- 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
- 【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
- 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
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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
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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
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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
- FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架
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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
- 手撕multi-head self attention 代码
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在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中的不同位置，从而捕获到丰富的上下文信息。下面，我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换，然后分别计算自注意力得分，最后将所有头的输出进行拼接，并通
- 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
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化
林聪木
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目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
- 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
- 必看！一文读懂知识蒸馏技术
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人工智能知识图谱神经网络langchainwindows
导读最近，DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域，大型模型（如DeepSeek）通常具有强大的性能，但它们的计算量和参数量都非常庞大，这使得它们难以在资源受限的设备（如移动设备或嵌入式设备）上部署。例如，GPT-3在570G
- 从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究
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- AI大模型学习路线及相关资源推荐
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哈喽，大家好！本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐，这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦，希望大家多多点赞收藏～感谢～～1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型，即人工智能大型模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大：AI大模型通常包含海量的参数。例如，谷歌的BERT模型在最初发布时就有
- 模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）
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Aipytorchtensorflow人工智能
一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- 【深度学习与大模型基础】第3章-张量
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大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5
- pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训
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模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
白.夜
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OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口，适合已经在使用
- 深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因
白.夜
深度学习人工智能
在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？为什么在模型推理中需要这种转换？本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式？blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式，全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组（通
- 小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
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一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆：通过照片/视频建模，生成动态3D数字人，表情自然，动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音，实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备，网页端一键生成数字人视频海量模板库：电商
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI（4）
18289753290
微软BI SSIS
1）
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果：
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。
linux shell内容如下：
=======================开始
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。
先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下：
1.在Maven中引入itest框架：
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件：
BufferedReader
从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。
通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：
只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：
如果unoin的几个子查询列名不同，如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法：
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache（06）——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，
经证实为bug，参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为，找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。
如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐，以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件：
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S
