口罩检测数据集

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language UnknownBody LLM Daily Multimodal 语言模型人工智能自然语言处理
摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化，但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战，尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调，SeisMoLLM在DiTing和
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制金枝玉叶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 深度学习人工智能
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预，难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制，通过对大量历史日志、监控数据和故障
HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发 harmonyos-next
HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的分
成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI 仿真 AI 机器学习 HyperWorks 数据分析
案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
关于两次项目的学习感悟罗婕斯特大数据
经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。这种模块化的思维方式不仅适用于编程，也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败：代码中涉及了许多细节，如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们，在解决实际问题时，细节往往决定成败，需要耐心和
Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议程之编 Python全栈通关秘籍青少年编程 python 开发语言人工智能机器学习
新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始，逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径，帮你告别杂乱，高效入门！一、学习前的关键认知明确目标：想用Python做什么？数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。避免误区：❌只看教程不写代码✅边学边动手，哪怕抄代码也要运
机器学习之KMeans算法 Mr终游机器学习机器学习算法 kmeans
目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构 AI智能涌现深度研究 AI大语言模型和知识图谱融合 Python入门实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务 AGI大模型与大数据研究院程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密程之编 Python全栈通关秘籍 python 神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调 deepseek deepspeed python 人工智能 pytorch
深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案，让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述，帮助读者更好地理解并使用Deep
【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能 python
主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习小圆圆666 深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
C++开源库大全大王算法 C/C++开发实战365 C++入门及项目实战宝典 c++开源
程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。标准库C++StandardLibrary：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。
基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2 Wis4e 深度学习 pytorch 人工智能
torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
基于PyTorch的深度学习——机器学习3 Wis4e 深度学习机器学习 pytorch
激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
深度学习与普通神经网络有何区别？是理不是里深度学习神经网络人工智能
深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处
神经网络中梯度计算求和公式求导问题 serve the people 日常琐问神经网络机器学习算法
以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行小赖同学啊人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行，从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例：一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题：RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度，传统方法耗时较长。AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路綦枫Maple AI+软件测试人工智能自动化运维
引言：软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天，软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式，已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径，结合技术原理、工具实践与行业趋势，为读者呈现一幅
XGBClassifiler函数介绍浊酒南街 #算法机器学习 XGB
目录前言函数介绍示例前言XGBClassifier是XGBoost库中用于分类任务的类。XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。函数介绍XGBClassifiler(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,objective='binary:logistic',boo
基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档 qq_375279829 大数据架构 python 课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来，就业市场日益复杂多变，求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题，本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列 python编程示例系列二数据库
向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1 jhonwyyc 机器学习深度学习 ubuntu
CP2K教程CP2K系列之一安装文章目录CP2K教程前言一、安装依赖库1.引入库二、下载并解压缩1.下载链接2.解压缩三、安装1.安装cp2k_toolchain2.安装cp2k3.指定根目录4.修改环境变量四、测试总结前言CP2K是一款开源的第一性原理计算软件，采用Fortran98编写。近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
在LangChain中运行Replicate模型的实用指南 fgayif langchain 人工智能 python
##技术背景介绍Replicate是一个平台，可以轻松调用各种预训练的AI模型。与传统的模型托管和调用相比，Replicate提供了简单的API接口，使开发者能够快速集成和使用强大的AI模型。本文将重点介绍如何在LangChain项目中集成和调用Replicate模型。##核心原理解析在集成Replicate模型之前，需要进行一些基础设置和安装工作。LangChain是一个用于自然语言处理的库，它
使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储 dgay_hua 深度学习人工智能 python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南 bBADAS python
在处理长文本时，将其切割成较小的片段是常见的需求，尤其是在自然语言处理任务中。CharacterTextSplitter是一个强大的工具，用于通过字符分隔符对文本进行分割，本文将深入介绍如何使用它进行文本处理。技术背景介绍当面对一份冗长的文本时，比如总统演讲稿、法律文档等，我们常常需要将其拆分成便于处理的小段。CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具，专门用于基于特定
基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测机器学习和优化算法多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测 BiLSTM 多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.需要其他算法的都可以定制！注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
Azure AI Document Intelligence 使用指南 scaFHIO azure 人工智能 flask python
AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描PDF、图像、Office和HTML文件中提取文本（包括手写）、表格、文档结构（如标题、节标题等）和键值对。它支持多种格式，包括PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOC
鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？学术乙方 Python 人工智能
鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米。取值范围：通常为4.3cm到7.9cm。2.花萼宽度（SepalWidth）描述：花萼的宽度，单位为厘米。取值范围：通常为2.0cm到4.4cm。3.花瓣长度（PetalLength）描述：
sql统计相同项个数并按名次显示朱辉辉33 java oracle
现在有如下这样一个表： A表 ID Name time ------------------------------ 0001 aaa 2006-11-18 0002 ccc 2006-11-18 0003 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0005 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0002 ccc 20
Android+Jquery Mobile学习系列-目录白糖_ JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发，准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下，觉得使用Android的WebView上手最快，因为WebView等于是一个内置浏览器，可以基于html页面开发，不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等，就能非常方便的做动态应用了。从现在起，往后一段时间，我打算
如何给线程池命名 daysinsun 线程池
在系统运行后，在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx，这样导致很不好定位，怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory，自己实现ThreadFactory接口，重写newThread方法即可。参考代码如下： public class Named
IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the 周凡杨 html 解析 error readyState
错误： IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed" 现象：同事之间几个IE 测试情况下，有的报这个错，有的不报。经查询资料后，可归纳以下原因。
java上传 g21121 java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况，用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件，今天说的是利用servlet来完成上传。我们这里利用到commons-fileupload组件，相关jar包可以取apache官网下载：http://commons.apache.org/ 下面是servlet的代码： //定义一个磁盘文件工厂 DiskFileItemFactory fact
SpringMVC配置学习 510888780 spring mvc
spring MVC配置详解现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力外，其次就是Spring MVC了，因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架，框架选择多了，应对多变的需求和业务时，可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发，就必须要掌握它的配置及原理。　　一、Spring MVC环境搭建：（Spring 2.5.6 + Hi
spring mvc-jfreeChart 柱图(1) 布衣凌宇 jfreechart
第一步：下载jfreeChart包，注意是jfreeChart文件lib目录下的，jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可；第二步：配置web.xml; web.xml代码如下 <servlet> <servlet-name>jfreechart</servlet-nam
我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java P
java 线程池使用 Runnable&Callable&Future antlove java thread Runnable callable future
1. 创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); 2. 执行一次线程，调用Runnable接口实现 Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable()); System.out.prin
XML语法元素结构的总结百合不是茶 xml 树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
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javascript中return的设计缺陷 bijian1013 JavaScript AngularJS
代码1： <script> var gisService = (function(window) { return { name:function () { alert(1); } }; })(this); gisService.name(); &l
【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3 bit1129 Mybatis3
pom.xml配置 Maven的pom中主要包括： MyBatis MyBatis-Spring Spring MySQL-Connector-Java Druid applicationContext.xml配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &
java web项目启动时自动加载自定义properties文件 bitray java Web 监听器相对路径
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用nginx区分文件大小做出不同响应 ronin47
昨晚和前21v的同事聊天，说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计，因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名，而squid在响应比较大的文件时，尤其是初次下载的时候，性能比较差，所以拆成两组服务器，squid服务于较小的文件，通过pull方式从peer层获取，nginx服务于较大的文件，通过push方式由peer层分发同步。外部发布
java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大 bylijinnan java
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翟鸿燊老师语录 ccii 翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A 1. 角色就是人格就像你一回家的时候，你一进屋里面，你已经是儿子，是姑娘啦，给老爸老妈倒怀水吧，你还觉得你是老总呢？还拿派呢？就像今天一样，你们往这儿一坐，你们之间是什么，同学，是朋友。还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候，什么我不知道，我不清楚，该你知道的你凭什么不知道
[光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题 comsci 问题
在人类整体进入宇宙时代，即将开展深空宇宙探索之前，我有几个猜想想告诉大家仅仅是猜想。。。未经官方证实 1：要在宇宙中进行光速飞行，必须首先获得宇宙中的航行通行证，而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书，是什么呢？下面我来告诉
oracle undo解析 cwqcwqmax9 oracle
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java中各种集合的详细介绍 dashuaifu java 集合
一，java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口对象的集合 ├ List 子接口 &n
卸载windows服务的方法 dcj3sjt126com windows service
卸载Windows服务的方法在Windows中，有一类程序称为服务，在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层，因此资源占用比较大、执行效率比较高，比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了，其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相应项目，虽然不启动了，但是系统中仍然存在此项服务，只是没有加载而已。如果安装其他
Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist dcj3sjt126com ios xcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html Excerpt: You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
2014之C++学习笔记（一） Etwo C++Etwo Etwo iterator 迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了，可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在，这一年多以来，本人从事了AS的相关开发工作，但最近一段时间，AS在天朝的没落，相信有很多码农也都清楚，现在的页游基本上达到饱和，手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据，AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
js跨越获取数据问题记录 haifengwuch jsonp json Ajax
js的跨越问题，普通的ajax无法获取服务器返回的值。第一种解决方案，通过getson，后台配合方式，实现。 Java后台代码： protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { String ca
蓝色jQuery导航条 ini JavaScript html jquery Web html5
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1、安装java环境jdk: 一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用，都会卸载了，然后重新安装。 1.1）、卸载：（rpm -qa :查询已经安装哪些软件包； rmp -q 软件包：查询指定包是否已
DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange mutongwu jquery js
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发，无需等待所有资源（image/iframe）加载完毕。（IE9+） 2. onload是最早支持的事件，要求所有资源加载完毕触发。 3. onreadystatechange 开始在IE引入，后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
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hi，自己在做工程的时候，遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表，临时表的整理就看当时的选择条件了，临时表就是要插入的数据集，最后再批量插入到数据库中。 WITH tempT AS ( SELECT item_id AS combo_id, item_id, now() AS create_date FROM a
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最近为了实现统计一个网站的访问量，记录用户的登录信息，以方便站长实时了解自己网站的访问情况，选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块卡主了，X度了好多方法(其实大多都是一样的内用，还一个字都不差的)，都没有能解决问题，无奈搞了2天终于解决了，与大家分享一下需求：用户登录该网站时，把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里，以方便其他系统调用此txt。项目名
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