- 使用 labelImg 制作YOLO系列目标检测数据集(
2401_89791028
YOLO目标检测人工智能
文章转载自K同学,谨防原文失效可参考link1和link2和link3LabelImg介绍LabelImg支持文件夹的导入,在标完一张后,在左侧选择NextImage就可以切换到下一张继续了。输出格式部分,目前LabelImg支持YOLO和PascalVOC2种格式,前者标签文件后缀是.txt件,而后者标签文件后缀是.xml件。标签保存在对应的labels文件夹下,与images中的图片文件名一一
- 数据挖掘:第二章、认识数据
initial- - -
数据挖掘数据挖掘人工智能
第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成,每个数据对象代表一个实体。例如,在销售数据库中,数据对象可以是客户、商品、销售额等;在医疗数据库中,数据对象可以是患者、治疗信息等;在大学数据库中,数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列,而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数
- 技术解析麦萌短剧《阴阳无极》:从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」
短剧萌
分布式架构重构
《阴阳无极》以陈千叶的武道觉醒为线索,展现了传统系统的路径依赖困境与对抗性策略的范式突破。本文将从算法博弈视角拆解这场武侠革命的底层逻辑,探讨如何在性别偏见的数据集中完成模型的自我进化。1.初始模型偏差:继承权剥夺与梯度冻结陈千叶(Agent_C)的成长可视为有偏数据集上的训练:特征歧视:太极门继承规则(Legacy_Rule)作为传统分类器,强行将性别(Gender_Feature)设为负权重参
- 数据挖掘中的数据预处理:填充与主成分分析
阿什么名字不会重复呢
数据挖掘人工智能
数据挖掘中的数据预处理:填充与主成分分析在数据挖掘中,数据预处理是非常重要的一步。现实世界中的数据通常是不完整的,包含噪声、缺失值或异常值,因此在进行模型训练或分析前,我们需要对数据进行清理和转换。本文将介绍数据预处理中的两种常见填充方法(01填充和均值填充),以及一种用于降维的技术——主成分分析(PCA)。一、数据填充数据填充是处理缺失值的常见方法。在实际场景中,数据集可能会因为各种原因出现缺失
- 学习pear的Image_Graph包的一些笔记
stone5
graphimageplotdataset图形extension
image_graph中的对象类型及结构Posted三月31st,2007bystone5image_graph中的对象类型及结构graph----------总图形plotarea-------绘图区plot-------------图块dataset--------数据集point------------点一个图形中多个图形区的分块Posted三月31st,2007bystone5pear来研
- 奥威BI多数据源融合分析
qq_43696218
信息可视化
在当今数字化时代,企业数据如同宝藏,而如何有效挖掘并利用这些宝藏,则成为了每个企业都必须面对的挑战。BI(商业智能)数据可视化分析正是解决这一挑战的关键技术之一。在众多BI数据可视化工具中,奥威BI以其对接多数据源、多维度动态分析、智能化可视化分析的功能特点,为众多企业提供了强大的数据支持。一、多数据源的无缝对接奥威BI数据可视化工具在数据集成方面表现出色,它能够轻松对接多种数据源,如金蝶、Exc
- YOLOv8n-seg.pt的使用(实例分割,训练自己制作的数据集)
再坚持一下!!!
YOLO
Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考:GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载:pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”,打开图片目录images,进行多边形标注(右键
- LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现(留作学习使用)
再坚持一下!!!
学习
ROS一键安装参考:ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考:https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1:Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
- Biobank genetic data探析(三)
想摸鱼的生信小白
GWAS自学历程大数据
Biobankgeneticdata探析(三)——GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling的pipeline的流程信息(后续分析中可能用不到),以及样本质量控制的信息(下游分析中估计是必用了)。二.数据集描述2.1Genotypingprocess查看之后发现这部分不是很重要,毕竟
- pytorch中的DataLoader
朋也透william
pytorch人工智能python
在PyTorch中,DataLoader是一个工具类,用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作,是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本,并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用:Dataset:定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader:负责从D
- C/C++每日一练:实现选择排序
風清掦
C/C++~每日一练c语言c++算法
选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,时间复杂度为,其中n是数组长度,不适合大数据集的排序,适合于元素较少且对性能要求不高的场景。选择排序的基本思想是:每次从未排序部分选择最小的元素,将其放到已排序部分的末尾。这样经过多轮操作后,整个数组会被逐步排好序。具体步骤如下:初始化:将第一个元素作为已排序区,剩余部分作为未排序区。遍历未排序区:从未排序区间找出最小的元素,记下其位置。交换位置:将找到的
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
SmallBambooCode
机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
- DeepBranchTracer:一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法
数据集
2024-02-02,由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法,是一种高效、通用的曲线结构重建方法,适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征,显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构(curvilinearstructures)是图像中常见的几何元素,广泛应用于医学图像中的神经分支和血管,以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
- 请编写一个Python程序,实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。
2301_81121233
算法神经网络pythonmongodbstormzookeeperspark
实现一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务,涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长,我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例,帮助你理解如何实现这个功能。请注意,这个示例不会包含所有细节,比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现(WOA是一个元启发式算法,需要单独实现或引用现有库),以及CNN-Bi
- ST-Align:一个包含430万训练样本,涵盖了15种细粒度多模态数据集
数据集
2025-01-15,由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集,专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来,多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态理解方面取得了显著进展,能够基于图像或视频生成对话或描述。然而,对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务,现有
- PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架
数据集
2025年1月7号,由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM,一种基于可微调大型语言模型(LLM)的跨模态联合学习框架,用于解决视频程序规划任务。通过引入LLM增强规划模块和互信息最大化模块,PlanLLM突破了现有方法依赖封闭集标签和固定语义描述的限制,实现了对新步骤和任务的泛化能力。该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升,展现了其在弱监督学习中的有效性
- s1K 数据集:是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。
数据集
2025-02-07,由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集,该数据集包含1,000个精心挑选的问题,并配以推理轨迹和答案,为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。一、研究背景近年来,语言模型(LMs)在大规模预训练的基础上取得了显著进展,其性能提升主要依赖于训练时计算资源的增加。然而,随着模型规模的不断扩大,训练成本也急剧上升。为了在有限的资源下进一步提升模型性能,研究者们开
- 训练数据重复采样,让正负样本比例1:1
kimi-222
机器学习人工智能深度学习
详细解释resample函数:resample函数来自sklearn.utils,用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样,即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。确保训练集数量相同:通过resample函数,你可以确保正训练集和负训练集的数量相同,即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num,res
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写?
前网易架构师-高司机
golang从入门到精通golangjsongo结构体首字母大写golang从入门到精通go从入门到精通
目录作者简介:问题抛出分析结论作者简介:高科,先后在IBMPlatformComputing从事网格计算,淘米网,网易从事游戏服务器开发,拥有丰富的C++,go等语言开发经验,mysql,mongo,redis等数据库,设计模式和网络库开发经验,对战棋类,回合制,moba类页游,手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练,提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统(煤矿,工厂,制造业
- 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作
-一杯为品-
机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料:《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
- Linq的理解
It_sharp
C#Linq匿名类型
前面的话这篇文章主要是在工具书中linq的基础上,我做了一些归纳。目录什么是Linq方法语法和查询语法查询表达式的结构标准查询运算符什么是Linq?Linq(link)代表语言集成查询(LanguageIntegratedQuery)Linq是.NET框架的扩展,它允许我们以使用SQL查询数据库的方式来查询数据集合。使用Linq,你可以从数据库、程序对象的集合以及XML文档中查询数据。一个例子st
- hive-进阶版-1
数据牧马人
hivehadoop数据仓库
第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。Hive支持内部表(ManagedTable)和外部表(ExternalTable)两种表类型,它们在数据存储、管理方式和生命周期等方面存在显著区别。以下是内部表和外部表的主要区别:1.数据存储位置内部表:数据存储在Hive的默认存储目录下,通常位于HDFS(HadoopDi
- 少样本数值型数据集 | 数据增强
蒜蓉趣多多
机器学习人工智能材料工程
对于小样本数字型数据集,数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助!1.噪声注入(NoiseInjection)方法:在原始数据上添加少量的随机噪声,生成新的样本。噪声可以是高斯噪声、均匀分布噪声或其他分布的噪声。实现:对于每个特征,可以加上一个服从小均值和小方差的正态分布噪声,如X
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
哦里 哦里哦里给
AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- 金融时间序列分析(Yahoo Finance API实战)
闲人编程
Python数据分析实战精要金融yfinance时间序列波动率数据归一化数据分析Dash
这里写目录标题金融时间序列分析(YahooFinanceAPI实战)1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算8.完整代码实现9.代码自查与BUG排查10.总结与展望金融时间序列分析(YahooFinanceAPI实战)1.引言在当今金融市场中,时间序列数据分析是理解股票、指数以及其他金融产品走势的重
- Redis 持久化方案对比
贝克街的小码农
Java实战方案redis数据库缓存
Redis提供了两种主要的持久化方案:RDB(RedisDatabaseBackup)和AOF(Append-OnlyFile)。每种方案都有其优缺点,适用于不同的场景。以下是它们的对比及实际操作方案。1.RDB持久化1.1概述RDB是Redis默认的持久化方式。它通过生成数据集的快照(snapshot)来保存数据。快照是二进制文件,保存了某个时间点的完整数据。1.2优点性能高:RDB是快照方式,
- 【图像分割】Labelme JSON标注转换为TXT代码详解
唐king
jsonpython
书接上文:https://blog.csdn.net/qq_49092686/article/details/145114987?spm=1001.2014.3001.5502这里给出更细致的json2txt代码,同时考虑了circle、rectangle这两种情况各位朋友,在使用前,你一定要注意你的json格式是不是跟我的一致,不一致的话是用不了的(是不是也用的labelme制作的数据集)imp
- CIFAR-10 数据集的简介
一头大学牲
python深度学习机器学习数据分析
文章目录CIFAR-10数据集的简介文件结构图像数据结构访问数据Python代码CIFAR-10数据集的数据格式CIFAR-10数据集的简介CIFAR-10数据集是一个广泛使用的图像数据集,具体可见CIFAR-10和CIFAR-100数据集,它包含60,000张32x32像素的彩色(3channels)图像,分为10个类别,每个类别有6,000张图像。每个类别的图像数量分布如下:飞机(airpla
- 数据分析面试全攻略:项目经验篇
代码CC
数据分析(包括各种面试题)数据分析面试python
引言:为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”?在数据分析岗位的面试中,项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角:80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角:项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示:单纯罗列工具名称(如Python/SQL)≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
- 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