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不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,咱来聊聊过拟合是什么。想象一下,有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟,在训练数据上表现得那叫一个棒,就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢,一旦碰到新的、从来没见过的数据,就傻眼了,表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢?一方面可能是这个模型太复杂了,就像学生学得太“死”,记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
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码上飞扬
深度学习人工智能梯度消失梯度爆炸
在深度学习领域,随着模型层数的增加,我们常常会遇到两个棘手的问题:梯度消失(VanishingGradients)和梯度爆炸(ExplodingGradients)。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题,并通过实例帮助读者更好地理解。一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题,尤其在训练深度神经网络时显得尤为棘手。这一问题的本质在于,当我们在训练过程中通过
- 读书笔记:毛选 矛盾论
思过勿论非
《矛盾论》是毛选最精华的文章之一,也是贯穿整部毛选的思维方法,如果搞不懂矛盾论,那么也很难弄懂分析问题,思考问题的逻辑。《矛盾论》开篇就强调“事物的矛盾法则,即对立统一的法则,是唯物辩证法的最根本的法则。”这是强调矛盾是最根本的,最基础的法则,通俗的来讲辩证法就是研究矛盾。并且用德波林学派的唯心论去批判党内的教条主义作风。诠释了两种宇宙观点:一种是形而上学的见解,一种是辩证法的见解。其中形而上学,
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京城五
前端学习脚步uniapp项目实践uni-app笔记
项目初始化static文件夹中尽量不要存放一些测试时用的图片。因为项目在打包的时候会将static文件夹一并的打包,这样会使得打包后的项目变得臃肿。解决办法是在项目的根目录下创建一个common文件夹,用于存放测试用的图片和其他文件。common文件夹中的文件只有在被引入的时候才会被一并打包。否则要避免这个情况就只能在打包项目前清理static文件夹。同理,一些公共样式(scss文件)也可以放在c
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you_are_my_sunshine*
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概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
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1.什么是框架框架(framework)是一个框子--指其约束性,也是一个架子--指其支撑性,是一个基本概念上的结构,用于去解决或者处理复杂的问题。框架是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法;另一种定义认为,框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。框架,其实就是某种应用的半成品,就是一组组件,供你选用完成你自己的系统。简单说
- 老子笔记73 2018-12-27
海上明月共
第81章信言不美,美言不信。善者不辩,辩者不善。知者不博,博者不知。圣人不积,既以为人己愈有,既以与人己愈多。天之道,利而不害。圣人之道,为而不争。[译文]真实可信的话不漂亮,漂亮的话不真实。善良的人不巧说,巧说的人不善良。真正有知识的人不卖弄,卖弄自己懂得多的人不是真有知识。圣人是不存占有之心的,而是尽力照顾别人,他自己也更为充足;他尽力给予别人,自己反而更丰富。自然的规律是,利物而无害。圣人的
- 2022-09-23咨询心理学第四讲笔记
心理咨询师庆贤
基本行为原理一切行为的发生,都是特定的环境背景(前提A)下的产物(行为B),又都会反作用于发生该行为的内部或者外部环境(结果C)。任何一个行为都延续着这样的前提一行为一结果的序贯联系,在这个序贯联系中,行为直接由前提刺激引发的,这类情况称之为应答条件化;行为由结果而进一步影响的,这类情况称之为操作条件化。1、任何一个行为都有前因A后果B,你看到的只是行为C。由原因引起的行为,称为经典条件反射也叫应
- 《关键冲突》(一)什么是关键冲突|木盒笔记
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与众多书籍作者不同,本书有4位作者。主要作者是科里·帕特森在斯坦福大学参与组织行为的研究工作,其他三位分别是约瑟夫·格雷尼、罗恩·麦克米兰、艾尔·史威茨勒,他们都是全球知名的商业咨询师,专门为世界500强的公司提供咨询和培训工作。而这4位撰写的书籍都成为了纽约时报的畅销书籍,全球热销几百万册。今天的笔记来自解读人大锤带来的解析。说起冲突,大家都不希望这类事情发生在自己的身上,无聊是在工作、生活还是
- JS旧笔记
色即是猫
页面自动执行(加载)js的几种方法一、JS方法1.最简单的调用方式,直接写到html的body标签里面:2.在JS语句调用:functionmyfun(){alert("thiswindow.onload");}/*用window.onload调用myfun()*/window.onload=myfun;//不要括号3。window.onload=function(){func1();func2(
- C++学习笔记----5、重用之设计(四)---- 设计一个成功的抽象与SOLID原则
王俊山IT
学习笔记c++开发语言
1、设计一个成功的抽象经验与迭代对于好的抽象非常重要。真正好的设计的接口来自于经年的编写与使用其他的抽象。你也可以通过重要既存的、以标准设计模式形式存在的设计好的抽象来利用其他人的经年的编写与使用抽象。当你碰到其他的抽象,尝试记住什么起作用什么不起作用。在上周使用的Windows文件系统API有发现什么缺陷吗?如果你不使用同事的而要自己写网络包装器,会有什么不同吗?最好的接口鲜有一蹴而就,所以要保
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9毫米的幻想
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【C++】——从C到C++(上)一、第一个C++程序二、命名空间2.1、命名的烦恼2.2、命名空间的定义2.2.1、定义命名空间2.2.2、命名空间的嵌套2.2.3、命名空间的同名2.3、命名空间的使用2.3.1、指定命名空间的访问2.3.2、展开命名空间2.3.3、展开某个成员2.2.4、总结三、C++的输入&输出3.1、输入输出的基本概念3.2、C++的输出3.3、C++的输入四、缺省参数4.
- 2019年3月心理学、经济学学习计划
平白书
第一部分:心理学3月份:1.开学典礼、普通心理学。开学典礼1个课时,2个小时;普通心理学15课时,每个课时大概1.5-2个小时。从3月11日开始阅读普通心理学,每周一、三、五晚间找时间视频学习。备注:实行一个月,看看效果如何。估计这门课需要两个月完成。还需要完成笔记。2.购买研究生英语的书籍。继续制定英语学习计划。第二部分:经济学3月份:1.《经济学讲义》、《领导梯队》。每天抽30分钟阅读并写笔记
- Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models
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LLMDailyUnlearningModelForgetting语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《Second-OrderInformationMatters:RevisitingMachineUnlearningforLargeLanguageModels》的翻译。二阶信息问题:修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型(LLM)的
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论文阅读笔记计算机视觉
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论,包括OpenAISora团队负责人,谢赛宁,好像还有杨植麟。虽然这个文章好像似乎被引量不是特别高,但是和AI甚至人类理解很本质的问题很相关,即是不是要通过生成来构建理解的问题,文章的做法也很巧妙,感觉是一些学者灵机一动的产物,好好学习一个!摘要这
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如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练,该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差,并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于,每个类别的示例都被视为相同,对于不平衡的数据集,这意味着模型对一个类别的适应性要强得多,而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新,以根据类
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如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。可能性为评估和比较模型提供了所需的粒度水平,特别是在诸如工具弧度曲线用于解释预测,并使用ROC等标准来比较模型性能,两者都使用概率。不幸的是,许多模型预测的概率或概率都没有校准。这意味着他们在某些情况下可能过于自信,而在其他情况下则缺乏信心。更糟糕的是,分类任务中存在的严重倾斜的分类分布,可能会导致预测概率的更大偏差,因为
- 对机器学习中Fbeta指标的简介
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对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。回忆从所有可以作出的正预测中计算出正类的正确预测的百分比。精确度最大化将最小化错误,而最大化回忆将最小化错误。…F尺寸按精确度和回收率的调和平均值计算,给予相同的权重。它允许使用单评分来评估模型,同时考
- 大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python
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大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分;他们是:大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中,我们将使用一个标准的不平衡机器学习数据集,称为“大肠杆菌”数据集,也称为“蛋白质定位位点”数据集。该数据集描述了利用细胞定位位点的氨基酸序列对大肠杆菌蛋
- 四章-47-KML地震信息
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本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记,使用的openlayers5.3.xapi。源码见1047.html,对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/kml-earthquakes.html?q=kmlimage.pngimage.pngKML源,数据处理方式和前例相同信息弹窗使用了bootstr
- Ansible自动化运维项目
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运维ansible自动化
Ansible自动化运维项目是一个复杂而强大的解决方案,它利用Ansible这一开源自动化平台来简化IT基础设施的配置管理、应用部署和任务自动化过程。以下是一个关于Ansible自动化运维项目的详细探讨,包括其基本概念、架构、优势、应用场景、实施步骤、最佳实践以及未来发展等方面。一、Ansible基本概念Ansible是一款基于Python开发的开源自动化平台,它提供了一种简单而强大的方式用于发布
- 读《深度学习:走向核心素养》
qingqianshiguan
3.教师组织学生研讨和交流,增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域,是多人共同参与的场域,学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。学生们的身份相同,年龄相仿,认知方式也相似,彼此更加熟悉,更加容易接受对方的观点。同时,学生思考问题的角度、思维方式可以与同伴互相启发。学生进行调查与分析、提出方案或规划的讨论过程,就是表达自己观点和开阔思路的过程,也是学生个体之间、小组之间
- nvidia cuda镜像说明
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Axlsss
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困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布,继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列,即生成的序列不应该让人感到很困惑,困惑度的核心思想是:序列生成的概率越大,其困惑度越小,因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
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文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
- 人工智能在网络安全领域的应用探索
亿林数据
人工智能web安全安全网络安全
随着网络技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显,成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能(AI)作为一种变革性技术,正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法,能够自动识别网络中的异常行为,如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
- 2020-11-25
丛培国
【日精进打卡第1044天】【知~学习】《六项精进》0遍共61遍《大学》0遍共60遍【今年计划读十五本书】1、《清单革命》1902、《马云内部讲话》122~1333、《利润的秘密》4、《我的第一本思维导图》5、《老板轻松管财务》6、《总经理财务一本通》OK7、《经营者养成笔记》8、《第一次当经理》OK9、《可复制的领导力》OK10、《论语与算盘》OK【经典名言】【行~实践】一、修身:1、俯卧撑50二
- 2022-06-02
阿诗玛_6209
姓名:赵丽娟【日精进打卡第1564天】【知~学习】《六项精进》大纲0遍,共407遍;《六项精进》通篇0遍,共172遍;《大学》0遍;共607遍【今年计划读10本书】《理解人性》36《“偷懒”的技术,财务excel》26《避税:无限接近但不逾越》082《经营者养成笔记》101《六项精进》ok《京瓷哲学》ok《思维方式》147-152【经典名句】如果学习,就会进步;如果努力,就会成功!一、修身:(对自
- 2023-02-06
安然康
成长笔记1.一个人如果没有积累过委屈,没有经历过黑夜,没有熬过寒冬,怎么会有光明。永远不要活在别人的嘴里。所有的强者不会在意别人怎么说。2.没本事就嫉妒别人,有时间不如好好努力学习,聚焦成长。3.训练我们内在的心,给自己的心长点力量,强大不是没有泪水,而是一次次放下,你终于爱上了一个成长的自己。4.如果生命中只有爱,就会像温室的花朵长不大。生命中有支持,爱的力量,也会有抛弃,打压的力量,这也是完整
- 时间旅行者:LSTM算法的奥秘大揭秘!
风清扬雨
lstm算法人工智能
Hey小伙伴们,今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导!项目背景你知道吗?在时间序列预测中,传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是,有一种神奇的神经网络叫做LSTM(LongShort-TermMemory),它就像是时间旅行者一样,可以记住很久以前的信息!时间旅行听起来很酷吧?那我们就来一起探索一下LSTM的世界吧!原理解析1️⃣什么是LSTM?LSTM是一种
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,