- LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码
前程算法屋
私信获取源码transformer回归matlab
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域,多变量回归预测问题一直是一个研究热点。随着互联网和物联网技术的迅速发展,数据量呈指数级增长,如何从这些海量数据中提取有用的信息,并进行准确预测,成为了一个亟待解决的问题。多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如,在
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- TCP封装数据帧
hc_bmxxf
tcp/ip网络服务器
void*send_data(void*arg)//这是一个发送数据的线程{intsockfd=init_tcp_cli("192.168.0.148",50000)//传ip和port,port==50000是因为大概前五万都被其它服务所占用,50000后是私人ipif(sockfd<0){returnNULL;}unsignedcharpack[128]={0};intlen=0;while(
- springboot+vue使用EasyCaptcha实现简单验证码
ueanaIU潇潇子
springbootvue.js图形验证码EasyCaptcha
一、实现效果springboot使用EasyCaptcha实现简单验证码,更多api和用法可以去github上查看EasyCaptcha:Java图形验证码,支持gif、中文、算术等类型,可用于JavaWeb、JavaSE等项目。二、实现步骤1、导入依赖com.github.whvcseeasy-captcha1.6.2org.openjdk.nashornnashorn-core15.4我使用的
- Transformer
AI专题精讲
深度学习transformer深度学习自然语言处理
1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器,可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。Transformer首次由论文《AttentionIsAllYouNeed》提出,在该论文中Transformer用于encoder-decoder架构。事实上Transformer可以单独应用于encoder或者单独应用于decoder。Trans
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- RWKV Runner:让RNN-LLM模型触手可及
步子哥
rnn人工智能深度学习
在这个信息爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分,尤其是大语言模型(LLM)在自然语言处理中的广泛应用。然而,尽管这些技术的潜力巨大,许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境,RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口,还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
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大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 探索序列数据的奥秘:LSTM Python代码资源库全面解析
霍列领Hector
探索序列数据的奥秘:LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中,长短期记忆网络(LSTM)犹如一颗璀璨的明星,以其独特魅力照亮了序列数据分析之路。今天,我们带你深入了解一个专注于LSTM在Python环境中实现的开源项目—
- 【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】
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Matlab武动乾坤博客之家
- 【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现
matlab科研帮手
算法cnngru
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机
- ViT:2 理解CLIP
庞德公
具身智能ViT具身智能深度学习人工智能transformer
大模型技术论文不断,每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读,主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点,可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。而最新科技(Mamba,xLSTM,KAN)则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步
- 压缩动态图片gif 和 静态图片的方法,返回Blob对象
weixin_45907435
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1、定义--压缩动态图片方法exportconstgifCompress=(file,url,max,min,times)=>{if(window.FileReader){letcolors=255letcount=0constfr=newFileReader()fr.readAsArrayBuffer(file)returnnewPromise((resolve)=>{fr.onload=asy
- 微信小程序请求接口封装
大可不必_妄
微信小程序web前端微信小程序前端
1、新建封装请求api/request.js//配置的域名constbaseUrl="xxxxxxxxxxxxxx"//请求公共接口//封装请求module.exports={/***二次封装wx.request*url:请求的接口地址*method:请求方式GET,POST....*data:要传递的参数*/request:(url,method,data)=>{returnnewPromise
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
算法机器学习人工智能计算机视觉深度学习python
摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- transformer
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深度学习transformer深度学习人工智能
导语:2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer模型,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。Transformer以其独特的结构和强大的性能,迅速成为NLP领域的霸主,并逐渐向其他人工智能领域渗透。本文将带你深入了解Transformer的原理、优势以及应用,探讨其对人工智能发展的深远影响。一、从RNN到Transforme
