- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 免费GPU平台教程,助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda
zhangfeng1133
人工智能pytorchtensorflow
Colab:https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室:https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具,享受免费计算资源-阿里云天池移动九天:https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl
- 49Kaggle 数据分析项目入门实战--绝地求生游戏最终排名预测
Jachin111
绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏,其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上,这些玩家必须探索、寻找、消灭其他玩家,直到只剩下一个玩家活着。绝地求生很受欢迎。这款游戏销量目前超过5000万份,是有史以来销量排名前五的游戏,每月有数百万活跃玩家。而我们本次实验的任务就是根据玩家在游戏中的种种表现来预测出其在最终的排名。导入数据并预览首先安装实验需要的statsmodels包。!pip
- 李沐《动手学深度学习》课程笔记:15 实战:Kaggle房价预测 + 课程竞赛:加州2020年房价预测
非文的NLP修炼笔记
#李沐《动手学深度学习》课程笔记深度学习人工智能
15实战:Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=
- Kaggle Intermediate ML Part Two
卢延吉
NewDeveloper数据(Data)ML&ME&GPTDataML
CategoricalVariablesCategoricalvariables,alsoknownasqualitativevariables,areafundamentalconceptinstatisticsanddataanalysis.Here'sabreakdowntohelpyouunderstandthem:Whatarethey?Categoricalvariablesrepre
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter1
凭轩听雨199407
学习python制造数据挖掘
VSBPowerLineFaultDetection-chapter1backgrounddataset数据介绍信号处理方法EDAtrainfeatureengineeringmodeltraintry信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetectionbackground中压高架线路绵延上百公里来为城市提供电力。因为距离很远,所以人工检测那些没有立即
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter2
凭轩听雨199407
数据挖掘
工业智能】VSBPowerLineFaultDetection-chapter2关键信息依赖版本信息名词术语tricks信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetection分析冠军代码。源文件URL:https://www.kaggle.com/code/mark4h/vsb-1st-place-solution关键信息LGB标准5折验证9个特征所有特
- 机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
恒c
机器学习随机森林人工智能
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
数据分析机器学习聚类数据挖掘机器学习
数据集来源:UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考:Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析3.2对PCA降维的数据聚类分析摘要:本
- R语言课程论文-飞机失事数据可视化分析
talle2021
数据分析r语言数据分析数据可视化
数据来源:AirplaneCrashesSince1908(kaggle.com)代码参考:ExploringhistoricAirPlanecrashdata|Kaggle数据指标及其含义指标名含义Date事故发生日期(年-月-日)Time当地时间,24小时制,格式为hh:mmLocation事故发生的地点Operator航空公司或飞机的运营商Flight由飞机操作员指定的航班号Route事故前
- Dataframe型数据分析技巧汇总
我叫杨傲天
学习笔记机器学习数据分析数据挖掘
Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
沫2021
1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- 关于商店销售量的数据处理小问题(Python)
不期而遇__
pythonpandas数据分析大数据
通过学校举行的某次学科竞赛,我接触到了kaggle上的一道题:StoreSales-TimeSeriesForecasting。由于题主资质尚浅,本文将对前期数据处理的一些小问题做出解答,不涉及后续更难的问题。此处放原题链接:StoreSales-TimeSeriesForecasting题主也是看了很多的资料,也看到了CSDN上另外一位大佬写的文章,收获颇多,此处也放一下链接:Kaggle实战:
- 学习笔记 2019-04-30
段勇_bf97
HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題:房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业33岁简历有些传感器方面的东西20k-35k非渣硕是如何获得百度、京东双SP一些面试经验20k-40k吴以均的简历一个大牛的简历北京航空航天大学毕业生的简历厦门大学软件学院毕业生的简历名称介绍H
- 数据分析基础之《pandas(8)—综合案例》
csj50
机器学习数据分析
一、需求1、现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据数据来源:https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data2、问题1想知道这些电影数据中评分的平均分,导演的人数等信息,我们应该怎么获取?3、问题2对于这一组电影数据,如果我们想看Rating、Runtime(Minutes)的分布情况,应该如何呈现数据?4、问题3对于这
- XGBoost算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法人工智能机器学习
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景,特别是在结构化数据的处理上表现出色,XGBoost适用于多种监督学习任务,包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中,XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如,在Kaggle平台上的许多获奖方案中,XGBoost都发挥了重要作用。此外,它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的算
- Kaggle Intro Model Validation and Underfitting and Overfitting
卢延吉
NewDeveloper数据(Data)ML&ME&GPT机器学习
ModelValidationModelvalidationisthecornerstoneofensuringarobustandreliablemachinelearningmodel.It'stherigorousassessmentofhowwellyourmodelperformsonunseendata,mimickingreal-worldscenarios.Doneright,it
- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
橘柚jvyou
python人工智能计算机视觉深度学习pytorch
目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- kaggle实战图像分类-Intel Image Classification(附源码)
橘柚jvyou
分类人工智能pytorch计算机视觉深度学习
目录前言数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解一个使用pytorch这个深度学习框架完成一个kaggle上的图像分类任务。主要会介绍如何加载数据集,导入网络训练数据,保存损失,精度变化曲线和最终模型,以及测试模型在验证集上的好坏。其数据集介绍可以看一下kaggle的网址,这里就不过多介绍。数据集来源:https://www.kaggle.com/datasets/puneet6060
- 机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战
亦世凡华、
#机器学习机器学习集成学习人工智能boostingxgboost
目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树,XGBoost是集成学习方法的王牌,在Kaggle数据挖掘比赛中,大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖,接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法:构建最优模
- 称霸kaggle的XGBoost究竟是啥?
猴小白
一、前言:kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字,这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热,别的不说,但是大家所熟知的kaggle比赛来看,说XGBoost是“一统天下”都不为过。业界将其冠名“机器学习竞赛的胜利女神”,当然,相信很多小伙伴也看过很多文章称其为“超级女王”。那么问题来了,为啥是女的?(滑稽~)XGBoost全
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
小北的北
python开发语言
今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 北京房价预测——Kaggle数据
GavinHarbus
日暮途远,人间何世将军一去,大树飘零概述之前学习了加州房价预测模型,便摩拳擦掌,从kaggle上找到一份帝都房价数据,练练手。实验流程实验数据从Kaggle中选择了帝都北京住房价格的数据集,该数据集摘录了2011~2017年链家网上的北京房价数据。image下载并预览数据下载并解压数据image预览数据image每一行代表一间房,每个房子有26个相关属性,其中以下几个需要备注:DOM:市场活跃天数
- kaggle:泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##
卜咦
问题数据来源于Kaggle,通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集,我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。代码与数据分析导入必要的包和titanic数据image数据集基本信息将数据分为不同类别,分别为类别型数据和数字型数据类别数据:Survived,Sex,andEmbarked.Ordinal:Pclass数字型数据:Age,Far
- 基于LLM的数据漂移和异常检测
新缸中之脑
LLM
大型语言模型(LLM)的最新进展被证明是许多领域的颠覆性力量(请参阅:通用人工智能的火花:GPT-4的早期实验)。和许多人一样,我们非常感兴趣地关注这些发展,并探索LLM影响数据科学和机器学习领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中,我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。只需很少的努力(即数据清理和/或功能开发),我们基于LLM的模型就可以在几个竞赛参赛作品中获
- Xgboost
大雄的学习人生
在最近的Kaggle竞赛中,利用Xgboost的队伍经常能问鼎冠军,那么问题来了,Xgboost为什么这么强呢?算法释义Xgboost是一种带有正则化项,并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。Xgboost的目标函数定义为:其中l为损失函数,Ω(ft(x))是用于惩罚ft(x)模型复杂度的正则化项。根据上述目标函数可以得到Xgboost在每一轮前向分步算法中
- 机器学习数据预处理方法(数据重编码) ##2
恒c
机器学习人工智能数据分析
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化(Standardization)和归一化(Normalization)2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
- 机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3
恒c
机器学习逻辑回归人工智能
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理部分可见:机器学习数据预处理方法(数据重编码)逻辑回归模型训练fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,precision_score,f1_score,ro
- 50Kaggle 数据分析项目入门实战--分销商产品未来销售情况预测
Jachin111
分销商产品未来销售情况预测未来销售额预测介绍对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务。例如,对于一部苹果手机来说。在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小。本次实验来源于Kaggle上的一个挑战,即:未来销售额预测,由俄罗斯的1C-Company软件分销公司发起,并提供数据。而本次实验的任务就是根据提供的数据,包含商品类别、商品名称、商店等信息和商品的
- 机器学习本科课程 实验1 线性模型
11egativ1ty
机器学习本科课程机器学习人工智能
第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归,线性判别分析(二选一)3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集:打乱数据顺序,取前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入,SalePrice作为模型的输出在训练集上,使用最小二乘法求解模型
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo