- 人脸检测算法——SCRFD
海绵波波107
#计算机视觉算法计算机视觉
SCRFD算法核心解析1.算法定义与背景SCRFD(SampleandComputationRedistributionforEfficientFaceDetection)由JiaGuo等人于2021年在arXiv提出,是一种高效、高精度的人脸检测算法,其核心创新在于:双重重分配策略:样本重分配(SR):动态增强关键训练阶段的样本数据。计算重分配(CR):通过神经架构搜索(NAS)优化骨干网络(B
- 约客
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问你一句:你有没有要等的人?八百年前的南宋,有一个诗人就在等他想等的人。可惜,他等的人一直没有来。于是诗人提笔写下当时的心情,成就了这首惊艳世人八百年的夏夜约客诗!它就是宋朝开国皇帝赵匡胤的八世孙——诗人赵师秀生前写得最好的一首诗——《约客》。让我们一起走进那个久等人不来的惆怅雨夜吧!约客南宋·赵师秀黄梅时节家家雨,青草池塘处处蛙。有约不来过夜半,闲敲棋子落灯花。赏析:与人约会而久候不至,难免焦躁
- 任嘉伦《乌鸦小姐》再获好评,邢菲演技灵动,男女主演默契十足
茯茶
3月份的电视剧市场可以说是百花齐放,放肆藤爱、体面夫妇、卡壳夫妇等几对CP也是让大家十分上头,但相比之下,4月份则比较惨淡了,虽然有几部小甜剧,但都是不温不火。近日,吴强执导,任嘉伦、邢菲领衔主演,刘芮麟、赵奕欢、骏声等人领衔主演的都市浪漫情感剧《乌鸦小姐与蜥蜴先生》正式于4月26日在腾讯视频全网独播。就像这部剧的名字一样,男女主角分别有着乌鸦和蜥蜴的性格,特立独行却也想要温暖,让观众更期待奇特的
- 【读书清单83】麦肯锡时间管理分配法(13)
自律的黄老爷
001碎片化时间,就是边角料。但是这个时代,是一个很坏的裁缝,大量浪费材料,导致各种冗余的边角料堆积,如果你利用不好,就是失败。002既然无法改变这个现实,我们就要面对,积极的改变它。一般定义15-20分钟以内的,都可以算进是碎片时间里,等车、等人、排队买饭,好好利用,每天都有一笔不小的财富。003每天我们从早上起床到你正式工作上班,一般来说有两个小时左右,即7点起床,9点上班,而在这两小时内,你
- 润和悟的文化
颂奇2018
润和悟的文化看了一段文字,说国人的文化就六个字,简约,闲适,智慧。林语堂说,陶渊明、苏东坡等人之后,形成了一套以“觉醒、幽默、闲适、享受”为要义的生活哲学。此言不虚,特别是闲适二字,道出了这种文化养成之关键,这是与慢节奏生活所匹配的,急不得的。窃以为,国人文化的主体应该也是“润”的文化,在“润”中“悟”的文化。试看几千年绵延不绝的国粹,大都是在悠哉悠哉中浑然天成,在时间潜移默化中达到极致的。且不说
- 今生今世,欠你一个对不起!古风句子
世界十大杰出青年
恨难写,人难懂,江湖几人风,画笔凄凉,往事断续,只是往来错,恩怨懂,南桥人,错把佳期看,一折煞,崎岖命运,坎坷东,人间泪,三分真,恩怨同,画笔冷,一世温柔,只是相思刻骨,错问佳期几人,懂得分寸。爱恨难,人间泪,三杯真,情眼看,花开落,往事凋零,一分真,一分情,眼里无风,内心渴望,一世清风错,从此佳期误,对等人,相思错,情眼看,花开落,风不及人,情不及缘,错问三世恩,缘三分,人三分。杯酒趁年华,风月
- 德国杯:德累斯顿-斯图加特;进攻至上,斯图加特有模有样
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昨天两场圣保罗没问题,福塔雷萨这场终究还是没能捕捉主任的心理。今天周五算是一个小比赛日,从作战节奏上来说,可以偃旗息鼓,搭灶做饭,屯田备粮,因为周末赛事很多,特别是早场。所以今天只整了两场德国杯的票,先聊聊思路。德累斯顿的实力相对一般,上赛季还身处德乙联赛,可无奈最终降级。来到熟悉的丙级联赛,他们也是冲级大热门。休赛期俱乐部保留了原本的框架的同时,先后引入了史塔克、魏劳赫、贝克等人,实力大大提升。
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
shuaishuaideyuzi
3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- 【氮化镓】低剂量率对GaN HEMT栅极漏电的影响
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性GaNHEMT氮化镓可靠性辐照栅极漏电γ射线辐照损伤
2024年2月22日,中国科学院新疆理化技术研究所的Li等人在《IEEEACCESS》期刊发表了题为《DegradationMechanismsofGateLeakageinGaN-BasedHEMTsatLowDoseRateIrradiation》的文章,基于实验分析和TCAD仿真,研究了低剂量率辐照下基于GaN的p型栅高电子迁移率晶体管(HEMTs)的栅漏电退化机制。实验采用60Coγ射线源
- 【Nature Communications】超高介电常数材料 Hf0.5Zr0.5O2(HZO)
2025年3月8日,复旦大学的AnQuanJiang等人在《NatureCommunications》期刊发表了题为《UltrahighdielectricpermittivityinHf0.5Zr0.5O2thin-filmcapacitors》的文章,基于原子层沉积(ALD)技术制备Hf0.5Zr0.5O2(HZO)薄膜电容器并结合近边缘等离子体处理的方法,研究了其介电性能,实验结果表明在Hf
- Transformer、BERT等模型原理与应用案例
程序猿全栈の董(董翔)
人工智能热门技术领域transformerbert深度学习
Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
- 【大数据】FP-growth算法
大雨淅淅
大数据算法人工智能大数据
目录一、FP-growth算法概述二、FP-growth算法代码实现2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法。它由JiaweiHan等人提出,旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。
- 首例AI制图侵权案宣判!技术“微调”难逃法律追责
案件速览:AI“微调”原创画作,四人获刑并赔款2025年5月,北京通州法院宣判全国首例利用AI制图侵犯著作权刑事案件。被告罗某、姚某等人通过AI工具对插画师张某的原创作品进行“微调”——仅修改颜色、线条或背景,却保留核心创意元素,生成高度相似的拼图图案。短短4个月内,该团伙售出侵权拼图超3000件,非法获利27万余元。法院认定,尽管AI生成图片与原作存在细微差异,但因其“实质性相同”且被告未投入实
- AI“大航海”时代:企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略
在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透各行各业,人力资源管理(HR)领域也不例外。AI技术的引入与应用落地,不仅提升HR管理效率,更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。什么是AI-HR所谓AI-HR,是指将人工智能技术应用于人力资源管理,并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术,优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来,随着AI技术的成熟和普及,
- 「论文导读」LLM高效推理与模型量化
雷羿 LexChien
prompt人工智能LLM论文阅读
1.论文背景作者:HugoTouvron等人,來自MetaAI来源:arXiv:2302.13971,2023年2月主题:介绍LLaMA系列模型(LLaMA-7B、13B、33B、65B),专为研究用途设计,强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术,在有限硬体资源(如单一GPU或CPU)上实现高效推理。学术背景:随着大型语言模型(LLM)如GPT-3的
- Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理(NLP)和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出,主要应用于序列到序列的任务(如机器翻译、文本生成、摘要生成等)。Transformer模型与传统的RNN(循环神经网络)和LSTM(长短时记忆网络)不同,它不依赖于时间步的顺序处理,而是完全基于“注意力机制”进行计算,这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
- Tuning Language Models by Proxy
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- 《小学生作文辅导》期刊投稿邮箱
《小学生作文辅导》是国家新闻出版总署批准的正规教育类期刊,适用于全国各小学语文老师事业单位及个人,具有原创性的学术理论、工作实践、科研成果和科研课题及相关领域等人员评高级职称时的论文发表(单位有特殊要求除外)。栏目设置:写法导引、智慧阅读、课堂建设、课堂建设、教学透视、教育撷英等。刊名:小学生作文辅导级别:省级主管单位:吉林出版集团股份有限公司主办单位:北方妇女儿童出版社有限责任公司ISSN:16
- GRU与LSTM之间的联系和区别
AI扶我青云志
机器学习人工智能深度学习
前面我们谈到RNN与LSTM之间的关系,而GRU也是循环神经网络中的一种模型,那么它与LSTM有什么区别呢?接下来我来对GRU(GatedRecurrentUnit)模型进行一次深度解析,重点关注其内部结构、参数以及与LSTM的对比。GRU是LSTM的一种流行且高效的变体,由Cho等人在2014年提出,旨在解决与LSTM相同的长期依赖问题,但通过更简化的结构和更少的参数来实现。核心思想:简化LST
- 2.2. 泛函分析讲义I-度量空间概述
吉星照MoMo
实变泛函与测度理论数学建模
泛函分析的三大空间自然是:度量空间、线性赋范空间和Hilbert空间,由[泛函分析的起源与发展],我们知道引入度量空间和希尔伯特空间的动机是截然不同的度量空间是Frechet有意识地去引入一种抽象理论,使得这种理论能够将康托尔,沃尔泰拉以及阿尔泽拉等人的工作统一起来.内积空间是在求解积分方程的过程中创造出来的,赋范线性空间是巴拿赫系统地发展了Frechet的思想,以及利用了Hilbert空间l2,
- Python编程:使用 YOLO 目标检测
倔强老吕
python开发语言
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法(如R-CNN系列)不同,YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播(SingleShotDetection):YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理,就
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 攻击者利用热门AI发动黑帽SEO攻击,通过污染搜索结果传播窃密木马
FreeBuf-
人工智能
伪装成AI主题网站的恶意页面|图片来源:ZscalerZscaler威胁实验室研究人员发现一起精心策划的恶意软件攻击活动,攻击者利用ChatGPT和LumaAI等人工智能(AI)工具的热度,通过黑帽SEO(搜索引擎优化)技术劫持搜索引擎结果,诱导用户落入恶意软件陷阱。Zscaler警告称:"这些攻击背后的威胁行为者正在利用ChatGPT和LumaAI等AI工具的热度。"这些欺诈活动至少从2025年
- LnagChain思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现(13)
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LangChain框架入门架构人工智能langchain
LANGCHAIN思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现一、LangChain思维链提示概述1.1思维链提示的基本概念思维链提示(ChainofThought,CoT)是一种通过引导大型语言模型(LLM)生成中间推理步骤来提高复杂问题解决能力的技术。与传统的直接提问相比,思维链提示要求模型在给出最终答案之前,先展示其思考过程。这种方法最早由Wei等人在2022年的论文中提出,实验表明,思维链提示
- 如何“调优”我们自身的人体系统?
SugarPPig
笔记养生
文章主题本文主要围绕如何通过科学方法优化人体系统,提升健康、学习和工作效率,延缓衰老等展开,内容涉及睡眠、饮食、心态、学习、大脑健康和长寿等多个方面,基于斯坦福神经科学教授AndrewHuberman等人的研究成果和实践经验分享。核心内容一、睡眠原理生物钟控制:生物钟影响体内化学物质变化和体温变化,进而影响内在状态和外在行为。皮质醇和肾上腺素让人早上醒来,同时设定松果体释放褪黑素的倒计时,让人在十
- Orange3实战教程:文本挖掘---情感分析
err2008
Orange3实战教程数据挖掘深度学习机器学习人工智能自然语言处理神经网络orange3中文版
情感分析预测文本的情感倾向。输入语料库(Corpus):一组文档的集合。输出语料库(Corpus):包含每个文档情感信息的语料库。情感分析为语料库中的每个文档预测情感倾向。该方法使用了来自NLTK的Liu&Hu和Vader情感分析模块,DataScienceLab的多语言情感词典,ArthurJacobs的SentiArt,以及WalterDaelemans等人的LiLaH情感词典。所有方法均基于
- UNet改进(5):线性注意力机制(Linear Attention)-原理详解与代码实现
摸鱼许可证
人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,UNet架构因其在图像分割任务中的卓越表现而广受欢迎。近年来,注意力机制的引入进一步提升了UNet的性能。本文将深入分析一个结合了线性注意力机制的UNet实现,探讨其设计原理、代码实现以及在医学图像分割等任务中的应用潜力。UNet架构概述UNet最初由Ronneberger等人提出,主要用于生物医学图像分割。其独特的U形结构由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)组成,通
- CART算法全解析:分类回归双修的决策树之王
大千AI助手
人工智能Python#OTHER算法分类回归决策树数据挖掘CARTDecisionTree
CART(ClassificationandRegressionTrees)是决策树领域的里程碑算法,由统计学家Breiman等人在1984年提出。作为当今最主流的决策树实现,它革命性地统一了分类与回归任务,其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习(如随机森林、XGBoost)的基石。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕
- 04、谁发明了深度学习的方法,是怎么发明的?
深度学习的发展是多位研究者长期探索的结果,其核心方法的形成并非由单一人物“发明”,而是历经数十年理论积累与技术突破的产物。以下从关键人物、核心技术突破及历史背景三个维度,梳理深度学习方法的起源与发展脉络:一、深度学习的奠基者与关键贡献者1.GeoffreyHinton:从神经网络到深度学习的理论突破核心贡献:20世纪80年代,Hinton与DavidRumelhart等人重新引入并完善了反向传播算
- 深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明(超详细理论篇)
Studying 开龙wu
深度学习理论(图像分类目标检测)深度学习目标检测YOLO
1.YOLO(YouOnlyLookOnce)2.onestage和twostage含义和区别3.YOLOv1论文背景4.YOLOv1算法流程5.YOLOv1创新点一、YOLO(YouOnlyLookOnce) YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种开创性的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年提出。核心思想是将目标检测任务转化为单次前向传播的回归问题,通过单个神
- 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