泮城～烟沙
泮城～烟沙

sklearn中的make_moons函数

sklearn.datasets.make_moons()生成数据集

主要参数作用如下：
n_samples:生成样本数量
shuffle:是否打乱，类似于将数据集random一下
noise:默认是false，数据集是否加入高斯噪声
random_state:生成随机种子，给定一个int型数据，能够保证每次生成数据相同。

X, Y = datasets.make_moons(200, noise=0.2)

X : array of shape [n_samples, 2]

    The generated samples.
y : array of shape [n_samples]

    The integer labels (0 or 1) 

你可能感兴趣的:(深度学习,pytorch)

  • 遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用 盼小辉丶 遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
    遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集，模拟了自然界中所观察到的自然过程，例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威
  • PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 深度学习pytorch人工智能
    引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
  • 【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器） 屿小夏 pythonpippycharm
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 如何测试模型的推理速度 想要躺平的一枚 AI图像算法计算机视觉
    前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。代码如下（示例）：if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
  • Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CVtransformerpytorch深度学习
    VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
  • PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
  • PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码 max500600 算法pythonYOLO深度学习人工智能
    以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
  • 【模块化编程】数据标签 转 独热编码 十二月的猫 pytorch人工智能科研与代码
    个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数2.1完整函数2.2函数功能解释3.实战示例4.总结1.前言《Python/PyTorch极简课》专栏持续更新中，未来最少文章数量为100篇。由于专栏刚刚建立，目前免费，后续将慢慢恢复原价至99.
  • YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
    1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
  • DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析 量子纠缠BUG DeepSeekDeepSeek部署AI人工智能python
    一、技术教育为何需要DeepSeek？在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
  • 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能机器学习深度学习
    文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
  • 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦 人工智能ManusAiagent
    在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
  • vscode--工作区和相对路径 一头大学牲 程序--编程记录vscodeide编辑器
    vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现，它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的，也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找，而非是从当前执行文件开始查找。例子：根目录：F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径：F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
  • 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式 硅基打工人 AI人工智能经验分享大数据开源语言模型
    引言：家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下，家庭教育面临多重挑战：家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
  • 3.13.0 python 配置tensorflow（CPU版本） m0_Gattuso tensorflow人工智能python
    condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源：Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了：condaenvironment里什么都没有，理
  • Spring深度学习 — 关于 Spring 搬运Gong Springspring
    前言作为一名Java程序猿，相信对Spring都不陌生，那么我们经常使用的Spring的发展史大家都了解过吗？它是如何来的？又是如何一步一步成长到了现在这种不可替代的重要地位？下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触
  • Python--读取mat文件 一头大学牲 程序--编程记录python开发语言深度学习机器学习
    最近在进行学习深度学习过程中，遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据，需要用python读取出来处理，于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法：使用hdf5库来读取mat文件1.使用scipy.io来读取1.5知识小插曲2.使用hdf5来读取3.使用mat73来读取1.使用scipy.io来读取-如果你的matlab的版本比较旧，保存的.mat格式为‘-v7.3’以前的
  • AI笔记——语音识别 Yuki-^_^ 人工智能AI人工智能笔记语音识别
    摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展，语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代，那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
  • Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策 zzlyx99 人工智能自动化语言模型
    一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些，DeepSeek是知识型大脑，Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，
  • 深度学习处理时间序列（2） yyc_audio 深度学习笔记深度学习人工智能
    在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年
  • torch-torchvision-python版本对应问题 Thirtyaoe python深度学习pytorch
    module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时，importtorchvision时报错：module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题，于是查看了正确的对应版本，对自己的进行修改。
  • 警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法 wongHome 深度学习相关调试问题Ubuntupytorch
    文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境：Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序，如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3/envs/pytorch_env/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:30:UserWarning:torch
  • YOLO11 环境安装 你喜欢喝可乐吗？ condadeeplearning人工智能conda
    1.安装Anaconda/Miniconda在Ubuntu中安装MinicondaAnaconda/Minicondapip配置清华镜像源Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11_envpython=3.12#激活condaactivateyolo11_env3.安装pytorch#Pytorchhttps://pyt
  • 机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计 RockLiu@805 机器视觉YOLO
    手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向，在HCI（人机交互）、遥控行为分析、虚
  • 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设 sj52abcd 深度学习课程设计人工智能毕业设计
    博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
  • Python 在人工智能领域的实际6大案例 Solomon_肖哥弹架构 人工智能机器学习python
    Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在人工智能（AI）领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了
  • 深入探究YOLO系列的骨干网路 编码实践 YOLO深度学习计算机视觉
    深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
  • 《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习 earthzhang2021 2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
    计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
  • 基于人工智能的智能视频内容分析系统 小彭律师 python
    基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN等）分析目标动作规
  • 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务 鱼弦 机器学习设计类系统pytorch分类人工智能
    多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新
  • 集合框架 天子之骄 java数据结构集合框架
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • Table Driven（表驱动）方法实例 bijian1013 javaenumTable Driven表驱动
    实例一： /** * 驾驶人年龄段 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞) */ public class AgePeriodTest { //if...el
  • Jquery 总结 cuishikuan javajqueryAjaxWebjquery方法
    1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim('   Hello   ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
  • 面向对象概念的提出 麦田的设计者 java面向对象面向过程
            面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。   在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。       下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。      c语言由贝尔实
  • linux网口绑定 被触发 linux
    刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。 一、环境描述 我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。 二、双网卡绑定步骤： 2.1 修改/etc/sysconfig/network
  • XML基础语法 肆无忌惮_ xml
    一、什么是XML？ XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。   二、为什么学习XML？ 用来解决程序间数据传输的格式问题 做配置文件 充当小型数据库   三、XML与HTM
  • 为网页添加自己喜欢的字体 知了ing 字体 秒表 css
    @font-face { font-family: miaobiao;//定义字体名字 font-style: normal; font-weight: 400; src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件 } 使用： <label style="font-size:18px;font-famil
  • redis范围查询应用-查找IP所在城市 矮蛋蛋 redis
    原文地址： http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV 需求 根据IP找到对应的城市 原来的解决方案 oracle表（ip_country）： 查询IP对应的城市： 1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字，例如为把210.21.224.34转为3524648994 2. select city from ip_
  • 输入两个整数， 计算百分比 alleni123 java
    public static String getPercent(int x, int total){ double result=(x*1.0)/(total*1.0); System.out.println(result); DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
  • 百合——————>怎么学习计算机语言 百合不是茶 java 移动开发
        对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
  • linux下tomcat开机自启动 bijian1013 tomcat
    方法一： 修改Tomcat/bin/startup.sh 为: export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CATALINA_H
  • spring aop实例 bijian1013 javaspringAOP
    1.AdviceMethods.java package com.bijian.study.spring.aop.schema; public class AdviceMethods { public void preGreeting() { System.out.println("--how are you!--"); } } 2.beans.x
  • [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization bit1129 serialization
    enableComplexMapKeySerialization配置项的含义  Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。   GsonBuilder用于
  • 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题 bit1129 Stream
    包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别： 1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到 2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收 3. Exactly once  数据保证被处理并且只被处理一次，   具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
  • shell脚本批量检测端口是否被占用脚本 ronin47
    #!/bin/bash cat ports |while read line do#nc -z -w 10 $line nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then echo $line:ok else echo $line:fail fi done 这里的ports 既可以是文件
  • java-2.设计包含min函数的栈 bylijinnan java
    具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MinStack { //maybe we can use origin array rathe
  • Netty源码学习-ChannelHandler bylijinnan javanetty
    一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享” 例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是 因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete）， 它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的 p
  • java生成随机数 cngolon java
    方法一： /** * 生成随机数 * @author [email protected] * @return */ public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){ StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer(); Date dateTime = new D
  • POI读写海量数据 ctrain 海量数据
    import java.io.FileOutputStream; import java.io.OutputStream; import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow; import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet; import org.apache.poi.xssf.streaming
  • mysql 日期格式化date_format详细使用 daizj mysqldate_format日期格式转换日期格式化
    日期转换函数的详细使用说明  DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
  • 一个程序员分享8年的开发经验 dcj3sjt126com 程序员
      在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。 明确入行的目的 很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的，因为只要学会一点HTML, DIV+CSS，要做一个页面开发人员并不是一件难事，而且做一个页面开发人员更容
  • android欢迎界面淡入淡出效果 dcj3sjt126com android
    很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面，淡入淡出效果也是用得非常多的，下面来实现一下。 主要代码如下： package com.myaibang.activity; import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
  • linux 复习笔记之常见压缩命令 eksliang tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
    转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693 linux中常见压缩文件的拓展名 *.gz gzip程序压缩的文件 *.bz2 bzip程序压缩的文件 *.tar tar程序打包的数据，没有经过压缩 *.tar.gz tar程序打包后，并经过gzip程序压缩 *.tar.bz2 tar程序打包后，并经过bzip程序压缩 *.zi
  • Android 应用程序发送shell命令 gqdy365 android
    项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯，其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP，APP调用就可以控制了，这是正规流程，但我们项目的方案商用的mtk方案，方案公司又没人会改，只调好了驱动，让应用程序自己实现灯的控制，这不蛋疼嘛！！！！ 发就发吧！ 一、关于shell指令： 我们知道，shell指令是Linux里面带的
  • java 无损读取文本文件 hw1287789687 读取文件无损读取读取文本文件charset
    java 如何无损读取文本文件呢？ 以下是有损的 @Deprecated public static String getFullContent(File file, String charset) { BufferedReader reader = null; if (!file.exists()) { System.out.println("getFull
  • Firebase 相关文章索引 justjavac firebase
    Awesome Firebase 最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野，于是我做了这个 github 项目。 Firebase 是一个数据同步的云服务，不同于 Dropbox 的「文件」，Firebase 同步的是「数据」，服务对象是网站开发者，帮助他们开发具有「实时」（Real-Time）特性的应用。 开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
  • C++学习重点 lx.asymmetric C++笔记
    1.c++面向对象的三个特性：封装性，继承性以及多态性。   2.标识符的命名规则：由字母和下划线开头，同时由字母、数字或下划线组成；不能与系统关键字重名。   3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。   4.运算符按其功能开以分为六类：算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。 &n
  • java bean和xml相互转换 q821424508 javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
    这几天在做微信公众号 做的过程中想找个java bean转xml的工具，找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事，都会有一些问题， 然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里，自己用着还行，虽然有一些约束吧 ， 还是贴出来记录一下      顺便你提一下下，这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。   packag
  • C 语言初级 位运算 1140566087 位运算c
    第十章 位运算   1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节   2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低；   3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
  • 14点睛Spring4.1-脚本编程 wiselyman spring4
    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他