- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 时间复杂度
高斯林.神犇
数据结构
一、算法的目的:解决一个问题,所需执行代码的效率时间评价法:有很大缺陷,由于硬件CPU结构不同导致时间绝对差异性太大(有可能CPU好一点运行速度块,但算法可能很烂)纯时间法不行,后来人们提出:二、数据增长性来评价耗时间增长性和耗空间增长性比如当我们数据增长十倍,所耗空间或者所耗时间是否增长十倍,在此基础上提出两个概念时间复杂度空间复杂度三、那怎么计算时间复杂度呢1.找核心语句2.看核心语句执行的频
- python 会议室预约系统解决方案_智能会议预约系统解决方案
weixin_39914868
python会议室预约系统解决方案
随着时代的发展,科技的进步,效率在工作中成为了评价工作能力的一项标准。人的工作效率,机器的工作效率等等,我们都是逐步在提高。达到高效的工作状态离不开智能的解决方案,在此我将分享上海铭港公司做的智能办公空间—会议预约系统的案例。上海铭港做的此项会议预约系统案例的解决方案围绕的主题中心即是:效率提到会议室,可能令大家的头疼的事情随之而来。特别是公司的行政部门人员。哪间会议室是在空闲状态?哪间会议室有人
- LLM归因的几种评估方式
liliangcsdn
深度学习人工智能语言模型算法
参考ASurveyofLargeLanguageModelsAttribution,LLM归因有以下几种有效的评估方式。1人工评估归因错误的检测难度大,所以评估主要依赖人工评价进行归因检测。人工评估虽然精度高,但成本高也耗时。标注过程中还需要标注员谨慎对待,而且需要手工验证。为提高可靠性,针对一个(问题,答案,归因文本),可能需要多个标注员同时进行标注,只有大部分人认为正确归因,该(问题,答案,归
- Apipost 与 Apifox 深度对比:2025全方位解析助力 API 开发的利器
在当今软件开发的大环境下,API的开发与管理变得愈发重要。Apipost和Apifox作为两款备受关注的API开发与管理工具,它们在功能特性、使用场景以及用户评价等方面存在着诸多差异。本文将从多个维度对这两款工具进行深入剖析,以帮助研发、测试人员更好地选择适合自身项目需求的工具,同时凸显Apipost在各方面的优势。一、功能对比1.API设计Apipost:丰富的自定义属性:在大型企业级项目中,A
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 超市小程序可以实现哪些问题
nhc088
小程序
一、用户端功能与价值随时随地购物问题:传统超市受营业时间和地理位置局限,用户需到店采购。解决方案:小程序支持24小时在线购物,用户可随时下单,配送到家或到店自提。商品信息透明化问题:线下商品标签信息有限,用户难对比成分、费用、评价。解决方案:小程序展示商品详情、成分表、用户评价、费用走势,支持扫码查价。个性化推送问题:传统促销方式针对性差,用户易错过感兴趣的商品。解决方案:基于用户历史购买数据,推
- 【如何衡量相机标定结果的精度】相机标定评价函数
王尼莫啊
目标解算数码相机计算机视觉视觉检测
相关博客:【鱼眼+普通相机】相机标定【opencv】图像畸变校正一、简介常用的衡量相机标定结果精度的评价标准:畸变矫正效果:标定过程中会估计畸变系数,畸变矫正的效果可以通过比较矫正前后的图像来评估。如果畸变得到有效矫正,说明标定过程较为成功。重投影误差(ReprojectionError):这是最常用的评估相机标定精度的指标。它指的是在标定图像中检测到的特征点与通过相机参数投影得到的相应世界坐标点
- 基于Python的携程景点评价爬虫与情感评分分析
程序员威哥
python爬虫开发语言
一、项目背景携程(Ctrip)是中国最流行的旅游预订平台之一,其景点用户评论包含了大量真实的游客反馈。通过分析评论的情感倾向,可以:为用户提供更可靠的景点推荐辅助景区运营方了解用户口碑构建情感评分系统,为评分失衡提供补充二、项目目标自动化抓取携程指定景点的用户评论清洗与分词评论文本对评论进行情感分析打分分析整体情绪趋势并可视化结果三、技术栈与工具模块工具/库数据爬取requests,re,json
- 基于vue框架的宠物店管理系统的设计与实现4czn0(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)系统界面在最后面。
小光学长
数据库
系统程序文件列表项目功能:用户,商品分类,服务类型,商品信息,商品订单,宠物服务,服务预约,服务评价,商品咨询开题报告内容基于Vue框架的宠物店管理系统的设计与实现开题报告一、引言随着宠物行业的蓬勃发展,宠物店作为宠物产品与服务的重要提供者,其管理效率和服务质量直接关系到顾客的满意度和店铺的竞争力。传统的管理方式往往依赖于手工记录和纸质文档,这种方式不仅效率低下,而且容易出错,难以满足现代宠物店日
- python初学者编程指南源码_Python可以这样学 PDF 带讲义代码版
weixin_39980917
python初学者编程指南源码
给大家带来的一篇关于Python编程相关的电子书资源,介绍了关于学Python方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小22MB,董付国编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9。内容介绍读者评价已刷完,重点看前面部分基础知识,后面的挑着感兴趣的领域看。前面基础知识讲得不够系统,如果不是刷过别的python书的话单靠本书不一定能吃透。后半应用领域讲得较散,既不
- 电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一.项目目的1.深入了解服务:用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据,能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息,以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征,从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验:通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等,找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率:对商品销售数据、库存数据等进行关联分析,有助于合理安排库
- Python采集京东商品API接口概述及JSON格式数据参考
ID_18007905473
pythonAPI数据库python开发语言
前言一、接口概述京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的服务,用于获取京东平台上商品的详细信息。通过调用该接口,开发者可以获取商品的名称、价格、库存、图片、规格参数、用户评价等结构化数据,适用于电商应用、价格监控、数据分析等场景。二、接口特点数据全面性接口返回的数据涵盖多个维度,包括:商品基本信息:名称、品牌、型号、分类等。价格信息:当前售价、原价、促销价、折扣信息等。库存信息:库存数量
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification
surrender2u
NLP自然语言处理
翻译日期:2020-05-15翻译来源:LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址:https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文:用于多标签分类的最常见指标如下:Precisi
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- ASPICE评估:汽车软件质量的守护神
亚远景aspice
汽车
随着汽车行业的快速发展,车载软件系统的复杂性和重要性日益凸显。为了确保汽车软件的质量和安全性,汽车行业引入了ASPICE(AutomotiveSPICE)评估作为评价软件开发团队研发能力的重要工具。本文将详细介绍ASPICE评估的概念、过程及其在汽车软件开发中的重要作用。一、ASPICE评估概述ASPICE,即“汽车软件过程改进及能力评定”,是汽车行业用于评价软件开发团队研发能力水平的模型框架。它
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
㏕追忆似水年华あ
人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试,也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试,也称标准化面试,是相对于传统的经验型面试而言的,是根据科学制定的评价指标,运用特定的问题、评价方法和评价标准,严格遵循特定程序,通过测评人员与被测试者进行语言交流,对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化(1)测评要素一
- 科伦坡证券交易所(CSE)定制的全栈系统开发报告
Ashlee_guweng22346
pythonjavaperldocker数据结构emacs算法
“全自动化交易平台”(CSE主席瓦吉拉·库拉提拉卡评价)的进化——订单处理延迟1Tbps)。容器化微服务:iSulad轻量容器引擎(内存开销6MB)实现Kubernetes秒级扩容,资源利用率提升70%,故障切换时间10ms,错失套利窗口。方案:鲲鹏低延迟引擎+InfiniBand网络。结果:时延降至0.5ms,套利收益年化提升22%。
