朱国鑫
朱国鑫

向量叉乘计算公式

二维向量叉乘

A=(a1,a2)
B=(b1,b2)

A×B
=(a1,a2)×(b1,b2)
=a1b2-a2b1

三维向量叉乘

A=(a1,a2,a3)
B=(b1,b2,b3)

A×B
=(a1,a2,a3)×(b1,b2,b3)
=(a2b3-a3b2,a3b1-a1b3,a1b2-a2b1)

你可能感兴趣的:(知识总结,线性代数,向量叉乘)

  • 【证明】对极几何：本质矩阵内在性质 Powerful_QI slam线性代数矩阵
    --这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述  本质矩阵(EssentialMatrix)EEE是一个3阶方阵，满足E=t∧RE=t^{\land}RE=t∧R其中RRR为旋转矩阵，ttt为平移量，t∧t^{\land}t∧运算定义如下（参考了
  • LangChain中的向量数据库接口－Weaviate 洪城叮当 langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
    文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言  Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
    LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
  • C++STL-set s15335 C++STLc++开发语言
    一.基础概念set也是一种容器，像vector,string这样，但它是树形容器。在物理结构上是二叉搜索树，逻辑上还是线性结构。set容器内元素不可重复，multiset内容器元素可以重复；这两个容器，插入的元素都是有序排列。二.基础用法1.set对象创建1.默认构造函数sets1;2.初始化列表sets2_1={9,8,7,6,5};//56789sets2_2({9,8,7,7,6,5});/
  • 线性代数同济教材每一部分的现实意义 ZhuBin365 其它算法
    一、行列式(Determinants)的现实意义：不仅仅是数字，而是“尺度”和“特性”行列式虽然计算结果是一个数值，但它绝不是一个孤立的数字，它在现实世界中代表着“尺度”和“特性”的重要信息：现实意义核心：“衡量变化的能力”和“判定系统特性”“尺度”：衡量体积/面积的缩放比例：在现实世界中，很多变换都会改变物体的形状和大小。行列式就像一个“尺度”，衡量了线性变换对面积(二维)或体积(三维及以上)的
  • NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpynumpy
    NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
  • 任鸟飞FPS类型游戏绘制,骨骼,u3d,UE4和游戏安全,反外挂研究 (三) 任鸟飞逆向~ FPSC语言网络安全3d游戏ue4
    书接上文,我们非矩阵的方式绘制是没有那么的精确的在学习矩阵之前,我们先来了解下绘制的几种方法绘制的几种方法和反外挂建议第一种hookd3d/opengl优点:不闪,代码简单缺点:非常容易被检测第二种窗口上自行绘制,但是会闪优缺点适中第三种自建透明窗口,覆盖游戏窗口,透明窗口上绘制优点:稳定确定:代码复杂,会闪反外挂:无非就是针对外挂使用的函数进行检测深入学习矩阵对象的世界坐标列向量xyzw(w为了
  • 资源分享-FPS, 矩阵, 骨骼, 绘制, 自瞄, U3D, UE4逆向辅助实战视频教程 小零羊 矩阵3due4
    文章底部获取资源教程概述本视频教程专为游戏开发者和安全研究人员设计，涵盖FPS游戏设计、矩阵运算、骨骼绘制、自瞄算法、U3D和UE4逆向辅助等实战内容。通过102节详细视频教程，您将掌握从基础到高级的游戏开发与安全防护技能。教程内容1.FPS类型游戏的设计研究和游戏安全,反外挂研究2.二维向量和平面距离3.atan2和tan4.三维向量和空间距离5.补充向量乘法6.矩阵和矩阵的运算7.矩阵的特性8
  • 使用tensorflow的线性回归的例子（十二） lishaoan77 tensorflowtensorflow线性回归人工智能戴明回归
    DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离，戴明回归最小化与预测线的总的距离，这种
  • 二叉搜索树（BST） 海绵宝宝的好伙伴 数据结构算法c++
    二叉搜索树（BinarySearchTree,BST），也称为二叉排序树，是一种重要的数据结构。它将树形结构的灵活性与有序性结合起来，使得查找、插入和删除等操作的平均时间复杂度都能达到O(logN)。二分搜索算法，其底层逻辑恰好对应在一棵隐形的二叉搜索树上的查找过程。例如，对有序数组[0,5,24,34,41,58,62,64,67,69,78]进行二分搜索，其过程完全可以可视化为在一棵以58（中
  • 【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面 X-Vision 《PCL算法案例开发》平面3dpcl计算机视觉算法点云
    PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程，核心思想是正交投影：平面方程：ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0平面法向量：n=
  • bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思？
    [CLS]和[SEP]是BERT中的两个特殊标记符号，在BERT的输入文本中起到特殊的作用。[CLS]是"classification"的缩写，在文本分类任务中，它通常表示句子或文档的开头。在BERT中，[CLS]对应着输入文本中第一个词的词向量，输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。[SEP]是"separator"的缩写，它通常表示句子或文档的结尾。在BERT中，[SEP]对应着输
  • 李群与李代数2：李代数求导和李群扰动模型 龙焰智能 SLAM数学基础自动驾驶高等数学李群李代数BCH公式微分模型扰动模型相似变换群
    李群与李代数2：李代数求导和李群扰动模型1.整体误差最小化引出求导问题2.BCH公式与近似形式2.1BCH公式2.2BCH线性近似2.3BCH近似的意义3.微分模型——李代数求导4.扰动模型求导（左乘）4.1SO(3)上的扰动模型求导4.2SE(3)上的扰动模型求导4.3伴随性质5.相似变换群相关5.1相似变换群Sim(3)Sim(3)Sim(3)5.2李代数sim(3)\mathfrak{sim
  • 深度学习预备知识 AmazingMQ 深度学习人工智能
    1.Tensor张量定义：张量（tensor）表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度（轴）。具有一个轴的张量对应数学上的向量，具有两个轴的张量对应数学上的矩阵，具有两个以上轴的张量目前没有特定的数学名称。importtorch#arange创建一个行向量x，这个行向量包含以0开始的前12个整数。x=torch.arange(12)print("x=",x)#x=tensor([0,1,2
  • Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
    Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量，以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段，这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息，如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面：时域特征提取：包括自相关函数、方差
  • ARMv7单核CPU上SWI（软件中断）验证 liuluyang530 FPGA验证软件中断armcpu异常处理
    在ARMv7单核CPU上验证SWI（软件中断）功能需结合硬件初始化、异常向量表配置、处理函数实现及调试手段，以下是详细验证方案：一、验证环境搭建1.硬件准备开发板：搭载ARMv7单核CPU（如Cortex-A7/A8/A9）的嵌入式板（如树莓派、BeagleBone或自定义板）。调试工具：JTAG/SWD调试器（如J-Link、ST-Link）用于单步调试和寄存器查看。串口工具（如UART转USB
  • 华为OD技术面试高频考点（算法篇、AI方向）
    一、Transformer核心机制：自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理：1.Q/K/V矩阵：输入向量通过线性变换生成Query(查询）、Key(键）、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出：权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势：并行计算、全局上下文感知
  • 【RAG实战指南 Day 13】嵌入模型选择与性能对比 在未来等你 Java场景面试宝典RAG嵌入模型语义搜索信息检索向量数据库
    【RAG实战指南Day13】嵌入模型选择与性能对比文章内容开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第13天！今天我们聚焦RAG系统中的关键组件——嵌入模型。嵌入模型的质量直接影响检索效果，进而决定整个RAG系统的性能。在信息检索过程中，嵌入模型将文本转换为向量表示，其质量决定了语义搜索的准确性和召回率。本文将深入分析主流嵌入模型的技术特点、性能表现和适用场景，帮助您在项目中做出最优选择。通过本文，您将
  • C/C++ 知识总结 灿烂阳光g 后端
    目录C/C++STL数据结构算法Problems操作系统计算机网络网络编程数据库设计模式链接装载库海量数据处理音视频其他书籍复习刷题网站招聘时间岗位面试题目经验C/C++const作用修饰变量，说明该变量不可以被改变；修饰指针，分为指向常量的指针和指针常量；常量引用，经常用于形参类型，即避免了拷贝，又避免了函数对值的修改；修饰成员函数，说明该成员函数内不能修改成员变量。使用const使用stati
  • LeetCode Top100特训 九筒- LeetCode算法力扣
    更新中……两数相加盛水最多的容器电话号码的字母组合删除链表的倒数第N个结点字母异位词分组寻找两个正序数组的中位数合并区间不同路径（与最小路径和类似）正则表达式匹配颜色分类单词搜索只出现一次的数字合并K个升序链表接雨水移除元素最长有效括号不同的二叉搜索树验证二叉搜索树对称二叉树从前序与中序遍历序列构造二叉树最长连续序列排序链表乘积最大子数组编辑距离最小栈最小覆盖子串计算右侧小于当前元素的个数柱状图中
  • 请用人话给我讲讲向量和张量的联系和区别 零点零一 AI资料python人工智能机器学习
