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Bosenya12
科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
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Model-FreePredictionInterductionimage.png区别上节课讲已知MDP,使用动态规划方法来获得最优valuefunction和policy。ModelFree不知道环境如何运作,直接从经验中,从代理和环境的交互中更新valuefunction和policy。本节课将给定policy,不知道环境状态和valuefunction,评估policy可以获得多少rewar
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广为流传的“啤酒与尿布”的故事,其背后的模型实际上是哪一类?A.分类(Classification)B.分群(Clustering)C.关联(Association)D.预测(Prediction)数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库
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苹果眼镜(Vision人工智能applevisionpro空间视频空间计算
【基于AI的VisionPro空间视频】工作流:这个工作流程用于将2D视频转换为适用于VisionPro的Spatial视频:1、使用Deep3D将2D视频转换为3DSBS:使用Deep3D工具将2D视频转换为3DSBS格式:转换例子:Prediction–lucataco/deep3d–Replicatehttps://replicate.com/p/uxtucj3bk2y3dd4brmtph
- [论文精读]Intelligence Quotient Scores Prediction in rs-fMRI via Graph Convolutional Regression Network
夏莉莉iy
论文精读人工智能机器学习深度学习计算机视觉学习笔记图论
论文网址:IntelligenceQuotientScoresPredictioninrs-fMRIviaGraphConvolutionalRegressionNetwork|SpringerLink英文是纯手打的!论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用!目录1.省流版1.1.心得1.
- [论文精读]Community-Aware Transformer for Autism Prediction in fMRI Connectome
夏莉莉iy
论文精读transformer深度学习人工智能机器学习学习计算机视觉笔记
论文网址:[2307.10181]Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome(arxiv.org)论文代码:GitHub-ubc-tea/Com-BrainTF:TheofficialPytorchimplementationofpaper"Community-AwareTransformerforAutismPred
- H.264 SVC的三种Inter Layer Prediction模式
云博士的AI课堂
H.264/SVClayerh.264referencevectorlist
几个相关语法元素basemodeflag:指明一种宏块类型。1表示当前宏块(enhancementlayer中)只编码残差信息,帧内编码模式或运动相关信息都有相应的参考层中块推导出来。EL中的宏块无论inter还是intra都可以basemodeflag=1。motionpredictionflag:作用于宏块中每个partition的referencelist,指明referenceindex、
- CVPR 2023: Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction
结构化文摘
人工智能机器学习安全性能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.扩散模型类型:标准扩散模型蛙跳扩散模型(LED)其他扩散模型变体2.预测类型:确定性vs.随机性个体vs.群体3.数据模态:单变量(仅位置数据)多模态(结合视频、激光雷达等附加数据)4.推理速度:实时vs.非实时推理速度比较(例如,LED与标准扩散模型)5.预测性能:使用的指标(例如,ADE、FDE)跨模型和数据集的性能比较6.应用领域:行人轨
- 疫情结束后你最想做什么?
NoxMemory小时光
不知不觉,我们已经在家里宅了一个多月了,虽然被疫情所困,但是我们坚信春天终究会到来,胜利永远属于我们。那么,如果有一天早上你醒来刷手机突然发现疫情结束了!你最想做的事情是什么?扫描二维码测试,Get你的疫情结束Flag,测试朋友圈的真假友谊~https://www.noxmemory.com/cn/activity/prediction去吃火锅,喝奶茶“如果我知道那是我最后一次在外面吃火锅,我绝对
- Annotator Consensus Prediction for MedicalImage Segmentation with Diffusion Models
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
人工智能计算机视觉
基于扩散模型的医学图像分割的注释器共识预测摘要医学图像分割的一个主要挑战是多个专家提供的注释中观察者之间和观察者内部的差异很大。为了解决这一挑战,我们提出了一种利用扩散模型进行多专家预测的新方法。我们的方法利用基于扩散的方法将来自多个注释的信息合并到一个反映多个专家共识的统一分割图中。我们在多个专家注释的医学分割数据集上评估了我们的方法的性能,并将其与最先进的方法进行了比较。结果证明了该方法的有效
- EVM 对预测结果进行整合
斩毛毛
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- 《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记
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参考代码:VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍:这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式,在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现,因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的。这样的浅层次深度信息学习自然不能很好学习到GT深度中的一些细节与结构差异信息,因而这篇文章提出将预测深度通过预先假定的相机内参映射到同一模
- 【论文解读】V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction
我叫两万块
目标检测自动驾驶
V2VNet摘要引言方法WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中,我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动预测性能。通过智能聚合来自附近多辆车辆的信息,我们可以从不同的角度观察同一个场景。这使我们能够透过遮挡物,并在远距离探测到物体,而在远距离观察到的物体非常稀疏或根本不存
- Apollo中Routing代码分析之AStar算法
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版权声明本文版权属于:a15082671703。如侵权请联系博主删除。本文背景Apollo是无人驾驶相关的开源框架,GitHub地址为https://github.com/ApolloAuto/apollo,在决策部分主要具有Perception(感知),Prediction(预测),Routing(路由寻径),Planning(轨迹规划),Control(控制)。由于最近在看Routing相关的
- VLM 系列——Object Recognition as Next Token Prediction——论文解读
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一、概述1、是什么结合了CLIP的视觉编码器+语言模型Llama的部分参数,将常见的图片描述任务转变为只输出属性,换言之将图片分类转变为预测下一个文本输出token。这样就能够生成图片的topK属性(英文),用于开放域的图片Tag场景。2、亮点*对图像-标题(从原始标题中提取名词作为参考标签)对进行训练,比图像-问题-答案三元组更容易收集和注释。对于推理,生成文本片段作为标签而不是句子。*解码器具
- 基于机器学习的地震预测(Earthquake Prediction with Machine Learning)
Svan.
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基于机器学习的地震预测(EarthquakePredictionwithMachineLearning)一、地震是什么二、数据组三、使用的工具和库四、预测要求五、机器学习进行地震检测的步骤六、总结一、地震是什么地震几乎是每个人都听说过或经历过的事情。地震基本上是一种自然发生的事件,当地壳中突然释放能量导致地面振动或晃动时,就会发生地震。在地球表面之下,有很大一部分被称为构造板块,它们构成了地球的外
- Pyspark分类--LogisticRegression
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LogisticRegression:逻辑回归分类classpyspark.ml.classification.LogisticRegression(featuresCol=‘features’,labelCol=‘label’,predictionCol=‘prediction’,maxIter=100,regParam=0.0,elasticNetParam=0.0,tol=1e-06,fit
- 【Gene Expression Prediction】Part4 Predicting splicing from primary sequence
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文章目录7第三个讲座:Predictingsplicingfromprimarysequence7.1RNAsplicing7.2Decodingsplicingwithdeeplearning7.3Modelperformance,interpretation,andapplication来自ManolisKellis教授(MIT计算生物学主任)的课YouTube:(GeneExpression
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- Optional Lab: Multiple Variable Linear Regression
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- 数模---灰色预测模型python代码模板
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importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgrey_forecast(data,num_prediction):"""GM(1,1)灰色预测模型:paramdata:原始数据序列(一维NumPy数组):paramnum_prediction:需要预测的步数:return:预测序列"""#累加生成data_cumsum=np.cumsum(data)
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- Paper Reading: Metric3D Towards Zero-shot Metric 3D Prediction from A Single Image
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PaperReading3d数码相机
Metric3DTowardsZero-shotMetric3DPredictionfromASingleImage论文链接开源项目一句话总结:作者提出了一个规范相机空间变换模块,可以将图像映射到规范空间里预测深度,然后再将深度预测图通过去规范变换恢复到真实尺度,从而达到单目真实深度预测的目的。Metric指的是真实世界中的度量值(XX米这种),不是相对的。由于相机参数不同,人们很难从单张图像中得
- 【论文阅读】Can Large Language Models Empower Molecular Property Prediction?
鲸可落
图神经网络论文阅读语言模型人工智能自然语言处理深度学习
文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新性3、方法论4、实验结果0、基本信息作者:ChenQian,HuayiTang,ZhiruiYang文章链接:CanLargeLanguageModelsEmpowerMolecularPropertyPrediction?代码链接:CanLargeLanguageModelsEmpowerMolecularPropertyPrediction?1、研究动机
- 交通流量预测:T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction
发呆哥o_o ....
论文速读T-GCN交通流量预测图卷积
摘要为了同时捕捉时空相关性,将图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU)相结合,提出了一种新的基于神经网络的流量预测方法–时态图卷积网络(T-GCN)模型。具体地,GCN用于学习复杂的拓扑结构以捕获空间相关性,而门控递归单元用于学习交通数据的动态变化以捕获时间相关性。Ⅱ.方法A.问题定义定义一:G=(V,E)邻接矩阵A(1表示两个路有连接,反之没有),把路当作结点,N是结点的数量定义二:XN×P
- 在PyTorch中开发我们的第一个神经网络
小北的北
pytorch神经网络人工智能python深度学习
本教程将介绍初学者在PyTorch中构建神经网络的过程。我们将通过一个项目逐步进行操作。本教程将使用Kaggle上的Heart.csv数据集,请随时下载数据集并跟随教程进行:https://www.kaggle.com/rashikrahmanpritom/heart-attack-analysis-prediction-dataset首先,导入必要的包:importpandasaspdfromc
- Apollo&Carla联合仿真基本操作
wrotcat
自动驾驶仿真仿真
Apollo系统架构CANBus:对接车辆的底盘,做一些数据的收发,如油门,方向盘转角HDMap:给localization提供定位图层的信息给perception一些车道线、道路拓扑、红绿灯的信息(超时空感知),附注感知的预测。如关注某位置的红绿灯,划分前景和背景中的障碍物然后滤除背景中的障碍物(如车道线外)Prediction:预测行人或车辆的轨迹预测,预测会到哪个车道去Planning:借助
- 深度学习框架tensorflow2实战(回归问题:天气预报)
川上观鱼
姓名:何热;学号:20021210616;学院:电子工程学院转自https://blog.csdn.net/weixin_43999137/article/details/104051919【嵌牛导读】本文介绍了tensorflow2的使用【嵌牛鼻子】tensorflow2,regression,prediction【嵌牛提问】如何使用tensorflow2完成其他任务?【嵌牛正文】此前没了解过t
- Quick taxi route assignment via real-time intersection state prediction
llddycidy
时空图预测交通领域python深度学习
Quicktaxirouteassignmentviareal-timeintersectionstatepredictionwithaspatial-temporalgraphneuralnetwork(通过时空图神经网络实时交叉口状态预测快速分配出租车路线)PAPERLINK简单说一下:本文采用了一种新的方法,通过使用空间-时间图神经网络(STGNN)来预测机场出租车道网络中的交叉口状态,从而
- 语义分割miou指标计算详解
@BangBang
图像分割计算机视觉图像分割
文章目录1.语义分割的评价指标2.混淆矩阵计算2.1np.bincount的使用2.2混淆矩阵计算3.语义分割指标计算3.1IOU计算方式1(推荐)方式23.2Precision计算3.3总体的Accuracy计算3.4Recall计算3.5MIOU计算参考MIoU全称为MeanIntersectionoverUnion,平均交并比。可作为语义分割系统性能的评价指标。P:Prediction预测值
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo