[nlp] 对抗学习 FGM, PGD到FreeLB

学习三维动画心得 2501_92205961 开发语言青少年编程
在大二学年的三维动画设计学习进程中，我围绕3dsMax和Blender两大核心软件展开深入钻研，并在此基础上探索技术应用与创新。不仅熟练掌握了基础操作，还深入到代码编写与复杂技术问题解决领域，逐步构建起系统的三维动画设计知识与技能体系，以下是详细的学习总结。一、3dsMax的深度学习与技术实践（一）高级建模与脚本优化在3dsMax的学习中，基础建模掌握后，我开始挑战高级建模技术。利用NURBS建模
RNN循环神经网络原理解读 zhishidi ai笔记 rnn 人工智能深度学习
我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手，特别擅长处理按顺序出现的信息，比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想：记住过去的信息，帮助理解现在。普通神经网络的局限（没有记忆）想象一个普通的神经网络（比如用于识别图片的）：输入：你给它一张图片。处理：它分析这张图片的像素。输出：告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题：它每次只看一个独立的输入（一张图片），输入之间没有联系。给它看一个视频（连续很多
信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系
信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系摘要信息抽取（InformationExtraction,IE）作为自然语言处理的核心任务之一，旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息（如实体、关系、事件等），广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步，但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断有Li 人工智能深度学习算法
Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估Background背景MultiparametricMRI(mpMRI)improvesprostatecancer(PCa)detectionc
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
车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现（一）喜欢踢足球的老罗大模型应用开发实践之旅 ocr opencv 人工智能
车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域，车牌识别是一项极具实用价值的技术，广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下，利用百度OCRAPI进行车牌识别，并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码，实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统：macOS开发工具：
深度学习中Embedding原理讲解 zhishidi ai笔记深度学习 embedding 人工智能
我们用最直白的方式来理解深度学习中Embedding（嵌入）的概念。核心思想一句话：Embedding就是把一些复杂、离散的东西（比如文字、类别、ID）转换成计算机更容易理解和计算的“数字密码”，这些“数字密码”能代表这个东西的本质特征或含义。为什么需要Embedding？想象一下，你要教计算机认识“苹果”和“橙子”：原始表示（不好用）：你告诉计算机：“苹果”的编号是1，“橙子”的编号是2。问题来
海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板 weixin_Todd_Wong2010 嵌入式硬件 AI 前端边缘计算图像处理
海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板Hi3519DV500是一颗面向行业市场推出的超高清智能网络摄像头SoC。该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K@30fps的ISP图像处理能力，支持2FWDR、多级降噪、六轴防抖、全景拼接、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法，支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理，为用户提供了卓越的图像处理能力，集成了高效的神经网络推理引
Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略 Echo_Wish Python！实战！python 自动驾驶深度学习
Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶，大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等，背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为，甚至实时做出决策。可是，跑在车上的这些模型不仅要精准，还得轻量、实时、稳定，这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天，咱们就从Python开发者的视角，聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
TensorFlow：开启智能时代的引擎科技林总 DeepSeek学AI 人工智能
想象一下，计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心，正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一，就是今天的主角：**TensorFlow**。---###**一、背景：为什么需要TensorFlow？1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
搜索领域知识图谱的知识推理算法研究搜索引擎技术知识图谱算法人工智能 ai
搜索领域知识图谱的知识推理算法研究关键词：知识图谱、知识推理、搜索算法、图神经网络、路径推理、规则推理、表示学习摘要：本文深入探讨搜索领域中知识图谱的知识推理算法。我们将从知识图谱的基本概念出发，分析不同类型的知识推理算法原理，包括基于规则的推理、基于表示的推理和基于路径的推理。通过实际案例和代码实现，展示这些算法如何提升搜索效果，最后讨论该领域的未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本文旨在系统
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
从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道木旭林晖自然语言处理学习人工智能
嘿，你好。在CSDN上潜水这么久，我总能看到很多像你我当年一样，怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜，你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF（条件随机场）的推导……你觉得自己离“精通”越来越近，但心里却越来越慌。为什么慌？因为你打开招聘软件，看到JD（职位描
【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。努力毕业的小土博^_^ 深度学习学习笔记深度学习学习笔记人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。前言一、什么是正则化？为什么需要它？✅
OpenCV实战：图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域，颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发，都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术，包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中，最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间，是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
OpenCV图像添加水印
一、前言在数字图像处理中，为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用，水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前，请确保已安装以下环境：Python3.xOpenCV库（可通过pipinstallopencv-py
Promptify：简化NLP任务的高效工具箱金斐茉
Promptify：简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering,LLMsandotherlatestresearch项目地址:https://gitcod
Promptify与ReActAgent frostmelody 人工智能
一、Promptify定位：NLP任务的「自动化流水线」1.解决什么问题？传统LLM应用开发痛点：反复调试：需手工编写/调整prompt格式（如调整分隔符、示例数量）兼容性差：不同模型需重写适配代码输出不稳定：非结构化文本需额外解析Promptify用标准化流水线解决上述问题，将复杂prompt工程简化为三行代码：model=OpenAI(api_key)#选择模型prompter=Prompte
庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述）超自然祈祷智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别：前者就像人发现了牛顿
浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
【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
第 3 章：神经网络如何学习鱼摆摆拜拜神经网络学习人工智能
第3章：神经网络如何学习在第二章中，我们详细了解了神经网络的静态结构：由神经元组成的层，以及连接它们的权重和偏置。现在，我们将进入整个教程最核心的部分：神经网络是如何从数据中"学习"的？这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密：前向传播(ForwardPropagation)：数据如何通过网络产生一个预测？损失函数(LossFunction
【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-（CPU+GPU详细完整版）金枝玉叶9 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 python pytorch 人工智能
【PyTorch】2024保姆级安装教程（CPU+GPU详细完整版）PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一。本文将详细讲解在Python环境中安装PyTorch，包括CPU和GPU版本的全方位指南。一、前置环境首先确保已安装Python环境，推荐使用Python3.8或以上版本。验证Python安装：python--versionpip--version推荐使用虚拟环境（如conda或ve
LSNet: 基于侧向抑制的神经网络碳酸的唐模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案从零开始学习人工智能 opencv pytorch 分类
在图像分类任务中，背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战，本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域（RegionofInterest，ROI），再进行分类，可以有效减少背景干扰，突出关键特征，从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色，尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化 Deepoch 自动化运维人工智能机器人单片机 ai 科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域，模型与数据规模呈指数级增长趋势，传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求，分布式训练技术应运而生，其核心驱动力源于以下三大关键困境：1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例，其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS，面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型，若采用单机单卡训练，仅完成一
卷积神经网络亿只小灿灿 Python 算法与数据结构人工智能 cnn 人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
Python pdfminer.six库【PDF解析库】全面使用指南老胖闲聊 Python库大全 python pdf 开发语言
想全面了解DeepSeek的看过来【包邮】DeepSeek全攻略人人需要的AI通识课零基础掌握DeepSeek的实用操作手册指南【限量作者亲笔签名版售完即止】玩转DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习PyTorch版李沐和
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
开发者关心的那些事圣子足道 ios 游戏编程 apple 支付
我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比 bijian1013 nginx F5
对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number Cwind java Algorithm 题解 LeetCode Math
原题链接：#9 Palindrome Number 要求：判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间难度：简单分析：题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
画图板的基本实现 15700786134 画图板
要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。首先，需要显示一个JFrame界面： public class DrameFrame extends JFrame { //显示
linux的ps命令被触发 linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
Android 音乐播放器下一曲连续跳几首歌肆无忌惮_ android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调 player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() { @Override public void onCompletion(MediaPlayer mp) { mp.reset(); Log.i("H
java导出txt文件的例子知了ing java servlet
代码很简单就一个servlet,如下： package com.eastcom.servlet; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.Connection; import java.sql.Resu
Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度矮蛋蛋 scala sbt
原文地址： http://segmentfault.com/a/1190000002894524 sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库 wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip 解压r
phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。 alleni123 linux spider
1. 首先从官网 http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。 2. 安装依赖 sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6 3. 配置环境变量 vi /etc/profil
JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出百合不是茶 java核心思想 JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流 1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流类 FileInputStream
Spring基础实例（依赖注入和控制反转） bijian1013 spring
前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口 package com.bijian.spring.base3; public interface Weapon { void kil
HR看重的十大技能 bijian1013 提升能力 HR 成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。　　一、解决问题的能力　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
【Thrift一】Thrift编译安装 bit1129 thrift
什么是Thrift The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件 bit1129 mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
nginx定制500，502，503，504页面 ronin47 nginx　错误显示
server { listen 80; error_page 500/500.html; error_page 502/502.html; error_page 503/503.html; error_page 504/504.html; location /test {return502;}} 配置很简单，和配
java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BSTreeToLinkedList { /* 把二元查找树转变成排序的双向链表题目：输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \
Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan java netty
Netty关于HTTP tunnel的说明： http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description 这个说明有点太简略了一个完整的例子在这里： https://github.com/bylijinnan
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别 coder_xpf jquery json map val()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别数据库查询出来的map有一个字段为空通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
Hibernate缓存总结 cuishikuan 开源 ssh javaweb hibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存？ Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。二、Hibernate缓存原理是怎样的？ Hibernate缓存包括两大类：Hib
CentOs6 dalan_123 centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果 dcj3sjt126com JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用在XML里； <ImageBut
JSP之c:foreach eksliang jsp forearch
原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html <c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性属性描述是否必须缺省值 items 进行循环的项目否无 begin 开始条件否 0 end 结束条件否集合中的最后一个项目 step 步长否 1
Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。大致可以分三步：一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for hyz301 json
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程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏
jquery-autocomplete 使用手册 macroli jquery Ajax 脚本
jquery-autocomplete学习一、用前必备官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/ 当前版本：1.1 需要JQuery版本：1.2.6 二、使用 <script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改超声波 oracle plsql
　　在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表 superlxw1234 极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
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