    请用人话给我讲讲向量和张量的联系和区别豆包咱们先从最熟悉的概念入手，一步步说清楚向量和张量的关系与区别，保证接地气。先搞懂“维度”：生活里的例子咱们先统一一个词：维度。你可以简单理解成“描述一个东西需要几个方向/参数”。比如一根直线，只有前后（或左右）一个方向，就是1维。一张纸，有左右和上下两个方向，就是2维。咱们生活的空间，有左右、上下、前后三个方向，就是3维。再复杂点，比如描述“今天的天气”，
  • Semantic text 就是那么强大，还附带一包（ BBQ ）薯片！配有可配置的分块设置和索引选项。 Elastic 中国社区官方博客 ElasticsearchAI大数据elasticsearch搜索引擎全文检索人工智能ai图搜索
    作者：来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义，支持可配置的分块设置和索引选项，用于自定义向量量化，使semantic_text在专业用例中更强大。Elasticsearch拥有大量新功能，帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入查看我们的示例笔记本以了解更多信息，开始免费云试用，或者立即在本地机器上体验Elastic。随着Elasticsearch8.18和9
  • 机器学习算法：核心原理与前沿发展综述 fmvrj34202 机器学习算法人工智能
    机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
  • Spring AI 本地 RAG 实战：用Redis、Chroma搭建离线知识问答系统 勤奋的知更鸟 JavaAI大模型AI工具spring人工智能RAG
    本文将用Ollama+Qwen-7B搭建离线知识问答系统（含Redis/Chroma向量库）目录前言环境搭建项目结构设计Maven依赖pom.xmlapplication.yml配置（Redis+Ollama）Redis向量库实战OllamaConfig.javaRagService.javaRagController.javaRagApplication.java测试样例RAG增强Maven依赖
  • 【LeetCode102.二叉树的层序遍历】vs.【LeetCode103.二叉树的锯齿形层序遍历】 小鲈鱼- 数据结构c++算法
    题目链接LeetCode102.二叉树的层序遍历：102.二叉树的层序遍历-力扣（LeetCode）LeetCode103.二叉树的锯齿形层序遍历：103.二叉树的锯齿形层序遍历-力扣（LeetCode）实现思路定义一个队列，每一轮循环，队列都会放入新的一层的节点；在下一次循环中，取出上一层放入的所有新节点（放入数组中），并依次从队列中踢出这些节点，获取到这些节点的左右孩子，再放入队列中。如此，就
  • lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解 萬重 lstm输入数据维度
    最近想了解一些关于LSTM的相关知识，在进行代码测试的时候，有个地方一直比较疑惑，关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子：#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnn#神经网络模块#数据向量维数10,隐藏元维度20,2个LSTM层串联(如果是1，可以省略，默认为1)r
  • pytorch 自动微分 this_show_time pytorch人工智能python机器学习
    自动微分1.基础概念1.1.**张量**1.2.**计算图**：1.3.**反向传播**1.4.**梯度**2.计算梯度2.1标量梯度计算2.2向量梯度计算2.3多标量梯度计算2.4多向量梯度计算3.梯度上下文控制3.1控制梯度计算（withtorch.no_grad()）3.2累计梯度3.3梯度清零(torch.zero_())自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度，
  • 从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析 AI天才研究院 AgenticAI实战AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native大数据ai
    从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天，构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈，从数据采集与预处理，到知识表示与建模，再到存储架构与检索增强生成技术，全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
  • 大型语言模型中的提示工程系统综述：技术与应用 AI专题精讲 Paper阅读语言模型人工智能自然语言处理
    摘要提示工程已成为扩展大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）能力的不可或缺的技术。这种方法利用任务特定的指令（称为prompt），在不修改核心模型参数的情况下增强模型效能。与更新模型参数不同，prompt仅通过给定指令即可引出所需的模型行为，从而实现预训练模型在下游任务中的无缝集成。prompt可以是提供上下文以引导模型的自然语言指令，也可以是激活相关知识的学习向量表示。这一新兴领域已
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他