- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 热门AI创作助手推荐【第一期】
量子星澜
文心一言AI写作chatgpt
星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM
一勺汤
YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能YOLOYOLOv11目标检测模块改进
遥感变化检测(RSCD)专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而,这些方法未能有效地融合双时相特征,也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外,它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互,并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系,从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题,本文通过孪生卷积网络提取不
- DG-Manba模型详解及代码复现
清风AI
深度学习计算机视觉pytorch人工智能神经网络
模型特点在DG-Manba模型的基础架构中,其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。选择性机制DG-Manba模型的核心创新在于其选择性机制。这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为,类似于递归神经网络(RNN)中的门控机制,但在状态空间模型(SSM)的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式,DG-Ma
- YOLO优化之扫描融合模块(SimVSS Block)
清风AI
人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下,目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异,以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题,对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络(CNN)虽然在目标检测领域取得了显著进展,但仍存在局限性,如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题,研究人员开始探索将状态空间模型(SSM)引入目标检测领域,以期提高
- 新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测
嘉羽很烦
机器学习线性回归算法回归
新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读:新手村:线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子:预测房价(以波士顿房价数据集为例)本次实验,你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法,请通过机器学习建立回归模型,即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
- 【解锁机器学习:探寻数学基石】
游戏乐趣
机器学习人工智能
机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代,机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理,从智能推荐系统到自动驾驶,机器学习的应用无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而,在这看似神奇的机器学习背后,数学作为其坚实的理论基础,起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说,数学是打开机器学习大门的钥匙,是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下,机器学习就像是一座
- 即插即用模块--KANLinear
苏格拉没有鞋底
模型训练深度学习人工智能python
KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络,是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构,具有强大的非线性表达能力。在相同迭代次数下超越传统MLP,不仅训练速度更快,收敛性更好,而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。这是一个即插即用模块–KANLinear,使用时import这个代码文件,然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor
- 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线
代码的建筑师
学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
过拟合(overfitting):模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法:①增加全部训练数据的数量(最为有效的方式)②使用简单的模型(简单的模型学不够,复杂的模型学的太多),这里的简单指的是不要过于复杂③正则化(对目标函数后加上正则化项):使得这个“目标函数+正则化项”的值最小,即为正则化,用防止参数变得过大(参数值变小,意味着对目标函数的影响变小),λ是正则化参数,代表正则
- 从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机回归(SVR)的超参数
是内啡肽耶
算法matlab支持向量机机器学习回归
【导读】在机器学习建模中,支持向量机(SVM)回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针",而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现,只需几分钟就能让模型性能自动升级!一、为什么要用贝叶斯优化调参?传统调参三大痛点:C参数(正则化强度):过小导致过拟合,过大削弱模型能力ε参数(不敏感区域):决定对预测误差的容忍度核
- 机器学习的下一个前沿是因果推理吗?——探索机器学习的未来方向!
真智AI
人工智能机器学习
机器学习的进化:从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力,已经彻底改变了多个行业。然而,要实现真正的突破,机器学习还需要克服实践和计算上的挑战,特别是在因果推理方面的应用。未来,因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理,它如何与机器学习相关?如果你和我一样没有数学背景,你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么?它与机器学习又有什么关系?当我刚开始学习机器学习时,第一次听到“因果推
- 深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进
罗博深
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:系统消息是移动通信网络中,UE与网络间信息交换的核心,涵盖了网络状态、服务信息与系统配置。文章深入分析了4GLTE-A到5G网络中系统消息的组成、作用及其演进,包括MIB和SIBs的功能与内容,以及5G对系统消息的优化和新技术的引入,如动态调度、网络切片和针对物联网设备的特定参数配置。5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发,增强了网络灵活性、智能
- 解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析
木子算法
多目标优化人工智能算法多目标人工智能
解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域,约束多目标优化问题(CMOPs)广泛存在。传统方法在处理这类问题时,常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期,IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法,通过结合检测-逃逸策略(DAE)和
- 【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型
东临碣石82
人工智能transformer深度学习
摘要:归一化层在现代神经网络中无处不在,长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明,通过使用一种极其简单的技术,没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。我们引入了动态Tanh(DyT),这是一种逐元素操作,表示为DyT(x)=tanh(alphax),作为Transformer中归一化层的即插即用替代品。DyT的灵感来源于这样一个观察:Transformer中的层归一
- python 人工智能实战案例
2401_86114612
pygamepythonjava
大家好,今天我们要分享,python编程人工智能小例子python人工智能100例子,一起探索吧!1.背景介绍概述在这个世纪,人类已经处于数字化的时代,而这也让很多其他行业都进入了数字化领域python列表有哪些基本操作,python列表功能很重要吗。其中包括游戏行业。游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生,通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程,不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
- 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
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
程序员奇奇
计算机毕设人工智能算法
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究
- 机器学习算法实战——天气数据分析(主页有源码)
喵了个AI
机器学习实战机器学习算法数据分析
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。随着大数据技术的发展,气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用,不仅能够提高天气预报的准确性,还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用,探讨
- 《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
- 【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论:K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
SomeB1oody
Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(关注即可查看全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离:dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
陆可鹃Joey
FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- Julia语言的学习路线
樟松
包罗万象golang开发语言后端
Julia语言学习路线指南引言在编程语言层出不穷的今天,Julia作为一门新兴的高级编程语言,以其出色的性能和易用性逐渐获得了越来越多的关注。特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域,Julia的表现十分出色,成为研究人员和开发者的热门选择。本文将为希望学习Julia语言的读者提供一条详细的学习路线,包括基础知识、工具、库、项目和实践经验等,帮助大家有效地掌握这门语言。一、了解Julia语言在开
- 【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间(通常是2D或3D)来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类,以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中,我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么?2.1什么是t-SNE?
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
kkchenkx
数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
- NPU的工作原理:神经网络计算的流水线
绿算技术
NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。4.结果输出·计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下,NPU的任
- 数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
trust Tomorrow
机器学习python机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- 基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式
热爱电气
数学建模
摘要研究背景:传统电磁储能技术受限于较低的能量密度(约1-5Wh/kg)和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换,其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点:1.提出三层异质线圈结构(铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层),实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型,结合有限元分析(COMSOL)与机器学习算法(遗传算法优化参数)。
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {