- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- Kotlin 协程Flow主要操作符(一)
许三多2020
Kotlin基础android基础Kotlin协程KotlinAndroid协程操作符协程
Kotlin协程Flow主要操作符(一)1.主要导包2.map转换操作符3.filter过滤操作符4.take限长操作符5.drop丢弃操作符6.flowOn操作符7.onStart操作符8.onCompletion完成操作符9.catch异常收集操作符10.buffer缓冲操作符11.conflate合并操作符参考1.主要导包//协程包implementation"org.jetbrains.k
- 【Microi吾码】开源力量赋能低代码创新,重塑软件开发生态格局
学无止尽5
人工智能开源低代码
我的个人主页文章专栏:Microi吾码一、引言在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,软件开发的需求呈现出爆发式增长。企业为了在激烈的市场竞争中脱颖而出,不断寻求创新的解决方案以加速数字化转型。传统的软件开发方式往往面临着开发周期长、技术门槛高、成本高昂等诸多挑战。而Microi吾码的出现,犹如一盏明灯,为软件开发领域带来了新的曙光。它以开源和低代码为核心特色,正逐渐改变着软件的开发模式,让更多的企业和开
- 基于Python的股市数据爬取与分析:从实时行情到历史数据的完整教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python数据挖掘开发语言爬虫oracle人工智能
引言股市投资是一项具有高度风险和回报的活动,实时行情和历史数据的获取是股市分析和决策的基础。随着数据科学和爬虫技术的迅速发展,许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据,进行数据分析、技术分析和预测。无论是获取实时股市行情,还是分析股票的历史数据,Python都能为我们提供强大的工具支持。本篇博客将为你提供一个完整的股市数据爬取与分析教程,介绍如何利用Python爬虫获取实时股市行情
- Python爬虫教程:抓取区块链交易信息及加密货币市场数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫区块链开发语言人工智能网络爬虫
前言随着区块链技术和加密货币的迅猛发展,区块链交易和加密货币市场的数据逐渐成为金融、技术、经济研究等领域的热点。对于开发者和研究者而言,实时获取区块链交易数据和加密货币市场行情,对于投资分析、市场预测、技术研究等具有重要的参考价值。本文将通过Python爬虫技术,介绍如何抓取区块链交易信息及加密货币市场数据,详细阐述数据获取的原理、技术方案、实现方法以及抓取到的数据的存储与分析。我们将依托最新的爬
- Python 爬虫:商品价格监控与波动分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言ide网络爬虫
随着电子商务的迅猛发展,商品价格的监控和波动分析在各类应用中具有重要价值。通过爬取电商平台的商品价格数据,我们不仅可以分析商品的价格趋势,还可以预测未来的价格波动,并为定价、促销策略提供数据支持。本文将详细介绍如何利用Python编写爬虫,抓取商品价格数据,并进行价格波动分析。目录1.爬虫概述与技术选型2.环境配置与依赖库安装3.目标平台与数据抓取3.1获取商品价格示例:抓取京东商品价格3.2抓取
- 径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”
ningaiiii
机器学习与深度学习神经网络php人工智能
径向基函数网络(RBF):让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork,RBF)是一种特殊的前馈神经网络,它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数(如高斯函数)作为隐层神经元的激活函数,能够快速学习数据的局部特征,特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括:输入层:接收原
- 数学:机器学习的理论基石
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- 使用Nginx反向代理将多个服务配置成二级域名访问
博远~
Nginxnginx运维
在一个服务器中运行多个服务时,直接通过IP和端口访问不仅不方便记忆,也不利于管理。通过Nginx反向代理,可以将不同的服务配置成二级域名进行访问,从而简化访问方式。以下是详细的步骤和配置示例。前提条件已安装并配置了Nginx。已有一个域名,并可以添加二级域名解析。各个服务已经在服务器上运行,并可以通过IP和端口访问。步骤1.安装Nginx如果还未安装Nginx,可以通过以下命令进行安装#Ubunt
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能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
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
- Prometheus Alertmanager设置与告警规则配置详解
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PrometheusAlertmanager设置与告警规则配置详解Prometheus是一个开源的监控和告警系统,其设计理念是通过时间序列数据库存储指标数据,并通过多维数据模型和查询语言进行数据分析。Prometheus的告警系统由两部分组成:Prometheus服务器本身和Alertmanager。Alertmanager负责接收来自Prometheus的告警,执行通知的分发、抑制和聚合。本文将
- 软件工程——第9章面向对象方法学引论知识点整理
顾老师不懂代码
软件工程导论第6版软件工程面向对象方法学引论对象模型动态模型功能模型
本专栏是博主个人笔记,主要目的是利用碎片化的时间来记忆软工知识点,特此声明!文章目录1.当前最好的软件开发技术是?2.面向对象的原则是什么?3.人们把客观世界中的实体抽象为什么?4.软件系统本质上是?5.面向对象方法学的优点?6.对象的定义是什么?7.对象的特点有哪些?8.类的定义是什么?9.实例是什么?10.属性是什么?11.封装是什么?12.继承是什么?13.重载和重写的区别有哪些?14.使用
- 【Java数据结构】二叉树相关算法
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第一题:获取二叉树中结点个数得到二叉树结点个数,如果结点为空则返回0,然后再用递归计算左树结点个数+根结点(1个)+右树结点个数。publicintnodeSize(Noderoot){if(root==null)return0;returnnodeSize1(root.left)+nodeSize1(root.right)+1;}第二题:获取叶子结点的个数得到叶子结点个数和结点总数的做法相同,也
- 渗透测试术语--必要基础
大象只为你
跟我学网安知识网络安全
一、前言了解和记住渗透测试术语是网络安全技术人员必要的基础,能帮助我们有效沟通和合作、全面理解渗透测试流程、设计和规划渗透测试活动、安全漏洞识别和利用和规避法律和道德风险。我整理一部分术语,自己归为8个分类方便记忆。共整理了56个术语,每个术语都有简要的含义解释。二、渗透测试术语1、攻击介质1.1、漏洞硬件、软件、协议的缺陷,可以通过未授权的方式访问、破坏系统。1.2、木马获取用户权限的程序或者代
- 用Python实现GM(1,1)预测
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学习资源python开发语言
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros((n-1,2))Y=np.zeros((n-1,1))foriinrange(0,n-1):B[i][0]=-0.5*(x1[i]+x1[i+1])B[i][1]=1Y[i][0]=x
- 预见未来:基于MySQL的实时用户行为影响预测系统,掌握商业先机
墨夶
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在这个信息瞬息万变的时代,企业如何能够迅速响应市场变化,准确捕捉用户需求,成为竞争中的佼佼者?答案在于构建一个高效的实时用户行为影响预测系统。通过利用MySQL的强大功能和先进的数据分析技术,我们可以深入挖掘用户的每一次点击、浏览乃至购买背后的故事,不仅帮助公司更好地理解现有客户群体的行为模式,还能提前预测未来的趋势走向。今天,我们将带您走进这个神奇的世界,探索如何用代码编织出一张精准描绘用户心理
- 机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法
一叶_障目
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一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
- 机器学习的介绍
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机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合RepConv卷积,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- 提高记忆力day01
三次拒绝王俊凯
记忆力训练学习
前言问题一:如何衡量一个人的记忆力和思维能力呢?(1)记忆的速度(2)记忆的准确度(3)记忆的持久度问题二:你为什么记不住?(1)没有找到正确的记忆方法(2)压力大导致容易紧张(3)疾病和药物的原因(4)吸烟及过度的饮酒问题三:什么是记忆?记忆是对经历过的事务能够记住,并能在以后再现。包括识记,保持,再现。思维问题四:增强记忆和思维能力的三大黄金思维模式(1)善用图像。(2)善用比喻。(3)善于建
- 用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络
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在本文中,我们将学习如何在C#中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比,神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。我们要构建的神经网络的结构如下。MNIST数据的手写数字图像有10个类(从0到9)。该网络具有2个隐藏层:第一层具有200个隐藏单元(神经元),第二层具有10个神经元(称为分类器层)。让我们一步一步地用代码来实现:
- YOLOv11改进,YOLOv11检测头融合RepConv卷积,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等任务
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- 5.0在python中是一个整数常量_python学习之路,基础篇-变量和常量
weixin_39553753
python语言基础1、常量和变量1.1、常量常量是内存中用于保存固定值的单元,在程序中常量的值不能发生改变;python并没有命名常量,也就是说不能像C语言那样给常量起一个名字。python常量包括:数字、字符串、布尔值、空值;1.1.1数字python包括:整数、长整数、浮点数、复数,4种类型的数字;1>整数:表示不包含小数点的实数,在32位计算机上,标准整数的取值范围为-231~231-1,
- RWKV-7 与 SamOut 的优势和劣势
东方佑
量子变法人工智能
RWKV-7的优势超越传统Attention范式RWKV-7引入了WKV机制,取代了传统的self-attention方法,这使得它能够在相同算力消耗下解决attention无法处理的问题。尽管SamOut也实现了高效的长文本处理能力,但两者在具体实现上有不同的侧重点和技术路径。动态状态演化RWKV-7的动态状态演化机制允许模型更灵活地更新内部状态,从而更好地捕捉长期依赖关系,并且在处理长序列时表
- 通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)
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可解释机器学习python
广义加性模型(GAM)在时间序列预测中是一种强大的工具,能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测,包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技术、造福后来者!一、GAM在时间序列中的应用时间序列
- 大文件上传的解决办法~文件切片、秒传、限制文件并发请求。。。
行咘行啊细狗
javascript开发语言ecmascript
1、项目背景:针对大文件上传,如果将文件作为一个请求去发送给后端,会有以下几种问题,首先是上传时间长,用户不能进行其他操作,包括页面刷新等操作,其次有的接口会设置响应时间限制,可能大文件还没上传完就触发响应限制了,这样对用户很不友好,那么怎么解决呢?2、首先前端针对大文件使用文件切片技术,将大文件切成多个小文件,然后再将多个小文件传给后端,由后端进行组合即可。(文件切片)import{ref}fr
- 你还在手动操作仓库?这款 CLI 工具让你效率飙升300%!
前言作为一名开发者,我经常会在GitHub和Gitee上fork各种项目。时间一长,这些仓库就会堆积如山,变成了“垃圾仓库”。每次打开代码托管平台,看到那些不再需要的仓库,我的强迫症就会发作。手动一个一个删除这些仓库不仅耗时耗力,还非常枯燥乏味。为了彻底解决这个问题,不如解放双手,开发一个工具,能够快速、批量地删除这些不再需要的仓库。于是,一个全新的开源工具del-repos诞生了!del-rep
- 基于LSTM的空气污染情况预测与可视化平台设计与实现
QQ346127357
javaweblstm人工智能rnn
一、选题来源及意义(一)选题来源改革开放以来,中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速,空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。但与此同时,以高能耗和高排放为代价的发展模式也给中国的环境治理带来了严峻挑战[1]。空气污染不仅对环境造成破坏,还对人类健康产生严重影响[2]。给人们的生产生活带来极大的困扰。现阶段,我国城市高度重视环境污染治理工作,并采取相
- 图论DFS:黑红树
Python_enjoy
C++洛谷题解每周更新栏目深度优先图论算法
我的个人主页{\large\mathsf{{\color{Red}我的个人主页}}}我的个人主页往{\color{Red}{\Huge往}}往期{\color{Green}{\Huge期}}期文{\color{Blue}{\Huge文}}文章{\color{Orange}{\Huge章}}章DFS算法:记忆化搜索DFS算法:全排列问题DFS算法:洛谷B3625迷宫寻路此系列更新频繁,求各位读者点赞
- 应用"懒加载"模式,优化@Transactional事务性能
程序员
背景在项目开发中,使用@Transactional注解来管理事务非常方便,且优雅。但是也存在一个问题:长事务问题很多被@Transactional标记的方法,实际上并不需要进行数据库操作,或者说,它们在执行的很长一段时间内都不会真正触发数据库访问。举个例子,我们的业务逻辑可能如下:@ServicepublicclassOrderService{@Transactionalpublicvoidpro
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">