- python基础学习
agente
pythonpython学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言,可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的,python是解释型语言,不需要编译,python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- torch.stack()方法在数据集构造中的应用
大多_C
pytorch人工智能python
torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。在你的代码中,e1_encodings和e2_encodings是从每个句子中提取的和的向量,形状为[hidden_size]。当我们对它们使用torch.stack()时,多个向量会堆叠成一个新的二维张量,形状为[num_sentences,hidden_size],其中num_sentences是句子的数量。如
- 基于深度学习的基因组数据分析
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习数据分析人工智能
基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据,帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战:高维数据与稀疏性:基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对,数据维度非常高。同时,许多基因变异事件是稀有的,这种稀疏性使得数
- Pytorch维度转换操作:view,reshape,permute,flatten函数详解
ghx3110
深度学习笔记pytorch维度转换操作
引言Pytorch中常见的维度转换函数有view,reshape,permute,flatten。本文将详细介绍这几个函数的作用与使用方式,并给出了具体的代码示例,希望能够帮助大家。常见的维度有四维:比如(batch,channel,height,width);三维:比如(b,n,c);二维:比如(h,w)。下面介绍如何使用上述函数进行维度之间的转换。1.view函数作用tensor.view()
- 基于深度学习的信号滤波:创新技术与应用挑战
逼子歌
深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展,信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中,基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今,我们生活在一个数据爆炸的时代,各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如,在通信领域,信号常常受到噪声干扰,传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee
PyTorchpytorch深度学习人工智能
fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万(/1000000)M,fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
- Pytorch ResNet Fashion-Mnist
hyhchaos
pytorch实现ResNetonFashion-MNISTfrom__future__importprint_functionimporttorchimporttimeimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchimp
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 【已解决】torch包下载缓慢
烟花节
已解决pytorch深度学习pythonpip
方法一直接将PyTorch安装指引中的https://download.pytorch.org/whl替换为https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels即可。这个是阿里云的镜像,如pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu121改为这个,
- MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
侯深业Dorian
MoveNet:PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorchMoveNet是一个基于PyTorch的人体姿态估计算法实现,由开发者fire717贡献至GitCode平台。该项目旨在提供一个高效、易用的解决方案,用于实时处理视频或图像中的人体动作识别。通过其强大的性
- MoveNet PyTorch 项目教程
邢琛高
MoveNetPyTorch项目教程movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorch项目介绍MoveNet是一个超快速且精确的模型,用于检测人体的17个关键点。本项目是GoogleMoveNet的PyTorch实现,包含了训练代码和预训练模型。Google最近发布了预训练模型(tfjs或tflite),但这些
- pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
深蓝海拓
机器视觉和人工智能学习学习pytorch
transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作,以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换:基础图像转换:transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量,并将像素值范围从[0,255]缩放到
- 使用PyTorch实现的DeepSpeech模型: 强大的语音识别利器
毕艾琳
使用PyTorch实现的DeepSpeech模型:强大的语音识别利器deepspeech.pytorchSpeechRecognitionusingDeepSpeech2.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepspeech.pytorch在今天的数字化世界中,语音识别技术已成为人机交互的关键组成部分。deepspeech.pytorch是一个由Sea
- 深度学习驱动下的字符识别:挑战与创新
逼子歌
神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来,深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前,国内各大
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 【pytorch】register_buffer的使用
Aha_aho
pytorch人工智能python
这篇文章讲解很清晰,以下内容仅做补充,探讨哪些对象需要手动注册,哪些会自动注册。在PyTorch中,哪些对象会自动注册为模型的一部分取决于它们的类型以及你如何定义它们。下面列出不需要手动注册、会自动注册的几种情况:1.nn.Parameter自动注册:任何你在nn.Module中定义为nn.Parameter的张量都会自动注册为模型的参数。它们会被视为模型的可训练参数,并且会被包含在模型的stat
- 研1日记5
qq_55033799
人工智能深度学习
x=torch.tensor(x),numpy转tensor三维矩阵相加screen-Spid进入之前创建好的screentranspose()只能一次操作两个维度;permute()可以一次操作多维数据,且必须传入所有维度数,transpose()中的dim没有数的大小区分;permute()中的dim有数的大小区分PyTorch两大转置函数transpose()和permute(),以及Run
- 旧版中 pytorch.rfft 函数与新版 pytorch.fft.rfft 函数对应修改问题
带鱼的鱼香肉丝
pytorchPythonpytorchpythonfft
旧版中pytorch.rfft函数与新版pytorch.fft.rfft函数对应修改问题前言一、旧版pytorch.rfft()函数解释二、新版pytorch.fft.rfft()函数解释三、总结前言这两天整理谱池化操作,需要用到傅里叶变换这个函数。后来提升了pytorch的版本以后,发现之前的torch.rfft()函数在新版的pytorch中使用会报错,后来查阅资料,发现是新版的参数有些变动。
- 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 【PyTorch】常用网络层layers总结
遥感小萌新
python深度学习pytorch人工智能python深度学习
文章目录前言一、ConvolutionLayers二、PoolingLayers三、PaddingLayers总结前言PyTorch中网络搭建主要是通过调用layers实现的,这篇文章总结了putorch中最常用的几个网络层接口及其参数。一、ConvolutionLayerspytorch官方文档介绍了众多卷积层算法,以最新的pytorch2.4为例,针对处理的数据维度不同,有如下卷积层layer
- 【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解: ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax
阿_旭
深度学习知识点pytorch人工智能python激活函数深度学习
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
- 【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)
遥感小萌新
深度学习pythonpytorch人工智能python深度学习
文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂,在编写代码时便会遇到诸多麻烦,此时便需要Containers的帮助。Containers的作用是将一部分网络层模块化,从而更方便地管理和调用。本文介绍PyTorch库常用的nn.Sequential,nn.ModuleLi
- 利用 pip 安装 PyTorch 问题记录
yyywxk
#软件安装使用问题pippytorch人工智能python
目录1.pytorch源下载安装缓慢2.ERROR:HTTPerror4031.pytorch源下载安装缓慢利用pip安装pytorch时,官方源下载速度十分缓慢:pipinstalltorch==2.1.1torchvision==0.16.1torchaudio==2.1.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu118可以考虑换源:pipi
- pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)
yueguang8
yolo算法pytorchYOLO人工智能
在PyTorch中,.pt模型文件通常包含以下几类数据:模型参数:存储模型的权重和偏置参数。优化器状态:包含优化器的状态信息,以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态:一些训练过程中的信息,例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据:包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前,需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
- 深度学习之sigmoid函数介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
1.基本概念Sigmoid函数,也称为Logistic函数,是一种常用的数学函数,其数学表达式为:其中,e是自然对数的底数,Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示:计算示例:原始输出结果Zj:[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为:[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点:值域限定在(0,1)之间:Sigmoid函数的输出范
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 实训day4 yolo1代码运行
Hazelyu27
yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。主要遇到的问题:1.训练文件路径的修改,开始没有找到tmp_file文件,就在该文件夹下创建了这个txt文件,但是发现:ifisinstance(list_file,list):#Catmultiplelistfilestogether.#Thisisespeciallyusefulforvoc07/voc
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
-----------------------------------------------------------------
- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(