欣静园
欣静园

Look and learn

coat

shirt

blouse

T-shirt

skirt

sweater

jeans

short


l have a friend.

She has a dress.

lt's red and white.

She's ...


l have a friend.

He has a T-shirt.

lt's green and grey.

He's ...


l have a friend.

She has a skirt.

lt's purple.

She's...


l have a friend.

He has a shirt.

lt's blue and white.

He's ...

你可能感兴趣的:(Look and learn)

  • 【深度学习】 PyTorch一文详解 Nerous_ 深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
    “PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
  • python静态方法_Python静态方法 cunchi4221 pythonjava深度学习设计模式javascriptViewUI
    python静态方法Python静态方法(Pythonstaticmethod)Inthisquickpost,wewilllearnhowtocreateanduseaPythonstaticmethod.Wewillalsohavealookatwhatadvantagesanddisadvantagesstaticmethodsofferascomparedtotheinstancemeth
  • CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力 小白学视觉 计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
    论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者：HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
  • ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件 m0_54931486 思科ACI网络思科ACIEndpointACIfabricNexusEP学习
    1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系，摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面：1）减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗；2）基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移，无需依赖GARP通告即可实现终端移动
  • 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放 木尘152132 机器学习线性回归python
    一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
  • 12.1-12.7学习周报 谢m鑫天天揍我 学习
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景，了解了持续学习的有关概念和原理。AbstractThisweek,wemainlylearnedtheprinciplesandapplicationscenariosofk-proximityalgorithm,andlearne
  • 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法 阳光明媚大男孩 机器学习人工智能
    完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
  • 【DevOps】Rancher：rancher2.4.16 高可用安装文档 运维归一 DevOpsdockerzookeeper运维
    视频教程视频教程：https://edu.csdn.net/learn/38191/604440?spm=1003.2001.3001.4143RancherHA集群安装部署当前最新版本V2.4.16安装流程：rke安装k8s，在k8s集群上搭建helm，通过helm创建rancher容器应用节点名称ip地址系统版本rke，k8s-master01，rancher192.168.1.9centos
  • 车辆检测与识别：车辆分类_（9）.车辆分类模型的评估与优化 zhubeibei168 机器人（二）分类数据挖掘人工智能计算机视觉机器学习视频监控
    车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域，车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能，并提供一些优化技术，以提高模型的准确性和效率。模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标，表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而，在不平衡数据集上，准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
  • 推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL) weixin_40941102 语言模型
    在AIAgent设计模式领域，我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进，这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作，极大地提升了AI的自主性和智能性。然而，随着任务复杂度和动态性需求的增加，现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此，我们基于对现有模式的全面分析，提出了一个更先进的单Agent框架：DynamicCognitiveCo
  • 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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    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
  • 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
  • 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧 Ai玩家hly 从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
    复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例，假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型，例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
  • win7下python3.6通过pip安装scipy报错的解决办法 青松一夏 python
    一、问题描述通过pip方式安装了numpy和sklearn，但是sklearn需要依赖于scipy，但当通过pip方式安装scipy时，报错：numpy.distutils.system_info.NotFoundError:nolapack/blasresourcesfound按照网上的教程，并没有找到真正的解决办法，后来我是通过如下方式解决的。二、我的解决方案（1）首先卸载numpypipun
  • 集成学习（Ensemble Learning）基础知识1 代码骑士 #机器学习集成学习机器学习人工智能
    文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练
  • Chainlink 预言机的原理解析 Chainlink资讯 预言机Chainlink智能合约
    本文来自于8月19日Chainlink开发者社区中国负责人Frank，在DAppLearning分享会上对于Chainlink预言机的原理的讲解，以下是这节分享会的总结内容。有兴趣的小伙伴可以结合视频一起学习：为什么区块链无法主动获取外界数据区块链的特点区块链是一个封闭的确定性系统，每一笔交易都需要不同节点共识，只有超过一定数量的节点共识成功，交易才会被真正认可，并写入区块链。因为对于外部API的
  • opencv + opengl显示摄像头视频流 jbjhzstsl opencv计算机视觉
    完整代码github建议学习LearnOpenGL教程，学到入门的纹理一节1.OpenGL依赖安装1.1.安装GLFWsudoaptinstalllibglfw3libglfw3-devlibglfw3：GLFW运行时库libglfw3-dev：GLFW开发库（用于编译）1.2.安装OpenGL相关依赖sudoaptinstalllibgl1-mesa-devxorg-devlibgl1-mesa
  • 论文笔记-Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation kingsleyluoxin 计算机视觉论文笔记深度学习python计算机视觉机器学习人工智能深度学习
    论文信息标题：ContrastiveLearningforUnpairedImage-to-ImageTranslation作者：TaesungPark,AlexeiA.Efros,RichardZhang,Jun-YanZhu机构：UniversityofCalifornia,Berkeley;AdobeResearch代码链接https://github.com/taesungp/contra
  • 【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？ 985小水博一枚呀 深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习域适应
    【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？1.背景介绍2.理论基础2.1分布差异（DomainShift）2.2迁移学习理论（TransferLearningTheory）2.3领域不变特征（Domain-invariantFeatures）
  • 宝石组合 第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组 Geometry Fu 蓝桥杯蓝桥杯c语言c++
    宝石组合题目来源第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组原题链接蓝桥杯宝石组合https://www.lanqiao.cn/problems/19711/learning/问题描述P10426[蓝桥杯2024省B]宝石组合题目描述在一个神秘的森林里，住着一个小精灵名叫小蓝。有一天，他偶然发现了一个隐藏在树洞里的宝藏，里面装满了闪烁着美丽光芒的宝石。这些宝石都有着不同的颜色和形状，但最引人注目
  • 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
  • 【python 机器学习】sklearn数据集的使用 人才程序员 python机器学习sklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
    文章目录sklearn数据集的使用1.`sklearn`内置数据集2.导入`sklearn`数据集3.加载和使用Iris数据集3.1加载数据3.2查看数据3.3使用数据集进行分类任务4.加载和使用Digits数据集4.1加载数据4.2查看数据4.3使用数据集进行分类任务5.加载和使用BreastCancer数据集5.1加载数据5.2查看数据5.3使用数据集进行分类任务6.总结sklearn数据集的
  • linux makefile tutorial oushaojun2 linuxmakefile
    一个makefile的教程，几个小时就能看完，对makefile有个总体加细节的系统了解，非常不错：LearnMakefilesWiththetastiestexamples中文翻译版：起步-Makefile教程(gavinliu6.github.io)gcc官网手册（用于查找语法细节）：GNUmakemakefile总体跟shell有八成是类似的，不一样的只是几个判断语句和内部函数，以前老是掌握
  • AI学习第二天--监督学习 半监督学习 无监督学习 iisugar 机器学习支持向量机人工智能
    目录1.监督学习（SupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：3.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：4.三者的对比与选择表格总结：5.实际案例对比案例：电商平台用户分群6.关键逻辑总结1.监督学习（SupervisedLearning）比喻：老
  • 机器学习Pandas_learn4 XW-ABAP 机器学习机器学习pandas人工智能
    importpandasaspddefcalculate_goods_covariance():#定义商品销售数据字典goods_sales_data={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}#将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe=pd.DataFra
  • 数字接龙 第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组 Geometry Fu 蓝桥杯蓝桥杯c语言c++
    数字接龙题目来源第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组原题链接蓝桥杯数字接龙https://www.lanqiao.cn/problems/19712/learning/问题描述题目描述小蓝最近迷上了一款名为《数字接龙》的迷宫游戏，游戏在一个大小为n×nn\timesnn×n的格子棋盘上展开，其中每一个格子处都有着一个0⋯k−10\cdotsk-10⋯k−1之间的整数。游戏规则如下：从左上
  • 机器学习Pandas_learn3 XW-ABAP 机器学习pandas
    frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
  • 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？ 百态老人 matlab深度学习开发语言
    要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱：确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox，这些工具箱提供
  • 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); printf('th
  • config.getInitParameter 171815164 parameter
    web.xml <servlet> <servlet-name>servlet1</servlet-name> <jsp-file>/index.jsp</jsp-file> <init-param> <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。 -----------------------------------------------------------------
  • 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(
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他