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MongoDB 数据平台
AI应用客户案例人工智能mongodb
大语言模型可能不可靠,这几乎算不上头条新闻。对于某些用例,这可能会带来不便。而对于其他行业,尤其是受监管行业,后果则要严重得多。于是,业内首个大语言模型自动评估平台PatronusAI应运而生。PatronusAI由MetaAI和MetaRealityLabs的机器学习专家创立,旨在增强企业对生成式AI应用程序的信心,在塑造值得信赖的AI生态方面处于领先地位。Patronus联合创始人兼首席技术官
- 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 人工智能与机器学习原理精解【18】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能机器学习
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- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 如何在Python中处理不平衡数据
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Index1、到底什么是不平衡数据2、处理不平衡数据的理论方法3、Python里有什么包可以处理不平衡样本4、Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章,整理相关的理论与实践知识(可惜本人太懒了,现在才开始写),于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些
- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
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文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- 关于深度森林的一点理解
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2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
- 汽车智能驾驶算法汇总
芊言芊语
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汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 一文告诉你程序员该掌握和应用大模型
大耳朵爱学习
语言模型人工智能自然语言处理AI大模型大模型程序员大模型入门
训练大模型:场景:自训练大模型人才需求:算法工程师门槛:极高机会:较高特点:这个方向需要深厚的算法和机器学习知识,适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。微调大模型:场景:垂直大模型人才需求:算法工程师门槛:高机会:高特点:专注于特定领域的大模型优化,适合有一定领域知识且希望在细分市场深耕的工程师。AIAgent:场景:工作流人才需求:懂业务和大模型的研发工程师门槛:较高机会:一般特点:需要结合业务
- 2021-03-26 每日打卡
来多喜
昨日完成情况:1.3k跑,没有做帕梅拉。感觉早上醒来的太早,一整天人都有一点昏昏沉沉,感觉荒废了一天。2.其他两项全部没完成,感觉想做的事情太多,反而容易什么都不做。本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习,然后就在纠结中什么都没做。感想:冲劲十足的周一周二,慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。今日打卡:1.排球2.去他妈家3.整理房间4.填完合同
- 理性拥抱机器学习热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
「已注销」
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性
Ven%
深度学习速通系列深度学习自然语言处理人工智能pythonnlp
在机器学习中,鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标,它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性(Robustness)定义:鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法:数据增强:通过对训练数据进行变换(如旋转、缩放、裁剪等),使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练:在训练过程中引入
- 基于opencv-mediapipe的手势识别
困了不能睡
opencv计算机视觉人工智能
上一篇文章介绍了基于opencv的手势识别,如果大家运行了我的代码,会发现代码中找出手部轮廓的效果不是很理想。当时我在网上找寻解决的办法,刚好找到了mediapip库,然后我就利用opencv和mediapipe这两个库重新进行了手势识别的代码编写。效果还不错,写篇文章记录一下。1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目,可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach
- 机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类
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机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类(区别于树的结构和构造算法)2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优3.3.1决策树深度(预剪枝)3.3.2选取部分特
- 探索数据变换:Transform在数据分析中的重要性
Lill_bin
杂谈数据分析数据挖掘数据库架构人工智能机器学习
在数据分析和机器学习领域,数据变换(Transform)是一个至关重要的步骤,它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。1.数据变换的定义数据变换是指将原始数据通过某种数学方法转换为另一种形式的过程。这种转换旨在提高数据的可解释性、降低噪声、增强特征的区分度,或是为了满足特定算法的预处理需求。2.常见的数据变换方法2.1标准化(Stand
- 【Python之Streamlit】第1章:Streamlit简介
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python开发语言
第1章:Streamlit简介1.1Streamlit是什么?Streamlit是一个开源的Python框架,用于快速、轻松地构建交互式Web应用程序。它旨在让开发人员能够专注于应用程序的业务逻辑,而不是底层的Web开发难题。借助Streamlit,您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面:无需编写HT
- 人工智能对我们影响有多大?我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用?
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人工智能学习程序人生学习方法改行学it创业创新
人工智能对我们的生活影响有多大人工智能给我们的生活带来了巨大的影响!它像魔术师一样,帮我们解决问题、提供建议,甚至预测未来。从智能手机到智能家居,人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手,让我们感受到科技的魅力!方向一:人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域,包括但不限于以下几个方面:机器学习:机器学习是人工智能的一个重要分支,它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能,
- 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
取个名字真难呐
算法机器学习矩阵人工智能线性代数
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
- 【conda】完整指南:如何配置 Conda 环境与镜像源
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condaconda
目录1.Conda配置概述2.配置镜像源2.1查找合适的镜像源2.2配置镜像源2.3优先级设置3.环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具,广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域。为了最大化利用conda,了解其配置选项至关重要。本文将深入探讨cond
- 如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法
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java分布式算法
如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在本文中,我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。分布式梯度下降(DistributedGradientDescent)是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法,特别是在处理大规模数据集时非常有效。本文将介绍如何设计和实现这一算法,以提高训练效率。分布式梯度
- 强化学习(二)----- 马尔可夫决策过程MDP
Duckie-duckie
机器学习数据数据分析数据挖掘机器学习算法
1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作
- 顶级的python入门教程!小白到大师,从这篇教程开始!
马大哈(Python)
pythonpycharm开发语言学习青少年编程
1.为什么要学习Python?学习Python的原因有很多,以下是几个主要的原因:广泛应用:Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。掌握Python意味着你可以在这些领域中找到丰富的职业机会。入门简单:Python的语法简洁明了,易于学习和理解,对于编程初学者来说非常友好。它的代码风格一致,可读性强,有助于培养良好的编程
- 机器学习之 K-均值聚类算法
维生素¥
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
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机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- Python的图形化界面编程
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Pythonpython
2017.2.14好久没有写代码了,感觉过一个年弄的什么也没有干成,好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多,并且指针也没有那么难了,然后就是看了下机器学习,感觉有点小难,现在发现好多都涉及到高数,概率论和线性代数的知识,想想当初把这些学的是一塌糊涂。然后上次和胡杨大大聊天的时候,他说好多东西都是在实践中去学习的。好了,继续我的Python吧,Python的图形化界面编程。impor
- 新的机器学习特性包含Python
无聊的小明老师
Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能,包括更好地集成Python和自动自调优功能,以便更快地进行模型开发。Python是机器学习的主要语言,这得益于它对进入的低门槛以及广泛的机器学习库和支持工具。Azure提供的Python是新SDK这样可以让AzureML连接到开发人员现有的Python环境。此SDK附带了azureml-sdk可以使用Python的pip
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st