- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务(附带完整代码)
难得北窗高卧
pytorch人工智能python深度学习
本文主要实现在pytorch框架下,训练CIFAR数据集,通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率,并生成混淆矩阵,将其中每一个错误的图片并保存下来。语言:python实现方式:pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所
- 【Python】成功解决IndexError: list index out of range
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- 版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系pythonpytorch人工智能新手入门学习深度学习机器学习
版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:我是高斯小哥,一名来自985高校的普通本硕生,曾有幸在中科院顶刊发表过一作论文。多年的深度学习研究和实践,让我逐渐熟练掌握了PyTorch框架,每一步成长都离不开持续的学习和积累。技术专长:在深度学习的广阔天地中
- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
- 基于PyTorch的ResNet50的10分类模型
Covirtue
人工智能pythonPytorchpytorch分类人工智能
使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练,需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库(如torchvision,用于加载预训练的ResNet50模型)。以下是一个简单的步骤指导,包括模型构建、数据加载、训练循环和测试过程。第一步:导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtor
- AI相关技能
liuhehe321
人工智能
AI相关掌握Python语言,了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法,会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练,例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频,文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台,存在共计7亿左右的特征数据,读取5K,写入2K左右的访问量,并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB,R,SAS等语言3年以上的应用经验;•熟悉Python语言及
- 深度学习之反向传播算法
温柔了岁月.c
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反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
- Pytorch底层源码解读(一)概览
firework_97df
前言作为最受欢迎的深度学习框架,Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。但对于开发者而言,针对日益臃肿的pytorch框架进一步更新迭代已经成为了较大的问题,特别是对刚想要上手对pytorch底层框架进行理解的初学者而言。因此本系列主要针对于pytorch底层框架中的核心部分进行解读,为读者展现其背后工作机理的同时也能使得读者在阅读完本系列的文章后,能够对pytorch框架有个基本的了解
- Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集
晚风何处来
pytorch人工智能机器学习深度学习gan
简介生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种深度学习模型,通过生成器和判别器的对抗训练,从随机噪声中生成逼真的数据。在本博客中,我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络(ConditionalGAN,简称CGAN),并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。项目概述在这个项目中,我们将实现一个生成器(Generator)和一个判别器(
- 从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF
深蓝学院
pytorchNeRF
导读:笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码,将为读者朋友讲述利用PyTorch框架,从0到1简单复现一个NeRF(神经辐射场)的实现细节和过程。1.NeRF简介在解释代码之前,首先对NeRF(神经辐射场)的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的:“我们提出了一个当前最优的方法,应用于复杂场景下合成新视图的任务,具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合,然后不
- 继续PyTorch!
科学禅道
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch框架保留了Torch的动态计算图特性并结合了Python语言的易用性和丰富资源。PyTorch深度学习框架继承了Torch的动态计算图(DynamicComputationalGraph)的核心特性,这意味着在PyTorch中,模型的结构和计算流程可以在运行时动态地构建、修改和执行。这种灵活性使得开发者可以像编写标准Python程序一样迭代构建神经网络模型,并实时查看中间结果和调整参
- PyTorch和TensorFlow的简介
三三木木七
python机器学习人工智能
一、PyTorch和TensorFlow的简介1.1PytorchPyTorch是由Facebook开发的一个开源深度学习框架,它提供了一个动态计算图模型,可以在GPU上运行。它于2017年首次发布。PyTorch提供了一个灵活、动态的计算图,使得深度学习模型的构建和调试更加直观和容易。PyTorch框架基于Torch。在2017年1月,Face-book人工智能研究院(FAIR)推出了PyTor
- PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍
科学禅道
PyTorchpytorch人工智能python
backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分,它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。由于PyTorch的源代码相当复杂且深度嵌入在C++底层实现中,这里将提供一个高层次的概念性解释,并说明其使用方式而非详细的源代码实现。在PyTorch中,backward()是自动梯度计算的核心方法之一。当调用一个张量的.backward()方法时,系统会执行反向传播算法以计算该张量
- 新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学
全栈开发圈
深度学习pytorch人工智能
实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论,并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。为读者揭示PyTorch2.0进行深度学习项目实战的核心技术,实战案例丰富而富有启发。02本书内容本书共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实
- 【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案:add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息
Casia_Dominic
gitubuntu深度学习python
文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤:Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、torchsummary1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.打印结果参考深度之眼pytorch框架班一、add_graph()1.具体参数及介绍
- 深度学习Pytorch框架搭建
不想学习的Lucy
深度学习pytorchpython
记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/1.2选择适宜版本:以Windows11为例,我下载的是3.5.3.1版本64位的,即图中最后一个。2.安装anaconda2.1直接打开安装好的文件,根据指示一步步安装。(我忘记截图了
- Pytorch框架学习(2)——张量操作与线性回归
aidanmomo
张量操作与线性回归1.张量的操作:拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat()功能:将张量按维度dim进行拼接(不会扩充张量的维度)tensors:张量序列dim:要拼接的维度torch.stack()功能:在新创建的维度dim上进行拼接(创建新的维度扩充张量)tensors:张量序列dim:要拼接的维度torch.chunk()功能:将张量按维度dim进行平均切分返回值:张
- YOLOv8车牌识别系统 深度学习 pytorch框架 LPRNet车牌识别算法 大数据 毕业设计(源码)✅
vx_biyesheji0002
biyesheji0001biyesheji0002毕业设计深度学习YOLOpytorch毕业设计大数据车牌识别车牌
大家好,今天给大家分享一个Python项目,感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路!大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍环境:Python3.8深度学习pytorchPyQt5图形化界面LPRNet车牌识别算法YOLOv8车牌OCR识别模型:LPRNet数据集:CCPD2019、CCPD2020数据集其中资源包括:python、pyc
- 使用MMYOLO中yolov8训练自己VOC数据集实战
dream_home8407
YOLO深度学习人工智能
概述MMYOLO是商汤公司基于PyTorch框架和YOLO系列算法开源的工具箱-目前支持的任务目标检测旋转框目标检测-支持的算法YOLOv5YOLOv6YOLOv7YOLOv8YOLOXRTMDetRTMDet-Rotated-支持的数据集COCODatasetVOCDatasetCrowdHumanDatasetDOTA1.0Dataset安装和验证condacreate-nmmyolopyth
- 深度之眼Pytorch框架训练营第三期(1)——张量简介与创建
aidanmomo
张量简介与创建1.张量的概念张量是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维扩展。在这里插入图片描述1.1Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型,主要用于封装Tensor,进行自动求导,包含五个属性:在这里插入图片描述data:被包装的Tensorgrad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的function,是自动求导的关键requir
- python中pytorch框架loss函数配置
用编程减轻生活压力
pythonpytorchpythonpytorch
importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda(cfg.device_list[0])loss=torch.nn.modules.MSELoss()ls=loss(pre,target.float())returnls这是一个
- Pytorch中Dataset和dadaloader的理解
齐落山大勇
深度学习(PyTorch)pytorch人工智能python
不同的数据集在形式上千差万别,为了能够统一用于模型的训练,Pytorch框架下定义了一个dataset类和一个dataloader类。dataset用于获取数据集中的样本,dataloader用于抽取部分样本用于训练。比如说一个用于分割任务的图像数据集的结构如图1所示,一个样本由原图像和对应的mask组成。图1典型数据集的结构为了获取数据集,典型的代码如下fromtorch.utils.datai
- 【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程
精英的英
天网计划pytorchcnn人工智能
记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中,图像分类任务是一个经典的问题,它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在上一篇博客中,我们已经探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络(CNN)来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。引用关于卷积神经网络的原理,感兴趣的请参阅我的另一篇博客
- 【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类
精英的英
天网计划pytorchcnn分类
前言在深度学习的世界中,图像分类任务是一个经典的问题,它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在本博客中,我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络(CNN)来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。在下一篇博客中,我们将尝试不断优化模型结构和训练过程,以达到更高的准确率和性能。引用关于
- Pytorch自动求导机制
何仙鸟
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch框架可以帮我们计算好反向传播,需要求导的,可以手动定义示例:#先构造一个随机的三行四列矩阵,两种方法都可以#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)x#方法2x=torch.randn(3,4)x.requires_grad=Truex#再构建一个随机矩阵b=torch.randn(3,4,requires_grad=True)#定义一个简单加
- 【深度视觉】第二章:卷积网络的数据
宝贝儿好
深度学习人工智能计算机视觉卷积神经网络
四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。上一章我截取了鲁鹏老师课件里面的一张图,详细展示了和计算机视觉相关的领域,显而易见,这门学科是一门交叉学科,所以尽管扩展你的知识域吧,比如,摄像设备性能,成像原理,图像数据的生成与获取,视频特效,3D,图像复原、图像分割、
- 【pytorch框架】使用 PyTorch 进行深度学习
资料加载中
深度学习pytorch人工智能
1.Pytorch介绍PyTorch是由Facebook创建和发布的用于深度学习计算的Python库。它起源于早期的库Torch7,但完全重写。它是两个最受欢迎的深度学习库之一。PyTorch是一个完整的库,能够训练深度学习模型以及在推理模式下运行模型,并支持使用GPU进行更快的训练和推理。这是一个我们不能忽视的平台。您可以使用pip安装PyTorch。在撰写本文时,PyTorch的最新版本是2.
- 基于YOLOv5、v7、v8的竹签计数系统的设计与实现
心无旁骛~
YOLO实战笔记深度学习之目标检测YOLO
文章目录前言效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、模型评估与优化①Yolov5②Yolov7③Yolov8四、模型对比前言该系统是一个综合型的应用,基于PyTorch框架的YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8,结合了Django后端和Vue3前端,为竹签生成工厂和串串香店铺提供了一套全面而强大的实时监测与分析解决方案。系统主要特色在于实时目标检测和位置追踪,支持用户通
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d