- 燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘
温冰礼
燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的,内容详实,结构清晰,可以直接下载使用。报告中的实验数据和代码均经过验证,确保下载后可以直接应用于实际项目或作为学习参考项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tut
- (转)优秀的 python 机器学习库
patrick75
python机器学习python机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测
深度学习乐园
深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!番石榴病害数据集背景描述番石榴(Psidiumguajava)是南亚的主要作物,尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维,支持区域经济和营养。不幸的是,番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型,帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像,分为三类。图像经过预处理步骤,例如钝
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
深度学习乐园
深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- Densenet模型花卉图像分类
深度学习乐园
分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
深度学习乐园
深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
- 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】
拉勾科研工作室
matlab开发语言
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中,资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节,旨在通过调整资源的使用方案,使资源消耗在整个工期内尽可能平稳,避免
- 机器学习5——非参数估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
非参数估计在参数估计中我们已经提到,想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi),就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
- 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
贝叶斯估计问题建模:后验概率公式:P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
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深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 机器学习3——参数估计之极大似然估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
参数估计问题背景:P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
伊利丹~怒风
Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- 手机屏像素缺陷修复及相关液晶线路激光修复原理
syncon12
科技制造3d
摘要手机屏像素缺陷严重影响显示效果,而液晶线路异常是导致像素缺陷的关键因素之一。激光修复技术凭借高精度与非接触特性,能够有效修复液晶线路,进而改善像素显示。本文分析手机屏像素缺陷类型,探究液晶线路激光修复原理、工艺及参数优化,为提升手机屏显示质量提供理论支撑。引言随着手机屏向高分辨率、高刷新率方向发展,像素密度不断提升,像素缺陷问题愈发凸显。液晶线路作为控制像素显示的核心结构,其断路、短路、信号传
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
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AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
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ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- 深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
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深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树(DecisionTree)是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法,适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解,特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景,全面讲解决策树,并通过流程图和可视化示例增强理解,通俗易懂,帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树?决策树通过一系列条件判断(决策节点)将输入数据
- Python爬虫实战:爬取知乎问答与用户信息
Python爬虫项目
python爬虫php数据分析开发语言开源
简介随着网络信息量的爆炸,如何有效获取有价值的内容,成为了数据分析、机器学习等领域的基础之一。爬虫作为数据采集的基本工具之一,常常被用来获取互联网上的公开数据。在这篇博客中,我们将结合最新的Python爬虫技术,详细讲解如何爬取知乎问答与用户信息。本文将会介绍:Python爬虫的基础知识知乎问答网页结构分析使用Python进行知乎数据爬取爬取知乎问答内容与用户信息如何处理和存储爬取的数据使用最新的
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- Python编程:使用Opencv进行图像处理
【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库:pipinst
- ZYNQ无DMA的四路HP总线极限性能探索
芯作者
D1:ZYNQ设计fpga开发硬件工程智能硬件
深入挖掘AXIHP总线的直接传输潜力,突破传统DMA的性能瓶颈一、HP总线:ZYNQ系统的"高速公路"在XilinxZYNQ架构中,HP(HighPerformance)总线是连接PS(处理器系统)和PL(可编程逻辑)的关键通道。传统方案依赖DMA控制器进行数据传输,但当我们需要超低延迟或确定性响应时,无DMA的直接CPU控制成为更优选择。本文将揭示如何通过四路HP总线实现惊人的24GB/s理论带
- 基于机器学习的智能文本分类技术研究与应用
在当今数字化时代,文本数据的爆炸式增长给信息管理和知识发现带来了巨大的挑战。从新闻文章、社交媒体帖子到企业文档和学术论文,海量的文本数据需要高效地分类和管理,以便用户能够快速找到所需信息。传统的文本分类方法主要依赖于人工规则和关键词匹配,这些方法不仅效率低下,而且难以应对复杂多变的文本内容。近年来,机器学习技术的快速发展为文本分类提供了一种高效、自动化的解决方案。一、机器学习在文本分类中的应用概述
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s