmall-repo包
- Qt触发paintEvent事件
quaer
QTqt开发语言
常见情况下,paintEvent会在以下几种情况下被触发:窗口初始化和显示:当窗口首次被创建、显示或者窗口被覆盖、最小化后再恢复时,paintEvent会被触发以绘制窗口的内容。部件大小或位置变化:如果窗口或部件的大小或位置发生变化,需要重新绘制内容以适应新的尺寸或位置,此时也会触发paintEvent。强制重绘:当调用部件的update()或repaint()函数时,会触发对应部件的paintE
- 前端要给力之:原子,与原子联结的友类、友函数
aimingoo
动态函数式语言架构与设计QomoOpenProjectfunctionjavascriptqueryobject语言erlang
JavaScript中的原子(Atom)是QoBean中提出的一个重要概念,借鉴自erlang,但具有与后者不同的含义。在QoBean里,Meta(元)与Atom(原子)是一对概念,前者表明执行系统中的最小单位,后者表明数据系统中的最小单位。QoBean约定这两个东西为一切元编程的初始,即最小化的执行系统与数据系统模型。有什么意义呢?没什么意义。这只具备理论上的完整性。为了描述这种完整性,QoBe
- 背包模型——AcWing 423. 采药
筱姌
AcWing算法算法
背包模型定义背包模型是一种常见的算法问题模型,它主要涉及将一些物品放入一个容量有限的背包中,以达到某种最优目标,如最大化价值或最小化重量等。运用情况常用于资源分配、项目选择、货物装载等实际问题中。例如,在选择要携带哪些物品进行旅行时,考虑物品的价值和重量以及背包的容量限制;或者在一些项目投资决策中,根据项目的收益和成本以及可用资金来进行最优选择。注意事项要明确物品的属性(价值、重量等)和背包的容量
- 惩罚线性回归模型
媛苏苏
算法/模型/函数线性回归算法回归
惩罚线性回归模型是一种常见的线性回归的变体,它在原始的线性回归模型中引入了一种惩罚项,以防止模型过拟合数据。在惩罚线性回归中,除了最小化预测值与实际值之间的平方误差(或其他损失函数)外,还会考虑模型参数的大小。惩罚项通常被加到模型的损失函数中,以限制模型参数的大小。这样做有助于减少模型对训练数据的过度拟合,提高模型的泛化能力。常见的惩罚线性回归模型包括:岭回归(RidgeRegression):岭
- L2正则线性回归(岭回归)
一壶浊酒..
深度学习回归线性回归
岭回归数据的特征比样本点还多,非满秩矩阵在求逆时会出现问题岭回归即我们所说的L2正则线性回归,在一般的线性回归最小化均方误差的基础上增加了一个参数w的L2范数的罚项,从而最小化罚项残差平方和简单说来,岭回归就是在普通线性回归的基础上引入单位矩阵。回归系数的计算公式变形如下岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况,现在也用于在估计中加入偏差,从而得到更好的估计。这里通过引入λ来限制了所有w之和,通过
- 读书| 《城市的胜利》
张小路24
第七章还有什么比柏油路更环保你有田园生活的梦想吗?如果你有,在本章中作者将用数据和案例来告诉你城市才是最好的环保方式。城市生活远比绿草如茵的生活更加有利于环境。在20世纪70年代,简·雅各布斯提出,通过集中居住在高楼里并步行上班的方式,我们可以把自己对环境造成的损害最小化。浪漫主义者对大自然的热爱传染到了更加实用的建筑艺术和城市规划领域。人口密度和到市中心的距离都与汽油的用量密切相关。聪明的环保主
- OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。fitLine函数通过最小化∑iρ(ri)\sum_i\rho(r_i)∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,其中rir_iri是第i个点到直线的距离,而ρ(r)\rho(r)ρ(r)是一个距离函数,可以是以下之一:DIST_
- Windows常用的快捷键
AitTech
windows
Windows常用的快捷键非常丰富,这些快捷键可以大大提高用户的工作效率和操作便捷性。以下是一些常用的Windows快捷键及其功能说明:1.基本窗口操作Win+D:显示桌面,最小化所有打开的窗口。再次按下则恢复之前的状态。Win+E:打开文件资源管理器,快速访问文件和文件夹。Win+L:锁定电脑屏幕,适用于暂时离开电脑时保护隐私。Win+M:最小化所有打开的窗口。Win+Shift+M:恢复最小化
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 恒创科技:最小化服务器存储容量的技巧
恒创科技HK
科技服务器5G
最小化服务器存储容量的需求通常来自于希望降低硬件成本、节省能源以及提高系统性能的考虑。以下是一些实现这一目标的技巧:1.评估您的存储需求在开始优化服务器存储之前,您需要清楚了解实际需要和使用的空间大小。您可以使用磁盘使用情况分析器或TreeSize等工具扫描服务器的磁盘和文件夹,并确定最大的文件、目录和分区。这样,您就可以看到是否有任何可以删除、存档或移动到其他位置的不必要或冗余数据。您还可以随时
- python曲线拟合函数scipy.optimize.leastsq()
赵孝正
#scipyscipypythonmatplotlib
目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
安科瑞蒋静
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- HDD 顺序和随机文件拷贝和存储优化策略
爱吃瓜的猹z
计算机键盘计算机外设
对于机械硬盘(HDD),顺序拷贝和随机拷贝涉及到磁头的移动方式和数据的读取/写入模式。理解这些概念对于优化硬盘性能和管理文件操作非常重要。1.顺序拷贝定义:顺序拷贝指的是数据从硬盘的一个位置到另一个位置按顺序连续读取和写入。这意味着数据在硬盘上的位置是线性的,没有跳跃或回溯。特点:磁头移动最小化:由于数据是连续的,磁头在读取或写入数据时只需要在磁盘的一个方向上移动,减少了寻道时间和延迟。高效性能:
- Oracle Linux 8.10 ARM 一键安装 Oracle 19C 单机
TanxiaoLee
oraclelinuxarm开发数据库运维
前言Oracle一键安装脚本,演示OracleLinux8.10ARM一键安装Oracle19C单机(全程无需人工干预)。⭐️脚本下载地址:Shell脚本安装Oracle数据库前置准备1、系统组安装好操作系统(支持最小化安装)2、网络组配置好主机网络,通常只需要一个公网IP地址3、DBA创建软件目录:mkdir/soft4、DBA上传Oracle安装介质(基础包,补丁包)到/soft目录下5、DB
- 18118 勇者斗恶龙
蠢蠢的打码
程序设计与算法基础算法c++数据结构
###详细分析为了最小化雇佣骑士的花费,我们可以使用贪心算法。具体步骤如下:1.**排序**:将恶龙的头直径和骑士的能力值分别排序。2.**匹配**:从最小的头开始,找到第一个能够砍掉这个头的骑士,并记录花费。继续匹配下一个头,直到所有头都被砍掉或没有合适的骑士为止。3.**判断**:如果所有头都被砍掉,输出总花费;否则输出"Loowaterisdoomed!"。###伪代码1.读取输入的`n`和
- 利用全核范数去噪技术优化彩色图像处理
潦草通信狗
人工智能深度学习
一、引言图像去噪是图像处理领域中一个经典且重要的问题。随着技术的发展,各种算法不断涌现,其中全变分(TotalVariation,TV)方法因其在边缘保持方面的优势而广受欢迎。本文将介绍一种基于全核范数(TotalNuclearNorm,TNN)的去噪技术,该技术在处理彩色图像时表现出色。二、算法原理全核范数去噪技术基于全变分理论,通过最小化包含数据保真项和正则项的目标函数来实现去噪。数据保真项确
- 优化 spring boot 的启动速度
爱掉发的小龙
java开发语言学习后端小程序
优化SpringBoot应用的启动速度可以采取以下几个策略:最小化依赖:检查项目是否有不必要的依赖,特别是那些启动时不使用的库。使用spring-boot-starter-web而不是spring-boot-starter-tomcat可以减少一些默认依赖。懒加载组件:使用@ComponentScan注解的懒加载属性(lazy-init=“true”),让某些组件在真正使用时才初始化,加快初始加载
- 安全检查怎么做?只有最小化原则!
吉祥同学学安全
背景:什么是安全检查,安全检查就是你的监管部门对你的网络进行安全检查,检查是否符合规定(这里只聊技术性的检查),比如通过攻防演习对你的系统进行检查或者通过渗透测试对你的系统进行检查,而在被检查前作为被检查单位往往要做很多工作,防止在被检查过程中检查处很多问题,而这时有个新的名词叫:迎检,也就是迎接检查的意思,前些年迎检在运营商行业特别的常见,近些年随着国家对网络安全的重视,比如电力、金融、基础设施
- (EI会议)第三届环境工程与可持续能源国际会议
shiyuankeyan
能源
环境工程与可持续能源国际会议(EESE2024)将于2024年10月20日至22日在湖南长沙召开。大会征稿主题:环境工程:大气科学与空气污染控制、气候和气候变化、全球暖化、臭氧层消耗、碳捕获和储存、生物燃料、空气污染与控制、固体废物污染控制与资源化利用、废物最小化、优化收集系统、回收和再利用处理和处置方法的技术问题(填埋、热处理等)、能源科学与工程、环境科学与工程、核能工程、热能工程、热电系统、地
- 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
小陈phd
机器学习机器学习算法神经网络
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一,通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则(ChainRule)来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤:前向传播(Forwa
- pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
zhangfeng1133
pytorch矩阵人工智能
在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。但是,更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵),来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶
- 第四讲:拟合算法
云 无 心 以 出 岫
数学建模数学建模算法
与插值问题不同,在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线)使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。插值算法中,得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多,那么这个多项式次数过高,会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象,但是更多时候我们更倾向于得到-个确定的曲线,尽管这条曲线不能经过每一个样本点
- 噪音与判断
体力劳动者
夜里读《噪音》,你的大脑是一种测量工具——判断。书中说测量这一概念隐含着准确性的目标——逼近真实值和使错误率最小化。做出判断不是为了让人印象深刻,不是为了表明立场,也不是为了说服他人。书中的文字总能引起我的共鸣,暗暗戳中我,教育我。进入新办公室的第一天,为了给大家留个好印象还是想快速融入,我比平时话多,开玩笑,热心肠。这不是本来的我,我在模仿谁?是什么让你觉得自己做出了正确的判断?这种感觉称为“做
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st