- 【独家首发】蜣螂算法DBO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6568期】
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- Python中LSTM算法的实现与应用
昊叔Crescdim
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本教程详细介绍了如何在Python编程环境下实现LSTM算法。首先解释了LSTM的工作原理,重点在于其门结构如何有效解决传统RNN的梯度问题,并通过控制信息流动以学习长期依赖。接着,教程以Keras库为例,逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用,并提供了实践案例,强
- 【leetcode】动态规划刷题总结-划分问题
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leetcode刷题总结职场和发展leetcode动态规划
判定能否划分一般定义dp[i]表示nums[:i+1]能否划分,然后枚举最后一个子数组的左端点,得到nums[:i+1]能否划分LeetCode2369题检查数组是否存在有效划分classSolution:defvalidPartition(self,nums:List[int])->bool:iflen(nums)==2:returnnums[0]==nums[1]#dp[i]表示nums[:i
- leetcode:33. 搜索旋转排序数组(python3解法)
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算法pythonleetcode算法python1024程序员节
难度:中等整数数组nums按升序排列,数组中的值互不相同。在传递给函数之前,nums在预先未知的某个下标k(0int:iftargetinnums:returnnums.index(target)return-1
- 随手记:数组对象去重方法
peachSoda7
前端javascript开发语言
//数组对象去重removeSameData(data,key){letobj={}letnewData=data.reduce((cur,next)=>{letkeyName=key?next[key]:next.id;obj[keyName]?"":obj[keyName]=true&&cur.push(next);returncur;},[])returnnewData}
- 快速搭建GRU循环神经网络预测模型
智汇未来
rnn深度学习gru人工智能神经网络matlab算法
首先,我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写,是一种常用的循环神经网络结构,适用于序列数据的预测任务。但是,我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。让我想想,MATLAB的DeepLearningToolbox提供了设计和训练神经网络的功能,包括GRU层。等等,我需要确认一下如何在MATLAB中创建包含GRU层的网络。好的,那我就开始写代码吧
- 【时序预测】-深度学习系列
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时序预测深度学习时序预测
Wavenet(2016)重点:CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心:确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据,核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野,从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR(2017Amazon)DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点:RNN系列+多元
- N-Beats:一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型
TIM老师
神经网络人工智能深度学习
介绍N-Beats(NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting)是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型,由BorisOreshkin等人在2019年提出。与传统的递归神经网络(如LSTM和GRU)不同,N-Beats通过堆叠多个简单的前馈块来生成预测,具有高度的可解释性和灵活性。工作原理模型架构N-Beat
- Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_max_sockets
若云止水
ubuntunginxlinux
在Nginx的源代码中,ngx_max_sockets全局变量的声明位于os/unix/ngx_os.hexternngx_int_tngx_max_sockets;定义在os/unix/ngx_posix_init.cngx_int_tngx_max_sockets;ngx_max_sockets定义了Nginx能够同时使用的最大Socket文件描述符数量。它确保Nginx不会超过系统或配置允许
- torch.nn.LSTM介绍
qq_27390023
lstm深度学习机器学习pytorchpython
torch.nn.LSTM是PyTorch提供的一个高级封装,用于构建长短时记忆网络(LSTM)。相比手动实现,torch.nn.LSTM更高效且支持批量处理、双向LSTM、多层LSTM等功能,适合大多数实际应用。LSTM基本原理门控机制(GatingMechanism)是深度学习中常见的一种设计,用于控制信息的流动或选择性更新。门控机制最初出现在循环神经网络(RNN)的改进模型中,如长短时记忆网
- LSTM的介绍
TangGeeA
lstmrnn人工智能
网上一些描述LSTM文章看的云里雾里,只是介绍LSTM的结构,并没有说明原理。我这里用通俗易懂的话来描述一下。我们先来复习一些RNN的核心公式:ht=tanh(Whht−1+Wxxt+bh)h_t=tanh(W_hh_{t-1}+W_xx_t+b_h)ht=tanh(Whht−1+Wxxt+bh)yt=Wyht+byy_t=W_yh_t+b_yyt=Wyht+by我们可以注意到最终输出依赖于x(当
- Transformer:基于注意力机制的序列转换模型
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
Transformer:基于注意力机制的序列转换模型最近,我研究了一篇非常有趣的论文——《AttentionIsAllYouNeed》,由GoogleBrain团队的AshishVaswani等人撰写。这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环(RNN)和卷积(CNN)网络结构,用于序列转换任务,如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end