- 基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2
Wis4e
深度学习pytorch人工智能
torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
- 鸢尾花数据集的四个特征具体是什么?
学术乙方
Python人工智能
鸢尾花数据集(IrisDataset)是机器学习领域中最经典的数据集之一,它包含150个样本,每个样本有4个特征,分别是:1.花萼长度(SepalLength)描述:花萼(花的外部绿色部分)的长度,单位为厘米。取值范围:通常为4.3cm到7.9cm。2.花萼宽度(SepalWidth)描述:花萼的宽度,单位为厘米。取值范围:通常为2.0cm到4.4cm。3.花瓣长度(PetalLength)描述:
- Python函数定义详细教程:参数类型详解,报错UnboundLocalError怎么解决。
筱涵哥
Python基础入门python
一、血泪教训:我在函数定义中踩过的那些坑1.1变量作用域的幽灵现象#错误示例:试图修改全局变量total=0defcalculate_sum(a,b):total+=a+b#引发UnboundLocalErrorreturntotalprint(calculate_sum(3,5))#报错!报错原因:函数内部修改全局变量需显式声明global1.2可变默认参数的离奇行为#错误示例:使用可变对象作为
- 3.10 项目总结
不要不开心了
pyqt深度学习机器学习数据挖掘人工智能
今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例,旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议:项目总结1.目标:使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤:-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理:-使用`torchvision.datasets`加载MN
- 深度学习项目十一:mmdetection训练自己的数据集
小啊磊_Vv
深度学习和视觉项目实战目标跟踪人工智能计算机视觉python深度学习
mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一:环境搭建二:数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三:训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
- Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q1
lida2003
ArduPilotLinux开源无人机穿越机
Ardupilot开源无人机之GeekSDK进展2025Q11.源由2.内容汇总2.1【jetson-fpv】YOLOINT8+coco8dataset精度降级2.2【OpenIPC-Configurator】OpenIPCConfigurator固件升级失败2.3【OpenIPC-Adaptive-link】OpenIPCRF信号质量相关显示2.4【OpenIPC-msposd】.srt/.os
- c#面试题整理2
hhw199112
c#开发语言
1.介绍一下ADO.NET的类DataSet,SqlDataAdapter,SqlConnection2.ASP.NET和ASP相比有何优点a.代码分离,apsx文件用于页面显示,aspx.cs用于后台逻辑。asp则是前后端混合在一起。b.ASP.NET实现了面向对象编程3.委托和事件的关系委托本质上算是方法接口事件算是委托的封装后的调用5.Array和ArrayList的区别Array要有初始化
- 【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden
getalong
sklearn人工智能数据仓库python
完整解决方案(一键复制)代码替换housing=fetch_california_housing()翻了几条解决方案要么不全,要么收费,烦死个人下面给出完整解决方案!!!1、下载数据集原始数据集:cal_housing.tgz2、放置数据集查找本地位置,执行代码后进入目标文件夹。fromsklearnimportdatasetsdata_home=datasets.get_data_home()放
- 新冠病毒感染人数预测(基于回归的神经网络项目)
|柳贯一|
深度学习回归神经网络数据挖掘
写在前面:我们做的事情:我们的目的是要得到一个好的模型,这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据,这批数据有x和准确的y,我们让x通过模型得到预测的y,让预测的y与准确的y去计算差距loss,根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理:(深度学习最主要的数据处理,要先拿到数据)使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
- 【Hugging Face】datasets 库:加载、处理和分享大规模数据集
彬彬侠
大模型datasetsHuggingFace
HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库,用于加载、处理和分享大规模数据集,特别适用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和语音任务。1.为什么使用Datasets?在深度学习中,处理大规模数据集通常面临以下挑战:数据集太大,无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
- 3.6手写数字识别项目
不要不开心了
pytorch神经网络人工智能机器学习深度学习
今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备:-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理,包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据:-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像,并显示其对应的真实标签。3.构建模型:-定义一个包含两个隐藏层
- 大数据计算框架深入:Spark SQL、DataFrame、RDD 性能优化
晴天彩虹雨
大数据sparkbigdata
1.引言ApacheSpark是当前最流行的大数据计算框架之一,其中SparkSQL、DataFrame和RDD(ResilientDistributedDataset)是数据处理的三大核心API。如何优化Spark作业的性能,是大数据开发者必须掌握的关键技能。本文将深入探讨SparkSQL、DataFrame和RDD的性能优化方法,并结合实际案例进行分析。2.SparkSQL性能优化(1)使用P
- python经济模型,用于模拟不同政策对财富分配
Atlas Shepherd
pythonpython人工智能算法
用python实现的一个经济模型,用于模拟不同政策对财富分配的影响。它主要包含以下几个部分:类和初始化方法:HierarchyLevel类:代表一个层级,具有层级ID、区域、资源、资产和属性。Hierarchy类:代表整个层级结构,包含多个HierarchyLevel实例,以及用于模拟的方法。层级结构管理:add_level:向层级结构中添加一个新的层级。calculate_total_resou
- FastGPT 源码:RRF、Rerank 相关代码
窝窝和牛牛
FastGPT开源
文章目录FastGPT源码:RRF、Rerank相关代码1.RRF(ReciprocalRankFusion)合并实现2.Rerank二次排序实现3.重排序的主要特点4.整个搜索流程5.这种方式的优势FastGPT源码:RRF、Rerank相关代码下边介绍RRF合并和Rerank二次排序的相关实现:1.RRF(ReciprocalRankFusion)合并实现主要在datasetSearchRes
- FastGPT 引申:借鉴 FastGPT 基于MySQL + ES 实现知识库(含表结构以及核心代码)
窝窝和牛牛
FastGPTmysqlelasticsearch开源
文章目录FastGPT引申:借鉴FastGPT基于MySQL+ES实现知识库(含表结构以及核心代码)一、整体思路二、存储结构2.1MySQL表结构(1)knowledge_base_dataset(2)knowledge_base_data(3)knowledge_base_index(4)ai_kb_relation2.2ElasticsearchMapping结构(1)ES索引(2)字段说明三
- FastGPT 源码:混合检索调用链路
窝窝和牛牛
FastGPT人工智能开源
文章目录FastGPT源码:混合检索调用链路1.入口函数2.核心搜索函数3.RRF合并函数4.Rerank重排序函数5.完整流程FastGPT源码:混合检索调用链路主要调用链路如下:1.入口函数在dispatchDatasetSearch(packages/service/core/workflow/dispatch/dataset/search.ts):exportasyncfunctiondi
- Java开发或调用WebService的几种方式
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java开发语言
Java开发或调用WebService的几种方式文章目录Java开发或调用WebService的几种方式一.JDK自带的JAX-WS方式开发WebService服务1.服务端开发与发布2.客户端开发与测试二.Axis1.4调用.Net返回值为DataSet类型的WebService接口1.相关说明2.Axis1.4客户端WebService服务1.Axis1.4下载2.WebService服务接口
- matlab实现转换音频格式文件,mp3到wav的转换
heda3
信号处理算法实战解析格式转换MP3到wavmatlab
准备数据下载的音频文件:开源https://voice.mozilla.org/zh-CN/datasets问题是该音频文件无扩展名(格式为MP3)如何实现批量在文件后面添加扩展名.mp3?操作:在当前文件夹下新建txt文件,并加上如下代码:ren*.**.MP3如果是将txt转换为MP3则改为ren*.txt**.MP3参考:https://www.zhihu.com/question/3519
- 微信小程序点击图片保存到相册
ToDeer
微信小程序前端js微信小程序javascript前端
小程序实现点击图片保存到相册温馨提示:小程序图片在本地保存成功后放到线上失效,应该是没有设置合法的文件下载域名//下载事件函数bindImage:function(e){varurl=e.currentTarget.dataset.img;wx.getSetting({success(res){if(res.authSetting['scope.writePhotosAlbum']){wx.dow
- PyTorch Lightning 的简单使用示例
idealmu
pytorch人工智能python
1.环境准备与依赖导入首先,代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
- python
超帅的好吧
笔记
TheCIFAR-10andCIFAR-100datasetsarelabeledsubsetsofthe80milliontinyimagesdataset.CIFAR-10andCIFAR-100werecreatedbyAlexKrizhevsky,VinodNair,andGeoffreyHinton.(Sadly,the80milliontinyimagesdatasethasbeent
- 快速上手 Unstructured:安装、Docker部署及PDF文档解析示例
大F的智能小课
大模型理论和实战dockerpdf容器
1.核心概念1.1Unstructured简介Unstructured是一个强大的Python库,专注于从非结构化数据中提取和预处理文本信息,广泛应用于PDF、Word文档、HTML等多种格式的文件处理。其核心功能包括分区、清理、暂存和分块,能够将复杂的非结构化文档转换为结构化输出,为后续的自然语言处理任务提供高质量的数据支持。分区功能:Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素
- 【复杂网络建模】真实网络数据集的读取和操作
钰云空间
复杂网络Pythonpython
文章目录概要1.获取真实网络数据集的常用网址1.1NetworkRepository.1.2StanfordLargeNetworkDatasetCollection1.3KONCET1.4Netzschleuder2.网络分析2.1计算度中心性2.2绘制网络图小结概要在复杂网络建模中,使用真实的网络数据集是理解和分析现实世界网络结构的关键。接下来将介绍如何使用Python中的工具库(如Netwo
- COCO2017 数据集的下载方法
骆驼穿针眼
mmdet问题集计算机视觉与深度学习数据集下载人工智能python
下载方法(一)COCO数据集下载地址:https://cocodataset.org/#home#imageswgethttp://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip#traindatasetwgethttp://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip#validationdatasetwgethttp://i
- python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python神经网络分类sklearn
1、导入支持向量机模型,划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-VOC.yaml
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
VOC.yamlultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml目录VOC.yaml1.YAML文件内容2.所需的库和模块3.defconvert_label(path,lb_path,year,image_id):4.Download5.Convert1.YAML文件内容#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/li
- 深入理解PyTorch模型训练所需的数据集
mosquito_lover1
pytorch人工智能python
在PyTorch中,模型训练的核心是数据集(Dataset)。数据集是模型训练的基础,它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。以下是对PyTorch模型训练所需数据集的深入解析:1.数据集的基本概念数据集:数据集是模型训练的基础,通常由输入数据(如图像、文本、音频等)和对应的标签(目标值)组成。样本(Sample):数据集中
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 【图像去噪】基础知识之BasicSR | BasicSR库的用法详解,包含各部分代码功能详细介绍(全代码注释),自己改进创新需要修改的位置等
十小大
图像去噪imagedenoising图像处理深度学习人工智能pytorchpython
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言1.BasicSR项目结构与开发方法2.dataset3.arch4.model4.1创建模型4.2模型基类4.3图像恢复模型5.utils6.train7.test
- 记一次pytorch训练loss异常的问题
lyyiangang
pytorch人工智能python
记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
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
PHPheredocnowdoc
<!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_
sqlibatisqqjdbc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
androidtoast
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
javahadoopibatisr-languer
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
htmlWebFlash
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
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- 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
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 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
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
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
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">