- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
vvvdg
深度学习pytorch人工智能
训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- Scikit-learn:机器学习的「万能工具箱」
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景:让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**:-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化(MATLAB/C++主导)-企业应用门槛极高>**破局者**:DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目,**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学:一致性
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
cda2024
机器学习人工智能
大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- 助力您发SCI 机器学习(ML)在材料领域应用专题
YEcenfei
分子动力学催化材料机器学习人工智能python
第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础(续)1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
- 算法大厨日记:猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤”
Gyoku Mint
AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫:“咱今天突发奇想,决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵!这不是教你代码,是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐:“别急,她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化,就跟你平常做饭的过程没两样,只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备,就是挑菜啦】猫猫:“首先是挑菜(数据预处理),不能什么菜都扔进去锅里吧?要洗干净去皮(数据清洗),再
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议(中文全称“计算机信息retrieval国际会议”),这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办,主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科,并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍,阐述
- R 语言简介:数据分析与统计的强大工具
Mikhail_G
python数据分析大数据r语言开发语言
大家好!在如今这个数据驱动的时代,数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言,作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言,以其强大的功能和灵活性,成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的,之后
- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- python读取sas数据集_SASpy模块,利用Python操作SAS
SASpy模块打通了Python与SAS之间的连接。有了SASpy模块,我们就能够在Python中操控SAS。本文将首先介绍SASpy模块的一些基本方法,最后通过一个聚类分析的例子,来展示如何在Python中调用SAS的机器学习过程,以及对聚类结果的可视化。SASpy模块特点1、需要Python3.X及以上,SAS9.4及以上,需要Java环境;2、无论是本地SAS还是远程服务器上的SAS,都可以
- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法随机森林机器学习
深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- **双生“基尼”**:跨越世纪的术语撞车与学科分野
在学术的宇宙中,“基尼”(Gini)这个名字如同一个奇特的星标,闪耀在两个看似毫不相关的领域:衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而,当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时,困惑油然而生——它们为何如此不同?又为何共享同一个名字?这不是某个“傻逼”的随意命名,而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”,其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布,专
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- RDKit:药物化学和分子数据处理的强大工具库
碳酸的唐
机器学习人工智能
引言在药物研发、化学信息学和分子设计领域,高效处理和分析分子数据是至关重要的。RDKit作为一个开源的化学信息学和机器学习工具包,为研究人员和数据科学家提供了丰富的功能,包括分子操作、描述符计算、指纹生成、相似性比较、子结构搜索和分子可视化等。本文将详细介绍RDKit的主要功能、应用场景以及实际操作示例,展示这一强大工具在分子数据处理中的核心价值。RDKit简介RDKit是一个由C++和Pytho
- 机器学习中的数学:数学建模常用知识点-1
数字化与智能化
机器学习中的数学机器学习凸函数泰勒公式Jensen不等式
一、凸函数1、凸函数讲解设函数f(x)是定义在区间X上的函数,若对于区间上任意两点x1、x2和任意实数��∈(0,1),总有如下表达式成立:则称为f(x)是X上的凸函数;反之,如果下式成立:则称为f(x)在X上的凹函数。如图所示:Python实现凸函数:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义凸函数defconvex_function(x):re
- 理解不同层的表示(layer representations)
科学禅道
高维表示人工智能深度学习
在机器学习和深度学习领域,特别是在处理音频和自然语言处理(NLP)任务时,"层的表示"(layerrepresentations)通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示(layerrepresentations)为了更好地理解这一概念,我们可以从以下几个方面进行解释:1.深度神经网络结构深度神经网络(DNN)通常由多个层组成,每
- 基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据机器学习机器人人工智能ai
基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法:从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态(SOH)、剩余使用寿命(RUL)、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法,覆盖从理论框架到工程实现的全链路。首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标(SOH/RUL/RC),梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进;其
- 这份「零基础」机器学习实战课程,帮你彻底搞懂AI不再迷茫!——深度解析ML-For-Beginners
wylee
人工智能机器学习
引言:告别迷茫,拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅,人工智能(AI)无疑是最璀璨的明星。机器学习(MachineLearning),作为AI的核心驱动力,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面:从智能推荐系统到自动驾驶,从疾病诊断到金融风控,其应用场景几乎无处不在。然而,对于无数渴望投身AI领域的学习者而言,机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑:面对海量的在线课程和资料,眼花缭
- 【机器学习&深度学习】前馈神经网络(单隐藏层)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
目录一、什么是前馈神经网络?二、数学表达式是什么?三、为什么需要“非线性函数”?四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失(Loss)6.4反向传播(手动)6.5更新参数(梯度下降)6.6循环训练七、训练过程可视化(思维图)八、关键问题答疑Q1:为什么需要隐藏层?Q2:ReLU是干嘛的?Q3:学习率怎么选?九、总结学习建议在机器学习中
- Bagel: 开源协作式AI数据管理平台的使用指南
llzwxh888
人工智能python
Bagel:开源协作式AI数据管理平台的使用指南引言在人工智能和机器学习领域,高质量的数据集对于模型训练和推理至关重要。Bagel作为一个开源的协作式AI数据管理平台,为开发者和研究人员提供了一个强大的工具,用于创建、共享和管理推理数据集。本文将深入探讨Bagel的特性、安装方法以及如何使用它来处理和管理向量数据。Bagel简介Bagel(OpenInferenceplatformforAI)可以
- 机器学习模型监控警报系统设计:Prometheus+Evidently 实战教程
大熊计算机
机器学习prometheus人工智能
1.系统架构设计:从数据采集到智能告警(1)监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解:系统采用双引擎架构,Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发,Evidently执行深度模型分析
- 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
- 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
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
&l