- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
sz66cm
线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- Java在智能数据挖掘系统的应用
lizi88888
java数据挖掘开发语言
智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言,因其强大的性能和丰富的生态系统,在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用,并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能:数据预处理:包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别:识别数据中的模式,如分类、聚类、关联
- 深度学习速通系列:归一化和批量归一化
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深度学习速通系列自然语言处理人工智能深度学习python机器学习
在深度学习中,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。下面详细解释这两种技术:归一化(Normalization)归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间,通常是[0,1]或者[-1,1],或者使其具有零均值和单位方差。这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异,使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括:最小-最大归一化(Min-MaxScaling
- 2025秋招计算机视觉面试题(十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化
微凉的衣柜
计算机视觉人工智能语言模型机器学习
问题在将图像输入到深度学习网络之前,一般先对图像进行预处理,即图像归一化,为什么需要这么做呢?问题背景在面试的时候,面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”,我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响,不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征,另外从梯度下降的角度理解,数据归一化后,最优解的寻优过程明显会变得平缓,更容易正确的收敛到最优解”。接着面试官又问“图像的像
- 识别实验笔记和经验总结
Wils0nEdwards
笔记
1.跑对比实验之前,首先保证对比的公平性和可靠性!在进行图像分类模型对比实验时,为了确保对比的公平性和可靠性,以下几个因素需要重点考虑:数据集的一致性:数据集分割:确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。数据集大小:确保数据集的样本数量充足且具有代表性,避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理:图像预处理方法:所有模型使用相同的预处理方法(如归一化、裁剪
- 深度学习(二)
小泽爱刷题
深度学习人工智能
CuDNN(CUDADeepNeuralNetworklibrary)是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库,专门优化了深度神经网络(DNN)的常见操作,如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力,提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作:卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络(CNN)中最重要且最计算密集的
- Lucece评分公式OKapi BM25原理解析(中)
双人余_先生
背景:延续上篇写了TF/IDF的公式解析,本篇为BM25解析简单介绍。BM25起源于概率相关性模型,而不是矢量空间模型,但是该算法与Lucene的实际评分功能有很多共同点。两者都使用Term词频率,逆文档频率和字段长度归一化,但是每个因素的定义都略有不同。与其详细解释BM25公式,不如将重点放在BM25提供的实际优势上。BM25是一个词袋检索功能,它基于每个文档中出现的查询词对一组文档进行排名,而
- 用MATLAB 画一个64QAM的星座图
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matlab算法开发语言
由于QAM采用幅度和相位二维调制,其频谱效率大大提高,而且不同点的欧式距离也要大于调幅AM调制方式,QAM也是LTE和5GNR首选的调制方式,本期教大家画一个64QAM的星座图。如下:首先产生一个64QAM的调制数据,幅度归一化SymbolAlphabet=[complex(3,3)complex(3,1)complex(1,3)complex(1,1)complex(3,5)complex(3,
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
-Helslie
机器学习机器学习
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
- matlab图像归一化方法
有梦想的炸豆皮
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B为二维矩阵,大小为16*16一、max-min归一化:Bmax=max(max(B));Bmin=min(min(B));B=(B-Bmin)/(Bmax-Bmin);二、B=B/255B=B/65535三、B=im2double(B)%把图像转换成double精度类型(0~1)
- 相机坐标系转换世界坐标系,zed&imu&depth
Diros1g
数码相机计算机视觉人工智能
1.问题背景相机的安装的是带一定的倾角,而且车辆是行驶在非铺装路面,车辆是会倾斜的。1.1根据内参消除畸变,修正焦点转换关系焦距(fx,fy):焦距参数表示成像平面与相机光心之间的距离,它们决定了成像的大小。在数学上,fx和fy是归一化焦距,它们与相机的实际焦距f以及像素尺寸dx和dy(单位通常为毫米/像素)有关,具体关系为fx=f*dx,fy=f*dy。焦距参数影响成像的视角和物体在图像中的大小
- PyTorch 基础学习(14)- 归一化
花千树-010
PyTorchpytorch学习人工智能
系列文章:《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一,它可以将数据调整到特定的范围或分布,有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围,通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
- YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测机器学习神经网络
1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势,能够更有效地提取图像特征。(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制,充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力,以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。通过这种多样化的组合,EPAAttent
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
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粉丝福利算法回归学习SSA-KELM-Ada
以下是使用麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例:matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
- 第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模神经网络人工智能
目录摘要一.问题重述二.模型假设三.符号说明四.问题分析五.数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六.问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集6.1.3三层BP神经网络结构6.1.4BP神经网络的参数6.1.6相关性分析6.2小波神经网络预测模型6.2.1小波神经网络的结构6.2.2小波神经网络的基函数6.2.3小波神
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
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文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- C++ 多路音频pcm混音算法
独行者717
音视频pcm
1、均值化混音算法不适合商用,声音的损失比较大,不建议用,建议用第二种声音混音shortremix(shortpcm1,shortpcm2){intvalue=pcm1+pcm2;return(short)(value/2)}2、归一化混音算法输入数据为48Khz-2-16bit音频数据方法:为避免发生溢出,使用一个可变的衰减因子对语音进行衰减。这个衰减因子也就代表语音的权重,衰减因子随着音频数据
- [转载] Python 快速入门实战教程
ey_snail
参考链接:Python|如何以及在哪里应用特征缩放/归一化课程介绍2017年末,Python在国务院《新一代人工智能发展规划的通知》中被列入教学大纲,一时风头无两。Python因其在人工智能领域的先天优势,深受欢迎,不难预见,它在未来将大有可为。两年前,因项目需要,作者首次接触Python,从此便一发不可收,基于Python完成了多个项目的开发。一路走来,深感书本与实践脱离之痛,市面上种类繁多的编
- VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差雅可比推导
兔子不吃草~
从零开始手写VIO视觉重投影残差与雅可比推导从0手写vio
VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建文章目录VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建3视觉重投影残差的Jacobian3.1视觉重投影残差①估计值(预测值)推导引出因子图-优化变量简化形式②观测值3.2重投影残差雅可比J①残差对归一化坐标点fcj{\mathbf{f}_{c_j}}fcj导数②归一化坐标点fcj{\mathbf{f}_{c_j}}fc
- 【华为OD机试题】寻找最优的路测线路 Java代码实现
一般路过糸.
华为odjava开发语言动态规划
题目描述评估一个网络的信号质量,其中一个做法是将网络划分为栅格,然后对每个栅格的信号质量计算。路测的时候,希望选择一条信号最好的路线(彼此相连的栅格集合)进行演示。现给出R行C列的整数数组Cov。每个单元格的数值S即为该栅格的信号质量(已归一化,无单位,值越大信号越好)。要求从[0,0]到[R-1,C-1]。设计一条最优路测路线。返回该路线得分规则:1.路测路线可以上下左右四个方向,不能对角2.路
- 09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理
机器不会学习CSJ
数据回归专栏算法神经网络回归机器学习matlab
文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习
- GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析(2015-2023年滇池为例)
此星光明
GEE案例分析前端服务器时序sentinel影像JavaScript面积
简介Sentinel-2是一颗遥感卫星,其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。其中,利用归一化水体指数(NormalizedDifferenceWaterIndex,NDWI)来进行长时序水域分析是一种常见的方法。本文将介绍NDWI的定义和计算方法,并结合Sentinel-2影像的使用,详细说明如何进行长时序水域分析。首先,我们来看一下NDWI的定义和计算方法。N
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- 【无标题】Matlab 之axes函数——创建笛卡尔坐标区
weixin_44202064
matlab开发语言
**基本用法:**axes在当前图窗中创建默认的笛卡尔坐标区,并将其设置为当前坐标区。应用场景1:在图窗中放置两个Axes对象,并为每个对象添加一个绘图。要求1:指定第一个Axes对象的位置,使其左下角位于点(0.10.1)处,宽度和高度均为0.7。指定第二个Axes对象的位置,使其左下角位于点(0.650.65)处,宽度和高度均为0.28。默认情况下,所有值为基于图窗的归一化值。将这两个Axes
- 车牌识别-基于模板匹配
勇敢歪歪
matlab开发语言
基于模板匹配的车牌识别一、设计思路二、功能模块1、GUI界面创建2、图片选择3、车牌粗定位4、灰度化5、倾斜矫正6、二值化和第一次形态学处理7、精确定位8、第二次形态学处理9、字符分割10、归一化切割后的字符以及模板11、字符匹配12、语音播报13、退出系统和关于按钮三、总的操作图一、设计思路车牌识别程序的设计主要基于车牌的固有特点,这些特点指导算法的设计。在一个识别系统中首先选择某一个或几个车牌
- 基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测(Matlab)粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测
神经网络与数学建模
机器学习与神经网络gru回归matlab神经网络预测时序粒子群算法
目录一、程序及算法内容介绍:基本内容:亮点与优势:二、实际运行效果:三、部分程序:四、完整代码+数据分享下载:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将PSO(粒子群算法)与GRU(门控循环单元神经网络)结合,进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含8个特征,1个响应值,即通过8个输入值预测1个输出值(多变量回归预测,输入输出个数可自行指定)归一化训练数据,提升网络泛化性
- MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置
端木的AI探索屋
自动驾驶cudacuda-bevfusionnvidia部署模型算法部署bev
目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始,我们将一起看CUDA-BEVFusion的代码流程,看看NVIDIA部署方案的思路方法。加载命令行参数将代码debug起来,launch.json中配置好了传入的参数。C+
- 深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现
丁希希哇
深度学习代码手撕深度学习人工智能pytorch算法
文章目录一、导入相关库二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础(二)代码实现一、导入相关库importtorchfromtorchimportnnfromlabml_helpers.moduleimportModule二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础当输入X∈RB×C×H×WX\in\mathbb{R}^{B\timesC\timesH\timesW}X∈RB×C×H×W是
- Video Feature extracting
水溺三千
质量评价计算机视觉深度学习cnn
视频特征提取1.基于单帧的识别方法一种最直接的方法就是将视频进行截帧,然后基于图像单帧的进行deeplearninig表达,如下图所示,视频的某一帧通过网络获得一个识别结果。下图为一个典型的CNN网络,红色矩形是卷积层,绿色是归一化层,蓝色是池化层,黄色是全连接层。然而一张图相对整个视频是很小的一部分,特别当这帧图没有那么的具有区分度,或是一些和视频主题无关的图像,则会让分类器摸不着头脑。因此,学
- 引导方法深度补全系列—基于SPN模型—3—《Non-local spatial propagation network for depth completion》文章细读
白纸一样的白
深度学习人工智能计算机视觉神经网络
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档目录创新点文章贡献网络结构方法详解总结创新点1.CSDN使用固定局部邻域,固定的局部邻域通常具有不应与参考信息混合的无关信息,尤其是在深度边界上。NLSPN预测像素的非局部邻域.2.预测初始密集深度的置信度纳入亲和度归一化,归一化是为了减少误差,加入置信度为了指导预测值提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考文章贡献1.NLSP
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。