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- rules写成动态
会点法律的程序员
前端javascriptvue.js
拖拽排序和必填校验联动(rules写到computed里)computed:{rules(){construles={};this.form.feedList.forEach((item,idx)=>{rules[`feedList.${idx}`]=[{required:true,message:`路线评价动态${idx+1}待填写,请填写完毕提交`,trigger:'change'}];});
- 学生综合评价系统详细设计与具体代码实现
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1教育评价的现状与挑战传统的学生评价体系主要依赖于考试成绩,忽略了学生在其他方面的表现,例如学习态度、课堂参与、合作精神等。这种单一的评价方式难以全面反映学生的综合素质,也无法满足个性化教育的需求。随着教育改革的不断深入,建立多元化、科学化的学生综合评价体系势在必行。1.2学生综合评价系统的意义学生综合评价系统旨在建立一套科学、公正、全面的评价体系,涵盖学生的各个方面,包括:学业成
- DeepSeek:开启教育测评智能化新时代
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek教育测评应用
目录一、引言二、DeepSeek技术概述2.1DeepSeek的发展历程与特点2.2工作原理与技术架构三、测评试题智能生成3.1生成原理与技术实现3.2生成试题的类型与应用场景3.3优势与面临的挑战四、学生学习评价报告4.1评价指标体系与数据来源4.2DeepSeek生成评价报告的流程与方法4.3评价报告的特点与应用价值五、教育测评系统优化5.1DeepSeek对教育测评系统的优化作用5.2实际案
- Python爬虫实战:研究TextBlob相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言htmlTextBlob
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展,社交媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。每天在社交媒体上产生的海量文本数据蕴含着丰富的情感信息和社会舆情,分析这些文本情感倾向,有助于企业了解消费者对产品和服务的评价,政府部门监测社会舆论动态,研究机构探索公众对热点事件的态度。情感分析(SentimentAnalysis)作为自然语言处理的重要分支,旨在通过计算方法识别和提取文本中的主
- (自总)卸载MySQL8.0和安装
大云 xhskdh
adb
一.卸载mysql卸载干净MySQL完全彻底卸载干净教程_哔哩哔哩_bilibili看的B站教程我的电脑注意事项:1.服务中没有controlSet002,不用管2.服务中都是MySQLd。。。就是删除这个3.即使安装时选择的是D盘,但是C盘的ProgramData还是有东西,一定要删除。4.加上B站的评价上的一个操作:windows旁边的搜索框里搜命令提示符,右键以管理员身份运行,输入scdel
- 水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
Lunar*
水文算法学习笔记
引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
- 淘宝商品评论 API 深度解析与开发实践
电商API_18007905247
淘宝API大数据数据库爬虫网络爬虫
在电商数据分析、竞品调研以及用户体验优化等场景中,淘宝商品评论数据的价值愈发凸显。对于开发者而言,通过淘宝商品评论API获取真实用户评价,能为业务提供有力的数据支撑。本文将从API的应用场景、技术实现要点、接入流程等方面展开分享,助力开发者更好地利用这一工具。一、淘宝商品评论API的多元应用场景电商数据分析:商家和运营人员借助API获取商品评论,可分析用户对商品的满意度、高频关键词,从而了解产品的
- 关于结构体,排序,递推的详细讲解(从属于GESP四级)
本章内容排序算法基础结构体递推简单双指针一、排序算法基础三剑客冒泡Bubble、选择Selection、插入Insertion1.预备知识1.1排序算法评价指标指标含义影响答题的典型问法时间复杂度算法在最坏、平均或最好情况下所需比较/交换次数“写出此算法最坏复杂度”空间复杂度额外占用的内存字节数“此算法是否原地排序”稳定性等值元素排序后相对次序是否保持“选择排序稳定吗?为什么”交换/移动次数对不同
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement